Ioniq 6 LR Lounge 20"
2700Wp SSW 30° @ SE2200 | 1720Wp SSW 5° @ HM-1500
Flickr | Canon 6D | 17-40mm f/4 + 50mm f/1.8 II + 70-200mm f/4 | 2x 430EX II | Sirui T005 + C10
Als DAO namelijk deze fout heeft, blijft ie tussen 12:45 en 14:00 (of welke run er dan net na de scheduler staat) op de strategie van 12:45 staan.
[ Voor 6% gewijzigd door simnet op 02-10-2025 15:15 ]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
| 2025-10-02 15:30:30 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden.
2025-10-02 15:30:31 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering
Traceback (most recent call last):
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function
getattr(self, run_task["function"])()
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 532, in calc_optimum
dacalc.calc_optimum()
File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 2494, in calc_optimum
ac_to_dc_eff = ac_to_dc_netto * 100.0 / dc_from_ac_netto
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~
ZeroDivisionError: float division by zero |
https://pastebin.com/kPMCtKKc
1x Venus-E v153 +LilyGo HA, CT003 V117 | 5040Wp ZO + 4200Wp NW | Tibber, 3x25A, Easee Charge Lite | EV 98kWh
Ik zag vandaag iets vergelijkbaars met mijn EV (die ik "gelukkig" nog door Frank Energie aan laat sturen).simnet schreef op donderdag 2 oktober 2025 @ 15:13:
Tussen 13:00 en 15:00 kan de strategie zomaar ineens wijzigen als de informatie van morgen bekend is. Juist rond dat tijdstip is de kans groot dat de prijzen erg laag zijn. Dus een uur lang je batterij niet volle kracht laden tegen lage prijzen kan best wel impact hebben op de dag erna.
Als DAO namelijk deze fout heeft, blijft ie tussen 12:45 en 14:00 (of welke run er dan net na de scheduler staat) op de strategie van 12:45 staan.
Mijn EV stond in HA ingepland net als bij Frank Energie in de app: morgen om 7:30 klaar met laden tot 80% (hij was 16% of zo).
Heel de dag werd er niets mee gedaan, want vertrektijd ligt voorbij horizon.
Enigszins begrijpelijk, want de kristallenbol ontbreekt.
Helaas bleek ook dat de meteogegevens laat in de ochtend niet goed opgehaald waren, dus m'n planningshorizon stond net nog steeds op einde van vandaag totdat ik die handmatig even ophaalde (toen werd de EV wel ingepland gelukkig).
Toch maar eens de schedule van de meteogegevens wat finetunen.
Hoe dan ook, ik zat hierdoor wel te denken dat het maken voorspellen van tarieven voorbij de planningshorizon voor situaties als deze wel toegevoegde waarde kan hebben.
Dat heeft vast wel een bak data nodig, maar de voorspellingen op bijvoorbeeld https://energie.theoxygent.nl/ zijn niet heel slecht die keren dat ik er naar kijk.
PS: Ik ben nog niet over naar kwartierprijzen (want dat kan ik nog niet kiezen bij Frank en draai nog 2025.9.0).
Mis ik dan nog ergens een instelling? Of moet ik nog iets anders doen?
4x SF165 & 3x SF170 op huisje uit 1896
Deze release fixed errors die vandaag en gisteren meer dan eens hier langskwamen.
Omdat deze errors bij meer mensen optreden dus toch/weer nog een dubbele release.
Dit staat in de changelog:
Fixes:
- Fixed errors when there are no pricedata at 13:00 or later for the next day
- Fixed ZeroDivisionErrors
Know issue:
- The forecast in the reports still nog good working
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
iemand met met een Panasonic warmtepomp?hemertje schreef op maandag 29 september 2025 @ 12:07:
Zijn er hier DAO gebruikers met een Panasonic warmtepomp en die ook @edterbak 's Node Red Dashboard for Heishamon gebruiken?
Zo je , wil jeje DAO instellingen en HA scripts hier delen zodat ik en anderen er dankbaar gebruik van kan maken?
![]()
Gasloos 2019 + WP Panasonic H-serie 7kW + 300 liter boilervat + PV 12.415Wp + Home Assistant + Hyundai Ioniq 6 First Edition + Zaptec laadpaal
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
| Inzet warmtepomp
2025-10-02 21:47:17 info: u tar cons
2025-10-02 21:47:17 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering
Traceback (most recent call last):
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function
getattr(self, run_task["function"])()
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 532, in calc_optimum
dacalc.calc_optimum()
File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 2446, in calc_optimum
logging.info(f"{uur[u]:2.0f} {pl[u]:6.4f} {c_hp[u].x:6.2f}")
^^^^^^^^^^^^^
ValueError: Unknown format code 'f' for object of type 'str' |
versie 2025.10.3
Initieel had ik entity start window en entity end window als datum+tijd aangemaakt, maar toen kreeg ik uiteraard een foutmelding:
Die bleek dus terecht volgens de documentatie, want deze entiteiten zouden enkel een tijd moeten zijn.Log foutmelding:
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 352025-10-02 21:51:02 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering Traceback (most recent call last): File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function getattr(self, run_task["function"])() File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 1948, in calc_optimum start_window_dt = convert_timestr(start_window_hm, start_dt) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/dao/prog/utils.py", line 89, in convert_timestr result_hm = datetime.datetime.strptime(time_str, "%H:%M:%S") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3.11/_strptime.py", line 568, in _strptime_datetime tt, fraction, gmtoff_fraction = _strptime(data_string, format) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3.11/_strptime.py", line 349, in _strptime raise ValueError("time data %r does not match format %r" % ValueError: time data '2025-10-02 00:00:00' does not match format '%H:%M:%S' Traceback (most recent call last): File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3895, in <module> main() File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3871, in main da_calc.run_task_function("calc_optimum") File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function getattr(self, run_task["function"])() File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 1948, in calc_optimum start_window_dt = convert_timestr(start_window_hm, start_dt) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/dao/prog/utils.py", line 89, in convert_timestr result_hm = datetime.datetime.strptime(time_str, "%H:%M:%S") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3.11/_strptime.py", line 568, in _strptime_datetime tt, fraction, gmtoff_fraction = _strptime(data_string, format) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3.11/_strptime.py", line 349, in _strptime raise ValueError("time data %r does not match format %r" % ValueError: time data '2025-10-02 00:00:00' does not match format '%H:%M:%S'
Nu willen wij vaak echter vandaag in de avond (rond 19:00 / 20:00, maar ook ooit voor 17:30 al) de vaatwasser al aanzetten/inplannen zodat hij morgen voor de avond (zeg 17:30) klaar is.
Afhankelijk van de tarieven moet hij dan dus vandaag nog aan of morgen pas.
Ik begrijp alleen niet helemaal hoe ik DAO nu duidelijk kan maken dat de vaatwasser vandaag voor 17:30 klaar moet zijn (als we ooit 's ochtends de vaatwasser inladen) of dat hij de tijd heeft tot morgenavond.
Ik heb immers maar twee tijden, geen datum.
Plannen anderen ook zo en, zo ja, hoe hebben jullie hier om heen gewerkt?
Yup, en ik zie de kwartierdata gewoon binnenkomen.Voogel schreef op donderdag 2 oktober 2025 @ 18:59:
@Ferrox1 heb je na het aanpassen van de config al eens handmatig de prijzen ververst?
Kun je de logging van de foutgaande berekening hier delen (liefst in quotes).Ferrox1 schreef op donderdag 2 oktober 2025 @ 22:19:
[...]
Yup, en ik zie de kwartierdata gewoon binnenkomen.
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Ga ik repareren in de volgende versie (begin volgende week).Hedzie schreef op donderdag 2 oktober 2025 @ 21:51:
Bij de inzet van de warmtepomp komt deze foutmelding naar boven:
code:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Inzet warmtepomp 2025-10-02 21:47:17 info: u tar cons 2025-10-02 21:47:17 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering Traceback (most recent call last): File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function getattr(self, run_task["function"])() File "/root/dao/prog/da_base.py", line 532, in calc_optimum dacalc.calc_optimum() File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 2446, in calc_optimum logging.info(f"{uur[u]:2.0f} {pl[u]:6.4f} {c_hp[u].x:6.2f}") ^^^^^^^^^^^^^ ValueError: Unknown format code 'f' for object of type 'str'
versie 2025.10.3
Kun je tot die tijd werken met een andere DAO-regeling (ik bedoel vermogen of stooklijn verschuiving) van de wp (die gaat namelijk niet fout).
[ Voor 3% gewijzigd door KC27 op 02-10-2025 22:41 ]
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Interessante casus.itavero schreef op donderdag 2 oktober 2025 @ 22:02:
Ik ben bezig om mijn vaatwasser toe te voegen, maar nu heb ik na het lezen van de DOCS toch nog een vraag.
Initieel had ik entity start window en entity end window als datum+tijd aangemaakt, maar toen kreeg ik uiteraard een foutmelding:
[...]
Die bleek dus terecht volgens de documentatie, want deze entiteiten zouden enkel een tijd moeten zijn.
Nu willen wij vaak echter vandaag in de avond (rond 19:00 / 20:00, maar ook ooit voor 17:30 al) de vaatwasser al aanzetten/inplannen zodat hij morgen voor de avond (zeg 17:30) klaar is.
Afhankelijk van de tarieven moet hij dan dus vandaag nog aan of morgen pas.
Ik begrijp alleen niet helemaal hoe ik DAO nu duidelijk kan maken dat de vaatwasser vandaag voor 17:30 klaar moet zijn (als we ooit 's ochtends de vaatwasser inladen) of dat hij de tijd heeft tot morgenavond.
Ik heb immers maar twee tijden, geen datum.
Plannen anderen ook zo en, zo ja, hoe hebben jullie hier om heen gewerkt?
Als je wilt dat hij morgen om 17:30 uur klaar, dan kun je dit vandaag instellen vanaf 17:31. Als je vaatwasserprogramma 2 uur loopt zou je kunnen proberen of je hem ook al vanaf 15:31 vandaag kunt instellen, want dan is het venster vandaag te klein om 2uur in te plannen. Je kunt het proberen en een berekening met debug doen.
Ik heb dat nooit zo getest.
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Ik plan hem dan ook in voor de eerstvolgende 7/17u afhankelijk van het moment dat ik op de 'inplannen' knop druk in home assistent.
"Chaos kan niet uit de hand lopen"
Komt het mogelijk hierdoor?
1
| Startwaarde SoC EvaPower: 0.0% |
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
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
| Logging van bewerking "Optimaliseringsberekening met debug":
2025-10-03 07:57:47 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2025.10.3
2025-10-03 07:57:47 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 03-10-2025 07:57:47
2025-10-03 07:57:47 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 03-10-2025 07:57:47 taak: calc_optimum_met_debug
2025-10-03 07:57:47 info: Debug = True
2025-10-03 07:57:47 info: Baseload uit instellingen
2025-10-03 07:57:47 info: Start waarden:
uur tijd p_l p_t base pv_ac pv_dc
0 07:45 2025-10-03 07:45:00 0.271 0.148 0.067 0.002 0
1 08:00 2025-10-03 08:00:00 0.297 0.174 0.059 0.017 0
2 08:15 2025-10-03 08:15:00 0.286 0.163 0.057 0.027 0
3 08:30 2025-10-03 08:30:00 0.272 0.150 0.056 0.037 0
4 08:45 2025-10-03 08:45:00 0.238 0.115 0.058 0.068 0
5 09:00 2025-10-03 09:00:00 0.313 0.190 0.062 0.131 0
6 09:15 2025-10-03 09:15:00 0.293 0.170 0.064 0.164 0
7 09:30 2025-10-03 09:30:00 0.258 0.135 0.066 0.196 0
8 09:45 2025-10-03 09:45:00 0.230 0.107 0.069 0.189 0
9 10:00 2025-10-03 10:00:00 0.300 0.177 0.073 0.149 0
10 10:15 2025-10-03 10:15:00 0.279 0.156 0.077 0.143 0
11 10:30 2025-10-03 10:30:00 0.257 0.134 0.080 0.137 0
12 10:45 2025-10-03 10:45:00 0.239 0.116 0.080 0.156 0
13 11:00 2025-10-03 11:00:00 0.273 0.150 0.079 0.196 0
14 11:15 2025-10-03 11:15:00 0.259 0.136 0.080 0.213 0
15 11:30 2025-10-03 11:30:00 0.237 0.114 0.081 0.231 0
16 11:45 2025-10-03 11:45:00 0.232 0.110 0.080 0.232 0
17 12:00 2025-10-03 12:00:00 0.250 0.127 0.080 0.222 0
18 12:15 2025-10-03 12:15:00 0.250 0.127 0.079 0.223 0
19 12:30 2025-10-03 12:30:00 0.240 0.117 0.078 0.224 0
20 12:45 2025-10-03 12:45:00 0.230 0.107 0.073 0.224 0
21 13:00 2025-10-03 13:00:00 0.238 0.115 0.063 0.228 0
22 13:15 2025-10-03 13:15:00 0.234 0.111 0.058 0.230 0
23 13:30 2025-10-03 13:30:00 0.233 0.111 0.053 0.234 0
24 13:45 2025-10-03 13:45:00 0.229 0.106 0.055 0.225 0
25 14:00 2025-10-03 14:00:00 0.226 0.103 0.063 0.207 0
26 14:15 2025-10-03 14:15:00 0.209 0.086 0.065 0.198 0
27 14:30 2025-10-03 14:30:00 0.199 0.076 0.067 0.189 0
28 14:45 2025-10-03 14:45:00 0.197 0.074 0.064 0.179 0
29 15:00 2025-10-03 15:00:00 0.188 0.065 0.056 0.168 0
30 15:15 2025-10-03 15:15:00 0.198 0.075 0.053 0.152 0
31 15:30 2025-10-03 15:30:00 0.222 0.099 0.050 0.135 0
32 15:45 2025-10-03 15:45:00 0.237 0.114 0.050 0.110 0
33 16:00 2025-10-03 16:00:00 0.194 0.071 0.047 0.079 0
34 16:15 2025-10-03 16:15:00 0.207 0.084 0.047 0.049 0
35 16:30 2025-10-03 16:30:00 0.238 0.115 0.047 0.007 0
36 16:45 2025-10-03 16:45:00 0.258 0.135 0.068 0.055 0
37 17:00 2025-10-03 17:00:00 0.207 0.084 0.114 0.060 0
38 17:15 2025-10-03 17:15:00 0.238 0.115 0.134 0.051 0
39 17:30 2025-10-03 17:30:00 0.263 0.140 0.155 0.044 0
40 17:45 2025-10-03 17:45:00 0.294 0.171 0.137 0.034 0
41 18:00 2025-10-03 18:00:00 0.269 0.146 0.087 0.023 0
42 18:15 2025-10-03 18:15:00 0.276 0.153 0.069 0.013 0
43 18:30 2025-10-03 18:30:00 0.290 0.167 0.052 0.003 0
44 18:45 2025-10-03 18:45:00 0.289 0.166 0.052 0.001 0
45 19:00 2025-10-03 19:00:00 0.281 0.158 0.066 0.003 0
46 19:15 2025-10-03 19:15:00 0.272 0.149 0.066 0.001 0
47 19:30 2025-10-03 19:30:00 0.261 0.138 0.066 0.000 0
48 19:45 2025-10-03 19:45:00 0.259 0.136 0.063 0.000 0
49 20:00 2025-10-03 20:00:00 0.272 0.149 0.059 0.001 0
50 20:15 2025-10-03 20:15:00 0.238 0.115 0.056 0.001 0
51 20:30 2025-10-03 20:30:00 0.215 0.093 0.054 0.001 0
52 20:45 2025-10-03 20:45:00 0.205 0.082 0.052 0.000 0
53 21:00 2025-10-03 21:00:00 0.233 0.110 0.050 0.000 0
54 21:15 2025-10-03 21:15:00 0.200 0.077 0.048 0.000 0
55 21:30 2025-10-03 21:30:00 0.191 0.068 0.046 0.000 0
56 21:45 2025-10-03 21:45:00 0.167 0.044 0.046 0.000 0
57 22:00 2025-10-03 22:00:00 0.190 0.067 0.046 0.000 0
58 22:15 2025-10-03 22:15:00 0.172 0.049 0.045 0.000 0
59 22:30 2025-10-03 22:30:00 0.172 0.050 0.045 0.002 0
60 22:45 2025-10-03 22:45:00 0.168 0.046 0.044 0.002 0
61 23:00 2025-10-03 23:00:00 0.175 0.052 0.042 0.000 0
62 23:15 2025-10-03 23:15:00 0.156 0.034 0.041 0.000 0
63 23:30 2025-10-03 23:30:00 0.157 0.034 0.039 0.000 0
64 23:45 2025-10-03 23:45:00 0.150 0.027 0.038 0.000 0
2025-10-03 07:57:48 info: No reduced hours applied for EvaPower
2025-10-03 07:57:48 info: Startwaarde SoC EvaPower: 0.0%
2025-10-03 07:57:48 info: No reduced hours applied for Delta2Max
2025-10-03 07:57:48 info: Startwaarde SoC Delta2Max: 60.0%
2025-10-03 07:57:48 info: Boiler niet aanwezig of staat uit, boiler wordt niet ingepland
2025-10-03 07:57:48 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering
Traceback (most recent call last):
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function
getattr(self, run_task["function"])()
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 524, in calc_optimum_met_debug
dacalc.calc_optimum()
File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1254, in calc_optimum
wished_lvl = float(
^^^^^^
ValueError: could not convert string to float: 'unavailable'
Traceback (most recent call last):
File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3895, in <module>
main()
File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3869, in main
da_calc.run_task_function("calc_optimum_met_debug")
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function
getattr(self, run_task["function"])()
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 524, in calc_optimum_met_debug
dacalc.calc_optimum()
File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1254, in calc_optimum
wished_lvl = float(
^^^^^^
ValueError: could not convert string to float: 'unavailable'
© 2025: Apache 2.0 Day Ahead Optimizer version: 2025.10.3 |
Edit: ook bovenstaande foutmelding met hogere Eva SoC:
1
2
| 2025-10-03 08:12:12 info: No reduced hours applied for EvaPower 2025-10-03 08:12:12 info: Startwaarde SoC EvaPower: 2.0% |
zo zetten wij onze vaatwasser ook in, deze is uitgevoerd met HomeConnectstoreman schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 07:57:
@itavero is dat een hele logische use-case? In mijn beleving zet je een vaatwasser aan als hij zo vol mogelijk is en wil je hem binnen een 'afzienbare' tijd weer klaar hebben.
Ik plan hem dan ook in voor de eerstvolgende 7/17u afhankelijk van het moment dat ik op de 'inplannen' knop druk in home assistent.
in de regel inruimen na het avondeten (=vol) en pas 24 uur later weer nodig, dus geen haast, maar laten draaien op de meeste gunstige tijden
dus een machine "vaatwasser" binnen 24 uur meest gunstige 2-3 uren moment bepalen en draaien is een mooie toevoeging
[ Voor 8% gewijzigd door hemertje op 03-10-2025 08:05 ]
Gasloos 2019 + WP Panasonic H-serie 7kW + 300 liter boilervat + PV 12.415Wp + Home Assistant + Hyundai Ioniq 6 First Edition + Zaptec laadpaal
@KC27 als je dit gaat toevoegen, dan pleit ik wel voor uniformiteit in oplossing, dus dan net zoals bij laden van EV, waar je kunt kiezen voor een time entity, of een dat&time entity (zie entity ready date time bij EV instellingen )hemertje schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 08:03:
[...]
zo zetten wij onze vaatwasser ook in, deze is uitgevoerd met HomeConnect
in de regel inruimen na het avondeten (=vol) en pas 24 uur later weer nodig, dus geen haast, maar laten draaien op de meeste gunstige tijden
dus een machine "vaatwasser" binnen 24 uur meest gunstige 2-3 uren moment bepalen en draaien is een mooie toevoeging
@itavero en @hemertje is dat werkbaar voor jullie?
Tuurlijk, nu wil hij wel. Dus hier doet hij het nu ook. Ik vermoed dat nog niet alle uurdata uit de database was.KC27 schreef op donderdag 2 oktober 2025 @ 22:38:
[...]
Kun je de logging van de foutgaande berekening hier delen (liefst in quotes).
Dit is geen fout van DAO, maar de entity die je hebt opgegeven die het "gewenste" eindniveau moet bevatten geeft als waarde de string (=tekst) "unavailable" terug. Daar kan DAO geen getal van maken.diamanten schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 07:59:
Na upgrade naar 10.3 onderstaande foutmelding (prijzen worden wel ingeladen).
Komt het mogelijk hierdoor?
code:
1 Startwaarde SoC EvaPower: 0.0%
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 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104Logging van bewerking "Optimaliseringsberekening met debug": 2025-10-03 07:57:47 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2025.10.3 2025-10-03 07:57:47 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 03-10-2025 07:57:47 2025-10-03 07:57:47 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 03-10-2025 07:57:47 taak: calc_optimum_met_debug 2025-10-03 07:57:47 info: Debug = True 2025-10-03 07:57:47 info: Baseload uit instellingen 2025-10-03 07:57:47 info: Start waarden: uur tijd p_l p_t base pv_ac pv_dc 0 07:45 2025-10-03 07:45:00 0.271 0.148 0.067 0.002 0 1 08:00 2025-10-03 08:00:00 0.297 0.174 0.059 0.017 0 2 08:15 2025-10-03 08:15:00 0.286 0.163 0.057 0.027 0 3 08:30 2025-10-03 08:30:00 0.272 0.150 0.056 0.037 0 4 08:45 2025-10-03 08:45:00 0.238 0.115 0.058 0.068 0 5 09:00 2025-10-03 09:00:00 0.313 0.190 0.062 0.131 0 6 09:15 2025-10-03 09:15:00 0.293 0.170 0.064 0.164 0 7 09:30 2025-10-03 09:30:00 0.258 0.135 0.066 0.196 0 8 09:45 2025-10-03 09:45:00 0.230 0.107 0.069 0.189 0 9 10:00 2025-10-03 10:00:00 0.300 0.177 0.073 0.149 0 10 10:15 2025-10-03 10:15:00 0.279 0.156 0.077 0.143 0 11 10:30 2025-10-03 10:30:00 0.257 0.134 0.080 0.137 0 12 10:45 2025-10-03 10:45:00 0.239 0.116 0.080 0.156 0 13 11:00 2025-10-03 11:00:00 0.273 0.150 0.079 0.196 0 14 11:15 2025-10-03 11:15:00 0.259 0.136 0.080 0.213 0 15 11:30 2025-10-03 11:30:00 0.237 0.114 0.081 0.231 0 16 11:45 2025-10-03 11:45:00 0.232 0.110 0.080 0.232 0 17 12:00 2025-10-03 12:00:00 0.250 0.127 0.080 0.222 0 18 12:15 2025-10-03 12:15:00 0.250 0.127 0.079 0.223 0 19 12:30 2025-10-03 12:30:00 0.240 0.117 0.078 0.224 0 20 12:45 2025-10-03 12:45:00 0.230 0.107 0.073 0.224 0 21 13:00 2025-10-03 13:00:00 0.238 0.115 0.063 0.228 0 22 13:15 2025-10-03 13:15:00 0.234 0.111 0.058 0.230 0 23 13:30 2025-10-03 13:30:00 0.233 0.111 0.053 0.234 0 24 13:45 2025-10-03 13:45:00 0.229 0.106 0.055 0.225 0 25 14:00 2025-10-03 14:00:00 0.226 0.103 0.063 0.207 0 26 14:15 2025-10-03 14:15:00 0.209 0.086 0.065 0.198 0 27 14:30 2025-10-03 14:30:00 0.199 0.076 0.067 0.189 0 28 14:45 2025-10-03 14:45:00 0.197 0.074 0.064 0.179 0 29 15:00 2025-10-03 15:00:00 0.188 0.065 0.056 0.168 0 30 15:15 2025-10-03 15:15:00 0.198 0.075 0.053 0.152 0 31 15:30 2025-10-03 15:30:00 0.222 0.099 0.050 0.135 0 32 15:45 2025-10-03 15:45:00 0.237 0.114 0.050 0.110 0 33 16:00 2025-10-03 16:00:00 0.194 0.071 0.047 0.079 0 34 16:15 2025-10-03 16:15:00 0.207 0.084 0.047 0.049 0 35 16:30 2025-10-03 16:30:00 0.238 0.115 0.047 0.007 0 36 16:45 2025-10-03 16:45:00 0.258 0.135 0.068 0.055 0 37 17:00 2025-10-03 17:00:00 0.207 0.084 0.114 0.060 0 38 17:15 2025-10-03 17:15:00 0.238 0.115 0.134 0.051 0 39 17:30 2025-10-03 17:30:00 0.263 0.140 0.155 0.044 0 40 17:45 2025-10-03 17:45:00 0.294 0.171 0.137 0.034 0 41 18:00 2025-10-03 18:00:00 0.269 0.146 0.087 0.023 0 42 18:15 2025-10-03 18:15:00 0.276 0.153 0.069 0.013 0 43 18:30 2025-10-03 18:30:00 0.290 0.167 0.052 0.003 0 44 18:45 2025-10-03 18:45:00 0.289 0.166 0.052 0.001 0 45 19:00 2025-10-03 19:00:00 0.281 0.158 0.066 0.003 0 46 19:15 2025-10-03 19:15:00 0.272 0.149 0.066 0.001 0 47 19:30 2025-10-03 19:30:00 0.261 0.138 0.066 0.000 0 48 19:45 2025-10-03 19:45:00 0.259 0.136 0.063 0.000 0 49 20:00 2025-10-03 20:00:00 0.272 0.149 0.059 0.001 0 50 20:15 2025-10-03 20:15:00 0.238 0.115 0.056 0.001 0 51 20:30 2025-10-03 20:30:00 0.215 0.093 0.054 0.001 0 52 20:45 2025-10-03 20:45:00 0.205 0.082 0.052 0.000 0 53 21:00 2025-10-03 21:00:00 0.233 0.110 0.050 0.000 0 54 21:15 2025-10-03 21:15:00 0.200 0.077 0.048 0.000 0 55 21:30 2025-10-03 21:30:00 0.191 0.068 0.046 0.000 0 56 21:45 2025-10-03 21:45:00 0.167 0.044 0.046 0.000 0 57 22:00 2025-10-03 22:00:00 0.190 0.067 0.046 0.000 0 58 22:15 2025-10-03 22:15:00 0.172 0.049 0.045 0.000 0 59 22:30 2025-10-03 22:30:00 0.172 0.050 0.045 0.002 0 60 22:45 2025-10-03 22:45:00 0.168 0.046 0.044 0.002 0 61 23:00 2025-10-03 23:00:00 0.175 0.052 0.042 0.000 0 62 23:15 2025-10-03 23:15:00 0.156 0.034 0.041 0.000 0 63 23:30 2025-10-03 23:30:00 0.157 0.034 0.039 0.000 0 64 23:45 2025-10-03 23:45:00 0.150 0.027 0.038 0.000 0 2025-10-03 07:57:48 info: No reduced hours applied for EvaPower 2025-10-03 07:57:48 info: Startwaarde SoC EvaPower: 0.0% 2025-10-03 07:57:48 info: No reduced hours applied for Delta2Max 2025-10-03 07:57:48 info: Startwaarde SoC Delta2Max: 60.0% 2025-10-03 07:57:48 info: Boiler niet aanwezig of staat uit, boiler wordt niet ingepland 2025-10-03 07:57:48 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering Traceback (most recent call last): File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function getattr(self, run_task["function"])() File "/root/dao/prog/da_base.py", line 524, in calc_optimum_met_debug dacalc.calc_optimum() File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1254, in calc_optimum wished_lvl = float( ^^^^^^ ValueError: could not convert string to float: 'unavailable' Traceback (most recent call last): File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3895, in <module> main() File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3869, in main da_calc.run_task_function("calc_optimum_met_debug") File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function getattr(self, run_task["function"])() File "/root/dao/prog/da_base.py", line 524, in calc_optimum_met_debug dacalc.calc_optimum() File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1254, in calc_optimum wished_lvl = float( ^^^^^^ ValueError: could not convert string to float: 'unavailable' © 2025: Apache 2.0 Day Ahead Optimizer version: 2025.10.3
Edit: ook bovenstaande foutmelding met hogere Eva SoC:code:
1 2 2025-10-03 08:12:12 info: No reduced hours applied for EvaPower 2025-10-03 08:12:12 info: Startwaarde SoC EvaPower: 2.0%
Klopt de naam in je settings exact met de sensor-naam in HA?
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
ja het systeem vooral uniform houden!Torch1969 schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 08:30:
[...]
@KC27 als je dit gaat toevoegen, dan pleit ik wel voor uniformiteit in oplossing, dus dan net zoals bij laden van EV, waar je kunt kiezen voor een time entity, of een dat&time entity (zie entity ready date time bij EV instellingen )
@itavero en @hemertje is dat werkbaar voor jullie?
Gasloos 2019 + WP Panasonic H-serie 7kW + 300 liter boilervat + PV 12.415Wp + Home Assistant + Hyundai Ioniq 6 First Edition + Zaptec laadpaal
Voor mij is dat prima. Ik had mijn EV al toegevoegd (waarbij ik ook een datum+tijd opgeef) en had dus al aangenomen dat dit bij machines ook zo werkte.Torch1969 schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 08:30:
[...]
@KC27 als je dit gaat toevoegen, dan pleit ik wel voor uniformiteit in oplossing, dus dan net zoals bij laden van EV, waar je kunt kiezen voor een time entity, of een dat&time entity (zie entity ready date time bij EV instellingen )
@itavero en @hemertje is dat werkbaar voor jullie?
Bij ons moet hij meestal gewoon voor het avondeten op de volgende dag klaar zijn, dus dat zou dan prima kunnen.
Ik had al bedacht om gewoon iets simpels met een paar knopjes bij de vaatwasser te zetten, zodat mijn vrouw gewoon een knopje kan indrukken als de vaatwasser klaar staat om de gewenste "eindtijd" (vandaag dan wel morgen) te kiezen (het is een "dom" apparaat, maar gelukkig gaat hij gewoon verder als je de stroom er weer op zet).
Overigens denk ik dat ik het met de suggestie van @KC27 ook wel voor mekaar krijg, maar dat moet ik nog gaan testen:
Kortom: als ik het morgen wil, dan kan ik het window zo groot mogelijk instellen dat hij voor morgen geld.KC27 schreef op donderdag 2 oktober 2025 @ 22:48:
Als je wilt dat hij morgen om 17:30 uur klaar, dan kun je dit vandaag instellen vanaf 17:31. Als je vaatwasserprogramma 2 uur loopt zou je kunnen proberen of je hem ook al vanaf 15:31 vandaag kunt instellen, want dan is het venster vandaag te klein om 2uur in te plannen. Je kunt het proberen en een berekening met debug doen.
Ik heb dat nooit zo getest.
Misschien een interessante vraag: als de eindtijd voor de starttijd ligt, gaat deze dan door over middernacht heen, of snapt DAO het dan gewoon niet meer?
Hopelijk vanavond ook wat tijd om e.e.a. uit te proberen.
Overigens klinkt het niet zo moeilijk om het gedrag gelijk te maken aan de EV, dus wellicht dat ik ook tijd kan vinden om zelf een PR te maken..
Dank voor je snelle response! De EV Smart Charging integration ligt eruit en daarom had die entity de waarde "unavailable"!KC27 schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 09:06:
[...]
Dit is geen fout van DAO, maar de entity die je hebt opgegeven die het "gewenste" eindniveau moet bevatten geeft als waarde de string (=tekst) "unavailable" terug. Daar kan DAO geen getal van maken.
Klopt de naam in je settings exact met de sensor-naam in HA?
Nee dat gaat juist goed: dan wordt de eindtijd geïnterpreteerd als een eind van morgen.Misschien een interessante vraag: als de eindtijd voor de starttijd ligt, gaat deze dan door over middernacht heen, of snapt DAO het dan gewoon niet meer?
Hopelijk vanavond ook wat tijd om e.e.a. uit te proberen.
Voorbeeld:
eindtijd staat 7:00 uur.
starttijd staat op 23:00 uur
Dan wordt de machine ingepland tussen 23:00 uur vandaag en 7:00 uur morgenochtend.
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Dat triggert me wel. Ik heb wel eens vaker situaties gehad waarbij DAO maar beperkt kan inplannen (ook vertrektijd van mijn auto bijvoorbeeld) omdat de prijzen nog niet beschikbaar waren zelfs als je er eigenlijk donder op kan zeggen dat het gewoon planbaar isTorch1969 schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 14:19:
Grappig te zien dat DAO morgen niet gaat laden, ondanks de hele dag lage prijzen. Waarschijnlijk omdat er (nog) geen moment is waarop het algoritme weet dat het kan ontladen 😀
[Afbeelding]
Dus eigenlijk 2 vragen
- zijn er niet tools die een energieprijs-verwachting voor een extra dag kunnen geven
- Zou DAO niet een estimated-estimate kunnen doen door bijvoorbeeld de gemiddelde uur/kwartierprijs van de laatste 4 weken te nemen op een bepaald moment. (beetje vergelijkbaar met baseloads).
Misschien net perfect maar maar zou toch juist met dit soort situaties hem een net iets langer berijk kunnen geven.
Inderdaad! Wat een bizar vlakke prijs grafiek! 1 cent variatie. Dat heb ik nog niet eerder gezien. Veel wind en geen zon, in het weekend.Torch1969 schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 14:19:
Grappig te zien dat DAO morgen niet gaat laden, ondanks de hele dag lage prijzen. Waarschijnlijk omdat er (nog) geen moment is waarop het algoritme weet dat het kan ontladen 😀
[Afbeelding]
Volgens mij is het geen probleem. Als morgen om 13:00 uur de prijzen van zondag bekend zijn is er nog minimaal 11 uur over om je auto/accu te laden of je vaatwasser te draaien.Torch1969 schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 14:19:
Grappig te zien dat DAO morgen niet gaat laden, ondanks de hele dag lage prijzen. Waarschijnlijk omdat er (nog) geen moment is waarop het algoritme weet dat het kan ontladen 😀
[Afbeelding]
Maar als je het niet vertrouwt kun je (tijdelijk) ""entity min soc end opt" van je batterij naar 50% zetten. Dan laat die alvast goedkoop op.
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Ja, als we dit zo zien, dan gaat DAO pas zondagmiddag de accu’s opdracht geven om (wat) te laden om maandag een paar cent te verdienen.itavero schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 15:50:
De voorspelling doet vermoeden dat DAO een rustig weekje tegemoet gaat.
[Afbeelding]
Het is niet anders, beetje rust na een periode met 2 cyclussen per dag. De prijs ligt gelukkig laag, dus geen reden om naar de accu grijpen.
Hm, boeiend, op maximaal 1,9 cent verschil een complete laad- en (bijna complete) lever cyclus? Dan heb je wel super efficiënte omvormers en hele lage cyclecosts…..simnet schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 17:35:
Bij mij gaat ie wel gewoon laden hoor:
[Afbeelding]
Torch1969 schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 14:19:
Grappig te zien dat DAO morgen niet gaat laden, ondanks de hele dag lage prijzen. Waarschijnlijk omdat er (nog) geen moment is waarop het algoritme weet dat het kan ontladen 😀
[Afbeelding]
:strip_exif()/f/image/SFV8a51wfDrmAvj59sgImZr4.jpg?f=fotoalbum_large)
Waarom zou DAO het overschot vanaf 11.00u niet in de accu doen? Maar pas vanaf 14.00u?
Ik denk eerder dat dat zon overschot is. Dat is tegen die prijzen vrijwel niet te verkopen, dus dan maar zelf gebruiken.Torch1969 schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 18:03:
[...]
Hm, boeiend, op maximaal 1,9 cent verschil een complete laad- en (bijna complete) lever cyclus? Dan heb je wel super efficiënte omvormers en hele lage cyclecosts…..
Ah, check, je draait minimaliseer levering? Ik redeneer vanuit minimaliseer kosten.simnet schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 18:50:
[...]
Ik denk eerder dat dat zon overschot is. Dat is tegen die prijzen vrijwel niet te verkopen, dus dan maar zelf gebruiken.
Nee, minimise cost. Maar ik zit over mijn saldering heen, dus dan is het verschil tussen inkoop en verkoop minimaal 12ct.Torch1969 schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 19:15:
[...]
Ah, check, je draait minimaliseer levering? Ik redeneer vanuit minimaliseer kosten.
1
| Boiler wordt niet ingepland, omdat de verwachte eindtemperatuur 38.2 °C hoger is dan de opwarm grens 45 °C. |
Echter zou die toch juist ingepland moeten worden omdat de eind temp onder de opwarm temp komt? De Hyserese is ingesteld op 5C*. Zie hieronder mijn config, zou iemand mij omweg kunnen helpen zodat hij de boiler wel gaat inplannen.
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
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
| {
"homeassistant": { },
"database ha": {
"engine": "sqlite",
"database": "home-assistant_v2.db",
"db_path": "/homeassistant"
},
"database da": {
"engine": "sqlite",
"db_path": "../data"
},
"meteoserver-key": "!secret meteoserver-key",
"prices": {
"source day ahead": "entsoe",
"entsoe-api-key": "!secret entsoe-api-key",
"regular high": 0.50,
"regular low": 0.20,
"switch to low": 23,
"energy taxes consumption": {
"2022-01-01": 0.06729,
"2023-01-01": 0.12599,
"2024-01-01": 0.10880,
"2025-01-01": 0.13571
},
"energy taxes production": {
"2022-01-01": 0.06729,
"2023-01-01": 0.12599,
"2024-01-01": 0.10880,
"2025-01-01": 0.13571
},
"cost supplier consumption": {
"2022-01-01": 0.002,
"2023-03-01": 0.018,
"2024-04-01": 0.0175,
"2024-08-01": 0.020496,
"2025-01-01": 0.0
},
"cost supplier production": {
"2022-01-01": 0.002,
"2023-03-01": 0.018,
"2024-04-01": 0.0175,
"2024-08-01": 0.020496,
"2025-01-01": 0.0
},
"vat consumption": {
"2022-01-01": 21,
"2022-07-01": 9,
"2023-01-01": 21,
"2025-01-01": 6
},
"vat production": {
"2022-01-01": 21,
"2022-07-01": 9,
"2023-01-01": 21,
"2025-01-01": 6
},
"last invoice": "2025-01-01",
"tax refund": "False"
},
"logging level" : "info",
"use_calc_baseload": "False",
"baseload calc periode": 56,
"baseload": [
0.14,
0.38,
0.26,
0.42,
0.15,
0.12,
0.13,
0.15,
0.23,
0.26,
0.31,
0.32,
0.31,
0.23,
0.26,
0.21,
0.21,
0.54,
0.26,
0.26,
0.22,
0.19,
0.18,
0.16
],
"graphical backend": "",
"graphics": {
"style": "Solarize_Light2",
"show" : "true",
"battery balance": "True",
"prices consumption": "True",
"prices production": "False",
"prices spot": "True",
"average consumption": "True"
},
"strategy": "minimize cost",
"notifications": {
},
"grid": {
"max_power": 17
},
"history": {
"save days": 7
},
"dashboard": {
"port": 5000
},
"boiler": {
"boiler present": "True",
"entity actual temp.": "sensor.thuis_domestic_hot_water_0_tank_temperature",
"entity setpoint": "sensor.thuis_domestic_hot_water_0_setpoint",
"entity hysterese": "input_number.hysterese_boiler_temp",
"cop": 2.9,
"cooling rate": 0.4,
"volume": 190,
"heating allowed below": 45,
"elec. power": 1500,
"activate service": "turn_on",
"activate entity": "input_boolean.hot_water_on_off",
"boiler heated by heatpump": "True"
},
"heating": {
"heater present": "False",
"degree days factor": 3.6,
"stages": [
{
"max_power": 225,
"cop": 7.1
},
{
"max_power": 300,
"cop": 7.0
},
{
"max_power": 400,
"cop": 6.5
},
{
"max_power": 500,
"cop": 6.0
},
{
"max_power": 600,
"cop": 5.5
},
{
"max_power": 750,
"cop": 5.0
},
{
"max_power": 1000,
"cop": 4.5
},
{
"max_power": 1250,
"cop": 4.0
}
],
"entity adjust heating curve": "input_number.stooklijn_verschuiving_day_ahead",
"adjustment factor": 0.04
},
"battery": [ ],
"solar": [ ],
"electric vehicle": [ ],
"machines" : [ ],
"tibber": {
"api_token": "!secret tibber_api_token"
},
"report": {
"entities grid consumption": [
"sensor.grid_consumption_low",
"sensor.grid_consumption_high"
],
"entities grid production": [
"sensor.grid_production_low",
"sensor.grid_production_high"
],
"entities solar production ac": [
"sensor.solaredge_woning_ac_energy_kwh"
],
"entities solar production dc": [],
"entities ev consumption" : ["sensor.laadpunt_total_energy"],
"entities wp consumption" : [],
"entities boiler consumption": [],
"entities battery consumption": ["sensor.ess_grid_consumption"],
"entities battery production": ["sensor.ess_grid_production"]
},
"scheduler": {
"active": "True",
"0430": "get_meteo_data",
"1030": "get_meteo_data",
"1630": "get_meteo_data",
"2230": "get_meteo_data",
"1255": "get_day_ahead_prices",
"1355": "get_day_ahead_prices",
"1455": "get_day_ahead_prices",
"1554": "get_day_ahead_prices",
"1655": "get_day_ahead_prices",
"xx00": "calc_optimum",
"2359": "clean_data"
}
} |
Waarschijnlijk helpt dit je verder:Yannick-ski schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 21:59:
Super topic! Ik ben pas gestart met DAO tot nu toe gaat de config goed, ik ben de boiler aan het integreren. Wanneer hij de optimalisatie doet lees ik het volgende
code:.
1 Boiler wordt niet ingepland, omdat de verwachte eindtemperatuur 38.2 °C hoger is dan de opwarm grens 45 °C.
Echter zou die toch juist ingepland moeten worden omdat de eind temp onder de opwarm temp komt? De Hyserese is ingesteld op 5C*. Zie hieronder mijn config, zou iemand mij omweg kunnen helpen zodat hij de boiler wel gaat inplannen.
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 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206{ "homeassistant": { }, "database ha": { "engine": "sqlite", "database": "home-assistant_v2.db", "db_path": "/homeassistant" }, "database da": { "engine": "sqlite", "db_path": "../data" }, "meteoserver-key": "!secret meteoserver-key", "prices": { "source day ahead": "entsoe", "entsoe-api-key": "!secret entsoe-api-key", "regular high": 0.50, "regular low": 0.20, "switch to low": 23, "energy taxes consumption": { "2022-01-01": 0.06729, "2023-01-01": 0.12599, "2024-01-01": 0.10880, "2025-01-01": 0.13571 }, "energy taxes production": { "2022-01-01": 0.06729, "2023-01-01": 0.12599, "2024-01-01": 0.10880, "2025-01-01": 0.13571 }, "cost supplier consumption": { "2022-01-01": 0.002, "2023-03-01": 0.018, "2024-04-01": 0.0175, "2024-08-01": 0.020496, "2025-01-01": 0.0 }, "cost supplier production": { "2022-01-01": 0.002, "2023-03-01": 0.018, "2024-04-01": 0.0175, "2024-08-01": 0.020496, "2025-01-01": 0.0 }, "vat consumption": { "2022-01-01": 21, "2022-07-01": 9, "2023-01-01": 21, "2025-01-01": 6 }, "vat production": { "2022-01-01": 21, "2022-07-01": 9, "2023-01-01": 21, "2025-01-01": 6 }, "last invoice": "2025-01-01", "tax refund": "False" }, "logging level" : "info", "use_calc_baseload": "False", "baseload calc periode": 56, "baseload": [ 0.14, 0.38, 0.26, 0.42, 0.15, 0.12, 0.13, 0.15, 0.23, 0.26, 0.31, 0.32, 0.31, 0.23, 0.26, 0.21, 0.21, 0.54, 0.26, 0.26, 0.22, 0.19, 0.18, 0.16 ], "graphical backend": "", "graphics": { "style": "Solarize_Light2", "show" : "true", "battery balance": "True", "prices consumption": "True", "prices production": "False", "prices spot": "True", "average consumption": "True" }, "strategy": "minimize cost", "notifications": { }, "grid": { "max_power": 17 }, "history": { "save days": 7 }, "dashboard": { "port": 5000 }, "boiler": { "boiler present": "True", "entity actual temp.": "sensor.thuis_domestic_hot_water_0_tank_temperature", "entity setpoint": "sensor.thuis_domestic_hot_water_0_setpoint", "entity hysterese": "input_number.hysterese_boiler_temp", "cop": 2.9, "cooling rate": 0.4, "volume": 190, "heating allowed below": 45, "elec. power": 1500, "activate service": "turn_on", "activate entity": "input_boolean.hot_water_on_off", "boiler heated by heatpump": "True" }, "heating": { "heater present": "False", "degree days factor": 3.6, "stages": [ { "max_power": 225, "cop": 7.1 }, { "max_power": 300, "cop": 7.0 }, { "max_power": 400, "cop": 6.5 }, { "max_power": 500, "cop": 6.0 }, { "max_power": 600, "cop": 5.5 }, { "max_power": 750, "cop": 5.0 }, { "max_power": 1000, "cop": 4.5 }, { "max_power": 1250, "cop": 4.0 } ], "entity adjust heating curve": "input_number.stooklijn_verschuiving_day_ahead", "adjustment factor": 0.04 }, "battery": [ ], "solar": [ ], "electric vehicle": [ ], "machines" : [ ], "tibber": { "api_token": "!secret tibber_api_token" }, "report": { "entities grid consumption": [ "sensor.grid_consumption_low", "sensor.grid_consumption_high" ], "entities grid production": [ "sensor.grid_production_low", "sensor.grid_production_high" ], "entities solar production ac": [ "sensor.solaredge_woning_ac_energy_kwh" ], "entities solar production dc": [], "entities ev consumption" : ["sensor.laadpunt_total_energy"], "entities wp consumption" : [], "entities boiler consumption": [], "entities battery consumption": ["sensor.ess_grid_consumption"], "entities battery production": ["sensor.ess_grid_production"] }, "scheduler": { "active": "True", "0430": "get_meteo_data", "1030": "get_meteo_data", "1630": "get_meteo_data", "2230": "get_meteo_data", "1255": "get_day_ahead_prices", "1355": "get_day_ahead_prices", "1455": "get_day_ahead_prices", "1554": "get_day_ahead_prices", "1655": "get_day_ahead_prices", "xx00": "calc_optimum", "2359": "clean_data" } }
storeman in "Day Ahead Optimizer: ervaringen met Home Assistant-addon DAO"
Als je in dit topic zoekt op boiler vind je nog meer verhelderingen.
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
JSON:Logging van bewerking "Optimaliseringsberekening met debug":
2025-10-04 13:03:30 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2025.10.3
2025-10-04 13:03:30 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 04-10-2025 13:03:30
2025-10-04 13:03:30 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 04-10-2025 13:03:30 taak: calc_optimum_met_debug
2025-10-04 13:03:31 info: Debug = True
2025-10-04 13:03:31 info: Baseload uit instellingen
2025-10-04 13:03:31 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering
Traceback (most recent call last):
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function
getattr(self, run_task["function"])()
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 524, in calc_optimum_met_debug
dacalc.calc_optimum()
File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 260, in calc_optimum
for s in range(len(self.battery_options[b]["solar"])):
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^
KeyError: 0
Traceback (most recent call last):
File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3895, in <module>
main()
File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3869, in main
da_calc.run_task_function("calc_optimum_met_debug")
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function
getattr(self, run_task["function"])()
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 524, in calc_optimum_met_debug
dacalc.calc_optimum()
File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 260, in calc_optimum
for s in range(len(self.battery_options[b]["solar"])):
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^
KeyError: 0
Iemand een idee waar dit spaak loopt? Ik heb het idee dat er iets is met regel 235, het "solar" gedeelte van de batterij maar kan er niet de vinger opleggen.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 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305{ "homeassistant": {}, "database ha": { "engine": "sqlite", "database": "home-assistant_v2.db", "db_path": "/homeassistant" }, "database da": { "engine": "sqlite", "db_path": "../data" }, "meteoserver-key": "!secret meteoserver-key", "prices": { "source day ahead": "nordpool", "regular high": 0.5, "regular low": 0.4, "switch to low": 23, "energy taxes consumption": { "2022-01-01": 0.06729, "2023-01-01": 0.12599, "2024-01-01": 0.1088, "2025-01-01": 0.10154 }, "energy taxes production": { "2022-01-01": 0.06729, "2023-01-01": 0.12599, "2024-01-01": 0.1088, "2025-01-01": 0.10154 }, "cost supplier consumption": { "2022-01-01": 0.002, "2023-03-01": 0.018, "2024-04-01": 0.0175, "2024-08-01": 0.020496 }, "cost supplier production": { "2022-01-01": 0.002, "2023-03-01": 0.018, "2024-04-01": 0.0175, "2024-08-01": 0.020496 }, "vat consumption": { "2022-01-01": 21, "2022-07-01": 9, "2023-01-01": 21 }, "vat production": { "2022-01-01": 21, "2022-07-01": 9, "2023-01-01": 21 }, "last invoice": "2025-09-01", "tax refund": "True" }, "logging level": "info", "use_calc_baseload": "False", "baseload calc periode": 56, "baseload": [ 0.14, 0.38, 0.26, 0.42, 0.15, 0.12, 0.13, 0.15, 0.23, 0.26, 0.31, 0.32, 0.31, 0.23, 0.26, 0.21, 0.21, 0.54, 0.26, 0.26, 0.22, 0.19, 0.18, 0.16 ], "graphical backend": "", "graphics": { "style": "Solarize_Light2", "show": "true", "battery balance": "True", "prices consumption": "True", "prices production": "False", "prices spot": "True", "average consumption": "True" }, "strategy": "minimize cost", "notifications": {}, "grid": { "max_power": 8 }, "history": { "save days": 7 }, "dashboard": { "port": 5000 }, "boiler": { "boiler present": "False", "entity actual temp.": "sensor.boiler_gemeten", "entity setpoint": "sensor.boiler_ingesteld", "entity hysterese": "sensor.hysterese_hot_water", "cop": 2.9, "cooling rate": 0.4, "volume": 180, "heating allowed below": 44, "elec. power": 1500, "activate service": "press", "activate entity": "input_button.hw_trigger" }, "heating": { "heater present": "False", "degree days factor": 3.6, "stages": [ { "max_power": 225, "cop": 7.1 }, { "max_power": 300, "cop": 7 }, { "max_power": 400, "cop": 6.5 }, { "max_power": 500, "cop": 6 }, { "max_power": 600, "cop": 5.5 }, { "max_power": 750, "cop": 5 }, { "max_power": 1000, "cop": 4.5 }, { "max_power": 1250, "cop": 4 } ], "entity adjust heating curve": "input_number.stooklijn_verschuiving_day_ahead", "adjustment factor": 0.04 }, "battery": { "name": "Sessy", "entity actual level": "sensor.sessy_d6a3_state_of_charge", "capacity": 5.5, "upper limit": 100, "lower limit": 0, "optimal lower level": 0, "charge stages": [ {"power": 0.0, "efficiency": 1}, {"power": 60.0, "efficiency": 0.7}, {"power": 110.0, "efficiency": 0.758}, {"power": 220.0, "efficiency": 0.850}, {"power": 330.0, "efficiency": 0.892}, {"power": 440.0, "efficiency": 0.912}, {"power": 660.0, "efficiency": 0.933}, {"power": 880.0, "efficiency": 0.942}, {"power": 1100.0, "efficiency": 0.946}, {"power": 1320.0, "efficiency": 0.942}, {"power": 1540.0, "efficiency": 0.938}, {"power": 1760.0, "efficiency": 0.929}, {"power": 1980.0, "efficiency": 0.921}, {"power": 2200.0, "efficiency": 0.908} ], "discharge stages": [ {"power": 0.0, "efficiency": 1}, {"power": 60.0, "efficiency": 0.7}, {"power": 85.0, "efficiency": 0.735}, {"power": 170.0, "efficiency": 0.829}, {"power": 255.0, "efficiency": 0.882}, {"power": 340.0, "efficiency": 0.921}, {"power": 510.0, "efficiency": 0.943}, {"power": 680.0, "efficiency": 0.957}, {"power": 850.0, "efficiency": 0.957}, {"power": 1020.0, "efficiency": 0.953}, {"power": 1190.0, "efficiency": 0.943}, {"power": 1360.0, "efficiency": 0.936}, {"power": 1530.0, "efficiency": 0.929}, {"power": 1700.0, "efficiency": 0.925} ], "reduced hours": { }, "minimum power": 100, "dc_to_bat efficiency": 1, "bat_to_dc efficiency": 1, "cycle cost": 0.01, "entity set power feedin": "input_number.dao_sessy_d6a3_power_setpoint", "entity set operating mode": "input_select.dao_ess_d6a3_operating_mode", "entity stop inverter": "input_datetime.dao_stop_sessy_d6a3", "solar": [] }, "solar": [ { "name": "Dakkapel", "entity pv switch": "", "entities sensor": [ "sensor.sessy_solar" ], "tilt": 10, "orientation": 15, "capacity": 2.9, "yield": 0.005 }, { "name": "Schuur", "entity pv switch": "", "entities sensor": [ "sensor.kwh_meter_energy_export" ], "tilt": 15, "orientation": 15, "capacity": 0.8, "yield": 0.0014875 } ], "electric vehicle": [], "machines": [], "tibber": { "api_token": "!secret tibber_api_token" }, "report": { "entities grid consumption": [ "sensor.grid_consumption_low", "sensor.grid_consumption_high" ], "entities grid production": [ "sensor.grid_production_low", "sensor.grid_production_high" ], "entities solar production ac": [ "sensor.solaredge_woning_ac_energy_kwh" ], "entities solar production dc": [], "entities ev consumption": [ "sensor.laadpunt_total_energy" ], "entities wp consumption": [], "entities boiler consumption": [], "entities battery consumption": [ "sensor.ess_grid_consumption" ], "entities battery production": [ "sensor.ess_grid_production" ] }, "scheduler": { "1030": "get_meteo_data", "1255": "get_day_ahead_prices", "1355": "get_day_ahead_prices", "1455": "get_day_ahead_prices", "1554": "get_day_ahead_prices", "1630": "get_meteo_data", "1655": "get_day_ahead_prices", "2230": "get_meteo_data", "2359": "clean_data", "active": "true", "0430": "get_meteo_data", "xx00": "calc_optimum" } }
Alvast dank!
Jaren ‘30 rijtjeswoning, omgeving Utrecht, 100m2, redelijk tot goed geïsoleerd, Quatt mono sinds maart 2023, radiatoren met Heatboosters
Waar heb je die “entities sensor” bij je solar configuratie vandaan? Op WIKi heb ik die niet beschreven en ook ik docs.md staat die niet….eddieko33 schreef op zaterdag 4 oktober 2025 @ 13:09:
Ik probeer een Sessy batterij toe te voegen maar krijg de volgende melding:
[...]
JSON:
[...]
Iemand een idee waar dit spaak loopt? Ik heb het idee dat er iets is met regel 235, het "solar" gedeelte van de batterij maar kan er niet de vinger opleggen.
Alvast dank!
battery is een array, je mist blokhaakjes:eddieko33 schreef op zaterdag 4 oktober 2025 @ 13:09:
Ik probeer een Sessy batterij toe te voegen maar krijg de volgende melding:
[...]
JSON:
[...]
Iemand een idee waar dit spaak loopt? Ik heb het idee dat er iets is met regel 235, het "solar" gedeelte van de batterij maar kan er niet de vinger opleggen.
Alvast dank!
1
2
3
4
5
6
| "battery": [
{
"name": "Sessy",
...
}
], |
Bij manuele run zonder debug slaat hij de grafiek ook niet op:
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
| 2025-10-04 13:26:47 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2025.9.0
2025-10-04 13:26:47 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 04-10-2025 13:26:47
2025-10-04 13:26:47 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 04-10-2025 13:26:47 taak: calc_optimum
2025-10-04 13:26:47 info: Debug = False
2025-10-04 13:26:47 info: Baseload uit instellingen
2025-10-04 13:26:47 info: Start waarden:
uur tijd p_l p_t base pv_ac pv_dc
0 13 2025-10-04 13:00:00 0.142393 0.142393 0.62 0 1.821431
1 14 2025-10-04 14:00:00 0.137855 0.137855 0.62 0 6.653653
2 15 2025-10-04 15:00:00 0.137287 0.137287 0.62 0 8.641827
3 16 2025-10-04 16:00:00 0.140154 0.140154 0.62 0 4.788992
4 17 2025-10-04 17:00:00 0.142816 0.142816 1.20 0 2.686421
5 18 2025-10-04 18:00:00 0.144329 0.144329 0.82 0 0.061000
6 19 2025-10-04 19:00:00 0.149895 0.149895 0.82 0 0.000000
7 20 2025-10-04 20:00:00 0.145079 0.145079 0.82 0 0.000000
8 21 2025-10-04 21:00:00 0.142853 0.142853 0.82 0 0.000000
9 22 2025-10-04 22:00:00 0.142853 0.142853 0.62 0 0.000000
10 23 2025-10-04 23:00:00 0.142235 0.142235 0.62 0 0.000000
2025-10-04 13:26:47 info: No reduced hours applied for Accu
2025-10-04 13:26:47 info: Startwaarde SoC Accu: 23.0%
2025-10-04 13:26:47 info:
2025-10-04 13:26:47 info: Boiler niet aanwezig of staat uit, boiler wordt niet ingepland
2025-10-04 13:26:47 info: Instellingen voor laden van EV: Tesla Model 3
2025-10-04 13:26:47 info: Direct laden is uit
2025-10-04 13:26:47 info: Ampere Effic. Grid kW Accu kW
2025-10-04 13:26:47 info: 0.00 1.00 0.00 0.00
2025-10-04 13:26:47 info: 10.00 1.00 6.90 6.90
2025-10-04 13:26:47 info: 12.00 1.00 8.28 8.28
2025-10-04 13:26:47 info: 14.00 1.00 9.66 9.66
2025-10-04 13:26:47 info: 16.00 0.99 11.04 10.93
2025-10-04 13:26:47 info: Capaciteit accu: 75 kWh
2025-10-04 13:26:47 info: Maximaal laadvermogen: 11.04 kW
2025-10-04 13:26:47 info: Klaar met laden op: 04-10-2025 14:00:00
2025-10-04 13:26:47 info: Huidig laadniveau: 73.0 %
2025-10-04 13:26:47 info: Gewenst laadniveau:80.0 %
2025-10-04 13:26:47 info: Marge voor het laden: 0 %
2025-10-04 13:26:47 info: Locatie: home
2025-10-04 13:26:47 info: Ingeplugged:True
2025-10-04 13:26:47 info: Benodigde energie: 5.25 kWh
2025-10-04 13:26:47 info: Tijd nodig om te laden: 0.48 uur
2025-10-04 13:26:47 info: Afgerond naar hele uren: 1
2025-10-04 13:26:47 info: Stand laden schakelaar: off
2025-10-04 13:26:47 info: Stand aantal ampere laden: 0.0 A
2025-10-04 13:26:47 info: Opladen wordt ingepland tussen 2025-10-04 13:26:47 en 2025-10-04 14:00:00
2025-10-04 13:26:47 info: Instellingen voor laden van EV: Kia EV6
2025-10-04 13:26:47 info: Direct laden is uit
2025-10-04 13:26:47 info: Ampere Effic. Grid kW Accu kW
2025-10-04 13:26:47 info: 0.00 1.00 0.00 0.00
2025-10-04 13:26:47 info: 10.00 1.00 6.90 6.90
2025-10-04 13:26:47 info: 12.00 1.00 8.28 8.28
2025-10-04 13:26:47 info: 14.00 1.00 9.66 9.66
2025-10-04 13:26:47 info: 16.00 0.99 11.04 10.93
2025-10-04 13:26:47 info: Capaciteit accu: 77 kWh
2025-10-04 13:26:47 info: Maximaal laadvermogen: 11.04 kW
2025-10-04 13:26:47 info: Klaar met laden op: 01-10-2025 06:00:25
2025-10-04 13:26:47 info: Huidig laadniveau: 53.0 %
2025-10-04 13:26:47 info: Gewenst laadniveau:100.0 %
2025-10-04 13:26:47 info: Marge voor het laden: 0 %
2025-10-04 13:26:47 info: Locatie: home
2025-10-04 13:26:47 info: Ingeplugged:True
2025-10-04 13:26:47 info: Benodigde energie: 0 kWh
2025-10-04 13:26:47 info: Tijd nodig om te laden: 0.00 uur
2025-10-04 13:26:47 info: Afgerond naar hele uren: 0
2025-10-04 13:26:47 info: Stand laden schakelaar: off
2025-10-04 13:26:47 info: Stand aantal ampere laden: 0.0 A
2025-10-04 13:26:47 info: Opladen wordt niet ingepland, omdat opgegeven tijdstip (2025-10-01 06:00:25) is verouderd.
2025-10-04 13:26:47 info: Warmtepomp niet aanwezig of enabled - warmtepomp wordt niet ingepland
2025-10-04 13:26:47 waarschuwing: Geen oplossing voor: minimize cost |
Telsa is aangesloten en home, dat geeft DAO ook aan. Hij plant het laden in, maar zet de helpers om te laden niet aan in HomeAssistant. Iemand enig idee waarom?
Full Electric | 2x Deye 12KSG04LP3 met 1.680Ah LFP 51,2V (4x Seplos Mason 280, 2x Seplos vertical 280) | 23,3 kWp PV
Hij vindt geen oplossing voor "minimize cost".sMoKeFiSh schreef op zaterdag 4 oktober 2025 @ 13:31:
Ineens pushed DAO geen settings door naar de helpers in HA:
Bij manuele run zonder debug slaat hij de grafiek ook niet op:
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 722025-10-04 13:26:47 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2025.9.0 2025-10-04 13:26:47 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 04-10-2025 13:26:47 2025-10-04 13:26:47 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 04-10-2025 13:26:47 taak: calc_optimum 2025-10-04 13:26:47 info: Debug = False 2025-10-04 13:26:47 info: Baseload uit instellingen 2025-10-04 13:26:47 info: Start waarden: uur tijd p_l p_t base pv_ac pv_dc 0 13 2025-10-04 13:00:00 0.142393 0.142393 0.62 0 1.821431 1 14 2025-10-04 14:00:00 0.137855 0.137855 0.62 0 6.653653 2 15 2025-10-04 15:00:00 0.137287 0.137287 0.62 0 8.641827 3 16 2025-10-04 16:00:00 0.140154 0.140154 0.62 0 4.788992 4 17 2025-10-04 17:00:00 0.142816 0.142816 1.20 0 2.686421 5 18 2025-10-04 18:00:00 0.144329 0.144329 0.82 0 0.061000 6 19 2025-10-04 19:00:00 0.149895 0.149895 0.82 0 0.000000 7 20 2025-10-04 20:00:00 0.145079 0.145079 0.82 0 0.000000 8 21 2025-10-04 21:00:00 0.142853 0.142853 0.82 0 0.000000 9 22 2025-10-04 22:00:00 0.142853 0.142853 0.62 0 0.000000 10 23 2025-10-04 23:00:00 0.142235 0.142235 0.62 0 0.000000 2025-10-04 13:26:47 info: No reduced hours applied for Accu 2025-10-04 13:26:47 info: Startwaarde SoC Accu: 23.0% 2025-10-04 13:26:47 info: 2025-10-04 13:26:47 info: Boiler niet aanwezig of staat uit, boiler wordt niet ingepland 2025-10-04 13:26:47 info: Instellingen voor laden van EV: Tesla Model 3 2025-10-04 13:26:47 info: Direct laden is uit 2025-10-04 13:26:47 info: Ampere Effic. Grid kW Accu kW 2025-10-04 13:26:47 info: 0.00 1.00 0.00 0.00 2025-10-04 13:26:47 info: 10.00 1.00 6.90 6.90 2025-10-04 13:26:47 info: 12.00 1.00 8.28 8.28 2025-10-04 13:26:47 info: 14.00 1.00 9.66 9.66 2025-10-04 13:26:47 info: 16.00 0.99 11.04 10.93 2025-10-04 13:26:47 info: Capaciteit accu: 75 kWh 2025-10-04 13:26:47 info: Maximaal laadvermogen: 11.04 kW 2025-10-04 13:26:47 info: Klaar met laden op: 04-10-2025 14:00:00 2025-10-04 13:26:47 info: Huidig laadniveau: 73.0 % 2025-10-04 13:26:47 info: Gewenst laadniveau:80.0 % 2025-10-04 13:26:47 info: Marge voor het laden: 0 % 2025-10-04 13:26:47 info: Locatie: home 2025-10-04 13:26:47 info: Ingeplugged:True 2025-10-04 13:26:47 info: Benodigde energie: 5.25 kWh 2025-10-04 13:26:47 info: Tijd nodig om te laden: 0.48 uur 2025-10-04 13:26:47 info: Afgerond naar hele uren: 1 2025-10-04 13:26:47 info: Stand laden schakelaar: off 2025-10-04 13:26:47 info: Stand aantal ampere laden: 0.0 A 2025-10-04 13:26:47 info: Opladen wordt ingepland tussen 2025-10-04 13:26:47 en 2025-10-04 14:00:00 2025-10-04 13:26:47 info: Instellingen voor laden van EV: Kia EV6 2025-10-04 13:26:47 info: Direct laden is uit 2025-10-04 13:26:47 info: Ampere Effic. Grid kW Accu kW 2025-10-04 13:26:47 info: 0.00 1.00 0.00 0.00 2025-10-04 13:26:47 info: 10.00 1.00 6.90 6.90 2025-10-04 13:26:47 info: 12.00 1.00 8.28 8.28 2025-10-04 13:26:47 info: 14.00 1.00 9.66 9.66 2025-10-04 13:26:47 info: 16.00 0.99 11.04 10.93 2025-10-04 13:26:47 info: Capaciteit accu: 77 kWh 2025-10-04 13:26:47 info: Maximaal laadvermogen: 11.04 kW 2025-10-04 13:26:47 info: Klaar met laden op: 01-10-2025 06:00:25 2025-10-04 13:26:47 info: Huidig laadniveau: 53.0 % 2025-10-04 13:26:47 info: Gewenst laadniveau:100.0 % 2025-10-04 13:26:47 info: Marge voor het laden: 0 % 2025-10-04 13:26:47 info: Locatie: home 2025-10-04 13:26:47 info: Ingeplugged:True 2025-10-04 13:26:47 info: Benodigde energie: 0 kWh 2025-10-04 13:26:47 info: Tijd nodig om te laden: 0.00 uur 2025-10-04 13:26:47 info: Afgerond naar hele uren: 0 2025-10-04 13:26:47 info: Stand laden schakelaar: off 2025-10-04 13:26:47 info: Stand aantal ampere laden: 0.0 A 2025-10-04 13:26:47 info: Opladen wordt niet ingepland, omdat opgegeven tijdstip (2025-10-01 06:00:25) is verouderd. 2025-10-04 13:26:47 info: Warmtepomp niet aanwezig of enabled - warmtepomp wordt niet ingepland 2025-10-04 13:26:47 waarschuwing: Geen oplossing voor: minimize cost
Telsa is aangesloten en home, dat geeft DAO ook aan. Hij plant het laden in, maar zet de helpers om te laden niet aan in HomeAssistant. Iemand enig idee waarom?
Heb je iets aan je settings veranderd waardoor het onmogelijk is geworden om een oplossing te berekenen.
Beste is: stap voor stap dingen uit zetten tot ie weer rekent en dan stap voor stap weer. Waar hij fout gaat moeten je gaan zoeken.
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Ik heb afgelopen 2 maanden geen wijzigingen gedaan in m'n DAO config. Ik heb gisteren toevallig 2025.10.3 geinstalleerd, dacht dat het daardoor kwam. Maar een revert naar 2025.9 geeft precies hetzelfde probleem.KC27 schreef op zaterdag 4 oktober 2025 @ 13:41:
[...]
Hij vindt geen oplossing voor "minimize cost".
Heb je iets aan je settings veranderd waardoor het onmogelijk is geworden om een oplossing te berekenen.
Beste is: stap voor stap dingen uit zetten tot ie weer rekent en dan stap voor stap weer. Waar hij fout gaat moeten je gaan zoeken.
Geen idee waar ik nu moet gaan zoeken om het probleem te vinden.
Full Electric | 2x Deye 12KSG04LP3 met 1.680Ah LFP 51,2V (4x Seplos Mason 280, 2x Seplos vertical 280) | 23,3 kWp PV
Zou de grafiek ook iets anders kunnen?
Ik denk dat je de staafgrafiek van de pv opwekking beide keren gelijk moet houden.
En dan de levering er boven op.
De geoptimaliseerde grafiek lijkt het mijn inziens correct weer te geven.
Eens?
Die heb ik uit "options_example.json" op Github overgenomen.Torch1969 schreef op zaterdag 4 oktober 2025 @ 13:23:
[...]
Waar heb je die “entities sensor” bij je solar configuratie vandaan? Op WIKi heb ik die niet beschreven en ook ik docs.md staat die niet….
Ik ben hier niet 100% in thuis, veel is trial&error.
Dank, dit was de fout!simnet schreef op zaterdag 4 oktober 2025 @ 13:24:
[...]
battery is een array, je mist blokhaakjes:
code:
1 2 3 4 5 6"battery": [ { "name": "Sessy", ... } ],
Jaren ‘30 rijtjeswoning, omgeving Utrecht, 100m2, redelijk tot goed geïsoleerd, Quatt mono sinds maart 2023, radiatoren met Heatboosters
Interessante suggestie:Hedzie schreef op zaterdag 4 oktober 2025 @ 14:02:
@KC27
Zou de grafiek ook iets anders kunnen?
Ik denk dat je de staafgrafiek van de pv opwekking beide keren gelijk moet houden.
En dan de levering er boven op.
De geoptimaliseerde grafiek lijkt het mijn inziens correct weer te geven.
Eens?
[Afbeelding]
- eerst de productie en de verbruiken die vastliggen
- dan de productie en de verbruiken van de accu('s)
- tenslotte de inkoop (erboven op) of teruglevering (er onder tegenaan)
- En dat dan zowel in het eerste als het tweede plaatje.
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Ik denk dat het bij je Tesla zit:sMoKeFiSh schreef op zaterdag 4 oktober 2025 @ 13:58:
[...]
Ik heb afgelopen 2 maanden geen wijzigingen gedaan in m'n DAO config. Ik heb gisteren toevallig 2025.10.3 geinstalleerd, dacht dat het daardoor kwam. Maar een revert naar 2025.9 geeft precies hetzelfde probleem.
Geen idee waar ik nu moet gaan zoeken om het probleem te vinden.
- Je doet de berekening om 13:29
- Hij moet drie kwartier laden
- Hij moet om 14:00 uur klaar zijn.
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Ik heb ook zonnepanelen die los staan van de accu. Dat betekent dat mijn zonnestroom alleen in de accu komt als de accu op "laden" wordt gezet. Ik heb DAO standaard op "minimize cost" staan. Dat gaat vaak wel goed, maar ik heb het gevoel dat het resultaat vandaag niet logisch is. De reden: de stroomprijs is de hele dag zo laag en ook zonder variatie dat er geen laad- en ontlaadcycli worden gevonden. De accu is gisteravond leeg gemaakt en is dus nog steeds leeg. Echter, mijn zonnepanelen produceren tussen de buien door best nog wel een beetje energie. Dat wordt nu dus het net opgestuurd, tegen 0 opbrengst. In dit soort situaties kan dat toch veel beter in mijn accu landen?
Ik heb een optie voor "grid balancing" voor de accu en die is ook gekoppeld aan DAO. Dat zou het automatisch kunnen oplossen. Echter, die optie wordt door DAO alleen ingezet als ik voor "minimize consumption" zou kiezen.
Maak ik een denkfout?
Als je teruglevering niks opbrengt (omdat je al meer hebt teruggeleverd dan afgenomen), kun je twee dingen:Hvdort schreef op zaterdag 4 oktober 2025 @ 15:22:
Op het gevaar af dat ik iets opbreng wat al eerder benoemd is (ik heb het tot nu toe niet kunnen vinden):
Ik heb ook zonnepanelen die los staan van de accu. Dat betekent dat mijn zonnestroom alleen in de accu komt als de accu op "laden" wordt gezet. Ik heb DAO standaard op "minimize cost" staan. Dat gaat vaak wel goed, maar ik heb het gevoel dat het resultaat vandaag niet logisch is. De reden: de stroomprijs is de hele dag zo laag en ook zonder variatie dat er geen laad- en ontlaadcycli worden gevonden. De accu is gisteravond leeg gemaakt en is dus nog steeds leeg. Echter, mijn zonnepanelen produceren tussen de buien door best nog wel een beetje energie. Dat wordt nu dus het net opgestuurd, tegen 0 opbrengst. In dit soort situaties kan dat toch veel beter in mijn accu landen?
Ik heb een optie voor "grid balancing" voor de accu en die is ook gekoppeld aan DAO. Dat zou het automatisch kunnen oplossen. Echter, die optie wordt door DAO alleen ingezet als ik voor "minimize consumption" zou kiezen.
Maak ik een denkfout?
- zet salderen op false of
- zet energytax production op 0.0
Dan zal hij wel goed rekenen en aansturen.
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Ik heb het niet goed uitgelegd denk ik. Het gaat specifiek om een situatie zoals vandaag, waarbij de stroomprijs het hele etmaal zo goed als 0 is (behalve de belasting). Gedurende deze periode levert teruglevering dus niks op, dus dacht ik dat het dan beter is om het in de accu te stoppen. Dat gebeurt automatisch met de panelen die op dc gekoppeld zijn op de hybride omvormer van de accu maar dus niet voor de andere panelen die hun eigen omvormer hebben (wat oudere installatie met dunnefilm panelen met speciale optimizers van SolarEdge).KC27 schreef op zaterdag 4 oktober 2025 @ 15:44:
[...]
Als je teruglevering niks opbrengt (omdat je al meer hebt teruggeleverd dan afgenomen), kun je twee dingen:
- zet salderen op false of
- zet energytax production op 0.0
Dan zal hij wel goed rekenen en aansturen.
Ik denk dat ik het ook met een automation kan oplossen, dus zoiets als: de stroomprijs laag is, de opbrengst van de solaredge hoger dan een drempelwaarde, de soc minder dan 80% en geen sturing vanuit DAO -> accu toch laten laden cq. Balanceren.
@KC27tonvanboven schreef op maandag 29 september 2025 @ 23:00:
Nog een kleine aanvulling op de inrichting van de scheduler; zorg er voor dat er op een kwartier geen andere taak loopt. In de configuratie van @Skevdude zie je bijvoorbeeld staan dat op 2245 de meteo data opgehaald moet worden. Verander die tijd dus naar iets anders.
kan hierop een melding komen dat wanneer je meerdere schedulers op hetzelfde tijdstip hebt ingesteld, DAO met een voorstel komt deze tijd te veranderen?
Gasloos 2019 + WP Panasonic H-serie 7kW + 300 liter boilervat + PV 12.415Wp + Home Assistant + Hyundai Ioniq 6 First Edition + Zaptec laadpaal
@KC27itavero schreef op vrijdag 3 oktober 2025 @ 15:50:
De voorspelling doet vermoeden dat DAO een rustig weekje tegemoet gaat.
[Afbeelding]
Is het een idee dat je een voor een paar dagen vooruit de verwachtingen van https://energie.theoxygent.nl/ overneemt en wanneer de 24 uur prijzen definitief zijn, deze 24 uur prijzen de waarden van https://energie.theoxygent.nl/ overschrijft en gebruikt voor de berekeningen?
Gasloos 2019 + WP Panasonic H-serie 7kW + 300 liter boilervat + PV 12.415Wp + Home Assistant + Hyundai Ioniq 6 First Edition + Zaptec laadpaal
Je kunt het ook zo zien: het laden van de accu kost energie (vanwege efficiency verlies). Zolang er in de periode voor zover de prijzen bekend zijn geen mogelijkheid is om de energie weer voor een hogere prijs te ontladen, kost het laden van de accu alleen maar geld, dus voldoet niet aan “minimize cost”. Realiseer je dat DAO een wiskundige formule is, geen denkend wezen die weet dat de prijs alweer omhoog gaat. Het gaat er dus niet om dat terugleveren bijna niets oplevert (tenzij je de instellingen hebt zoals door kc27 is aangegeven) het gaat erom dat het laden ontladen van de accu meer kost dan dat niet doen.Hvdort schreef op zaterdag 4 oktober 2025 @ 19:19:
[...]
Ik heb het niet goed uitgelegd denk ik. Het gaat specifiek om een situatie zoals vandaag, waarbij de stroomprijs het hele etmaal zo goed als 0 is (behalve de belasting). Gedurende deze periode levert teruglevering dus niks op, dus dacht ik dat het dan beter is om het in de accu te stoppen. Dat gebeurt automatisch met de panelen die op dc gekoppeld zijn op de hybride omvormer van de accu maar dus niet voor de andere panelen die hun eigen omvormer hebben (wat oudere installatie met dunnefilm panelen met speciale optimizers van SolarEdge).
Ik denk dat ik het ook met een automation kan oplossen, dus zoiets als: de stroomprijs laag is, de opbrengst van de solaredge hoger dan een drempelwaarde, de soc minder dan 80% en geen sturing vanuit DAO -> accu toch laten laden cq. Balanceren.
Toen kwamen vanmiddag de prijzen tot morgenavond 00:00. Ook dan de hele tijd bijna dezelfde prijs met te weinig variatie om met winst de energie in een accu te ontladen. Pas morgenavond gaat de prijs omhoog. Omdat de prijzen morgenmiddag net wat lager zijn, gaat dao dan pas het laden van de accu inplannen.
Let wel even op de mededeling onderaan die website:hemertje schreef op zaterdag 4 oktober 2025 @ 20:26:
[...]
@KC27
Is het een idee dat je een voor een paar dagen vooruit de verwachtingen van https://energie.theoxygent.nl/ overneemt en wanneer de 24 uur prijzen definitief zijn, deze 24 uur prijzen de waarden van https://energie.theoxygent.nl/ overschrijft en gebruikt voor de berekeningen?
Volgens mij is de maker van die site inmiddels ook verhuisd naar Nieuw-Zeeland (als ik het goed gelezen heb), dus ik weet niet hoeveel moeite hij hier nog aan gaat steken.De gegevens op deze website mogen zonder toestemming niet verspreid of verwerkt worden. De data is aan verandering onderhevig en daarom niet geschikt om op te nemen in externe toepassingen. De data is as-is, dat wil zeggen dat zowel de bekende stroomprijzen als de voorspellingen fouten kunnen bevatten en dat het verstandig is om altijd ter controle informatie van je energieleverancier te raadplegen.
Ik heb helaas al te veel hobby projectjes om er een alternatief voor te gaan maken, maar alle historische data beschikbaar om een relevante dataset op te bouwen (denk aan metingen van KNMI, historische energieprijzen, wanneer bepaalde feestdagen vielen in Europa, ...).
Hierin zijn m.n. in de docker-file en het opstart-script veel wijzigingen doorgevoerd.
Met de onmisbare hulp van @simnet zijn we overgestapt op nieuwe up-to-date gebuilde binaries voor de amd64- en de aarch64-processoren. Deze binaries worden gebruikt tijdens het optimalisatie-proces.
Bovendien bieden we de faciliteit om redelijk eenvoudig je eigen binary specifiek voor de kwaliteiten van jouw processor te builden.
Wij verwachten dat door deze twee verbeteringen de rekentijd (die bij sommige nog te lang is) aanzienlijk kan worden verkort.
Dit werkt allemaal hetzelfde voor mensen met een "losse" container en voor gebruikers van de HA-addon.
Gebruikmakend van deze gelegenheid hebben we nog wat zaken geactualiseerd:
- de base image is nu Debian 13 (Trixie), de laatste stabiele versie
- de python versie 3.13
Zeer binnenkort verschijnt hier een korte handleiding hoe je zelf je eigen specifieke binary kunt bouwen
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Korte handleiding voor het zelf builden van je eigen binaries (vanaf versie 2025.10.4).
Stap 1: toegang tot je addon of je conainer
Ten eerste moet je een "shell" (commandline) in je container zien te krijgen.Voor mensen die hun eigen "losse" container builden, is dat voor iedereen verschillend en waarschijnlijk "gesneden" koek.
Voor gebruikers met een HA-addon is het waarschijnlijk iets moeilijker. Hier volgen de stappen die je moet volgen met een HA-addon.
Doe dit alleen als je weet wat je doet. Je kunt hiermee je HA-installatie om zeep helpen!
- Installeer de addon "Advanced SSH en webterminal"
- Zet de "beschermingsmodus" uit op de informatiepagina
- Zet "Aan zijbalk toevoegen" aan, er verschijn een extra regel in de zijbalk met "Terminal"
- Vul op de configuratiepagina een gebruikersnaam en wachtwoord in bij "ssh" (dan kun evt ook met een commanline vanaf je eigen os inloggen in HA)
- Herstart de "Advanced SSH en webterminal" addon.
:strip_exif()/f/image/tVBwmflbdsLYBu6oDmgzBVr3.png?f=user_large)
Voor toegang tot je addon voer je een van de volgende commando's uit
Voor de test-addon van DAO:
1
| docker exec -it addon_94e386ba_day_ahead_opt-testing bash |
Voor de productie-addon van DAO:
1
| docker exec -it addon_94e386ba_day_ahead_opt bash |
Stap 2: Binaries compileren
Zit je eenmaal in de de addon met een commandline.Ga dan (als je daar nog niet was) naar de directory
1
| "~/dao/prog~ |
en geef daar het volgende commando:
1
| bash ./build_miplib.sh |
Je zult nu een tijdje moeten wachten: op een RPi5 ca 10 minuten, op RPi4 reken op 45 minuten wachttijd.
Als het compileren klaar is verschijnt weer de commandline prompt.
De nieuwe binaries zijn dan geïnstalleerd en een kopie daarvan is gekopieerd naar /config/miplib.
Bij de installatie van een update kijkt het installatie programma of er een map miplib in je config staat en zoja dan zal deze worden gekopieerd naar je prog-directory.
Je bent nu klaar en je kunt hopelijk genieten van een sneller rekenproces.
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Nog voordeel te behalen als ik dit doe t.o.v. het eerder door @simnet gedeelde script en ENV variable wijziging die ik al had gedaan?KC27 schreef op zondag 5 oktober 2025 @ 10:58:Korte handleiding voor het zelf builden van je eigen binaries (vanaf versie 2025.10.4).
Stap 1: toegang tot je addon of je conainer
Ten eerste moet je een "shell" (commandline) in je container zien te krijgen.
Voor mensen die hun eigen "losse" container builden, is dat voor iedereen verschillend en waarschijnlijk "gesneden" koek.
Voor gebruikers met een HA-addon is het waarschijnlijk iets moeilijker. Hier volgen de stappen die je moet volgen met een HA-addon.
Doe dit alleen als je weet wat je doet. Je kunt hiermee je HA-installatie om zeep helpen!Als je nu op terminal drukt in de linker zijbalk krijg je een terminal/commandline in HA:
- Installeer de addon "Advanced SSH en webterminal"
- Zet de "beschermingsmodus" uit op de informatiepagina
- Zet "Aan zijbalk toevoegen" aan, er verschijn een extra regel in de zijbalk met "Terminal"
- Vul op de configuratiepagina een gebruikersnaam en wachtwoord in bij "ssh" (dan kun evt ook met een commanline vanaf je eigen os inloggen in HA)
- Herstart de "Advanced SSH en webterminal" addon.
[Afbeelding]
Voor toegang tot je addon voer je een van de volgende commando's uit
Voor de test-addon van DAO:
code:
1 docker exec -it addon_94e386ba_day_ahead_opt-testing bash
Voor de productie-addon van DAO:
code:
1 docker exec -it addon_94e386ba_day_ahead_opt bashStap 2: Binaries compileren
Zit je eenmaal in de de addon met een commandline.
Ga dan (als je daar nog niet was) naar de directorycode:
1 "~/dao/prog~
en geef daar het volgende commando:code:
1 bash ./build_miplib.sh
Je zult nu een tijdje moeten wachten: op een RPi5 ca 10 minuten, op RPi4 reken op 45 minuten wachttijd.
Als het compileren klaar is verschijnt weer de commandline prompt.
De nieuwe binaries zijn dan geïnstalleerd en een kopie daarvan is gekopieerd naar /config/miplib.
Bij de installatie van een update kijkt het installatie programma of er een map miplib in je config staat en zoja dan zal deze worden gekopieerd naar je prog-directory.
Je bent nu klaar en je kunt hopelijk genieten van een sneller rekenproces.
1x Venus-E v153 +LilyGo HA, CT003 V117 | 5040Wp ZO + 4200Wp NW | Tibber, 3x25A, Easee Charge Lite | EV 98kWh
Ja, dit is een meer generiek manier en het script doet nog wat extra optimalisaties die er eerder niet in zaten.Mirabis schreef op zondag 5 oktober 2025 @ 14:52:
[...]
Nog voordeel te behalen als ik dit doe t.o.v. het eerder door @simnet gedeelde script en ENV variable wijziging die ik al had gedaan?
Deze build_miplib.sh kunnen we ook beter supporten.
Je kunt in jouw geval ook de lib files copieren naar de /config directory zodat je de /config/miplib/lib/ plek hebt staan zodat de library /config/miplib/lib/libCbc.so gevonden kan worden als de container start.
Edit: de base image is ook gewijzigd naar debian in de tussentijd. Het zou kunnen dat dit invloed heeft.
[ Voor 7% gewijzigd door simnet op 05-10-2025 15:27 ]
Had eerder vandaag image version aangepast en daarna werkte het niet meer. Ik zal het oude ff weggooien en gewoon de laatste release en handleiding volgensimnet schreef op zondag 5 oktober 2025 @ 15:23:
[...]
Ja, dit is een meer generiek manier en het script doet nog wat extra optimalisaties die er eerder niet in zaten.
Deze build_miplib.sh kunnen we ook beter supporten.
Je kunt in jouw geval ook de lib files copieren naar de /config directory zodat je de /config/miplib/lib/ plek hebt staan zodat de library /config/miplib/lib/libCbc.so gevonden kan worden als de container start.
Edit: de base image is ook gewijzigd naar debian in de tussentijd. Het zou kunnen dat dit invloed heeft.
1x Venus-E v153 +LilyGo HA, CT003 V117 | 5040Wp ZO + 4200Wp NW | Tibber, 3x25A, Easee Charge Lite | EV 98kWh
Gaat het nu goed met de kwartier instelling irt het opwarmen van de boiler?
15.30:
DAO berekend dat boiler moet opwarmen.
Boiler wordt opgewarmd.
Als deze eenmaal aan het opwarmen is, dan stop deze niet eerder dan dat de setpoint is gehaald.
/f/image/YXQBK48SSXXulwVE6HAy1DDq.png?f=fotoalbum_large)
15.45:
DAO berekend dat boiler om 16.15 opgewarmd moet worden.
Echter boiler is al aan het opwarmen.
/f/image/3xmjN9rQ8n9IxRqtK1JP3uwS.png?f=fotoalbum_large)
16:00:
DAO berekend dat de boiler om 16.45 opgewarmd moet worden, terwijl de prijs dan ongunstiger is/wordt.
/f/image/4fKhDaeMbHtUZhslj2YihJTw.png?f=fotoalbum_large)
Dit komt waarschijnlijk omdat de actuele boilertemp inmiddels al is verhoogd.
Ik heb een aantal artikelen gevonden over Multiple Regression Machine Learning die hiervoor gebruikt kunnen worden. Zelf een onderzoeks repo op github die het al bijna helemaal heeft uitgewerkt:
https://github.com/Abhayk...on-using-Machine-Learning
hier kant en klaar wat ik begrijp?simnet schreef op zondag 5 oktober 2025 @ 16:29:
Voor mijn volgende projectje ga ik eens kijken naar prijsvoorspellingen.
Ik heb een aantal artikelen gevonden over Multiple Regression Machine Learning die hiervoor gebruikt kunnen worden. Zelf een onderzoeks repo op github die het al bijna helemaal heeft uitgewerkt:
https://github.com/Abhayk...on-using-Machine-Learning
Yes, there are open source projects and datasets specifically targeting energy price prediction for the EU electricity market using machine learning:
### Notable Open Source Projects with EU Market Focus
- **PriceFM:** A cutting-edge foundation model for probabilistic electricity price forecasting across 24 European countries (38 regions) covering 2022-2025. It incorporates graph neural networks to capture spatial interdependencies among interconnected EU markets and supports multi-region, multi-timestep probabilistic forecasts. The dataset and code are openly released for research and operational use.[5]
- **StableUnstable Electricity Price Forecasting:** An open-source project focused on the Portuguese electricity market with several AI techniques implemented for hourly and daily price forecasting, including statistical, ML, and deep learning methods. Though specific to Portugal, it is a good example of an EU market-focused open dataset and framework.[3]
- **Research-based Models Leveraging EU Market Integration:** Academic studies and open-source implementations often use publicly available European market data (e.g., day-ahead prices, load, cross-border flows) across multiple countries to enhance forecasting accuracy by modeling market integration effects. These efforts often provide code or modeling frameworks for various EU markets, notably in the Netherlands, Germany, and Iberian Peninsula countries.[1]
### Available European Market Datasets for Open Research Use
- The PriceFM dataset (2022-2025) covering most major EU markets including regional prices, load forecasts, and renewable generation forecasts.[5]
- Public EU transmission system operators (TSO) data portals release detailed market, grid, and price data usable for ML development.
- Other academic and industry portals share historical day-ahead and intraday price datasets across European zonal markets.[1]
These resources provide practical, extensible machine learning frameworks and extensive datasets targeted specifically at electricity price forecasting in the European integrated power market.[3][1][5]
[1](https://research.tudelft....of_Market_Integration.pdf)
[2](https://www.sciencedirect...cle/pii/S0360544224026513)
[3](https://github.com/lias-l...ectricitypriceforecasting)
[4](https://publications.jrc....pository/handle/JRC138982)
[5](https://arxiv.org/html/2508.04875v1)
[6](https://www.enerdata.net/...ctricity-prices-tool.html)
[7](https://ember-energy.org/...tricity-prices-and-costs/)
[8](https://www.sciencedirect...cle/pii/S0140988324000513)
[9](https://energy-charts.info)
There are actively maintained open source machine learning projects specifically focused on electricity price prediction for the EU market, leveraging European market data and addressing regional trading complexities.[1][2]
### EU-Focused Open Source ML Projects
- **OpenSTEF (LF Energy):**
- Designed for European power markets, OpenSTEF delivers automated forecasting for both load and electricity prices across EU grid zones.[1]
- Integrates data from European Transmission System Operators (TSOs) and is tailored for the market structure, regulatory environment, and renewable integration in the EU.[1]
- Supports real-time operation and can be customized for market-specific needs such as day-ahead, intraday, and balancing price predictions.[1]
- **PriceFM (runyao-yu/PriceFM):**
- Provides state-of-the-art probabilistic forecasts for prices across interconnected European electricity markets, including features like multi-region and multi-timestep prediction for the day-ahead and intraday markets.[2]
- Releases the largest open dataset for EU electricity pricing (spanning 2022-2025), ensuring relevance to current market trends and structures.[2]
- Uses advanced graph-based neural network models, reflecting the interconnected nature of EU trading zones.[2]
These platforms allow organizations, researchers, and hobbyists to deploy robust machine learning models for electricity price forecasting in the EU market, utilizing up-to-date data and market-specific algorithms for high accuracy and adaptability.For the EU electricity market, there are open source ML projects specifically aimed at energy price prediction that use European market data and address the unique dynamics of regional price zones.[2][1]
- **OpenSTEF** is designed for European operators and supports day-ahead and short-term load/price forecasting—using weather, market, and grid data common in the EU. It is actively maintained by LF Energy and integrates well with the structure of European power exchanges.[1]
- **PriceFM** is built for multi-region simulation across interconnected European electricity markets and provides probabilistic price forecasting—releasing datasets from European exchanges spanning years 2022–2025. It leverages graph-based neural networks suited to the complexity of EU zone trading.[2]
Both projects are suitable for practical deployment or research in the European context, offering extensible code, frequent updates, and support for market-specific challenges such as renewable integration and cross-border price formation.[1][2]
[1](https://lfenergy.org/projects/openstef/)
[2](https://arxiv.org/html/2508.04875v1)
Gasloos 2019 + WP Panasonic H-serie 7kW + 300 liter boilervat + PV 12.415Wp + Home Assistant + Hyundai Ioniq 6 First Edition + Zaptec laadpaal
Ik wil graag meedenken, maar dat kan alleen als ik je boiler settings weet, de actuele boiler temperatuur, de ingestelde hysterese enz.Hedzie schreef op zondag 5 oktober 2025 @ 16:28:
@KC27
Gaat het nu goed met de kwartier instelling irt het opwarmen van de boiler?
15.30:
DAO berekend dat boiler moet opwarmen.
Boiler wordt opgewarmd.
Als deze eenmaal aan het opwarmen is, dan stop deze niet eerder dan dat de setpoint is gehaald.
[Afbeelding]
15.45:
DAO berekend dat boiler om 16.15 opgewarmd moet worden.
Echter boiler is al aan het opwarmen.
[Afbeelding]
16:00:
DAO berekend dat de boiler om 16.45 opgewarmd moet worden, terwijl de prijs dan ongunstiger is/wordt.
[Afbeelding]
Dit komt waarschijnlijk omdat de actuele boilertemp inmiddels al is verhoogd.
Graag wat meer info dus?
Overigens: bij mij rekent ie perfect met kwartier instelling:
[ Voor 11% gewijzigd door KC27 op 05-10-2025 17:44 ]
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
volgens mij had @KC27 toestemming gekregen laatst?itavero schreef op zaterdag 4 oktober 2025 @ 21:32:
[...]
Let wel even op de mededeling onderaan die website:
[...]
Volgens mij is de maker van die site inmiddels ook verhuisd naar Nieuw-Zeeland (als ik het goed gelezen heb), dus ik weet niet hoeveel moeite hij hier nog aan gaat steken.
Ik heb helaas al te veel hobby projectjes om er een alternatief voor te gaan maken, maar alle historische data beschikbaar om een relevante dataset op te bouwen (denk aan metingen van KNMI, historische energieprijzen, wanneer bepaalde feestdagen vielen in Europa, ...).
Gasloos 2019 + WP Panasonic H-serie 7kW + 300 liter boilervat + PV 12.415Wp + Home Assistant + Hyundai Ioniq 6 First Edition + Zaptec laadpaal
Nee, helaas. Wel gevraagd maar nooit een reactie gekregen.hemertje schreef op zondag 5 oktober 2025 @ 17:39:
[...]
volgens mij had @KC27 toestemming gekregen laatst?
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
ah, jammer, dan kan @simnet aan de bakKC27 schreef op zondag 5 oktober 2025 @ 17:40:
[...]
Nee, helaas. Wel gevraagd maar nooit een reactie gekregen.
Gasloos 2019 + WP Panasonic H-serie 7kW + 300 liter boilervat + PV 12.415Wp + Home Assistant + Hyundai Ioniq 6 First Edition + Zaptec laadpaal
Ik zie het namelijk bij sommige gebruikers het wel staan en bij sommige niet.
Ik gebruik "minimale consumptie"KC27 schreef op zondag 5 oktober 2025 @ 17:38:
[...]
Ik wil graag meedenken, maar dat kan alleen als ik je boiler settings weet, de actuele boiler temperatuur, de ingestelde hysterese enz.
Graag wat meer info dus?
Overigens: bij mij rekent ie perfect met kwartier instelling:
[Afbeelding]
de log van 15:30.
Boiler settings: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 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 6022025-10-05 15:30:00 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2025.10.3 2025-10-05 15:30:00 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 05-10-2025 15:30:00 2025-10-05 15:30:00 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 05-10-2025 15:30:00 taak: calc_optimum 2025-10-05 15:30:00 info: Debug = False 2025-10-05 15:30:00 info: Baseload uit instellingen 2025-10-05 15:30:00 info: Start waarden: uur tijd p_l p_t base pv_ac pv_dc 0 15:30 2025-10-05 15:30:00 0.145 0.022 0.085 0.045 0 1 15:45 2025-10-05 15:45:00 0.143 0.021 0.085 0.049 0 2 16:00 2025-10-05 16:00:00 0.145 0.022 0.063 0.055 0 3 16:15 2025-10-05 16:15:00 0.146 0.023 0.063 0.060 0 4 16:30 2025-10-05 16:30:00 0.147 0.024 0.063 0.065 0 5 16:45 2025-10-05 16:45:00 0.147 0.024 0.140 0.054 0 6 17:00 2025-10-05 17:00:00 0.144 0.021 0.312 0.038 0 7 17:15 2025-10-05 17:15:00 0.147 0.024 0.388 0.037 0 8 17:30 2025-10-05 17:30:00 0.149 0.026 0.464 0.028 0 9 17:45 2025-10-05 17:45:00 0.159 0.036 0.386 0.024 0 10 18:00 2025-10-05 18:00:00 0.154 0.031 0.173 0.023 0 11 18:15 2025-10-05 18:15:00 0.161 0.038 0.095 0.019 0 12 18:30 2025-10-05 18:30:00 0.172 0.049 0.016 0.015 0 13 18:45 2025-10-05 18:45:00 0.184 0.061 0.016 0.010 0 14 19:00 2025-10-05 19:00:00 0.175 0.052 0.076 0.005 0 15 19:15 2025-10-05 19:15:00 0.186 0.063 0.076 0.001 0 16 19:30 2025-10-05 19:30:00 0.205 0.082 0.076 0.000 0 17 19:45 2025-10-05 19:45:00 0.216 0.093 0.072 0.000 0 18 20:00 2025-10-05 20:00:00 0.232 0.109 0.063 0.000 0 19 20:15 2025-10-05 20:15:00 0.222 0.100 0.059 0.000 0 20 20:30 2025-10-05 20:30:00 0.202 0.079 0.055 0.000 0 21 20:45 2025-10-05 20:45:00 0.174 0.051 0.053 0.000 0 22 21:00 2025-10-05 21:00:00 0.241 0.119 0.054 0.000 0 23 21:15 2025-10-05 21:15:00 0.208 0.085 0.053 0.000 0 24 21:30 2025-10-05 21:30:00 0.187 0.064 0.052 0.000 0 25 21:45 2025-10-05 21:45:00 0.183 0.061 0.052 0.000 0 26 22:00 2025-10-05 22:00:00 0.210 0.088 0.053 0.000 0 27 22:15 2025-10-05 22:15:00 0.186 0.063 0.053 0.000 0 28 22:30 2025-10-05 22:30:00 0.208 0.085 0.053 0.000 0 29 22:45 2025-10-05 22:45:00 0.177 0.054 0.052 0.000 0 30 23:00 2025-10-05 23:00:00 0.214 0.092 0.051 0.000 0 31 23:15 2025-10-05 23:15:00 0.184 0.061 0.050 0.000 0 32 23:30 2025-10-05 23:30:00 0.171 0.048 0.050 0.000 0 33 23:45 2025-10-05 23:45:00 0.151 0.029 0.050 0.000 0 34 00:00 2025-10-06 00:00:00 0.184 0.062 0.050 0.000 0 35 00:15 2025-10-06 00:15:00 0.177 0.054 0.050 0.000 0 36 00:30 2025-10-06 00:30:00 0.166 0.043 0.050 0.000 0 37 00:45 2025-10-06 00:45:00 0.163 0.040 0.050 0.000 0 38 01:00 2025-10-06 01:00:00 0.164 0.042 0.050 0.000 0 39 01:15 2025-10-06 01:15:00 0.160 0.038 0.050 0.000 0 40 01:30 2025-10-06 01:30:00 0.160 0.037 0.050 0.000 0 41 01:45 2025-10-06 01:45:00 0.157 0.034 0.050 0.000 0 42 02:00 2025-10-06 02:00:00 0.156 0.033 0.050 0.000 0 43 02:15 2025-10-06 02:15:00 0.159 0.036 0.050 0.000 0 44 02:30 2025-10-06 02:30:00 0.160 0.038 0.050 0.000 0 45 02:45 2025-10-06 02:45:00 0.160 0.037 0.050 0.000 0 46 03:00 2025-10-06 03:00:00 0.160 0.038 0.050 0.000 0 47 03:15 2025-10-06 03:15:00 0.160 0.037 0.050 0.000 0 48 03:30 2025-10-06 03:30:00 0.160 0.038 0.050 0.000 0 49 03:45 2025-10-06 03:45:00 0.160 0.038 0.050 0.000 0 50 04:00 2025-10-06 04:00:00 0.160 0.037 0.050 0.000 0 51 04:15 2025-10-06 04:15:00 0.169 0.046 0.050 0.000 0 52 04:30 2025-10-06 04:30:00 0.169 0.046 0.050 0.000 0 53 04:45 2025-10-06 04:45:00 0.171 0.048 0.050 0.000 0 54 05:00 2025-10-06 05:00:00 0.157 0.034 0.050 0.000 0 55 05:15 2025-10-06 05:15:00 0.159 0.036 0.050 0.000 0 56 05:30 2025-10-06 05:30:00 0.175 0.052 0.050 0.000 0 57 05:45 2025-10-06 05:45:00 0.207 0.084 0.050 0.000 0 58 06:00 2025-10-06 06:00:00 0.170 0.047 0.050 0.000 0 59 06:15 2025-10-06 06:15:00 0.240 0.117 0.050 0.000 0 60 06:30 2025-10-06 06:30:00 0.245 0.122 0.050 0.000 0 61 06:45 2025-10-06 06:45:00 0.271 0.148 0.050 0.000 0 62 07:00 2025-10-06 07:00:00 0.260 0.137 0.049 0.000 0 63 07:15 2025-10-06 07:15:00 0.277 0.154 0.049 0.000 0 64 07:30 2025-10-06 07:30:00 0.281 0.158 0.049 0.000 0 65 07:45 2025-10-06 07:45:00 0.289 0.166 0.053 0.006 0 66 08:00 2025-10-06 08:00:00 0.302 0.179 0.059 0.019 0 67 08:15 2025-10-06 08:15:00 0.303 0.180 0.063 0.028 0 68 08:30 2025-10-06 08:30:00 0.294 0.171 0.066 0.036 0 69 08:45 2025-10-06 08:45:00 0.283 0.160 0.072 0.046 0 70 09:00 2025-10-06 09:00:00 0.312 0.189 0.081 0.058 0 71 09:15 2025-10-06 09:15:00 0.295 0.172 0.087 0.069 0 72 09:30 2025-10-06 09:30:00 0.288 0.165 0.093 0.080 0 73 09:45 2025-10-06 09:45:00 0.273 0.150 0.089 0.107 0 74 10:00 2025-10-06 10:00:00 0.286 0.163 0.062 0.159 0 75 10:15 2025-10-06 10:15:00 0.270 0.147 0.059 0.185 0 76 10:30 2025-10-06 10:30:00 0.256 0.134 0.055 0.212 0 77 10:45 2025-10-06 10:45:00 0.247 0.125 0.114 0.178 0 78 11:00 2025-10-06 11:00:00 0.259 0.136 0.247 0.091 0 79 11:15 2025-10-06 11:15:00 0.252 0.129 0.306 0.057 0 80 11:30 2025-10-06 11:30:00 0.245 0.122 0.365 0.029 0 81 11:45 2025-10-06 11:45:00 0.242 0.119 0.312 0.022 0 82 12:00 2025-10-06 12:00:00 0.247 0.124 0.164 0.042 0 83 12:15 2025-10-06 12:15:00 0.245 0.122 0.112 0.036 0 84 12:30 2025-10-06 12:30:00 0.246 0.124 0.059 0.029 0 85 12:45 2025-10-06 12:45:00 0.251 0.128 0.055 0.027 0 86 13:00 2025-10-06 13:00:00 0.246 0.123 0.088 0.027 0 87 13:15 2025-10-06 13:15:00 0.254 0.131 0.084 0.025 0 88 13:30 2025-10-06 13:30:00 0.249 0.126 0.081 0.022 0 89 13:45 2025-10-06 13:45:00 0.247 0.124 0.077 0.027 0 90 14:00 2025-10-06 14:00:00 0.240 0.117 0.071 0.035 0 91 14:15 2025-10-06 14:15:00 0.248 0.125 0.068 0.039 0 92 14:30 2025-10-06 14:30:00 0.257 0.134 0.064 0.037 0 93 14:45 2025-10-06 14:45:00 0.255 0.132 0.068 0.043 0 94 15:00 2025-10-06 15:00:00 0.245 0.122 0.078 0.049 0 95 15:15 2025-10-06 15:15:00 0.248 0.125 0.082 0.054 0 96 15:30 2025-10-06 15:30:00 0.252 0.129 0.085 0.060 0 97 15:45 2025-10-06 15:45:00 0.258 0.135 0.085 0.069 0 98 16:00 2025-10-06 16:00:00 0.242 0.119 0.063 0.086 0 99 16:15 2025-10-06 16:15:00 0.255 0.132 0.063 0.098 0 100 16:30 2025-10-06 16:30:00 0.268 0.145 0.063 0.101 0 101 16:45 2025-10-06 16:45:00 0.286 0.164 0.140 0.093 0 102 17:00 2025-10-06 17:00:00 0.251 0.129 0.312 0.071 0 103 17:15 2025-10-06 17:15:00 0.276 0.153 0.388 0.062 0 104 17:30 2025-10-06 17:30:00 0.286 0.163 0.464 0.053 0 105 17:45 2025-10-06 17:45:00 0.320 0.197 0.386 0.042 0 106 18:00 2025-10-06 18:00:00 0.273 0.150 0.173 0.033 0 107 18:15 2025-10-06 18:15:00 0.285 0.162 0.095 0.021 0 108 18:30 2025-10-06 18:30:00 0.320 0.197 0.016 0.008 0 109 18:45 2025-10-06 18:45:00 0.367 0.244 0.016 0.004 0 110 19:00 2025-10-06 19:00:00 0.342 0.219 0.076 0.005 0 111 19:15 2025-10-06 19:15:00 0.352 0.229 0.076 0.001 0 112 19:30 2025-10-06 19:30:00 0.350 0.227 0.076 0.000 0 113 19:45 2025-10-06 19:45:00 0.341 0.218 0.072 0.000 0 114 20:00 2025-10-06 20:00:00 0.337 0.215 0.063 0.000 0 115 20:15 2025-10-06 20:15:00 0.306 0.183 0.059 0.000 0 116 20:30 2025-10-06 20:30:00 0.300 0.177 0.055 0.000 0 117 20:45 2025-10-06 20:45:00 0.293 0.170 0.053 0.000 0 118 21:00 2025-10-06 21:00:00 0.302 0.179 0.054 0.000 0 119 21:15 2025-10-06 21:15:00 0.295 0.172 0.053 0.000 0 120 21:30 2025-10-06 21:30:00 0.284 0.161 0.052 0.000 0 121 21:45 2025-10-06 21:45:00 0.282 0.159 0.052 0.000 0 122 22:00 2025-10-06 22:00:00 0.301 0.179 0.053 0.000 0 123 22:15 2025-10-06 22:15:00 0.282 0.159 0.053 0.000 0 124 22:30 2025-10-06 22:30:00 0.286 0.164 0.053 0.000 0 125 22:45 2025-10-06 22:45:00 0.280 0.157 0.052 0.000 0 126 23:00 2025-10-06 23:00:00 0.283 0.160 0.051 0.000 0 127 23:15 2025-10-06 23:15:00 0.271 0.148 0.050 0.000 0 128 23:30 2025-10-06 23:30:00 0.272 0.149 0.050 0.000 0 129 23:45 2025-10-06 23:45:00 0.266 0.143 0.049 0.000 0 2025-10-05 15:30:00 info: No reduced hours applied for Sessy1 2025-10-05 15:30:00 info: Startwaarde SoC Sessy1: 100.0% 2025-10-05 15:30:00 info: Boiler direct opwarmen staat uit 2025-10-05 15:30:00 info: Boiler opwarmen wordt ingepland tussen: 2025-10-05 15:30 en 2025-10-06 07:15 2025-10-05 15:30:00 info: Boiler verbruik in 1 kwartier: 0.525 kWh 2025-10-05 15:30:00 info: Prognose boiler: tijd act_temp heat elec interval cost end_temp end_value netto_cost 0 2025-10-05 15:30:00 36.800 5.029 2.112 5 0.306 45.578 0.360 -0.054 1 2025-10-05 15:45:00 36.741 5.048 2.119 5 0.308 45.638 0.361 -0.053 2 2025-10-05 16:00:00 36.681 5.066 2.126 5 0.311 45.697 0.363 -0.052 3 2025-10-05 16:15:00 36.622 5.084 2.134 5 0.311 45.756 0.365 -0.053 4 2025-10-05 16:30:00 36.562 5.103 2.141 5 0.313 45.816 0.366 -0.053 5 2025-10-05 16:45:00 36.503 5.121 2.149 5 0.316 45.875 0.368 -0.052 6 2025-10-05 17:00:00 36.444 5.140 2.156 5 0.323 45.934 0.370 -0.047 7 2025-10-05 17:15:00 36.384 5.158 2.163 5 0.330 45.994 0.371 -0.042 8 2025-10-05 17:30:00 36.325 5.177 2.171 5 0.339 46.053 0.373 -0.034 9 2025-10-05 17:45:00 36.266 5.195 2.178 5 0.353 46.112 0.375 -0.022 10 2025-10-05 18:00:00 36.206 5.214 2.185 5 0.367 46.172 0.377 -0.009 11 2025-10-05 18:15:00 36.147 5.232 2.193 5 0.381 46.231 0.378 0.002 12 2025-10-05 18:30:00 36.087 5.250 2.200 5 0.397 46.291 0.380 0.017 13 2025-10-05 18:45:00 36.028 5.269 2.208 5 0.417 46.350 0.382 0.035 14 2025-10-05 19:00:00 35.969 5.287 2.215 5 0.437 46.409 0.383 0.054 15 2025-10-05 19:15:00 35.909 5.306 2.222 5 0.467 46.469 0.385 0.082 16 2025-10-05 19:30:00 35.850 5.324 2.230 5 0.486 46.528 0.387 0.099 17 2025-10-05 19:45:00 35.791 5.343 2.237 5 0.481 46.587 0.388 0.093 18 2025-10-05 20:00:00 35.731 5.361 2.244 5 0.471 46.647 0.390 0.081 19 2025-10-05 20:15:00 35.672 5.379 2.252 5 0.472 46.706 0.392 0.081 20 2025-10-05 20:30:00 35.612 5.398 2.259 5 0.463 46.766 0.394 0.069 21 2025-10-05 20:45:00 35.553 5.416 2.267 5 0.456 46.825 0.395 0.061 22 2025-10-05 21:00:00 35.494 5.435 2.274 5 0.467 46.884 0.397 0.070 23 2025-10-05 21:15:00 35.434 5.453 2.281 5 0.448 46.944 0.399 0.049 24 2025-10-05 21:30:00 35.375 5.472 2.289 5 0.442 47.003 0.400 0.041 25 2025-10-05 21:45:00 35.316 5.490 2.296 5 0.448 47.062 0.402 0.046 26 2025-10-05 22:00:00 35.256 5.508 2.303 5 0.454 47.122 0.404 0.050 27 2025-10-05 22:15:00 35.197 5.527 2.311 5 0.451 47.181 0.405 0.046 28 2025-10-05 22:30:00 35.137 5.545 2.318 5 0.448 47.241 0.407 0.041 29 2025-10-05 22:45:00 35.078 5.564 2.325 5 0.426 47.300 0.409 0.017 30 2025-10-05 23:00:00 35.019 5.582 2.333 5 0.421 47.359 0.411 0.011 31 2025-10-05 23:15:00 34.959 5.601 2.340 5 0.405 47.419 0.412 -0.007 32 2025-10-05 23:30:00 34.900 5.619 2.348 5 0.400 47.478 0.414 -0.014 33 2025-10-05 23:45:00 34.841 5.637 2.355 5 0.398 47.538 0.416 -0.018 34 2025-10-06 00:00:00 34.781 5.656 2.362 5 0.405 47.597 0.417 -0.012 35 2025-10-06 00:15:00 34.722 5.674 2.370 5 0.395 47.656 0.419 -0.024 36 2025-10-06 00:30:00 34.662 5.693 2.377 5 0.387 47.716 0.421 -0.033 37 2025-10-06 00:45:00 34.603 5.711 2.384 5 0.385 47.775 0.422 -0.038 38 2025-10-06 01:00:00 34.544 5.730 2.392 5 0.382 47.834 0.424 -0.042 39 2025-10-06 01:15:00 34.484 5.748 2.399 5 0.380 47.894 0.426 -0.046 40 2025-10-06 01:30:00 34.425 5.767 2.407 5 0.381 47.953 0.427 -0.047 41 2025-10-06 01:45:00 34.366 5.785 2.414 5 0.382 48.013 0.429 -0.047 42 2025-10-06 02:00:00 34.306 5.803 2.421 5 0.385 48.072 0.431 -0.046 43 2025-10-06 02:15:00 34.247 5.822 2.429 5 0.388 48.131 0.433 -0.044 44 2025-10-06 02:30:00 34.188 5.840 2.436 5 0.390 48.191 0.434 -0.044 45 2025-10-06 02:45:00 34.128 5.859 2.443 5 0.392 48.250 0.436 -0.044 46 2025-10-06 03:00:00 34.069 5.877 2.451 5 0.393 48.309 0.438 -0.045 47 2025-10-06 03:15:00 34.009 5.896 2.458 5 0.397 48.369 0.439 -0.042 48 2025-10-06 03:30:00 33.950 5.914 2.466 5 0.403 48.428 0.441 -0.038 49 2025-10-06 03:45:00 33.891 5.932 2.473 5 0.409 48.487 0.443 -0.033 50 2025-10-06 04:00:00 33.831 5.951 2.480 5 0.411 48.547 0.444 -0.034 51 2025-10-06 04:15:00 33.772 5.969 2.488 5 0.411 48.606 0.446 -0.035 52 2025-10-06 04:30:00 33.712 5.988 2.495 5 0.413 48.666 0.448 -0.035 53 2025-10-06 04:45:00 33.653 6.006 2.502 5 0.431 48.725 0.450 -0.019 54 2025-10-06 05:00:00 33.594 6.025 2.510 5 0.436 48.784 0.451 -0.016 55 2025-10-06 05:15:00 33.534 6.043 2.517 5 0.473 48.844 0.453 0.020 56 2025-10-06 05:30:00 33.475 6.061 2.525 5 0.519 48.903 0.455 0.065 57 2025-10-06 05:45:00 33.416 6.080 2.532 5 0.569 48.962 0.456 0.113 58 2025-10-06 06:00:00 33.356 6.098 2.539 5 0.600 49.022 0.458 0.142 59 2025-10-06 06:15:00 33.297 6.117 2.547 5 0.657 49.081 0.460 0.197 60 2025-10-06 06:30:00 33.237 6.135 2.554 5 0.680 49.141 0.461 0.219 61 2025-10-06 06:45:00 33.178 6.154 2.561 5 0.705 49.200 0.463 0.242 62 2025-10-06 07:00:00 33.119 6.172 2.569 5 0.723 49.259 0.465 0.258 63 2025-10-06 07:15:00 33.059 6.190 2.576 5 0.747 49.319 0.467 0.281 64 2025-10-06 07:30:00 33.000 6.209 2.584 5 0.759 49.378 0.468 0.290 65 2025-10-06 07:45:00 32.941 6.227 2.591 5 0.762 49.438 0.470 0.292 66 2025-10-06 08:00:00 32.881 6.246 2.598 5 0.775 49.497 0.472 0.304 67 2025-10-06 08:15:00 32.822 6.264 2.606 5 0.774 49.556 0.473 0.301 68 2025-10-06 08:30:00 32.762 6.283 2.613 5 0.769 49.616 0.475 0.294 69 2025-10-06 08:45:00 32.703 6.301 2.620 5 0.760 49.675 0.477 0.283 70 2025-10-06 09:00:00 32.644 6.319 2.628 6 0.764 49.794 0.480 0.283 71 2025-10-06 09:15:00 32.584 6.338 2.635 6 0.743 49.853 0.482 0.262 72 2025-10-06 09:30:00 32.525 6.356 2.643 6 0.725 49.913 0.484 0.241 73 2025-10-06 09:45:00 32.466 6.375 2.650 6 0.706 49.972 0.485 0.221 74 2025-10-06 10:00:00 32.406 6.393 2.657 6 0.700 50.031 0.487 0.213 75 2025-10-06 10:15:00 32.347 6.412 2.665 6 0.684 50.091 0.489 0.196 76 2025-10-06 10:30:00 32.287 6.430 2.672 6 0.673 50.150 0.490 0.183 77 2025-10-06 10:45:00 32.228 6.449 2.679 6 0.667 50.209 0.492 0.175 78 2025-10-06 11:00:00 32.169 6.467 2.687 6 0.669 50.269 0.494 0.175 79 2025-10-06 11:15:00 32.109 6.485 2.694 6 0.663 50.328 0.495 0.168 80 2025-10-06 11:30:00 32.050 6.504 2.702 6 0.662 50.388 0.497 0.165 81 2025-10-06 11:45:00 31.991 6.522 2.709 6 0.667 50.447 0.499 0.168 82 2025-10-06 12:00:00 31.931 6.541 2.716 6 0.672 50.506 0.500 0.171 83 2025-10-06 12:15:00 31.872 6.559 2.724 6 0.676 50.566 0.502 0.174 84 2025-10-06 12:30:00 31.812 6.578 2.731 6 0.680 50.625 0.504 0.176 85 2025-10-06 12:45:00 31.753 6.596 2.738 6 0.681 50.684 0.506 0.176 86 2025-10-06 13:00:00 31.694 6.614 2.746 6 0.678 50.744 0.507 0.171 87 2025-10-06 13:15:00 31.634 6.633 2.753 6 0.682 50.803 0.509 0.173 88 2025-10-06 13:30:00 31.575 6.651 2.761 6 0.686 50.862 0.511 0.175 89 2025-10-06 13:45:00 31.516 6.670 2.768 6 0.689 50.922 0.512 0.177 90 2025-10-06 14:00:00 31.456 6.688 2.775 6 0.691 50.981 0.514 0.176 91 2025-10-06 14:15:00 31.397 6.707 2.783 6 0.697 51.041 0.516 0.182 92 2025-10-06 14:30:00 31.337 6.725 2.790 6 0.702 51.100 0.517 0.185 93 2025-10-06 14:45:00 31.278 6.743 2.797 6 0.702 51.159 0.519 0.183 94 2025-10-06 15:00:00 31.219 6.762 2.805 6 0.699 51.219 0.521 0.178 95 2025-10-06 15:15:00 31.159 6.780 2.812 6 0.709 51.278 0.523 0.186 96 2025-10-06 15:30:00 31.100 6.799 2.819 6 0.725 51.337 0.524 0.201 97 2025-10-06 15:45:00 31.041 6.817 2.827 6 0.738 51.397 0.526 0.212 98 2025-10-06 16:00:00 30.981 6.836 2.834 6 0.742 51.456 0.528 0.214 99 2025-10-06 16:15:00 30.922 6.854 2.842 6 0.764 51.516 0.529 0.234 100 2025-10-06 16:30:00 30.862 6.872 2.849 6 0.790 51.575 0.531 0.259 101 2025-10-06 16:45:00 30.803 6.891 2.856 6 0.808 51.634 0.533 0.276 102 2025-10-06 17:00:00 30.744 6.909 2.864 6 0.806 51.694 0.534 0.272 103 2025-10-06 17:15:00 30.684 6.928 2.871 6 0.835 51.753 0.536 0.299 104 2025-10-06 17:30:00 30.625 6.946 2.878 6 0.872 51.812 0.538 0.334 105 2025-10-06 17:45:00 30.566 6.965 2.886 6 0.911 51.872 0.540 0.371 106 2025-10-06 18:00:00 30.506 6.983 2.893 6 0.928 51.931 0.541 0.387 107 2025-10-06 18:15:00 30.447 7.001 2.901 6 0.972 51.991 0.543 0.429 108 2025-10-06 18:30:00 30.387 7.020 2.908 6 1.005 52.050 0.545 0.461 109 2025-10-06 18:45:00 30.328 7.038 2.915 6 1.018 52.109 0.546 0.472 110 2025-10-06 19:00:00 30.269 7.057 2.923 6 0.995 52.169 0.548 0.447 111 2025-10-06 19:15:00 30.209 7.075 2.930 6 0.977 52.228 0.550 0.427 112 2025-10-06 19:30:00 30.150 7.094 2.937 6 0.949 52.288 0.551 0.398 113 2025-10-06 19:45:00 30.091 7.112 2.945 6 0.925 52.347 0.553 0.372 114 2025-10-06 20:00:00 30.031 7.131 2.952 6 0.904 52.406 0.555 0.349 115 2025-10-06 20:15:00 29.972 7.149 2.960 6 0.880 52.466 0.557 0.324 116 2025-10-06 20:30:00 29.912 7.167 2.967 6 0.870 52.525 0.558 0.312 117 2025-10-06 20:45:00 29.853 7.186 2.974 6 0.870 52.584 0.560 0.310 118 2025-10-06 21:00:00 29.794 7.204 2.982 6 0.869 52.644 0.562 0.308 119 2025-10-06 21:15:00 29.734 7.223 2.989 6 0.862 52.703 0.563 0.299 120 2025-10-06 21:30:00 29.675 7.241 2.996 6 0.858 52.763 0.565 0.293 121 2025-10-06 21:45:00 29.616 7.260 3.004 6 0.859 52.822 0.567 0.292 122 2025-10-06 22:00:00 29.556 7.278 3.011 6 0.857 52.881 0.568 0.289 123 2025-10-06 22:15:00 29.497 7.296 3.019 6 0.843 52.941 0.570 0.273 124 2025-10-06 22:30:00 29.437 7.315 3.026 0 0.000 0.000 0.000 0.000 125 2025-10-06 22:45:00 29.378 0.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000 126 2025-10-06 23:00:00 29.319 0.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000 127 2025-10-06 23:15:00 29.259 0.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000 128 2025-10-06 23:30:00 29.200 0.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000 129 2025-10-06 23:45:00 29.141 0.000 0.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000 2025-10-05 15:30:00 info: Boiler start wordt ingezet op 2025-10-05 15:30:00 met 5 intervallen 2025-10-05 15:30:00 info: Warmtepomp niet aanwezig of enabled - warmtepomp wordt niet ingepland 2025-10-05 15:30:00 info: Apparaat Boiler direct starten staat uit 2025-10-05 15:30:00 info: Machine Boiler wordt niet ingepland, want er is gekozen voor Uit 2025-10-05 15:30:00 info: Apparaat Wasmachine direct starten staat uit 2025-10-05 15:30:00 info: Machine Wasmachine wordt niet ingepland, want er is gekozen voor Uit 2025-10-05 15:30:00 info: Apparaat Droger direct starten staat uit 2025-10-05 15:30:00 info: Machine Droger wordt niet ingepland, want er is gekozen voor Uit 2025-10-05 15:30:00 info: Apparaat Vaatwasser direct starten staat uit 2025-10-05 15:30:00 info: Machine Vaatwasser wordt niet ingepland, want er is gekozen voor Uit 2025-10-05 15:31:18 info: Eerste berekening 2025-10-05 15:31:18 info: Kosten (euro): 1.37 2025-10-05 15:31:18 info: Levering (kWh): 1.55 2025-10-05 15:33:31 info: Herberekening 2025-10-05 15:33:31 info: Kosten (euro): 1.37 2025-10-05 15:33:31 info: Levering (kWh): 1.55 2025-10-05 15:33:31 info: Strategie: minimale levering 2025-10-05 15:33:31 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden. 2025-10-05 15:33:31 info: Waarde boiler om 23 uur: 1.63 kWh 2025-10-05 15:33:31 info: In- en uitgaande energie per kwartier batterij Sessy1 uur ac-> eff ->dc pv->dc dc-> eff ->bat o_eff SoC kWh % kWh kWh kWh % kWh % % 15:30 -0.57 94.30 -0.60 0.00 -0.60 100.00 -0.60 94.30 94.55 15:45 -0.56 94.30 -0.60 0.00 -0.60 100.00 -0.60 94.30 89.14 16:00 -0.51 95.30 -0.54 0.00 -0.54 100.00 -0.54 95.30 84.27 16:15 -0.51 95.30 -0.54 0.00 -0.54 100.00 -0.54 95.30 79.41 16:30 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 79.41 16:45 -0.09 88.20 -0.10 0.00 -0.10 100.00 -0.10 88.20 78.53 17:00 -0.27 95.70 -0.29 0.00 -0.29 100.00 -0.29 95.70 75.93 17:15 -0.35 95.70 -0.37 0.00 -0.37 100.00 -0.37 95.70 72.59 17:30 -0.43 95.70 -0.44 0.00 -0.44 100.00 -0.44 95.70 68.55 17:45 -0.36 95.70 -0.38 0.00 -0.38 100.00 -0.38 95.70 65.12 18:00 -0.15 92.10 -0.16 0.00 -0.16 100.00 -0.16 92.10 63.64 18:15 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 63.64 18:30 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 63.64 18:45 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 63.64 19:00 -0.07 82.90 -0.08 0.00 -0.08 100.00 -0.08 82.90 62.89 19:15 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 62.89 19:30 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 62.89 19:45 -0.08 88.20 -0.09 0.00 -0.09 100.00 -0.09 88.20 62.04 20:00 -0.06 82.90 -0.08 0.00 -0.08 100.00 -0.08 82.90 61.35 20:15 -0.06 82.90 -0.07 0.00 -0.07 100.00 -0.07 82.90 60.70 20:30 -0.05 82.90 -0.07 0.00 -0.07 100.00 -0.07 82.90 60.10 20:45 -0.04 82.90 -0.05 0.00 -0.05 100.00 -0.05 82.90 59.64 21:00 -0.08 88.20 -0.09 0.00 -0.09 100.00 -0.09 88.20 58.79 21:15 -0.03 73.50 -0.04 0.00 -0.04 100.00 -0.04 73.50 58.42 21:30 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 57.85 21:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 57.29 22:00 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 56.71 22:15 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 56.13 22:30 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 55.55 22:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 54.98 23:00 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 54.43 23:15 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 53.88 23:30 -0.04 82.90 -0.05 0.00 -0.05 100.00 -0.05 82.90 53.41 23:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 52.87 00:00 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 52.87 00:15 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 52.32 00:30 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 51.77 00:45 -0.04 82.90 -0.05 0.00 -0.05 100.00 -0.05 82.90 51.30 01:00 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 50.76 01:15 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 50.21 01:30 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 50.21 01:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 49.66 02:00 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 49.66 02:15 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 49.11 02:30 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 48.56 02:45 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 48.56 03:00 -0.04 82.90 -0.05 0.00 -0.05 100.00 -0.05 82.90 48.10 03:15 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 47.55 03:30 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 47.00 03:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 46.45 04:00 -0.04 82.90 -0.05 0.00 -0.05 100.00 -0.05 82.90 45.99 04:15 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 45.44 04:30 -0.04 82.90 -0.05 0.00 -0.05 100.00 -0.05 82.90 44.97 04:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 44.42 05:00 -0.04 82.90 -0.05 0.00 -0.05 100.00 -0.05 82.90 43.96 05:15 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 43.96 05:30 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 43.41 05:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 42.86 06:00 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 42.31 06:15 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 41.76 06:30 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 41.76 06:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 41.22 07:00 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 40.68 07:15 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 40.14 07:30 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 39.60 07:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 39.09 08:00 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 39.09 08:15 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 39.09 08:30 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 39.09 08:45 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 39.09 09:00 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 39.09 09:15 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 39.09 09:30 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 39.09 09:45 0.06 75.80 0.04 0.00 0.04 100.00 0.04 75.80 39.47 10:00 0.11 85.00 0.09 0.00 0.09 100.00 0.09 85.00 40.32 10:15 0.13 86.65 0.11 0.00 0.11 100.00 0.11 86.65 41.32 10:30 0.17 89.20 0.15 0.00 0.15 100.00 0.15 89.20 42.66 10:45 0.06 78.35 0.05 0.00 0.05 100.00 0.05 78.35 43.11 11:00 -0.16 92.10 -0.17 0.00 -0.17 100.00 -0.17 92.10 41.56 11:15 -0.25 94.30 -0.26 0.00 -0.26 100.00 -0.26 94.30 39.16 11:30 -0.34 95.70 -0.35 0.00 -0.35 100.00 -0.35 95.70 35.97 11:45 -0.29 95.70 -0.30 0.00 -0.30 100.00 -0.30 95.70 33.22 12:00 -0.13 92.10 -0.14 0.00 -0.14 100.00 -0.14 92.10 31.96 12:15 -0.08 82.90 -0.09 0.00 -0.09 100.00 -0.09 82.90 31.13 12:30 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 31.13 12:45 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 31.13 13:00 -0.06 82.90 -0.07 0.00 -0.07 100.00 -0.07 82.90 30.45 13:15 -0.06 82.90 -0.07 0.00 -0.07 100.00 -0.07 82.90 29.80 13:30 -0.06 82.90 -0.07 0.00 -0.07 100.00 -0.07 82.90 29.16 13:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 28.61 14:00 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 28.61 14:15 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 28.61 14:30 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 28.61 14:45 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 28.61 15:00 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 28.61 15:15 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 28.61 15:30 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 28.61 15:45 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 28.61 16:00 0.03 70.00 0.02 0.00 0.02 100.00 0.02 70.00 28.80 16:15 0.03 71.58 0.02 0.00 0.02 100.00 0.02 71.58 29.02 16:30 0.06 75.80 0.04 0.00 0.04 100.00 0.04 75.80 29.40 16:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 28.88 17:00 -0.24 94.30 -0.26 0.00 -0.26 100.00 -0.26 94.30 26.56 17:15 -0.33 95.70 -0.34 0.00 -0.34 100.00 -0.34 95.70 23.46 17:30 -0.41 95.70 -0.43 0.00 -0.43 100.00 -0.43 95.70 19.56 17:45 -0.34 95.70 -0.36 0.00 -0.36 100.00 -0.36 95.70 16.29 18:00 -0.14 92.10 -0.15 0.00 -0.15 100.00 -0.15 92.10 14.92 18:15 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 14.92 18:30 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 14.92 18:45 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 14.92 19:00 -0.07 82.90 -0.09 0.00 -0.09 100.00 -0.09 82.90 14.14 19:15 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 14.14 19:30 -0.08 82.90 -0.09 0.00 -0.09 100.00 -0.09 82.90 13.31 19:45 -0.07 82.90 -0.09 0.00 -0.09 100.00 -0.09 82.90 12.52 20:00 -0.06 82.90 -0.08 0.00 -0.08 100.00 -0.08 82.90 11.82 20:15 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 11.82 20:30 -0.05 82.90 -0.07 0.00 -0.07 100.00 -0.07 82.90 11.23 20:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 10.64 21:00 -0.05 82.90 -0.07 0.00 -0.07 100.00 -0.07 82.90 10.05 21:15 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 10.05 21:30 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 9.48 21:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 8.92 22:00 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 8.34 22:15 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 7.76 22:30 0.00 -- 0.00 0.00 0.00 -- 0.00 -- 7.76 22:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 7.19 23:00 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 6.63 23:15 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 6.08 23:30 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 5.54 23:45 -0.05 82.90 -0.06 0.00 -0.06 100.00 -0.06 82.90 5.00 Totaal -9.28 -- -10.45 0.00 -10.45 -- -10.45 -- 2025-10-05 15:33:34 info: Berekende prognoses: uur bat_in bat_out cons prod base boil wp ev pv_ac cost profit b_tem mach 15:30 0.00 0.57 0.00 0.00 0.09 0.53 0.00 0.00 0.05 0.00 -0.00 40.97 0.00 15:45 0.00 0.56 0.00 0.00 0.09 0.53 0.00 0.00 0.05 0.00 -0.00 45.14 0.00 16:00 0.00 0.51 0.02 0.00 0.06 0.53 0.00 0.00 0.06 0.00 -0.00 49.31 0.00 16:15 0.00 0.51 0.02 0.00 0.06 0.53 0.00 0.00 0.06 0.00 -0.00 53.47 0.00 16:30 0.00 0.00 0.01 0.00 0.06 0.01 0.00 0.00 0.06 0.00 -0.00 53.51 0.00 16:45 0.00 0.09 0.00 0.00 0.14 0.00 0.00 0.00 0.05 0.00 -0.00 53.45 0.00 17:00 0.00 0.27 0.00 0.00 0.31 0.00 0.00 0.00 0.04 0.00 -0.00 53.39 0.00 17:15 0.00 0.35 0.00 0.00 0.39 0.00 0.00 0.00 0.04 0.00 -0.00 53.33 0.00 17:30 0.00 0.43 0.01 0.00 0.46 0.00 0.00 0.00 0.03 0.00 -0.00 53.27 0.00 17:45 0.00 0.36 0.00 0.00 0.39 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 -0.00 53.21 0.00 18:00 0.00 0.15 0.00 0.00 0.17 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 -0.00 53.15 0.00 18:15 0.00 0.00 0.08 0.00 0.09 0.00 0.00 0.00 0.02 0.01 -0.00 53.09 0.00 18:30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 -0.00 53.03 0.00 18:45 0.00 0.00 0.01 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 -0.00 52.97 0.00 19:00 0.00 0.07 0.00 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 -0.00 52.91 0.00 19:15 0.00 0.00 0.08 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 -0.00 52.86 0.00 19:30 0.00 0.00 0.08 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 -0.00 52.80 0.00 19:45 0.00 0.08 0.00 0.01 0.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 52.74 0.00 20:00 0.00 0.06 0.00 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 52.68 0.00 20:15 0.00 0.06 0.00 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 52.62 0.00 20:30 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 52.56 0.00 20:45 0.00 0.04 0.01 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 52.50 0.00 21:00 0.00 0.08 0.00 0.03 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 52.44 0.00 21:15 0.00 0.03 0.02 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 52.38 0.00 21:30 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 52.32 0.00 21:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 52.26 0.00 22:00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 52.20 0.00 22:15 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 52.14 0.00 22:30 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 52.08 0.00 22:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 52.02 0.00 23:00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 51.96 0.00 23:15 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 51.91 0.00 23:30 0.00 0.04 0.01 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 51.85 0.00 23:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 51.79 0.00 00:00 0.00 0.00 0.05 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 -0.00 51.73 0.00 00:15 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 51.67 0.00 00:30 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 51.61 0.00 00:45 0.00 0.04 0.01 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 51.55 0.00 01:00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 51.49 0.00 01:15 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 51.43 0.00 01:30 0.00 0.00 0.05 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 -0.00 51.37 0.00 01:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 51.31 0.00 02:00 0.00 0.00 0.05 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 -0.00 51.25 0.00 02:15 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 51.19 0.00 02:30 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 51.13 0.00 02:45 0.00 0.00 0.05 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 -0.00 51.07 0.00 03:00 0.00 0.04 0.01 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 51.01 0.00 03:15 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.96 0.00 03:30 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.90 0.00 03:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.84 0.00 04:00 0.00 0.04 0.01 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.78 0.00 04:15 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.72 0.00 04:30 0.00 0.04 0.01 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.66 0.00 04:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.60 0.00 05:00 0.00 0.04 0.01 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.54 0.00 05:15 0.00 0.00 0.05 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 -0.00 50.48 0.00 05:30 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.42 0.00 05:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.36 0.00 06:00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.30 0.00 06:15 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.24 0.00 06:30 0.00 0.00 0.05 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 -0.00 50.18 0.00 06:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.12 0.00 07:00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.06 0.00 07:15 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 50.01 0.00 07:30 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 49.95 0.00 07:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 -0.00 49.89 0.00 08:00 0.00 0.00 0.04 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.02 0.01 -0.00 49.83 0.00 08:15 0.00 0.00 0.03 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.03 0.01 -0.00 49.77 0.00 08:30 0.00 0.00 0.03 0.00 0.07 0.00 0.00 0.00 0.04 0.01 -0.00 49.71 0.00 08:45 0.00 0.00 0.03 0.00 0.07 0.00 0.00 0.00 0.05 0.01 -0.00 49.65 0.00 09:00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.06 0.01 -0.00 49.59 0.00 09:15 0.00 0.00 0.02 0.00 0.09 0.00 0.00 0.00 0.07 0.01 -0.00 49.53 0.00 09:30 0.00 0.00 0.01 0.00 0.09 0.00 0.00 0.00 0.08 0.00 -0.00 49.47 0.00 09:45 0.06 0.00 0.04 0.00 0.09 0.00 0.00 0.00 0.11 0.01 -0.00 49.41 0.00 10:00 0.11 0.00 0.01 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.16 0.00 -0.00 49.35 0.00 10:15 0.13 0.00 0.00 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.19 0.00 -0.00 49.29 0.00 10:30 0.17 0.00 0.01 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.21 0.00 -0.00 49.23 0.00 10:45 0.06 0.00 0.00 0.00 0.11 0.00 0.00 0.00 0.18 0.00 -0.00 49.17 0.00 11:00 0.00 0.16 0.00 0.00 0.25 0.00 0.00 0.00 0.09 0.00 -0.00 49.11 0.00 11:15 0.00 0.25 0.00 0.00 0.31 0.00 0.00 0.00 0.06 0.00 -0.00 49.06 0.00 11:30 0.00 0.34 0.00 0.00 0.36 0.00 0.00 0.00 0.03 0.00 -0.00 49.00 0.00 11:45 0.00 0.29 0.00 0.00 0.31 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 -0.00 48.94 0.00 12:00 0.00 0.13 0.00 0.01 0.16 0.00 0.00 0.00 0.04 0.00 -0.00 48.88 0.00 12:15 0.00 0.08 0.00 0.00 0.11 0.00 0.00 0.00 0.04 0.00 -0.00 48.82 0.00 12:30 0.00 0.00 0.03 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.03 0.01 -0.00 48.76 0.00 12:45 0.00 0.00 0.03 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.03 0.01 -0.00 48.70 0.00 13:00 0.00 0.06 0.00 0.00 0.09 0.00 0.00 0.00 0.03 0.00 -0.00 48.64 0.00 13:15 0.00 0.06 0.00 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 -0.00 48.58 0.00 13:30 0.00 0.06 0.00 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 -0.00 48.52 0.00 13:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.03 0.00 -0.00 48.46 0.00 14:00 0.00 0.00 0.04 0.00 0.07 0.00 0.00 0.00 0.04 0.01 -0.00 48.40 0.00 14:15 0.00 0.00 0.03 0.00 0.07 0.00 0.00 0.00 0.04 0.01 -0.00 48.34 0.00 14:30 0.00 0.00 0.03 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.04 0.01 -0.00 48.28 0.00 14:45 0.00 0.00 0.02 0.00 0.07 0.00 0.00 0.00 0.04 0.01 -0.00 48.22 0.00 15:00 0.00 0.00 0.03 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.05 0.01 -0.00 48.16 0.00 15:15 0.00 0.00 0.03 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.05 0.01 -0.00 48.11 0.00 15:30 0.00 0.00 0.03 0.00 0.09 0.00 0.00 0.00 0.06 0.01 -0.00 48.05 0.00 15:45 0.00 0.00 0.02 0.00 0.09 0.00 0.00 0.00 0.07 0.00 -0.00 47.99 0.00 16:00 0.03 0.00 0.01 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.09 0.00 -0.00 47.93 0.00 16:15 0.03 0.00 0.00 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.10 0.00 -0.00 47.87 0.00 16:30 0.06 0.00 0.02 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.10 0.00 -0.00 47.81 0.00 16:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.14 0.00 0.00 0.00 0.09 0.00 -0.00 47.75 0.00 17:00 0.00 0.24 0.00 0.00 0.31 0.00 0.00 0.00 0.07 0.00 -0.00 47.69 0.00 17:15 0.00 0.33 0.00 0.00 0.39 0.00 0.00 0.00 0.06 0.00 -0.00 47.63 0.00 17:30 0.00 0.41 0.00 0.00 0.46 0.00 0.00 0.00 0.05 0.00 -0.00 47.57 0.00 17:45 0.00 0.34 0.00 0.00 0.39 0.00 0.00 0.00 0.04 0.00 -0.00 47.51 0.00 18:00 0.00 0.14 0.00 0.00 0.17 0.00 0.00 0.00 0.03 0.00 -0.00 47.45 0.00 18:15 0.00 0.00 0.07 0.00 0.09 0.00 0.00 0.00 0.02 0.02 -0.00 47.39 0.00 18:30 0.00 0.00 0.01 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 -0.00 47.33 0.00 18:45 0.00 0.00 0.01 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 47.27 0.00 19:00 0.00 0.07 0.00 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 -0.00 47.21 0.00 19:15 0.00 0.00 0.08 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.03 -0.00 47.16 0.00 19:30 0.00 0.08 0.00 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 47.10 0.00 19:45 0.00 0.07 0.00 0.00 0.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 47.04 0.00 20:00 0.00 0.06 0.00 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 46.98 0.00 20:15 0.00 0.00 0.06 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 -0.00 46.92 0.00 20:30 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 46.86 0.00 20:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 46.80 0.00 21:00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 46.74 0.00 21:15 0.00 0.00 0.05 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 -0.00 46.68 0.00 21:30 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 46.62 0.00 21:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 46.56 0.00 22:00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 46.50 0.00 22:15 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 46.44 0.00 22:30 0.00 0.00 0.05 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 -0.00 46.38 0.00 22:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 46.32 0.00 23:00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 46.26 0.00 23:15 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 46.21 0.00 23:30 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 46.15 0.00 23:45 0.00 0.05 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.00 46.09 0.00 Totaal 0.64 9.92 1.55 0.04 11.88 2.11 0.00 0.00 3.21 0.37 -0.01 0.00 2025-10-05 15:33:34 info: Consumption 1.55 (kWh) 2025-10-05 15:33:34 info: Cost consumption 0.37 (€) 2025-10-05 15:33:34 info: Tariff consumption 0.237 (€/kWh) 2025-10-05 15:33:34 info: Production 0.04 (kWh) 2025-10-05 15:33:34 info: Profit production -0.01 (€) 2025-10-05 15:33:34 info: Tariff production 0.113 (€/kWh) 2025-10-05 15:33:34 info: Calculation profit after optimize in € Cost before optimize 2.32 Cost consumption 0.37 Profit production -0.01 Cycle cost 0.00 Battery storage 1.00 Boiler storage -0.27 Total 1.10 Cost after optimize 1.37 Profit: 0.95 2025-10-05 15:33:34 info: Doorzetten van alle settings naar HA 2025-10-05 15:33:34 info: Boiler opwarmen geactiveerd 2025-10-05 15:33:34 info: Boiler opwarmen ingepland vanaf: 2025-10-05 15:30:00 met 5 interval(len) 2025-10-05 15:33:34 info: Boiler temperatuur 46.1 °C, waardering: 1.625 kWh = 0.37 euro 2025-10-05 15:33:34 info: Grid set point: 0.0 W 2025-10-05 15:33:34 info: Cycle cost Sessy1: 0.00 euro 2025-10-05 15:33:34 info: Netto vermogen naar(+)/uit(-) omvormer Sessy1: -2260 W 2025-10-05 15:33:34 info: Balanceren: True 2025-10-05 15:33:34 info: Vermogen uit batterij: 2397W 2025-10-05 15:33:34 info: Vermogen dat binnenkomt van pv: 0W 2025-10-05 15:33:34 info: Vermogen dat binnenkomt van ac: -2397W 2025-10-05 15:33:34 info: Waarde SoC na eerste uur: 94.6% 2025-10-05 15:33:34 info: Apparaat: Boiler 2025-10-05 15:33:34 info: Programma: Uit 2025-10-05 15:33:34 info: Apparaat: Wasmachine 2025-10-05 15:33:34 info: Programma: Uit 2025-10-05 15:33:34 info: Apparaat: Droger 2025-10-05 15:33:34 info: Programma: Uit 2025-10-05 15:33:34 info: Apparaat: Vaatwasser 2025-10-05 15:33:34 info: Programma: Uit
Setpoint is 53°Ccode:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13"boiler": { "boiler present": "True", "entity actual temp.": "input_number.laatste_watertank_temperatuur", "entity setpoint": "input_number.setpoint_tapwater_boiler", "entity hysterese": "input_number.hysterese", "cop": 2.5, "cooling rate": 0.2375, "volume": 230, "heating allowed below": 43, "elec. power": 2100, "activate service": "press", "activate entity": "input_button.tapwater_aan", "boiler heated by heatpump": "True"
Hystere is 20
Je kunt handmatig de baseload per uur in de config opnemen, of die door DAO laten berekenen op basis van je daadwerkelijke gebruik over de afgelopen periode.Hedzie schreef op zondag 5 oktober 2025 @ 19:23:
Wanneer zet je "calc_base_load" in je scheduler? en wanneer niet.
Ik zie het namelijk bij sommige gebruikers het wel staan en bij sommige niet.
Dit stel je in met:
1
| "use_calc_baseload": "False", |
Als je deze op true zet, berekent DAO de baseload (per weekdag per uur). Je moet dan wel in de scheduler het moment aangeven waarop die berekening te actualiseren.
1
2
3
4
5
6
| 2025-10-05 21:09:50 info: Gewogen graaddagen: 9.9 K.day 2025-10-05 21:09:50 info: Degree days factor: 4.8 kWh/K.day 2025-10-05 21:09:50 info: Reeds geproduceerde warmte: 0.0 kWh 2025-10-05 21:09:50 info: Nog benodigde warmte: 47.0 kWh 2025-10-05 21:09:50 info: Actuele warmtevraag: Nee 2025-10-05 21:09:50 info: Geen warmtevraag - warmtepomp wordt niet ingepland |
1
2
3
4
5
6
7
8
9
| "heating": {
"heater present": "True",
"entity hp heat demand": "binary_sensor.quatt_heating",
"degree days factor": 4.76,
"entity hp heat procduced": "sensor.heatpump_hp1_energy_daily",
"adjustment": "on/off",
"min run length": 1,
"entity hp switch": "input_boolean.day_ahead_optimizer_heater_switch"
}, |
https://github.com/jsimonetti/daysahead
op dit moment kan ik 2 dagen vooruit kijken met een frequentie van 1 uur.
ik wil dit nog gaan aanpassen naar 15mins
Edit: disclaimer; ik ben geen data engineer noch een python programmer... be gentle
[ Voor 17% gewijzigd door simnet op 06-10-2025 04:03 ]
Wat is de waarde vanLasoul schreef op zondag 5 oktober 2025 @ 21:13:
Ik probeer mijn warmtepomp ingepland te krijgen om zo de batterij te laten vullen voor het verwachte (dag)gebruik. Ik zie echter dat mijn warmtepomp niet wordt ingepland, iemand een idee?
code:
1 2 3 4 5 6 2025-10-05 21:09:50 info: Gewogen graaddagen: 9.9 K.day 2025-10-05 21:09:50 info: Degree days factor: 4.8 kWh/K.day 2025-10-05 21:09:50 info: Reeds geproduceerde warmte: 0.0 kWh 2025-10-05 21:09:50 info: Nog benodigde warmte: 47.0 kWh 2025-10-05 21:09:50 info: Actuele warmtevraag: Nee 2025-10-05 21:09:50 info: Geen warmtevraag - warmtepomp wordt niet ingepland
code:[Afbeelding]
1 2 3 4 5 6 7 8 9"heating": { "heater present": "True", "entity hp heat demand": "binary_sensor.quatt_heating", "degree days factor": 4.76, "entity hp heat procduced": "sensor.heatpump_hp1_energy_daily", "adjustment": "on/off", "min run length": 1, "entity hp switch": "input_boolean.day_ahead_optimizer_heater_switch" },
1
| "entity hp heat demand": "binary_sensor.quatt_heating" |
Als die nee aangeeft, is er geen warmtevraag en neemt DAO de warmtepomp niet mee. Net zoals bij een EV, als de stekker er niet in zit, hoef je er ook niet mee te plannen.
Ioniq 6 LR Lounge 20"
2700Wp SSW 30° @ SE2200 | 1720Wp SSW 5° @ HM-1500
Flickr | Canon 6D | 17-40mm f/4 + 50mm f/1.8 II + 70-200mm f/4 | 2x 430EX II | Sirui T005 + C10
De entiteit staat alleen "on" als er directe warmtevraag is van de Quatt. Als ik de beschrijving lees dan zou het eerste uur niet moeten worden ingepland als hij op "off" staat maar daarna zou het wel moeten en dat zie ik ook niet.Bravo schreef op maandag 6 oktober 2025 @ 08:28:
[...]
Wat is de waarde vancode:
1 "entity hp heat demand": "binary_sensor.quatt_heating"
Als die nee aangeeft, is er geen warmtevraag en neemt DAO de warmtepomp niet mee. Net zoals bij een EV, als de stekker er niet in zit, hoef je er ook niet mee te plannen.
entity hp heat demand : een 'binary_sensor' of input_boolean die aangeeft of er directe warmtevraag is in de woning (bijvoorbeeld via een thermostaat). aan de warmtepomp. Als "on" zal de inzet van de warmtepomp vanaf het eerste uur worden geoptimliseerd. Als "off" zal het eerste uur de warmtepomp altijd uit zijn en de inplanning worden berekend vanaf het volgende uur.
Leuk hoor! Gelijk geprobeerd:simnet schreef op maandag 6 oktober 2025 @ 02:55:
Voor wie er interesse heeft in mijn prijs voorspelling projectje, ik documenteer het hier:
https://github.com/jsimonetti/daysahead
op dit moment kan ik 2 dagen vooruit kijken met een frequentie van 1 uur.
ik wil dit nog gaan aanpassen naar 15mins
Edit: disclaimer; ik ben geen data engineer noch een python programmer... be gentle
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
| /daysahead$ python3 2day_predict.py
No cached data found. Fetching from APIs...
Fetching ENTSO-E historical data...
Fetching KNMI historical data...
Merged data saved to cache: nl_entsoe_knmi_merged.parquet
Loaded dataset with 34797 entries.
Training model...
Model saved to nl_price_model_quarterly.pkl
Cross-validated MAE: 8.81 EUR/MWh
Predicting next 48 hours with actual day-ahead prices...
No cached forecast found. Fetching from Meteoserver API...
Forecast saved to cache: nl_meteoserver_forecast.parquet
Fetching ENTSO-E historical data...
Predictions for the next 48 hours (EUR/kWh):
predicted_price_eur_kwh
tijd
2025-10-06 10:00:00+02:00 0.1145
2025-10-06 10:15:00+02:00 0.1012
2025-10-06 10:30:00+02:00 0.0903
2025-10-06 10:45:00+02:00 0.0830
2025-10-06 11:00:00+02:00 0.0927
... ...
2025-10-08 08:00:00+02:00 0.1321
2025-10-08 08:15:00+02:00 0.1387
2025-10-08 08:30:00+02:00 0.1423
2025-10-08 08:45:00+02:00 0.1472
2025-10-08 09:00:00+02:00 0.1521
[189 rows x 1 columns]
Forecast saved to nl_price_forecast_2days_quarterly.csv
(.venv) daysahead$ |
Ik heb nu een binaire input helper aangemaakt, wat voor automation moet hier nog bij om de boiler te sturen?
Alvast bedankt voor jullie hulp!
Zou dat voldoende zijn voor dao om enigszins voorbij de horizon van 14:00 te kijken dit we nu hebben met echte day-ahead prijzen en er ook nog een zinnige strategie van te maken?
[ Voor 39% gewijzigd door simnet op 06-10-2025 12:13 ]
Klinkt veelbelovend!simnet schreef op maandag 6 oktober 2025 @ 12:03:
Ik zit op dit moment met mijn prediction zo rond een stddev van gemiddeld 2.2ct per kwh.
Zou dat voldoende zijn voor dao om enigszins voorbij de horizon van 14:00 te kijken dit we nu hebben met echte day-ahead prijzen en er ook nog een zinnige strategie van te maken?
Heb je (evt na 13:00 uur) ook een grafiekje waarbij de door het model voorspelde prijzen (voor vandaag en morgen) worden vergeleken de daadwerkelijke prijzen voor vandaag en morgen.
Heb je ook de r2-waarde: hoe dichter bij 1 hoe beter.
Ik zie misschien nog een paar mogelijke opties om het model te verbeteren:
- windsnelheid in kwadraat (die is evenredig met de windproductie) en dan standaard een weerstadion bij de kust (meeste windvermogen staat op zee)
- de globale straling (als het knmi die heeft) ipv het aantal minuten zon.
Ik ga ondertussen nadenken hoe we dit in DAO kunnen integreren
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Voor wat betreft overige zaken; ik weet niet heel goed wat ik aan het doen ben. Dus een kritische blik van iemand met ervaring met dit soort zaken is zeer wenselijk.
Waar ik nog mee worstel:
- de timezones van data... ik probeer alles te normaliseren naar UTC, maar ik zou het fijn vinden of iemand dit kan verifieren op correctheid; zou toch vervelend zijn als ik er ergens twee uur naast zit...
- het model in zijn geheel; zoals hierboven genoemd, een review van iemand met ervaring
Windsnelheid in het kwadraat maar met een maximum van x m/sec, bijv 10 of 8 m/sec(daarboven is het vermogen begrensd)
Graaddagen, graaduren of graadminuten zijn een betere maat voor de nodige elektriciteit voor verwarming dan de temperatuur, formule: tijd * (als t <18 dan 18-t anders 0)
Koelgraaduren idem, maar dan voor koeling bijv 24 graden als koelgrens.
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
toch noch even verder in duiken
edit: opgelost...kwam door een foute LOCATION... en weer verder
[ Voor 17% gewijzigd door simnet op 06-10-2025 14:16 ]
Dit is dezelfde prediction als het eerdere plaatje, maar dan aangevuld met de nu inmiddels bekende day-ahead prijzen:
/f/image/0CV7cNoafUwCCaUSScj1ItYQ.png?f=fotoalbum_large)
edit: dit heeft mogelijk met seasonality te maken.... hij mistte de piek in de prijs in de ochtend, en dat is alleen iets van de laatste tijd, in de zomer was deze er nauwelijks (voor zover ik me kan herinneren)
misschien moet ik niet zo ver terug kijken in de tijd om dat te voorkomen... ik ga morgen nog eens kijken met 30 dagen terugkijken...
[ Voor 23% gewijzigd door simnet op 06-10-2025 14:48 ]
je kunt ook deze toepassen, maar dan heb je geen hobby meerhemertje schreef op zondag 5 oktober 2025 @ 17:04:
[...]
hier kant en klaar wat ik begrijp?
Yes, there are open source projects and datasets specifically targeting energy price prediction for the EU electricity market using machine learning:
### Notable Open Source Projects with EU Market Focus
- **PriceFM:** A cutting-edge foundation model for probabilistic electricity price forecasting across 24 European countries (38 regions) covering 2022-2025. It incorporates graph neural networks to capture spatial interdependencies among interconnected EU markets and supports multi-region, multi-timestep probabilistic forecasts. The dataset and code are openly released for research and operational use.[5]
### Available European Market Datasets for Open Research Use
- The PriceFM dataset (2022-2025) covering most major EU markets including regional prices, load forecasts, and renewable generation forecasts.[5]
- Public EU transmission system operators (TSO) data portals release detailed market, grid, and price data usable for ML development.
- Other academic and industry portals share historical day-ahead and intraday price datasets across European zonal markets.[1]
[5](https://arxiv.org/html/2508.04875v1)
- **PriceFM (runyao-yu/PriceFM):**
- Provides state-of-the-art probabilistic forecasts for prices across interconnected European electricity markets, including features like multi-region and multi-timestep prediction for the day-ahead and intraday markets.[2]
- Releases the largest open dataset for EU electricity pricing (spanning 2022-2025), ensuring relevance to current market trends and structures.[2]
- Uses advanced graph-based neural network models, reflecting the interconnected nature of EU trading zones.[2]
These platforms allow organizations, researchers, and hobbyists to deploy robust machine learning models for electricity price forecasting in the EU market, utilizing up-to-date data and market-specific algorithms for high accuracy and adaptability.For the EU electricity market, there are open source ML projects specifically aimed at energy price prediction that use European market data and address the unique dynamics of regional price zones.[2][1]
- **PriceFM** is built for multi-region simulation across interconnected European electricity markets and provides probabilistic price forecasting—releasing datasets from European exchanges spanning years 2022–2025. It leverages graph-based neural networks suited to the complexity of EU zone trading.[2]
Both projects are suitable for practical deployment or research in the European context, offering extensible code, frequent updates, and support for market-specific challenges such as renewable integration and cross-border price formation.
https://github.com/runyao-yu/PriceFM
wat geeft deze aan als uitkomst?
Gasloos 2019 + WP Panasonic H-serie 7kW + 300 liter boilervat + PV 12.415Wp + Home Assistant + Hyundai Ioniq 6 First Edition + Zaptec laadpaal
De info die hij gebruikt zijn forecasts van entso-e (voor zover ik heb kunnen zien) en die dataset gaat niet verder dan 24uur vooruit.
Dat is dus te kort om voorbij de dayahead prijzen te komen en daarna te voorspellen.
Nu werk ikzelf bij een grote energytrader waar een heel bataljon aan knappe koppen dagdagelijks met de meeste uiteenlopende tools/datacrunching bezig is om lange, midden en kortermijnprognoses te maken op basis vraag/aanbod, weer, beschikbaarheid van assets, calamiteiten etc etc... Ik denk dat ze met veel aandacht jouw ontwikkeling willen volgen!simnet schreef op maandag 6 oktober 2025 @ 16:15:
Bij dat model moet je zelf nog info verzamelen.
De info die hij gebruikt zijn forecasts van entso-e (voor zover ik heb kunnen zien) en die dataset gaat niet verder dan 24uur vooruit.
Dat is dus te kort om voorbij de dayahead prijzen te komen en daarna te voorspellen.
Ik ken jouw toegepaste basis methode niet, maar er zijn methodes voor tijd reeksen waarbij automatisch dichtstbij liggende waarnemingen zwaarder wegen dan oudere waarnemingen (sarima?). Mischien kun je daar iets mee?simnet schreef op maandag 6 oktober 2025 @ 14:22:
lijkt toch wat minder goed te zijn in voorspellen... ik denk dat de bias corrected methode toch niet erg naukeurig is.
Dit is dezelfde prediction als het eerdere plaatje, maar dan aangevuld met de nu inmiddels bekende day-ahead prijzen:
[Afbeelding]
edit: dit heeft mogelijk met seasonality te maken.... hij mistte de piek in de prijs in de ochtend, en dat is alleen iets van de laatste tijd, in de zomer was deze er nauwelijks (voor zover ik me kan herinneren)
misschien moet ik niet zo ver terug kijken in de tijd om dat te voorkomen... ik ga morgen nog eens kijken met 30 dagen terugkijken...
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
| "heating": {
"heater present": "True",
"entity hp heat demand": "binary_sensor.quatt_heating_on",
"degree days factor": 4.76,
"entity hp heat produced": "sensor.heatpump_hp1_energy_daily",
"adjustment": "on/off",
"min run length": 1,
"entity avg outside temp": "input_number.day_ahead_optimizer_heater_average_outside_temperature",
"entity hp switch": "input_boolean.day_ahead_optimizer_heater_switch"
}, |
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
| 2025-10-06 17:28:00 info: Gewogen graaddagen: 5.8 K.day
2025-10-06 17:28:00 info: Degree days factor: 4.8 kWh/K.day
2025-10-06 17:28:00 info: Reeds geproduceerde warmte: 21.5 kWh
2025-10-06 17:28:00 info: Nog benodigde warmte: 5.9 kWh
2025-10-06 17:28:00 info: Actuele warmtevraag: Ja
2025-10-06 17:28:00 info: On/off warmtepomp wordt ingepland
2025-10-06 17:28:00 info: Elektriciteit benodigd:1.5 kWh, cop: 4.0, vermogen:1.5 kW, warmtepomp draait: 1 uren
2025-10-06 17:28:00 info: Strategie: minimale kosten
2025-10-06 17:28:00 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden.
2025-10-06 17:28:00 info:
Inzet warmtepomp
2025-10-06 17:28:00 info: u tar cons
2025-10-06 17:28:00 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering
Traceback (most recent call last):
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function
getattr(self, run_task["function"])()
File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 2446, in calc_optimum
logging.info(f"{uur[u]:2.0f} {pl[u]:6.4f} {c_hp[u].x:6.2f}")
^^^^^^^^^^^^^
ValueError: Unknown format code 'f' for object of type 'str'
Traceback (most recent call last):
File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3895, in <module>
main()
File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3871, in main
da_calc.run_task_function("calc_optimum")
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function
getattr(self, run_task["function"])()
File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 2446, in calc_optimum
logging.info(f"{uur[u]:2.0f} {pl[u]:6.4f} {c_hp[u].x:6.2f}")
^^^^^^^^^^^^^
ValueError: Unknown format code 'f' for object of type 'str' |
Deze error is gerepareerd in de huidige testversie. Komt binnenkort naar productie.Lasoul schreef op maandag 6 oktober 2025 @ 17:35:
Ik zet nu de warmtevraag altijd op "on" en nu wordt de warmtepomp ingepland maar krijg ik helaas een crash bij het afdrukken van de planning. Wat moet ik doen om dit te verhelpen? Onderstaand mijn config en de error.
code:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10"heating": { "heater present": "True", "entity hp heat demand": "binary_sensor.quatt_heating_on", "degree days factor": 4.76, "entity hp heat produced": "sensor.heatpump_hp1_energy_daily", "adjustment": "on/off", "min run length": 1, "entity avg outside temp": "input_number.day_ahead_optimizer_heater_average_outside_temperature", "entity hp switch": "input_boolean.day_ahead_optimizer_heater_switch" },
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 312025-10-06 17:28:00 info: Gewogen graaddagen: 5.8 K.day 2025-10-06 17:28:00 info: Degree days factor: 4.8 kWh/K.day 2025-10-06 17:28:00 info: Reeds geproduceerde warmte: 21.5 kWh 2025-10-06 17:28:00 info: Nog benodigde warmte: 5.9 kWh 2025-10-06 17:28:00 info: Actuele warmtevraag: Ja 2025-10-06 17:28:00 info: On/off warmtepomp wordt ingepland 2025-10-06 17:28:00 info: Elektriciteit benodigd:1.5 kWh, cop: 4.0, vermogen:1.5 kW, warmtepomp draait: 1 uren 2025-10-06 17:28:00 info: Strategie: minimale kosten 2025-10-06 17:28:00 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden. 2025-10-06 17:28:00 info: Inzet warmtepomp 2025-10-06 17:28:00 info: u tar cons 2025-10-06 17:28:00 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering Traceback (most recent call last): File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function getattr(self, run_task["function"])() File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 2446, in calc_optimum logging.info(f"{uur[u]:2.0f} {pl[u]:6.4f} {c_hp[u].x:6.2f}") ^^^^^^^^^^^^^ ValueError: Unknown format code 'f' for object of type 'str' Traceback (most recent call last): File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3895, in <module> main() File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3871, in main da_calc.run_task_function("calc_optimum") File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function getattr(self, run_task["function"])() File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 2446, in calc_optimum logging.info(f"{uur[u]:2.0f} {pl[u]:6.4f} {c_hp[u].x:6.2f}") ^^^^^^^^^^^^^ ValueError: Unknown format code 'f' for object of type 'str'
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Ik zal morgen eens meerdere dingen proberen. Een weight toevoegen is relatief eenvoudig voor deze methode.KC27 schreef op maandag 6 oktober 2025 @ 16:44:
[...]
Ik ken jouw toegepaste basis methode niet, maar er zijn methodes voor tijd reeksen waarbij automatisch dichtstbij liggende waarnemingen zwaarder wegen dan oudere waarnemingen (sarima?). Mischien kun je daar iets mee?
Voor nu zit ik weer met het probleem dat meteoserver alleen 0 teruggeeft
Bij mij blijf het op hele uren staan. Is dit nog een setting/waarde die ik moet aanpassen?
Huidig:
Jaren ‘30 rijtjeswoning, omgeving Utrecht, 100m2, redelijk tot goed geïsoleerd, Quatt mono sinds maart 2023, radiatoren met Heatboosters
Heb je "interval": "15min" helemaal bovenin staan?eddieko33 schreef op maandag 6 oktober 2025 @ 19:29:
Ik zie bij anderen in hun screenshots al wel de grafiek verdeeld per kwartier op de x-as.
Bij mij blijf het op hele uren staan. Is dit nog een setting/waarde die ik moet aanpassen?
Huidig:
[Afbeelding]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
| {
"interval": "15min",
"homeassistant": {
"protocol api": "http",
"host": "192.168.1.7",
"ip port": 8123,
"token": "!secret ha_api_token"
}
etc etc |
Ik heb zelf geen boiler, maar ik vermoed dat je het volgende moet doen. (De naam van) je input helper in de config van de boiler opnemen bij de subkey waarmee DAO de boiler aan en uitschakelt (“ activate entity”).Yannick-ski schreef op maandag 6 oktober 2025 @ 11:21:
Ik ben bezig met het instellen van DAO, ik ben nu zover dat de boiler ingepland wordt door DAO. Hoe hebben jullie het ingericht dat er een helper dusdanig wordt gevuld dat je de boiler kan aansturen met een automation? Hier kom ik niet helemaal uit. Mochten er voorbeelden zijn zou me dat denk ik wel helpen om verder te kunnen.
Ik heb nu een binaire input helper aangemaakt, wat voor automation moet hier nog bij om de boiler te sturen?
Alvast bedankt voor jullie hulp!
Dan controleren of die entiteit inderdaad aan en uit gaat vanuit DAO. Vervolgens maak je een automation die het status van deze helper één op één doorzet naar de entiteit in Home Assistant die de boiler daadwerkelijk aan en uitschakelt.
Keukenboiler via een Machines entry toegevoegd. Zie onderstaande code. Krijg hier onderstaande python error op. JSON is valid. Volgens mij heb ik de Machines entry ook goed ingevuld. Helpers bestaan en zijn gevuld.
Doe ik iets verkeerd?
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
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
| {
"homeassistant": { },
"database ha": {
"password": "!secret db_ha_password"
},
"database da": {
"engine": "sqlite",
"db_path": "../data"
},
"meteoserver-key": "!secret meteoserver-key",
"prices": {
"source day ahead": "tibber",
"regular high": 0.50,
"regular low": 0.40,
"switch to low": 23,
"energy taxes consumption": {
"2025-01-01": 0.10154
},
"energy taxes production": {
"2025-01-01": 0.10154
},
"cost supplier consumption": {
"2024-08-01": 0.020496
},
"cost supplier production": {
"2024-08-01": 0.020496
},
"vat consumption": {
"2023-01-01": 21
},
"vat production": {
"2023-01-01": 21
},
"last invoice": "2025-01-15",
"tax refund": "True"
},
"logging level" : "info",
"use_calc_baseload": "False",
"baseload calc periode": 56,
"baseload": [
0.14,
0.38,
0.26,
0.42,
0.15,
0.12,
0.13,
0.15,
0.23,
0.26,
0.31,
0.32,
0.31,
0.23,
0.26,
0.21,
0.21,
0.54,
0.26,
0.26,
0.22,
0.19,
0.18,
0.16
],
"graphical backend": "",
"graphics": {
"style": "Solarize_Light2",
"show" : "true",
"battery balance": "True",
"prices consumption": "True",
"prices production": "False",
"prices spot": "True",
"average consumption": "True"
},
"strategy": "minimize cost",
"notifications": {
},
"grid": {
"max_power": 17
},
"history": {
"save days": 100
},
"dashboard": {
"port": 5000
},
"boiler": {
"boiler present": "False",
"entity actual temp.": "sensor.boiler_gemeten",
"entity setpoint": "sensor.boiler_ingesteld",
"entity hysterese": "sensor.hysterese_hot_water",
"cop": 2.9,
"cooling rate": 0.4,
"volume": 180,
"heating allowed below": 44,
"elec. power": 1500,
"activate service": "press",
"activate entity": "input_button.hw_trigger"
},
"heating": {
"heater present": "False",
"degree days factor": 3.6,
"stages": [
{
"max_power": 225,
"cop": 7.1
},
{
"max_power": 300,
"cop": 7.0
},
{
"max_power": 400,
"cop": 6.5
},
{
"max_power": 500,
"cop": 6.0
},
{
"max_power": 600,
"cop": 5.5
},
{
"max_power": 750,
"cop": 5.0
},
{
"max_power": 1000,
"cop": 4.5
},
{
"max_power": 1250,
"cop": 4.0
}
],
"entity adjust heating curve": "input_number.stooklijn_verschuiving_day_ahead",
"adjustment factor": 0.04
},
"battery": [
],
"solar": [ ],
"electric vehicle": [ ],
"machines" : [
{
"name": "Kitchen Hotfill Boiler",
"programs": [
{
"name": "heat",
"power": [
400
]
},
{
"name": "off",
"power": [0]
}
],
"entity start window": "input_datetime.dao_kitchen-boiler-start",
"entity stop window": "input_datetime.dao_kitchen-boiler-stop",
"entity selected program": "input_select.dao_kitchen-boiler-night-program",
"entity calculated start": "input_datetime.dao_kitchen_boiler_plan_start",
"entity calculated end": "input_datetime.dao_kitchen_boiler_plan_stop"
}
],
"tibber": {
"api_token": "!secret tibber_api_token"
},
"report": {
"entities grid consumption": [
"sensor.grid_consumption_low",
"sensor.grid_consumption_high"
],
"entities grid production": [
"sensor.grid_production_low",
"sensor.grid_production_high"
],
"entities solar production ac": [
"sensor.solaredge_woning_ac_energy_kwh"
],
"entities solar production dc": [],
"entities ev consumption" : ["sensor.laadpunt_total_energy"],
"entities wp consumption" : [],
"entities boiler consumption": [],
"entities battery consumption": ["sensor.ess_grid_consumption"],
"entities battery production": ["sensor.ess_grid_production"]
},
"scheduler": {
"active": "True",
"0430": "get_meteo_data",
"1030": "get_meteo_data",
"1630": "get_meteo_data",
"2230": "get_meteo_data",
"1255": "get_day_ahead_prices",
"1355": "get_day_ahead_prices",
"1455": "get_day_ahead_prices",
"1554": "get_day_ahead_prices",
"1655": "get_day_ahead_prices",
"xx00": "calc_optimum",
"2359": "clean_data"
}
} |
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
| 2025-10-06 22:00:08 info: Boiler niet aanwezig of staat uit, boiler wordt niet ingepland
2025-10-06 22:00:08 info: Warmtepomp niet aanwezig of enabled - warmtepomp wordt niet ingepland
2025-10-06 22:00:08 fout: 404 status code returned from http://supervisor/core/api/states/input_select.dao_kitchen-boiler-night-program
2025-10-06 22:00:08 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering
Traceback (most recent call last):
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function
getattr(self, run_task["function"])()
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 524, in calc_optimum_met_debug
dacalc.calc_optimum()
File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1875, in calc_optimum
p = next(
^^^^^
File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1879, in <genexpr>
if item["name"] == program_selected[m]
~~~~~~~~~~~~~~~~^^^
IndexError: list index out of range
Traceback (most recent call last):
File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3895, in <module>
main()
File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3869, in main
da_calc.run_task_function("calc_optimum_met_debug")
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function
getattr(self, run_task["function"])()
File "/root/dao/prog/da_base.py", line 524, in calc_optimum_met_debug
dacalc.calc_optimum()
File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1875, in calc_optimum
p = next(
^^^^^
File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1879, in <genexpr>
if item["name"] == program_selected[m]
~~~~~~~~~~~~~~~~^^^
IndexError: list index out of range |
Ik wil het er _niet_ over hebben.
Staan in de helper "input_select.dao_kitchen-boiler-night-program", ook de opties "off" en "heat" (letterlijk, zonder hoofdletter(s)) gedefinieerd (en ook geen anderen).magiel schreef op maandag 6 oktober 2025 @ 22:00:
Ik ben ook net begonnen met DAO en krijg een foutmelding op m'n machines. Heb een kleine 400W boiler in de keuken die nu met HomeWizard inschakelt op de 4 goedkoopste uren van de dag (Tibber). Ben benieuwd of DAO hier nog optimalisatie in kan aanbrengen. Verwacht hier geen wonderen - maar dit leek een goed startpunt om later de EV, batterij, en warmtepomp aan toe te voegen.
Keukenboiler via een Machines entry toegevoegd. Zie onderstaande code. Krijg hier onderstaande python error op. JSON is valid. Volgens mij heb ik de Machines entry ook goed ingevuld. Helpers bestaan en zijn gevuld.
Doe ik iets verkeerd?
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 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203{ "homeassistant": { }, "database ha": { "password": "!secret db_ha_password" }, "database da": { "engine": "sqlite", "db_path": "../data" }, "meteoserver-key": "!secret meteoserver-key", "prices": { "source day ahead": "tibber", "regular high": 0.50, "regular low": 0.40, "switch to low": 23, "energy taxes consumption": { "2025-01-01": 0.10154 }, "energy taxes production": { "2025-01-01": 0.10154 }, "cost supplier consumption": { "2024-08-01": 0.020496 }, "cost supplier production": { "2024-08-01": 0.020496 }, "vat consumption": { "2023-01-01": 21 }, "vat production": { "2023-01-01": 21 }, "last invoice": "2025-01-15", "tax refund": "True" }, "logging level" : "info", "use_calc_baseload": "False", "baseload calc periode": 56, "baseload": [ 0.14, 0.38, 0.26, 0.42, 0.15, 0.12, 0.13, 0.15, 0.23, 0.26, 0.31, 0.32, 0.31, 0.23, 0.26, 0.21, 0.21, 0.54, 0.26, 0.26, 0.22, 0.19, 0.18, 0.16 ], "graphical backend": "", "graphics": { "style": "Solarize_Light2", "show" : "true", "battery balance": "True", "prices consumption": "True", "prices production": "False", "prices spot": "True", "average consumption": "True" }, "strategy": "minimize cost", "notifications": { }, "grid": { "max_power": 17 }, "history": { "save days": 100 }, "dashboard": { "port": 5000 }, "boiler": { "boiler present": "False", "entity actual temp.": "sensor.boiler_gemeten", "entity setpoint": "sensor.boiler_ingesteld", "entity hysterese": "sensor.hysterese_hot_water", "cop": 2.9, "cooling rate": 0.4, "volume": 180, "heating allowed below": 44, "elec. power": 1500, "activate service": "press", "activate entity": "input_button.hw_trigger" }, "heating": { "heater present": "False", "degree days factor": 3.6, "stages": [ { "max_power": 225, "cop": 7.1 }, { "max_power": 300, "cop": 7.0 }, { "max_power": 400, "cop": 6.5 }, { "max_power": 500, "cop": 6.0 }, { "max_power": 600, "cop": 5.5 }, { "max_power": 750, "cop": 5.0 }, { "max_power": 1000, "cop": 4.5 }, { "max_power": 1250, "cop": 4.0 } ], "entity adjust heating curve": "input_number.stooklijn_verschuiving_day_ahead", "adjustment factor": 0.04 }, "battery": [ ], "solar": [ ], "electric vehicle": [ ], "machines" : [ { "name": "Kitchen Hotfill Boiler", "programs": [ { "name": "heat", "power": [ 400 ] }, { "name": "off", "power": [0] } ], "entity start window": "input_datetime.dao_kitchen-boiler-start", "entity stop window": "input_datetime.dao_kitchen-boiler-stop", "entity selected program": "input_select.dao_kitchen-boiler-night-program", "entity calculated start": "input_datetime.dao_kitchen_boiler_plan_start", "entity calculated end": "input_datetime.dao_kitchen_boiler_plan_stop" } ], "tibber": { "api_token": "!secret tibber_api_token" }, "report": { "entities grid consumption": [ "sensor.grid_consumption_low", "sensor.grid_consumption_high" ], "entities grid production": [ "sensor.grid_production_low", "sensor.grid_production_high" ], "entities solar production ac": [ "sensor.solaredge_woning_ac_energy_kwh" ], "entities solar production dc": [], "entities ev consumption" : ["sensor.laadpunt_total_energy"], "entities wp consumption" : [], "entities boiler consumption": [], "entities battery consumption": ["sensor.ess_grid_consumption"], "entities battery production": ["sensor.ess_grid_production"] }, "scheduler": { "active": "True", "0430": "get_meteo_data", "1030": "get_meteo_data", "1630": "get_meteo_data", "2230": "get_meteo_data", "1255": "get_day_ahead_prices", "1355": "get_day_ahead_prices", "1455": "get_day_ahead_prices", "1554": "get_day_ahead_prices", "1655": "get_day_ahead_prices", "xx00": "calc_optimum", "2359": "clean_data" } }
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 332025-10-06 22:00:08 info: Boiler niet aanwezig of staat uit, boiler wordt niet ingepland 2025-10-06 22:00:08 info: Warmtepomp niet aanwezig of enabled - warmtepomp wordt niet ingepland 2025-10-06 22:00:08 fout: 404 status code returned from http://supervisor/core/api/states/input_select.dao_kitchen-boiler-night-program 2025-10-06 22:00:08 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering Traceback (most recent call last): File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function getattr(self, run_task["function"])() File "/root/dao/prog/da_base.py", line 524, in calc_optimum_met_debug dacalc.calc_optimum() File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1875, in calc_optimum p = next( ^^^^^ File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1879, in <genexpr> if item["name"] == program_selected[m] ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^ IndexError: list index out of range Traceback (most recent call last): File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3895, in <module> main() File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 3869, in main da_calc.run_task_function("calc_optimum_met_debug") File "/root/dao/prog/da_base.py", line 594, in run_task_function getattr(self, run_task["function"])() File "/root/dao/prog/da_base.py", line 524, in calc_optimum_met_debug dacalc.calc_optimum() File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1875, in calc_optimum p = next( ^^^^^ File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1879, in <genexpr> if item["name"] == program_selected[m] ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^ IndexError: list index out of range
Warmt ie binnen 1 kwartier op?
Bij programma "off" moet "power" leeg zijn: "power": []
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Ja, naam is goed en heat en off in lowercase zijn de enige waardes.KC27 schreef op maandag 6 oktober 2025 @ 22:12:
[...]
Staan in de helper "input_select.dao_kitchen-boiler-night-program", ook de opties "off" en "heat" (letterlijk, zonder hoofdletter(s)) gedefinieerd (en ook geen anderen).
Warmt ie binnen 1 kwartier op?
Bij programma "off" moet "power" leeg zijn: "power": []
Hij warmt snel op want er is bijna geen verbruik van warm water in de keuken.
Power bij 'off' heb ik ook leeg gehad maar velfde resultaat. Blijkbaar was met 0 de laatste poging voor deze post. Heb hem weer weggehaald.
Ik wil het er _niet_ over hebben.
:strip_exif()/f/image/tZh1uKXpOhvt4sNdkeoIKqD3.png?f=user_large)
Met name met die input_select erin.
Hoe ziet die van jou eruit?
Welke programma heb je gekozen?
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Als alles goed verloopt en jullie vinden geen fouten dan verschijnt morgen de productie-versie.
Dit staat in de changelog:
Aanvullende info:
- Changed scheduler: there can be more one task planned at a minute (but with different keys!)
- Changed order of graphics: consumption and production are set on top of other categories
- Added `switch entity` to boiler (alternative for activate entity), see DOC.md
- Several python-modules are updated
Je kunt vanaf nu zonder problemen in de scheduler opnemen:
- "0945": "get_meteo_data"
- "xx45": "calc_optimum"
- "0945": "get_meteo_data"
- "0945": "calc_optimum"
Boiler opwarmen activeren
Je kunt vanaf nu ook je boiler opwarmen met een input_boolean.
Deze geef je op bij je boiler-settings met de naam switch entity.
Bijvoorbeeld: "switch entity": "input_boolean.start_boiler"
Maar let op:
- Je moet ook hier een automation aan hangen die je boiler daadwerkelijk gaat opwarmen
- Die automation moet ook die input_boolean weer op "off" zetten
WP: Alpha Innotec MSW2-6S | PV: 20 x 300 Wp AEG | ACCU: 2x16x280Ah LiFePO4 3 x Multiplus II 48/3000 | DYN: Tibber | Gasloos | Day Ahead Optimizer
Mooie stappen stel je in het vooruitzicht!KC27 schreef op maandag 6 oktober 2025 @ 23:34:
Vanavond heb ik de laatste release candidate gepubliceerd voor versie 2025.10.4: 2025.10.4.rc6
Als alles goed verloopt en jullie vinden geen fouten dan verschijnt morgen de productie-versie.
Dit staat in de changelog:
[...]
[..]
Boiler opwarmen activeren
Je kunt vanaf nu ook je boiler opwarmen met een input_boolean.
Deze geef je op bij je boiler-settings met de naam switch entity.
Bijvoorbeeld: "switch entity": "input_boolean.start_boiler"
Maar let op:
- Je moet ook hier een automation aan hangen die je boiler daadwerkelijk gaat opwarmen
- Die automation moet ook die input_boolean weer op "off" zetten
Nog een vraagje over die switch entity's die er nu bij zijn gekomen. Hoe lang moeten deze op 'actief' / '1' staan?
Ik zit erover te denken om de apparaten zelf te laten melden dat ze (handmatig) zijn aangezet via deze input_boolean, al kan dat overlappen met het schema (maar dat is niet erg lijkt mij?).
Ioniq 6 LR Lounge 20"
2700Wp SSW 30° @ SE2200 | 1720Wp SSW 5° @ HM-1500
Flickr | Canon 6D | 17-40mm f/4 + 50mm f/1.8 II + 70-200mm f/4 | 2x 430EX II | Sirui T005 + C10
/f/image/ZdgaajlTQrL6axnkuzWP8xM7.png?f=fotoalbum_large)
/f/image/cAiZpxWfkdujNXK4Vq8QMPRZ.png?f=fotoalbum_large)
/f/image/Rnvt3LgXMNfJbk4nt85k3e2b.png?f=fotoalbum_large)