76_SolarForecast - Informationen/Ideen zu Weiterentwicklung und Support

Begonnen von DS_Starter, 11 Februar 2024, 14:11:00

Vorheriges Thema - Nächstes Thema

Bison

Hallo DS_Starter,

ich habe jetzt ca. 2 Jahre lang nur Simple laufen lassen weil ich nur ein Balkonkraftwerk hatte.  ;D
seit Mai habe ich eine Große Anlage und wollte die werte genauer, sowie zusätzlich die Verbrauchsprognose. Nachdem ich umgestellt habe auf ComplexApi AI ist der PV Forecast ganz schlecht. Ich war die Trainingsdaten dürften jetz 90 Tage und mehr sein und ich habe Löcher von 2000 Watt auf 79 Watt. Ich denke ich habe etwas falsch gemacht und bin auf der Suche nach dem Fehler.

Gruß Bison

Raspberry, Homematic, CUL, 50 Device, 260 Entities

300P

Hallo Bisom,

ich hatte mir für meinen Standort letztes Jahr OpenMeteoDWDEnsemble-API ausgesucht und bis ca. August 2025 auch durchgehend so genutzt.

Ab Septemberhabe ich dann weiter "pvCorrectionFactor on_complex_api_ai" genutzt.
- aber auf "setupRadiationAPI OpenMeteoDWD_D2-API" gewechselt.


Der Unterschied ?!?:
- Vorher (bis August) wurden etwas "übertriebene" Erträge vorhergesagt
-Ab September wurde nach dem Modellwechsel dann weiterhin etwas "übertrieben" 

siehe Screenshot von 2025:



Wenn ich jetzt zurückschaue - dann war es mit dem einfachen DWD-Device (leider gibt es keine Stationen mit Strahlungsdaten mehr im meiner direkten Nähe) am besten in den Vorjahren..... :))  :'(Du darfst diesen Dateianhang nicht ansehen.


PS:
Meine Anlage ist aber auch :  3 WR mit 5 Strings in 3 Ausrichtungen 
Gruß
300P

FHEM 6.4|RPi|SMAEM|SMAInverter|SolarForecast|DbLog|DbRep|MariaDB|Buderus-MQTT_EMS|
Fritzbox|fhempy|JsonMod|HTTPMOD|Modbus ser+TCP|ESP32-Digitizer-AI_on_the_Edge|ESP32CAM usw.

DS_Starter

Zitatich habe jetzt ca. 2 Jahre lang nur Simple laufen lassen weil ich nur ein Balkonkraftwerk hatte.  ;D
seit Mai habe ich eine Große Anlage und wollte die werte genauer...
Das heißt du hast deine Anlage stark vergrößert?
Dann sind die Abweichungen eine Folge. Die Vorhersage verwendet falsche Korrekturfaktoren.
Einfaches Beispiel: Für morgen werden zur Stunde X 5000Wh prognostiziert. Diese werden aber mit dem ermittelten Faktor der alten Anlage behandelt. Der stimmt natürlich nicht, da die Parameter (Leistung, Ausrichtung aller Strings) ja jetzt ganz andere sind. Für die KI ist es noch schlimmer. Sie "weiß" dass bei Sonnenstand x, Strahlungsprognose y und Wetterbedingung z ein Ertrag von W kommen sollte. Das ist aber der Wert auf der Grundlage einer Mischung aus Alt- und Neuanlage.

Ich denke unter diesen Voraussetzungen ist es besser die alten Lerndaten zu entfernen und neu aufzeichnen zu lassen. Es ist wie bei einer Neuanlage.
Heute ist es schon zu spät, aber morgen könnte ich mir anschauen wie man das am Besten tun könnte ohne die Verbrauchsdaten ebenfalls zu löschen.
Proxmox+Debian+MariaDB, PV: SMA, Victron MPII+Pylontech+CerboGX
Maintainer: SSCam, SSChatBot, SSCal, SSFile, DbLog/DbRep, Log2Syslog, SolarForecast,Watches, Dashboard, PylonLowVoltage
Kaffeekasse: https://www.paypal.me/HMaaz
Contrib: https://svn.fhem.de/trac/browser/trunk/fhem/contrib/DS_Starter