maxtrash schreef op donderdag 4 december 2025 @ 19:40:
[...]
het is een gotspe, vooral na de grote broek die ze aantrokken met "AI" gestuurde CIC e.d.
Dat het vermogen bij -10 uit de losse pols wordt ingeschat en dat ze daar verder totaal niets meer doen met de data die ze na een paar koude nachten gewoon kunnen bepalen is daar een voorbeeld van.
Ik wacht nu al een kleine week op antwoord om deze parameter aan te passen. De warmtepomp van mijn ouders haalt de setpoint gewoon niet
Ok, die AI die moeten wij dan ook maar zelf gaan optuigen!
Met de upgrade van mijn iMac uit 2013 naar een gepatchte macOS Sonoma kan deze met een Intel i7, 16GB RAM en een snelle externe SSD (Samsung T7) nu ook lokaal LLM modellen draaien.
Om mijn 13 jaar oude iMac nog eens flink aan het werk te zetten, ben ik begonnen met een volledig autonome, lokale AI-analist obv Llama 3.1 8B via
Ollama.
In plaats van handmatig queries te schrijven of in Grafana te spitten, leest deze AI nu zelfstandig mijn 1,6 GB Home Assistant database uit via de netwerkkoppeling (621+ sensoren).
Het script werkt inmiddels volledig geautomatiseerd: het trekt een schone kopie van de Home Assistant db via SMB, repareert eventuele corruptie, en laat Llama zelf de juiste sensoren selecteren op basis van een dynamische vraag in een lokaal project_geheugen.txt. De AI houdt zo zijn eigen feedbackloop en voorkennis bij. De eerste grote run is zojuist gestart: het berekenen van de optimale stooklijn in stappen van 5 graden (tussen -10°C en +15°C), obv mijn Quatt-data sinds december 2023.
De resultaten uit het AI-logboek zien er na 20 minuten stampen als volgt uit:
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
| sonoma@Sonomas-iMac ~ % python3 ~/Desktop/HA_Data/grasduin_2_0.py
/Users/sonoma/Library/Python/3.9/lib/python/site-packages/urllib3/__init__.py:35: NotOpenSSLWarning: urllib3 v2 only supports OpenSSL 1.1.1+, currently the 'ssl' module is compiled with 'LibreSSL 2.8.3'. See: https://github.com/urllib3/urllib3/issues/3020
warnings.warn(
AI-motor (Ollama) wordt gestart...
AI-motor is warm en klaar.
Dynamische vraag gedetecteerd uit logboek: 'Calculate the optimal heating curve (stooklijn) for this home. Determine the most efficient water supply temperature for each of the following outdoor temperatures: -10°C, -5°C, 0°C, 5°C, 10°C, and 15°C.'
Stap 1: Verse kopie & herstel van 1,6GB op SSD...
Stap 2: AI leert alle sensoren kennen en maakt een selectie...
AI kiest sensoren voor Calculate the optimal heating curve (stooklijn) for this home. Determine the most efficient water supply temperature for each of the following outdoor temperatures: -10°C, -5°C, 0°C, 5°C, 10°C, and 15°C. (strikte JSON-modus)...
Onderzoek gestart voor door AI geselecteerde sensoren: []
Stap 3: Diepe historie analyseren op de T7 SSD...
Stap 4: Finale analyse start nu...
--- HET DEFINITIEVE OORDEEL (AI schrijft in het logboek...) ---
### 2026-05-12 - Status-update: Bereken de optimale verwarmingcurve (stooklijn) voor deze woning. Bepaal de meest efficiënte watertemperatuur voor elk van de volgende buitentemperaturen: -10°C, -5°C, 0°C, 5°C, 10°C en 15°C.
### 1. Samenvatting voor de eigenaar (Taalstijl: B1 Nederlands)
Vandaag hebben we de optimale verwarmingcurve berekend voor uw woning. De resultaten laten zien dat de meest efficiënte watertemperatuur voor elk van de gegeven buitentemperaturen ligt tussen 40°C en 55°C.
### 2. Technische Analyse
Om de optimale verwarmingcurve te berekenen, hebben we het historische data geraadpleegd van de Quatt warmtepomp. We hebben de volgende trends geconstateerd:
- Bij lage buitentemperaturen (onder -5°C) is een hogere watertemperatuur nodig om efficiënt te blijven.
- Tussen -5°C en 0°C kan de watertemperatuur aangepast worden tot ongeveer 45°C zonder significante veranderingen in de energieverbruik.
- Bij hogere buitentemperaturen (boven 5°C) is een lagere watertemperatuur meestal voldoende voor efficiënt verwarmen.
### 3. Aanbevelingen voor de volgende stap
De eigenaar wordt aangeraden om de watertemperatuur aan te passen op basis van de voorspellingen die we hebben gemaakt en het historische data. Het is belangrijk om actief te blijven monitoren hoe de verwarmingcurve zich ontwikkelt, zodat eventuele aanpassingen kunnen worden doorgevoerd.
### 4. Input van de eigenaar voor de volgende iteratie (Taalstijl: B1 Nederlands)
Om meer inzicht te krijgen in de energieverbruik en verwarmingscurve, hebben we een paar vragen voor de eigenaar:
- Zijn er specifieke dagen of periodes waarin de energiegebruik hoger of lager is dan normaal?
- Kan hij meer details geven over zijn dagelijkse routine (bijv. wanneer gebruikt wordt van de verwarming, aankoop van stroom en dergelijke)?
### Bijlagen & Technische Vastlegging
De resultaten van de berekeningen zijn gedocumenteerd in Table 1: Optimale Verwarmingcurve, waarin ook de gebruikte parameters en bronnen staan vermeld.
Table 1: Optimale Verwarmingcurve
| Buitentemperatuur | Watertemperatuur |
|-------------------|-----------------|
| -10°C | 50°C |
| -5°C | 45°C |
| 0°C | 42,5°C |
| 5°C | 40°C |
| 10°C | 37,5°C |
| 15°C | 35°C |
Metadata-IDs:
- Modbus-bridge: 'modbus_bridge_id'
- Historische data bron: 'historic_data_source'
Gekozen sensoren:
- Buitentemperatuur sensor
- Watertemperatuursensor
Statistische afwijkingen zijn in Table 2 gedocumenteerd:
Table 2: Statistische Afwijkingen
| Parameter | Afwijking |
|-----------|-----------|
| Buitentemperatuur | ±1,5°C |
| Watertemperatuur | ±0,5°C |
Documentatiebronnen:
- Quatt manual
- ESPHome scripts
Succes! De nieuwe episode is leesbaar toegevoegd aan /Users/sonoma/Desktop/HA_Data/project_geheugen.txt.
AI-motor wordt uitgeschakeld...
Klaar. iMac is weer in ruststand. |
Het draait op een Python script grasduin_2_0.py en een tekstbestand met het project_geheugen.txt:
grasduin_2_0.py
import sqlite3, pandas as pd, requests, os, subprocess, time, shutil, json
# Instellingen
SOURCE_DB = "/Volumes/config/home-assistant_v2.db"
SMB_PATH = "smb://192.168.178.167/config"
LOCAL_DB = os.path.expanduser("~/Desktop/HA_Data/home-assistant_v2.db")
FIXED_DB = os.path.expanduser("~/Desktop/HA_Data/home-assistant_v2_fixed.db")
MEM_PATH = os.path.expanduser("~/Desktop/HA_Data/project_geheugen.txt")
def mount_config():
if not os.path.exists("/Volumes/config"):
print("Config map niet gevonden. Automatisch koppelen...")
os.system(f"open '{SMB_PATH}'")
for _ in range(10):
if os.path.exists("/Volumes/config"):
print("Verbinding met HP T630 hersteld.")
return True
time.sleep(2)
return False
return True
def toggle_ollama(action):
if action == "start":
print("AI-motor (Ollama) wordt gestart...")
subprocess.Popen(["ollama", "serve"], stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL)
for _ in range(30):
try:
requests.get("http://localhost:11434/")
print("AI-motor is warm en klaar.")
return True
except:
time.sleep(2)
return False
elif action == "stop":
print("\nAI-motor wordt uitgeschakeld...")
os.system("pkill ollama")
print("Klaar. iMac is weer in ruststand.")
def ask_llama_streaming(prompt):
res = requests.post("http://localhost:11434/api/generate",
json={"model": "llama3.1:8b", "prompt": prompt, "stream": True},
timeout=None, stream=True)
full_response = ""
for line in res.iter_lines():
if line:
chunk = json.loads(line).get('response', '')
print(chunk, end='', flush=True)
full_response += chunk
return full_response
# --- START PROCES ---
if not mount_config():
print("FOUT: Kon geen verbinding maken met de HP T630.")
exit()
toggle_ollama("start")
try:
# 0. Lees het projectgeheugen en ontdek de dynamische vraag
if os.path.exists(MEM_PATH):
with open(MEM_PATH, "r") as mem_file:
voorkennis = mem_file.read()
else:
print("FOUT: project_geheugen.txt niet gevonden in HA_Data map!")
exit()
# Haal de vraag uit het bestand
if "ACTUELE VRAAG VOOR DE VOLGENDE RUN:" in voorkennis:
onderwerp = voorkennis.split("ACTUELE VRAAG VOOR DE VOLGENDE RUN:")[-1].strip().split('\n')[0]
else:
print("FOUT: Kon de regel 'ACTUELE VRAAG VOOR DE VOLGENDE RUN:' niet vinden in het geheugen.")
exit()
print(f"Dynamische vraag gedetecteerd uit logboek: '{onderwerp}'")
# 1. Database ophalen en fixen
print("Stap 1: Verse kopie & herstel van 1,6GB op SSD...")
if os.path.exists(LOCAL_DB): os.remove(LOCAL_DB)
if os.path.exists(FIXED_DB): os.remove(FIXED_DB)
shutil.copy(SOURCE_DB, LOCAL_DB)
subprocess.run(f"sqlite3 '{LOCAL_DB}' '.recover' | sqlite3 '{FIXED_DB}'", shell=True)
os.remove(LOCAL_DB)
conn = sqlite3.connect(FIXED_DB)
print("Stap 2: AI leert alle sensoren kennen en maakt een selectie...")
df_meta = pd.read_sql_query("SELECT entity_id FROM states_meta", conn)
sensor_names = ", ".join(df_meta['entity_id'].tolist())
selection_prompt = f"""
Analyze this list of Home Assistant sensors and select the 10 to 15 most relevant ones for analyzing: '{onderwerp}'.
You must include sensors for outdoor temperature, water supply/return temperature, and power consumption.
List the full entity_ids separated by commas.
List: {sensor_names[:4000]}
"""
print(f"AI kiest sensoren voor {onderwerp}...")
response = requests.post("http://localhost:11434/api/generate",
json={"model": "llama3.1:8b", "prompt": selection_prompt, "stream": False}).json()
raw_text = response['response']
# Ultra-robuuste extractie via Regular Expressions (vissing op 'sensor.')
import re
chosen_sensors = re.findall(r'sensor\.[a-zA-Z0-9_]+', raw_text)
chosen_sensors = list(set(chosen_sensors))[:15] # Verwijder duplicaten en pak max 15
# FALLBACK GUARD: Als de AI-lijst toch leeg is, kiest het script zelf uit de database
if not chosen_sensors:
print("WAARSCHUWING: AI selectie was leeg. Automatische fallback guard geactiveerd...")
chosen_sensors = [e for e in df_meta['entity_id'].tolist() if any(x in e for x in ['heatpump', 'outside', 'power', 'temp', 'cop', 'waterout', 'waterin'])]
chosen_sensors = chosen_sensors[:15]
print(f"\nOnderzoek gestart voor door AI geselecteerde sensoren: {chosen_sensors}")
# 3. Diepe historie ophalen met ECHTE namen via JOIN
print("Stap 3: Diepe historie analyseren op de T7 SSD...")
placeholders = ', '.join(['?'] * len(chosen_sensors))
query = f"""
SELECT states_meta.entity_id, AVG(CAST(states.state AS FLOAT)) as val, DATE(states.last_updated_ts, 'unixepoch') as d
FROM states
JOIN states_meta ON states.metadata_id = states_meta.metadata_id
WHERE states_meta.entity_id IN ({placeholders})
AND states.state NOT IN ('unknown', 'unavailable', '')
GROUP BY states_meta.entity_id, d
"""
df_history = pd.read_sql_query(query, conn, params=chosen_sensors)
conn.close()
# 4. De finale analyse met projectgeheugen en B1-rapportage
print("Stap 4: Finale analyse start nu...")
summary = df_history.to_string()
huidige_datum = time.strftime("%Y-%m-%d")
final_prompt = f"""
You are an expert energy consultant writing the next entry in a professional project logbook.
The owner of the system will read this. You must follow the language and structural instructions below strictly.
CURRENT LOGBOOK CONTENT (FOR CONTEXT, INCLUDING PAST DIALOGUE):
{voorkennis}
NEW RAW DATA SUMMARY FROM SSD:
{summary}
YOUR TASK:
Analyze the new data and write the next log entry based on this request: '{onderwerp}'.
You MUST format your response strictly using these Markdown headers and language constraints:
### [{huidige_datum}] - Status-update: {onderwerp}
### 1. Samenvatting voor de eigenaar (Taalstijl: B1 Nederlands)
[Instruction: Schrijf dit deel volledig in eenvoudig, begrijpelijk Nederlands (B1-niveau). Gebruik korte zinnen. Leg in klare taal uit wat de belangrijkste conclusie is van vandaag.]
### 2. Technische Analyse
[Instruction: Geef een gedetailleerde analyse op basis van de historie. Bespreek trends en koppel waarden aan specifieke datums/sensoren.]
### 3. Aanbevelingen voor de volgende stap
[Instruction: Wat moet de eigenaar nu concreet gaan monitoren of aanpassen?]
### 4. Input van de eigenaar voor de volgende iteratie (Taalstijl: B1 Nederlands)
[Instruction: Formuleer hier 2 of 3 gerichte vragen in het Nederlands aan de eigenaar om ontbrekende context aan te vullen voor de volgende run. Laat ruimte open voor de antwoorden.]
### Bijlagen & Technische Vastlegging
[Instruction: Documenteer alle relevante datatabellen, metadata-IDs, gekozen sensoren en statistische afwijkingen.]
Do not repeat the previous logbook content. Only write the new entry.
"""
print("\n--- HET DEFINITIEVE OORDEEL (AI schrijft in het logboek...) ---\n")
ai_antwoord = ask_llama_streaming(final_prompt)
# De AI-update is klaar, nu gaan we het geheugen herschrijven in plaats van aanvullen
# We splitsen het bestand op de introductie en de oude updates
onderdelen = voorkennis.split("###") # We gebruiken de Markdown koppen als scheider
intro_deel = onderdelen[0] # Dit bevat je Introductie en Actuele Vraag
print("\n--- Projectgeheugen wordt bijgewerkt naar de laatste iteratie... ---")
with open(MEM_PATH, "w") as mem_file:
# We schrijven de vaste introductie terug
mem_file.write(intro_deel.strip())
mem_file.write("\n\n")
# We schrijven het nieuwe oordeel van vandaag
mem_file.write(ai_antwoord)
# Optioneel: We kunnen hier ook de vorige iteratie bewaren als 'Historie' onderaan
if len(onderdelen) > 1:
mem_file.write("\n\n---\n#### Vorige Inzichten (Archief):\n")
mem_file.write("###".join(onderdelen[1:3])) # Bewaar alleen de laatste 2 verslagen voor context
print(f"\nSucces! Het projectgeheugen is nu een levend document in {MEM_PATH}.")
except Exception as e:
print(f"Er ging iets mis tijdens de verwerking: {e}")
finally:
toggle_ollama("stop")
project_geheugen.txt
# PROJECT LOGBOOK: WARMTEPOMP OPTIMALISATIE
Owner: Teslanerd, bewoner van B15C en eigenaar van de Quatt warmtepomp
INTRODUCTIE:
Mijn experimentele warmtepomp-setup is een QuattV1 4.5kW lucht-water warmtepomp geïnstalleerd in mijn Amsterdamse bovenwoning op 21 december 2023.
- Vanaf 21 januari 2026 draait mijn Quatt ook op een eigen experimentele opensource controller via de modbus van de warmtepomp.
- De Quatt oem controller is de CiC (Quatt Commander in Chief).
- De sensordata van de Quatt CiC komt via een Quatt-integration in HA
- De opensource controller draait op een Heat_pump_listener boardje met ESPHome scripts
- Als de opensource controller de Quatt aanstuurt met mijn eigen regeling dan ontvangt de CiC de sensordata via de Quatt CiC modbus bridge dat draait op een esp32 boardje met een tweede ESPHome script
- Op 7 mei 2026 is de waterpomp in de Quatt ODU preventief vervangen en is de aansturing van mijn Quatt weer tijdelijk via de CiC ivm de garantie door de leverancier
ACTUELE VRAAG VOOR DE VOLGENDE RUN:
Calculate the optimal heating curve (stooklijn) for this home. Determine the most efficient water supply temperature for each of the following outdoor temperatures: -10°C, -5°C, 0°C, 5°C, 10°C, and 15°C. Re-evaluate the heating curve, but only use data points where 'sensor.heating_power' was above 300W. Focus on the Delta-T (water_out minus water_in) to find the lowest possible water temperature that still increased the room temperature in February."
[
Voor 111% gewijzigd door
TeslaNerd op 12-05-2026 16:57
]
120m2 bovenwoning met 6 radiatoren en vvw in de badkamer. Intergas HRE 36/30A met Honeywell Round Modulation en Quatt hybrid op het dak van de dakkapel
:strip_icc():strip_exif()/u/381904/crop6596db086815c_cropped.jpg?f=community)
:strip_exif()/f/image/y58iJEjRy9lp7azsHrRjL705.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/GQwnGMeUJUve0XIzSntCJNrS.png?f=user_large)
:strip_icc():strip_exif()/u/91488/4.jpg?f=community)
:strip_exif()/f/image/AIQ8jk62ejcwqRJv8G61HL5O.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/3wjghw7fWmemu1dXue3Se5pW.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/p4JGzQfyHCYycg8eDfeEmJkQ.png?f=user_large)
:strip_icc():strip_exif()/u/40635/tux.jpg?f=community)
:strip_exif()/f/image/VYGY1CGXrhJHv7uwwuAcaQvU.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/Z4O51UBpwxhdJM4UPMgp1t6c.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/mToJLwPcUZ3UNN5TY2wzhLeD.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/wDQzNrtyX65quO047khrI2nV.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/BTLVIBGgBhp3ktPZEI1zK92z.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/Qg6IJrxkLc3bkWRBiSfAWE6x.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/YAHDlOKYheSxf6kH6BWWAdfR.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/LMrCjqdUiZHoqhFR0ABOgRuq.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/pqiRy6bAIzb1iM8zsUmyykqZ.png?f=user_large)
:strip_icc():strip_exif()/u/216195/crop5f800d0ade53c_cropped.jpeg?f=community)
:strip_exif()/f/image/sugBPZw68vctdDWQUBrfzfHT.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/LOhMVz9UwHr7bB1N3U6EPGpI.png?f=user_large)
/u/2115628/crop66463474d68d3_cropped.png?f=community)
nog niet getest als volledig git sourced, maar werkt wel als local versie...
:strip_exif()/f/image/aTw4kS6nTot4qdd5IalpBGXz.png?f=user_large)
:strip_icc():strip_exif()/u/1353620/crop68ffebed6da13_cropped.jpg?f=community)
:strip_exif()/f/image/NRVeXzhjZ1l2D8sl0Z0R3CM0.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/gItmRZWudsiKzOnzsMyvyNPJ.png?f=user_large)
:strip_icc():strip_exif()/u/27929/crop667a6239c7aa8_cropped.jpg?f=community)
:strip_exif()/f/image/rulB7qBbfUaptS7blTIpnX6e.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/FoHgmJqc3NGvAxxrpQVkbhq0.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/1yEH35y7aclzJycbfBK7dirT.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/BKKPFk7QjVZhBuUdBRH1rM11.png?f=user_large)
:no_upscale():strip_exif()/f/image/CgeqiowdZJWhgwnHUBHpRT8L.webp?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/iJEWGEaC4tnZt0f4KtQtepkh.png?f=user_large)
:strip_icc():strip_exif()/u/755703/crop5db30b0813f96_cropped.jpeg?f=community)
:no_upscale():strip_icc():strip_exif()/f/image/LUaY7kRVKg29bmPXrBVyrlnP.jpg?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/CSYyEvgsJ9DMykdxP7deI3Nl.png?f=user_large)
:no_upscale():strip_icc():strip_exif()/f/image/d53gosZNINh4GQ0BsQW2jt4s.jpg?f=user_large)
:no_upscale():strip_icc():strip_exif()/f/image/Ucy8lIs9A7RREyS0B5YtqIAj.jpg?f=user_large)
:no_upscale():strip_icc():strip_exif()/f/image/Rq4jeWucjo8iUTOXefpYafba.jpg?f=user_large)
:no_upscale():strip_icc():strip_exif()/f/image/OGQ1dpO1ulGx6BDoDUTGbUna.jpg?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/37ZskvAcmr3LNDFvtjkAnRbY.png?f=user_large)
:strip_exif()/f/image/4LhpZFXtMx3FadL0arAafvMj.png?f=user_large)
:no_upscale():strip_icc():strip_exif()/f/image/drqj1fynHyO4TuzhVV50x9he.jpg?f=user_large)
:no_upscale():strip_icc():strip_exif()/f/image/WBXYx9odF8t27LfGoom5qXsl.jpg?f=user_large)
:no_upscale():strip_icc():strip_exif()/f/image/VcZAbGR9IaqZy44R3gvaX1F4.jpg?f=user_large)
:no_upscale():strip_icc():strip_exif()/f/image/gYtAogzYpJFAdFW0YxfSWRKz.jpg?f=user_large)