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Python
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import json
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from datetime import datetime, timedelta, timezone
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import numpy as np
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from pprint import pprint
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# Lade die .npz-Datei beim Start der Anwendung
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class LoadForecast:
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def __init__(self, filepath=None, year_energy=None):
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self.filepath = filepath
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self.data = None
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self.data_year_energy = None
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self.year_energy = year_energy
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self.load_data()
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# def get_prices_for_date(self, query_date):
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# query_date = datetime.strptime(query_date, '%Y-%m-%d').date()
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# prices_for_date = [price for price in self.price_data if price.starts_at.date() == query_date]
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# return prices_for_date
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# def get_price_for_datetime(self, query_datetime):
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# query_datetime = datetime.strptime(query_datetime, '%Y-%m-%d %H').replace(minute=0, second=0, microsecond=0)
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# query_datetime = query_datetime.replace(tzinfo=timezone(timedelta(hours=1)))
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# for price in self.price_data:
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# #print(price.starts_at.replace(minute=0, second=0, microsecond=0) , " ", query_datetime, " == ",price.starts_at.replace(minute=0, second=0, microsecond=0) == query_datetime)
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# if price.starts_at.replace(minute=0, second=0, microsecond=0) == query_datetime:
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# return price
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# return None
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def get_daily_stats(self, date_str):
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"""
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Gibt den 24-Stunden-Verlauf mit Erwartungswert und Standardabweichung für ein gegebenes Datum zurück.
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:param data: NumPy Array mit Shape (365, 2, 24), repräsentiert Daten für ein Jahr
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:param date_str: Datum als String im Format "YYYY-MM-DD"
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:return: Ein Array mit Shape (2, 24), enthält Erwartungswerte und Standardabweichungen
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"""
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# Umwandlung des Datums-Strings in ein datetime-Objekt
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date = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")
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# Berechnung des Tages des Jahres (1 bis 365)
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day_of_year = date.timetuple().tm_yday
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# Extraktion des 24-Stunden-Verlaufs für das gegebene Datum
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daily_stats = self.data_year_energy[day_of_year - 1] # -1, da die Indizierung bei 0 beginnt
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return daily_stats
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def get_hourly_stats(self, date_str, hour):
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"""
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Gibt Erwartungswert und Standardabweichung für eine spezifische Stunde eines gegebenen Datums zurück.
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:param data: NumPy Array mit Shape (365, 2, 24), repräsentiert Daten für ein Jahr
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:param date_str: Datum als String im Format "YYYY-MM-DD"
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:param hour: Spezifische Stunde (0 bis 23)
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:return: Ein Array mit Shape (2,), enthält Erwartungswert und Standardabweichung für die spezifizierte Stunde
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"""
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# Umwandlung des Datums-Strings in ein datetime-Objekt
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date = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")
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# Berechnung des Tages des Jahres (1 bis 365)
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day_of_year = date.timetuple().tm_yday
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# Extraktion von Erwartungswert und Standardabweichung für die gegebene Stunde
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hourly_stats = self.data_year_energy[day_of_year - 1, :, hour] # Zugriff auf die spezifische Stunde
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return hourly_stats
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def load_data(self):
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with open(self.filepath, 'r') as file:
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data = np.load(self.filepath)
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self.data = np.array(list(zip(data["yearly_profiles"],data["yearly_profiles_std"])))
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self.data_year_energy = self.data * self.year_energy
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pprint(self.data_year_energy)
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def get_price_data(self):
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# load_profiles_exp_l = load_profiles_exp*year_energy
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# load_profiles_std_l = load_profiles_std*year_energy
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return self.price_data
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# Beispiel für die Verwendung der Klasse
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if __name__ == '__main__':
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filepath = r'..\load_profiles.npz' # Pfad zur JSON-Datei anpassen
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lf = LoadForecast(filepath=filepath, year_energy=2000)
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#load_forecast = lf.get_price_data
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#
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#price_forecast = HourlyElectricityPriceForecast(filepath)
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specific_date_prices = lf.get_daily_stats('2024-02-16') # Datum anpassen
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specific_date_prices = lf.get_hourly_stats('2024-02-16', 12) # Datum anpassen
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print(specific_date_prices)
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#for price in price_forecast.get_price_data():
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# print(price.get_starts_at(), price.get_total(), price.get_currency())
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