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Python
import numpy as np
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from modules.class_sommerzeit import *
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from modules.class_load_container import Gesamtlast # Stellen Sie sicher, dass dies dem tatsächlichen Importpfad entspricht
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import matplotlib
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matplotlib.use('Agg') # Setzt das Backend auf Agg
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import matplotlib.pyplot as plt
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from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
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from datetime import datetime
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def visualisiere_ergebnisse(gesamtlast, pv_forecast, strompreise, ergebnisse, discharge_hours, laden_moeglich, temperature, start_hour, prediction_hours,einspeiseverguetung_euro_pro_wh, filename="visualisierungsergebnisse.pdf", extra_data=None):
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# 24h
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with PdfPages(filename) as pdf:
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# Last und PV-Erzeugung
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plt.figure(figsize=(14, 14))
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plt.subplot(3, 3, 1)
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stunden = np.arange(0, prediction_hours)
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gesamtlast_array = np.array(gesamtlast)
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# Einzellasten plotten
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#for name, last_array in gesamtlast.lasten.items():
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plt.plot(stunden, gesamtlast_array, label=f'Last (Wh)', marker='o')
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# Gesamtlast berechnen und plotten
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gesamtlast_array = np.array(gesamtlast)
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plt.plot(stunden, gesamtlast_array, label='Gesamtlast (Wh)', marker='o', linewidth=2, linestyle='--')
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plt.xlabel('Stunde')
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plt.ylabel('Last (Wh)')
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plt.title('Lastprofile')
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plt.grid(True)
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plt.legend()
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# Strompreise
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stundenp = np.arange(0, len(strompreise))
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plt.subplot(3, 2, 2)
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plt.plot(stundenp, strompreise, label='Strompreis (€/Wh)', color='purple', marker='s')
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plt.title('Strompreise')
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plt.xlabel('Stunde des Tages')
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plt.ylabel('Preis (€/Wh)')
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plt.legend()
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plt.grid(True)
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# Strompreise
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stundenp = np.arange(1, len(strompreise)+1)
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plt.subplot(3, 2, 3)
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plt.plot(stunden, pv_forecast, label='PV-Erzeugung (Wh)', marker='x')
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plt.title('PV Forecast')
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plt.xlabel('Stunde des Tages')
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plt.ylabel('Wh')
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plt.legend()
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plt.grid(True)
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# Vergütung
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stundenp = np.arange(0, len(strompreise))
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plt.subplot(3, 2, 4)
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plt.plot(stunden, einspeiseverguetung_euro_pro_wh, label='Vergütung €/Wh', marker='x')
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plt.title('Vergütung')
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plt.xlabel('Stunde des Tages')
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plt.ylabel('€/Wh')
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plt.legend()
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plt.grid(True)
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# Temperatur Forecast
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plt.subplot(3, 2, 5)
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plt.title('Temperatur Forecast °C')
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plt.plot(stunden, temperature, label='Temperatur °C', marker='x')
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plt.xlabel('Stunde des Tages')
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plt.ylabel('°C')
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plt.legend()
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plt.grid(True)
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pdf.savefig() # Speichert den aktuellen Figure-State im PDF
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plt.close() # Schließt die aktuelle Figure, um Speicher freizugeben
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# Start_Hour
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plt.figure(figsize=(14, 10))
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if ist_dst_wechsel(datetime.now()):
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stunden = np.arange(start_hour, prediction_hours-1)
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else:
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stunden = np.arange(start_hour, prediction_hours)
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# print(ist_dst_wechsel(datetime.now())," ",datetime.now())
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# print(start_hour," ",prediction_hours," ",stunden)
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# print(ergebnisse['Eigenverbrauch_Wh_pro_Stunde'])
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# Eigenverbrauch, Netzeinspeisung und Netzbezug
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plt.subplot(3, 2, 1)
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plt.plot(stunden, ergebnisse['Last_Wh_pro_Stunde'], label='Last (Wh)', marker='o')
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plt.plot(stunden, ergebnisse['Haushaltsgeraet_wh_pro_stunde'], label='Haushaltsgerät (Wh)', marker='o')
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plt.plot(stunden, ergebnisse['Netzeinspeisung_Wh_pro_Stunde'], label='Netzeinspeisung (Wh)', marker='x')
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plt.plot(stunden, ergebnisse['Netzbezug_Wh_pro_Stunde'], label='Netzbezug (Wh)', marker='^')
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plt.plot(stunden, ergebnisse['Verluste_Pro_Stunde'], label='Verluste (Wh)', marker='^')
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plt.title('Energiefluss pro Stunde')
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plt.xlabel('Stunde')
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plt.ylabel('Energie (Wh)')
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plt.legend()
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plt.subplot(3, 2, 2)
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plt.plot(stunden, ergebnisse['akku_soc_pro_stunde'], label='PV Akku (%)', marker='x')
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plt.plot(stunden, ergebnisse['E-Auto_SoC_pro_Stunde'], label='E-Auto Akku (%)', marker='x')
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plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1)) # Legende außerhalb des Plots platzieren
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plt.grid(True, which='both', axis='x') # Grid für jede Stunde
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ax1 = plt.subplot(3, 2, 3)
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for hour, value in enumerate(discharge_hours):
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#if value == 1:
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print(hour)
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ax1.axvspan(hour, hour+1, color='red',ymax=value, alpha=0.3, label='Entlademöglichkeit' if hour == 0 else "")
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|
for hour, value in enumerate(laden_moeglich):
|
|
#if value == 1:
|
|
ax1.axvspan(hour, hour+1, color='green',ymax=value, alpha=0.3, label='Lademöglichkeit' if hour == 0 else "")
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ax1.legend(loc='upper left')
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ax1.set_xlim(0, prediction_hours)
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pdf.savefig() # Speichert den aktuellen Figure-State im PDF
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plt.close() # Schließt die aktuelle Figure, um Speicher freizugeben
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plt.grid(True)
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fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 10)) # Erstellt 1x2 Raster von Subplots
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gesamtkosten = ergebnisse['Gesamtkosten_Euro']
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gesamteinnahmen = ergebnisse['Gesamteinnahmen_Euro']
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gesamtbilanz = ergebnisse['Gesamtbilanz_Euro']
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verluste = ergebnisse['Gesamt_Verluste']
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# Kosten und Einnahmen pro Stunde auf der ersten Achse (axs[0])
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axs[0].plot(stunden, ergebnisse['Kosten_Euro_pro_Stunde'], label='Kosten (Euro)', marker='o', color='red')
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|
axs[0].plot(stunden, ergebnisse['Einnahmen_Euro_pro_Stunde'], label='Einnahmen (Euro)', marker='x', color='green')
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|
axs[0].set_title('Finanzielle Bilanz pro Stunde')
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axs[0].set_xlabel('Stunde')
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axs[0].set_ylabel('Euro')
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axs[0].legend()
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axs[0].grid(True)
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# Zusammenfassende Finanzen auf der zweiten Achse (axs[1])
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labels = ['GesamtKosten [€]', 'GesamtEinnahmen [€]', 'GesamtBilanz [€]']
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werte = [gesamtkosten, gesamteinnahmen, gesamtbilanz]
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colors = ['red' if wert > 0 else 'green' for wert in werte]
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axs[1].bar(labels, werte, color=colors)
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axs[1].set_title('Finanzübersicht')
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axs[1].set_ylabel('Euro')
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# Zweite Achse (ax2) für die Verluste, geteilt mit axs[1]
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ax2 = axs[1].twinx()
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ax2.bar('GesamtVerluste', verluste, color='blue')
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|
ax2.set_ylabel('Verluste [Wh]', color='blue')
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|
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='blue')
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pdf.savefig() # Speichert die komplette Figure im PDF
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|
plt.close() # Schließt die Figure
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if extra_data != None:
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plt.figure(figsize=(14, 10))
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plt.subplot(1, 2, 1)
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f1 = np.array(extra_data["verluste"])
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|
f2 = np.array(extra_data["bilanz"])
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n1 = np.array(extra_data["nebenbedingung"])
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scatter = plt.scatter(f1, f2, c=n1, cmap='viridis')
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|
# Farblegende hinzufügen
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plt.colorbar(scatter, label='Nebenbedingung')
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pdf.savefig() # Speichert die komplette Figure im PDF
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|
plt.close() # Schließt die Figure
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plt.figure(figsize=(14, 10))
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|
filtered_verluste = np.array([v for v, n in zip(extra_data["verluste"], extra_data["nebenbedingung"]) if n < 0.01])
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|
filtered_bilanz = np.array([b for b, n in zip(extra_data["bilanz"], extra_data["nebenbedingung"]) if n< 0.01])
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beste_verluste = min(filtered_verluste)
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schlechteste_verluste = max(filtered_verluste)
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beste_bilanz = min(filtered_bilanz)
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|
schlechteste_bilanz = max(filtered_bilanz)
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data = [filtered_verluste, filtered_bilanz]
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labels = ['Verluste', 'Bilanz']
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# Plot-Erstellung
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fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 6), sharey=False) # Zwei Subplots, getrennte y-Achsen
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# Erster Boxplot für Verluste
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#axs[0].boxplot(data[0])
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axs[0].violinplot(data[0],
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showmeans=True,
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showmedians=True)
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axs[0].set_title('Verluste')
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axs[0].set_xticklabels(['Verluste'])
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# Zweiter Boxplot für Bilanz
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axs[1].violinplot(data[1],
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|
showmeans=True,
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|
showmedians=True)
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axs[1].set_title('Bilanz')
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axs[1].set_xticklabels(['Bilanz'])
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# Feinabstimmung
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plt.tight_layout()
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pdf.savefig() # Speichert den aktuellen Figure-State im PDF
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plt.close()
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# plt.figure(figsize=(14, 10))
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# # Kosten und Einnahmen pro Stunde
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# plt.subplot(1, 2, 1)
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# plt.plot(stunden, ergebnisse['Kosten_Euro_pro_Stunde'], label='Kosten (Euro)', marker='o', color='red')
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# plt.plot(stunden, ergebnisse['Einnahmen_Euro_pro_Stunde'], label='Einnahmen (Euro)', marker='x', color='green')
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# plt.title('Finanzielle Bilanz pro Stunde')
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# plt.xlabel('Stunde')
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# plt.ylabel('Euro')
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# plt.legend()
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# plt.grid(True)
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# #plt.figure(figsize=(14, 10))
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# # Zusammenfassende Finanzen
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# #fig, ax1 = plt.subplot(1, 2, 2)
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# fig, ax1 = plt.subplots()
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# gesamtkosten = ergebnisse['Gesamtkosten_Euro']
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# gesamteinnahmen = ergebnisse['Gesamteinnahmen_Euro']
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# gesamtbilanz = ergebnisse['Gesamtbilanz_Euro']
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# labels = ['GesamtKosten [€]', 'GesamtEinnahmen [€]', 'GesamtBilanz [€]']
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# werte = [gesamtkosten, gesamteinnahmen, gesamtbilanz]
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# colors = ['red' if wert > 0 else 'green' for wert in werte]
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# ax1.bar(labels, werte, color=colors)
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# ax1.set_ylabel('Euro')
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|
# ax1.set_title('Finanzübersicht')
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# # Zweite Achse (ax2) für die Verluste, geteilt mit ax1
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# ax2 = ax1.twinx()
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# verluste = ergebnisse['Gesamt_Verluste']
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# ax2.bar('GesamtVerluste', verluste, color='blue')
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# ax2.set_ylabel('Verluste [Wh]', color='blue')
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# # Stellt sicher, dass die Achsenbeschriftungen der zweiten Achse in der gleichen Farbe angezeigt werden
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# ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='blue')
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# pdf.savefig() # Speichert den aktuellen Figure-State im PDF
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# plt.close() # Schließt die aktuelle Figure, um Speicher freizugeben
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# plt.title('Gesamtkosten')
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# plt.ylabel('Euro')
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# plt.legend()
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# plt.grid(True)
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# plt.tight_layout()
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#plt.show()
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