Hallo zusammen,
ich möchte euch meine EnergiePrognose-Suite vorstellen. Ziel war, meinem Energiemanagement 1–3 Tage vorauszuschauen: Wie viel verbrauche ich, wie viel erzeugt die PV – damit man Batterie- und Ladeentscheidungen nicht nur nach dem aktuellen Moment trifft. Die Suite besteht aus drei Modulen, die einzeln oder zusammen laufen.
Lastprognose (LFC)
Erstellt aus euren Archivdaten eine Verbrauchsprognose über ein Ähnliche-Tage-Verfahren (k-NN): Für jeden Prognosetag werden die ähnlichsten Vergangenheitstage gesucht (Tagtyp, Tageslänge, Heizgrad, Anwesenheit) und zu einem Profil mit P10/P50/P90-Unsicherheitsband verdichtet.
- Auflösung 60/30/15 min, regionale Feiertage
- Abzugsliste für steuerbare Lasten (Wallbox, Batterie, WP) → das Modul lernt die planbare Grundlast, das preisgesteuerte Laden bleibt Sache des EMS
- Eigene Wärmepumpen-/Klima-Prognose über Temperaturregression (Heizen, Kühlen oder V-Kurve für Luft-Luft-WP)
- Einheit W/kW wird automatisch erkannt, Anwesenheit auch als Abwesenheits-Variable nutzbar
PV-Prognose (PVF)
Physikbasierte Erzeugungsprognose je Generator (Dachfläche/MPP-Tracker) aus Neigung, Azimut und kWp:
- Datenquellen: Open-Meteo (kostenlos, kein Key), Forecast.Solar oder Solcast (mit echtem P10/P90-Band)
- Selbstkalibrierung: lernt aus gemessener vs. modellierter Erzeugung einen Korrekturfaktor (fängt Verschattung, Verschmutzung, reale Modulleistung)
Energiebilanz (Kachel)
Kombinierte Visualisierung von Erzeugung und Verbrauch über bis zu 3 Tage – der EMS-Blick auf einen Streich:
- Prognose (Soll) mit Band, Ist-Werte live + gemessener Tagesverlauf, Gestern mit Soll-vs-Ist-Kontrolle, Tagesenergie je Tag
- Wählbare Diagramm-Engine: ECharts (Open Source, auch kommerziell frei) oder Highcharts (privat)
- Läuft auch als eigenständige Seite über einen WebHook – so lässt sie sich per WebView in IPSView als Popup einbinden
- Farben, Schrift, Höhe, Glättung u. v. m. konfigurierbar
Selbstkontrolle
Beide Prognosemodule speichern täglich einen Snapshot und vergleichen die frühere Prognose vergangener Tage mit dem gemessenen Ist – als Prognosegüte (Bias = systematische Abweichung, |Ø-Fehler|). So sieht man schwarz auf weiß, wie gut die Prognose trifft.
Installation & Voraussetzungen
- Module Store → Beta-Kanal, oder direkt über die GitHub-URL:
https://github.com/DG65/Prognose - IP-Symcon ab 7.0 (für die Kachel), kostenlos & quelloffen (MIT)
- Die Kachel lädt die Diagramm-Bibliothek per CDN (Internet auf dem Anzeigegerät nötig)
Ausblick
Die Snapshot-/Güte-Messung ist die Grundlage für die nächsten Schritte:
- Bias-Korrektur – systematische Abweichungen je Tagesabschnitt automatisch nachziehen (analog zur PV-Selbstkalibrierung, nur slotweise)
- Ehrliches Band aus echten Residuen – P10/P90 aus der tatsächlichen Trefferstatistik statt aus den k-NN-Nachbarn (liefert auch bei Open-Meteo ein echtes Band)
- Backtesting – die k-NN-Gewichte datenbasiert justieren
Bewusst nicht in die Prognose kommen Strompreis und SOC: Die Prognose sagt die unbeeinflussbare Nachfrage/Erzeugung vorher, die preisgetriebenen Entscheidungen (Laden, §14a) trifft das EMS. Diese Trennung sauber zu halten, war für mich die wichtigste Design-Entscheidung.
Ich freue mich über Feedback, Ideen und Testberichte – gerade zur Prognosegüte auf euren Anlagen. Viel Spaß beim Ausprobieren!
Viele Grüße
Dietmar
