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synced 2025-08-25 06:52:23 +00:00
Anfangs und Endzustand jeder Stunden berücksichtigt.
This commit is contained in:
@@ -1,5 +1,17 @@
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from datetime import datetime
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from pprint import pprint
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import numpy as np
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def replace_nan_with_none(data):
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if isinstance(data, dict):
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return {key: replace_nan_with_none(value) for key, value in data.items()}
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elif isinstance(data, list):
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return [replace_nan_with_none(element) for element in data]
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elif isinstance(data, float) and np.isnan(data):
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return None
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else:
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return data
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class EnergieManagementSystem:
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@@ -58,10 +70,29 @@ class EnergieManagementSystem:
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ende = min( len(lastkurve_wh),len(self.pv_prognose_wh), len(self.strompreis_euro_pro_wh))
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# Endzustände auf NaN setzen, damit diese übersprungen werden für die Stunde
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last_wh_pro_stunde.append(np.nan)
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netzeinspeisung_wh_pro_stunde.append(np.nan)
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netzbezug_wh_pro_stunde.append(np.nan)
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kosten_euro_pro_stunde.append(np.nan)
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akku_soc_pro_stunde.append(self.akku.ladezustand_in_prozent())
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einnahmen_euro_pro_stunde.append(np.nan)
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eauto_soc_pro_stunde.append(self.eauto.ladezustand_in_prozent())
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verluste_wh_pro_stunde.append(np.nan)
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haushaltsgeraet_wh_pro_stunde.append(np.nan)
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# Berechnet das Ende basierend auf der Länge der Lastkurve
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for stunde in range(start_stunde, ende):
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for stunde in range(start_stunde+1, ende):
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# Zustand zu Beginn der Stunde (Anfangszustand)
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akku_soc_start = self.akku.ladezustand_in_prozent() # Anfangszustand Akku-SoC
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if self.eauto:
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eauto_soc_start = self.eauto.ladezustand_in_prozent() # Anfangszustand E-Auto-SoC
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# Anpassung, um sicherzustellen, dass Indizes korrekt sind
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verbrauch = lastkurve_wh[stunde]
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verbrauch = lastkurve_wh[stunde] # Verbrauch für die Stunde
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if self.haushaltsgeraet != None:
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verbrauch = verbrauch + self.haushaltsgeraet.get_last_fuer_stunde(stunde)
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haushaltsgeraet_wh_pro_stunde.append(self.haushaltsgeraet.get_last_fuer_stunde(stunde))
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@@ -69,8 +100,8 @@ class EnergieManagementSystem:
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haushaltsgeraet_wh_pro_stunde.append(0)
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erzeugung = self.pv_prognose_wh[stunde]
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strompreis = self.strompreis_euro_pro_wh[stunde] if stunde < len(self.strompreis_euro_pro_wh) else self.strompreis_euro_pro_wh[-1]
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verluste_wh_pro_stunde.append(0.0)
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verluste_wh_pro_stunde.append(0.0)
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# Logik für die E-Auto-Ladung bzw. Entladung
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if self.eauto: # Falls ein E-Auto vorhanden ist
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@@ -108,7 +139,7 @@ class EnergieManagementSystem:
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einnahmen_euro_pro_stunde.append(stündliche_einnahmen_euro)
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gesamtkosten_euro = sum(kosten_euro_pro_stunde) - sum(einnahmen_euro_pro_stunde)
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gesamtkosten_euro = np.nansum(kosten_euro_pro_stunde) - np.nansum(einnahmen_euro_pro_stunde)
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expected_length = ende - start_stunde
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array_names = ['Eigenverbrauch_Wh_pro_Stunde', 'Netzeinspeisung_Wh_pro_Stunde', 'Netzbezug_Wh_pro_Stunde', 'Kosten_Euro_pro_Stunde', 'akku_soc_pro_stunde', 'Einnahmen_Euro_pro_Stunde','E-Auto_SoC_pro_Stunde', "Verluste_Pro_Stunde"]
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||||
all_arrays = [last_wh_pro_stunde, netzeinspeisung_wh_pro_stunde, netzbezug_wh_pro_stunde, kosten_euro_pro_stunde, akku_soc_pro_stunde, einnahmen_euro_pro_stunde,eauto_soc_pro_stunde,verluste_wh_pro_stunde]
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@@ -128,11 +159,13 @@ class EnergieManagementSystem:
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'Einnahmen_Euro_pro_Stunde': einnahmen_euro_pro_stunde,
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'Gesamtbilanz_Euro': gesamtkosten_euro,
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'E-Auto_SoC_pro_Stunde':eauto_soc_pro_stunde,
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'Gesamteinnahmen_Euro': sum(einnahmen_euro_pro_stunde),
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'Gesamtkosten_Euro': sum(kosten_euro_pro_stunde),
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'Gesamteinnahmen_Euro': np.nansum(einnahmen_euro_pro_stunde),
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'Gesamtkosten_Euro': np.nansum(kosten_euro_pro_stunde),
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"Verluste_Pro_Stunde":verluste_wh_pro_stunde,
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"Gesamt_Verluste":sum(verluste_wh_pro_stunde),
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"Gesamt_Verluste":np.nansum(verluste_wh_pro_stunde),
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"Haushaltsgeraet_wh_pro_stunde":haushaltsgeraet_wh_pro_stunde
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}
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out = replace_nan_with_none(out)
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return out
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@@ -154,8 +154,16 @@ class optimization_problem:
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final_soc = ems.eauto.ladezustand_in_prozent() # Nimmt den SoC am Ende des Optimierungszeitraums
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eauto_roi = max(0,(parameter['eauto_min_soc']-ems.eauto.ladezustand_in_prozent()) )
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if (parameter['eauto_min_soc']-ems.eauto.ladezustand_in_prozent()) <= 0.0:
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#print (parameter['eauto_min_soc']," " ,ems.eauto.ladezustand_in_prozent()," ",(parameter['eauto_min_soc']-ems.eauto.ladezustand_in_prozent()))
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for i in range(0, self.prediction_hours):
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if eautocharge_hours_float[i] != 0.0: # Wenn die letzten x Stunden von einem festen Wert abweichen
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gesamtbilanz += self.strafe # Bestrafe den Optimierer
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eauto_roi = (parameter['eauto_min_soc']-ems.eauto.ladezustand_in_prozent())
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individual.extra_data = (o["Gesamtbilanz_Euro"],o["Gesamt_Verluste"], eauto_roi )
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@@ -191,7 +199,7 @@ class optimization_problem:
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if start_solution is not None and start_solution != -1:
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population.insert(0, creator.Individual(start_solution))
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algorithms.eaMuPlusLambda(population, self.toolbox, 100, 200, cxpb=0.2, mutpb=0.2, ngen=1000, stats=stats, halloffame=hof, verbose=True)
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||||
algorithms.eaMuPlusLambda(population, self.toolbox, mu=200, lambda_=300, cxpb=0.3, mutpb=0.4, ngen=500, stats=stats, halloffame=hof, verbose=True)
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||||
#algorithms.eaSimple(population, self.toolbox, cxpb=0.2, mutpb=0.2, ngen=1000, stats=stats, halloffame=hof, verbose=True)
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member = {"bilanz":[],"verluste":[],"nebenbedingung":[]}
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@@ -113,7 +113,8 @@ def visualisiere_ergebnisse(gesamtlast, pv_forecast, strompreise, ergebnisse, d
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plt.subplot(3, 2, 2)
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plt.plot(stunden, ergebnisse['akku_soc_pro_stunde'], label='PV Akku (%)', marker='x')
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plt.plot(stunden, ergebnisse['E-Auto_SoC_pro_Stunde'], label='E-Auto Akku (%)', marker='x')
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plt.legend(loc='upper left')
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plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1)) # Legende außerhalb des Plots platzieren
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plt.grid(True, which='both', axis='x') # Grid für jede Stunde
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ax1 = plt.subplot(3, 2, 3)
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for hour, value in enumerate(discharge_hours):
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