76_SolarForecast - Informationen/Ideen zu Weiterentwicklung und Support

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

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DS_Starter

@Peter,

ZitatAktuell sind beide Batterien voll geladen und es steht ausreichend PV-Überschuss zur Verfügung.
Trotzdem wird für beide Batterien ein SoC zum Ende der aktuellen Stunde von ca. 89% prognostiziert.
Siehe Screenshot anbei.
Die oberen Balken beinhalten pvReal und pvForecast, die unteren Balken conReal und conForecast.

Hast Du eine Idee, woran das liegen könnte?
Ja. Es ist ein Artefakt des Batterie 100%-Fixes weiter vorn. Ich habe es bei mir auch schon manchmal beobachtet, konnte bisher aber noch keine Abhilfe finden. Ich bleibe dran.
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dieter114

Hallo 300P
hab mich für die erste Variante entschieden.
Alles auf Anfang - abwarten.....
Danke für Deine Hilfe
Wolfdieter
RPi II+III+V,OWX, HM Zisterne, MAPLESDuino(adv), ESPEasy, Tasmota, MQTT2Server, WU-Upload, TabletUI, Poolsteuerung fhem, Fronius, BYD Solaranlage

DS_Starter

ZitatAktuell habe ich fast CON-Trainings seit ein paar Tagen mit sch.... Ergebnissen bekommen.....
Ich habe eine Vermutung genereller Art.
Wir kommen jetzt in das Frühjahr/Sommer mit ordentlich PV-Erzeugung. Mit der Auswahl eines Profils mit *_pv wird der KI mitgeteilt, dass Verbräuche - stark wenn "active" gesetzt - von PV Erzeugungen abhängig sind.
Das trift eigentlich aber nur zu, wenn man im Haushalt starke Verbraucher deutlich durch die PV-Erzeugung steuern lässt. Für die KI ist starke PV Erzeugung eine Semantic die auf steigenden Verbrauch hindeutet.
Mir ist es bei WolfDieter so richtig aufgefallen, da es unerklärlich ist wieso die CON-Prognose bei ihm so deutlich der PV-Prognose folgt. Das hat mich auf diese Idee gebracht.
Ich trainiere bei mir jetzt mit einem Profil ohne PV - da ich keine Großverbraucher habe die ich stark abhängig von PV-Erzeugung laufen lasse da die Batterie liefern kann - um die Theorie zu überprüfen.
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300P

PV habe ich ja länger schon mit > 30 kWh/Tag in den letzten 2 Monaten. (Grafik)

Du darfst diesen Dateianhang nicht ansehen.
Du darfst diesen Dateianhang nicht ansehen.
Meine "Freunde im Internet" haben mir heute Abend noch eine Einstellung vorgeschlagen und optimiert die ich niemals nicht bislang so probiert / eingestellt hätte.... :o

aiControl:
aiConActFunc=SIGMOID_SYMMETRIC
aiConActivate=1
aiConAlpha=0.7
aiConBitFailLimit=0.30
aiConHiddenLayers=30-15
aiConLearnRate=0.001
aiConMomentum=0.4
aiConProfile=v1_heatpump_pv
aiConShuffleMode=1
aiConShufflePeriod=15
aiConSteepness=0.5
aiConTrainAlgo=RPROP
aiConTrainStart=7:9
aiStorageDuration=3600
aiTrainStart=3
aiTreesPV=30


letzte KI-Ergebnis Generierungsdauer: 82.71 ms
Alpha: 0.7
Verbrauchernummer Wärmepumpe: 08

Bewertungsüberblick
Trainingsbewertung: ok (ok)
Rauschen Bewertung: merkliches Rauschen, Interpretation mit Vorsicht (borderline)
Drift Bewertung: -
Empfehlung für Retrain: keine (Grund: -)

Modellparameter
Normierungsgrenzen: PV=10450 Wh, Hausverbrauch: Min=0 Wh / Max=6970 Wh
Trainingsdaten: 9555 Datensätze (Training=7644, Validation=1911)
Architektur: Inputs=94, Hidden Layers=30-15, Outputs=1
Hyperparameter: Learning Rate=0.001, Momentum=0.4, BitFail-Limit=0.30
Aktivierungen: Hidden=SIGMOID_SYMMETRIC, Steepness=0.5, Output=LINEAR
Trainingsalgorithmus: RPROP, Registry Version=v1_heatpump_pv
Zufallsgenerator: Mode=1, Period=15
Modellalter: - h

Trainingsmetriken
bestes Modell bei Epoche: 49 (max. 15000)
Training MSE: 0.006517
Validation MSE: 0.005268
Validation MSE Average: 0.008801
Validation MSE Standard Deviation: 0.000033
Validation Bit_Fail: 5
Model Bias: 375 Wh
Model Slope: 0.76
Trainingsbewertung: ok

Fehlermaße der Prognosen
MAE: 362.30 Wh
MedAE: 261.50 Wh
RMSE: 422.21 Wh
RMSE relative: 30 %
RMSE Rating: good
MAPE: 26.99 %
MdAPE: 19.04 %
R²: 0.61

Rauschen
Rauschen Bewertung: borderline
Empfehlung für Bit_Fail: 0.34 (Einstellung von aiControl->aiConBitFailLimit)

Gruß
300P

FHEM 6.4|RPi|SMAEM|SMAInverter|SolarForecast| DbLog|DbRep|MariaDB|Buderus-MQTT_EMS|
Fritzbox|fhempy|JsonMod|HTTPMOD|Modbus ser+TCP| ESP32_AI_on_the_Edge|ESP32CAM usw.

DS_Starter

Schauen wir mal was die verschiedenen Einstellungen bringen. Mit dem Profil v1_common_active bekomme ich aktuell das angehängte Bild. Mal schauen wie es sich morgen entwickelt.
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300P

So sieht meins aus :)

PS:
Heute
PV Abweichung fortlaufend: -11,7 %, gestern: 22,9 %
CON Abweichung fortlaufend: 2,3 %, gestern: 12 %

Gruß
300P

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300P

Aktuell alles scheinbar realistisch geplant und auch real so bei mir eingetroffen :

PV Abweichung fortlaufend: 5,6 %, gestern: -11,7 %
CON Abweichung fortlaufend: 7,7 %, gestern: 2,3 %

Gruß
300P

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DS_Starter

Moin,

sieht gut aus 300P.
Bei mir ebenfalls mit: v1_common_active.


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Wolle02

Hallo zusammen, auch mal eine Rückmeldung von mir. Ich bin auch sehr zufrieden mit der aktuellen Situation. Im Bild meine aktuelle Prognose und die Realität von heute vormittag. Ich denke mit den Werten kann man zufrieden sein.
Ich verwende die Einstellung v1_common_pv

DS_Starter

Danke für deine Rückmeldung Wolle02. Auch das sieht einwandfrei aus.
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peterboeckmann

Hallo zusammen,

Zitat von: DS_Starter am 18 Mai 2026, 22:24:33Mit dem Profil v1_common_active bekomme ich aktuell das angehängte Bild.

bei mir das gleiche Profil. Und trotz gelegentlicher sporadischer BEV-Ladung bin ich mit der Verbrauchsprognose hoch zufrieden.
Screenshot anbei.

Viele Grüße,
Peter
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Debian
RaspberryPi5,HomeMatic,HomeMaticIP,Shelly,JeeLink,SignalDuino,ZWDongle,SONOS,alexa,Hue,tradfri,MobileAlerts,Siemens Home Connect,Roborock S50,Wallbox,Harmony,Tuya Smartlife

DS_Starter

#6176
@all,

wegen der AI Profilproblematik habe ich mich mit dem Profil v1_common_active_pv beschäftigt und einen Fehler gefunden und beseitigt.
In der Feature Registry hat doch tatsächlich eine Komponente in dem Profil v1_common_active_pv gefehlt. Das habe ich ergänzt.
Es erklärt zumindest teilweise die Beobachtungen bei Benutzung dieses Profils. In den anderen *_pv Profilen war diese Komponente
bereits enthalten.

Weiterhin habe ich die Beschreibungen der Profile geschärft um zu verdeulichen unter welchen Umständen sie sinnvoll zu nutzen sind:

aiConProfile   
    v1_common_pv - Haushalt mit PV-gesteuerten Lastmanagement, d.h. wenn Verbraucher bei Überschuss aktiv zugeschaltet werden
    v1_common_active_pv - Haushalt mit PV-gesteuerten Lastmanagement und starkem Tagesrhythmus


Als weiteren Punkt habe ich die Thematik Batterieprognose - durch Peter in #6156 gepostet - wahrscheinlich gelöst.

Update liegt im Contrib.

Hinweis:
Wer das Profil v1_common_active_pv nutzt, muß die KI neu trainieren. Da es eine Strukturänderung ist, wird im GUI ein Problem mit KI angezeigt mit dem Verweis auf ein erforderliches Neutraining.

LG,
Heiko
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peterboeckmann

Hallo Heiko,

Zitat von: DS_Starter am 19 Mai 2026, 13:12:32Als weiteren Punkt habe ich die Thematik Batterieprognose - durch Peter in #6156 gepostet - wahrscheinlich gelöst.

ich fürchte nicht.

Oder muss ich noch irgendwas anpassen?
Ich hab die v aus dem contrib gezogen und fhem neu gestartet zwischen den beiden Teilen des Screenshots anbei.

Viele Grüße,
Peter
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DS_Starter

Hallo Peter,

da wirst du leider recht haben ... ich schaue weiter.

LG,
Heiko
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DS_Starter

@Peter, bitte nochmal aus dem contrib ziehen, sollte nun passen.

LG,
Heiko
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