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@@ -3,7 +3,7 @@ import matplotlib.pyplot as plt
def visualisiere_ergebnisse(last,leistung_haushalt,leistung_wp, pv_forecast, strompreise, ergebnisse):
stunden = np.arange(1, 25) # 1 bis 24 Stunden
stunden = np.arange(1, len(last)+1) # 1 bis 24 Stunden
# Last und PV-Erzeugung
plt.figure(figsize=(14, 10))
@@ -20,8 +20,9 @@ def visualisiere_ergebnisse(last,leistung_haushalt,leistung_wp, pv_forecast, str
plt.grid(True)
# Strompreise
stundenp = np.arange(1, len(strompreise)+1)
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(stunden, strompreise, label='Strompreis (€/Wh)', color='purple', marker='s')
plt.plot(stundenp, strompreise, label='Strompreis (€/Wh)', color='purple', marker='s')
plt.title('Strompreise')
plt.xlabel('Stunde des Tages')
plt.ylabel('Preis (€/Wh)')
@@ -30,15 +31,15 @@ def visualisiere_ergebnisse(last,leistung_haushalt,leistung_wp, pv_forecast, str
plt.figure(figsize=(18, 12))
stunden = np.arange(1, len(ergebnisse['Eigenverbrauch_Wh_pro_Stunde'])+1)
# Eigenverbrauch, Netzeinspeisung und Netzbezug
plt.subplot(3, 2, 1)
plt.plot(stunden, ergebnisse['Eigenverbrauch_Wh_pro_Stunde'], label='Eigenverbrauch (Wh)', marker='o')
plt.plot(stunden, ergebnisse['Netzeinspeisung_Wh_pro_Stunde'], label='Netzeinspeisung (Wh)', marker='x')
plt.plot(stunden, ergebnisse['akku_soc_pro_stunde'], label='Akku (%)', marker='x')
plt.plot(stunden, ergebnisse['Netzbezug_Wh_pro_Stunde'], label='Netzbezug (Wh)', marker='^')
plt.plot(stunden, pv_forecast, label='PV-Erzeugung (Wh)', marker='x')
plt.plot(stunden, last, label='Last (Wh)', marker='o')
#plt.plot(stunden, pv_forecast, label='PV-Erzeugung (Wh)', marker='x')
#plt.plot(stunden, last, label='Last (Wh)', marker='o')
plt.title('Energiefluss pro Stunde')
plt.xlabel('Stunde')