Mirrors/EOS
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Sommerzeit Probleme (bei Zeitumstellung gibt es eine Stunde weniger)

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Für die PVForecast kann jetzt ein aktuelle Messwert der PV Leistung
eingegeben werden!
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2024-03-31 13:00:01 +02:00
parent 203860cfbf
commit e6c04183cf
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modules/visualize.py
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@@ -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']