76_SolarForecast - Informationen/Ideen zu Weiterentwicklung und Support

[TheTrumpeter]

Das ist tatsächlich so und es zeigt, dass man hier viel intelligenter auch ohne KI an das Problem herangehen könnte. Eine KI braucht, um entsprechende Dinge zu lernen, viele Trainingsdaten, da ihr - zumindest bis sie ausreichend trainiert ist - jegliches Vorwissen über bestimmte Zusammenhänge fehlt.

Deshalb wäre ja eine Kombination auch ganz sinnvoll... das "Grundrauschen" (bzw. die nicht explizit erfassten Verbraucher) sowie die Wärmepumpen-Logik (abhängig vom Temperaturgefälle und den daraus gelernten Laufzeiten) ist über ein NN glaube ich ganz gut abbildbar. Das ist bestimmt nicht perfekt, aber beispielsweise das Kochen am Wochenende sollte sich anhand der historischen Daten doch recht gut "lernen" lassen.
Die Prognose der explizit erfassten Verbraucher sollte dann aber über die Einplanungsdaten "aufgeschlagen" werden bzw. wenn ein externes Einschalten dieses Verbrauchers erkannt wird, dann eben berücksichtigt werden.

PS: Persönlich finde ich den Einsatz von KI insb. auch problematisch, wenn diese z.B. Geräte im Haus ohne für mich einfach nachvollziehbare Regeln selber ein- und ausschaltet.

Sowas ist aktuell ja nicht umgesetzt, wenn ich's richtig verstanden habe. Die Verbrauchsprognose macht zwar die KI, aber das Ein-/Ausschalten übernimmt dann die deterministische Logik von SF auf Basis der Solar- und Verbrauchsprognose.

[300P]

@all,

die neue DWD Arithmetic von pah habe ich jetzt vollkommen neu im Modul inklusive eines LRU-Cache implementiert.
Die vorherigen Fehler in der V2.6.0 sind nicht mehr vorhanden.

Für Nutzer des MODEL=DWD sollten sich Vorteile in der Genauigkeit bieten, auch wenn sie evtl. nicht sofort wegen den vorhandenen Korrekturfaktoren, die sich auf die bisherige Logik beziehen, sichtbar werden. Freue mich über eure Rückmeldungen.

Guten Morgen an Alle!

Bei mir zeigt sich jetzt ein artähnliches (? ? ?) Problem wie bei @tupol mit "steps":
Der letzte Wert zeigt auf heute zurück - war bislang immer okay mit der Anzeige
(Grafik)

[Parallix]

...
Deshalb wäre ja eine Kombination auch ganz sinnvoll... das "Grundrauschen" (bzw. die nicht explizit erfassten Verbraucher) sowie die Wärmepumpen-Logik (abhängig vom Temperaturgefälle und den daraus gelernten Laufzeiten) ist über ein NN glaube ich ganz gut abbildbar. Das ist bestimmt nicht perfekt, aber beispielsweise das Kochen am Wochenende sollte sich anhand der historischen Daten doch recht gut "lernen" lassen.
Die Prognose der explizit erfassten Verbraucher sollte dann aber über die Einplanungsdaten "aufgeschlagen" werden bzw. wenn ein externes Einschalten dieses Verbrauchers erkannt wird, dann eben berücksichtigt werden.
...

Der nicht spezifisch erfassbare Verbrauch (Du nennst es Grundrauschen) lässt sich inzwischen sehr perfekt unter Zuhilfenahme von plantControl->consForecastBase abbilden. Hast Du das mal probiert? Und auch bei der Wärmepumpe sollte ein modellbasierter Ansatz keine unbezwingbare Angelegenheit sein.

[TheTrumpeter]

Der nicht spezifisch erfassbare Verbrauch (Du nennst es Grundrauschen) lässt sich inzwischen sehr perfekt unter Zuhilfenahme von plantControl->consForecastBase abbilden. Hast Du das mal probiert?

Da war ich nicht genau genug... das echte "Grundrauschen", also die typische Grundlast des Hauses durch Lüftung, Smarthome, Kühl- und Gefrierschränke usw., liefert das NN eigentlich ganz gut. Sogar die typischen Schlafens-Zeiten sind da recht sauber abgebildet.
Tägliche regelmäßige Gewohnheiten sind auch drin, aber wochentags-spezifische Dinge fehlen, trotz consForecastIdentWeekdays=1.
Die Prognose behauptet beispielsweise, dass der erhöhte Stromverbrauch für's Frühstückmachen Samstag/Sonntag genauso früh ist wie wochentags, oder dass der Vor- und Nachmittagsverbrauch an meinen "Bürotagen" genauso hoch ist wie an den Homeoffice-Tagen...)

Und die Verbraucher werden nicht berücksichtigt, weder die geplanten Zeiten noch manuelles Einschalten.
Die "alte Prognose" konnte wenigstens den Verbrauch in den geplanten Zeiten berücksichtigen.


Nachtrag:
Ich will das Modul bzw. die Funktionalität keineswegs schlechtreden... im Gegenteil, allein die Solarprognose ist super und echt nützlich... aber davon meine Verbraucher automatisiert starten zu lassen, komme ich aktuell immer mehr ab.
So habe ich heute als ich die Waschmaschine eingeschaltet habe die automatische Steuerung des WW sicherheitshalber deaktiviert, weil die Einplanungszeit kurz nach Start der WaMa war und durch das verzögerte Wasseraufheizen dann ziemlich sicher die WW-Bereitung schon gestartet gewesen wäre. Das hätte dann zu Netzstromverbrauch geführt, obwohl anhand der historischen Daten der WaMa der geplante Start der WW-Bereitung einfach nur verschoben werden müsste...

[DS_Starter]

Bei mir zeigt sich jetzt ein artähnliches (? ? ?) Problem wie bei @tupol mit "steps":
Der letzte Wert zeigt auf heute zurück - war bislang immer okay mit der Anzeige

Ist bei mir noch immer ok. Schau mal in deine DB Zu den Nachtzeiten müssen Werte mit 0 erscheinen (Screenshot).
Vermutlich ist es für die SVG Grafik ungünstig wenn der letzte Wert keine 0 ist.
Verkleinere mal zum Test die Anzeige nur bis Morgen.

[DS_Starter]

Tägliche regelmäßige Gewohnheiten sind auch drin, aber wochentags-spezifische Dinge fehlen, trotz consForecastIdentWeekdays=1.
Die Prognose behauptet beispielsweise, dass der erhöhte Stromverbrauch für's Frühstückmachen Samstag/Sonntag genauso früh ist wie wochentags, oder dass der Vor- und Nachmittagsverbrauch an meinen "Bürotagen" genauso hoch ist wie an den Homeoffice-Tagen...)

Und die Verbraucher werden nicht berücksichtigt, weder die geplanten Zeiten noch manuelles Einschalten.
Die "alte Prognose" konnte wenigstens den Verbrauch in den geplanten Zeiten berücksichtigen.

Man kann die Legacy Prognose ja weiterhin nutzen wenn man es möchte oder beide Varianten im Ergebnis gewichten -> aiConAlpha.
Das NN bekommt auch die entsprechenden Wochentage und deren Verbräuche stundengenau geliefert, sie werden also berücksichtigt. Welchen "Lerneffekt" das NN daraus zieht kann man nur mit den Trainingsparametern und den Profilen beeinflussen und natürlich der Anzahl und der Qualität der Trainingsdaten beeinflussen.
Übrigens beeinflusst consForecastIdentWeekdays=1 nur die Legacy Prognose, die KI hat ihren eigenen Lern-Algo.
Weiterhin ist die Consumerplanung nur eine Planung. Der reale Consumer-Start wird verschoben, wenn zum Zeitpunkt des geplanten Einschaltens die vorgegebenen Paramter wie PV-Überschuß (pvShare beachten) nicht vorhanden sind, sofern Vorgaben die ein Verschieben verhindern nicht vorhanden sind. Da kommt es natürlich darauf an wie der Consumer parametrisiert ist.

Sicherlich kann man noch weiter optimieren, aber die grundlegenden Logiken sollten wie implementiert den meisten Anforderungen genügen.
Wenn das NN den persönlichen Anforderungen nicht gerecht wird ... einfach nicht nutzen, das ist keine Schande. KI/NN ist auch kein Allheilmittel auch wenn es zur Zeit den Anschein hat, dass ohne KI in Zukunft nicht mal mehr eine Kaffemaschine läuft. 

[TheTrumpeter]

Welchen "Lerneffekt" das NN daraus zieht kann man nur mit den Trainingsparametern und den Profilen beeinflussen und natürlich der Anzahl und der Qualität der Trainingsdaten beeinflussen.

Das Thema ist, dass sich meiner bescheidenen Einschätzung nach für variable Verbraucher keine ordentliche Datenlage für das NN ergeben wird:
Wenn ich die Waschmaschine nicht immer montags um 8 einschalte, sondern dann, wenn sie a) voll ist, b) ausreichend Energieüberschuss vorhanden ist und c) jemand daheim ist wenn sie fertig ist, wird das NN kaum eine Regelmäßigkeit daraus ableiten können.

beide Varianten im Ergebnis gewichten -> aiConAlpha.

Eine Gewichtung "verschleift" die Unterschiede beider Modelle, d.h. an den Stellen, wo sich die Modelle einig sind, ändert sich nix, aber da, wo es Unterschiede gibt, werden sie verschmiert. Die Realität weicht dann ziemlich sicher immer ab, wohingegen das eine oder andere Modell potenziell "getroffen" hätte und das andere "komplett daneben" gewesen ist.

Weiterhin ist die Consumerplanung nur eine Planung. Der reale Consumer-Start wird verschoben, wenn zum Zeitpunkt des geplanten Einschaltens die vorgegebenen Paramter wie PV-Überschuß (pvShare beachten) nicht vorhanden sind, sofern Vorgaben die ein Verschieben verhindern nicht vorhanden sind. Da kommt es natürlich darauf an wie der Consumer parametrisiert ist.

Der große Energiebedarf der WaMa beginnt erst ein paar Minuten nach dem Einschalten. In den ersten paar Minuten ist auf Basis des Überschusses genug Leistung für den "can"-Verbraucher der WW-Bereitung vorhanden. Sobald die WaMa zu heizen beginnt, wäre es heute Früh vorbei mit Überschuss gewesen. Würde die Prognose den nötigen Strombedarf der WaMa berücksichtigen sobald ich diese einschalte, würde die WW-Bereitung gar nicht gestartet, weil es später ein "besseres Fenster" geben würde.

Wenn das NN den persönlichen Anforderungen nicht gerecht wird ... einfach nicht nutzen, das ist keine Schande. KI/NN ist auch kein Allheilmittel auch wenn es zur Zeit den Anschein hat, dass ohne KI in Zukunft nicht mal mehr eine Kaffemaschine läuft.

Es ist schon eine Zeitlang her, dass ich das klassische Modell genutzt habe.
Die Verbraucher wurden da soweit ich mich erinnere jedenfalls gemäß ihrer Planung in der Verbrauchsprognose berücksichtigt (sofern der entsprechende Parameter gesetzt war).
Wie sieht es mit dem manuellen Einschalten aus?
a) für einen später geplanten Verbraucher: Wird die Verbrauchsprognose dann "nach vorne geschoben"?
b) für einen gar nicht geplanten Verbraucher: Wird die Verbrauchsprognose dann ergänzt?

Der Hauptgrund für mich auf das NN umzustellen, war das Thema Wärmepumpe, was während der Heizperiode auch ganz gut gepasst hat. Nun, da dieser Großverbraucher erstmal wegfällt, fallen die anderen "Problemchen" umso mehr auf.

[DS_Starter]

Das Thema ist, dass sich meiner bescheidenen Einschätzung nach für variable Verbraucher keine ordentliche Datenlage für das NN ergeben wird:
Wenn ich die Waschmaschine nicht immer montags um 8 einschalte, sondern dann, wenn sie a) voll ist, b) ausreichend Energieüberschuss vorhanden ist und c) jemand daheim ist wenn sie fertig ist, wird das NN kaum eine Regelmäßigkeit daraus ableiten können.

Absolut. Die Kunst besteht genau darin, Semantiken durch zusätzliche "Wahrnehmungen" zu erstellen die eine hohe Wahrscheinlichkeit der Consumer-Nutzung indizieren. Bei einer WaMa wäre es der volle Wäschekorb. 

Der große Energiebedarf der WaMa beginnt erst ein paar Minuten nach dem Einschalten. In den ersten paar Minuten ist auf Basis des Überschusses genug Leistung für den "can"-Verbraucher der WW-Bereitung vorhanden. Sobald die WaMa zu heizen beginnt, wäre es heute Früh vorbei mit Überschuss gewesen. Würde die Prognose den nötigen Strombedarf der WaMa berücksichtigen sobald ich diese einschalte, würde die WW-Bereitung gar nicht gestartet, weil es später ein "besseres Fenster" geben würde.

Wenn von Prognose geschrieben wird, muß jetzt zwischen KI- und Legacy-Prognose unterschieden werden. KI prognostiziert auf Grundlage ihres gelernten Modells. Die Legacy Methode auf Grundlage der gespeicherten Daten, Parametrisierung und Consumerplanung. Hier wird auch der Energiebedarf berücksichtigt. Dieser Lastverlauf einer WaMa - anfänglich hoch , später geringer nach der Aufheizphase - wird über den Consumertype berücksichtigt.
Mehr noch, die Lastgänge des Consumers - sofern mit Meßeinrichtung versehen - werden aufgezeichnet und bei der Planung bzw. beim Starten des Consumers abgewogen.
Die Daten sieht man mit "get ... ConsumerMasterData X":

Code Auswählen Erweitern

      epiecAVG => 1=136.73 2=135.58 3=139.37 4=137.22 5=129.33 6=128.16 7=129.27 8=134.60 9=129.37 10=127.37
      epiecAVG_hours => 10
      epiecActive => 3
      epiecHist_1 => 1=127.50 2=128.90 3=133.70 4=129.90 5=128.30 6=127.00 7=137.70 8=198.10 9=133.00 10=124.60
      epiecHist_10 => 1=128.00 2=125.70 3=126.30 4=155.20 5=147.60 6=133.20 7=126.20 8=125.50 9=127.50 10=124.60
      epiecHist_10_hours => 10
      epiecHist_1_hours => 10
      epiecHist_2 => 1=125.90 2=127.00 3=127.30 4=128.60 5=131.70 6=128.40 7=131.80 8=132.80 9=151.70 10=134.00
      epiecHist_2_hours => 10
      epiecHist_3 => 1=127.30 2=9.60
      epiecHist_3_hours => 2
      epiecHist_4 => 1=129.50 2=128.80 3=127.80 4=130.50 5=121.70 6=125.80 7=121.70 8=122.70 9=121.40 10=122.50
      epiecHist_4_hours => 10
      epiecHist_5 => 1=126.20 2=131.70 3=205.90 4=133.40 5=130.30 6=130.20 7=147.80 8=139.90 9=127.30 10=132.60
      epiecHist_5_hours => 10
      epiecHist_6 => 1=130.20 2=127.10 3=129.00 4=133.40 5=136.40 6=134.30 7=128.40 8=126.20 9=124.20 10=126.30
      epiecHist_6_hours => 10
      epiecHist_7 => 1=122.00 2=199.50 3=122.50 4=121.60 5=123.00 6=126.30 7=127.60 8=124.80 9=125.80 10=128.40
      epiecHist_7_hours => 10
      epiecHist_8 => 1=149.90 2=134.20 3=126.00 4=126.70 5=123.30 6=124.30 7=124.20 8=128.30 9=132.40 10=128.00
      epiecHist_8_hours => 10
      epiecHist_9 => 1=206.00 2=128.30 3=126.00 4=128.20 5=129.90 6=129.50 7=124.80 8=125.20 9=125.00 10=124.70
      epiecHist_9_hours => 10


Hier wird z.B. der Durchschnittswert der 1. Stunde für die Abschätzung ob genügend Überschuß vorhanden ist genutzt.
Sofern es diese Werte gibt, hätte der Consumer nicht eingeschaltet wenn der Überschuß zu dem Zeitpunkt nicht gereicht hätte.
Wäre er nicht gestart, erfolgt eine automatische Replanung und verschiebt wieder in ein passendes Fenster. Damit beginnt der Kreislauf von vorn.

Wie sieht es mit dem manuellen Einschalten aus?
a) für einen später geplanten Verbraucher: Wird die Verbrauchsprognose dann "nach vorne geschoben"?
b) für einen gar nicht geplanten Verbraucher: Wird die Verbrauchsprognose dann ergänzt?

Die Fragen kann ich nicht richtig einordnen. Grundsätzlich geht auch die Legacy Prognose von einem geschätzeten Grundverbrauch aus, der sich aus den gespeicherten Daten in pvHistory und pvCircular ergibt. Dort sind alle Verbräuche des Hauses enthalten. In der pvHistory aufgeschlüsselt für jeden einzelnen Verbraucher. Der Speicher reicht aber nur für max. 31 Tage. Aus diesem Fundus wird die Prognose erstellt. D.h. egal ob ein Vebraucher geplant oder manuell gstartet wurde, ist in diesen Daten enthalten. Danach richtet sich eine Planung.
Ob dann tasächlich geschaltet oder ggf. nach hinten verschoben wird, kommt darauf an wie zuvor beschrieben.

[300P]

Bei mir zeigt sich jetzt ein artähnliches (? ? ?) Problem wie bei @tupol mit "steps":
Der letzte Wert zeigt auf heute zurück - war bislang immer okay mit der Anzeige

Ist bei mir noch immer ok. Schau mal in deine DB Zu den Nachtzeiten müssen Werte mit 0 erscheinen (Screenshot).
Vermutlich ist es für die SVG Grafik ungünstig wenn der letzte Wert keine 0 ist.
Verkleinere mal zum Test die Anzeige nur bis Morgen.

Hallo Heiko,

der letzte Wert für den 14.04.2026 ist "0":

Code Auswählen Erweitern

2026-04-14 20:00:00 Forecast SOLARFORECAST AllPVforecastsToEvent: 0 Wh AllPVforecastsToEvent 0 Wh

Hier die Werte zur Info aus "attr <name> plantControl":

Code Auswählen Erweitern

backupFilesKeep=14
batteryPreferredCharge=30
comforttemp=MQTT_EMSwp:thermostat_data_hc1_comforttemp
conEnergyHourLimit=15000
consForecastIdentWeekdays=0
consForecastInPlanning=1
consForecastLastDays=14
cycleInterval=15
feedinPowerLimit=6000
genPVdeviation=continuously
genPVforecastsToEvent=adapt4Steps
showLink=1

Mit der Einschränkung der SVG auf "attr fixedrange 2days +1"
Ergebnis hier (ergibt auch "rückgeführte" Werte:
(Screenshot)

[DS_Starter]

Relevant ist hier hier nur genPVforecastsToEvent=adapt4Steps.
Das ist merkwürdig. Mein SVG habe ich mal erweitert. Und auch damit kein Problem.
Ich denke das ist ein SVG-Problem.

Mein Plotfile:

Code Auswählen Erweitern

# Created by FHEM/98_SVG.pm, 2025-06-03 12:21:41
set terminal png transparent size <SIZE> crop
set output '<OUT>.png'
set xdata time
set timefmt "%Y-%m-%d_%H:%M:%S"
set xlabel " "
set title '<TL>'
set ytics
set y2tics
set grid
set ylabel "Wh"
set y2label "Wh"
set yrange [0:7500]
set y2range [0:7500]

#LogDBShort SolCast:LastHourPVforecast:::
#LogDBShort SolCast:LastHourPVreal:::
#LogDBShort SolCast:AllPVforecastsToEvent:::

plot "<IN>" using 1:2 axes x1y2 title 'aktuelle PV Vorhersage' ls l6fill lw 1 with fsteps,\
     "<IN>" using 1:2 axes x1y2 title 'reale PV Erzeugung' ls l2fill lw 1 with fsteps,\
     "<IN>" using 1:2 axes x1y2 title 'initiale PV Vorhersage' ls l4 lw 1 with fsteps

Welche Daten von der DB geliefert werden sieht man mit Druck auf "Show preprocessed Input":

Code Auswählen Erweitern

2026-04-12_00:59:59 0
2026-04-12_01:59:59 0
2026-04-12_02:59:59 0
2026-04-12_03:59:59 0
2026-04-12_04:59:59 0
2026-04-12_05:59:59 0
2026-04-12_06:00:00 0
2026-04-12_06:59:59 13
2026-04-12_07:59:59 133
2026-04-12_08:59:59 203
2026-04-12_09:59:59 340
2026-04-12_10:59:59 585
2026-04-12_11:59:59 796
2026-04-12_12:59:59 1173
2026-04-12_13:59:59 1248
2026-04-12_14:59:59 1771
2026-04-12_15:59:59 1378
2026-04-12_16:59:59 982
2026-04-12_17:59:59 580
2026-04-12_18:59:59 253
2026-04-12_19:59:59 54
2026-04-12_20:59:59 0
2026-04-12_21:59:59 0
2026-04-12_22:59:59 0
2026-04-12_23:59:59 0
2026-04-13_00:59:59 0
2026-04-13_01:59:59 0
2026-04-13_02:59:59 0
2026-04-13_03:59:59 0
2026-04-13_04:59:59 0
2026-04-13_05:59:59 0
2026-04-13_06:00:00 0
2026-04-13_06:59:59 19
2026-04-13_07:59:59 188
2026-04-13_08:59:59 572
2026-04-13_09:59:59 1077
2026-04-13_10:59:59 2050
2026-04-13_11:59:59 3207
2026-04-13_12:59:59 3538
2026-04-13_13:59:59 3453
2026-04-13_14:59:59 5029
2026-04-13_15:59:59 4103
2026-04-13_16:59:59 2993
2026-04-13_17:59:59 1404
2026-04-13_18:59:59 654
2026-04-13_19:59:59 113
2026-04-13_20:59:59 0
2026-04-13_21:59:59 0
2026-04-13_22:59:59 0
2026-04-13_23:59:59 0
2026-04-14_00:59:59 0
2026-04-14_01:59:59 0
2026-04-14_02:59:59 0
2026-04-14_03:59:59 0
2026-04-14_04:59:59 0
2026-04-14_05:59:59 0
2026-04-14_06:59:59 25
2026-04-14_07:59:59 97
2026-04-14_08:59:59 426
2026-04-14_09:59:59 742
2026-04-14_10:59:59 1371
2026-04-14_11:59:59 1722
2026-04-14_12:59:59 2103
2026-04-14_13:59:59 2014
2026-04-14_14:59:59 2693
2026-04-14_15:59:59 1899
2026-04-14_16:59:59 1297
2026-04-14_17:59:59 712
2026-04-14_18:59:59 278
2026-04-14_19:59:59 51
2026-04-14_20:59:59 0
2026-04-14_21:59:59 0
2026-04-14_22:59:59 0
2026-04-14_23:59:59 0
2026-04-15_00:59:59 0
2026-04-15_01:59:59 0
2026-04-15_02:59:59 0
2026-04-15_03:59:59 0
2026-04-15_04:59:59 0
2026-04-15_05:59:59 0
2026-04-15_06:59:59 65
2026-04-15_07:59:59 585
2026-04-15_08:59:59 1713
2026-04-15_09:59:59 2844
2026-04-15_10:59:59 4252
2026-04-15_11:59:59 4916
2026-04-15_12:59:59 5215
2026-04-15_13:59:59 4779
2026-04-15_14:59:59 6342
2026-04-15_15:59:59 4828
2026-04-15_16:59:59 3185
2026-04-15_17:59:59 1022
2026-04-15_18:59:59 682
2026-04-15_19:59:59 112
2026-04-15_20:59:59 0
2026-04-15_21:59:59 0
2026-04-15_22:59:59 0
2026-04-15_23:59:59 0
#SolCast:AllPVforecastsToEvent:::

Interessant ist dass bei mir zum Beispiel niemals 49Wh von der DB geliefert werden, aber im Plot als Prognose nahe der 0-Linie durchweg erscheinen was die These SVG-Problem unterstützt.

[dieter114]

Moin Heiko,

ich bin auf die Version 2.5.1 zurück. (offiziell aus Update)
Open Meteo müllt mein Log zu:

Code Auswählen Erweitern

2026.04.13 17:12:20 1: https://api.open-meteo.com/v1/forecast?models=icon_seamless&latitude=52.24710&longitude=10.17324&hourly=temperature_2m,rain,weather_code,cloud_cover,is_day,global_tilted_irradiance,shortwave_radiation,wind_speed_10m¤t=temperature_2m,weather_code,rain,cloud_cover,wind_speed_10m&minutely_15=rain,global_tilted_irradiance,shortwave_radiation&daily=sunrise,sunset&wind_speed_unit=ms&forecast_hours=72&forecast_days=2&tilt=35&azimuth=0: HTTP response code 200
2026.04.13 17:12:20 2: HttpUtils https://api.open-meteo.com/v1/forecast?models=icon_seamless&latitude=52.24710&longitude=10.17324&hourly=temperature_2m,rain,weather_code,cloud_cover,is_day,global_tilted_irradiance,shortwave_radiation,wind_speed_10m¤t=temperature_2m,weather_code,rain,cloud_cover,wind_speed_10m&minutely_15=rain,global_tilted_irradiance,shortwave_radiation&daily=sunrise,sunset&wind_speed_unit=ms&forecast_hours=72&forecast_days=2&tilt=35&azimuth=0: Got data, length: 11408
2026.04.13 17:12:20 2: HttpUtils response header:
HTTP/1.1 200 OK
Date: Mon, 13 Apr 2026 15:12:20 GMT
Content-Type: application/json; charset=utf-8
Connection: close
Content-Encoding: deflate
2026.04.13 17:12:20 2: HttpUtils url=https://api.open-meteo.com/v1/forecast?models=icon_seamless&latitude=52.24710&longitude=10.17324&hourly=temperature_2m,rain,weather_code,cloud_cover,is_day,global_tilted_irradiance,shortwave_radiation,wind_speed_10m¤t=temperature_2m,weather_code,rain,cloud_cover,wind_speed_10m&minutely_15=rain,global_tilted_irradiance,shortwave_radiation&daily=sunrise,sunset&wind_speed_unit=ms&forecast_hours=72&forecast_days=2&tilt=60&azimuth=90 NonBlocking via https
2026.04.13 17:12:20 1: IP: api.open-meteo.com -> 94.130.142.35
2026.04.13 17:27:29 2: HttpUtils url=https://api.open-meteo.com/v1/forecast?models=icon_seamless&latitude=52.24710&longitude=10.17324&hourly=temperature_2m,rain,weather_code,cloud_cover,is_day,global_tilted_irradiance,shortwave_radiation,wind_speed_10m¤t=temperature_2m,weather_code,rain,cloud_cover,wind_speed_10m&minutely_15=rain,global_tilted_irradiance,shortwave_radiation&daily=sunrise,sunset&wind_speed_unit=ms&forecast_hours=72&forecast_days=2&tilt=35&azimuth=0 NonBlocking via https
2026.04.13 17:27:30 1: IP: api.open-meteo.com -> 94.130.142.35
2026.04.13 17:27:30 2: HttpUtils request header:
GET /v1/forecast?models=icon_seamless&latitude=52.24710&longitude=10.17324&hourly=temperature_2m,rain,weather_code,cloud_cover,is_day,global_tilted_irradiance,shortwave_radiation,wind_speed_10m¤t=temperature_2m,weather_code,rain,cloud_cover,wind_speed_10m&minutely_15=rain,global_tilted_irradiance,shortwave_radiation&daily=sunrise,sunset&wind_speed_unit=ms&forecast_hours=72&forecast_days=2&tilt=35&azimuth=0 HTTP/1.0
Host: api.open-meteo.com
User-Agent: fhem
Accept-Encoding: gzip,deflate
Accept: application/json Das kommt ca alle 20 Minuten.

LG WDS

[DS_Starter]

Hattest du wohl das Debuglog noch an? Das sind keine Meldungen die ich im Modul erstelle, oder es fehlt etwas an der Ausgabe.

[300P]

mmmmh...
scheinbar könnte es an meinem - aus irgendwelchen Gründen - nicht mehr vorhandenen Primary Key in der SQL liegen
Ich habe manchmal doppelte Einträge für jede "Sonnenstunde"
- z.B. 2026-04-14 20:00:00
 

Code Auswählen Erweitern

2026-04-15 20:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-15 19:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 3451 Wh    AllPVforecastsToEvent    3451    Wh
2026-04-15 19:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-15 18:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 4548 Wh    AllPVforecastsToEvent    4548    Wh
2026-04-15 18:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-15 17:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 4506 Wh    AllPVforecastsToEvent    4506    Wh
2026-04-15 17:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-15 16:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 5163 Wh    AllPVforecastsToEvent    5163    Wh
2026-04-15 16:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-15 15:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 4674 Wh    AllPVforecastsToEvent    4674    Wh
2026-04-15 15:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-15 14:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 6042 Wh    AllPVforecastsToEvent    6042    Wh
2026-04-15 14:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-15 13:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 5248 Wh    AllPVforecastsToEvent    5248    Wh
2026-04-15 13:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-15 12:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 5386 Wh    AllPVforecastsToEvent    5386    Wh
2026-04-15 12:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-15 11:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 4317 Wh    AllPVforecastsToEvent    4317    Wh
2026-04-15 11:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-15 10:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 2280 Wh    AllPVforecastsToEvent    2280    Wh
2026-04-15 10:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-15 09:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 1090 Wh    AllPVforecastsToEvent    1090    Wh
2026-04-15 09:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-15 08:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 390 Wh    AllPVforecastsToEvent    390    Wh
2026-04-14 20:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 20:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 19:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 628 Wh    AllPVforecastsToEvent    628    Wh
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2026-04-14 19:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 18:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 1142 Wh    AllPVforecastsToEvent    1142    Wh
2026-04-14 18:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 385 Wh    AllPVforecastsToEvent    385    Wh
2026-04-14 18:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 18:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 17:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 1809 Wh    AllPVforecastsToEvent    1809    Wh
2026-04-14 17:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 482 Wh    AllPVforecastsToEvent    482    Wh
2026-04-14 17:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 17:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 16:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 1916 Wh    AllPVforecastsToEvent    1916    Wh
2026-04-14 16:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 1622 Wh    AllPVforecastsToEvent    1622    Wh
2026-04-14 16:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 16:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 15:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 2680 Wh    AllPVforecastsToEvent    2680    Wh
2026-04-14 15:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 1947 Wh    AllPVforecastsToEvent    1947    Wh
2026-04-14 15:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 15:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 14:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 3099 Wh    AllPVforecastsToEvent    3099    Wh
2026-04-14 14:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 1695 Wh    AllPVforecastsToEvent    1695    Wh
2026-04-14 14:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 14:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 13:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 3038 Wh    AllPVforecastsToEvent    3038    Wh
2026-04-14 13:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 1965 Wh    AllPVforecastsToEvent    1965    Wh
2026-04-14 13:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 13:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 12:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 2371 Wh    AllPVforecastsToEvent    2371    Wh
2026-04-14 12:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 2742 Wh    AllPVforecastsToEvent    2742    Wh
2026-04-14 12:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 12:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 11:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 2006 Wh    AllPVforecastsToEvent    2006    Wh
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2026-04-14 11:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 11:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 10:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 1686 Wh    AllPVforecastsToEvent    1686    Wh
2026-04-14 10:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 1745 Wh    AllPVforecastsToEvent    1745    Wh
2026-04-14 10:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 10:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 09:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 701 Wh    AllPVforecastsToEvent    701    Wh
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2026-04-14 09:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-14 08:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 195 Wh    AllPVforecastsToEvent    195    Wh
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2026-04-14 07:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 119 Wh    AllPVforecastsToEvent    119    Wh
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2026-04-13 19:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 4004 Wh    AllPVforecastsToEvent    4004    Wh
2026-04-13 19:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-13 18:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 2710 Wh    AllPVforecastsToEvent    2710    Wh
2026-04-13 18:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-13 17:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 2918 Wh    AllPVforecastsToEvent    2918    Wh
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2026-04-13 16:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 4332 Wh    AllPVforecastsToEvent    4332    Wh
2026-04-13 16:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-13 15:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 5196 Wh    AllPVforecastsToEvent    5196    Wh
2026-04-13 15:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
2026-04-13 14:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 6218 Wh    AllPVforecastsToEvent    6218    Wh
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2026-04-13 13:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 6741 Wh    AllPVforecastsToEvent    6741    Wh
2026-04-13 13:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
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2026-04-13 12:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
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2026-04-13 08:00:01    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 423 Wh    AllPVforecastsToEvent    423    Wh
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2026-04-12 20:00:00    Forecast    SOLARFORECAST    AllPVforecastsToEvent: 0 Wh    AllPVforecastsToEvent    0    Wh
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Das Problem sollte ich dann erst einmal wieder "lösen" ehe ich (sorry) weiter meckere......  

[DS_Starter]

Hmm, lösen ja. Allerdings glaube ich nicht so recht daran, dass ein doppelter Eintrag Schuld daran ist. Früher hat man sich überhaupt keine Gedanken um sowas gemacht.
Da war in den DB's nirgends ein primary Key. Ich kann dein Bild weiter oben immernoch nicht deuten wieso es so komisch aussieht. Der letzte Balken hat keinen Abschluß nach unten.
Außerdem wundern mich die 0-Einträge zur vollen Stunde auch bei PV-Erzeugung.
Die erstelle ich nur für den Modus "adapt4Steps" nicht für "adapt4fSteps" wenn du mit meinem Beitrag weiter oben vergleichst.

[DS_Starter]

@Dieter,

hast du meine Fragestellung überprüft?
Denn ich habe einige OpenMeteo am Laufen und keinerlei Logeinträge.

LG,
Heiko