76_SolarForecast - Informationen/Ideen zu Weiterentwicklung und Support

DS_Starter · 23 August 2026, 21:15:31

Ja, das sind auch unbestrittene Vorteile. Macht das Leben leichter.

300P · 24 August 2026, 10:40:25

Guten Morgen,

ich hab mal ein Beispiel für eine einfache (ON/OFF) Batteriesteuerung bei den SMA-BWR hier eingestellt.
Logisch ist, das dort ein Modbus-Device für diesen Anwendungsfall vorhanden sein muss bzw. laufen muss.

Hier für die Interessierten noch ein paar Eckdaten :

Modbus ->> Ladebegrenzung dieses BWR einschalten mit 0 Watt:

Set_Leistung_W 0 # Max. Bezug in Watt am Netzübergangspunkt (ADDR 40149)
Set_Aktiv 802 # Einschalten Kommunikationsregelung (ADDR 40151)
Dieser SET (802) ergibt folgenden Eintrag im BWR-SBS2.5:
10421 Eigenverbrauchsregelung wurde gestoppt

Zum Ausschalten dieser "Blockade" und dem "Einschalten" der normalen SMA-BMS Regelungen....:

Modbus ->> Ladebegrenzung dieses BWR mit 0 Watt ausschalten:
Ausschalten ("direkt") dann mit ihr kurzer Wartezeit:
Set_Aktiv 803 # Ausschalten Kommunikationsregelung
Dieser SET (803) ergibt folgenden Eintrag im BWR-SBS2.5:
10420 Eigenverbrauchsregelung wurde gestartet

Code Auswählen

obj-h40149-expr $val
obj-h40149-len 2
obj-h40149-name SBS25_Set_Leistung_W
obj-h40149-poll once 
obj-h40149-reading Set_Leistung_W
obj-h40149-set 1
obj-h40149-unpack I>
obj-h40151-expr $val
obj-h40151-name SBS25_Set_Aktiv
obj-h40151-poll once
obj-h40151-reading Set_Aktiv
obj-h40151-set 1

300P · 24 August 2026, 19:45:36

Zitat von: DS_Starter am 23 August 2026, 21:15:31Ja, das sind auch unbestrittene Vorteile. Macht das Leben leichter.

Was ich ganz vergessen habe zu erwähnen:
Mein ,,Server-Energieverbrauch" ist von ca. 1.2 kWh auf ca. 0.95 kWh pro Tag durch den Wegfall des RPI4 und der angeschlossenen USB-SSD gesunken.👀😱
(Qnap/Switche/Fritzbox/DHCP-Server)

Das sind 0.250 kWh/Tag x 365 Tage = 91 kWh weniger beim Jahreshausverbrauch auf dem Zähler....🥳😇.

TiPpFeHlEr · 25 August 2026, 17:54:38

Hi,

ich habe seit einigen Tagen ein Problem mit berechnung der tatsächlichen erzeugten Solarmenge und Verbrauches.
siehe Bild1.

die Conf sieht folgendermaßen aus

Code Auswählen

defmod Solarforecast SolarForecast
attr Solarforecast consumer01 SolarTestKlima1 type=heater power=500 mode=can on=on off=off pcurr=Power:W:3 mintime=SunPath:60:-60
attr Solarforecast consumer02 Solar_Heater_Esszimmer type=heater power=500 mode=can on=on off=off pcurr=Power:W interruptable=0 mintime=SunPath:60:-60
attr Solarforecast consumer03 Solar_Heater_Kueche type=heater power=500 mode=can on=on off=off pcurr=Power:W interruptable=0 mintime=SunPath:60:-60
attr Solarforecast consumer04 SolarTestWWB1 type=heater power=2500 mode=can on=on off=off pcurr=Power:W interruptable=1 mintime=SunPath:60:-60
attr Solarforecast consumerControl showLegend=icon_top detailLink=1
attr Solarforecast ctrlLanguage DE
attr Solarforecast disable 0
attr Solarforecast event-on-change-reading .*
attr Solarforecast flowGraphicControl showconsumerpower=1 showconsumerremaintime=1
attr Solarforecast graphicBeam1Color 2DFF03
attr Solarforecast graphicBeam1Content pvReal
attr Solarforecast graphicBeam2Color FF1414
attr Solarforecast graphicBeam2Content pvForecast
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attr Solarforecast graphicBeam4Content consumptionForecast
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PV übermorgen:special_dayAfterTomorrowPVforecast\
Verbrauch bis<br>Sunset:special_todayConForecastTillSunset\
Verbrauch bis<br>nächsten Sunrise:special_conForecastTillNextSunrise\
\
Anzeige Nachtstunden:graphicShowNight\
hist. Stunden:graphicHistoryHour\
Autokorrektur:pvCorrectionFactor_Auto\
Verbr. Neuplanung:consumerNewPlanning\
Wetteranzeige:graphicShowWeather
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attr Solarforecast setupInverterDev01 MTEC.Modbus pvIn=pv:W pvOut=pv:W etotal=pv_total:kWh capacity=10000 strings=Dach,Carport
attr Solarforecast setupInverterStrings Dach,Carport
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attr Solarforecast setupStringAzimuth Dach=0 Carport=0
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attr Solarforecast setupWeatherDev1 OpenMeteoDWD-API
attr Solarforecast verbose 5

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setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:51 consumer01_planned_start 25.08.2026 08:45:47
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setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:51 consumer02 name='Solar_Heater_Esszimmer' state='on' mode='can' planningstate='started'
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:51 consumer02_currentPower 0 W
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:51 consumer02_planned_start 25.08.2026 08:45:47
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:51 consumer02_planned_stop 25.08.2026 19:14:59
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:51 consumer03 name='Solar_Heater_Kueche' state='on' mode='can' planningstate='started'
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:51 consumer03_currentPower 0 W
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:51 consumer03_planned_start 25.08.2026 08:45:47
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:51 consumer03_planned_stop 25.08.2026 19:14:59
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:51 consumer04 name='SolarTestWWB1' state='on' mode='can' planningstate='continued'
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:51 consumer04_currentPower 2000 W
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:51 consumer04_planned_start 25.08.2026 08:59:47
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:51 consumer04_planned_stop 25.08.2026 19:14:59
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:35:09 nextCycletime Manual / Event-controlled
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:19:53 nextRadiationAPICall nach 25.08.2026 17:34:53
setstate Solarforecast 2026-08-25 07:00:04 pvCorrectionFactor_07 1.00 (automatic - old factor: 0.96, AI result used, Days in range: 158)
setstate Solarforecast 2026-08-25 08:00:05 pvCorrectionFactor_08 0.93 (automatic - old factor: 0.91, AI result used, Days in range: 194)
setstate Solarforecast 2026-08-25 10:00:04 pvCorrectionFactor_10 0.96 (automatic - old factor: 0.96, Days in range: 225)
setstate Solarforecast 2026-08-25 11:00:04 pvCorrectionFactor_11 0.99 (automatic - old factor: 0.98, AI result used, Days in range: 224)
setstate Solarforecast 2026-08-25 12:00:04 pvCorrectionFactor_12 0.93 (automatic - old factor: 0.93, AI result used, Days in range: 224)
setstate Solarforecast 2026-08-25 13:00:04 pvCorrectionFactor_13 0.94 (automatic - old factor: 0.93, Days in range: 224)
setstate Solarforecast 2026-08-25 15:00:04 pvCorrectionFactor_15 0.93 (automatic - old factor: 0.93, Days in range: 224)
setstate Solarforecast 2026-08-25 16:00:05 pvCorrectionFactor_16 0.91 (automatic - old factor: 0.91, AI result used, Days in range: 224)
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:35:45 pvCorrectionFactor_Auto on_complex_ai
setstate Solarforecast 2026-08-25 17:33:52 state updated

Was kann das sein?

die Echtzeitdaten zB. von pv sehen so aus Bild2
es gibt also von der PV keine seltsamen (falschen) Daten.

Gruß

300P · 25 August 2026, 20:12:28

Schau mal nach:

du hast immer wieder PVreal Stundenwerte mit 0 wh.
...
und danach sind die Werte dann ca. doppelt so hoch

->>> Das ist schon sehr ungewöhnlich bei dem heutigen Wetter....

Code Auswählen

setstate Solarforecast 2026-08-25 13:59:49 Today_Hour14_PVforecast 7022 Wh
setstate Solarforecast 2026-08-25 13:59:49 Today_Hour14_PVreal 0 Wh
....
setstate Solarforecast 2026-08-25 14:59:49 Today_Hour15_PVforecast 6908 Wh
setstate Solarforecast 2026-08-25 14:59:49 Today_Hour15_PVreal 12000 Wh

Code Auswählen

setstate Solarforecast 2026-08-25 08:59:49 Today_Hour09_PVforecast 2317 Wh
setstate Solarforecast 2026-08-25 08:59:49 Today_Hour09_PVreal 0 Wh
.....
setstate Solarforecast 2026-08-25 09:59:49 Today_Hour10_PVforecast 4069 Wh
setstate Solarforecast 2026-08-25 09:59:49 Today_Hour10_PVreal 8000 Wh

Da werden die Werte evtl. nicht immer übermittelt / zur Verfügung gestellt...

Prüf deshalb mal dein Abfrage-Device zu BWR/WR sehr genau nach.

Und:
ist das richtig mit den Einheiten hier:
Bitte sehr GENAU hinsehen!
(Müsste aber okay sein - da deine Grafik dies so zeigt)

Code Auswählen

attr Solarforecast setupBatteryDev01 MTEC.Modbus pout=Bat_Leistung:kW pin=-pout cap=10000 charge=battery_soc show=1
attr Solarforecast setupInverterDev01 MTEC.Modbus pvIn=pv:W pvOut=pv:W etotal=pv_total:kWh capacity=10000 strings=Dach,Carport
attr Solarforecast setupInverterStrings Dach,Carport
attr Solarforecast setupMeterDev Stromzaehler gcon=power:W contotal=Energie:kWh gfeedin=-gcon feedtotal=Einspeisung:kWh

Mexx13 · 26 August 2026, 01:29:46

Betreff: KI-Verbrauchsprognose massiv schlechter seit Update (v2.6.10→2.10.1) + Bug in _aiFannAutoArchitecture (Zeile ~38506)

Hallo zusammen,

ich melde mich mit einer Mischung aus Bug-Report und offener Frage. Bis Version 2.6.10 lief das KI-Training bei mir sehr gut – seit dem Update auf 2.10.1 ist die Prognosequalität massiv eingebrochen, trotz aktuell "ok"-Bewertung aller Einzelmetriken im Modul. Ich komme trotz mehrerer Tage Fehlersuche nicht mehr auf das alte Niveau und wollte hier meine komplette Analyse teilen – vielleicht hilft's anderen oder jemand erkennt, was ich übersehe.

Setup: Fronius GEN24 Hybrid, BYD-Batterie, 2 PV-Strings, Ochsner Wärmepumpe (nur Warmwasser, Modbus TCP) als consumer03.

Der zentrale Befund – direkter Vergleich alt vs. neu:

Metrik 21.06.2026 (v2.6.10-Ära) Aktuell (26.08.2026, v2.10.1)
R² 0.84 0.24–0.31
Slope 0.88 0.47–0.48
MAE 82 Wh 180 Wh
MedAE 32.8 Wh 78–94 Wh
RMSE relative 56% (acceptable) 110–114% (weak)
MAPE 29.4% 91–112%
Bias 24 Wh 190–244 Wh
Inputs 71 87–109
Architektur 80-40-20 8 (durch DPR-Limit erzwungen)
Trainingsdaten 3432 5013

Interessant: Auch damals zeigte das Modul schon eine DPR-Warnung ("mit 71 Inputs und nur 2745 Trainingsdaten lässt sich das Verhältnis nicht erreichen"), trotzdem war das Modell exzellent (R²=0.84). Heute ist die DPR "ok" bewertet (7.03), aber das Modell liefert deutlich schlechtere Ergebnisse. Das spricht dagegen, dass die DPR/Architektur der entscheidende Faktor ist – ich vermute eher eine Veränderung an der Feature-Zusammensetzung oder den Trainingsdaten selbst zwischen den Versionen.

Fund 1 – Code-Bug (Shadowing) in _aiFannAutoArchitecture:

Beim Debuggen einer Perl-Warning im Log

PERL WARNING: Use of uninitialized value $x in sprintf at ./FHEM/76_SolarForecast.pm line 38506.

bin ich auf folgendes gestoßen (Zeile ~30252 ff., Version 2.10.1):

Code Auswählen

perl
sub _aiFannAutoArchitecture {
  my ($num_train_datasets, $num_inputs, $ratio_min) = @_;
  my @candidates = ('128-64-32', '64-32-16', '64-32', '32-16', '16-8', '16', '12', '8');
  my $dataParamRatio;                                    # äußere Deklaration

  for my $arch (@candidates) {
    my $num_params = __aiFannEstimateParams($num_inputs, $arch);
    my $dataParamRatio = $num_train_datasets / $num_params;   # <-- "my" hier erneut!
    return ($arch, $dataParamRatio) if $dataParamRatio >= $ratio_min;
  }

  return ('8', $dataParamRatio);   # äußere, nie beschriebene Variable -> undef
}

Das zweite my in der Schleife deklariert eine neue, lokale Variable und verdeckt die äußere. Solange eine Kandidaten-Architektur ratio_min erreicht, fällt es nicht auf. Erreicht keine Architektur die Ratio, läuft die Schleife komplett durch und der finale Return gibt die nie beschriebene äußere Variable zurück → undef. Bei mir reproduzierbar aufgetreten, als die Inputs bei 109 lagen und keine Kandidaten-Architektur die Mindest-Ratio erreichte.

Fund 2 – Systematischer Hyperparameter-Vergleich (jeweils 1 Parameter geändert, Rest konstant), alle mit v2.10.1:

Test Epoche (von 15000) R² MAE Bias
LR=0.0006, BitFail=0.34   360 0.27 173.5   197
LR=0.0001, BitFail=0.34   357 0.31 180.2   244
LR=0.0001, BitFail=0.25   1919 0.24 180.0   205
+ SIGMOID_SYMMETRIC   1199 0.24 180.0   190

Auffällig: Die vom Modul vorgeschlagene Lernraten-Anpassung hatte praktisch keinen Effekt auf die Epochenausnutzung (357 vs. 360 trotz 6-facher LR-Reduktion). Erst das BitFail-Limit brachte spürbar mehr Epochen (357→1919), aber ohne messbare Verbesserung von R²/MAE. Der Wechsel der Aktivierungsfunktion (SIGMOID→SIGMOID_SYMMETRIC) brachte ebenfalls keine Veränderung. Slope bleibt bei allen Varianten bei ~0.47-0.48 – weit unter dem historischen Wert von 0.88. Das bestätigt für mich: Hyperparameter-Tuning allein bringt hier nichts, das Problem liegt woanders.

Zusätzlich fiel auf: Die "Einstellhinweise" des Moduls empfahlen bei einem Lauf eine Reduktion der Lernrate, beim nächsten (fast identisches Ergebnis) eine Erhöhung – wirkte für mich etwas widersprüchlich.

Wo ich jetzt stehe:
Ich bin ehrlich gesagt etwas ratlos. Alle Einzelmetriken werden vom Modul aktuell als "ok" bewertet (DPR ok, Trainingsbewertung ok), aber das reale Ergebnis (R², MAE, Slope) ist himmelweit von dem entfernt, was ich mit v2.6.10 hatte. Das "ok" des Moduls scheint sich auf Trainingsstabilität zu beziehen, nicht auf die tatsächliche Prognosequalität.

Fragen an die Runde:

Ist das Shadowing in _aiFannAutoArchitecture bekannt? Sieht nach einem einfachen Fix aus (zweites my entfernen).
Gibt es zwischen der v2.6.10-Ära und heute strukturelle Änderungen an der Feature-Zusammensetzung/Normierung für die Verbrauchsprognose, die eine derart deutliche Qualitätsverschlechterung erklären könnten?
Hat jemand ähnliche Erfahrungen gemacht – DPR/Trainingsbewertung "ok", aber reale Prognosequalität (R², Slope) deutlich schlechter als in älteren Versionen?

Danke fürs Draufschauen und Verständnis für die etwas lange Ausführung – wollte lieber zu viel Kontext liefern als zu wenig.
Max

Shadow3561 · 26 August 2026, 05:47:58

Moin,
Was bedeutet diese log-Meldung?

Code Auswählen

PV_forecast - Execute command to manage the data storage: aiData delValue=con>=12000Gruss