from flask import Flask, jsonify, request import numpy as np from datetime import datetime from modules.class_load import * from modules.class_ems import * from modules.class_pv_forecast import * from modules.class_akku import * from modules.class_strompreis import * from modules.class_heatpump import * from modules.class_generic_load import * from modules.class_load_container import * from pprint import pprint import matplotlib.pyplot as plt from modules.visualize import * from deap import base, creator, tools, algorithms import numpy as np import random import os prediction_hours = 48 date = (datetime.now().date() + timedelta(hours = prediction_hours)).strftime("%Y-%m-%d") date_now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") akku_size = 30000 # Wh year_energy = 2000*1000 #Wh einspeiseverguetung_cent_pro_wh = np.full(prediction_hours, 7/(1000.0*100.0)) # € / Wh max_heizleistung = 1000 # 5 kW Heizleistung wp = Waermepumpe(max_heizleistung,prediction_hours) akku = PVAkku(akku_size,prediction_hours) discharge_array = np.full(prediction_hours,1) #Gesamtlast ############# gesamtlast = Gesamtlast() # Load Forecast ############### lf = LoadForecast(filepath=r'load_profiles.npz', year_energy=year_energy) #leistung_haushalt = lf.get_daily_stats(date)[0,...] # Datum anpassen leistung_haushalt = lf.get_stats_for_date_range(date_now,date)[0,...].flatten() gesamtlast.hinzufuegen("Haushalt", leistung_haushalt) # Generic Load ############## # zusatzlast1 = generic_load() # zusatzlast1.setze_last(24+12, 0.5, 2000) # Startet um 1 Uhr, dauert 0.5 Stunden, mit 2 kW # PV Forecast ############### #PVforecast = PVForecast(filepath=os.path.join(r'test_data', r'pvprognose.json')) PVforecast = PVForecast(url="https://api.akkudoktor.net/forecast?lat=50.8588&lon=7.3747&power=5400&azimuth=-10&tilt=7&powerInvertor=2500&horizont=20,40,30,30&power=4800&azimuth=-90&tilt=7&powerInvertor=2500&horizont=20,40,45,50&power=1480&azimuth=-90&tilt=70&powerInvertor=1120&horizont=60,45,30,70&power=1600&azimuth=5&tilt=60&powerInvertor=1200&horizont=60,45,30,70&past_days=5&cellCoEff=-0.36&inverterEfficiency=0.8&albedo=0.25&timezone=Europe%2FBerlin&hourly=relativehumidity_2m%2Cwindspeed_10m") pv_forecast = PVforecast.get_pv_forecast_for_date_range(date_now,date) #get_forecast_for_date(date) temperature_forecast = PVforecast.get_temperature_for_date_range(date_now,date) # Strompreise ############### filepath = os.path.join (r'test_data', r'strompreise_akkudokAPI.json') # Pfad zur JSON-Datei anpassen #price_forecast = HourlyElectricityPriceForecast(source=filepath) price_forecast = HourlyElectricityPriceForecast(source="https://api.akkudoktor.net/prices?start="+date_now+"&end="+date+"") specific_date_prices = price_forecast.get_price_for_daterange(date_now,date) # WP ############## leistung_wp = wp.simulate_24h(temperature_forecast) gesamtlast.hinzufuegen("Heatpump", leistung_wp) # print(gesamtlast.gesamtlast_berechnen()) # sys.exit() # EMS / Stromzähler Bilanz ems = EnergieManagementSystem(akku, gesamtlast.gesamtlast_berechnen(), pv_forecast, specific_date_prices, einspeiseverguetung_cent_pro_wh) o = ems.simuliere_ab_jetzt() pprint(o) pprint(o["Gesamtbilanz_Euro"]) visualisiere_ergebnisse(gesamtlast.gesamtlast_berechnen(),leistung_haushalt,leistung_wp, pv_forecast, specific_date_prices, o) sys.exit() # Optimierung # Fitness-Funktion (muss Ihre EnergieManagementSystem-Logik integrieren) def evaluate(individual): # Hier müssen Sie Ihre Logik einbauen, um die Gesamtbilanz zu berechnen # basierend auf dem gegebenen `individual` (discharge_array) #akku.set_discharge_per_hour(individual) ems.reset() ems.set_akku_discharge_hours(individual) o = ems.simuliere_ab_jetzt() gesamtbilanz = o["Gesamtbilanz_Euro"] #print(individual, " ",gesamtbilanz) return (gesamtbilanz,) # Werkzeug-Setup creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin) toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, prediction_hours) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint) toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # Genetischer Algorithmus def optimize(): population = toolbox.population(n=100) hof = tools.HallOfFame(1) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=100, stats=stats, halloffame=hof, verbose=True) return hof[0] best_solution = optimize() print("Beste Lösung:", best_solution) ems.set_akku_discharge_hours(best_solution) o = ems.simuliere_ab_jetzt() pprint(o["Gesamtbilanz_Euro"]) visualisiere_ergebnisse(load,leistung_haushalt,leistung_wp, pv_forecast, specific_date_prices, o) # for data in forecast.get_forecast_data(): # print(data.get_date_time(), data.get_dc_power(), data.get_ac_power(), data.get_windspeed_10m(), data.get_temperature())for data in forecast.get_forecast_data(): # app = Flask(__name__) # @app.route('/getdata', methods=['GET']) # def get_data(): # # Hole das Datum aus den Query-Parametern # date_str = request.args.get('date') # year_energy = request.args.get('year_energy') # try: # # Konvertiere das Datum in ein datetime-Objekt # date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') # filepath = r'.\load_profiles.npz' # Pfad zur JSON-Datei anpassen # lf = cl.LoadForecast(filepath=filepath, year_energy=float(year_energy)) # specific_date_prices = lf.get_daily_stats('2024-02-16') # # Berechne den Tag des Jahres # #day_of_year = date_obj.timetuple().tm_yday # # Konvertiere den Tag des Jahres in einen String, falls die Schlüssel als Strings gespeichert sind # #day_key = int(day_of_year) # #print(day_key) # # Überprüfe, ob der Tag im Jahr in den Daten vorhanden ist # array_list = lf.get_daily_stats(date_str) # pprint(array_list) # pprint(array_list.shape) # if array_list.shape == (2,24): # #if day_key < len(load_profiles_exp): # # Konvertiere das Array in eine Liste für die JSON-Antwort # #((load_profiles_exp_l[day_key]).tolist(),(load_profiles_std_l)[day_key].tolist()) # return jsonify({date_str: array_list.tolist()}) # else: # return jsonify({"error": "Datum nicht gefunden"}), 404 # except ValueError: # # Wenn das Datum nicht im richtigen Format ist oder ungültig ist # return jsonify({"error": "Ungültiges Datum"}), 400 # if __name__ == '__main__': # app.run(debug=True)