Mirrors/EOS
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/Akkudoktor-EOS/EOS.git synced 2025-12-14 07:46:18 +00:00
Code Issues Actions 1 Packages Projects Releases Wiki Activity

Sommerzeit Probleme (bei Zeitumstellung gibt es eine Stunde weniger)

Browse Source 
Für die PVForecast kann jetzt ein aktuelle Messwert der PV Leistung
eingegeben werden!
This commit is contained in:
Bla Bla
2024-03-31 13:00:01 +02:00
parent 97f407073a
commit c265885286
6 changed files with 161 additions and 50 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

29
modules/visualize.py
View File

@@ -1,14 +1,15 @@
import numpy as np
from modules.class_sommerzeit import *
from modules.class_load_container import Gesamtlast # Stellen Sie sicher, dass dies dem tatsächlichen Importpfad entspricht
import matplotlib
matplotlib.use('Agg') # Setzt das Backend auf Agg
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
from datetime import datetime
def visualisiere_ergebnisse(gesamtlast, pv_forecast, strompreise, ergebnisse, discharge_hours, laden_moeglich, temperature, start_hour, prediction_hours):
def visualisiere_ergebnisse(gesamtlast, pv_forecast, strompreise, ergebnisse, discharge_hours, laden_moeglich, temperature, start_hour, prediction_hours,einspeiseverguetung_euro_pro_wh):
#####################
# 24h
@@ -18,7 +19,7 @@ def visualisiere_ergebnisse(gesamtlast, pv_forecast, strompreise, ergebnisse, d
# Last und PV-Erzeugung
plt.figure(figsize=(14, 14))
plt.subplot(3, 2, 1)
plt.subplot(3, 3, 1)
stunden = np.arange(0, prediction_hours)
@@ -56,8 +57,19 @@ def visualisiere_ergebnisse(gesamtlast, pv_forecast, strompreise, ergebnisse, d
plt.legend()
plt.grid(True)
# Temperatur Forecast
# Vergütung
stundenp = np.arange(0, len(strompreise))
plt.subplot(3, 2, 4)
plt.plot(stunden, einspeiseverguetung_euro_pro_wh, label='Vergütung €/Wh', marker='x')
plt.title('Vergütung')
plt.xlabel('Stunde des Tages')
plt.ylabel('€/Wh')
plt.legend()
plt.grid(True)
# Temperatur Forecast
plt.subplot(3, 2, 5)
plt.title('Temperatur Forecast °C')
plt.plot(stunden, temperature, label='Temperatur °C', marker='x')
plt.xlabel('Stunde des Tages')
@@ -74,7 +86,13 @@ def visualisiere_ergebnisse(gesamtlast, pv_forecast, strompreise, ergebnisse, d
#####################
plt.figure(figsize=(14, 10))
stunden = np.arange(start_hour, prediction_hours)
if ist_dst_wechsel(datetime.now()):
stunden = np.arange(start_hour, prediction_hours-1)
else:
stunden = np.arange(start_hour, prediction_hours-1)
# Eigenverbrauch, Netzeinspeisung und Netzbezug
plt.subplot(3, 2, 1)
plt.plot(stunden, ergebnisse['Eigenverbrauch_Wh_pro_Stunde'], label='Eigenverbrauch (Wh)', marker='o')
@@ -112,6 +130,7 @@ def visualisiere_ergebnisse(gesamtlast, pv_forecast, strompreise, ergebnisse, d
plt.grid(True)
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 10)) # Erstellt 1x2 Raster von Subplots
gesamtkosten = ergebnisse['Gesamtkosten_Euro']