76_SolarForecast - Informationen/Ideen zu Weiterentwicklung und Support

[300P]

Nun würde mich interessieren wie du/ihr die Variante 1 gegenüber Variante 2 einschätzt.

Hallo Heiko,
schön wieder was von Dir zu hören......und
Herzlich Willkommen aus der Ruhephase


Mir hatte die KI sogar eigentlich gestern noch einen anderen guten Vorschlag gemacht:
(..den ich aber auch nicht favorisieren würde )

Code Auswählen Erweitern

Technisch würde ich den Modus nicht numerisch kodieren
Also nicht:
off = 0
heating = 1
hotwater = 2
defrost = 3
...

Das würde dem Netz eine künstliche Reihenfolge vorgaukeln.
Besser wären mehrere Binär-Features:

wp_off
wp_heating
wp_hotwater
wp_defrost
wp_cooling
......

Beispiel:
off        0 0 0 0 0
heating    0 1 0 0 0
hotwater   0 0 1 0 0
defrost    0 0 0 1 0
cooling    0 0 0 0 1
......

Das ist für FANN-Netze normalerweise die sauberste Lösung.

Aber die Einteilung in reine "Stundenwerte wäre damit ja immer noch nicht sauber.

Ich würde jedoch einen Status der WP-Modi mit integriertem Stundenanteil dann doch eher bevorzugen:
Also hab ich der KI selber mal empfohlen das mit Anteilen mal zu überdenken...
z.B.
minutes_heating = 25
minutes_hotwater = 20
minutes_defrost = 5
minutes_off = 10


Ergebnis / Antwortauszug:

Code Auswählen Erweitern

Warum das sinnvoll ist
Das aktuelle Modul arbeitet auf Stundenbasis. Dadurch gehen wichtige Informationen über den tatsächlichen Betriebsverlauf der Wärmepumpe verloren.

Ein einzelner Zustand wie:
- heating
- hotwater
- defrost
- off
reicht für eine ganze Stunde oft nicht aus, weil die WP innerhalb derselben Stunde mehrfach wechseln kann.

Beispiel
Eine Stunde von 07:00–08:00

07:00–07:18 Defrost
07:18–07:35 Heating
07:35–07:52 Hotwater
07:52–08:00 Off

Der Stundenverbrauch ist dann die Summe aller dieser Phasen:

Verbrauch 07−08 = Defrost+Heizung+WW+Pumpen+Standby

Ein einzelner Modus zur vollen Stunde beschreibt diesen Verbrauch nicht korrekt.

Viel bessere Lösung für ein Stundenmodell

Statt eines einzelnen Modus sollten pro Stunde Laufzeitanteile oder Minuten je Betriebsart aggregiert werden.

Sinnvolle Features
Heating-Minuten pro Stunde
Warmwasser-Minuten pro Stunde
Defrost-Minuten pro Stunde
Off-Minuten pro Stunde
Anzahl der Moduswechsel pro Stunde
Kompressor-Laufzeit pro Stunde

Beispielaggregation
Aus dem obigen Beispiel würden entstehen:
Heating = 17 min = 0.28
Hotwater = 17 min = 0.28
Defrost = 18 min = 0.30
Off = 8 min = 0.13

Das wäre für ein neuronales Netz wesentlich aussagekräftiger als ein einzelner Zustand.

Warum das besonders bei Wärmepumpen wichtig ist
Deine WP ist kein einfacher Ein/Aus-Verbraucher, sondern ein System mit:

Heizbetrieb
Warmwasserladung
Defrost-Zyklen
PV-geführter Temperaturanhebung
variabler Kompressorleistung
Zirkulation

Diese Zustände können innerhalb einer Stunde mehrfach wechseln. Genau dadurch entstehen die großen Prognosefehler, die man in deinen Grafiken sieht.

Warum das vermutlich mehr bringt als weitere KI-Parameter-Tuning-Versuche

Deine aktuellen Modelle erreichen bereits ungefähr:

MAE ~245 Wh
RMSE ~282 Wh
R² ~0.83
Model Slope ~0.86

Das ist für einen WP-Verbrauchsforecast ohne echte Zustandsinformationen schon ziemlich gut.

Die größten Restfehler entstehen offensichtlich nicht mehr durch:
-zu wenig Neuronen
-falsche Lernrate
-schlechtes Momentum
-ungeeignete Aktivierungsfunktion

sondern durch:
-fehlende oder zeitlich zu grob aggregierte Betriebszustände

Deshalb halte ich die Erweiterung um stündliche Modusanteile für den derzeit wahrscheinlich wirkungsvollsten Schritt.


Eigentlich ist das genau das was wir "haben" müssten....

[300P]

Hier noch mein aktueller Status mit der V2.7.0        :
Oben  PV  (grün=Forecast  blau=Realität)
Mitte CON (rot =Forecast  gelb=Realität)
Unten BAT (grün=Forecast  blau=Realität)
 

[DS_Starter]

Ja genauso wird es gemacht.

Code Auswählen Erweitern

07:00–07:18 Defrost
07:18–07:35 Heating
07:35–07:52 Hotwater

Es werden natürlich keine Uhrzeiten sondern die Betriebsminuten je Opmode erfasst. Die KI muss dann lernen in welchen Konstellationen wieviel Energie für die wp anzurechnen ist. Die workmode werden binär 01 kodiert, aber gespeichert werden die Betriebsminuten pro Stunde. Später wird normiert 0 ... 60 nach 0...1

[300P]

Ja genauso wird es gemacht.

Code Auswählen Erweitern

07:00–07:18 Defrost
07:18–07:35 Heating
07:35–07:52 Hotwater

Es werden natürlich keine Uhrzeiten sondern die Betriebsminuten je Opmode erfasst. Die KI muss dann lernen in welchen Konstellationen wieviel Energie für die wp anzurechnen ist. Die workmode werden binär 01 kodiert, aber gespeichert werden die Betriebsminuten pro Stunde. Später wird normiert 0 ... 60 nach 0...1

Ja - wenn du weiter im Beitrag scrollst / erweiterst.....siehst du es

[DS_Starter]

Ja jetzt sehe ich es auch 😉
Auch die Normierung ist richrig, wobei wir bei SYMMETRIC von -1...1 gehen.

[DS_Starter]

Aber ein Schlüssel würde reichen?
Er könnte ja auch:

opmode=heating,hotwater

enthalten wenn gleichzeitug geheizt und ww bereitet wid. Weiss nicht ob es bei einer wp so vorkommen kann. Wenn nicht wäre es einfacher für mich.

[300P]

Normal wird immer durch ein 3-Wege-Ventil von dem einen auf den anderen Modus bei den WP geschaltet. Bei "cooling" wird der Heizung-Kreislauf-Fluss umgedreht, bei "defrost" im Aussengerät ein Ventil umgeschaltet oder die WP ist ganz "off".

Normale Modi bei sicherlich 90 % der WP sind
=>> heating,hotwater,defrost,cooling,off
Im meinem Umkreis kenn ich aktuell keinen der "pool" oder "poolheating" im Einsatz hat, aber man weiß ja nie......könnte sein !?!

Aber grundsätzlich kann eigentlich immer nur ein WP-Modi aktiv sein - keine 2 WP-Modi gleichzeitig.



Kleiner Hinweis am Rande:
Zusätzlich kann man den SF-Consumer-"WP" auch nutzen um seine Klimaanlage als "WP"-Consumer zu definieren....
(hab ich "leider" auch - aber bislang nicht in FHEM als Device definiert - nutze sie nur bei >= 24 Grad und dann ist meist PV in Hülle und Fülle vorhanden )

[Gisbert]

Aber ein Schlüssel würde reichen?
Er könnte ja auch:

opmode=heating,hotwater

enthalten wenn gleichzeitug geheizt und ww bereitet wid. Weiss nicht ob es bei einer wp so vorkommen kann. Wenn nicht wäre es einfacher für mich.

Hallo Heiko,

bei mir werkeln insgesamt 4 Wärmepumpen:
Panasonic-Wärmepumpe: läuft in der kalten Jahreszeit, der größte Verbraucher
Daikin-Klimaanlage im Wohnzimmer: läuft im Winter, wenn es sehr kalt ist als Heizquelle, und im Hochsommer als Klimaanlage
Fujitsu-Multisplit: läuft im 1. OG als Klimaanlage im Sommer
Vaillant-Brauchwasserwärmepumpe: läuft täglich ein- bis zweimal, tendenziell im Sommer mehr als im Winter, da die Solltemperatur im Sommer höher steht

Weitere Verbraucher ohne Monitoring: Waschmaschine, Trockner, Spülmaschine, Herd, Backofen, Mikrowelle, ...

Eigentlich sollte damit ein saisonales Muster erkennbar sein.

Als Unsicherheit sind die ganzen Haushaltsgeräte vorhanden - die müssten alle noch messtechnisch erfasst werden.

Viele Grüße
Gisbert

[DS_Starter]

Hallo Gisbert,

du hast einen komplexen Haushalt, das hatte sich ja beteits bzgl. deinen Prognosen angedeutet. Bist du schon mit dem Tipps etwas weiter gekommen.

Ansonsten ist es das Ziel im Modul mehrere WP oder Aircondition definieren zu können. Ich weiß garnicht mehr ob mehrere WP jetzt schon gehen ... Urlaub ear wohl doch zu lang. 😉

LG

[Gisbert]

Hallo Heiko,
ich hab alles soweit umgesetzt, was du vorgeschlagen hast. Egal, was ich mache, ich liege derzeit bei der Prognose 100% über dem tatsächlichen Verbrauch, wenn es gut läuft und 200% drüber, wenn es nicht gut läuft.
Insgesamt bin ich mit den vielen einstellbaren Parametern etwas überfordert - mal wird es bei einem Trainingslauf etwas besser, ein anderes Mal werden deine Erfolgskriterien nicht erreicht und ich versuche es dann mit anderen Werten.
Viele Grüße Gisbert

[DS_Starter]

Das glaube ich dir Gisbert. Wenn ich wieder zu Hause bin wird es ein Updaze der 2.7.0 geben in dem der Berater zur Einstellung der KI Parameter noch weierentwickelt ist.
Auch was du bzgl. deiner WP Verbraucher geschrieben hast lässt schon einige Herausforderungen vermuten. Wenn du die 2.7.0 aus dem contrib dann ziehst und trainierst, posze bitte das Trainingslog.
Das kannst du jetzt bereits tun zur Info für uns.

[Gisbert]

Ich melde mich am Sonntagmorgen/vormittag und versuche dann alles zu posten, was möglich ist.
Erst noch ein bisschen Brasilien - Marokko  zuschauen.

[Gisbert]

Hallo Heiko,

nochmals zusammengefasst meine 4 Wärmepumpen:
Panasonic-Wärmepumpe: läuft in der kalten Jahreszeit, der größte Verbraucher
Daikin-Klimaanlage im Wohnzimmer: läuft im Winter, wenn es sehr kalt ist als Heizquelle, und im Hochsommer als Klimaanlage
Fujitsu-Multisplit: läuft im 1. OG als Klimaanlage im Sommer
Vaillant-Brauchwasserwärmepumpe: läuft täglich ein- bis zweimal, tendenziell im Sommer mehr als im Winter, da die Solltemperatur im Sommer höher steht

Die letzten 14 Tage ist nur die Brauchwasserwärmepumpe in Betrieb.

Weitere Verbraucher ohne Monitoring: Waschmaschine, Trockner, Spülmaschine, Herd, Backofen, Mikrowelle, ...

list meines Devices:

Code Auswählen Erweitern

define mySolarForecast SolarForecast
attr mySolarForecast aiControl aiConProfile=v1_sandbox\
aiConActivate=1\
aiConProfile=v1_heatpump_active_pv\
aiConHiddenLayers=64-32\
aiConLearnRate=0.0005\
aiConMomentum=0.3\
aiConBitFailLimit=0.34\
aiConShuffleMode=1\
aiConShufflePeriod=15\
aiConTrainLimit=4000
attr mySolarForecast alias mySolarForecast
attr mySolarForecast consumer01 HeishaMon_s0:Panasonic\
auto=SF_Auto\
swstate=Heatpump_State:1:0\
etotal=Watthour_Total:kWh:5\
type=heatpump\
mode=mustNot\
icon=sani_floor_heating_neutral\
pcurr=readingsGroup_power:W:5\
power=4500
attr mySolarForecast consumer02 VaillantaroSTOR:Vaillant\
power=500\
mode=mustNot\
icon=sani_heating_heatpump_buffer\
type=heater\
pcurr=Power_W:W:8\
etotal=Energy_WH:kWh:8\
swstate=WP_an:1:0\
auto=SF_Auto
attr mySolarForecast consumer03 DaikinPerfera:Daikin\
auto=SF_Auto\
swstate=Compressor:1:0\
type=other\
etotal=Energy_WH:kWh:20\
mode=mustNot\
icon=sani_heating_heatpump\
power=1500\
pcurr=Power_W:W:20
attr mySolarForecast consumer04 Fujitsu:Fujitsu\
power=3500\
pcurr=Power_W:W:20\
auto=SF_Auto\
swstate=Compressor:1:0\
type=other\
etotal=Energy_WH:kWh:20\
mode=mustNot\
icon=sani_heating_heatpump
attr mySolarForecast consumerControl globalMode=mustNot detailLink=1
attr mySolarForecast ctrlDebug none
attr mySolarForecast ctrlLanguage DE
attr mySolarForecast ctrlSpecialReadings BatPowerIn_Sum,BatPowerOut_Sum,SunHours_Remain,SunMinutes_Remain,todayBatInSum,todayBatOutSum,todayConForecastTillSunset,todayConsumption,todayConsumptionForecast,todayConsumptionForecastDay,todayGridConsumption,todayGridFeedIn,tomorrowConsumptionForecast
attr mySolarForecast event-on-change-reading special_todayConForecastTillSunset,Current_BatCharge_01,RestOfDayConsumptionForecast,RestOfDayPVforecast,Tomorrow_CONforecast,Tomorrow_PVforecast,Today_PVforecast,ForecastNoonSolar,ForecastAfternoonSolar
attr mySolarForecast flowGraphicControl shiftx=-82\
showconsumer=1\
showconsumerpower=1\
showconsumerdummy=0\
size=400\
inverterNodeIcon=inverter\
showconsumerremaintime=0\
showGenerators=1
attr mySolarForecast graphicBeam1Color A9A9A9
attr mySolarForecast graphicBeam2Color BEBEBE
attr mySolarForecast graphicControl beamWidth=57\
hourCount=20\
energyUnit=kWh\
spaceSize=10\
headerDetail=all
attr mySolarForecast graphicShowWeather 0
attr mySolarForecast graphicWeatherColor 62AFCD
attr mySolarForecast plantControl backupFilesKeep=7\
comforttemp=21\
cycleInterval=70\
feedinPowerLimit=15200\
genPVdeviation=daily\
conEnergyHourLimit=10000\
consForecastLastDays=14
attr mySolarForecast room DEYE
attr mySolarForecast setupBatteryDev01 Deye_Inverter\
pinmax=7680\
pin=-pout\
pout=battery_output_power:W\
intotal=total_charge_of_the_battery:kWh\
outtotal=total_discharge_of_the_battery:kWh\
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attr mySolarForecast setupInverterDev01 Deye_Inverter\
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pvOut=pv_ac_power:W\
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strings=Sueddach1,Sueddach2
attr mySolarForecast setupInverterDev02 Deye_Inverter\
pvIn=Gen_OutputPower:W\
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etotal=total_generator_production:kWh\
strings=Garagendach
attr mySolarForecast setupInverterStrings Sueddach1,Sueddach2,Garagendach
attr mySolarForecast setupMeterDev Deye_Inverter\
gcon=total_grid_power:W\
contotal=total_energy_bought:kWh\
gfeedin=-gcon\
feedtotal=total_energy_sold:kWh
attr mySolarForecast setupRadiationAPI OpenMeteoDWD-API
attr mySolarForecast setupStringAzimuth Sueddach1=0 Sueddach2=0 Garagendach=-90
attr mySolarForecast setupStringDeclination Sueddach1=40 Sueddach2=40 Garagendach=15
attr mySolarForecast setupStringPeak Sueddach1=6.560 Sueddach2=6.150 Garagendach=2.460
attr mySolarForecast setupWeatherDev1 OpenMeteoDWD-API
attr mySolarForecast userReadings ForecastNoonSolar:Today_PVforecast.* {round(\
ReadingsNum($name,'Today_Hour11_PVforecast','0')+\
ReadingsNum($name,'Today_Hour12_PVforecast','0')+\
ReadingsNum($name,'Today_Hour13_PVforecast','0')+\
ReadingsNum($name,'Today_Hour14_PVforecast','0')+\
ReadingsNum($name,'Today_Hour15_PVforecast','0'),0)},\
ForecastAfternoonSolar:Today_PVforecast.* {round(\
ReadingsNum($name,'Today_Hour16_PVforecast','0')+\
ReadingsNum($name,'Today_Hour17_PVforecast','0'),0)}
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#   MINI_CACHES Multi_Cache  -> Hits=22561   Misses=265     Evicts=0      HitRate=98.84  Entries= 262/1000
#   MODE       Automatic / Event-controlled - next planned Cycletime: 13:23:33
#   MODEL      OpenMeteoDWDAPI
#   NAME       mySolarForecast
#   NOTIFYDEV  Deye_Inverter,HeishaMon_s0,VaillantaroSTOR,DaikinPerfera,Fujitsu
#   NR         1641
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#   STATE      updated
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#     FW         WEB
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#     SPGDEV     mySolarForecast
#     SPGROOM    DEYE
#     VERSION    2.7.0
#     VERSION_API unused
#     VERSION_CTZ 1.0.0
#     VERSION_ErrCodes 1.3.9
#     VERSION_SMUtils 1.28.3
#     GMFRUNNING:
#       abortFn    FHEM::SolarForecast::_abortGetMessageFile
#       bc_pid     35
#       finishFn   FHEM::SolarForecast::_processMessageFile
#       fn         FHEM::SolarForecast::_retrieveMessageFile
#       loglevel   3
#       pid        DEAD:43915
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#       arg:
#         block      1
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#     2026-06-14 07:59:49   Today_Hour08_PVreal 1000 Wh
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setstate mySolarForecast 2026-06-14 13:22:25 state updated


Hinweis: Symbole in der Beschreibung konnte ich nicht mitkopieren.

Bewertungsüberblick:

Code Auswählen Erweitern

Trainingsbewertung: Retrain (Retrain)
Lernverhalten: ok gesundes Lernverhalten (25.7 % Epochenausnutzung)
Einstellhinweise:

    Mit 104 Inputs und nur 2978 Trainingsdaten lässt sich das Daten-zu-Parameter-Verhältnis (Zielwert 8–20) mit keiner sinnvollen Architektur erreichen - aiConTrainLimit erhöhen oder mehr Daten sammeln bevor die Architektur weiter angepasst wird


Rauschen Bewertung: merkliches Rauschen, Interpretation mit Vorsicht (borderline)
Drift Bewertung: -
Empfehlung für Retrain: keine
Modellparameter:

Code Auswählen Erweitern

Normierungsgrenzen: PV=16687 Wh, Hausverbrauch: Min=0 Wh / Max=115080 Wh
Trainingsdaten: 3723 Datensätze (Training=2978, Validation=745)
Architektur: Inputs=104, Hidden Layers=64-32, Outputs=1
Hyperparameter: Learning Rate=0.0005, Momentum=0.3, BitFail-Limit=0.34
Aktivierungen: Hidden=SIGMOID, Steepness=0.9, Output=LINEAR
Trainingsalgorithmus: INCREMENTAL, Profile=v1_heatpump_active_pv
Zufallsgenerator: Mode=1, Period=15
Modellalter: - h
Trainingsmetriken:

Code Auswählen Erweitern

bestes Modell bei Epoche: 3852 (max. 15000)
Training MSE: 0.000285
Validation MSE: 0.000021
Validation MSE Average: 0.000023
Validation MSE Standard Deviation: 0.000001
Validation Bit_Fail: 0
Model Bias: 301 Wh
Model Slope: 0.64
Trainingsbewertung: Retrain
Fehlermaße der Prognosen:

Code Auswählen Erweitern

MAE: 377.68 Wh
MedAE: 272.18 Wh
RMSE: 477.39 Wh
RMSE relative: 60 %
RMSE Rating: acceptable
MAPE: 48.86 %
MdAPE: 32.23 %
R²: 0.54
Rauschen:

Code Auswählen Erweitern

Rauschen Bewertung: borderline
Empfehlung für Bit_Fail: 0.34 (Einstellung von aiControl->aiConBitFailLimit)
Drift-Kennzahlen --> keine, da gerade erst gestartet.

Viele Grüße Gisbert

[300P]

Hallo Gisbert,

wil mich nicht dazwischendrängen, aber das fällt mir sofort ins Auge:

Code Auswählen Erweitern

Normierungsgrenzen: PV=16687 Wh, Hausverbrauch: Min=0 Wh / Max=115080 Wh
115080 Wh => das wären ja sage und schreibe 115 kWh als Spitzenverbrauchswert 

Da haben sich irgendwelche "Falschwerte" in den Verbauchshistorien geschlichen.
Ich glaube nicht das du jemals einen so hohen Stundenverbrauchswert gehabt hast
Damit ist es sehr schwer eine vernünftige Berechnung zu starten.

Meiner Meinung nach hatte ich in den letzten Monaten schon mal gezeigt wie du diesen Wert in den Historienwerten finden und dann eliminieren kannst.

[Gisbert]

Hallo 300P,

ich hab deinen Beitrag wieder gefunden:

Nimm diesen Wert und dann nutze im SF-Modul den integrierten set-Befehl mit folgenden Einstellungen:
=>> Nur so siehst man dann die Möglichkeiten dieses komplexen set-Befehls

Code Auswählen Erweitern

set mySolarForecast reset aiData searchValue=con>=hier_den_Höchstwert_eintragen
Dann lösche die für dich wirklich zu hohen Verbrauchs- bzw- CON-Werte in den Datensätzen mit

Code Auswählen Erweitern

set mySolarForecast reset aiData delValue=con>=hier_den_max_Wert_der_okay_ist_eintragen
"hier_den_max_Wert_der_okay_ist_eintragen" - wo finde ich diesen Wert oder kann ich mir da etwas überlegen, was zu meinem Verbrauch passt?

Viele Grüße Gisbert