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PV & Temperatur Prognose als Array an den Flask Server übergeben, so

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kann man seine eigenen Prognose nutzen / Entkoppelung
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2024-07-30 14:01:18 +02:00
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modules/visualize.py
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@@ -92,12 +92,12 @@ def visualisiere_ergebnisse(gesamtlast, pv_forecast, strompreise, ergebnisse, d
else:
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'])
# 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')
plt.plot(stunden, ergebnisse['Last_Wh_pro_Stunde'], label='Last (Wh)', marker='o')
plt.plot(stunden, ergebnisse['Haushaltsgeraet_wh_pro_stunde'], label='Haushaltsgerät (Wh)', marker='o')
plt.plot(stunden, ergebnisse['Netzeinspeisung_Wh_pro_Stunde'], label='Netzeinspeisung (Wh)', marker='x')
plt.plot(stunden, ergebnisse['Netzbezug_Wh_pro_Stunde'], label='Netzbezug (Wh)', marker='^')
@@ -124,7 +124,7 @@ def visualisiere_ergebnisse(gesamtlast, pv_forecast, strompreise, ergebnisse, d
#if value == 1:
ax1.axvspan(hour, hour+1, color='green',ymax=value, alpha=0.3, label='Lademöglichkeit' if hour == 0 else "")
ax1.legend(loc='upper left')
ax1.set_xlim(0, prediction_hours)
pdf.savefig() # Speichert den aktuellen Figure-State im PDF
plt.close() # Schließt die aktuelle Figure, um Speicher freizugeben