Zeitprobleme (Sommerzeit, Strompreis + 0:00)

flask_server.py

@@ -36,7 +36,7 @@ def isfloat(num):
     try:
         float(num)
         return True
-    except ValueError:
+    except:
         return False
 
 
@@ -231,10 +231,6 @@ def simulation():
             if p not in parameter:
                 return jsonify({"error": f"Fehlender Parameter: {p}"}), 400
 
-        # Optional Typen der Parameter prüfen und sicherstellen, dass sie den Erwartungen entsprechen
-        # if not isinstance(parameter['start_hour'], int):
-            # return jsonify({"error": "start_hour muss vom Typ int sein"}), 400
-
         # Simulation durchführen
         ergebnis = durchfuehre_simulation(parameter)
         

modules/class_ems.py

@@ -46,8 +46,12 @@ class EnergieManagementSystem:
         lastkurve_wh = self.gesamtlast.gesamtlast_berechnen()
         
         
+        assert len(lastkurve_wh) == len(self.pv_prognose_wh) == len(self.strompreis_euro_pro_wh), f"Arraygrößen stimmen nicht überein: Lastkurve = {len(lastkurve_wh)}, PV-Prognose = {len(self.pv_prognose_wh)}, Strompreis = {len(self.strompreis_euro_pro_wh)}"
+
         ende = min( len(lastkurve_wh),len(self.pv_prognose_wh), len(self.strompreis_euro_pro_wh))
-        #print(ende)
+#        print(len(lastkurve_wh), " ",len(self.pv_prognose_wh)," ", len(self.strompreis_euro_pro_wh))
+        
+        # sys.exit()
         # Berechnet das Ende basierend auf der Länge der Lastkurve
         for stunde in range(start_stunde, ende):
             

modules/class_heatpump.py

@@ -39,41 +39,6 @@ class Waermepumpe:
             leistungsdaten.append(elektrische_leistung)
         return leistungsdaten
 
-# # Lade die .npz-Datei beim Start der Anwendung
-# class Waermepumpe:
-    # def __init__(self, max_heizleistung, prediction_hours):
-        # self.max_heizleistung = max_heizleistung
-        # self.prediction_hours = prediction_hours
-
-    # def cop_berechnen(self, aussentemperatur):
-        # cop = 3.0 + (aussentemperatur-0) * 0.1
-        # return max(cop, 1)
-
-
-    # def heizleistung_berechnen(self, aussentemperatur):
-        # #235.092 kWh + Temperatur * -11.645
-        # heizleistung = (((235.0) + aussentemperatur*(-11.645))*1000)/24.0
-        # heizleistung = min(self.max_heizleistung,heizleistung)
-        # return heizleistung
-
-    # def elektrische_leistung_berechnen(self, aussentemperatur):
-        # heizleistung = self.heizleistung_berechnen(aussentemperatur)
-        # cop = self.cop_berechnen(aussentemperatur)
-        # return heizleistung / cop
-
-    # def simulate_24h(self, temperaturen):
-        # leistungsdaten = []
-        
-        # # Überprüfen, ob das Temperaturarray die richtige Größe hat
-        # if len(temperaturen) != self.prediction_hours:
-            # raise ValueError("Das Temperaturarray muss genau "+str(self.prediction_hours)+" Einträge enthalten, einen für jede Stunde des Tages.")
-        
-        # for temp in temperaturen:
-            # elektrische_leistung = self.elektrische_leistung_berechnen(temp)
-            # leistungsdaten.append(elektrische_leistung)
-        # return leistungsdaten
-
-
 
 
 

modules/class_sommerzeit.py

@@ -15,12 +15,11 @@ def ist_dst_wechsel(tag, timezone="Europe/Berlin"):
     # Prüfe, ob die UTC-Offsets unterschiedlich sind (DST-Wechsel)
     dst_wechsel = aktueller_tag_localized.dst() != naechster_tag_localized.dst()
 
-    return dst_wechsel, aktueller_tag_localized.dst(), naechster_tag_localized.dst()
+    return dst_wechsel
 
-
+# # Beispielverwendung
-# Beispielverwendung
+# start_datum = datetime.datetime(2024, 3, 31)  # Datum der DST-Umstellung
-start_datum = datetime.datetime(2024, 3, 31)  # Datum der DST-Umstellung
+# if ist_dst_wechsel(start_datum):
-if ist_dst_wechsel(start_datum):
+    # prediction_hours = 23  # Anpassung auf 23 Stunden für DST-Wechseltage
-    prediction_hours = 23  # Anpassung auf 23 Stunden für DST-Wechseltage
+# else:
-else:
+    # prediction_hours = 24  # Standardwert für Tage ohne DST-Wechsel
-    prediction_hours = 24  # Standardwert für Tage ohne DST-Wechsel

modules/class_strompreis.py

@@ -54,7 +54,24 @@ class HourlyElectricityPriceForecast:
     
     def get_price_for_date(self, date_str):
         """Gibt alle Preise für das spezifizierte Datum zurück."""
+        #date_prices = [entry["marketpriceEurocentPerKWh"]+self.abgaben for entry in self.prices if date_str in entry['end']]
+        """Gibt alle Preise für das spezifizierte Datum zurück, inklusive des Preises von 0:00 des vorherigen Tages."""
+        # Datumskonversion von String zu datetime-Objekt
+        date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
+        
+        # Berechnung des Vortages
+        previous_day = date_obj - timedelta(days=1)
+        previous_day_str = previous_day.strftime('%Y-%m-%d')
+        
+        # Extrahieren des Preises von 0:00 des vorherigen Tages
+        last_price_of_previous_day = [entry["marketpriceEurocentPerKWh"]+self.abgaben for entry in self.prices if previous_day_str in entry['end']][-1]
+        
+        # Extrahieren aller Preise für das spezifizierte Datum
         date_prices = [entry["marketpriceEurocentPerKWh"]+self.abgaben for entry in self.prices if date_str in entry['end']]
+        
+        # Hinzufügen des letzten Preises des vorherigen Tages am Anfang der Liste
+        date_prices.insert(0, last_price_of_previous_day)
+
         return np.array(date_prices)/(1000.0*100.0) + self.abgaben
     
     def get_price_for_daterange(self, start_date_str, end_date_str):
@@ -71,7 +88,7 @@ class HourlyElectricityPriceForecast:
             date_str = start_date.strftime("%Y-%m-%d")
             daily_prices = self.get_price_for_date(date_str)
             #print(len(self.get_price_for_date(date_str)))
-            if daily_prices.size > 0:
+            if daily_prices.size ==24:
                 price_list.extend(daily_prices)
             start_date += timedelta(days=1)
         

modules/visualize.py

@@ -90,9 +90,11 @@ def visualisiere_ergebnisse(gesamtlast, pv_forecast, strompreise, ergebnisse,  d
         if ist_dst_wechsel(datetime.now()):
                 stunden = np.arange(start_hour, prediction_hours-1)
         else:
-                stunden = np.arange(start_hour, prediction_hours-1)
+                stunden = np.arange(start_hour, prediction_hours)
-        
         
+        print(ist_dst_wechsel(datetime.now())," ",datetime.now())
+        print(start_hour," ",prediction_hours," ",stunden)
+        print(ergebnisse['Eigenverbrauch_Wh_pro_Stunde'])
         # Eigenverbrauch, Netzeinspeisung und Netzbezug
         plt.subplot(3, 2, 1)
         plt.plot(stunden, ergebnisse['Eigenverbrauch_Wh_pro_Stunde'], label='Eigenverbrauch (Wh)', marker='o')