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Bla Bla
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87dd54e554
commit
94161fad20
333
test.py
333
test.py
@ -22,45 +22,312 @@ import os
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start_hour = 8
|
start_hour = 8
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# prediction_hours = 24
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# date = (datetime.now().date() + timedelta(hours = prediction_hours)).strftime("%Y-%m-%d")
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||||||
# date_now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
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||||||
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# akku_size = 30000 # Wh
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pv_forecast= [
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# year_energy = 2000*1000 #Wh
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0,
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# einspeiseverguetung_cent_pro_wh = np.full(prediction_hours, 7/(1000.0*100.0)) # € / Wh
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0,
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0,
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0,
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||||||
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0,
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||||||
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0,
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0,
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46.0757222688471,
|
||||||
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474.780954810247,
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1049.36036517475,
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1676.86962934168,
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||||||
|
2037.0885036865,
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||||||
|
2600.03233682621,
|
||||||
|
5307.79424852068,
|
||||||
|
5214.54927119013,
|
||||||
|
5392.8995394438,
|
||||||
|
4229.09283442043,
|
||||||
|
3568.84965239262,
|
||||||
|
2627.95972505784,
|
||||||
|
1618.04209206715,
|
||||||
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718.733713468062,
|
||||||
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102.060092599437,
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0,
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0,
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0,
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0,
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0,
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-0.068771006309608,
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0,
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0,
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53.980235336087,
|
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543.602674801833,
|
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852.52597210804,
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964.253104261402,
|
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1043.15079499546,
|
||||||
|
1333.69973977172,
|
||||||
|
6901.19158127423,
|
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|
6590.62442617817,
|
||||||
|
6161.97317306069,
|
||||||
|
4530.33886807194,
|
||||||
|
3535.37982191984,
|
||||||
|
2388.65608163334,
|
||||||
|
1365.10812389941,
|
||||||
|
557.452392556485,
|
||||||
|
82.376303341511,
|
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|
0.026903650788687,
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0
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]
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|
temperature_forecast= [
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|
18.3,
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|
17.8,
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|
16.9,
|
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|
16.2,
|
||||||
|
15.6,
|
||||||
|
15.1,
|
||||||
|
14.6,
|
||||||
|
14.2,
|
||||||
|
14.3,
|
||||||
|
14.8,
|
||||||
|
15.7,
|
||||||
|
16.7,
|
||||||
|
17.4,
|
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|
18,
|
||||||
|
18.6,
|
||||||
|
19.2,
|
||||||
|
19.1,
|
||||||
|
18.7,
|
||||||
|
18.5,
|
||||||
|
17.7,
|
||||||
|
16.2,
|
||||||
|
14.6,
|
||||||
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13.6,
|
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|
13,
|
||||||
|
12.6,
|
||||||
|
12.2,
|
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11.7,
|
||||||
|
11.6,
|
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11.3,
|
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|
11,
|
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|
10.7,
|
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|
10.2,
|
||||||
|
11.4,
|
||||||
|
14.4,
|
||||||
|
16.4,
|
||||||
|
18.3,
|
||||||
|
19.5,
|
||||||
|
20.7,
|
||||||
|
21.9,
|
||||||
|
22.7,
|
||||||
|
23.1,
|
||||||
|
23.1,
|
||||||
|
22.8,
|
||||||
|
21.8,
|
||||||
|
20.2,
|
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|
19.1,
|
||||||
|
18,
|
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|
17.4
|
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|
]
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|
|
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# max_heizleistung = 1000 # 5 kW Heizleistung
|
strompreis_euro_pro_wh = [
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# wp = Waermepumpe(max_heizleistung,prediction_hours)
|
0.00031540228,
|
||||||
|
0.00031000228,
|
||||||
|
0.00029390228,
|
||||||
|
0.00028410228,
|
||||||
|
0.00028840228,
|
||||||
|
0.00028800228,
|
||||||
|
0.00030930228,
|
||||||
|
0.00031390228,
|
||||||
|
0.00031540228,
|
||||||
|
0.00028120228,
|
||||||
|
0.00022820228,
|
||||||
|
0.00022310228,
|
||||||
|
0.00021500228,
|
||||||
|
0.00020770228,
|
||||||
|
0.00020670228,
|
||||||
|
0.00021200228,
|
||||||
|
0.00021540228,
|
||||||
|
0.00023000228,
|
||||||
|
0.00029530228,
|
||||||
|
0.00032990228,
|
||||||
|
0.00036840228,
|
||||||
|
0.00035900228,
|
||||||
|
0.00033140228,
|
||||||
|
0.00031370228,
|
||||||
|
0.00031540228,
|
||||||
|
0.00031000228,
|
||||||
|
0.00029390228,
|
||||||
|
0.00028410228,
|
||||||
|
0.00028840228,
|
||||||
|
0.00028800228,
|
||||||
|
0.00030930228,
|
||||||
|
0.00031390228,
|
||||||
|
0.00031540228,
|
||||||
|
0.00028120228,
|
||||||
|
0.00022820228,
|
||||||
|
0.00022310228,
|
||||||
|
0.00021500228,
|
||||||
|
0.00020770228,
|
||||||
|
0.00020670228,
|
||||||
|
0.00021200228,
|
||||||
|
0.00021540228,
|
||||||
|
0.00023000228,
|
||||||
|
0.00029530228,
|
||||||
|
0.00032990228,
|
||||||
|
0.00036840228,
|
||||||
|
0.00035900228,
|
||||||
|
0.00033140228,
|
||||||
|
0.00031370228
|
||||||
|
]
|
||||||
|
gesamtlast= [
|
||||||
|
723.794862683391,
|
||||||
|
743.491222629184,
|
||||||
|
836.32034938972,
|
||||||
|
870.858204290382,
|
||||||
|
877.988917620097,
|
||||||
|
857.94124236693,
|
||||||
|
535.7468553632,
|
||||||
|
658.119336334815,
|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
1488.77669263834,
|
||||||
|
1129.61536474922,
|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
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|
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|
||||||
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|
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|
||||||
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|
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|
||||||
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|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
878.758616187391,
|
||||||
|
858.773385266073,
|
||||||
|
535.600426631561,
|
||||||
|
658.438388271842,
|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
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|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
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|
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|
990.700392687782,
|
||||||
|
1293.57876397944,
|
||||||
|
1363.67698321638,
|
||||||
|
1291.28280716443,
|
||||||
|
990.277508651153,
|
||||||
|
1121.16294287294,
|
||||||
|
1250.20143586737,
|
||||||
|
852.488808763652
|
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|
]
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||||||
# akku = PVAkku(akku_size,prediction_hours)
|
start_solution= [
|
||||||
# discharge_array = np.full(prediction_hours,1) #np.array([1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0]) #
|
0,
|
||||||
|
1,
|
||||||
# laden_moeglich = np.full(prediction_hours,1) # np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0])
|
0,
|
||||||
# #np.full(prediction_hours,1)
|
1,
|
||||||
# eauto = PVAkku(kapazitaet_wh=60000, hours=prediction_hours, lade_effizienz=0.95, entlade_effizienz=1.0, max_ladeleistung_w=10000 ,start_soc_prozent=10)
|
0,
|
||||||
# eauto.set_charge_per_hour(laden_moeglich)
|
1,
|
||||||
# min_soc_eauto = 80
|
0,
|
||||||
# hohe_strafe = 10.0
|
0,
|
||||||
#[1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
|
1,
|
||||||
individual = [1, 1, # 0
|
1,
|
||||||
0, 1, # 1
|
1,
|
||||||
0, 0, # 2
|
0,
|
||||||
0, 1, # 3
|
1,
|
||||||
0, 0, # 4
|
0,
|
||||||
1, 0, # 5
|
1,
|
||||||
0, 1, # 6
|
0,
|
||||||
0, 0, # 7
|
1,
|
||||||
0, 0, # 8
|
0,
|
||||||
1, 0,
|
1,
|
||||||
0, 0,
|
0,
|
||||||
1, 0,
|
1,
|
||||||
0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
|
0,
|
||||||
parameter= {'pv_soc': 92.4052, 'pv_akku_cap': 30000, 'year_energy': 4100000, 'einspeiseverguetung_euro_pro_wh': 7e-05, 'max_heizleistung': 1000, 'pv_forecast_url': 'https://api.akkudoktor.net/forecast?lat=52.52&lon=13.405&power=5000&azimuth=-10&tilt=7&powerInvertor=10000&horizont=20,27,22,20&power=4800&azimuth=-90&tilt=7&powerInvertor=10000&horizont=30,30,30,50&power=1400&azimuth=-40&tilt=60&powerInvertor=2000&horizont=60,30,0,30&power=1600&azimuth=5&tilt=45&powerInvertor=1400&horizont=45,25,30,60&past_days=5&cellCoEff=-0.36&inverterEfficiency=0.8&albedo=0.25&timezone=Europe%2FBerlin&hourly=relativehumidity_2m%2Cwindspeed_10m', 'eauto_min_soc': 100, 'eauto_cap': 60000, 'eauto_charge_efficiency': 0.95, 'eauto_charge_power': 5500, 'eauto_soc': 77, 'pvpowernow': 211.137503624, 'start_solution': individual, 'haushaltsgeraet_wh': 937, 'haushaltsgeraet_dauer': 0}
|
1,
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0,
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1,
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|
1,
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1,
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1,
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1,
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1,
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1,
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1,
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1,
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ergebnis = opt_class.optimierung_ems(parameter=parameter, start_hour=start_hour)
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ergebnis = opt_class.optimierung_ems(parameter=parameter, start_hour=start_hour)
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