f.welvering schreef op zaterdag 28 februari 2026 @ 16:26:
[...]


Daar is geen warmtevraag.
Maar dat staat er in dit geval los van. Als er wel vraag is gaat hij direct verwarmen.

Het punt is dat hij op geplande tijd moet gaan verwarmen adhv de optimalisatie van dao.
Als die entity op "off" staat zal DAO altijd het eerste interval de wp niet inschakelen.
Het is dus maar net hoe je het gebruik van deze instelling interpreteert.
Mijn voorstel om te testen of het werkt:
Haal de regel met "entity hp heat demand" uit je instelling (zet "#" aan het begin van de key), dus "#entity hp heat demand". Daarmee wordt hij uitgecommentarieerd en zal DAO altijd inplannen alsof er warmtevraag is.
Als het dan werkt kunnen we hier samen tot een werkbare oplossing komen voor het gebruik van deze instelling.

Edit:
Je zou bijvoorbeeld een template switch kunnen maken die reageert op de binnentemperatuur van de woonkamer. Als deze boven je hoogste comfortgrens komt (bijvoorbeeld door zoninstraling) gaat hij op "off". Daarmee voorkom je verdere opwarming ook al is het goedkoop.

[ Voor 13% gewijzigd door KC27 op 28-02-2026 16:58 ]

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


  • wmc
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 15:06

wmc

KC27 schreef op zaterdag 28 februari 2026 @ 16:50:
[...]

Als die entity op "off" staat zal DAO altijd het eerste interval de wp niet inschakelen.
Het is dus maar net hoe je het gebruik van deze instelling interpreteert.
Mijn voorstel om te testen of het werkt:
Haal de regel met "entity hp heat demand" uit je instelling (zet "#" aan het begin van de key), dus "#entity hp heat demand". Daarmee wordt hij uitgecommentarieerd en zal DAO altijd inplannen alsof er warmtevraag is.
Als het dan werkt kunnen we hier samen tot een werkbare oplossing komen voor het gebruik van deze instelling.

Edit:
Je zou bijvoorbeeld een template switch kunnen maken die reageert op de binnentemperatuur van de woonkamer. Als deze boven je hoogste comfortgrens komt (bijvoorbeeld door zoninstraling) gaat hij op "off". Daarmee voorkom je verdere opwarming ook al is het goedkoop.
Dat is precies de interpretatie die ik heb. HA heeft een mooie template thermostaat. Je kunt daar de positie en negatieve hysterese zelf instellen. Ik laat wat meer overshoot toe (1 graad uit mijn hoofd) dan wanneer hij onder de gewenste temperatuur komt.

  • f.welvering
  • Registratie: Oktober 2009
  • Laatst online: 14:20
KC27 schreef op zaterdag 28 februari 2026 @ 16:50:
[...]

Als die entity op "off" staat zal DAO altijd het eerste interval de wp niet inschakelen.
Het is dus maar net hoe je het gebruik van deze instelling interpreteert.
Mijn voorstel om te testen of het werkt:
Haal de regel met "entity hp heat demand" uit je instelling (zet "#" aan het begin van de key), dus "#entity hp heat demand". Daarmee wordt hij uitgecommentarieerd en zal DAO altijd inplannen alsof er warmtevraag is.
Als het dan werkt kunnen we hier samen tot een werkbare oplossing komen voor het gebruik van deze instelling.

Edit:
Je zou bijvoorbeeld een template switch kunnen maken die reageert op de binnentemperatuur van de woonkamer. Als deze boven je hoogste comfortgrens komt (bijvoorbeeld door zoninstraling) gaat hij op "off". Daarmee voorkom je verdere opwarming ook al is het goedkoop.
Ik had deze functie anders geïnterpreteerd inderdaad. In mijn gedachte warmt het huis over de gehele dag op adhv de meest interessante momenten en niet op basis van vraag, tenzij te koud.

Als de thermostaat (ik gebruik de homeassistant thermostaat) warmte gaat vragen moet er direct verwarmt worden gezien het dan echt te koud gaat worden. Dat gebeurt dan ook als dao vraag ziet, maar dan optimaliseert hij toch niets?
Immers hij blijft verwarmen totdat de vraag stopt, en dan stopt dao ook met inplannen.

Edit: @KC27 heat demand heb ik uitgecommend. Ik laat je weten hoe het verloopt.

WP: DeWarmte PompAO 6.4Kw Hybrid, CV Intergas, Thermostaat Netatmo, 70m2 vvw, PV: 34x 325wp solaredge omvormer en optimizers,Wan ip adres weten? https://mijnips.eu


  • wmc
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 15:06

wmc

In mijn geval kan er warmtevraag zijn, maar komt het voor dat dao dan niet direct warmte inplant. Dat resulteert inderdaad wel in een iets koeler huis. Vooralsnog lijkt het dus zo te zijn dat er een bepaalde hoeveelheid energie per dag nodig is. Die wordt over de dag zo goedkoop mogelijk ingepland. Als er geen warmtevraag is, wordt hij de eerste 15 minuten niet ingepland, ookal is dat het goedkoopste moment.

  • f.welvering
  • Registratie: Oktober 2009
  • Laatst online: 14:20
Gisteren avond om 20:15 heeft DAO de wp ingeschakeld en deze vervolgens om 21u weer uitgeschakeld.
Hierna is de WP ondanks de planning uit gebleven.

Berekening 20:15
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
2026-02-28 20:15:00 info: Gewogen graaddagen vandaag: 7.4 K.day
2026-02-28 20:15:00 info: Gewogen graaddagen morgen: 9.6 K.day
2026-02-28 20:15:00 info: Gewogen graaddagen totaal: 17.0 K.day
2026-02-28 20:15:00 info: Degree days factor: 4.8 kWh/K.day
2026-02-28 20:15:00 info: Totaal benodigde warmte: 81.5 kWh
2026-02-28 20:15:00 info: Reeds geproduceerde warmte: 29.7 kWh
2026-02-28 20:15:00 info: Nog benodigde warmte: 51.8 kWh
2026-02-28 20:15:00 info: Regeling warmtepomp: on/off
2026-02-28 20:15:00 info: Actuele warmtevraag: Ja
2026-02-28 20:15:00 info: Minimale runlengte 1 uur
2026-02-28 20:15:00 info: Beschikbaar zijn: 27 uur
2026-02-28 20:15:00 info: On/off warmtepomp wordt ingepland
2026-02-28 20:15:00 info: Gem. buitentemperatuur vandaag: 9.2 °C
2026-02-28 20:15:00 info: Gem. buitentemperatuur morgen: 6.4 °C
2026-02-28 20:15:00 info: Voorspelde gemiddelde buiten temperatuur: 7.8 °C
2026-02-28 20:15:00 info: COP: 4.4
2026-02-28 20:15:00 info: Elektrisch vermogen: 0.6 kW-e
2026-02-28 20:15:00 info: Thermisch vermogen: 2.6 kW-th
2026-02-28 20:15:00 info: Ingepland worden: 20 uur
2026-02-28 20:15:00 info: Warmtepomp draait al minimaal 2 uur
2026-02-28 20:15:00 info: Eerste blok van 1 uur
2026-02-28 20:15:00 info: Dan nog 19 blokken van 1 uur
2026-02-28 20:15:00 info: Totaal aantal blokken: 20
2026-02-28 20:15:00 info: Apparaat wasmachine direct starten staat uit
2026-02-28 20:15:00 info: Apparaat wasmachine met programma 'Donker 40 graden' wordt ingepland tussen 2026-03-01 07:00 en 2026-03-01 18:00.
2026-02-28 20:15:00 info: Strategie: minimale kosten
2026-02-28 20:15:00 info: Maximale fout (maximal gap): 0.005000 euro
2026-02-28 20:16:27 info: Rekentijd: 87.54 sec
2026-02-28 20:16:27 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden.
2026-02-28 20:16:27 info: Inzet warmtepomp
2026-02-28 20:16:27 info: Blokken:
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 0 start 0 lengte 4 laatste 3
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 1 start 25 lengte 4 laatste 28
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 2 start 34 lengte 4 laatste 37
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 3 start 38 lengte 4 laatste 41
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 4 start 42 lengte 4 laatste 45
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 5 start 46 lengte 4 laatste 49
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 6 start 50 lengte 4 laatste 53
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 7 start 54 lengte 4 laatste 57
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 8 start 58 lengte 4 laatste 61
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 9 start 62 lengte 4 laatste 65
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 10 start 66 lengte 4 laatste 69
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 11 start 70 lengte 4 laatste 73
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 12 start 74 lengte 4 laatste 77
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 13 start 78 lengte 4 laatste 81
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 14 start 82 lengte 4 laatste 85
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 15 start 91 lengte 4 laatste 94
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 16 start 95 lengte 4 laatste 98
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 17 start 99 lengte 4 laatste 102
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 18 start 103 lengte 4 laatste 106
2026-02-28 20:16:27 info: Bloknr 19 start 107 lengte 4 laatste 110
2026-02-28 20:16:27 info: u   uur   tar    hp_s_on hp_on heat cons
2026-02-28 20:16:27 info: 0   20:15 0.2494    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 1   20:30 0.2485    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 2   20:45 0.2618    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 3   21:00 0.2462    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 4   21:15 0.2660    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 5   21:30 0.2612    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 6   21:45 0.2619    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 7   22:00 0.2669    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 8   22:15 0.2666    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 9   22:30 0.2587    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 10   22:45 0.2618    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 11   23:00 0.2800    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 12   23:15 0.2812    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 13   23:30 0.2415    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 14   23:45 0.2376    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 15   00:00 0.2863    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 16   00:15 0.2886    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 17   00:30 0.2885    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 18   00:45 0.2515    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 19   01:00 0.3224    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 20   01:15 0.2746    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 21   01:30 0.2515    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 22   01:45 0.2377    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 23   02:00 0.2886    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 24   02:15 0.2604    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 25   02:30 0.2467    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 26   02:45 0.2515    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 27   03:00 0.2436    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 28   03:15 0.2463    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 29   03:30 0.2453    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 30   03:45 0.2543    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 31   04:00 0.2314    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 32   04:15 0.2359    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 33   04:30 0.2491    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 34   04:45 0.2389    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 35   05:00 0.2244    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 36   05:15 0.2236    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 37   05:30 0.2240    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 38   05:45 0.2237    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 39   06:00 0.2214    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 40   06:15 0.2216    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 41   06:30 0.2240    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 42   06:45 0.2238    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 43   07:00 0.2237    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 44   07:15 0.2240    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 45   07:30 0.2223    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 46   07:45 0.2078    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 47   08:00 0.2217    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 48   08:15 0.2089    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 49   08:30 0.1928    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 50   08:45 0.1849    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 51   09:00 0.1913    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 52   09:15 0.1663    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 53   09:30 0.1511    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 54   09:45 0.1409    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 55   10:00 0.1419    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 56   10:15 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 57   10:30 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 58   10:45 0.1398    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 59   11:00 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 60   11:15 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 61   11:30 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 62   11:45 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 63   12:00 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 64   12:15 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 65   12:30 0.1405    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 66   12:45 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 67   13:00 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 68   13:15 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 69   13:30 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 70   13:45 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 71   14:00 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 72   14:15 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 73   14:30 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 74   14:45 0.1421    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 75   15:00 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 76   15:15 0.1409    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 77   15:30 0.1761    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 78   15:45 0.2144    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 79   16:00 0.1803    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 80   16:15 0.2076    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 81   16:30 0.2412    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 82   16:45 0.2662    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 83   17:00 0.2396    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 84   17:15 0.2610    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 85   17:30 0.2739    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 86   17:45 0.2775    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 87   18:00 0.2589    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 88   18:15 0.2592    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 89   18:30 0.2662    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 90   18:45 0.2672    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 20:16:27 info: 91   19:00 0.2606    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 92   19:15 0.2599    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 93   19:30 0.2560    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 94   19:45 0.2582    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 95   20:00 0.2552    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 96   20:15 0.2548    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 97   20:30 0.2485    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 98   20:45 0.2412    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 99   21:00 0.2458    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 100   21:15 0.2402    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 101   21:30 0.2379    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 102   21:45 0.2328    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 103   22:00 0.2388    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 104   22:15 0.2348    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 105   22:30 0.2298    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 106   22:45 0.2208    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 107   23:00 0.2256    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 108   23:15 0.2204    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 109   23:30 0.2171    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 20:16:27 info: 110   23:45 0.2050    1.00 1     0.66    0.15
21:00u
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
2026-02-28 21:00:00 info: Gewogen graaddagen vandaag: 7.4 K.day
2026-02-28 21:00:00 info: Gewogen graaddagen morgen: 9.6 K.day
2026-02-28 21:00:00 info: Gewogen graaddagen totaal: 17.0 K.day
2026-02-28 21:00:00 info: Degree days factor: 4.8 kWh/K.day
2026-02-28 21:00:00 info: Totaal benodigde warmte: 81.5 kWh
2026-02-28 21:00:00 info: Reeds geproduceerde warmte: 32.8 kWh
2026-02-28 21:00:00 info: Nog benodigde warmte: 48.7 kWh
2026-02-28 21:00:00 info: Regeling warmtepomp: on/off
2026-02-28 21:00:00 info: Actuele warmtevraag: Ja
2026-02-28 21:00:00 info: Minimale runlengte 1 uur
2026-02-28 21:00:00 info: Beschikbaar zijn: 26 uur
2026-02-28 21:00:00 info: On/off warmtepomp wordt ingepland
2026-02-28 21:00:00 info: Gem. buitentemperatuur vandaag: 9.2 °C
2026-02-28 21:00:00 info: Gem. buitentemperatuur morgen: 6.4 °C
2026-02-28 21:00:00 info: Voorspelde gemiddelde buiten temperatuur: 7.8 °C
2026-02-28 21:00:00 info: COP: 4.4
2026-02-28 21:00:00 info: Elektrisch vermogen: 0.6 kW-e
2026-02-28 21:00:00 info: Thermisch vermogen: 2.6 kW-th
2026-02-28 21:00:00 info: Ingepland worden: 19 uur
2026-02-28 21:00:00 info: Warmtepomp draait al minimaal 2 uur
2026-02-28 21:00:00 info: Eerste blok van 1 uur
2026-02-28 21:00:00 info: Dan nog 18 blokken van 1 uur
2026-02-28 21:00:00 info: Totaal aantal blokken: 19
2026-02-28 21:00:00 info: Apparaat wasmachine direct starten staat uit
2026-02-28 21:00:00 info: Apparaat wasmachine met programma 'Donker 40 graden' wordt ingepland tussen 2026-03-01 07:00 en 2026-03-01 18:00.
2026-02-28 21:00:00 info: Strategie: minimale kosten
2026-02-28 21:00:00 info: Maximale fout (maximal gap): 0.005000 euro
2026-02-28 21:00:29 info: Rekentijd: 28.96 sec
2026-02-28 21:00:29 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden.
2026-02-28 21:00:29 info: Inzet warmtepomp
2026-02-28 21:00:29 info: Blokken:
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 0 start 21 lengte 4 laatste 24
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 1 start 25 lengte 4 laatste 28
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 2 start 29 lengte 4 laatste 32
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 3 start 33 lengte 4 laatste 36
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 4 start 37 lengte 4 laatste 40
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 5 start 41 lengte 4 laatste 44
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 6 start 45 lengte 4 laatste 48
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 7 start 49 lengte 4 laatste 52
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 8 start 53 lengte 4 laatste 56
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 9 start 57 lengte 4 laatste 60
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 10 start 61 lengte 4 laatste 64
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 11 start 65 lengte 4 laatste 68
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 12 start 69 lengte 4 laatste 72
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 13 start 73 lengte 4 laatste 76
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 14 start 77 lengte 4 laatste 80
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 15 start 92 lengte 4 laatste 95
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 16 start 96 lengte 4 laatste 99
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 17 start 100 lengte 4 laatste 103
2026-02-28 21:00:29 info: Bloknr 18 start 104 lengte 4 laatste 107
2026-02-28 21:00:29 info: u   uur   tar    hp_s_on hp_on heat cons
2026-02-28 21:00:29 info: 0   21:00 0.2462    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 1   21:15 0.2660    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 2   21:30 0.2612    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 3   21:45 0.2619    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 4   22:00 0.2669    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 5   22:15 0.2666    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 6   22:30 0.2587    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 7   22:45 0.2618    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 8   23:00 0.2800    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 9   23:15 0.2812    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 10   23:30 0.2415    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 11   23:45 0.2376    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 12   00:00 0.2863    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 13   00:15 0.2886    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 14   00:30 0.2885    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 15   00:45 0.2515    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 16   01:00 0.3224    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 17   01:15 0.2746    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 18   01:30 0.2515    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 19   01:45 0.2377    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 20   02:00 0.2886    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 21   02:15 0.2604    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 22   02:30 0.2467    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 23   02:45 0.2515    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 24   03:00 0.2436    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 25   03:15 0.2463    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 26   03:30 0.2453    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 27   03:45 0.2543    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 28   04:00 0.2314    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 29   04:15 0.2359    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 30   04:30 0.2491    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 31   04:45 0.2389    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 32   05:00 0.2244    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 33   05:15 0.2236    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 34   05:30 0.2240    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 35   05:45 0.2237    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 36   06:00 0.2214    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 37   06:15 0.2216    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 38   06:30 0.2240    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 39   06:45 0.2238    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 40   07:00 0.2237    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 41   07:15 0.2240    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 42   07:30 0.2223    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 43   07:45 0.2078    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 44   08:00 0.2217    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 45   08:15 0.2089    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 46   08:30 0.1928    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 47   08:45 0.1849    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 48   09:00 0.1913    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 49   09:15 0.1663    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 50   09:30 0.1511    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 51   09:45 0.1409    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 52   10:00 0.1419    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 53   10:15 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 54   10:30 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 55   10:45 0.1398    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 56   11:00 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 57   11:15 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 58   11:30 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 59   11:45 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 60   12:00 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 61   12:15 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 62   12:30 0.1405    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 63   12:45 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 64   13:00 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 65   13:15 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 66   13:30 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 67   13:45 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 68   14:00 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 69   14:15 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 70   14:30 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 71   14:45 0.1421    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 72   15:00 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 73   15:15 0.1409    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 74   15:30 0.1761    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 75   15:45 0.2144    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 76   16:00 0.1803    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 77   16:15 0.2076    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 78   16:30 0.2412    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 79   16:45 0.2662    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 80   17:00 0.2396    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 81   17:15 0.2610    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 82   17:30 0.2739    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 83   17:45 0.2775    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 84   18:00 0.2589    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 85   18:15 0.2592    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 86   18:30 0.2662    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 87   18:45 0.2672    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 88   19:00 0.2606    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 89   19:15 0.2599    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 90   19:30 0.2560    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 91   19:45 0.2582    0.00 0     0.00    0.00
2026-02-28 21:00:29 info: 92   20:00 0.2552    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 93   20:15 0.2548    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 94   20:30 0.2485    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 95   20:45 0.2412    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 96   21:00 0.2458    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 97   21:15 0.2402    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 98   21:30 0.2379    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 99   21:45 0.2328    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 100   22:00 0.2388    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 101   22:15 0.2348    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 102   22:30 0.2298    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 103   22:45 0.2208    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 104   23:00 0.2256    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 105   23:15 0.2204    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 106   23:30 0.2171    1.00 1     0.66    0.15
2026-02-28 21:00:29 info: 107   23:45 0.2050    1.00 1     0.66    0.15
6:00u log geeft aan dat de wp om 7:30 aan zou moeten gaan, maar dat is niet gebeurt.
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
2026-03-01 06:00:00 info: Gewogen graaddagen vandaag: 9.3 K.day
2026-03-01 06:00:00 info: Gewogen graaddagen totaal: 9.3 K.day
2026-03-01 06:00:00 info: Degree days factor: 4.8 kWh/K.day
2026-03-01 06:00:00 info: Totaal benodigde warmte: 44.5 kWh
2026-03-01 06:00:00 info: Reeds geproduceerde warmte: 21.1 kWh
2026-03-01 06:00:00 info: Nog benodigde warmte: 23.4 kWh
2026-03-01 06:00:00 info: Regeling warmtepomp: on/off
2026-03-01 06:00:00 info: Actuele warmtevraag: Ja
2026-03-01 06:00:00 info: Minimale runlengte 1 uur
2026-03-01 06:00:00 info: Beschikbaar zijn: 17 uur
2026-03-01 06:00:00 info: On/off warmtepomp wordt ingepland
2026-03-01 06:00:00 info: Gem. buitentemperatuur vandaag: 6.7 °C
2026-03-01 06:00:00 info: Voorspelde gemiddelde buiten temperatuur: 6.7 °C
2026-03-01 06:00:00 info: COP: 4.4
2026-03-01 06:00:00 info: Elektrisch vermogen: 0.6 kW-e
2026-03-01 06:00:00 info: Thermisch vermogen: 2.7 kW-th
2026-03-01 06:00:00 info: Ingepland worden: 9 uur
2026-03-01 06:00:00 info: Warmtepomp draait al minimaal 4 uur
2026-03-01 06:00:00 info: Eerste blok van 1 uur
2026-03-01 06:00:00 info: Dan nog 8 blokken van 1 uur
2026-03-01 06:00:00 info: Totaal aantal blokken: 9
2026-03-01 06:00:00 info: Apparaat wasmachine direct starten staat uit
2026-03-01 06:00:00 info: Apparaat wasmachine met programma 'Donker 40 graden' wordt ingepland tussen 2026-03-01 07:00 en 2026-03-01 18:00.
2026-03-01 06:00:00 info: Strategie: minimale kosten
2026-03-01 06:00:00 info: Maximale fout (maximal gap): 0.005000 euro
2026-03-01 06:00:04 info: Rekentijd: 3.91  sec
2026-03-01 06:00:04 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden.
2026-03-01 06:00:04 info: Inzet warmtepomp
2026-03-01 06:00:04 info: Blokken:
2026-03-01 06:00:04 info: Bloknr 0 start 6 lengte 4 laatste 9
2026-03-01 06:00:04 info: Bloknr 1 start 10 lengte 4 laatste 13
2026-03-01 06:00:04 info: Bloknr 2 start 14 lengte 4 laatste 17
2026-03-01 06:00:04 info: Bloknr 3 start 18 lengte 4 laatste 21
2026-03-01 06:00:04 info: Bloknr 4 start 22 lengte 4 laatste 25
2026-03-01 06:00:04 info: Bloknr 5 start 26 lengte 4 laatste 29
2026-03-01 06:00:04 info: Bloknr 6 start 30 lengte 4 laatste 33
2026-03-01 06:00:04 info: Bloknr 7 start 34 lengte 4 laatste 37
2026-03-01 06:00:04 info: Bloknr 8 start 38 lengte 4 laatste 41
2026-03-01 06:00:04 info: u   uur   tar    hp_s_on hp_on heat cons
2026-03-01 06:00:04 info: 0   06:00 0.2214    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 1   06:15 0.2216    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 2   06:30 0.2240    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 3   06:45 0.2238    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 4   07:00 0.2237    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 5   07:15 0.2240    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 6   07:30 0.2223    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 7   07:45 0.2078    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 8   08:00 0.2217    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 9   08:15 0.2089    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 10   08:30 0.1928    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 11   08:45 0.1849    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 12   09:00 0.1913    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 13   09:15 0.1663    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 14   09:30 0.1511    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 15   09:45 0.1409    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 16   10:00 0.1419    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 17   10:15 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 18   10:30 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 19   10:45 0.1398    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 20   11:00 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 21   11:15 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 22   11:30 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 23   11:45 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 24   12:00 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 25   12:15 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 26   12:30 0.1405    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 27   12:45 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 28   13:00 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 29   13:15 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 30   13:30 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 31   13:45 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 32   14:00 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 33   14:15 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 34   14:30 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 35   14:45 0.1421    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 36   15:00 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 37   15:15 0.1409    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 38   15:30 0.1761    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 39   15:45 0.2144    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 40   16:00 0.1803    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 41   16:15 0.2076    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 06:00:04 info: 42   16:30 0.2412    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 43   16:45 0.2662    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 44   17:00 0.2396    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 45   17:15 0.2610    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 46   17:30 0.2739    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 47   17:45 0.2775    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 48   18:00 0.2589    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 49   18:15 0.2592    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 50   18:30 0.2662    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 51   18:45 0.2672    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 52   19:00 0.2606    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 53   19:15 0.2599    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 54   19:30 0.2560    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 55   19:45 0.2582    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 56   20:00 0.2552    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 57   20:15 0.2548    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 58   20:30 0.2485    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 59   20:45 0.2412    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 60   21:00 0.2458    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 61   21:15 0.2402    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 62   21:30 0.2379    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 63   21:45 0.2328    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 64   22:00 0.2388    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 65   22:15 0.2348    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 66   22:30 0.2298    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 67   22:45 0.2208    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 68   23:00 0.2256    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 69   23:15 0.2204    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 70   23:30 0.2171    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 06:00:04 info: 71   23:45 0.2050    0.00 0     0.00    0.00
de 7:30 log als laatste :
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
2026-03-01 07:30:00 info: Gewogen graaddagen vandaag: 9.3 K.day
2026-03-01 07:30:00 info: Gewogen graaddagen totaal: 9.3 K.day
2026-03-01 07:30:00 info: Degree days factor: 4.8 kWh/K.day
2026-03-01 07:30:00 info: Totaal benodigde warmte: 44.5 kWh
2026-03-01 07:30:00 info: Reeds geproduceerde warmte: 26.2 kWh
2026-03-01 07:30:00 info: Nog benodigde warmte: 18.3 kWh
2026-03-01 07:30:00 info: Regeling warmtepomp: on/off
2026-03-01 07:30:00 info: Actuele warmtevraag: Ja
2026-03-01 07:30:00 info: Minimale runlengte 1 uur
2026-03-01 07:30:00 info: Beschikbaar zijn: 16 uur
2026-03-01 07:30:00 info: On/off warmtepomp wordt ingepland
2026-03-01 07:30:00 info: Gem. buitentemperatuur vandaag: 6.7 °C
2026-03-01 07:30:00 info: Voorspelde gemiddelde buiten temperatuur: 6.7 °C
2026-03-01 07:30:00 info: COP: 4.4
2026-03-01 07:30:00 info: Elektrisch vermogen: 0.6 kW-e
2026-03-01 07:30:00 info: Thermisch vermogen: 2.7 kW-th
2026-03-01 07:30:00 info: Ingepland worden: 7 uur
2026-03-01 07:30:00 info: Warmtepomp draait al minimaal 5 uur
2026-03-01 07:30:00 info: Eerste blok van 1 uur
2026-03-01 07:30:00 info: Dan nog 6 blokken van 1 uur
2026-03-01 07:30:00 info: Totaal aantal blokken: 7
2026-03-01 07:30:00 info: Apparaat wasmachine direct starten staat uit
2026-03-01 07:30:00 info: Apparaat wasmachine met programma 'Donker 40 graden' wordt ingepland tussen 2026-03-01 07:30 en 2026-03-01 18:00.
2026-03-01 07:30:00 info: Strategie: minimale kosten
2026-03-01 07:30:00 info: Maximale fout (maximal gap): 0.005000 euro
2026-03-01 07:30:01 info: Rekentijd: 1.42  sec
2026-03-01 07:30:01 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden.
2026-03-01 07:30:01 info: Inzet warmtepomp
2026-03-01 07:30:01 info: Blokken:
2026-03-01 07:30:01 info: Bloknr 0 start 5 lengte 4 laatste 8
2026-03-01 07:30:01 info: Bloknr 1 start 9 lengte 4 laatste 12
2026-03-01 07:30:01 info: Bloknr 2 start 13 lengte 4 laatste 16
2026-03-01 07:30:01 info: Bloknr 3 start 17 lengte 4 laatste 20
2026-03-01 07:30:01 info: Bloknr 4 start 21 lengte 4 laatste 24
2026-03-01 07:30:01 info: Bloknr 5 start 25 lengte 4 laatste 28
2026-03-01 07:30:01 info: Bloknr 6 start 29 lengte 4 laatste 32
2026-03-01 07:30:01 info: u   uur   tar    hp_s_on hp_on heat cons
2026-03-01 07:30:01 info: 0   07:30 0.2223    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 1   07:45 0.2078    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 2   08:00 0.2217    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 3   08:15 0.2089    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 4   08:30 0.1928    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 5   08:45 0.1849    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 6   09:00 0.1913    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 7   09:15 0.1663    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 8   09:30 0.1511    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 9   09:45 0.1409    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 10   10:00 0.1419    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 11   10:15 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 12   10:30 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 13   10:45 0.1398    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 14   11:00 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 15   11:15 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 16   11:30 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 17   11:45 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 18   12:00 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 19   12:15 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 20   12:30 0.1405    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 21   12:45 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 22   13:00 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 23   13:15 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 24   13:30 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 25   13:45 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 26   14:00 0.1396    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 27   14:15 0.1407    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 28   14:30 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 29   14:45 0.1421    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 30   15:00 0.1408    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 31   15:15 0.1409    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 32   15:30 0.1761    1.00 1     0.66    0.15
2026-03-01 07:30:01 info: 33   15:45 0.2144    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 34   16:00 0.1803    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 35   16:15 0.2076    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 36   16:30 0.2412    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 37   16:45 0.2662    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 38   17:00 0.2396    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 39   17:15 0.2610    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 40   17:30 0.2739    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 41   17:45 0.2775    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 42   18:00 0.2589    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 43   18:15 0.2592    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 44   18:30 0.2662    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 45   18:45 0.2672    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 46   19:00 0.2606    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 47   19:15 0.2599    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 48   19:30 0.2560    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 49   19:45 0.2582    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 50   20:00 0.2552    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 51   20:15 0.2548    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 52   20:30 0.2485    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 53   20:45 0.2412    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 54   21:00 0.2458    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 55   21:15 0.2402    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 56   21:30 0.2379    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 57   21:45 0.2328    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 58   22:00 0.2388    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 59   22:15 0.2348    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 60   22:30 0.2298    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 61   22:45 0.2208    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 62   23:00 0.2256    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 63   23:15 0.2204    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 64   23:30 0.2171    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-01 07:30:01 info: 65   23:45 0.2050    0.00 0     0.00    0.00
Tussenliggend zie je de inschakel tijd steeds met een half uur of drie kwartier vooruit geschoven worden.

[ Voor 100% gewijzigd door f.welvering op 01-03-2026 08:26 ]

WP: DeWarmte PompAO 6.4Kw Hybrid, CV Intergas, Thermostaat Netatmo, 70m2 vvw, PV: 34x 325wp solaredge omvormer en optimizers,Wan ip adres weten? https://mijnips.eu

f.welvering schreef op zondag 1 maart 2026 @ 08:26:
Gisteren avond om 20:15 heeft DAO de wp ingeschakeld en deze vervolgens om 21u weer uitgeschakeld.
Hierna is de WP ondanks de planning uit gebleven.

Berekening 20:15

[...]


21:00u

[...]


6:00u log geeft aan dat de wp om 7:30 aan zou moeten gaan, maar dat is niet gebeurt.

[...]


de 7:30 log als laatste :

[...]


Tussenliggend zie je de inschakel tijd steeds met een half uur of drie kwartier vooruit geschoven worden.
Misschien moeten we ipv één twee boolean entities configureren:
  1. een die op "on" komt als er verwarmd moet worden omdat de temperatuur de ondergrens van de comfortzone is gepasseerd (of dreigt te passeren). DAO zal dan altijd opwarming vanaf het eerste interval inplannen
  2. een tweede die op "off" komt als er geen warmtevraag is, omdat de temperatuur de bovengrens van de comfortgrens is gepasseerd en er geen extra warmte gewenst is.
Die tweede werkt hetzelfde als de huidige "entity hp heat demand".
Voordeel van deze aanpak is dat de wp altijd binnen de comfortgrenzen opereert wat het draagvlak onder de huisgenoten voor deze aanpak versterkt.
@f.welvering en @wmc lijkt jullie dat wat?

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


  • f.welvering
  • Registratie: Oktober 2009
  • Laatst online: 14:20
KC27 schreef op zondag 1 maart 2026 @ 15:55:
[...]

Misschien moeten we ipv één twee boolean entities configureren:
  1. een die op "on" komt als er verwarmd moet worden omdat de temperatuur de ondergrens van de comfortzone is gepasseerd (of dreigt te passeren). DAO zal dan altijd opwarming vanaf het eerste interval inplannen
  2. een tweede die op "off" komt als er geen warmtevraag is, omdat de temperatuur de bovengrens van de comfortgrens is gepasseerd en er geen extra warmte gewenst is.
Die tweede werkt hetzelfde als de huidige "entity hp heat demand".
Voordeel van deze aanpak is dat de wp altijd binnen de comfortgrenzen opereert wat het draagvlak onder de huisgenoten voor deze aanpak versterkt.
@f.welvering en @wmc lijkt jullie dat wat?
Klinkt voor mij als een goede oplossing

WP: DeWarmte PompAO 6.4Kw Hybrid, CV Intergas, Thermostaat Netatmo, 70m2 vvw, PV: 34x 325wp solaredge omvormer en optimizers,Wan ip adres weten? https://mijnips.eu

f.welvering schreef op zondag 1 maart 2026 @ 18:29:
[...]


Klinkt voor mij als een goede oplossing
Ik heb erover nagedacht en kom tot het volgende voorstel:
We handhaven de "entity hp heat demand".
De states van deze entity kunnen de volgende waarden hebben:
  • off: er is geen warmtevraag, de temperatuur heeft zijn maximale waarde bereikt, het eerste uur wordt er geen verwarming ingepland
  • eco: er is geen acute warmtevraag, de temperatuur is tussen min en max, DAO mag in alle intervallen inplannen
  • max of on: er is acute warmtevraag, de temperatuur heeft zijn minimale waarde bereikt, het eerste uur moet er verwarmd worden
Dit werkt ook met een input_boolean, maar die kan alleen "on" en "off" waarden hebben. Daarmee is het wel backwards compatibel.
Het werkt het beste met een input_select die deze waarden kunt meegeven aan de hand van de temperatuur in een referentie ruimte.

Zal ik het zo maken?

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


  • f.welvering
  • Registratie: Oktober 2009
  • Laatst online: 14:20
KC27 schreef op zondag 1 maart 2026 @ 21:40:
[...]

Ik heb erover nagedacht en kom tot het volgende voorstel:
We handhaven de "entity hp heat demand".
De states van deze entity kunnen de volgende waarden hebben:
  • off: er is geen warmtevraag, de temperatuur heeft zijn maximale waarde bereikt, het eerste uur wordt er geen verwarming ingepland
  • eco: er is geen acute warmtevraag, de temperatuur is tussen min en max, DAO mag in alle intervallen inplannen
  • max of on: er is acute warmtevraag, de temperatuur heeft zijn minimale waarde bereikt, het eerste uur moet er verwarmd worden
Dit werkt ook met een input_boolean, maar die kan alleen "on" en "off" waarden hebben. Daarmee is het wel backwards compatibel.
Het werkt het beste met een input_select die deze waarden kunt meegeven aan de hand van de temperatuur in een referentie ruimte.

Zal ik het zo maken?
Ik vind het een mooie oplossing.

WP: DeWarmte PompAO 6.4Kw Hybrid, CV Intergas, Thermostaat Netatmo, 70m2 vvw, PV: 34x 325wp solaredge omvormer en optimizers,Wan ip adres weten? https://mijnips.eu


  • wmc
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 15:06

wmc

KC27 schreef op zondag 1 maart 2026 @ 21:40:
[...]

Ik heb erover nagedacht en kom tot het volgende voorstel:
We handhaven de "entity hp heat demand".
De states van deze entity kunnen de volgende waarden hebben:
  • off: er is geen warmtevraag, de temperatuur heeft zijn maximale waarde bereikt, het eerste uur wordt er geen verwarming ingepland
  • eco: er is geen acute warmtevraag, de temperatuur is tussen min en max, DAO mag in alle intervallen inplannen
  • max of on: er is acute warmtevraag, de temperatuur heeft zijn minimale waarde bereikt, het eerste uur moet er verwarmd worden
Dit werkt ook met een input_boolean, maar die kan alleen "on" en "off" waarden hebben. Daarmee is het wel backwards compatibel.
Het werkt het beste met een input_select die deze waarden kunt meegeven aan de hand van de temperatuur in een referentie ruimte.

Zal ik het zo maken?
Dit klinkt als een acceptabele oplossing, maar niet de optimale oplossing. Gelijk aan de boiler zou DAO idealiter moeten voorspellen wat de temperatuur gaat zijn (eerste orde dynamica als functie van de buitentemperatuur is een startpunt). Daarbij komen dan nog extra effecten zoals zoninstraling. Helaas is mijn Python (schrijf) kennis op dit moment te beperkt om mee te helpen dit te implementer. Ik zou wel graag eens willen zien hoe het nu in de code geimplementeerd is, waar staat het huidige thermisch model?
wmc schreef op maandag 2 maart 2026 @ 11:24:
[...]


Dit klinkt als een acceptabele oplossing, maar niet de optimale oplossing. Gelijk aan de boiler zou DAO idealiter moeten voorspellen wat de temperatuur gaat zijn (eerste orde dynamica als functie van de buitentemperatuur is een startpunt). Daarbij komen dan nog extra effecten zoals zoninstraling. Helaas is mijn Python (schrijf) kennis op dit moment te beperkt om mee te helpen dit te implementer. Ik zou wel graag eens willen zien hoe het nu in de code geimplementeerd is, waar staat het huidige thermisch model?
Ik ben het met je eens, dat het nog geen optimale oplossing is.
Maar voorlopig wel werkbaar.

Maar de temperatuur in een huis is veel moeilijker voorspelbaar dan een boiler.
Ik heb het thermische model gezien van EMHASS en die suggereren een nauwkeurigheid die m.i. moeilijk haalbaar is.
Het huidige thermische model van DAO is inderdaad nog onnauwkeuriger. Het is gebaseerd op de gewogen graaddagen methode en gaat er van uit dat de warmtebuffer van de woning de opgewekte warmte 24 uur kan vasthouden. Dat kan misschien kloppen voor mijn eigen woning (stenen muren met goede isolatie aan de buitenkant en een dikke betonvloer met vloerverwarming op de begane grond), maar klopt natuurlijk helemaal niet voor een houdskelet woning met een airco-verwarming.
Dus een betere benadering is gewenst.

Ik ben zelf heel tevreden met de ml voorspellingsmethodiek in DAO voor de opwekking van de zonnepanelen. Die werkt bij mij in ieder geval uitstekend.
We zouden komende zomer kunnen gebruiken om ook zo'n voorspellingsmethodiek te ontwikkelen voor de warmtebehoefte van je woning. Puur gebaseerd op: hoeveel warmte heeft de wp per uur geproduceerd en dan met een aantal invloedrijke parameters (o.a. buitentemperatuur, zonnestraling, windsnelheid, maand, weeknummer, dag van de week, uur van de dag enz) een model ontwikkelen waarmee de warmtebehoefte per uur kan worden voorspeld.
Als je dan - gegeven de voorspelde warmtebehoefte - werkt met een parameter die de "halfwaardetijd" van de warmte in je woning benadert kun je een eenvoudig model maken waarmee de productie van je warmtepomp (of airco) verschoven wordt naar de goedkopere uren binnen opgegeven comfortgrenzen.

Hoe kijken jullie hier tegenaan?

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


  • Mirabis
  • Registratie: Juli 2013
  • Niet online
@KC27 ik maak sinds kort gebruik van versie 2026.03.0.rc2 en merk dat het problemen heeft met het ophalen van prijsinformatie bij zowel Nordpool als Entsoe. Is dat een bekend probleem? Ik ben op vakantie geweest en tijdens de vakantie klapte het er helaas weer uit.
Entsoe tussen 2026-02-24 en 2026-03-03
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
2026-03-02 13:32:39 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.03.0.rc2
2026-03-02 13:32:39 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 02-03-2026 13:32:39
2026-03-02 13:32:39 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 02-03-2026 13:32:39 taak: get_day_ahead_prices
2026-03-02 13:32:40 info: Day ahead prijzen van Entsoe: 
                    index      0
2026-02-24 00:00:00+01:00  83.35
2026-02-24 00:15:00+01:00  83.79
2026-02-24 00:30:00+01:00  83.44
2026-02-24 00:45:00+01:00  85.02
2026-02-24 01:00:00+01:00  83.07
2026-02-24 01:15:00+01:00  83.62
2026-02-24 01:30:00+01:00  84.10
2026-02-24 01:45:00+01:00  84.14
2026-02-24 02:00:00+01:00  78.74
2026-02-24 02:15:00+01:00  80.13
2026-02-24 02:30:00+01:00  80.21
2026-02-24 02:45:00+01:00  81.33
2026-02-24 03:00:00+01:00  75.37
2026-02-24 03:15:00+01:00  76.63
2026-02-24 03:30:00+01:00  77.09
2026-02-24 03:45:00+01:00  79.49
2026-02-24 04:00:00+01:00  77.10
2026-02-24 04:15:00+01:00  77.48
2026-02-24 04:30:00+01:00  78.11
2026-02-24 04:45:00+01:00  80.10
2026-02-24 05:00:00+01:00  77.92
2026-02-24 05:15:00+01:00  78.99
2026-02-24 05:30:00+01:00  86.07
2026-02-24 05:45:00+01:00  91.56
2026-02-24 06:00:00+01:00  84.36
2026-02-24 06:15:00+01:00  95.13
2026-02-24 06:30:00+01:00 105.77
2026-02-24 06:45:00+01:00 112.83
2026-02-24 07:00:00+01:00 109.73
2026-02-24 07:15:00+01:00 121.38
2026-02-24 07:30:00+01:00 130.48
2026-02-24 07:45:00+01:00 137.50
2026-02-24 08:00:00+01:00 137.25
2026-02-24 08:15:00+01:00 141.68
2026-02-24 08:30:00+01:00 143.87
2026-02-24 08:45:00+01:00 142.34
2026-02-24 09:00:00+01:00 142.01
2026-02-24 09:15:00+01:00 136.66
2026-02-24 09:30:00+01:00 130.53
2026-02-24 09:45:00+01:00 122.42
2026-02-24 10:00:00+01:00 134.10
2026-02-24 10:15:00+01:00 114.51
2026-02-24 10:30:00+01:00 106.92
2026-02-24 10:45:00+01:00 104.65
2026-02-24 11:00:00+01:00 112.29
2026-02-24 11:15:00+01:00 100.91
2026-02-24 11:30:00+01:00  98.55
2026-02-24 11:45:00+01:00  92.25
2026-02-24 12:00:00+01:00  95.89
2026-02-24 12:15:00+01:00  90.84
2026-02-24 12:30:00+01:00  90.63
2026-02-24 12:45:00+01:00  87.42
2026-02-24 13:00:00+01:00  89.68
2026-02-24 13:15:00+01:00  88.93
2026-02-24 13:30:00+01:00  88.61
2026-02-24 13:45:00+01:00  87.44
2026-02-24 14:00:00+01:00  80.83
2026-02-24 14:15:00+01:00  84.67
2026-02-24 14:30:00+01:00  85.85
2026-02-24 14:45:00+01:00  89.31
2026-02-24 15:00:00+01:00  87.35
2026-02-24 15:15:00+01:00  91.13
2026-02-24 15:30:00+01:00  96.85
2026-02-24 15:45:00+01:00 109.79
2026-02-24 16:00:00+01:00  95.09
2026-02-24 16:15:00+01:00 101.38
2026-02-24 16:30:00+01:00 112.45
2026-02-24 16:45:00+01:00 128.57
2026-02-24 17:00:00+01:00 111.93
2026-02-24 17:15:00+01:00 145.00
2026-02-24 17:30:00+01:00 181.87
2026-02-24 17:45:00+01:00 232.95
2026-02-24 18:00:00+01:00 181.77
2026-02-24 18:15:00+01:00 177.34
2026-02-24 18:30:00+01:00 166.17
2026-02-24 18:45:00+01:00 150.61
2026-02-24 19:00:00+01:00 162.30
2026-02-24 19:15:00+01:00 136.96
2026-02-24 19:30:00+01:00 131.23
2026-02-24 19:45:00+01:00 112.59
2026-02-24 20:00:00+01:00 126.14
2026-02-24 20:15:00+01:00 119.47
2026-02-24 20:30:00+01:00 108.60
2026-02-24 20:45:00+01:00  97.32
2026-02-24 21:00:00+01:00 108.58
2026-02-24 21:15:00+01:00 101.26
2026-02-24 21:30:00+01:00  96.73
2026-02-24 21:45:00+01:00  87.75
2026-02-24 22:00:00+01:00  98.46
2026-02-24 22:15:00+01:00  94.78
2026-02-24 22:30:00+01:00  92.04
2026-02-24 22:45:00+01:00  88.09
2026-02-24 23:00:00+01:00  90.62
2026-02-24 23:15:00+01:00  89.12
2026-02-24 23:30:00+01:00  85.24
2026-02-24 23:45:00+01:00  80.80
2026-03-02 13:32:40 waarschuwing: Geen data van Entsoe tussen 2026-02-24 23:45:00 en 2026-03-03 23:00:00
Nordpool tussen 2026-02-24 en 2026-03-03
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
2026-03-02 13:29:42 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.03.0.rc2
2026-03-02 13:29:42 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 02-03-2026 13:29:42
2026-03-02 13:29:42 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 02-03-2026 13:29:42 taak: get_day_ahead_prices
2026-03-02 13:29:42 info: Day ahead prijzen van Nordpool:
 [ { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 0, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 23, 23, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 83.9},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 1, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 0, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 83.73},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 2, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 1, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 80.1},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 3, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 2, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 77.15},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 4, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 3, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 78.2},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 5, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 4, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 83.64},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 6, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 5, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 99.52},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 7, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 6, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 124.77},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 8, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 7, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 141.29},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 9, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 8, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 132.91},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 10, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 9, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 115.05},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 11, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 10, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 101.0},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 12, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 11, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 91.2},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 13, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 12, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 88.67},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 14, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 13, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 85.17},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 15, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 14, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 96.28},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 16, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 15, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 109.37},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 17, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 16, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 167.94},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 18, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 17, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 168.97},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 19, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 18, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 135.77},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 20, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 19, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 112.88},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 21, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 20, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 98.58},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 22, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 21, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 93.34},
  { 'end': datetime.datetime(2026, 2, 24, 23, 0, tzinfo=tzutc()),
    'start': datetime.datetime(2026, 2, 24, 22, 0, tzinfo=tzutc()),
    'value': 86.45}]

1x Venus-E v153 +LilyGo HA, CT003 V117 | 5040Wp ZO + 4200Wp NW | Zonneplan, 3x25A, Easee Charge Lite | EV 98kWh


  • wmc
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 15:06

wmc

KC27 schreef op maandag 2 maart 2026 @ 13:29:
[...]

Ik ben het met je eens, dat het nog geen optimale oplossing is.
Maar voorlopig wel werkbaar.

Maar de temperatuur in een huis is veel moeilijker voorspelbaar dan een boiler.
Ik heb het thermische model gezien van EMHASS en die suggereren een nauwkeurigheid die m.i. moeilijk haalbaar is.
Het huidige thermische model van DAO is inderdaad nog onnauwkeuriger. Het is gebaseerd op de gewogen graaddagen methode en gaat er van uit dat de warmtebuffer van de woning de opgewekte warmte 24 uur kan vasthouden. Dat kan misschien kloppen voor mijn eigen woning (stenen muren met goede isolatie aan de buitenkant en een dikke betonvloer met vloerverwarming op de begane grond), maar klopt natuurlijk helemaal niet voor een houdskelet woning met een airco-verwarming.
Dus een betere benadering is gewenst.

Ik ben zelf heel tevreden met de ml voorspellingsmethodiek in DAO voor de opwekking van de zonnepanelen. Die werkt bij mij in ieder geval uitstekend.
We zouden komende zomer kunnen gebruiken om ook zo'n voorspellingsmethodiek te ontwikkelen voor de warmtebehoefte van je woning. Puur gebaseerd op: hoeveel warmte heeft de wp per uur geproduceerd en dan met een aantal invloedrijke parameters (o.a. buitentemperatuur, zonnestraling, windsnelheid, maand, weeknummer, dag van de week, uur van de dag enz) een model ontwikkelen waarmee de warmtebehoefte per uur kan worden voorspeld.
Als je dan - gegeven de voorspelde warmtebehoefte - werkt met een parameter die de "halfwaardetijd" van de warmte in je woning benadert kun je een eenvoudig model maken waarmee de productie van je warmtepomp (of airco) verschoven wordt naar de goedkopere uren binnen opgegeven comfortgrenzen.

Hoe kijken jullie hier tegenaan?
De halfwaardetijd die je noemt is dan een tijdsconstante die afhankelijk is van de omstandigheden? Dat lijkt me best een mooie benadering, zeker als deze tijdsconstante elk uur uit een look-up tabel wordt getrokken om een voorspelling te maken over de optimalisatiehorizon.

  • itavero
  • Registratie: Oktober 2004
  • Laatst online: 16:16
Laatst geüpgraded naar 2026.01.2 en hiermee zou het volgens mij mogelijk moeten zijn om de opbrengst van de zonnepanelen ook te rapporteren via een sensor entiteit in MWh (zoals de Enphase Envoy integratie dat standaard doet).
Als ik dit aanpas (van een templated sensor in kWh, naar de "originele" MWh sensor entiteit) zie ik alleen dat de historische data (in het Solar tabje bijvoorbeeld) er een factor 1000 naast zit (3,492 werd 0,003).
Het lijkt er op alsof de data niet genormaliseerd wordt opgeslagen en de oude data nu als MWh wordt geïnterpreteerd omdat de "nieuwe" sensor entiteit in MWh is.

Overigens heb ik nu ook een poos de ML draaien voor de PV opbrengst welke dagelijks opnieuw traint.
Eerlijk gezegd lijkt de "oude" voorspelling bij doorgaans beter te werken (als ik terug blader zie ik dat de R2 daarvan doorgaans dichter bij de 1 zit dan die van de ML kolom).
Niet helemaal wat ik zou verwachten.

Overigens, ik neem aan dat bij het trainen enkel de nieuwere data vanuit HA wordt opgehaald?
Een van de redenen om naar de "MWh" sensor te schakelen is dat die al bestond ver voordat ik in september met DAO begon.
Dat zou wellicht ook helpen om het ML model beter te trainen, maar ik vraag mij nu dus af of ik hiervoor nog iets extra's zou moeten doen.

  • Animal
  • Registratie: Maart 2002
  • Laatst online: 05-04 01:59
DAO werkt perfect. Wat een prachtige software.

Vandaag krijg is er veel zonne-energie maar mijn batterij is allang vol door het laden op de goedkoopste uren eerder deze dag. Is er een mogelijkheid om minder te laden van het net en nog door te laden tot het moment van ontladen op de duurdere uren? Het hoeft niet precies uit te komen maar er zit nu nog wel veel marge tussen?
Mirabis schreef op maandag 2 maart 2026 @ 13:33:
@KC27 ik maak sinds kort gebruik van versie 2026.03.0.rc2 en merk dat het problemen heeft met het ophalen van prijsinformatie bij zowel Nordpool als Entsoe. Is dat een bekend probleem? Ik ben op vakantie geweest en tijdens de vakantie klapte het er helaas weer uit.


[...]
Ik hoor de laatste tijd slechte verhalen over de entsoe (oa hier Sandburd in "Het grote day ahead / dynamische energieprijzen topic.").
Ik werk zelf met nordpool en daar heb ik totaal geen issues mee. Soms zijn de data er niet om 12:55, maar dat komt dan meestal om er op dat moment vertraging is bij de epex marktafstuiting.
Ik heb net nog even getest maar ik kan nu gewoon de prijzen ophalen bij entsoe.
Dus het niet werken ligt m.i. eerder aan het niet beschikbaar zijn van de prijzen bij epex dan wel entsoe en niet aan DAO.

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

Animal schreef op maandag 2 maart 2026 @ 15:53:
DAO werkt perfect. Wat een prachtige software.

Vandaag krijg is er veel zonne-energie maar mijn batterij is allang vol door het laden op de goedkoopste uren eerder deze dag. Is er een mogelijkheid om minder te laden van het net en nog door te laden tot het moment van ontladen op de duurdere uren? Het hoeft niet precies uit te komen maar er zit nu nog wel veel marge tussen?
Als je bij een leverancier zit die dezelfde prijs biedt voor terugleveren als vraagt voor leveren en je kunt nog salderen dan is het goedkoper om tijdens de goedkoopste uren volle bak te laden (strategie "minimize cost").
Als je niet/minder wilt inkopen dan moet je de strategie wijzigen naar "minimize consumption"

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

itavero schreef op maandag 2 maart 2026 @ 15:50:
Laatst geüpgraded naar 2026.01.2 en hiermee zou het volgens mij mogelijk moeten zijn om de opbrengst van de zonnepanelen ook te rapporteren via een sensor entiteit in MWh (zoals de Enphase Envoy integratie dat standaard doet).
Als ik dit aanpas (van een templated sensor in kWh, naar de "originele" MWh sensor entiteit) zie ik alleen dat de historische data (in het Solar tabje bijvoorbeeld) er een factor 1000 naast zit (3,492 werd 0,003).
Het lijkt er op alsof de data niet genormaliseerd wordt opgeslagen en de oude data nu als MWh wordt geïnterpreteerd omdat de "nieuwe" sensor entiteit in MWh is.
DAO haalt de data op uit de database van HA en neemt voor iedere sensor de dimensie van die sensor in HA.
DAO doet zelf niets met die data in de database van HA.
De conversie van MWh naar kWh gebeurt in DAO per sensor.
DAO rapporteert alles in kWh (en DAO kan dat ook niet in MWh). Van sensoren in HA die in MWh opslaan worden in DAO de binnengekregen data vermenigvuldigd met 1000 zodat het kWh worden.
Overigens heb ik nu ook een poos de ML draaien voor de PV opbrengst welke dagelijks opnieuw traint.
Eerlijk gezegd lijkt de "oude" voorspelling bij doorgaans beter te werken (als ik terug blader zie ik dat de R2 daarvan doorgaans dichter bij de 1 zit dan die van de ML kolom).
Niet helemaal wat ik zou verwachten.
De ml-voorspeller werkt het beste met data van meerdere jaren.
Bij mij werkt de ml-voorspeller beter omdat hij rekening houdt met de schaduw van de bosrand die tot ca 10 uur de zon afschermt (in het najaar met bladeren nog meer dan in het voorjaar).
Maar dat kan voor iedere situatie anders zijn. Je kunt altijd gebruikt blijven maken van de DAO-voorspelling als die voor jou beter werkt.
Overigens, ik neem aan dat bij het trainen enkel de nieuwere data vanuit HA wordt opgehaald?
Een van de redenen om naar de "MWh" sensor te schakelen is dat die al bestond ver voordat ik in september met DAO begon.
Dat zou wellicht ook helpen om het ML model beter te trainen, maar ik vraag mij nu dus af of ik hiervoor nog iets extra's zou moeten doen.
DAO gebruikt voor de ml-training alle data die jij beschikbaar maakt met de sensoren die jij opgeeft.
MWh-sensoren worden geconverteerd.

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


  • Noshi
  • Registratie: Januari 2007
  • Nu online
Inmiddels draait het al een tijdje :). Erg tevreden!
Ik merk dat er soms geen oplossing gevonden kan worden i.c.m. het laden van de auto:

- Soms komt het voor dat de energieteller van het opladen niet goed gereset is na een laadsessie. Dan denkt DAO dat er al x kWh geladen is, maar de auto is nog niet vol. Dit zorgt er dan voor dat er geen oplossing is. Het vervelende is dat daardoor ook de thuisaccu en warmtepomp niet ingepland worden. Is dat misschien op een slimme manier los te trekken, zodat het falen van één subsysteem niet leidt tot het blokkeren van het volledige systeem?

- Ditzelfde komt ook wel is voor als het laadblok niet een aaneengesloten stuk is. Vannacht werd er geladen van 00.00-02.00 en 04.00-05.00, omdat DAO om 03.00 geen oplossing kon vinden. Vanaf 04.00 en later ging dit dus wel weer goed..

Komt dit bekend voor?
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
2026-03-02 02:00:00 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.02.1
2026-03-02 02:00:00 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 02-03-2026 02:00:00
2026-03-02 02:00:00 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 02-03-2026 02:00:00 taak: calc_optimum
2026-03-02 02:00:00 info: Debug = False
2026-03-02 02:00:00 info: Baseload uit instellingen
2026-03-02 02:00:00 info: Start waarden: 
      uur                tijd  spot   p_l   p_t  base  pv_ac  pv_dc
0   02:00 2026-03-02 02:00:00 0.065 0.214 0.214 0.300  0.000      0
1   03:00 2026-03-02 03:00:00 0.063 0.211 0.211 0.300  0.000      0
2   04:00 2026-03-02 04:00:00 0.066 0.215 0.215 0.300  0.000      0
3   05:00 2026-03-02 05:00:00 0.077 0.228 0.228 0.300  0.000      0
4   06:00 2026-03-02 06:00:00 0.092 0.246 0.246 0.300  0.000      0
5   07:00 2026-03-02 07:00:00 0.126 0.287 0.287 0.500  0.166      0
6   08:00 2026-03-02 08:00:00 0.115 0.274 0.274 0.500  1.344      0
7   09:00 2026-03-02 09:00:00 0.082 0.234 0.234 0.500  3.014      0
8   10:00 2026-03-02 10:00:00 0.063 0.210 0.210 0.500  3.987      0
9   11:00 2026-03-02 11:00:00 0.048 0.192 0.192 0.500  5.013      0
10  12:00 2026-03-02 12:00:00 0.026 0.167 0.167 0.500  5.542      0
11  13:00 2026-03-02 13:00:00 0.035 0.177 0.177 0.500  5.586      0
12  14:00 2026-03-02 14:00:00 0.057 0.204 0.204 0.500  5.230      0
13  15:00 2026-03-02 15:00:00 0.075 0.226 0.226 0.500  4.509      0
14  16:00 2026-03-02 16:00:00 0.100 0.255 0.255 0.500  2.766      0
15  17:00 2026-03-02 17:00:00 0.158 0.326 0.326 0.600  1.050      0
16  18:00 2026-03-02 18:00:00 0.177 0.349 0.349 0.600  0.000      0
17  19:00 2026-03-02 19:00:00 0.142 0.307 0.307 0.600  0.000      0
18  20:00 2026-03-02 20:00:00 0.107 0.264 0.264 0.500  0.000      0
19  21:00 2026-03-02 21:00:00 0.096 0.251 0.251 0.500  0.000      0
20  22:00 2026-03-02 22:00:00 0.097 0.252 0.252 0.300  0.000      0
21  23:00 2026-03-02 23:00:00 0.092 0.246 0.246 0.300  0.000      0
2026-03-02 02:00:00 info: No reduced hours applied for Batterij
2026-03-02 02:00:00 info: Startwaarde SoC Batterij: 89.7169351851852%

2026-03-02 02:00:00 info: Boiler niet aanwezig of staat uit, boiler wordt niet ingepland
2026-03-02 02:00:00 info: Instellingen voor laden van EV: Mini
2026-03-02 02:00:00 info: Direct laden is uit
2026-03-02 02:00:00 info:  Ampere  Effic. Grid kW Accu kW
2026-03-02 02:00:00 info:    0.00    1.00    0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info:    5.00    0.90    3.45    3.11
2026-03-02 02:00:00 info:    9.00    0.93    6.21    5.78
2026-03-02 02:00:00 info:   12.00    0.94    8.28    7.78
2026-03-02 02:00:00 info:   15.00    0.95   10.35    9.83
2026-03-02 02:00:00 info: Capaciteit accu: 50 kWh
2026-03-02 02:00:00 info: Maximaal laadvermogen: 10.35 kW
2026-03-02 02:00:00 info: Klaar met laden op: 02-03-2026 07:00:00
2026-03-02 02:00:00 info: Huidig laadniveau: 67.0 %
2026-03-02 02:00:00 info: Gewenst laadniveau:80.0 %
2026-03-02 02:00:00 info: Marge voor het laden: 1 %
2026-03-02 02:00:00 info: Locatie: home
2026-03-02 02:00:00 info: Ingeplugged:True
2026-03-02 02:00:00 info: Benodigde netto energie: 6.500 kWh
2026-03-02 02:00:00 info: Tijd nodig om te laden: 0:40 uur
2026-03-02 02:00:00 info: Afgerond naar hele intervallen: 1 uur
2026-03-02 02:00:00 info: Stand laden schakelaar: on
2026-03-02 02:00:00 info: Stand aantal ampere laden: 15.0 A
2026-03-02 02:00:00 info: Opladen wordt ingepland.
2026-03-02 02:00:00 info: Gewogen graaddagen vandaag: 6.4 K.day
2026-03-02 02:00:00 info: Gewogen graaddagen totaal: 6.4 K.day
2026-03-02 02:00:00 info: Degree days factor: 5.0 kWh/K.day
2026-03-02 02:00:00 info: Totaal benodigde warmte: 32.1 kWh
2026-03-02 02:00:00 info: Reeds geproduceerde warmte: 10.6 kWh
2026-03-02 02:00:00 info: Nog benodigde warmte: 21.5 kWh
2026-03-02 02:00:00 info: Regeling warmtepomp: on/off
2026-03-02 02:00:00 info: Actuele warmtevraag: Ja
2026-03-02 02:00:00 info: Minimale runlengte 2 uur
2026-03-02 02:00:00 info: Beschikbaar zijn: 21 uur
2026-03-02 02:00:00 info: On/off warmtepomp wordt ingepland
2026-03-02 02:00:00 info: Gem. buitentemperatuur vandaag: 9.6 °C
2026-03-02 02:00:00 info: Voorspelde gemiddelde buiten temperatuur: 9.6 °C
2026-03-02 02:00:00 info: COP: 4.0
2026-03-02 02:00:00 info: Elektrisch vermogen: 1.0 kW-e
2026-03-02 02:00:00 info: Thermisch vermogen: 4.0 kW-th
2026-03-02 02:00:00 info: Ingepland worden: 6 uur
2026-03-02 02:00:00 info: Warmtepomp staat stil
2026-03-02 02:00:00 info: Eerste blok van 2 uur
2026-03-02 02:00:00 info: Dan nog 2 blokken van 2 uur
2026-03-02 02:00:00 info: Totaal aantal blokken: 3
2026-03-02 02:00:00 info: Strategie: minimale kosten
2026-03-02 02:00:00 info: Maximale fout (maximal gap): 0.005000 euro
2026-03-02 02:00:00 info: Rekentijd: 0.10  sec
2026-03-02 02:00:00 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden.
2026-03-02 02:00:00 info: Inzet warmtepomp
2026-03-02 02:00:00 info: Blokken:
2026-03-02 02:00:00 info: Bloknr 0 start 0 lengte 2 laatste 1
2026-03-02 02:00:00 info: Bloknr 1 start 9 lengte 2 laatste 10
2026-03-02 02:00:00 info: Bloknr 2 start 11 lengte 2 laatste 12
2026-03-02 02:00:00 info: u   uur   tar    hp_s_on hp_on heat cons
2026-03-02 02:00:00 info: 0   02:00 0.2136    1.00 1     4.00    1.00
2026-03-02 02:00:00 info: 1   03:00 0.2108    1.00 1     4.00    1.00
2026-03-02 02:00:00 info: 2   04:00 0.2151    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 3   05:00 0.2281    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 4   06:00 0.2462    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 5   07:00 0.2873    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 6   08:00 0.2739    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 7   09:00 0.2341    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 8   10:00 0.2104    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 9   11:00 0.1922    1.00 1     4.00    1.00
2026-03-02 02:00:00 info: 10   12:00 0.1665    1.00 1     4.00    1.00
2026-03-02 02:00:00 info: 11   13:00 0.1770    1.00 1     4.00    1.00
2026-03-02 02:00:00 info: 12   14:00 0.2042    1.00 1     4.00    1.00
2026-03-02 02:00:00 info: 13   15:00 0.2260    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 14   16:00 0.2553    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 15   17:00 0.3259    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 16   18:00 0.3487    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 17   19:00 0.3066    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 18   20:00 0.2636    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 19   21:00 0.2514    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 20   22:00 0.2518    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: 21   23:00 0.2463    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-02 02:00:00 info: Ontlaad volume in uur 5 07:00 9.284615384615384 kWh
2026-03-02 02:00:00 info: 7 0.7153846153846168 9.0
2026-03-02 02:00:00 info: 8 0.28461538461538327 10.0
2026-03-02 02:00:00 info: Ontlaad volume in uur 6 08:00 5.3999999999999995 kWh
2026-03-02 02:00:00 info: 4 1.0 5.4
2026-03-02 02:00:00 info: Laad volume in uur 10 12:00 0.0 kWh
2026-03-02 02:00:00 info: 8 1.0 10.0
2026-03-02 02:00:00 info: Laad volume in uur 11 13:00 0.0 kWh
2026-03-02 02:00:00 info: 5 0.8144995080292837 7.2
2026-03-02 02:00:00 info: 6 0.18550049197071636 8.1
2026-03-02 02:00:00 info: Ontlaad volume in uur 15 17:00 9.284615384615384 kWh
2026-03-02 02:00:00 info: 7 0.7153846153846168 9.0
2026-03-02 02:00:00 info: 8 0.28461538461538327 10.0
2026-03-02 02:00:00 info: Ontlaad volume in uur 16 18:00 9.284615384615382 kWh
2026-03-02 02:00:00 info: 7 0.7153846153846168 9.0
2026-03-02 02:00:00 info: 8 0.28461538461538327 10.0
2026-03-02 02:00:00 info: Ontlaad volume in uur 17 19:00 8.100000000000001 kWh
2026-03-02 02:00:00 info: 6 1.0 8.1
2026-03-02 02:00:00 info: In- en uitgaande energie per uur batterij Batterij
   uur   ac->    eff   ->dc pv->dc   dc->    eff  ->bat  o_eff    SoC
          kWh      %    kWh    kWh    kWh      %    kWh      %      %
 02:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  89.72
 03:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  89.72
 04:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  89.72
 05:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  89.72
 06:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  89.72
 07:00  -9.28  92.85 -10.00   0.00 -10.00 100.00 -10.00  92.85  68.88
 08:00  -5.40  95.00  -5.68   0.00  -5.68 100.00  -5.68  95.00  57.04
 09:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  57.04
 10:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  57.04
 11:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  57.04
 12:00  10.00  90.50   9.05   0.00   9.05 100.00   9.05  90.50  75.90
 13:00   7.37  91.90   6.77   0.00   6.77 100.00   6.77  91.90  90.00
 14:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  90.00
 15:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  90.00
 16:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  90.00
 17:00  -9.28  92.85 -10.00   0.00 -10.00 100.00 -10.00  92.85  69.17
 18:00  -9.28  92.85 -10.00   0.00 -10.00 100.00 -10.00  92.85  48.33
 19:00  -8.10  93.50  -8.66   0.00  -8.66 100.00  -8.66  93.50  30.29
 20:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  30.29
 21:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  30.29
 22:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  30.29
 23:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  30.29
Totaal -23.99     -- -28.53   0.00 -28.53     -- -28.53     --    NaN
2026-03-02 02:00:00 info: Berekende prognoses: 
   uur  bat_in  bat_out   cons   prod   base   boil     wp     ev  pv_ac   cost  profit  b_tem
 02:00    0.00     0.00   1.30   0.00   0.30   0.00   1.00   0.00   0.00   0.28   -0.00  20.00
 03:00    0.00     0.00   8.14   0.00   0.30   0.00   1.00   6.84   0.00   1.72   -0.00  20.00
 04:00    0.00     0.00   0.30   0.00   0.30   0.00   0.00   0.00   0.00   0.06   -0.00  20.00
 05:00    0.00     0.00   0.30   0.00   0.30   0.00   0.00   0.00   0.00   0.07   -0.00  20.00
 06:00    0.00     0.00   0.30   0.00   0.30   0.00   0.00   0.00   0.00   0.07   -0.00  20.00
 07:00    0.00     9.28   0.00   8.95   0.50   0.00   0.00   0.00   0.17   0.00   -2.57  20.00
 08:00    0.00     5.40   0.00   6.24   0.50   0.00   0.00   0.00   1.34   0.00   -1.71  20.00
 09:00    0.00     0.00   0.00   2.51   0.50   0.00   0.00   0.00   3.01   0.00   -0.59  20.00
 10:00    0.00     0.00   0.00   3.49   0.50   0.00   0.00   0.00   3.99   0.00   -0.73  20.00
 11:00    0.00     0.00   0.00   3.51   0.50   0.00   1.00   0.00   5.01   0.00   -0.68  20.00
 12:00   10.00     0.00   5.96   0.00   0.50   0.00   1.00   0.00   5.54   0.99   -0.00  20.00
 13:00    7.37     0.00   3.28   0.00   0.50   0.00   1.00   0.00   5.59   0.58   -0.00  20.00
 14:00    0.00     0.00   0.00   3.73   0.50   0.00   1.00   0.00   5.23   0.00   -0.76  20.00
 15:00    0.00     0.00   0.00   4.01   0.50   0.00   0.00   0.00   4.51   0.00   -0.91  20.00
 16:00    0.00     0.00   0.00   2.27   0.50   0.00   0.00   0.00   2.77   0.00   -0.58  20.00
 17:00    0.00     9.28   0.00   9.73   0.60   0.00   0.00   0.00   1.05   0.00   -3.17  20.00
 18:00    0.00     9.28   0.00   8.68   0.60   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -3.03  20.00
 19:00    0.00     8.10   0.00   7.50   0.60   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -2.30  20.00
 20:00    0.00     0.00   0.50   0.00   0.50   0.00   0.00   0.00   0.00   0.13   -0.00  20.00
 21:00    0.00     0.00   0.50   0.00   0.50   0.00   0.00   0.00   0.00   0.13   -0.00  20.00
 22:00    0.00     0.00   0.30   0.00   0.30   0.00   0.00   0.00   0.00   0.08   -0.00  20.00
 23:00    0.00     0.00   0.30   0.00   0.30   0.00   0.00   0.00   0.00   0.07   -0.00  20.00
Totaal   17.37    41.35  21.18  60.63   9.90   0.00   6.00   6.84  38.21   4.18  -17.03    NaN

2026-03-02 02:00:00 info: Consumption              21.18 (kWh)
2026-03-02 02:00:00 info: Cost consumption          4.18 (€)
2026-03-02 02:00:00 info: Tariff consumption        0.197 (€/kWh)
2026-03-02 02:00:00 info: Production               60.63 (kWh)
2026-03-02 02:00:00 info: Profit production       -17.03 (€)
2026-03-02 02:00:00 info: Tariff production         0.281 (€/kWh)

2026-03-02 02:00:00 info: 
Calculation profit after optimize in €
Cost before optimize             -2.92
Cost consumption      4.18
Cycle cost            1.50
Penalty cost          0.10
Battery storage       4.31
Boiler storage        0.00
Profit production   -17.03
Total                -6.93
Cost after optimize              -6.93
Profit:                           4.01
2026-03-02 02:00:00 info: Doorzetten van alle settings naar HA
2026-03-02 02:00:00 info: Inzet-factor laden Mini per stap
2026-03-02 02:00:00 info: Mini wordt geladen tussen 2026-03-02 03:00:00 en 2026-03-02 04:00:00
2026-03-02 02:00:00 info: Berekeningsuitkomst voor opladen van Mini:
2026-03-02 02:00:00 info: - aantal ampere 0A (was 15.0A)
2026-03-02 02:00:00 info: - stand schakelaar 'off' (was 'on')
2026-03-02 02:00:00 info: - positie: home
2026-03-02 02:00:00 info: - ingeplugd: True
2026-03-02 02:00:00 info: Laden van Mini uitgezet
2026-03-02 02:00:00 info: Evaluatie status laden Mini op 2026-03-02 02:00
2026-03-02 02:00:00 info: - schakelaar laden: on
2026-03-02 02:00:00 info: - aantal ampere: 0.0
2026-03-02 02:00:00 info: Grid set point: 1300.0 W
2026-03-02 02:00:00 info: Cycle cost Batterij: 1.50 euro
2026-03-02 02:00:00 info: Netto vermogen naar(+)/uit(-) omvormer Batterij: 0 W
2026-03-02 02:00:00 info: Balanceren: False
2026-03-02 02:00:00 info: Vermogen uit batterij: 0W
2026-03-02 02:00:00 info: Vermogen dat binnenkomt van pv: 0W
2026-03-02 02:00:00 info: Vermogen dat binnenkomt van ac: 0W
2026-03-02 02:00:00 info: Waarde SoC na eerste uur: 89.7%
 


 2026-03-02 03:00:00 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.02.1
2026-03-02 03:00:00 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 02-03-2026 03:00:00
2026-03-02 03:00:00 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 02-03-2026 03:00:00 taak: calc_optimum
2026-03-02 03:00:00 info: Debug = False
2026-03-02 03:00:00 info: Baseload uit instellingen
2026-03-02 03:00:00 info: Start waarden: 
      uur                tijd  spot   p_l   p_t  base  pv_ac  pv_dc
0   03:00 2026-03-02 03:00:00 0.063 0.211 0.211 0.300  0.000      0
1   04:00 2026-03-02 04:00:00 0.066 0.215 0.215 0.300  0.000      0
2   05:00 2026-03-02 05:00:00 0.077 0.228 0.228 0.300  0.000      0
3   06:00 2026-03-02 06:00:00 0.092 0.246 0.246 0.300  0.000      0
4   07:00 2026-03-02 07:00:00 0.126 0.287 0.287 0.500  0.166      0
5   08:00 2026-03-02 08:00:00 0.115 0.274 0.274 0.500  1.344      0
6   09:00 2026-03-02 09:00:00 0.082 0.234 0.234 0.500  3.014      0
7   10:00 2026-03-02 10:00:00 0.063 0.210 0.210 0.500  3.987      0
8   11:00 2026-03-02 11:00:00 0.048 0.192 0.192 0.500  5.013      0
9   12:00 2026-03-02 12:00:00 0.026 0.167 0.167 0.500  5.542      0
10  13:00 2026-03-02 13:00:00 0.035 0.177 0.177 0.500  5.586      0
11  14:00 2026-03-02 14:00:00 0.057 0.204 0.204 0.500  5.230      0
12  15:00 2026-03-02 15:00:00 0.075 0.226 0.226 0.500  4.509      0
13  16:00 2026-03-02 16:00:00 0.100 0.255 0.255 0.500  2.766      0
14  17:00 2026-03-02 17:00:00 0.158 0.326 0.326 0.600  1.050      0
15  18:00 2026-03-02 18:00:00 0.177 0.349 0.349 0.600  0.000      0
16  19:00 2026-03-02 19:00:00 0.142 0.307 0.307 0.600  0.000      0
17  20:00 2026-03-02 20:00:00 0.107 0.264 0.264 0.500  0.000      0
18  21:00 2026-03-02 21:00:00 0.096 0.251 0.251 0.500  0.000      0
19  22:00 2026-03-02 22:00:00 0.097 0.252 0.252 0.300  0.000      0
20  23:00 2026-03-02 23:00:00 0.092 0.246 0.246 0.300  0.000      0
2026-03-02 03:00:00 info: No reduced hours applied for Batterij
2026-03-02 03:00:00 info: Startwaarde SoC Batterij: 89.7086018518519%

2026-03-02 03:00:00 info: Boiler niet aanwezig of staat uit, boiler wordt niet ingepland
2026-03-02 03:00:00 info: Instellingen voor laden van EV: Mini
2026-03-02 03:00:00 info: Direct laden is uit
2026-03-02 03:00:00 info:  Ampere  Effic. Grid kW Accu kW
2026-03-02 03:00:00 info:    0.00    1.00    0.00    0.00
2026-03-02 03:00:00 info:    5.00    0.90    3.45    3.11
2026-03-02 03:00:00 info:    9.00    0.93    6.21    5.78
2026-03-02 03:00:00 info:   12.00    0.94    8.28    7.78
2026-03-02 03:00:00 info:   15.00    0.95   10.35    9.83
2026-03-02 03:00:00 info: Capaciteit accu: 50 kWh
2026-03-02 03:00:00 info: Maximaal laadvermogen: 10.35 kW
2026-03-02 03:00:00 info: Klaar met laden op: 02-03-2026 07:00:00
2026-03-02 03:00:00 info: Huidig laadniveau: 72.0 %
2026-03-02 03:00:00 info: Gewenst laadniveau:80.0 %
2026-03-02 03:00:00 info: Marge voor het laden: 1 %
2026-03-02 03:00:00 info: Locatie: home
2026-03-02 03:00:00 info: Ingeplugged:True
2026-03-02 03:00:00 info: Benodigde netto energie: 4.000 kWh
2026-03-02 03:00:00 info: Tijd nodig om te laden: 0:25 uur
2026-03-02 03:00:00 info: Afgerond naar hele intervallen: 1 uur
2026-03-02 03:00:00 info: Stand laden schakelaar: off
2026-03-02 03:00:00 info: Stand aantal ampere laden: 0.0 A
2026-03-02 03:00:00 info: Opladen wordt ingepland.
2026-03-02 03:00:00 info: Gewogen graaddagen vandaag: 6.4 K.day
2026-03-02 03:00:00 info: Gewogen graaddagen totaal: 6.4 K.day
2026-03-02 03:00:00 info: Degree days factor: 5.0 kWh/K.day
2026-03-02 03:00:00 info: Totaal benodigde warmte: 32.1 kWh
2026-03-02 03:00:00 info: Reeds geproduceerde warmte: 15.2 kWh
2026-03-02 03:00:00 info: Nog benodigde warmte: 16.9 kWh
2026-03-02 03:00:00 info: Regeling warmtepomp: on/off
2026-03-02 03:00:00 info: Actuele warmtevraag: Nee
2026-03-02 03:00:00 info: Minimale runlengte 2 uur
2026-03-02 03:00:00 info: Beschikbaar zijn: 20 uur
2026-03-02 03:00:00 info: On/off warmtepomp wordt ingepland
2026-03-02 03:00:00 info: Gem. buitentemperatuur vandaag: 9.6 °C
2026-03-02 03:00:00 info: Voorspelde gemiddelde buiten temperatuur: 9.6 °C
2026-03-02 03:00:00 info: COP: 4.0
2026-03-02 03:00:00 info: Elektrisch vermogen: 1.0 kW-e
2026-03-02 03:00:00 info: Thermisch vermogen: 4.0 kW-th
2026-03-02 03:00:00 info: Ingepland worden: 5 uur
2026-03-02 03:00:00 info: Warmtepomp draait al minimaal 1 uur
2026-03-02 03:00:00 info: Eerste blok van 1 uur
2026-03-02 03:00:00 info: Dan nog 2 blokken van 2 uur
2026-03-02 03:00:00 info: Totaal aantal blokken: 3
2026-03-02 03:00:00 info: Strategie: minimale kosten
2026-03-02 03:00:00 info: Maximale fout (maximal gap): 0.005000 euro
2026-03-02 03:00:00 info: Rekentijd: 0.01  sec
2026-03-02 03:00:00 waarschuwing: Geen oplossing voor: minimize cost

  • itavero
  • Registratie: Oktober 2004
  • Laatst online: 16:16
KC27 schreef op maandag 2 maart 2026 @ 19:46:
DAO haalt de data op uit de database van HA en neemt voor iedere sensor de dimensie van die sensor in HA.
DAO doet zelf niets met die data in de database van HA.
De conversie van MWh naar kWh gebeurt in DAO per sensor.
DAO rapporteert alles in kWh (en DAO kan dat ook niet in MWh). Van sensoren in HA die in MWh opslaan worden in DAO de binnengekregen data vermenigvuldigd met 1000 zodat het kWh worden.
Dan snap ik niet waarom de waarden veranderden toen ik van een kWh sensor veranderde naar een MWh sensor (door de config aan te passen).
Toen ik later de boel had terug gezet en een "harde refresh" (Ctrl+F5) deed, stond het wel weer goed.
Ergens lijkt DAO dan toch in de war te geraken.
Maar, er wordt dus geen kopie bijgehouden van de data die in HA beschikbaar is?
KC27 schreef op maandag 2 maart 2026 @ 19:46:
De ml-voorspeller werkt het beste met data van meerdere jaren.
Bij mij werkt de ml-voorspeller beter omdat hij rekening houdt met de schaduw van de bosrand die tot ca 10 uur de zon afschermt (in het najaar met bladeren nog meer dan in het voorjaar).
Maar dat kan voor iedere situatie anders zijn. Je kunt altijd gebruikt blijven maken van de DAO-voorspelling als die voor jou beter werkt.

[...]

DAO gebruikt voor de ml-training alle data die jij beschikbaar maakt met de sensoren die jij opgeeft.
MWh-sensoren worden geconverteerd.
Kortom: config weer veranderen naar de MWh sensor met langere historie en nog een keer de training draaien?
Ik ga het proberen.
itavero schreef op maandag 2 maart 2026 @ 20:35:
[...]


Dan snap ik niet waarom de waarden veranderden toen ik van een kWh sensor veranderde naar een MWh sensor (door de config aan te passen).
Toen ik later de boel had terug gezet en een "harde refresh" (Ctrl+F5) deed, stond het wel weer goed.
Ergens lijkt DAO dan toch in de war te geraken.
Maar, er wordt dus geen kopie bijgehouden van de data die in HA beschikbaar is?
Nee inderdaad: geen kopie!
[...]


Kortom: config weer veranderen naar de MWh sensor met langere historie en nog een keer de training draaien?
Ik ga het proberen.
Succes.

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

Er is een nieuwe testversie gepubliceerd: 2026.03.0.rc4
Dit staat er in de changelog:
Change
Changed entity hp heat demand from input_boolean (values "on"/"off" to input_select values "off"/"eco"/"max"(="on")
Fixes
  • Fixed error "reduce hours" with interval "1hour" (pr by @bramgradussen)
  • Fixed error missing inverter values at the begin/end of period (@reported by @DaBit )
  • Fixed error when reducing power during charging at high soc and during discharging
    at low soc, taken the mean value of the soc at the start and the soc at the end of the interval (reported by @bartzzz )
De "entity hp heat demand" (een input_boolean) moet worden vervangen door een input_select met drie opties. Het temperatuurbereik in een referentieruimte (meestal de woonkamer) wordt in drie zones met iedere een bijbehorende optie onderverdeeld:
- te koud, optie "max" (of "on"), het eerste uur wordt de wp ingepland
- comfort, optie "eco", de warmtepomp wordt zonder voorkeur ingepland
- te warm, optie "off", de wamtepompwordt het eerste uur niet ingepland
De waarde van de input_select kun je het beste laten bepalen door een automation die wordt getriggerd door een thermometer in een referentieruimte met grenswaarden tussen de drie bereiken die voor jou (en je gezin) specifiek zijn.
Omdat de optie "on" ook is toegestaan is deze verandering backwards compatibel met de input boolean, maar dan zonder optie "eco".

Edit op 3maart om 00:06:
Testversie 2026.03.0.rc4 komt er direct overeen met een fix:
- Fixed error report/api with period "morgen"

Deze versie komt om ca 00:30 beschikbaar.

[ Voor 5% gewijzigd door KC27 op 03-03-2026 00:08 ]

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


  • bartzzz
  • Registratie: December 2009
  • Laatst online: 07:11
KC27 schreef op maandag 2 maart 2026 @ 23:49:
Er is een nieuwe testversie gepubliceerd: 2026.03.0.rc4
Dit staat er in de changelog:
Change
Changed entity hp heat demand from input_boolean (values "on"/"off" to input_select values "off"/"eco"/"max"(="on")
Fixes
  • Fixed error "reduce hours" with interval "1hour" (pr by @bramgradussen)
  • Fixed error missing inverter values at the begin/end of period (@reported by @DaBit )
  • Fixed error when reducing power during charging at high soc and during discharging
    at low soc, taken the mean value of the soc at the start and the soc at the end of the interval (reported by @bartzzz )
De "entity hp heat demand" (een input_boolean) moet worden vervangen door een input_select met drie opties. Het temperatuurbereik in een referentieruimte (meestal de woonkamer) wordt in drie zones met iedere een bijbehorende optie onderverdeeld:
- te koud, optie "max" (of "on"), het eerste uur wordt de wp ingepland
- comfort, optie "eco", de warmtepomp wordt zonder voorkeur ingepland
- te warm, optie "off", de wamtepompwordt het eerste uur niet ingepland
De waarde van de input_select kun je het beste laten bepalen door een automation die wordt getriggerd door een thermometer in een referentieruimte met grenswaarden tussen de drie bereiken die voor jou (en je gezin) specifiek zijn.
Omdat de optie "on" ook is toegestaan is deze verandering backwards compatibel met de input boolean, maar dan zonder optie "eco".

Edit op 3maart om 00:06:
Testversie 2026.03.0.rc4 komt er direct overeen met een fix:
- Fixed error report/api with period "morgen"

Deze versie komt om ca 00:30 beschikbaar.
Ik het zojuist getest en dit ziet er top uit, dankjewel.
Nu zie je prima de verschillen in de berekening.

  • tomvandepoel3
  • Registratie: Januari 2026
  • Laatst online: 16:39
Tijdens de eerste weken waarin DAO wordt geconfigureerd heb ik intensief de web interface gebruikt om per interval (15min in mijn geval) de logfiles en vaak ook de bijbehorende grafieken te bekijken. Dan ligt RSI op de loer omdat er per dag (24*4 + meteo + ml prediction + day ahead prices + manual runs) vaak meer dan 100 log files en grafieken worden gegenereerd die 7 dagen bewaard blijven.

Afbeeldingslocatie: https://tweakers.net/i/axqP3jjbHRYhbssBkeXtw-4UJeo=/fit-in/4920x3264/filters:max_bytes(3145728):no_upscale():strip_icc():strip_exif()/f/image/oX3qw2MhPLGMFNcwnnPrsza0.jpg?f=user_large
Daarom heb ik een poging gedaan om dit gedrag iets aan te passen:
- Fast forward & Fast reverse toegevoegd met (initieel) een sprong van 6 uur
- Grafiek en Tabel met elkaar "gekoppeld". Bij het wisselen wordt niet meer naar het begin van de andere lijst gesprongen maar naar het dichts bijzijnde tijdstip.

@KC27 Kijk eens of dit een werkbare verbetering is (zeker niet urgent). Ik zal de wijzigingen voor review submitten.

  • rescla
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 18:26
KC27 schreef op vrijdag 27 februari 2026 @ 23:52:
[...]

Dan is mijn hele verhaal over de on/off regeling niet bij jou van toepassing.
Bij regeling "heating curve" berekent DAO het verbruik van de warmtepomp alsof je regelt met de power-regeling (met stages enz), maar daarnaast stuurt hij ook de stooklijn bij op basis van jouw settings en de prijzen.
Dit weekend komt de nieuwe test-versie.
Hopelijk zijn daarmee jouw problemen opgelost.
Zo niet dan zie ik graag nog een keer een logging (level info) van de berekening en ga ik er naar kijken.
Ik had wat vertraging, maar heb nu de testversie draaien. Ik zie daar het zelfde gedrag met
code:
1
2026-03-03 12:06:19 info: Warmtepomp draait al minimaal -2 uur
Note dat deze op dezelfde HA database draait, maar z'n eigen DA database heeft.
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
Logging van bewerking "Optimaliseringsberekening met debug":

2026-03-03 12:06:18 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.03.0.rc4
2026-03-03 12:06:18 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 03-03-2026 12:06:18
2026-03-03 12:06:18 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 03-03-2026 12:06:18 taak: calc_optimum_met_debug
2026-03-03 12:06:18 info: Debug = True
2026-03-03 12:06:18 info: Zelf berekende baseload
2026-03-03 12:06:18 waarschuwing: Er is geen model aanwezig voor huawei,svp eerst trainen.
2026-03-03 12:06:18 info: Voor huawei is geen model en dus wordt DAO-predictor gebruikt
2026-03-03 12:06:18 info: Start waarden: 
      uur                tijd  spot   p_l   p_t  base  pv_ac  pv_dc
0   12:00 2026-03-03 12:00:00 0.032 0.166 0.149 1.993  6.724      0
1   13:00 2026-03-03 13:00:00 0.057 0.197 0.180 2.093  4.519      0
2   14:00 2026-03-03 14:00:00 0.080 0.225 0.208 1.099  2.465      0
3   15:00 2026-03-03 15:00:00 0.105 0.255 0.238 1.155  0.851      0
4   16:00 2026-03-03 16:00:00 0.162 0.324 0.307 1.334  0.359      0
5   17:00 2026-03-03 17:00:00 0.204 0.375 0.358 3.036  0.000      0
6   18:00 2026-03-03 18:00:00 0.171 0.335 0.318 1.547  0.000      0
7   19:00 2026-03-03 19:00:00 0.126 0.280 0.264 1.254  0.000      0
8   20:00 2026-03-03 20:00:00 0.108 0.259 0.242 1.165  0.000      0
9   21:00 2026-03-03 21:00:00 0.103 0.252 0.235 1.092  0.000      0
10  22:00 2026-03-03 22:00:00 0.096 0.244 0.227 3.770  0.000      0
2026-03-03 12:06:19 info: No reduced hours applied for Victron to be
2026-03-03 12:06:19 info: No reduced power applied during discharging at low soc
2026-03-03 12:06:19 info: No reduced power applied during charging at high soc
2026-03-03 12:06:19 info: Startwaarde SoC Victron to be: 62.0%

2026-03-03 12:06:19 info: Boiler direct opwarmen staat uit
2026-03-03 12:06:19 info: Boiler setpoint 50.0 °C
2026-03-03 12:06:19 info: Boiler hysterese 10.0 K
2026-03-03 12:06:19 info: Boiler opwarmen wordt ingepland tussen: 2026-03-03 18:00 en 2026-03-03 22:00
2026-03-03 12:06:19 info: Boiler verbruik in 1 uur: 3.75 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: Prognose boiler:
                  tijd  act_temp  heat  elec  interval  cost  end_temp  end_value  netto_cost
0  2026-03-03 12:00:00    50.000 0.000 0.100         1 0.017    47.000     -0.180       0.197
1  2026-03-03 13:00:00    49.700 0.197 0.168         1 0.033    47.300     -0.162       0.195
2  2026-03-03 14:00:00    49.400 0.394 0.236         1 0.053    47.600     -0.144       0.197
3  2026-03-03 15:00:00    49.100 0.591 0.304         1 0.078    47.900     -0.126       0.204
4  2026-03-03 16:00:00    48.800 0.788 0.372         1 0.120    48.200     -0.108       0.228
5  2026-03-03 17:00:00    48.500 0.985 0.440         1 0.165    48.500     -0.090       0.255
6  2026-03-03 18:00:00    48.200 1.182 0.508         1 0.170    48.800     -0.072       0.242
7  2026-03-03 19:00:00    47.900 1.380 0.576         1 0.161    49.100     -0.054       0.215
8  2026-03-03 20:00:00    47.600 1.577 0.644         1 0.166    49.400     -0.036       0.202
9  2026-03-03 21:00:00    47.300 1.774 0.712         1 0.179    49.700     -0.018       0.197
10 2026-03-03 22:00:00    47.000 1.971 0.780         1 0.190    50.000      0.000       0.190

2026-03-03 12:06:19 info: Instellingen voor laden van EV: Tesla Model 3 H-994-BT
2026-03-03 12:06:19 info: Direct laden is uit
2026-03-03 12:06:19 info:  Ampere  Effic. Grid kW Accu kW
2026-03-03 12:06:19 info:    0.00    1.00    0.00    0.00
2026-03-03 12:06:19 info:    6.00    0.96    4.14    3.97
2026-03-03 12:06:19 info:   16.00    0.98   11.04   10.82
2026-03-03 12:06:19 info: Capaciteit accu: 68.45 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: Maximaal laadvermogen: 11.04 kW
2026-03-03 12:06:19 info: Klaar met laden op: 03-03-2026 23:00:00
2026-03-03 12:06:19 info: Huidig laadniveau: 58.57 %
2026-03-03 12:06:19 info: Gewenst laadniveau:79.0 %
2026-03-03 12:06:19 info: Marge voor het laden: 0 %
2026-03-03 12:06:19 info: Locatie: home
2026-03-03 12:06:19 info: Ingeplugged:True
2026-03-03 12:06:19 info: Benodigde netto energie: 13.984 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: Tijd nodig om te laden: 1:18 uur
2026-03-03 12:06:19 info: Afgerond naar hele intervallen: 2 uur
2026-03-03 12:06:19 info: Stand laden schakelaar: on
2026-03-03 12:06:19 info: Stand aantal ampere laden: 16.0 A
2026-03-03 12:06:19 info: Opladen wordt ingepland.
2026-03-03 12:06:19 info: Gewogen graaddagen vandaag: 10.6 K.day
2026-03-03 12:06:19 info: Gewogen graaddagen totaal: 10.6 K.day
2026-03-03 12:06:19 info: Degree days factor: 1.9 kWh/K.day
2026-03-03 12:06:19 info: Totaal benodigde warmte: 20.2 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: Reeds geproduceerde warmte: 19.3 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: Nog benodigde warmte: 1.0 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: Regeling warmtepomp: heating curve
2026-03-03 12:06:19 info: Actuele warmtevraag: max
2026-03-03 12:06:19 info: Minimale runlengte 1 uur
2026-03-03 12:06:19 info: Warmtepomp met power-regeling/stooklijnverschuiving wordt ingepland.
2026-03-03 12:06:19 info: Maximaal warmteproducerend vermogen: 5.0 kW
2026-03-03 12:06:19 info: Minimaal warmteproducerend vermogen: 1.5975 kW
2026-03-03 12:06:19 info: Aantal beschikbare uren: 9.00
2026-03-03 12:06:19 info: Maximaal te produceren hoeveelheid warmte: 44.5 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: Minimaal te produceren hoeveelheid warmte: 14.2 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: Aantal in te plannen uren: 0.0
2026-03-03 12:06:19 info: Kan starturen wp niet bepalen
2026-03-03 12:06:19 info: geen data in geconfigureerde wp-sensor(s)'
2026-03-03 12:06:19 info: Warmtepomp draait al minimaal -2 uur
2026-03-03 12:06:19 info: Omdat de wp meer dan 75% van de uren draait wordt de wp zonder "min_run_length"=1 ingepland.
2026-03-03 12:06:19 info: Apparaat Vaatwasser direct starten staat uit
2026-03-03 12:06:19 info: Machine Vaatwasser wordt niet ingepland, want het planning-window ligt voorbij einde optimalisering
2026-03-03 12:06:19 info: Strategie: minimale kosten
2026-03-03 12:06:19 info: Maximale fout (maximal gap): 0.005000 euro
2026-03-03 12:06:19 info: Rekentijd: 0.04  sec
2026-03-03 12:06:19 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden.
2026-03-03 12:06:19 info: Waarde boiler om 23 uur: 2.23 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: Inzet warmtepomp
2026-03-03 12:06:19 info: u   uur   tar    hp_s_on hp_on heat cons
2026-03-03 12:06:19 info: 0   12:00 0.1661    0.00 1     1.43    0.20
2026-03-03 12:06:19 info: 1   13:00 0.1973    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-03 12:06:19 info: 2   14:00 0.2249    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-03 12:06:19 info: 3   15:00 0.2553    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-03 12:06:19 info: 4   16:00 0.3236    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-03 12:06:19 info: 5   17:00 0.3750    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-03 12:06:19 info: 6   18:00 0.3352    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-03 12:06:19 info: 7   19:00 0.2805    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-03 12:06:19 info: 8   20:00 0.2587    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-03 12:06:19 info: 9   21:00 0.2522    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-03 12:06:19 info: 10   22:00 0.2443    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-03 12:06:19 info: 
  uur     tar  p0  p1  p2  p3  p4  p5  p6  p7  p8    heat    cons
12:00   0.166   0 225   0   0   0   0   0   0   0   1.430   0.201
13:00   0.197   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0.000   0.000
14:00   0.225   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0.000   0.000
15:00   0.255   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0.000   0.000
16:00   0.324   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0.000   0.000
17:00   0.375   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0.000   0.000
18:00   0.335   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0.000   0.000
19:00   0.280   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0.000   0.000
20:00   0.259   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0.000   0.000
21:00   0.252   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0.000   0.000
22:00   0.244   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0.000   0.000

2026-03-03 12:06:19 info: Laad volume in uur 0 12:00 0.0 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: 5 1.0 11.25
2026-03-03 12:06:19 info: Laad volume in uur 1 13:00 0.0 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: 4 1.0 10.5
2026-03-03 12:06:19 info: Laad volume in uur 2 14:00 0.0 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: 1 0.1488888888888885 0.6
2026-03-03 12:06:19 info: 2 0.8511111111111115 1.5
2026-03-03 12:06:19 info: Ontlaad volume in uur 4 16:00 7.542497628246019 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: 3 0.4805557951266649 2.4
2026-03-03 12:06:19 info: 4 0.5194442048733352 12.3
2026-03-03 12:06:19 info: Ontlaad volume in uur 5 17:00 11.32584 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: 3 0.0984000000000001 2.4
2026-03-03 12:06:19 info: 4 0.9015999999999998 12.3
2026-03-03 12:06:19 info: Ontlaad volume in uur 6 18:00 11.32584 kWh
2026-03-03 12:06:19 info: 3 0.0984000000000001 2.4
2026-03-03 12:06:19 info: 4 0.9015999999999998 12.3
2026-03-03 12:06:19 info: In- en uitgaande energie per uur batterij Victron to be
   uur   ac->    eff   ->dc pv->dc   dc->    eff  ->bat  o_eff    SoC
          kWh      %    kWh    kWh    kWh      %    kWh      %      %
 12:00  10.07  89.00   8.96   0.00   8.96  98.00   8.78  87.22  75.66
 13:00  10.50  90.00   9.45   0.00   9.45  98.00   9.26  88.20  90.06
 14:00   1.37  91.54   1.25   0.00   1.25  98.00   1.23  89.71  91.97
 15:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  91.97
 16:00  -7.54  92.59  -8.15   0.00  -8.15  98.00  -8.31  90.74  79.04
 17:00 -11.33  92.08 -12.30   0.00 -12.30  98.00 -12.55  90.24  59.52
 18:00 -11.33  92.08 -12.30   0.00 -12.30  98.00 -12.55  90.24  40.00
 19:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  40.00
 20:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  40.00
 21:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  40.00
 22:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  40.00
Totaal  -8.26    NaN -13.08   0.00 -13.08    NaN -14.15    NaN    NaN
2026-03-03 12:06:19 info: Berekende prognoses zijn niet opgeslagen.
2026-03-03 12:06:19 info: Berekende prognoses: 
   uur  bat_in  bat_out   cons   prod   base   boil     wp     ev  pv_ac   cost  profit  b_tem   mach
 12:00   10.07     0.00  15.21   0.00   1.99   0.00   0.20   9.88   6.72   2.53   -0.00  49.70   0.00
 13:00   10.50     0.00  12.46   0.00   2.09   0.00   0.00   4.39   4.52   2.46   -0.00  49.40   0.00
 14:00    1.37     0.00   0.00   0.00   1.10   0.00   0.00   0.00   2.46   0.00   -0.00  49.10   0.00
 15:00    0.00     0.00   0.30   0.00   1.16   0.00   0.00   0.00   0.85   0.08   -0.00  48.80   0.00
 16:00    0.00     7.54   0.00   6.57   1.33   0.00   0.00   0.00   0.36   0.00   -2.01  48.50   0.00
 17:00    0.00    11.33   0.00   8.29   3.04   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -2.97  48.20   0.00
 18:00    0.00    11.33   0.00   9.78   1.55   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -3.11  47.90   0.00
 19:00    0.00     0.00   1.25   0.00   1.25   0.00   0.00   0.00   0.00   0.35   -0.00  47.60   0.00
 20:00    0.00     0.00   1.17   0.00   1.17   0.00   0.00   0.00   0.00   0.30   -0.00  47.30   0.00
 21:00    0.00     0.00   1.80   0.00   1.09   0.71   0.00   0.00   0.00   0.45   -0.00  50.14   0.00
 22:00    0.00     0.00   3.77   0.00   3.77   0.00   0.00   0.00   0.00   0.92   -0.00  49.84   0.00
Totaal   21.93    30.19  35.97  24.64  19.54   0.71   0.20  14.27  14.92   7.09   -8.09    NaN   0.00

2026-03-03 12:06:19 info: Consumption              35.97 (kWh)
2026-03-03 12:06:19 info: Cost consumption          7.09 (€)
2026-03-03 12:06:19 info: Tariff consumption        0.197 (€/kWh)
2026-03-03 12:06:19 info: Production               24.64 (kWh)
2026-03-03 12:06:19 info: Profit production        -8.09 (€)
2026-03-03 12:06:19 info: Tariff production         0.329 (€/kWh)

2026-03-03 12:06:19 info: 
Calculation profit after optimize in €
Cost before optimize              5.07
Cost consumption      7.09
Cycle cost            1.05
Penalty cost          0.00
Battery storage       3.42
Boiler storage        0.01
Profit production    -8.09
Total                 3.48
Cost after optimize               3.48
Profit:                           1.59
2026-03-03 12:06:19 info: Onderstaande settings worden NIET doorgezet naar HA (debug-run)
2026-03-03 12:06:19 info: Boiler opwarmen niet geactiveerd
2026-03-03 12:06:19 info: Boiler opwarmen ingepland vanaf: 2026-03-03 21:00:00 met 1 interval(len)
2026-03-03 12:06:19 info: Boiler temperatuur 49.8 °C,  waardering: 2.229 kWh = 0.59 euro
2026-03-03 12:06:19 info: Inzet-factor laden Tesla Model 3 H-994-BT per stap
uur      0.0A   6.0A  16.0A      cons  power
12:00    0.00(0.0)   0.00(0.0)   1.00(1.0)     9.881  11.040
13:00    0.60(1.0)   0.00(0.0)   0.40(1.0)     4.389  11.040
14:00    1.00(1.0)   0.00(0.0)   0.00(0.0)     0.000  0.000
15:00    1.00(1.0)   0.00(0.0)   0.00(0.0)     0.000  0.000
16:00    1.00(1.0)   0.00(0.0)   0.00(0.0)     0.000  0.000
17:00    1.00(1.0)   0.00(0.0)   0.00(0.0)     0.000  0.000
18:00    1.00(1.0)   0.00(0.0)   0.00(0.0)     0.000  0.000
19:00    1.00(1.0)   0.00(0.0)   0.00(0.0)     0.000  0.000
20:00    1.00(1.0)   0.00(0.0)   0.00(0.0)     0.000  0.000
21:00    1.00(1.0)   0.00(0.0)   0.00(0.0)     0.000  0.000
22:00    1.00(1.0)   0.00(0.0)   0.00(0.0)     0.000  0.000
2026-03-03 12:06:19 info: Tesla Model 3 H-994-BT wordt geladen tussen 2026-03-03 12:00:00 en 2026-03-03 14:00:00
2026-03-03 12:06:19 info: Berekeningsuitkomst voor opladen van Tesla Model 3 H-994-BT:
2026-03-03 12:06:19 info: - aantal ampere 16A (was 16.0A)
2026-03-03 12:06:19 info: - stand schakelaar 'on' (was 'on')
2026-03-03 12:06:19 info: - positie: home
2026-03-03 12:06:19 info: - ingeplugd: True
2026-03-03 12:06:19 info: Laden van Tesla Model 3 H-994-BT zou zijn doorgegaan met 16 A
2026-03-03 12:06:19 info: Evaluatie status laden Tesla Model 3 H-994-BT op 2026-03-03 12:06
2026-03-03 12:06:19 info: - schakelaar laden: on
2026-03-03 12:06:19 info: - aantal ampere: 16.0
2026-03-03 12:06:19 info: Grid set point: 16995.0 W
2026-03-03 12:06:19 info: Cycle cost Victron to be: 1.05 euro
2026-03-03 12:06:19 info: Netto vermogen naar(+)/uit(-) batterij Victron to be zou zijn: 11249 W
2026-03-03 12:06:19 info: Balanceren zou zijn: False
2026-03-03 12:06:19 info: Elektrisch vermogen warmtepomp zou zijn ingesteld op 225 W
2026-03-03 12:06:19 info: Aanpassing stooklijn zou zijn: -0.10
2026-03-03 12:06:19 info: Apparaat: Vaatwasser
2026-03-03 12:06:19 info: Programma: Auto2
2026-03-03 12:06:19 info: Niet ingepland
tomvandepoel3 schreef op dinsdag 3 maart 2026 @ 10:16:
Tijdens de eerste weken waarin DAO wordt geconfigureerd heb ik intensief de web interface gebruikt om per interval (15min in mijn geval) de logfiles en vaak ook de bijbehorende grafieken te bekijken. Dan ligt RSI op de loer omdat er per dag (24*4 + meteo + ml prediction + day ahead prices + manual runs) vaak meer dan 100 log files en grafieken worden gegenereerd die 7 dagen bewaard blijven.

[Afbeelding]
Daarom heb ik een poging gedaan om dit gedrag iets aan te passen:
- Fast forward & Fast reverse toegevoegd met (initieel) een sprong van 6 uur
- Grafiek en Tabel met elkaar "gekoppeld". Bij het wisselen wordt niet meer naar het begin van de andere lijst gesprongen maar naar het dichts bijzijnde tijdstip.

@KC27 Kijk eens of dit een werkbare verbetering is (zeker niet urgent). Ik zal de wijzigingen voor review submitten.
Dat ziet er erg goed uit!
Misschien is het beter om 3 uur te verschuiven als interval op 15min staat?
Ik zie een PR graag tegemoet!

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

rescla schreef op dinsdag 3 maart 2026 @ 12:10:
[...]


Ik had wat vertraging, maar heb nu de testversie draaien. Ik zie daar het zelfde gedrag met
code:
1
2026-03-03 12:06:19 info: Warmtepomp draait al minimaal -2 uur
Note dat deze op dezelfde HA database draait, maar z'n eigen DA database heeft.


[...]
Fijn dat je de nieuwe testversie hebt getest.
code:
1
2026-03-03 12:06:19 info: Warmtepomp draait al minimaal -2 uur
Dit is een storende fout, die is eruit in de volgende (test)versie.
code:
1
2026-03-03 12:06:19 info: geen data in geconfigureerde wp-sensor(s)
Deze melding geeft aan dat er geen gegevens zijn te vinden in de "long term" HA-database voor de sensor die je hebt geconfigureerd via de instelling "entity hp heat produced" en/of via "report"\"entities wp consumption""
Hebben die sensoren wel data in het HA-energy-dashboard?

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


  • rescla
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 18:26
KC27 schreef op dinsdag 3 maart 2026 @ 13:41:
[...]

Fijn dat je de nieuwe testversie hebt getest.


[...]

Dit is een storende fout, die is eruit in de volgende (test)versie.

[...]

Deze melding geeft aan dat er geen gegevens zijn te vinden in de "long term" HA-database voor de sensor die je hebt geconfigureerd via de instelling "entity hp heat produced" en/of via "report"\"entities wp consumption""
Hebben die sensoren wel data in het HA-energy-dashboard?
"entity hp heat produced" heb ik wel geconfigureerd, maar die staat niet in het energy dashboard (want het is geproduceerde warmte). "entities wp consumption" staat wel in het energy dashboard, en is ook geconfigueerd.

Ik denk dat ik al weet wat het probleem is, input_numbers worden standaard niet door recorder bijgehouden. Ik heb hem nu toegevoegd, kijken of het daarmee wel statistieken produceerd.

De reden dat ik geen utility meter gebruik is omdat de waardes in die entity altijd de waarde in geproduceerde warmte in kWh geven van het uur ervoor. In de utility meter pakte hij daardoor alleen de piek uurwaarde per dag, terwijl hij eigenlijk elke keer als er nieuwe data is voor een uur, de data van dat uur moet updaten, alles bij elkaar optellen en dat is dan de nieuwe waarde. En natuurlijk elke dag resetten. Dus ik heb nu een node_red flow die dat regelt, en die het dan vervolgens wegschrijft in een input_number, maar die heeft dus geen long term history blijkbaar.

  • DaBit
  • Registratie: Januari 2000
  • Laatst online: 09:01
KC27 schreef op maandag 2 maart 2026 @ 23:49:
Er is een nieuwe testversie gepubliceerd: 2026.03.0.rc4
Aanvullen met nullen waar eerst geen waarde bekend was werkt nu naar behoren.
Maar... de MAE en R² waarden zijn echter wel verslechterd. Het lijkt dus een averechts effect te hebben.
Hier 3 van de 7 arrays naast elkaar:
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
Nieuw                           Oud

Model saved to: ../data/prediction/models/Growatt.pkl
Training MAE: 0.2127 kWh        Training MAE: 0.1277 kWh
Testing MAE: 0.1886 kWh         Testing MAE: 0.0915 kWh
Training R²: 0.8996             Training R²: 0.9573
Testing R²: 0.7946              Testing R²: 0.9385

Model saved to: ../data/prediction/models/schuurzuid.pkl
Training MAE: 0.0500 kWh        Training MAE: 0.0198 kWh
Testing MAE: 0.0273 kWh         Testing MAE: 0.0130 kWh
Training R²: 0.5642             Training R²: 0.9352
Testing R²: 0.7344              Testing R²: 0.8573

Model saved to: ../data/prediction/models/schuurmidden.pkl
Training MAE: 0.0486 kWh        Training MAE: 0.0199 kWh
Testing MAE: 0.0249 kWh         Testing MAE: 0.0128 kWh
Training R²: 0.5674             Training R²: 0.9324
Testing R²: 0.7550              Testing R²: 0.8225
Volledige logs.

Oud:
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
2026-03-02 23:17:00 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.03.0.rc2
2026-03-02 23:17:00 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 02-03-2026 23:17:00
2026-03-02 23:17:00 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 02-03-2026 23:17:00 taak: train_ml_predictions
2026-03-02 23:17:00 info: KNMI-weerstation: 375 VOLKEL
2026-03-02 23:17:00 info: Er zijn knmi-data aanwezig vanaf 2023-01-04 01:00:00 tot 2026-03-01 00:00:00
2026-03-02 23:17:00 info: Er zijn data van het KNMI binnengekomen vanaf 2026-02-28 00:00:00+01:00 tot en met 2026-03-01 23:00:00+01:00
2026-03-02 23:17:10 info: Starting solar prediction model for Growatt training...
2026-03-02 23:17:10 info: Loading and processing data...
2026-03-02 23:17:11 info: Merging weather and solar data...
2026-03-02 23:17:11 info: Merged dataset: 26305 records
2026-03-02 23:17:11 info: Date range: 2023-03-01 23:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-02 23:17:11 info: Detecting outliers...
2026-03-02 23:17:11 info: Outliers removed: 1015 (3.9%)
2026-03-02 23:17:11 info: Clean dataset: 25290 records
2026-03-02 23:17:11 info: Training samples: 20232
2026-03-02 23:17:11 info: Testing samples: 5058
2026-03-02 23:17:11 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-02 23:17:11 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-02 23:17:11 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-02 23:17:24 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.9}
2026-03-02 23:17:24 info: Training final model...
2026-03-02 23:17:24 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.9}
2026-03-02 23:17:24 info: Model training van Growatt complete
2026-03-02 23:17:24 info: Model saved to: ../data/prediction/models/Growatt.pkl
2026-03-02 23:17:24 info: Training MAE: 0.1277 kWh
2026-03-02 23:17:24 info: Testing MAE: 0.0915 kWh
2026-03-02 23:17:24 info: Training R²: 0.9573
2026-03-02 23:17:24 info: Testing R²: 0.9385
2026-03-02 23:17:24 info: Sorted features:
2026-03-02 23:17:24 info:   1. irradiance: 0.952
2026-03-02 23:17:24 info:   2. season: 0.015
2026-03-02 23:17:24 info:   3. week_nr: 0.010
2026-03-02 23:17:24 info:   4. quarter: 0.008
2026-03-02 23:17:24 info:   5. hour: 0.006
2026-03-02 23:17:24 info:   6. temperature: 0.004
2026-03-02 23:17:24 info:   7. day_of_week: 0.003
2026-03-02 23:17:24 info:   8. month: 0.002
2026-03-02 23:17:40 info: Starting solar prediction model for schuurzuid training...
2026-03-02 23:17:40 info: Loading and processing data...
2026-03-02 23:17:42 info: Merging weather and solar data...
2026-03-02 23:17:42 info: Merged dataset: 19840 records
2026-03-02 23:17:42 info: Date range: 2023-11-26 08:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-02 23:17:42 info: Detecting outliers...
2026-03-02 23:17:42 info: Outliers removed: 479 (2.4%)
2026-03-02 23:17:42 info: Clean dataset: 19361 records
2026-03-02 23:17:42 info: Training samples: 15488
2026-03-02 23:17:42 info: Testing samples: 3873
2026-03-02 23:17:42 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-02 23:17:42 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-02 23:17:42 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-02 23:17:49 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.1, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-02 23:17:49 info: Training final model...
2026-03-02 23:17:49 info: Parameters: {'learning_rate': 0.1, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-02 23:17:49 info: Model training van schuurzuid complete
2026-03-02 23:17:49 info: Model saved to: ../data/prediction/models/schuurzuid.pkl
2026-03-02 23:17:49 info: Training MAE: 0.0198 kWh
2026-03-02 23:17:49 info: Testing MAE: 0.0130 kWh
2026-03-02 23:17:49 info: Training R²: 0.9352
2026-03-02 23:17:49 info: Testing R²: 0.8573
2026-03-02 23:17:49 info: Sorted features:
2026-03-02 23:17:49 info:   1. irradiance: 0.788
2026-03-02 23:17:49 info:   2. season: 0.045
2026-03-02 23:17:49 info:   3. hour: 0.045
2026-03-02 23:17:49 info:   4. quarter: 0.040
2026-03-02 23:17:49 info:   5. week_nr: 0.034
2026-03-02 23:17:49 info:   6. month: 0.023
2026-03-02 23:17:49 info:   7. temperature: 0.012
2026-03-02 23:17:49 info:   8. day_of_week: 0.012
2026-03-02 23:18:05 info: Starting solar prediction model for schuurmidden training...
2026-03-02 23:18:05 info: Loading and processing data...
2026-03-02 23:18:07 info: Merging weather and solar data...
2026-03-02 23:18:07 info: Merged dataset: 19840 records
2026-03-02 23:18:07 info: Date range: 2023-11-26 08:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-02 23:18:07 info: Detecting outliers...
2026-03-02 23:18:07 info: Outliers removed: 443 (2.2%)
2026-03-02 23:18:07 info: Clean dataset: 19397 records
2026-03-02 23:18:07 info: Training samples: 15517
2026-03-02 23:18:07 info: Testing samples: 3880
2026-03-02 23:18:07 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-02 23:18:07 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-02 23:18:07 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-02 23:18:14 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 200, 'subsample': 0.8}
2026-03-02 23:18:14 info: Training final model...
2026-03-02 23:18:14 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 200, 'subsample': 0.8}
2026-03-02 23:18:14 info: Model training van schuurmidden complete
2026-03-02 23:18:14 info: Model saved to: ../data/prediction/models/schuurmidden.pkl
2026-03-02 23:18:14 info: Training MAE: 0.0199 kWh
2026-03-02 23:18:14 info: Testing MAE: 0.0128 kWh
2026-03-02 23:18:14 info: Training R²: 0.9324
2026-03-02 23:18:14 info: Testing R²: 0.8225
2026-03-02 23:18:14 info: Sorted features:
2026-03-02 23:18:14 info:   1. irradiance: 0.830
2026-03-02 23:18:14 info:   2. hour: 0.048
2026-03-02 23:18:14 info:   3. quarter: 0.045
2026-03-02 23:18:14 info:   4. week_nr: 0.032
2026-03-02 23:18:14 info:   5. month: 0.023
2026-03-02 23:18:14 info:   6. temperature: 0.011
2026-03-02 23:18:14 info:   7. day_of_week: 0.011
2026-03-02 23:18:14 info:   8. season: 0.000
2026-03-02 23:18:32 info: Starting solar prediction model for schuurnoord training...
2026-03-02 23:18:32 info: Loading and processing data...
2026-03-02 23:18:33 info: Merging weather and solar data...
2026-03-02 23:18:33 info: Merged dataset: 19840 records
2026-03-02 23:18:33 info: Date range: 2023-11-26 08:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-02 23:18:33 info: Detecting outliers...
2026-03-02 23:18:34 info: Outliers removed: 421 (2.1%)
2026-03-02 23:18:34 info: Clean dataset: 19419 records
2026-03-02 23:18:34 info: Training samples: 15535
2026-03-02 23:18:34 info: Testing samples: 3884
2026-03-02 23:18:34 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-02 23:18:34 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-02 23:18:34 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-02 23:18:40 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.15, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.9}
2026-03-02 23:18:40 info: Training final model...
2026-03-02 23:18:40 info: Parameters: {'learning_rate': 0.15, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.9}
2026-03-02 23:18:40 info: Model training van schuurnoord complete
2026-03-02 23:18:40 info: Model saved to: ../data/prediction/models/schuurnoord.pkl
2026-03-02 23:18:40 info: Training MAE: 0.0183 kWh
2026-03-02 23:18:40 info: Testing MAE: 0.0131 kWh
2026-03-02 23:18:40 info: Training R²: 0.9448
2026-03-02 23:18:40 info: Testing R²: 0.7892
2026-03-02 23:18:40 info: Sorted features:
2026-03-02 23:18:40 info:   1. irradiance: 0.837
2026-03-02 23:18:40 info:   2. hour: 0.045
2026-03-02 23:18:40 info:   3. quarter: 0.035
2026-03-02 23:18:40 info:   4. week_nr: 0.032
2026-03-02 23:18:40 info:   5. month: 0.029
2026-03-02 23:18:40 info:   6. temperature: 0.010
2026-03-02 23:18:40 info:   7. day_of_week: 0.009
2026-03-02 23:18:40 info:   8. season: 0.002
2026-03-02 23:18:54 info: Starting solar prediction model for schuurplatnoord training...
2026-03-02 23:18:54 info: Loading and processing data...
2026-03-02 23:18:55 info: Merging weather and solar data...
2026-03-02 23:18:55 info: Merged dataset: 16137 records
2026-03-02 23:18:55 info: Date range: 2024-04-28 15:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-02 23:18:55 info: Detecting outliers...
2026-03-02 23:18:56 info: Outliers removed: 382 (2.4%)
2026-03-02 23:18:56 info: Clean dataset: 15755 records
2026-03-02 23:18:56 info: Training samples: 12604
2026-03-02 23:18:56 info: Testing samples: 3151
2026-03-02 23:18:56 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-02 23:18:56 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-02 23:18:56 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-02 23:19:03 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-02 23:19:03 info: Training final model...
2026-03-02 23:19:03 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-02 23:19:03 info: Model training van schuurplatnoord complete
2026-03-02 23:19:03 info: Model saved to: ../data/prediction/models/schuurplatnoord.pkl
2026-03-02 23:19:03 info: Training MAE: 0.0194 kWh
2026-03-02 23:19:03 info: Testing MAE: 0.0080 kWh
2026-03-02 23:19:03 info: Training R²: 0.9401
2026-03-02 23:19:03 info: Testing R²: 0.7336
2026-03-02 23:19:03 info: Sorted features:
2026-03-02 23:19:03 info:   1. irradiance: 0.813
2026-03-02 23:19:03 info:   2. quarter: 0.061
2026-03-02 23:19:03 info:   3. week_nr: 0.060
2026-03-02 23:19:03 info:   4. temperature: 0.021
2026-03-02 23:19:03 info:   5. hour: 0.017
2026-03-02 23:19:03 info:   6. month: 0.012
2026-03-02 23:19:03 info:   7. season: 0.011
2026-03-02 23:19:03 info:   8. day_of_week: 0.005
2026-03-02 23:19:18 info: Starting solar prediction model for erker training...
2026-03-02 23:19:18 info: Loading and processing data...
2026-03-02 23:19:19 info: Merging weather and solar data...
2026-03-02 23:19:19 info: Merged dataset: 16304 records
2026-03-02 23:19:19 info: Date range: 2024-04-21 16:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-02 23:19:19 info: Detecting outliers...
2026-03-02 23:19:19 info: Outliers removed: 268 (1.6%)
2026-03-02 23:19:19 info: Clean dataset: 16036 records
2026-03-02 23:19:19 info: Training samples: 12828
2026-03-02 23:19:19 info: Testing samples: 3208
2026-03-02 23:19:19 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-02 23:19:19 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-02 23:19:19 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-02 23:19:26 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-02 23:19:26 info: Training final model...
2026-03-02 23:19:26 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-02 23:19:26 info: Model training van erker complete
2026-03-02 23:19:26 info: Model saved to: ../data/prediction/models/erker.pkl
2026-03-02 23:19:26 info: Training MAE: 0.0098 kWh
2026-03-02 23:19:26 info: Testing MAE: 0.0043 kWh
2026-03-02 23:19:26 info: Training R²: 0.8967
2026-03-02 23:19:26 info: Testing R²: 0.6294
2026-03-02 23:19:26 info: Sorted features:
2026-03-02 23:19:26 info:   1. irradiance: 0.518
2026-03-02 23:19:26 info:   2. hour: 0.374
2026-03-02 23:19:26 info:   3. quarter: 0.029
2026-03-02 23:19:26 info:   4. month: 0.023
2026-03-02 23:19:26 info:   5. week_nr: 0.020
2026-03-02 23:19:26 info:   6. temperature: 0.018
2026-03-02 23:19:26 info:   7. day_of_week: 0.018
2026-03-02 23:19:26 info:   8. season: 0.000
2026-03-02 23:19:40 info: Starting solar prediction model for aanbouw training...
2026-03-02 23:19:40 info: Loading and processing data...
2026-03-02 23:19:41 info: Merging weather and solar data...
2026-03-02 23:19:41 info: Merged dataset: 16459 records
2026-03-02 23:19:41 info: Date range: 2024-04-15 05:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-02 23:19:41 info: Detecting outliers...
2026-03-02 23:19:41 info: Outliers removed: 306 (1.9%)
2026-03-02 23:19:41 info: Clean dataset: 16153 records
2026-03-02 23:19:41 info: Training samples: 12922
2026-03-02 23:19:41 info: Testing samples: 3231
2026-03-02 23:19:41 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-02 23:19:41 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-02 23:19:41 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-02 23:19:48 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-02 23:19:48 info: Training final model...
2026-03-02 23:19:48 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-02 23:19:48 info: Model training van aanbouw complete
2026-03-02 23:19:48 info: Model saved to: ../data/prediction/models/aanbouw.pkl
2026-03-02 23:19:48 info: Training MAE: 0.0195 kWh
2026-03-02 23:19:48 info: Testing MAE: 0.0078 kWh
2026-03-02 23:19:48 info: Training R²: 0.9168
2026-03-02 23:19:48 info: Testing R²: 0.8324
2026-03-02 23:19:48 info: Sorted features:
2026-03-02 23:19:48 info:   1. irradiance: 0.545
2026-03-02 23:19:48 info:   2. hour: 0.383
2026-03-02 23:19:48 info:   3. week_nr: 0.020
2026-03-02 23:19:48 info:   4. month: 0.017
2026-03-02 23:19:48 info:   5. temperature: 0.017
2026-03-02 23:19:48 info:   6. day_of_week: 0.007
2026-03-02 23:19:48 info:   7. season: 0.005
2026-03-02 23:19:48 info:   8. quarter: 0.005
Nieuw:
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
2026-03-03 15:01:00 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.03.0.rc4
2026-03-03 15:01:00 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 03-03-2026 15:01:00
2026-03-03 15:01:00 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 03-03-2026 15:01:00 taak: train_ml_predictions
2026-03-03 15:01:02 info: KNMI-weerstation: 375 VOLKEL
2026-03-03 15:01:02 info: Er zijn knmi-data aanwezig vanaf 2023-01-04 01:00:00 tot 2026-03-02 00:00:00
2026-03-03 15:01:02 info: Er zijn data van het KNMI binnengekomen vanaf 2026-03-01 00:00:00+01:00 tot en met 2026-03-01 23:00:00+01:00
2026-03-03 15:01:57 info: Starting solar prediction model for Growatt training...
2026-03-03 15:01:57 info: Loading and processing data...
2026-03-03 15:01:58 info: Merging weather and solar data...
2026-03-03 15:01:58 info: Merged dataset: 26280 records
2026-03-03 15:01:58 info: Date range: 2023-03-03 00:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-03 15:01:58 info: Detecting outliers...
2026-03-03 15:01:59 info: Outliers removed: 1498 (5.7%)
2026-03-03 15:01:59 info: Clean dataset: 24782 records
2026-03-03 15:01:59 info: Training samples: 19825
2026-03-03 15:01:59 info: Testing samples: 4957
2026-03-03 15:01:59 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-03 15:01:59 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-03 15:01:59 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-03 15:02:12 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.9}
2026-03-03 15:02:12 info: Training final model...
2026-03-03 15:02:12 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.9}
2026-03-03 15:02:12 info: Model training van Growatt complete
2026-03-03 15:02:12 info: Model saved to: ../data/prediction/models/Growatt.pkl
2026-03-03 15:02:12 info: Training MAE: 0.2127 kWh
2026-03-03 15:02:12 info: Testing MAE: 0.1886 kWh
2026-03-03 15:02:12 info: Training R²: 0.8996
2026-03-03 15:02:12 info: Testing R²: 0.7946
2026-03-03 15:02:12 info: Sorted features:
2026-03-03 15:02:12 info:   1. irradiance: 0.801
2026-03-03 15:02:12 info:   2. hour: 0.116
2026-03-03 15:02:12 info:   3. month: 0.023
2026-03-03 15:02:12 info:   4. season: 0.017
2026-03-03 15:02:12 info:   5. week_nr: 0.016
2026-03-03 15:02:12 info:   6. temperature: 0.013
2026-03-03 15:02:12 info:   7. quarter: 0.011
2026-03-03 15:02:12 info:   8. day_of_week: 0.003
2026-03-03 15:02:41 info: Starting solar prediction model for schuurzuid training...
2026-03-03 15:02:41 info: Loading and processing data...
2026-03-03 15:02:42 info: Merging weather and solar data...
2026-03-03 15:02:42 info: Merged dataset: 26280 records
2026-03-03 15:02:42 info: Date range: 2023-03-03 00:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-03 15:02:42 info: Detecting outliers...
2026-03-03 15:02:42 info: Outliers removed: 478 (1.8%)
2026-03-03 15:02:42 info: Clean dataset: 25802 records
2026-03-03 15:02:42 info: Training samples: 20641
2026-03-03 15:02:42 info: Testing samples: 5161
2026-03-03 15:02:42 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-03 15:02:42 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-03 15:02:42 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-03 15:02:45 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 15:02:45 info: Training final model...
2026-03-03 15:02:45 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 15:02:46 info: Model training van schuurzuid complete
2026-03-03 15:02:46 info: Model saved to: ../data/prediction/models/schuurzuid.pkl
2026-03-03 15:02:46 info: Training MAE: 0.0500 kWh
2026-03-03 15:02:46 info: Testing MAE: 0.0273 kWh
2026-03-03 15:02:46 info: Training R²: 0.5642
2026-03-03 15:02:46 info: Testing R²: 0.7344
2026-03-03 15:02:46 info: Sorted features:
2026-03-03 15:02:46 info:   1. irradiance: 0.519
2026-03-03 15:02:46 info:   2. month: 0.099
2026-03-03 15:02:46 info:   3. week_nr: 0.084
2026-03-03 15:02:46 info:   4. season: 0.084
2026-03-03 15:02:46 info:   5. quarter: 0.075
2026-03-03 15:02:46 info:   6. hour: 0.059
2026-03-03 15:02:46 info:   7. temperature: 0.048
2026-03-03 15:02:46 info:   8. day_of_week: 0.033
2026-03-03 15:03:13 info: Starting solar prediction model for schuurmidden training...
2026-03-03 15:03:13 info: Loading and processing data...
2026-03-03 15:03:14 info: Merging weather and solar data...
2026-03-03 15:03:14 info: Merged dataset: 26280 records
2026-03-03 15:03:14 info: Date range: 2023-03-03 00:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-03 15:03:14 info: Detecting outliers...
2026-03-03 15:03:14 info: Outliers removed: 476 (1.8%)
2026-03-03 15:03:14 info: Clean dataset: 25804 records
2026-03-03 15:03:14 info: Training samples: 20643
2026-03-03 15:03:14 info: Testing samples: 5161
2026-03-03 15:03:14 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-03 15:03:14 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-03 15:03:14 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-03 15:03:17 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 15:03:17 info: Training final model...
2026-03-03 15:03:17 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 15:03:17 info: Model training van schuurmidden complete
2026-03-03 15:03:17 info: Model saved to: ../data/prediction/models/schuurmidden.pkl
2026-03-03 15:03:17 info: Training MAE: 0.0486 kWh
2026-03-03 15:03:17 info: Testing MAE: 0.0249 kWh
2026-03-03 15:03:17 info: Training R²: 0.5674
2026-03-03 15:03:17 info: Testing R²: 0.7550
2026-03-03 15:03:17 info: Sorted features:
2026-03-03 15:03:17 info:   1. irradiance: 0.547
2026-03-03 15:03:17 info:   2. month: 0.091
2026-03-03 15:03:17 info:   3. week_nr: 0.082
2026-03-03 15:03:17 info:   4. hour: 0.074
2026-03-03 15:03:17 info:   5. season: 0.060
2026-03-03 15:03:17 info:   6. quarter: 0.059
2026-03-03 15:03:17 info:   7. temperature: 0.049
2026-03-03 15:03:17 info:   8. day_of_week: 0.039
2026-03-03 15:03:45 info: Starting solar prediction model for schuurnoord training...
2026-03-03 15:03:45 info: Loading and processing data...
2026-03-03 15:03:46 info: Merging weather and solar data...
2026-03-03 15:03:46 info: Merged dataset: 26280 records
2026-03-03 15:03:46 info: Date range: 2023-03-03 00:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-03 15:03:46 info: Detecting outliers...
2026-03-03 15:03:46 info: Outliers removed: 499 (1.9%)
2026-03-03 15:03:46 info: Clean dataset: 25781 records
2026-03-03 15:03:46 info: Training samples: 20624
2026-03-03 15:03:46 info: Testing samples: 5157
2026-03-03 15:03:46 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-03 15:03:46 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-03 15:03:46 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-03 15:03:49 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 15:03:49 info: Training final model...
2026-03-03 15:03:49 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 15:03:49 info: Model training van schuurnoord complete
2026-03-03 15:03:49 info: Model saved to: ../data/prediction/models/schuurnoord.pkl
2026-03-03 15:03:49 info: Training MAE: 0.0488 kWh
2026-03-03 15:03:49 info: Testing MAE: 0.0260 kWh
2026-03-03 15:03:49 info: Training R²: 0.5706
2026-03-03 15:03:49 info: Testing R²: 0.7418
2026-03-03 15:03:49 info: Sorted features:
2026-03-03 15:03:49 info:   1. irradiance: 0.571
2026-03-03 15:03:49 info:   2. month: 0.106
2026-03-03 15:03:49 info:   3. week_nr: 0.084
2026-03-03 15:03:49 info:   4. quarter: 0.075
2026-03-03 15:03:49 info:   5. hour: 0.065
2026-03-03 15:03:49 info:   6. temperature: 0.053
2026-03-03 15:03:49 info:   7. day_of_week: 0.023
2026-03-03 15:03:49 info:   8. season: 0.023
2026-03-03 15:04:19 info: Starting solar prediction model for schuurplatnoord training...
2026-03-03 15:04:19 info: Loading and processing data...
2026-03-03 15:04:20 info: Merging weather and solar data...
2026-03-03 15:04:20 info: Merged dataset: 26280 records
2026-03-03 15:04:20 info: Date range: 2023-03-03 00:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-03 15:04:20 info: Detecting outliers...
2026-03-03 15:04:21 info: Outliers removed: 633 (2.4%)
2026-03-03 15:04:21 info: Clean dataset: 25647 records
2026-03-03 15:04:21 info: Training samples: 20517
2026-03-03 15:04:21 info: Testing samples: 5130
2026-03-03 15:04:21 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-03 15:04:21 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-03 15:04:21 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-03 15:04:24 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 15:04:24 info: Training final model...
2026-03-03 15:04:24 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 15:04:24 info: Model training van schuurplatnoord complete
2026-03-03 15:04:24 info: Model saved to: ../data/prediction/models/schuurplatnoord.pkl
2026-03-03 15:04:24 info: Training MAE: 0.0448 kWh
2026-03-03 15:04:24 info: Testing MAE: 0.0240 kWh
2026-03-03 15:04:24 info: Training R²: 0.5308
2026-03-03 15:04:24 info: Testing R²: 0.7063
2026-03-03 15:04:24 info: Sorted features:
2026-03-03 15:04:24 info:   1. irradiance: 0.565
2026-03-03 15:04:24 info:   2. temperature: 0.107
2026-03-03 15:04:24 info:   3. month: 0.100
2026-03-03 15:04:24 info:   4. week_nr: 0.099
2026-03-03 15:04:24 info:   5. quarter: 0.055
2026-03-03 15:04:24 info:   6. day_of_week: 0.034
2026-03-03 15:04:24 info:   7. hour: 0.034
2026-03-03 15:04:24 info:   8. season: 0.006
2026-03-03 15:04:55 info: Starting solar prediction model for erker training...
2026-03-03 15:04:55 info: Loading and processing data...
2026-03-03 15:04:56 info: Merging weather and solar data...
2026-03-03 15:04:56 info: Merged dataset: 26280 records
2026-03-03 15:04:56 info: Date range: 2023-03-03 00:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-03 15:04:56 info: Detecting outliers...
2026-03-03 15:04:56 info: Outliers removed: 832 (3.2%)
2026-03-03 15:04:57 info: Clean dataset: 25448 records
2026-03-03 15:04:57 info: Training samples: 20358
2026-03-03 15:04:57 info: Testing samples: 5090
2026-03-03 15:04:57 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-03 15:04:57 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-03 15:04:57 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-03 15:04:59 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 15:04:59 info: Training final model...
2026-03-03 15:04:59 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 15:04:59 info: Model training van erker complete
2026-03-03 15:04:59 info: Model saved to: ../data/prediction/models/erker.pkl
2026-03-03 15:04:59 info: Training MAE: 0.0156 kWh
2026-03-03 15:04:59 info: Testing MAE: 0.0101 kWh
2026-03-03 15:04:59 info: Training R²: 0.4762
2026-03-03 15:04:59 info: Testing R²: 0.6147
2026-03-03 15:04:59 info: Sorted features:
2026-03-03 15:04:59 info:   1. irradiance: 0.432
2026-03-03 15:04:59 info:   2. hour: 0.334
2026-03-03 15:04:59 info:   3. week_nr: 0.061
2026-03-03 15:04:59 info:   4. month: 0.058
2026-03-03 15:04:59 info:   5. quarter: 0.045
2026-03-03 15:04:59 info:   6. day_of_week: 0.039
2026-03-03 15:04:59 info:   7. temperature: 0.029
2026-03-03 15:04:59 info:   8. season: 0.000
2026-03-03 15:05:30 info: Starting solar prediction model for aanbouw training...
2026-03-03 15:05:30 info: Loading and processing data...
2026-03-03 15:05:31 info: Merging weather and solar data...
2026-03-03 15:05:31 info: Merged dataset: 26280 records
2026-03-03 15:05:31 info: Date range: 2023-03-03 00:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-03 15:05:31 info: Detecting outliers...
2026-03-03 15:05:31 info: Outliers removed: 541 (2.1%)
2026-03-03 15:05:31 info: Clean dataset: 25739 records
2026-03-03 15:05:31 info: Training samples: 20591
2026-03-03 15:05:31 info: Testing samples: 5148
2026-03-03 15:05:31 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-03 15:05:31 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-03 15:05:31 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-03 15:05:34 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 15:05:34 info: Training final model...
2026-03-03 15:05:34 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 15:05:34 info: Model training van aanbouw complete
2026-03-03 15:05:34 info: Model saved to: ../data/prediction/models/aanbouw.pkl
2026-03-03 15:05:34 info: Training MAE: 0.0367 kWh
2026-03-03 15:05:34 info: Testing MAE: 0.0217 kWh
2026-03-03 15:05:34 info: Training R²: 0.5223
2026-03-03 15:05:34 info: Testing R²: 0.6797
2026-03-03 15:05:34 info: Sorted features:
2026-03-03 15:05:34 info:   1. irradiance: 0.423
2026-03-03 15:05:34 info:   2. hour: 0.341
2026-03-03 15:05:34 info:   3. month: 0.074
2026-03-03 15:05:34 info:   4. week_nr: 0.066
2026-03-03 15:05:34 info:   5. temperature: 0.056
2026-03-03 15:05:34 info:   6. day_of_week: 0.039
2026-03-03 15:05:34 info:   7. quarter: 0.000
2026-03-03 15:05:34 info:   8. season: 0.000

  • Mirabis
  • Registratie: Juli 2013
  • Niet online
Heeft er iemand toevallig ook een Marstek (of meerdere) in "tevreden" gebruik i.c.m. DAO? Ik merk dat ik de laatste tijd minder tijd heb om te debuggen en mijn oplossing doet nog altijd niet wat ik wil. Kan nu op afstand al zien dat het weer koos voor opladen op minimum niveau (500W) i.p.v. korte tijd hoger vermogen met betere efficientie. Ik zal vanavond even in de logs duiken maar dacht ik vraag het alvast.

1x Venus-E v153 +LilyGo HA, CT003 V117 | 5040Wp ZO + 4200Wp NW | Zonneplan, 3x25A, Easee Charge Lite | EV 98kWh


  • f.welvering
  • Registratie: Oktober 2009
  • Laatst online: 14:20
KC27 schreef op maandag 2 maart 2026 @ 23:49:
Er is een nieuwe testversie gepubliceerd: 2026.03.0.rc4
Dit staat er in de changelog:
Change
Changed entity hp heat demand from input_boolean (values "on"/"off" to input_select values "off"/"eco"/"max"(="on")
Fixes
  • Fixed error "reduce hours" with interval "1hour" (pr by @bramgradussen)
  • Fixed error missing inverter values at the begin/end of period (@reported by @DaBit )
  • Fixed error when reducing power during charging at high soc and during discharging
    at low soc, taken the mean value of the soc at the start and the soc at the end of the interval (reported by @bartzzz )
De "entity hp heat demand" (een input_boolean) moet worden vervangen door een input_select met drie opties. Het temperatuurbereik in een referentieruimte (meestal de woonkamer) wordt in drie zones met iedere een bijbehorende optie onderverdeeld:
- te koud, optie "max" (of "on"), het eerste uur wordt de wp ingepland
- comfort, optie "eco", de warmtepomp wordt zonder voorkeur ingepland
- te warm, optie "off", de wamtepompwordt het eerste uur niet ingepland
De waarde van de input_select kun je het beste laten bepalen door een automation die wordt getriggerd door een thermometer in een referentieruimte met grenswaarden tussen de drie bereiken die voor jou (en je gezin) specifiek zijn.
Omdat de optie "on" ook is toegestaan is deze verandering backwards compatibel met de input boolean, maar dan zonder optie "eco".

Edit op 3maart om 00:06:
Testversie 2026.03.0.rc4 komt er direct overeen met een fix:
- Fixed error report/api with period "morgen"

Deze versie komt om ca 00:30 beschikbaar.
Ik heb de test versie draaien, ik zal je binnenkort laten weten wat de ervaring is.
Ik heb er een automatisering omheen gezet met wat helpers zodat dit gestuurd wordt.
Voor de geinteresseerde hierbij de automatisering welke ik nu gebruik:
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
alias: DAO – Woonkamer warmtevraag (asymmetrische hysterese)
triggers:
  - entity_id: sensor.gemiddelde_woonkamer_temperatuur
    trigger: state
conditions:
  - condition: template
    value_template: >
      {{ states('sensor.gemiddelde_woonkamer_temperatuur') | float(default=None)
      is not none }}
actions:
  - variables:
      temp: "{{ states('sensor.gemiddelde_woonkamer_temperatuur') | float }}"
      setpoint: "{{ states('input_number.dao_woonkamer_setpoint') | float(default=21) }}"
      h_low: >-
        {{ states('input_number.dao_hysterese_onder') | float(default=0.5)
        }}
      h_high: >-
        {{ states('input_number.dao_hysterese_boven') | float(default=0.5)
        }}
      lower: "{{ (setpoint | float) - (h_low  | float) }}"
      upper: "{{ (setpoint | float) + (h_high | float) }}"
  - choose:
      - conditions:
          - condition: template
            value_template: "{{ temp < (lower | float) }}"
        sequence:
          - target:
              entity_id: input_select.dao_wp_heat_demand
            data:
              option: max
            action: input_select.select_option
      - conditions:
          - condition: template
            value_template: "{{ temp > (upper | float) }}"
        sequence:
          - target:
              entity_id: input_select.dao_wp_heat_demand
            data:
              option: "off"
            action: input_select.select_option
    default:
      - target:
          entity_id: input_select.dao_wp_heat_demand
        data:
          option: Eco
        action: input_select.select_option
mode: single

WP: DeWarmte PompAO 6.4Kw Hybrid, CV Intergas, Thermostaat Netatmo, 70m2 vvw, PV: 34x 325wp solaredge omvormer en optimizers,Wan ip adres weten? https://mijnips.eu


  • jeroenribbink
  • Registratie: November 2003
  • Laatst online: 04-04 21:42
Ik ben nog niet zo lang bezig met DAO, maar heb al wel een redelijk volledige config mede dankzij info van dit topic. Nu wil ik graag jullie hulp.

Ik heb twee batterijen geconfigureerd staan, maar bij elke berekening zie ik niet waarom hij er niets voor inplant. Ik stuur ze nu nog zelf aan en de nexus ook door zonneplan, dus misschien dat dit de berekening in de weg zit. Waar kan ik de extra debug gegevens zien als ik een berekening met debug handmatig draai? in de uitvoer als de run klaar is?

mijn config ziet er nu zo uit:
{
"homeassistant": { },
"database ha": {
"password": "!secret db_ha_password"
},
"database da": {
"engine": "mysql",
"database": "day_ahead",
"username": "day_ahead",
"password": "!secret db_da_password"
},
"meteoserver-key": "!secret meteoserver-key",
"prices": {
"source day ahead": "nordpool",
"regular high": 0.30,
"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": 0.10154,
"2026-01-01": 0.09161
},
"energy taxes production": {
"2022-01-01": 0.06729,
"2023-01-01": 0.12599,
"2024-01-01": 0.10880,
"2025-01-01": 0.10154,
"2026-01-01": 0.09161
},
"cost supplier consumption": {
"2022-01-01": 0.0200
},
"cost supplier production": {
"2022-01-01": 0.0200
},
"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": "2026-01-26",
"tax refund": "True"
},
"logging level" : "info",
"use_calc_baseload": "true",
"baseload calc periode": 56,
"baseload": [
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35,
0.35
],
"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": "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": [
{
"name": "Marstek Venus-E",
"entity actual level": "sensor.marstek_m1_battery_state_of_charge",
"capacity": 5.12,
"lower limit": 20,
"upper limit": 100,
"optimal lower level": 11,
"entity min soc end opt": "input_number.marstek_m1_discharging_cutoff_capacity",
"entity max soc end opt": "input_number.marstek_m1_charging_cutoff_capacity",
"charge stages": [
{ "power": 0.0, "efficiency": 1.0 },
{ "power": 100, "efficiency": 0.5 },
{ "power": 250, "efficiency": 0.5836 },
{ "power": 500, "efficiency": 0.7229 },
{ "power": 800, "efficiency": 0.89 },
{ "power": 1000, "efficiency": 0.8722 }
],
"discharge stages": [
{ "power": 0.0, "efficiency": 1.0 },
{ "power": 100, "efficiency": 0.5 },
{ "power": 250, "efficiency": 0.5836 },
{ "power": 500, "efficiency": 0.7229 },
{ "power": 800, "efficiency": 0.89 },
{ "power": 1000, "efficiency": 0.8722 },
{ "power": 1250, "efficiency": 0.85 },
{ "power": 2500, "efficiency": 0.86 }
],
"dc_to_bat efficiency": 0.98,
"bat_to_dc efficiency": 0.98,
"cycle cost": 0.054,
"minimum power": 4,
"entity set power feedin": "input_number.dao_marstek_power_feedin",
"entity set operating mode": "input_select.dao_marstek_operating_mode",
"entity stop inverter": "input_datetime.dao_marstek_stop_inverter",
"entity balance switch": "input_boolean.dao_marstek_balance_switch",
"solar": []
},
{
"name": "Nexus",
"entity actual level": "sensor.solis_s6_eh3p10k_h_zp_battery_soc",
"capacity": 20,
"lower limit": 7,
"upper limit": 100,
"optimal lower level": 7,
"charge stages": [
{ "power": 0, "efficiency": 0.50 },
{ "power": 50, "efficiency": 0.54 },
{ "power": 100, "efficiency": 0.58 },
{ "power": 150, "efficiency": 0.62 },
{ "power": 200, "efficiency": 0.66 },
{ "power": 250, "efficiency": 0.70 },
{ "power": 300, "efficiency": 0.74 },
{ "power": 350, "efficiency": 0.78 },
{ "power": 400, "efficiency": 0.82 },
{ "power": 450, "efficiency": 0.86 },
{ "power": 500, "efficiency": 0.90 },
{ "power": 550, "efficiency": 0.905 },
{ "power": 600, "efficiency": 0.91 },
{ "power": 650, "efficiency": 0.915 },
{ "power": 700, "efficiency": 0.92 },
{ "power": 750, "efficiency": 0.925 },
{ "power": 800, "efficiency": 0.93 },
{ "power": 850, "efficiency": 0.935 },
{ "power": 900, "efficiency": 0.94 },
{ "power": 950, "efficiency": 0.945 },
{ "power": 1000, "efficiency": 0.95 },
{ "power": 1050, "efficiency": 0.951 },
{ "power": 1100, "efficiency": 0.952 },
{ "power": 1150, "efficiency": 0.953 },
{ "power": 1200, "efficiency": 0.954 },
{ "power": 1250, "efficiency": 0.955 },
{ "power": 1300, "efficiency": 0.956 },
{ "power": 1350, "efficiency": 0.957 },
{ "power": 1400, "efficiency": 0.958 },
{ "power": 1450, "efficiency": 0.959 },
{ "power": 1500, "efficiency": 0.96 },
{ "power": 1550, "efficiency": 0.961 },
{ "power": 1600, "efficiency": 0.962 },
{ "power": 1650, "efficiency": 0.963 },
{ "power": 1700, "efficiency": 0.964 },
{ "power": 1750, "efficiency": 0.965 },
{ "power": 1800, "efficiency": 0.966 },
{ "power": 1850, "efficiency": 0.967 },
{ "power": 1900, "efficiency": 0.968 },
{ "power": 1950, "efficiency": 0.969 },
{ "power": 2000, "efficiency": 0.97 },
{ "power": 2500, "efficiency": 0.9704 },
{ "power": 3000, "efficiency": 0.9708 },
{ "power": 3500, "efficiency": 0.9712 },
{ "power": 4000, "efficiency": 0.9716 },
{ "power": 4500, "efficiency": 0.972 },
{ "power": 5000, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 5500, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 6000, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 6500, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 7000, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 7500, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 8000, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 8500, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 9000, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 9500, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 10000, "efficiency": 0.975 }
],
"discharge stages": [
{ "power": 0, "efficiency": 0.50 },
{ "power": 50, "efficiency": 0.54 },
{ "power": 100, "efficiency": 0.58 },
{ "power": 150, "efficiency": 0.62 },
{ "power": 200, "efficiency": 0.66 },
{ "power": 250, "efficiency": 0.70 },
{ "power": 300, "efficiency": 0.74 },
{ "power": 350, "efficiency": 0.78 },
{ "power": 400, "efficiency": 0.82 },
{ "power": 450, "efficiency": 0.86 },
{ "power": 500, "efficiency": 0.90 },
{ "power": 550, "efficiency": 0.905 },
{ "power": 600, "efficiency": 0.91 },
{ "power": 650, "efficiency": 0.915 },
{ "power": 700, "efficiency": 0.92 },
{ "power": 750, "efficiency": 0.925 },
{ "power": 800, "efficiency": 0.93 },
{ "power": 850, "efficiency": 0.935 },
{ "power": 900, "efficiency": 0.94 },
{ "power": 950, "efficiency": 0.945 },
{ "power": 1000, "efficiency": 0.95 },
{ "power": 1050, "efficiency": 0.951 },
{ "power": 1100, "efficiency": 0.952 },
{ "power": 1150, "efficiency": 0.953 },
{ "power": 1200, "efficiency": 0.954 },
{ "power": 1250, "efficiency": 0.955 },
{ "power": 1300, "efficiency": 0.956 },
{ "power": 1350, "efficiency": 0.957 },
{ "power": 1400, "efficiency": 0.958 },
{ "power": 1450, "efficiency": 0.959 },
{ "power": 1500, "efficiency": 0.96 },
{ "power": 1550, "efficiency": 0.961 },
{ "power": 1600, "efficiency": 0.962 },
{ "power": 1650, "efficiency": 0.963 },
{ "power": 1700, "efficiency": 0.964 },
{ "power": 1750, "efficiency": 0.965 },
{ "power": 1800, "efficiency": 0.966 },
{ "power": 1850, "efficiency": 0.967 },
{ "power": 1900, "efficiency": 0.968 },
{ "power": 1950, "efficiency": 0.969 },
{ "power": 2000, "efficiency": 0.97 },
{ "power": 2500, "efficiency": 0.9704 },
{ "power": 3000, "efficiency": 0.9708 },
{ "power": 3500, "efficiency": 0.9712 },
{ "power": 4000, "efficiency": 0.9716 },
{ "power": 4500, "efficiency": 0.972 },
{ "power": 5000, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 5500, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 6000, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 6500, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 7000, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 7500, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 8000, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 8500, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 9000, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 9500, "efficiency": 0.975 },
{ "power": 10000, "efficiency": 0.975 }
],
"dc_to_bat efficiency": 0.98,
"bat_to_dc efficiency": 0.98,
"cycle cost": 0,
"minimum power": 50,
"entity set power feedin": "input_number.dao_nexus_power_feedin",
"entity set operating mode": "input_select.dao_nexus_operating_mode",
"entity stop inverter": "input_datetime.dao_nexus_stop_inverter",
"entity balance switch": "input_boolean.dao_nexus_balance_switch",
"solar": []
}
],
"solar": [
{
"name": "Enphase",
"entity pv switch": "",
"ml_prediction": "true",
"entities sensors": "sensor.envoy_122207077148_lifetime_energy_production",
"strings": [
{ "tilt": 15, "orientation": 135, "capacity": 4.8, "yield": 0.0125 },
{ "tilt": 15, "orientation": 0, "capacity": 1.68, "yield": 0.0125 },
{ "tilt": 15, "orientation": 135, "capacity": 1.62, "yield": 0.0125 }
]
}
],
"electric vehicle": [
{
"name": "Skoda",
"capacity": 54,
"entity position": "device_tracker.skoda_enyaq_positie",
"entity actual level": "sensor.skoda_enyaq_accupercentage",
"entity plugged in": "binary_sensor.skoda_enyaq_laadkabel",
"charge stages": [
{ "ampere": 0, "efficiency": 0},
{ "ampere": 16, "efficiency": 1}
],
"charge three phase": "true",
"charge scheduler": {
"entity set level": "input_number.dao_enyaq_target_soc",
"level margin": 4,
"entity ready datetime": "input_datetime.dao_enyaq_charged_at"
},
"charge switch": "input_boolean.dao_enyaq_charge_switch",
"entity set charging ampere": "input_number.dao_enyaq_charge_ampere"
}],
"machines" : [ ],
"tibber": {
"api_token": "!secret tibber_api_token"
},
"report": {
"entities grid consumption": [
"sensor.stroommeter_total_power_import_t1",
"sensor.stroommeter_total_power_import_t2"
],
"entities grid production": [
"sensor.stroommeter_total_power_export_t1",
"sensor.stroommeter_total_power_export_t2"
],
"entities solar production ac": [
"sensor.envoy_122207077148_lifetime_energy_production"
],
"entities solar production dc": [],
"entities ev consumption" : ["sensor.myenergi_zappi_21266984_energy_used_today"],
"entities wp consumption" : ["sensor.aircos_energy_import"],
"entities boiler consumption": ["sensor.bedden_energy_import"],
"entities machine consumption": [
"sensor.wasmachine_totale_energie_import",
"sensor.droger_totale_energie_import",
"sensor.vaatwasser_totale_energie_import"
],
"entities battery consumption": [
"sensor.marstek_m1_daily_charging_energy",
"sensor.solis_s6_eh3p10k_h_zp_today_battery_charge_energy"
],
"entities battery production": [
"sensor.marstek_m1_daily_discharging_energy",
"sensor.solis_s6_eh3p10k_h_zp_today_battery_discharge_energy"
],
"entity co2-intensity": ["sensor.co2_signal_co2_intensiteit"]
},
"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"
}
}
DaBit schreef op dinsdag 3 maart 2026 @ 15:18:
[...]


Aanvullen met nullen waar eerst geen waarde bekend was werkt nu naar behoren.
Maar... de MAE en R² waarden zijn echter wel verslechterd. Het lijkt dus een averechts effect te hebben.
Hier 3 van de 7 arrays naast elkaar:
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
Nieuw                           Oud

Model saved to: ../data/prediction/models/Growatt.pkl
Training MAE: 0.2127 kWh        Training MAE: 0.1277 kWh
Testing MAE: 0.1886 kWh         Testing MAE: 0.0915 kWh
Training R²: 0.8996             Training R²: 0.9573
Testing R²: 0.7946              Testing R²: 0.9385

Model saved to: ../data/prediction/models/schuurzuid.pkl
Training MAE: 0.0500 kWh        Training MAE: 0.0198 kWh
Testing MAE: 0.0273 kWh         Testing MAE: 0.0130 kWh
Training R²: 0.5642             Training R²: 0.9352
Testing R²: 0.7344              Testing R²: 0.8573

Model saved to: ../data/prediction/models/schuurmidden.pkl
Training MAE: 0.0486 kWh        Training MAE: 0.0199 kWh
Testing MAE: 0.0249 kWh         Testing MAE: 0.0128 kWh
Training R²: 0.5674             Training R²: 0.9324
Testing R²: 0.7550              Testing R²: 0.8225
Volledige logs.

Oud:

[...]


Nieuw:

[...]
Ik heb er even over moeten nadenken, maar ik denk nu dat ik weet hoe het komt.
DAO vraagt meetdata op tot 3 jaar terug. Als die gedeeltelijk ontbreken gaat hij die in zijn overijverigheid ook aanvullen met nullen 8)7
Klopt dat?
Graag jouw bevestiging dan ga het in de volgende testversie repareren.

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

jeroenribbink schreef op dinsdag 3 maart 2026 @ 18:17:
Ik ben nog niet zo lang bezig met DAO, maar heb al wel een redelijk volledige config mede dankzij info van dit topic. Nu wil ik graag jullie hulp.

Ik heb twee batterijen geconfigureerd staan, maar bij elke berekening zie ik niet waarom hij er niets voor inplant. Ik stuur ze nu nog zelf aan en de nexus ook door zonneplan, dus misschien dat dit de berekening in de weg zit. Waar kan ik de extra debug gegevens zien als ik een berekening met debug handmatig draai? in de uitvoer als de run klaar is?

mijn config ziet er nu zo uit:
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
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
{
  "homeassistant": { },
  "database ha": {
    "password": "!secret db_ha_password"
  },
  "database da": {
    "engine": "mysql",
    "database": "day_ahead",
    "username": "day_ahead",
    "password": "!secret db_da_password"
  },
  "meteoserver-key": "!secret meteoserver-key",
  "prices": {
    "source day ahead": "nordpool",
    "regular high": 0.30,
    "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": 0.10154,
      "2026-01-01": 0.09161
    },
    "energy taxes production": {
      "2022-01-01": 0.06729,
      "2023-01-01": 0.12599,
      "2024-01-01": 0.10880,
      "2025-01-01": 0.10154,
      "2026-01-01": 0.09161
    },
    "cost supplier consumption": {
      "2022-01-01": 0.0200
    },
    "cost supplier production": {
      "2022-01-01": 0.0200
    },
    "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": "2026-01-26",
    "tax refund": "True"
  },
  "logging level" : "info",
  "use_calc_baseload": "true",
  "baseload calc periode": 56,
  "baseload": [
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35,
    0.35
  ],
  "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": "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": [
    {
      "name": "Marstek Venus-E",
      "entity actual level": "sensor.marstek_m1_battery_state_of_charge",
      "capacity": 5.12,
      "lower limit": 20,
      "upper limit": 100,
      "optimal lower level": 11,
      "entity min soc end opt": "input_number.marstek_m1_discharging_cutoff_capacity",
      "entity max soc end opt": "input_number.marstek_m1_charging_cutoff_capacity",
      "charge stages": [
        { "power": 0.0,  "efficiency": 1.0 },
        { "power": 100,  "efficiency": 0.5 },
        { "power": 250,  "efficiency": 0.5836 },
        { "power": 500,  "efficiency": 0.7229 },
        { "power": 800,  "efficiency": 0.89 },
        { "power": 1000, "efficiency": 0.8722 }
      ],
      "discharge stages": [
        { "power": 0.0,  "efficiency": 1.0 },
        { "power": 100,  "efficiency": 0.5 },
        { "power": 250,  "efficiency": 0.5836 },
        { "power": 500,  "efficiency": 0.7229 },
        { "power": 800,  "efficiency": 0.89 },
        { "power": 1000, "efficiency": 0.8722 },
        { "power": 1250, "efficiency": 0.85 },
        { "power": 2500, "efficiency": 0.86 }
      ],
      "dc_to_bat efficiency": 0.98,
      "bat_to_dc efficiency": 0.98,
      "cycle cost": 0.054,
      "minimum power": 4,
      "entity set power feedin": "input_number.dao_marstek_power_feedin",
      "entity set operating mode": "input_select.dao_marstek_operating_mode",
      "entity stop inverter": "input_datetime.dao_marstek_stop_inverter",
      "entity balance switch": "input_boolean.dao_marstek_balance_switch",
      "solar": []
    },
    {
      "name": "Nexus",
      "entity actual level": "sensor.solis_s6_eh3p10k_h_zp_battery_soc",
      "capacity": 20,
      "lower limit": 7,
      "upper limit": 100,
      "optimal lower level": 7,
      "charge stages": [
        { "power": 0, "efficiency": 0.50 },
        { "power": 50, "efficiency": 0.54 },
        { "power": 100, "efficiency": 0.58 },
        { "power": 150, "efficiency": 0.62 },
        { "power": 200, "efficiency": 0.66 },
        { "power": 250, "efficiency": 0.70 },
        { "power": 300, "efficiency": 0.74 },
        { "power": 350, "efficiency": 0.78 },
        { "power": 400, "efficiency": 0.82 },
        { "power": 450, "efficiency": 0.86 },
        { "power": 500, "efficiency": 0.90 },
        { "power": 550, "efficiency": 0.905 },
        { "power": 600, "efficiency": 0.91 },
        { "power": 650, "efficiency": 0.915 },
        { "power": 700, "efficiency": 0.92 },
        { "power": 750, "efficiency": 0.925 },
        { "power": 800, "efficiency": 0.93 },
        { "power": 850, "efficiency": 0.935 },
        { "power": 900, "efficiency": 0.94 },
        { "power": 950, "efficiency": 0.945 },
        { "power": 1000, "efficiency": 0.95 },
        { "power": 1050, "efficiency": 0.951 },
        { "power": 1100, "efficiency": 0.952 },
        { "power": 1150, "efficiency": 0.953 },
        { "power": 1200, "efficiency": 0.954 },
        { "power": 1250, "efficiency": 0.955 },
        { "power": 1300, "efficiency": 0.956 },
        { "power": 1350, "efficiency": 0.957 },
        { "power": 1400, "efficiency": 0.958 },
        { "power": 1450, "efficiency": 0.959 },
        { "power": 1500, "efficiency": 0.96 },
        { "power": 1550, "efficiency": 0.961 },
        { "power": 1600, "efficiency": 0.962 },
        { "power": 1650, "efficiency": 0.963 },
        { "power": 1700, "efficiency": 0.964 },
        { "power": 1750, "efficiency": 0.965 },
        { "power": 1800, "efficiency": 0.966 },
        { "power": 1850, "efficiency": 0.967 },
        { "power": 1900, "efficiency": 0.968 },
        { "power": 1950, "efficiency": 0.969 },
        { "power": 2000, "efficiency": 0.97 },
        { "power": 2500, "efficiency": 0.9704 },
        { "power": 3000, "efficiency": 0.9708 },
        { "power": 3500, "efficiency": 0.9712 },
        { "power": 4000, "efficiency": 0.9716 },
        { "power": 4500, "efficiency": 0.972 },
        { "power": 5000, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 5500, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 6000, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 6500, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 7000, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 7500, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 8000, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 8500, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 9000, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 9500, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 10000, "efficiency": 0.975 }
      ],
      "discharge stages": [
        { "power": 0, "efficiency": 0.50 },
        { "power": 50, "efficiency": 0.54 },
        { "power": 100, "efficiency": 0.58 },
        { "power": 150, "efficiency": 0.62 },
        { "power": 200, "efficiency": 0.66 },
        { "power": 250, "efficiency": 0.70 },
        { "power": 300, "efficiency": 0.74 },
        { "power": 350, "efficiency": 0.78 },
        { "power": 400, "efficiency": 0.82 },
        { "power": 450, "efficiency": 0.86 },
        { "power": 500, "efficiency": 0.90 },
        { "power": 550, "efficiency": 0.905 },
        { "power": 600, "efficiency": 0.91 },
        { "power": 650, "efficiency": 0.915 },
        { "power": 700, "efficiency": 0.92 },
        { "power": 750, "efficiency": 0.925 },
        { "power": 800, "efficiency": 0.93 },
        { "power": 850, "efficiency": 0.935 },
        { "power": 900, "efficiency": 0.94 },
        { "power": 950, "efficiency": 0.945 },
        { "power": 1000, "efficiency": 0.95 },
        { "power": 1050, "efficiency": 0.951 },
        { "power": 1100, "efficiency": 0.952 },
        { "power": 1150, "efficiency": 0.953 },
        { "power": 1200, "efficiency": 0.954 },
        { "power": 1250, "efficiency": 0.955 },
        { "power": 1300, "efficiency": 0.956 },
        { "power": 1350, "efficiency": 0.957 },
        { "power": 1400, "efficiency": 0.958 },
        { "power": 1450, "efficiency": 0.959 },
        { "power": 1500, "efficiency": 0.96 },
        { "power": 1550, "efficiency": 0.961 },
        { "power": 1600, "efficiency": 0.962 },
        { "power": 1650, "efficiency": 0.963 },
        { "power": 1700, "efficiency": 0.964 },
        { "power": 1750, "efficiency": 0.965 },
        { "power": 1800, "efficiency": 0.966 },
        { "power": 1850, "efficiency": 0.967 },
        { "power": 1900, "efficiency": 0.968 },
        { "power": 1950, "efficiency": 0.969 },
        { "power": 2000, "efficiency": 0.97 },
        { "power": 2500, "efficiency": 0.9704 },
        { "power": 3000, "efficiency": 0.9708 },
        { "power": 3500, "efficiency": 0.9712 },
        { "power": 4000, "efficiency": 0.9716 },
        { "power": 4500, "efficiency": 0.972 },
        { "power": 5000, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 5500, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 6000, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 6500, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 7000, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 7500, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 8000, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 8500, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 9000, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 9500, "efficiency": 0.975 },
        { "power": 10000, "efficiency": 0.975 }
      ],
      "dc_to_bat efficiency": 0.98,
      "bat_to_dc efficiency": 0.98,
      "cycle cost": 0,
      "minimum power": 50,
      "entity set power feedin": "input_number.dao_nexus_power_feedin",
      "entity set operating mode": "input_select.dao_nexus_operating_mode",
      "entity stop inverter": "input_datetime.dao_nexus_stop_inverter",
      "entity balance switch": "input_boolean.dao_nexus_balance_switch",
      "solar": []
    }
  ],
  "solar": [
    {
      "name": "Enphase",
      "entity pv switch": "",
      "ml_prediction": "true",
      "entities sensors": "sensor.envoy_122207077148_lifetime_energy_production",
      "strings": [
        { "tilt": 15, "orientation": 135, "capacity": 4.8, "yield": 0.0125 },
        { "tilt": 15, "orientation": 0, "capacity": 1.68, "yield": 0.0125 },
        { "tilt": 15, "orientation": 135, "capacity": 1.62, "yield": 0.0125 }      
      ]
    }
  ],
  "electric vehicle": [ 
  {
    "name": "Skoda",
    "capacity": 54,
    "entity position": "device_tracker.skoda_enyaq_positie",
    "entity actual level": "sensor.skoda_enyaq_accupercentage",
    "entity plugged in": "binary_sensor.skoda_enyaq_laadkabel",
    "charge stages": [
        { "ampere": 0, "efficiency": 0},
        { "ampere": 16, "efficiency": 1}
    ],
    "charge three phase": "true",
    "charge scheduler": {
       "entity set level": "input_number.dao_enyaq_target_soc",
       "level margin": 4,
       "entity ready datetime": "input_datetime.dao_enyaq_charged_at"
    },
    "charge switch": "input_boolean.dao_enyaq_charge_switch",
    "entity set charging ampere": "input_number.dao_enyaq_charge_ampere"
  }],
  "machines" : [ ],
  "tibber": {
    "api_token": "!secret tibber_api_token"
  },
  "report": {
    "entities grid consumption": [
      "sensor.stroommeter_total_power_import_t1",
      "sensor.stroommeter_total_power_import_t2"
    ],
    "entities grid production": [
      "sensor.stroommeter_total_power_export_t1",
      "sensor.stroommeter_total_power_export_t2"
    ],
    "entities solar production ac": [
      "sensor.envoy_122207077148_lifetime_energy_production"
    ],
    "entities solar production dc": [],
    "entities ev consumption" : ["sensor.myenergi_zappi_21266984_energy_used_today"],
    "entities wp consumption" : ["sensor.aircos_energy_import"],
    "entities boiler consumption": ["sensor.bedden_energy_import"],
    "entities machine consumption": [
      "sensor.wasmachine_totale_energie_import",
      "sensor.droger_totale_energie_import",
      "sensor.vaatwasser_totale_energie_import"
    ],
    "entities battery consumption": [
      "sensor.marstek_m1_daily_charging_energy",
      "sensor.solis_s6_eh3p10k_h_zp_today_battery_charge_energy"
    ],
    "entities battery production": [
      "sensor.marstek_m1_daily_discharging_energy",
      "sensor.solis_s6_eh3p10k_h_zp_today_battery_discharge_energy"
    ],
    "entity co2-intensity": ["sensor.co2_signal_co2_intensiteit"]
  },
  "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"
  }
}
Als je op Home drukt krijg je de grafiek van de laatste berekening. Druk je dan op "tabel"dan krijg je van die berekening de logging te zien.
In het vervolg graag je de kopie van je setting of een logging tussen quote-tags, dan neem hij niet zoveel ruimte in ;) .

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


  • jeroenribbink
  • Registratie: November 2003
  • Laatst online: 04-04 21:42
KC27 schreef op dinsdag 3 maart 2026 @ 19:47:
[...]


Als je op Home drukt krijg je de grafiek van de laatste berekening. Druk je dan op "tabel"dan krijg je van die berekening de logging te zien.
In het vervolg graag je de kopie van je setting of een logging tussen quote-tags, dan neem hij niet zoveel ruimte in ;) .
Dank voor je reactie. ik heb de post aangepast.
Als ik op Home druk zie ik het volgende. ik denk dat ik wat mis.
Ik zie alleen de meteo grafiek hier, verder niets.
Als op één van de batterij tabs druk, dan zie ik geen andere grafieken ook niet in de tabel weergave.

Afbeeldingslocatie: https://tweakers.net/i/GhxwYuaF7PxWFMkZKVHbV6QqbZc=/800x/filters:strip_exif()/f/image/xpBDiiiXUjXwZYs87hZQ0bq4.png?f=fotoalbum_large

Afbeeldingslocatie: https://tweakers.net/i/srQDb1qEaWnTTE3WIAwFjb-t7x0=/800x/filters:strip_exif()/f/image/NLiyECL5HdUXuIVHA0iekHrS.png?f=fotoalbum_large

  • itavero
  • Registratie: Oktober 2004
  • Laatst online: 16:16
itavero schreef op maandag 2 maart 2026 @ 20:35:

Kortom: config weer veranderen naar de MWh sensor met langere historie en nog een keer de training draaien?
Ik ga het proberen.
Lijkt toch niet goed te gaan (of niet goed te worden weergegeven). Ik heb de sensor nu in MWh (zowel in de array van entities sensors als entities solar production ac).
In de tabel voor vandaag zie ik het volgende:
Solar
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
Straling    Productie
uur gemeten prognose    gemeten prognose dao    prognose ml
J/cm2   J/cm2   kWh kWh kWh
00:00       0.000   0.000   0.000   0.000
01:00       0.000   0.000   0.000   0.000
02:00       0.000   0.000   0.000   0.000
03:00       0.000   0.000   0.000   0.000
04:00       0.000   0.000   0.000   0.000
05:00       0.000   0.000   0.000   0.000
06:00       0.000   0.000   0.000   0.000
07:00       6.000   0.000   0.083   0.000
08:00       44.000  0.001   0.671   0.001
09:00       92.000  0.002   1.624   0.002
10:00       135.000 0.003   2.609   0.003
11:00       165.000 0.004   3.227   0.003
12:00       180.000 0.004   3.419   0.003
13:00       177.000 0.003   3.228   0.003
14:00       157.000 0.003   2.661   0.003
15:00       123.000 0.002   1.818   0.002
16:00       77.000  0.001   0.800   0.001
17:00       30.000  0.000   0.322   0.000
18:00       1.000   0.000   0.012   0.000
19:00       0.000   0.000   0.000   0.000
20:00       0.000       0.000   0.000
21:00       0.000       0.000   0.000
22:00       0.000       0.000   0.000
23:00       0.000       0.000   0.000
Totaal  0   1187.000    0.023   20.473  0.020
De daadwerkelijk opbrengst vandaag was zo'n 23 kWh (niet 0.023).
Ergens gaat er in dit tabelletje in ieder geval iets mis, want de MWh waardes worden weergegeven voor de gemeten kolom (en ook voor de prognose ml).

Ik vind het lastig te beoordelen of dat de planning voor morgen wel goed gaat, maar bij deze, voor de volledigheid, ook een van de laatste logs.
Dit is overigens nog steeds release 2026.01.2.
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
2026-03-03 21:00:00 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.01.2
2026-03-03 21:00:00 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 03-03-2026 21:00:00
2026-03-03 21:00:00 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 03-03-2026 21:00:00 taak: calc_optimum
2026-03-03 21:00:00 info: Debug = False
2026-03-03 21:00:02 info: Zelf berekende baseload
2026-03-03 21:00:02 info: ML prediction Dak_woning_Zuid
                   date_time  prediction
0  2026-03-03 21:00:00+01:00       0.000
1  2026-03-03 22:00:00+01:00       0.000
2  2026-03-03 23:00:00+01:00       0.000
3  2026-03-04 00:00:00+01:00       0.000
4  2026-03-04 01:00:00+01:00       0.000
5  2026-03-04 02:00:00+01:00       0.000
6  2026-03-04 03:00:00+01:00       0.000
7  2026-03-04 04:00:00+01:00       0.000
8  2026-03-04 05:00:00+01:00       0.000
9  2026-03-04 06:00:00+01:00       0.000
10 2026-03-04 07:00:00+01:00       0.000
11 2026-03-04 08:00:00+01:00       0.001
12 2026-03-04 09:00:00+01:00       0.002
13 2026-03-04 10:00:00+01:00       0.003
14 2026-03-04 11:00:00+01:00       0.003
15 2026-03-04 12:00:00+01:00       0.003
16 2026-03-04 13:00:00+01:00       0.003
17 2026-03-04 14:00:00+01:00       0.003
18 2026-03-04 15:00:00+01:00       0.002
19 2026-03-04 16:00:00+01:00       0.001
20 2026-03-04 17:00:00+01:00       0.000
21 2026-03-04 18:00:00+01:00       0.000
22 2026-03-04 19:00:00+01:00       0.000
23 2026-03-04 20:00:00+01:00       0.000
24 2026-03-04 21:00:00+01:00       0.000
25 2026-03-04 22:00:00+01:00       0.000
26 2026-03-04 23:00:00+01:00       0.000
2026-03-03 21:00:02 info: Start waarden: 
       uur                tijd  spot   p_l   p_t   base  pv_ac  pv_dc
0    21:00 2026-03-03 21:00:00 0.117 0.279 0.249  0.203  0.000      0
1    21:15 2026-03-03 21:15:00 0.112 0.273 0.243  0.205  0.000      0
2    21:30 2026-03-03 21:30:00 0.108 0.268 0.238  0.207  0.000      0
3    21:45 2026-03-03 21:45:00 0.095 0.253 0.223  0.187  0.000      0
4    22:00 2026-03-03 22:00:00 0.113 0.275 0.245  0.147  0.000      0
5    22:15 2026-03-03 22:15:00 0.103 0.262 0.232  0.127  0.000      0
6    22:30 2026-03-03 22:30:00 0.102 0.261 0.231  0.107  0.000      0
7    22:45 2026-03-03 22:45:00 0.093 0.250 0.220  0.104  0.000      0
8    23:00 2026-03-03 23:00:00 0.103 0.263 0.233  0.113  0.000      0
9    23:15 2026-03-03 23:15:00 0.094 0.252 0.222  0.110  0.000      0
10   23:30 2026-03-03 23:30:00 0.098 0.257 0.227  0.107  0.000      0
11   23:45 2026-03-03 23:45:00 0.089 0.245 0.215  0.108  0.000      0
12   00:00 2026-03-04 00:00:00 0.135 0.301 0.271  0.114  0.000      0
13   00:15 2026-03-04 00:15:00 0.128 0.292 0.262  0.115  0.000      0
14   00:30 2026-03-04 00:30:00 0.123 0.286 0.256  0.117  0.000      0
15   00:45 2026-03-04 00:45:00 0.110 0.271 0.241  0.115  0.000      0
16   01:00 2026-03-04 01:00:00 0.131 0.296 0.266  0.109  0.000      0
17   01:15 2026-03-04 01:15:00 0.122 0.285 0.255  0.107  0.000      0
18   01:30 2026-03-04 01:30:00 0.120 0.283 0.253  0.105  0.000      0
19   01:45 2026-03-04 01:45:00 0.118 0.280 0.250  0.106  0.000      0
20   02:00 2026-03-04 02:00:00 0.122 0.286 0.256  0.108  0.000      0
21   02:15 2026-03-04 02:15:00 0.121 0.284 0.254  0.109  0.000      0
22   02:30 2026-03-04 02:30:00 0.120 0.283 0.253  0.110  0.000      0
23   02:45 2026-03-04 02:45:00 0.118 0.280 0.250  0.112  0.000      0
24   03:00 2026-03-04 03:00:00 0.120 0.282 0.252  0.116  0.000      0
25   03:15 2026-03-04 03:15:00 0.119 0.282 0.251  0.119  0.000      0
26   03:30 2026-03-04 03:30:00 0.119 0.281 0.251  0.121  0.000      0
27   03:45 2026-03-04 03:45:00 0.119 0.281 0.251  0.118  0.000      0
28   04:00 2026-03-04 04:00:00 0.119 0.281 0.251  0.111  0.000      0
29   04:15 2026-03-04 04:15:00 0.119 0.282 0.252  0.108  0.000      0
30   04:30 2026-03-04 04:30:00 0.124 0.287 0.257  0.105  0.000      0
31   04:45 2026-03-04 04:45:00 0.126 0.289 0.259  0.108  0.000      0
32   05:00 2026-03-04 05:00:00 0.114 0.275 0.245  0.113  0.000      0
33   05:15 2026-03-04 05:15:00 0.120 0.282 0.252  0.115  0.000      0
34   05:30 2026-03-04 05:30:00 0.127 0.291 0.261  0.118  0.000      0
35   05:45 2026-03-04 05:45:00 0.153 0.322 0.292  0.122  0.000      0
36   06:00 2026-03-04 06:00:00 0.124 0.288 0.258  0.130  0.000      0
37   06:15 2026-03-04 06:15:00 0.138 0.304 0.274  0.134  0.000      0
38   06:30 2026-03-04 06:30:00 0.190 0.367 0.337  0.139  0.000      0
39   06:45 2026-03-04 06:45:00 0.273 0.468 0.438  0.138  0.000      0
40   07:00 2026-03-04 07:00:00 0.309 0.511 0.481  0.136  0.000      0
41   07:15 2026-03-04 07:15:00 0.318 0.523 0.493  0.136  0.000      0
42   07:30 2026-03-04 07:30:00 0.226 0.411 0.381  0.135  0.000      0
43   07:45 2026-03-04 07:45:00 0.178 0.353 0.323  0.123  0.000      0
44   08:00 2026-03-04 08:00:00 0.292 0.491 0.461  0.105  0.000      0
45   08:15 2026-03-04 08:15:00 0.210 0.391 0.361  0.093  0.000      0
46   08:30 2026-03-04 08:30:00 0.154 0.324 0.294  0.080  0.000      0
47   08:45 2026-03-04 08:45:00 0.126 0.290 0.260  0.053  0.000      0
48   09:00 2026-03-04 09:00:00 0.200 0.380 0.350  0.016  0.000      0
49   09:15 2026-03-04 09:15:00 0.144 0.312 0.282 -0.011  0.000      0
50   09:30 2026-03-04 09:30:00 0.128 0.293 0.263 -0.038  0.000      0
51   09:45 2026-03-04 09:45:00 0.109 0.269 0.239 -0.067  0.000      0
52   10:00 2026-03-04 10:00:00 0.138 0.304 0.274 -0.098  0.001      0
53   10:15 2026-03-04 10:15:00 0.117 0.280 0.250 -0.127  0.001      0
54   10:30 2026-03-04 10:30:00 0.106 0.266 0.236 -0.156  0.001      0
55   10:45 2026-03-04 10:45:00 0.083 0.238 0.208 -0.181  0.001      0
56   11:00 2026-03-04 11:00:00 0.102 0.262 0.231 -0.200  0.001      0
57   11:15 2026-03-04 11:15:00 0.080 0.234 0.204 -0.225  0.001      0
58   11:30 2026-03-04 11:30:00 0.080 0.234 0.204 -0.250  0.001      0
59   11:45 2026-03-04 11:45:00 0.054 0.203 0.173 -0.288  0.001      0
60   12:00 2026-03-04 12:00:00 0.070 0.222 0.192 -0.345  0.001      0
61   12:15 2026-03-04 12:15:00 0.040 0.186 0.156 -0.383  0.001      0
62   12:30 2026-03-04 12:30:00 0.035 0.180 0.150 -0.421  0.001      0
63   12:45 2026-03-04 12:45:00 0.023 0.165 0.135 -0.427  0.001      0
64   13:00 2026-03-04 13:00:00 0.029 0.173 0.143 -0.419  0.001      0
65   13:15 2026-03-04 13:15:00 0.024 0.167 0.137 -0.424  0.001      0
66   13:30 2026-03-04 13:30:00 0.030 0.174 0.144 -0.430  0.001      0
67   13:45 2026-03-04 13:45:00 0.035 0.180 0.150 -0.393  0.001      0
68   14:00 2026-03-04 14:00:00 0.024 0.166 0.136 -0.321  0.001      0
69   14:15 2026-03-04 14:15:00 0.052 0.200 0.170 -0.284  0.001      0
70   14:30 2026-03-04 14:30:00 0.071 0.223 0.193 -0.246  0.001      0
71   14:45 2026-03-04 14:45:00 0.087 0.242 0.212 -0.214  0.001      0
72   15:00 2026-03-04 15:00:00 0.064 0.216 0.186 -0.192  0.001      0
73   15:15 2026-03-04 15:15:00 0.084 0.239 0.209 -0.161  0.000      0
74   15:30 2026-03-04 15:30:00 0.092 0.249 0.219 -0.129  0.000      0
75   15:45 2026-03-04 15:45:00 0.123 0.287 0.257 -0.076  0.000      0
76   16:00 2026-03-04 16:00:00 0.088 0.244 0.214 -0.007  0.000      0
77   16:15 2026-03-04 16:15:00 0.110 0.271 0.241  0.046  0.000      0
78   16:30 2026-03-04 16:30:00 0.128 0.293 0.263  0.098  0.000      0
79   16:45 2026-03-04 16:45:00 0.189 0.367 0.337  0.149  0.000      0
80   17:00 2026-03-04 17:00:00 0.131 0.296 0.266  0.216  0.000      0
81   17:15 2026-03-04 17:15:00 0.174 0.348 0.318  0.267  0.000      0
82   17:30 2026-03-04 17:30:00 0.254 0.445 0.415  0.318  0.000      0
83   17:45 2026-03-04 17:45:00 0.449 0.681 0.651  0.302  0.000      0
84   18:00 2026-03-04 18:00:00 0.280 0.477 0.447  0.237  0.000      0
85   18:15 2026-03-04 18:15:00 0.337 0.546 0.515  0.221  0.000      0
86   18:30 2026-03-04 18:30:00 0.344 0.553 0.523  0.205  0.000      0
87   18:45 2026-03-04 18:45:00 0.277 0.473 0.443  0.185  0.000      0
88   19:00 2026-03-04 19:00:00 0.317 0.520 0.490  0.155  0.000      0
89   19:15 2026-03-04 19:15:00 0.223 0.408 0.378  0.135  0.000      0
90   19:30 2026-03-04 19:30:00 0.209 0.390 0.360  0.116  0.000      0
91   19:45 2026-03-04 19:45:00 0.186 0.362 0.332  0.130  0.000      0
92   20:00 2026-03-04 20:00:00 0.193 0.371 0.341  0.169  0.000      0
93   20:15 2026-03-04 20:15:00 0.172 0.346 0.316  0.183  0.000      0
94   20:30 2026-03-04 20:30:00 0.159 0.330 0.300  0.197  0.000      0
95   20:45 2026-03-04 20:45:00 0.150 0.319 0.289  0.212  0.000      0
96   21:00 2026-03-04 21:00:00 0.161 0.332 0.302  0.235  0.000      0
97   21:15 2026-03-04 21:15:00 0.150 0.319 0.289  0.251  0.000      0
98   21:30 2026-03-04 21:30:00 0.137 0.303 0.273  0.266  0.000      0
99   21:45 2026-03-04 21:45:00 0.121 0.284 0.254  0.253  0.000      0
100  22:00 2026-03-04 22:00:00 0.146 0.315 0.285  0.221  0.000      0
101  22:15 2026-03-04 22:15:00 0.140 0.306 0.276  0.208  0.000      0
102  22:30 2026-03-04 22:30:00 0.131 0.296 0.266  0.195  0.000      0
103  22:45 2026-03-04 22:45:00 0.117 0.279 0.249  0.173  0.000      0
104  23:00 2026-03-04 23:00:00 0.132 0.298 0.268  0.146  0.000      0
105  23:15 2026-03-04 23:15:00 0.125 0.289 0.259  0.125  0.000      0
106  23:30 2026-03-04 23:30:00 0.113 0.274 0.244  0.103  0.000      0
107  23:45 2026-03-04 23:45:00 0.105 0.265 0.235  0.082  0.000      0
2026-03-03 21:00:02 info: No reduced hours applied for Sessy
2026-03-03 21:00:03 info: Startwaarde SoC Sessy: 50.0%

2026-03-03 21:00:03 info: Boiler niet aanwezig of staat uit, boiler wordt niet ingepland
2026-03-03 21:00:04 info: Instellingen voor laden van EV: Tesla MY24
2026-03-03 21:00:04 info: Direct laden is uit
2026-03-03 21:00:04 info:  Ampere  Effic. Grid kW Accu kW
2026-03-03 21:00:04 info:    0.00    0.00    0.00    0.00
2026-03-03 21:00:04 info:    6.00    0.85    4.14    3.52
2026-03-03 21:00:04 info:    7.00    0.87    4.83    4.20
2026-03-03 21:00:04 info:    8.00    0.89    5.52    4.91
2026-03-03 21:00:04 info:    9.00    0.90    6.21    5.59
2026-03-03 21:00:04 info:   10.00    0.91    6.90    6.28
2026-03-03 21:00:04 info:   11.00    0.91    7.59    6.91
2026-03-03 21:00:04 info:   12.00    0.92    8.28    7.62
2026-03-03 21:00:04 info:   13.00    0.92    8.97    8.25
2026-03-03 21:00:04 info:   14.00    0.93    9.66    8.98
2026-03-03 21:00:04 info:   15.00    0.95   10.35    9.83
2026-03-03 21:00:04 info:   16.00    0.95   11.04   10.49
2026-03-03 21:00:04 info: Capaciteit accu: 57.5 kWh
2026-03-03 21:00:04 info: Maximaal laadvermogen: 11.04 kW
2026-03-03 21:00:04 info: Klaar met laden op: 25-11-2025 07:30:00
2026-03-03 21:00:04 info: Huidig laadniveau: 43.0 %
2026-03-03 21:00:04 info: Gewenst laadniveau:80.0 %
2026-03-03 21:00:04 info: Marge voor het laden: 5 %
2026-03-03 21:00:04 info: Locatie: home
2026-03-03 21:00:04 info: Ingeplugged:False
2026-03-03 21:00:04 info: Benodigde netto energie: 21.275 kWh
2026-03-03 21:00:04 info: Tijd nodig om te laden: 2:2 uur
2026-03-03 21:00:04 info: Afgerond naar hele intervallen: 9 kwartier
2026-03-03 21:00:04 info: Stand laden schakelaar: off
2026-03-03 21:00:04 info: Stand aantal ampere laden: 0.0 A
2026-03-03 21:00:04 info: Opladen wordt niet ingepland, omdat auto is niet ingeplugd, opgegeven tijdstip (2025-11-25 07:30:00) is verouderd.
2026-03-03 21:00:05 info: Instellingen voor laden van EV: Opel Corsa
2026-03-03 21:00:05 info: Direct laden is uit
2026-03-03 21:00:05 info:  Ampere  Effic. Grid kW Accu kW
2026-03-03 21:00:05 info:    0.00    0.00    0.00    0.00
2026-03-03 21:00:05 info:    6.00    0.85    4.14    3.52
2026-03-03 21:00:05 info:    7.00    0.87    4.83    4.20
2026-03-03 21:00:05 info:    8.00    0.89    5.52    4.91
2026-03-03 21:00:05 info:    9.00    0.90    6.21    5.59
2026-03-03 21:00:05 info:   10.00    0.91    6.90    6.28
2026-03-03 21:00:05 info:   11.00    0.91    7.59    6.91
2026-03-03 21:00:05 info:   12.00    0.92    8.28    7.62
2026-03-03 21:00:05 info:   13.00    0.92    8.97    8.25
2026-03-03 21:00:05 info:   14.00    0.93    9.66    8.98
2026-03-03 21:00:05 info:   15.00    0.95   10.35    9.83
2026-03-03 21:00:05 info:   16.00    0.94   11.04   10.38
2026-03-03 21:00:05 info: Capaciteit accu: 44 kWh
2026-03-03 21:00:05 info: Maximaal laadvermogen: 11.04 kW
2026-03-03 21:00:05 info: Klaar met laden op: 04-03-2026 13:30:00
2026-03-03 21:00:05 info: Huidig laadniveau: 87.0 %
2026-03-03 21:00:05 info: Gewenst laadniveau:100.0 %
2026-03-03 21:00:05 info: Marge voor het laden: 3 %
2026-03-03 21:00:05 info: Locatie: home
2026-03-03 21:00:05 info: Ingeplugged:False
2026-03-03 21:00:05 info: Benodigde netto energie: 5.720 kWh
2026-03-03 21:00:05 info: Tijd nodig om te laden: 0:34 uur
2026-03-03 21:00:05 info: Afgerond naar hele intervallen: 3 kwartier
2026-03-03 21:00:05 info: Stand laden schakelaar: off
2026-03-03 21:00:05 info: Stand aantal ampere laden: 0.0 A
2026-03-03 21:00:05 info: Opladen wordt niet ingepland, omdat auto is niet ingeplugd.
2026-03-03 21:00:06 info: Warmtepomp niet aanwezig - warmtepomp wordt niet ingepland
2026-03-03 21:00:06 info: Apparaat Vaatwasser direct starten staat uit
2026-03-03 21:00:06 info: Machine Vaatwasser wordt niet ingepland, want er is gekozen voor Off
2026-03-03 21:00:06 info: Strategie: minimale kosten
2026-03-03 21:00:06 info: Maximale fout (maximal gap): 0.005000 euro
2026-03-03 21:00:25 info: Rekentijd: 18.57 sec
2026-03-03 21:00:25 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden.
2026-03-03 21:00:25 info: Laad volume in uur 7 22:45 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 6 0.32593377811916346 0.66
2026-03-03 21:00:25 info: 7 0.6740662218808365 0.88
2026-03-03 21:00:25 info: Laad volume in uur 11 23:45 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 8 1.0 1.1
2026-03-03 21:00:25 info: Ontlaad volume in uur 38 06:30 0.255 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 9 0.9999999999999999 1.02
2026-03-03 21:00:25 info: Ontlaad volume in uur 39 06:45 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:25 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:25 info: Ontlaad volume in uur 40 07:00 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:25 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:25 info: Ontlaad volume in uur 41 07:15 0.38250000000000006 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 12 1.0 1.53
2026-03-03 21:00:25 info: Ontlaad volume in uur 42 07:30 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:25 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:25 info: Ontlaad volume in uur 43 07:45 0.122624392945022 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 8 0.5770559668001036 0.85
2026-03-03 21:00:25 info: Ontlaad volume in uur 44 08:00 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:25 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:25 info: Ontlaad volume in uur 45 08:15 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:25 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:25 info: Ontlaad volume in uur 48 09:00 0.255 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 9 0.9999999999999999 1.02
2026-03-03 21:00:25 info: Laad volume in uur 57 11:15 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 7 0.9008809188402016 0.88
2026-03-03 21:00:25 info: 8 0.09911908115979841 1.1
2026-03-03 21:00:25 info: Laad volume in uur 58 11:30 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 7 0.4456044840224261 0.88
2026-03-03 21:00:25 info: 8 0.5543955159775739 1.1
2026-03-03 21:00:25 info: Laad volume in uur 59 11:45 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 8 0.747664427369919 1.1
2026-03-03 21:00:25 info: 9 0.25233557263008105 1.32
2026-03-03 21:00:25 info: Laad volume in uur 60 12:00 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 9 0.7187615588497873 1.32
2026-03-03 21:00:25 info: 10 0.28123844115021274 1.54
2026-03-03 21:00:25 info: Laad volume in uur 61 12:15 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 11 1.0 1.76
2026-03-03 21:00:25 info: Laad volume in uur 62 12:30 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 12 1.0 1.98
2026-03-03 21:00:25 info: Laad volume in uur 63 12:45 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 13 1.0 2.2
2026-03-03 21:00:25 info: Laad volume in uur 64 13:00 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 12 1.0 1.98
2026-03-03 21:00:25 info: Laad volume in uur 65 13:15 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 13 1.0 2.2
2026-03-03 21:00:25 info: Laad volume in uur 66 13:30 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:25 info: 12 1.0 1.98
2026-03-03 21:00:26 info: Laad volume in uur 67 13:45 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 12 1.0 1.98
2026-03-03 21:00:26 info: Laad volume in uur 68 14:00 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 13 1.0 2.2
2026-03-03 21:00:26 info: Laad volume in uur 69 14:15 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 8 0.5621453639513575 1.1
2026-03-03 21:00:26 info: 9 0.43785463604864255 1.32
2026-03-03 21:00:26 info: Laad volume in uur 70 14:30 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 7 0.5156843555710209 0.88
2026-03-03 21:00:26 info: 8 0.48431564442897906 1.1
2026-03-03 21:00:26 info: Laad volume in uur 72 15:00 0.0 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 7 1.0 0.88
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 79 16:45 0.255 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 9 0.9999999999999999 1.02
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 81 17:15 0.255 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 9 0.9999999999999999 1.02
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 82 17:30 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:26 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 83 17:45 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:26 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 84 18:00 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:26 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 85 18:15 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:26 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 86 18:30 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:26 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 87 18:45 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:26 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 88 19:00 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:26 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 89 19:15 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:26 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 90 19:30 0.3943141191709845 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 12 0.7220207253886 1.53
2026-03-03 21:00:26 info: 13 0.27797927461140004 1.7
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 91 19:45 0.21868049949755897 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 8 0.8545764824103772 0.85
2026-03-03 21:00:26 info: 9 0.14542351758962277 1.02
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 92 20:00 0.255 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 9 0.9999999999999999 1.02
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 93 20:15 0.18291874201903557 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 8 0.8607940800895791 0.85
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 94 20:30 0.19698124201903555 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 8 0.9269705506778144 0.85
2026-03-03 21:00:26 info: Ontlaad volume in uur 96 21:00 0.23544999201903558 kWh
2026-03-03 21:00:26 info: 8 0.460000187787398 0.85
2026-03-03 21:00:26 info: 9 0.539999812212602 1.02
2026-03-03 21:00:26 info: In- en uitgaande energie per kwartier batterij Sessy
   uur   ac->    eff   ->dc pv->dc   dc->    eff  ->bat  o_eff    SoC
          kWh      %    kWh    kWh    kWh      %    kWh      %      %
 21:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  50.00
 21:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  50.00
 21:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  50.00
 21:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  50.00
 22:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  50.00
 22:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  50.00
 22:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  50.00
 22:45   0.20  93.96   0.19   0.00   0.19 100.00   0.19  93.96  53.45
 23:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  53.45
 23:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  53.45
 23:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  53.45
 23:45   0.28  94.60   0.26   0.00   0.26 100.00   0.26  94.60  58.18
 00:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 00:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 00:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 00:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 01:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 01:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 01:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 01:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 02:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 02:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 02:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 02:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 03:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 03:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 03:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 03:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 04:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 04:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 04:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 04:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 05:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 05:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 05:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 05:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 06:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 06:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  58.18
 06:30  -0.26  95.30  -0.27   0.00  -0.27 100.00  -0.27  95.30  53.32
 06:45  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78  45.59
 07:00  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78  37.86
 07:15  -0.38  92.90  -0.41   0.00  -0.41 100.00  -0.41  92.90  30.38
 07:30  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78  22.65
 07:45  -0.12  95.70  -0.13   0.00  -0.13 100.00  -0.13  95.70  20.32
 08:00  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78  12.59
 08:15  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78   4.87
 08:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   4.87
 08:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   4.87
 09:00  -0.26  95.30  -0.27   0.00  -0.27 100.00  -0.27  95.30   0.00
 09:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 09:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 09:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 10:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 10:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 10:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 10:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 11:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 11:15   0.23  94.25   0.21   0.00   0.21 100.00   0.21  94.25   3.86
 11:30   0.25  94.44   0.24   0.00   0.24 100.00   0.24  94.44   8.16
 11:45   0.29  94.48   0.27   0.00   0.27 100.00   0.27  94.48  13.13
 12:00   0.35  94.07   0.32   0.00   0.32 100.00   0.32  94.07  19.04
 12:15   0.44  92.90   0.41   0.00   0.41 100.00   0.41  92.90  26.47
 12:30   0.50  92.10   0.46   0.00   0.46 100.00   0.46  92.10  34.76
 12:45   0.55  90.80   0.50   0.00   0.50 100.00   0.50  90.80  43.84
 13:00   0.50  92.10   0.46   0.00   0.46 100.00   0.46  92.10  52.13
 13:15   0.55  90.80   0.50   0.00   0.50 100.00   0.50  90.80  61.21
 13:30   0.50  92.10   0.46   0.00   0.46 100.00   0.46  92.10  69.50
 13:45   0.50  92.10   0.46   0.00   0.46 100.00   0.46  92.10  77.78
 14:00   0.55  90.80   0.50   0.00   0.50 100.00   0.50  90.80  86.86
 14:15   0.30  94.41   0.28   0.00   0.28 100.00   0.28  94.41  92.00
 14:30   0.25  94.42   0.23   0.00   0.23 100.00   0.23  94.42  96.23
 14:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  96.23
 15:00   0.22  94.20   0.21   0.00   0.21 100.00   0.21  94.20 100.00
 15:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     -- 100.00
 15:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     -- 100.00
 15:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     -- 100.00
 16:00  -0.00 108.58  -0.00   0.00  -0.00 100.00  -0.00 108.58 100.00
 16:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     -- 100.00
 16:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     -- 100.00
 16:45  -0.26  95.30  -0.27   0.00  -0.27 100.00  -0.27  95.30  95.13
 17:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --  95.13
 17:15  -0.26  95.30  -0.27   0.00  -0.27 100.00  -0.27  95.30  90.27
 17:30  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78  82.54
 17:45  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78  74.82
 18:00  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78  67.09
 18:15  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78  59.36
 18:30  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78  51.63
 18:45  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78  43.91
 19:00  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78  36.18
 19:15  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78  28.45
 19:30  -0.39  92.78  -0.43   0.00  -0.43 100.00  -0.43  92.78  20.72
 19:45  -0.22  95.63  -0.23   0.00  -0.23 100.00  -0.23  95.63  16.57
 20:00  -0.26  95.30  -0.27   0.00  -0.27 100.00  -0.27  95.30  11.70
 20:15  -0.18  95.70  -0.19   0.00  -0.19 100.00  -0.19  95.70   8.23
 20:30  -0.20  95.70  -0.21   0.00  -0.21 100.00  -0.21  95.70   4.48
 20:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   4.48
 21:00  -0.24  95.47  -0.25   0.00  -0.25 100.00  -0.25  95.47   0.00
 21:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 21:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 21:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 22:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 22:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 22:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 22:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 23:00   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 23:15   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 23:30   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
 23:45   0.00     --   0.00   0.00   0.00     --   0.00     --   0.00
Totaal  -1.71     --  -2.75   0.00  -2.75     --  -2.75     --       
2026-03-03 21:00:41 info: Berekende prognoses: 
   uur  bat_in  bat_out   cons   prod   base   boil     wp     ev  pv_ac   cost  profit  b_tem   mach
 21:00    0.00     0.00   0.20   0.00   0.20   0.00   0.00   0.00   0.00   0.06   -0.00  20.00   0.00
 21:15    0.00     0.00   0.21   0.00   0.21   0.00   0.00   0.00   0.00   0.06   -0.00  20.00   0.00
 21:30    0.00     0.00   0.21   0.00   0.21   0.00   0.00   0.00   0.00   0.06   -0.00  20.00   0.00
 21:45    0.00     0.00   0.19   0.00   0.19   0.00   0.00   0.00   0.00   0.05   -0.00  20.00   0.00
 22:00    0.00     0.00   0.15   0.00   0.15   0.00   0.00   0.00   0.00   0.04   -0.00  20.00   0.00
 22:15    0.00     0.00   0.13   0.00   0.13   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 22:30    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 22:45    0.20     0.00   0.31   0.00   0.10   0.00   0.00   0.00   0.00   0.08   -0.00  20.00   0.00
 23:00    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 23:15    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 23:30    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 23:45    0.28     0.00   0.38   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.09   -0.00  20.00   0.00
 00:00    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 00:15    0.00     0.00   0.12   0.00   0.12   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 00:30    0.00     0.00   0.12   0.00   0.12   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 00:45    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 01:00    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 01:15    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 01:30    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 01:45    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 02:00    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 02:15    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 02:30    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 02:45    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 03:00    0.00     0.00   0.12   0.00   0.12   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 03:15    0.00     0.00   0.12   0.00   0.12   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 03:30    0.00     0.00   0.12   0.00   0.12   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 03:45    0.00     0.00   0.12   0.00   0.12   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 04:00    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 04:15    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 04:30    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 04:45    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 05:00    0.00     0.00   0.11   0.00   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 05:15    0.00     0.00   0.12   0.00   0.12   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 05:30    0.00     0.00   0.12   0.00   0.12   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 05:45    0.00     0.00   0.12   0.00   0.12   0.00   0.00   0.00   0.00   0.04   -0.00  20.00   0.00
 06:00    0.00     0.00   0.13   0.00   0.13   0.00   0.00   0.00   0.00   0.04   -0.00  20.00   0.00
 06:15    0.00     0.00   0.13   0.00   0.13   0.00   0.00   0.00   0.00   0.04   -0.00  20.00   0.00
 06:30    0.00     0.26   0.00   0.12   0.14   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.04  20.00   0.00
 06:45    0.00     0.39   0.00   0.26   0.14   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.11  20.00   0.00
 07:00    0.00     0.39   0.00   0.26   0.14   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.12  20.00   0.00
 07:15    0.00     0.38   0.00   0.25   0.14   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.12  20.00   0.00
 07:30    0.00     0.39   0.00   0.26   0.14   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.10  20.00   0.00
 07:45    0.00     0.12   0.00   0.00   0.12   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.00  20.00   0.00
 08:00    0.00     0.39   0.00   0.29   0.11   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.13  20.00   0.00
 08:15    0.00     0.39   0.00   0.30   0.09   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.11  20.00   0.00
 08:30    0.00     0.00   0.08   0.00   0.08   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 08:45    0.00     0.00   0.05   0.00   0.05   0.00   0.00   0.00   0.00   0.02   -0.00  20.00   0.00
 09:00    0.00     0.26   0.00   0.24   0.02   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.08  20.00   0.00
 09:15    0.00     0.00   0.00   0.01  -0.01   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.00  20.00   0.00
 09:30    0.00     0.00   0.00   0.04  -0.04   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.01  20.00   0.00
 09:45    0.00     0.00   0.00   0.07  -0.07   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.02  20.00   0.00
 10:00    0.00     0.00   0.00   0.10  -0.10   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.03  20.00   0.00
 10:15    0.00     0.00   0.00   0.13  -0.13   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.03  20.00   0.00
 10:30    0.00     0.00   0.00   0.16  -0.16   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.04  20.00   0.00
 10:45    0.00     0.00   0.00   0.18  -0.18   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.04  20.00   0.00
 11:00    0.00     0.00   0.00   0.20  -0.20   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.05  20.00   0.00
 11:15    0.23     0.00   0.00   0.00  -0.22   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.00  20.00   0.00
 11:30    0.25     0.00   0.00   0.00  -0.25   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.00  20.00   0.00
 11:45    0.29     0.00   0.00   0.00  -0.29   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.00  20.00   0.00
 12:00    0.35     0.00   0.00   0.00  -0.34   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.00  20.00   0.00
 12:15    0.44     0.00   0.06   0.00  -0.38   0.00   0.00   0.00   0.00   0.01   -0.00  20.00   0.00
 12:30    0.50     0.00   0.07   0.00  -0.42   0.00   0.00   0.00   0.00   0.01   -0.00  20.00   0.00
 12:45    0.55     0.00   0.12   0.00  -0.43   0.00   0.00   0.00   0.00   0.02   -0.00  20.00   0.00
 13:00    0.50     0.00   0.08   0.00  -0.42   0.00   0.00   0.00   0.00   0.01   -0.00  20.00   0.00
 13:15    0.55     0.00   0.12   0.00  -0.42   0.00   0.00   0.00   0.00   0.02   -0.00  20.00   0.00
 13:30    0.50     0.00   0.06   0.00  -0.43   0.00   0.00   0.00   0.00   0.01   -0.00  20.00   0.00
 13:45    0.50     0.00   0.10   0.00  -0.39   0.00   0.00   0.00   0.00   0.02   -0.00  20.00   0.00
 14:00    0.55     0.00   0.23   0.00  -0.32   0.00   0.00   0.00   0.00   0.04   -0.00  20.00   0.00
 14:15    0.30     0.00   0.01   0.00  -0.28   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.00  20.00   0.00
 14:30    0.25     0.00   0.00   0.00  -0.25   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.00  20.00   0.00
 14:45    0.00     0.00   0.00   0.21  -0.21   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.05  20.00   0.00
 15:00    0.22     0.00   0.03   0.00  -0.19   0.00   0.00   0.00   0.00   0.01   -0.00  20.00   0.00
 15:15    0.00     0.00   0.00   0.16  -0.16   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.03  20.00   0.00
 15:30    0.00     0.00   0.00   0.13  -0.13   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.03  20.00   0.00
 15:45    0.00     0.00   0.00   0.08  -0.08   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.02  20.00   0.00
 16:00   -0.00     0.00   0.00   0.01  -0.01   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.00  20.00   0.00
 16:15    0.00     0.00   0.05   0.00   0.05   0.00   0.00   0.00   0.00   0.01   -0.00  20.00   0.00
 16:30    0.00     0.00   0.10   0.00   0.10   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 16:45    0.00     0.26   0.00   0.11   0.15   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.04  20.00   0.00
 17:00    0.00     0.00   0.22   0.00   0.22   0.00   0.00   0.00   0.00   0.06   -0.00  20.00   0.00
 17:15    0.00     0.26   0.01   0.00   0.27   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.00  20.00   0.00
 17:30    0.00     0.39   0.00   0.08   0.32   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.03  20.00   0.00
 17:45    0.00     0.39   0.00   0.09   0.30   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.06  20.00   0.00
 18:00    0.00     0.39   0.00   0.16   0.24   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.07  20.00   0.00
 18:15    0.00     0.39   0.00   0.17   0.22   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.09  20.00   0.00
 18:30    0.00     0.39   0.00   0.19   0.20   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.10  20.00   0.00
 18:45    0.00     0.39   0.00   0.21   0.19   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.09  20.00   0.00
 19:00    0.00     0.39   0.00   0.24   0.15   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.12  20.00   0.00
 19:15    0.00     0.39   0.00   0.26   0.14   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.10  20.00   0.00
 19:30    0.00     0.39   0.00   0.28   0.12   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.10  20.00   0.00
 19:45    0.00     0.22   0.00   0.09   0.13   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.03  20.00   0.00
 20:00    0.00     0.26   0.00   0.09   0.17   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.03  20.00   0.00
 20:15    0.00     0.18   0.00   0.00   0.18   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.00  20.00   0.00
 20:30    0.00     0.20   0.00   0.00   0.20   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.00  20.00   0.00
 20:45    0.00     0.00   0.21   0.00   0.21   0.00   0.00   0.00   0.00   0.07   -0.00  20.00   0.00
 21:00    0.00     0.24   0.00   0.00   0.24   0.00   0.00   0.00   0.00   0.00   -0.00  20.00   0.00
 21:15    0.00     0.00   0.25   0.00   0.25   0.00   0.00   0.00   0.00   0.08   -0.00  20.00   0.00
 21:30    0.00     0.00   0.27   0.00   0.27   0.00   0.00   0.00   0.00   0.08   -0.00  20.00   0.00
 21:45    0.00     0.00   0.25   0.00   0.25   0.00   0.00   0.00   0.00   0.07   -0.00  20.00   0.00
 22:00    0.00     0.00   0.22   0.00   0.22   0.00   0.00   0.00   0.00   0.07   -0.00  20.00   0.00
 22:15    0.00     0.00   0.21   0.00   0.21   0.00   0.00   0.00   0.00   0.06   -0.00  20.00   0.00
 22:30    0.00     0.00   0.19   0.00   0.19   0.00   0.00   0.00   0.00   0.06   -0.00  20.00   0.00
 22:45    0.00     0.00   0.17   0.00   0.17   0.00   0.00   0.00   0.00   0.05   -0.00  20.00   0.00
 23:00    0.00     0.00   0.15   0.00   0.15   0.00   0.00   0.00   0.00   0.04   -0.00  20.00   0.00
 23:15    0.00     0.00   0.12   0.00   0.12   0.00   0.00   0.00   0.00   0.04   -0.00  20.00   0.00
 23:30    0.00     0.00   0.10   0.00   0.10   0.00   0.00   0.00   0.00   0.03   -0.00  20.00   0.00
 23:45    0.00     0.00   0.08   0.00   0.08   0.00   0.00   0.00   0.00   0.02   -0.00  20.00   0.00
Totaal    6.42     8.13   8.79   5.39   5.13   0.00   0.00   0.00   0.02   2.40   -2.01          0.00

2026-03-03 21:00:41 info: Consumption               8.79 (kWh)
2026-03-03 21:00:41 info: Cost consumption          2.40 (€)
2026-03-03 21:00:41 info: Tariff consumption        0.273 (€/kWh)
2026-03-03 21:00:41 info: Production                5.39 (kWh)
2026-03-03 21:00:41 info: Profit production        -2.01 (€)
2026-03-03 21:00:41 info: Tariff production         0.373 (€/kWh)

2026-03-03 21:00:41 info: 
Calculation profit after optimize in €
Cost before optimize              2.85
Cost consumption      2.40
Cycle cost            0.41
Penalty cost          0.00
Battery storage       0.75
Boiler storage        0.00
Profit production    -2.01
Total                 1.54
Cost after optimize               1.54
Profit:                           1.31
2026-03-03 21:00:41 info: Doorzetten van alle settings naar HA
2026-03-03 21:00:41 info: Laden van Tesla MY24 is niet ingepland
2026-03-03 21:00:41 info: Berekeningsuitkomst voor opladen van Tesla MY24:
2026-03-03 21:00:41 info: - aantal ampere 0A (was 0.0A)
2026-03-03 21:00:41 info: - stand schakelaar 'off' (was 'off')
2026-03-03 21:00:41 info: - positie: home
2026-03-03 21:00:41 info: - ingeplugd: False
2026-03-03 21:00:41 info: Tesla MY24 is niet thuis of niet ingeplugd
2026-03-03 21:00:41 info: Evaluatie status laden Tesla MY24 op 2026-03-03 21:00
2026-03-03 21:00:41 info: - schakelaar laden: off
2026-03-03 21:00:42 info: - aantal ampere: 0.0
2026-03-03 21:00:42 info: Laden van Opel Corsa is niet ingepland
2026-03-03 21:00:42 info: Berekeningsuitkomst voor opladen van Opel Corsa:
2026-03-03 21:00:42 info: - aantal ampere 0A (was 0.0A)
2026-03-03 21:00:42 info: - stand schakelaar 'off' (was 'off')
2026-03-03 21:00:42 info: - positie: home
2026-03-03 21:00:42 info: - ingeplugd: False
2026-03-03 21:00:42 info: Opel Corsa is niet thuis of niet ingeplugd
2026-03-03 21:00:42 info: Evaluatie status laden Opel Corsa op 2026-03-03 21:00
2026-03-03 21:00:42 info: - schakelaar laden: off
2026-03-03 21:00:42 info: - aantal ampere: 0.0
2026-03-03 21:00:42 info: Grid set point: 814.0 W
2026-03-03 21:00:42 info: Cycle cost Sessy: 0.41 euro
2026-03-03 21:00:43 info: Netto vermogen naar(+)/uit(-) omvormer Sessy: 0 W
2026-03-03 21:00:43 info: Balanceren: False
2026-03-03 21:00:43 info: Vermogen uit batterij: 0W
2026-03-03 21:00:43 info: Vermogen dat binnenkomt van pv: 0W
2026-03-03 21:00:43 info: Vermogen dat binnenkomt van ac: 0W
2026-03-03 21:00:44 info: Waarde SoC na eerste uur: 50.0%
2026-03-03 21:00:44 info: Apparaat: Vaatwasser
2026-03-03 21:00:44 info: Programma: Off
Laatste trainingssessie:
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
2026-03-03 20:37:00 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.01.2
2026-03-03 20:37:00 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 03-03-2026 20:37:00
2026-03-03 20:37:00 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 03-03-2026 20:37:00 taak: train_ml_predictions
2026-03-03 20:37:00 info: KNMI-weerstation: 356 HERWIJNEN
2026-03-03 20:37:00 info: Er zijn knmi-data aanwezig vanaf 2023-01-26 01:00:00 tot 2026-03-01 00:00:00
2026-03-03 20:37:00 info: Er zijn data van het KNMI binnengekomen vanaf 2026-02-28 00:00:00+01:00 tot en met 2026-03-01 23:00:00+01:00
2026-03-03 20:37:04 info: Starting solar prediction model for Dak_woning_Zuid training...
2026-03-03 20:37:04 info: Loading and processing data...
2026-03-03 20:37:06 info: Merging weather and solar data...
2026-03-03 20:37:06 info: Merged dataset: 12562 records
2026-03-03 20:37:06 info: Date range: 2024-09-24 14:00:00+00:00 to 2026-03-01 23:00:00+00:00
2026-03-03 20:37:06 info: Detecting outliers...
2026-03-03 20:37:07 info: Outliers removed: 237 (1.9%)
2026-03-03 20:37:08 info: Clean dataset: 12325 records
2026-03-03 20:37:08 info: Training samples: 9860
2026-03-03 20:37:08 info: Testing samples: 2465
2026-03-03 20:37:08 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-03 20:37:08 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-03 20:37:08 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-03 20:38:07 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.1, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 300, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 20:38:07 info: Training final model...
2026-03-03 20:38:07 info: Parameters: {'learning_rate': 0.1, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 300, 'subsample': 0.8}
2026-03-03 20:38:10 info: Model training van Dak_woning_Zuid complete
2026-03-03 20:38:10 info: Model saved to: ../data/prediction/models/Dak_woning_Zuid.pkl
2026-03-03 20:38:10 info: Training MAE: 0.0001 kWh
2026-03-03 20:38:10 info: Testing MAE: 0.0001 kWh
2026-03-03 20:38:10 info: Training R²: 0.9490
2026-03-03 20:38:10 info: Testing R²: 0.9206
2026-03-03 20:38:10 info: Sorted features:
2026-03-03 20:38:10 info:   1. irradiance: 0.729
2026-03-03 20:38:10 info:   2. hour: 0.131
2026-03-03 20:38:10 info:   3. month: 0.067
2026-03-03 20:38:10 info:   4. week_nr: 0.037
2026-03-03 20:38:10 info:   5. temperature: 0.026
2026-03-03 20:38:10 info:   6. season: 0.010
2026-03-03 20:38:10 info:   7. day_of_week: 0.000
2026-03-03 20:38:10 info:   8. quarter: 0.000
En ik zie ook nog recent een ander log met iets van ML prediction (nee, dit heb ik niet meerdere keren geplakt, dit is hoe de log er in de web interface daadwerkelijk uit ziet):
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
2026-03-03 20:55:09,297 info root MainThread : ML prediction Dak_woning_Zuid
                   date_time  prediction
0  2026-03-03 00:00:00+01:00    0.000013
1  2026-03-03 01:00:00+01:00    0.000010
2  2026-03-03 02:00:00+01:00    0.000010
3  2026-03-03 03:00:00+01:00    0.000010
4  2026-03-03 04:00:00+01:00    0.000010
5  2026-03-03 05:00:00+01:00    0.000010
6  2026-03-03 06:00:00+01:00    0.000010
7  2026-03-03 07:00:00+01:00    0.000031
8  2026-03-03 08:00:00+01:00    0.000522
9  2026-03-03 09:00:00+01:00    0.001527
10 2026-03-03 10:00:00+01:00    0.002590
11 2026-03-03 11:00:00+01:00    0.003233
12 2026-03-03 12:00:00+01:00    0.003333
13 2026-03-03 13:00:00+01:00    0.003250
14 2026-03-03 14:00:00+01:00    0.002566
15 2026-03-03 15:00:00+01:00    0.001622
16 2026-03-03 16:00:00+01:00    0.000714
17 2026-03-03 17:00:00+01:00    0.000224
18 2026-03-03 18:00:00+01:00    0.000013
19 2026-03-03 19:00:00+01:00    0.000013
20 2026-03-03 20:00:00+01:00    0.000013
21 2026-03-03 21:00:00+01:00    0.000013
22 2026-03-03 22:00:00+01:00    0.000013
23 2026-03-03 23:00:00+01:00    0.000013
2026-03-03 20:55:28,031 info root MainThread : ML prediction Dak_woning_Zuid
                   date_time  prediction
0  2026-03-02 00:00:00+01:00    0.000013
1  2026-03-02 01:00:00+01:00    0.000010
2  2026-03-02 02:00:00+01:00    0.000010
3  2026-03-02 03:00:00+01:00    0.000010
4  2026-03-02 04:00:00+01:00    0.000010
5  2026-03-02 05:00:00+01:00    0.000010
6  2026-03-02 06:00:00+01:00    0.000010
7  2026-03-02 07:00:00+01:00    0.000021
8  2026-03-02 08:00:00+01:00    0.000522
9  2026-03-02 09:00:00+01:00    0.001527
10 2026-03-02 10:00:00+01:00    0.002603
11 2026-03-02 11:00:00+01:00    0.003233
12 2026-03-02 12:00:00+01:00    0.003420
13 2026-03-02 13:00:00+01:00    0.003338
14 2026-03-02 14:00:00+01:00    0.002566
15 2026-03-02 15:00:00+01:00    0.001622
16 2026-03-02 16:00:00+01:00    0.000717
17 2026-03-02 17:00:00+01:00    0.000209
18 2026-03-02 18:00:00+01:00    0.000013
19 2026-03-02 19:00:00+01:00    0.000013
20 2026-03-02 20:00:00+01:00    0.000013
21 2026-03-02 21:00:00+01:00    0.000013
22 2026-03-02 22:00:00+01:00    0.000013
23 2026-03-02 23:00:00+01:00    0.000013
2026-03-03 20:55:56,511 info root MainThread : ML prediction Dak_woning_Zuid
                   date_time  prediction
0  2026-03-02 00:00:00+01:00    0.000013
1  2026-03-02 01:00:00+01:00    0.000010
2  2026-03-02 02:00:00+01:00    0.000010
3  2026-03-02 03:00:00+01:00    0.000010
4  2026-03-02 04:00:00+01:00    0.000010
5  2026-03-02 05:00:00+01:00    0.000010
6  2026-03-02 06:00:00+01:00    0.000010
7  2026-03-02 07:00:00+01:00    0.000021
8  2026-03-02 08:00:00+01:00    0.000522
9  2026-03-02 09:00:00+01:00    0.001527
10 2026-03-02 10:00:00+01:00    0.002603
11 2026-03-02 11:00:00+01:00    0.003233
12 2026-03-02 12:00:00+01:00    0.003420
13 2026-03-02 13:00:00+01:00    0.003338
14 2026-03-02 14:00:00+01:00    0.002566
15 2026-03-02 15:00:00+01:00    0.001622
16 2026-03-02 16:00:00+01:00    0.000717
17 2026-03-02 17:00:00+01:00    0.000209
18 2026-03-02 18:00:00+01:00    0.000013
19 2026-03-02 19:00:00+01:00    0.000013
20 2026-03-02 20:00:00+01:00    0.000013
21 2026-03-02 21:00:00+01:00    0.000013
22 2026-03-02 22:00:00+01:00    0.000013
23 2026-03-02 23:00:00+01:00    0.000013
2026-03-03 20:57:17,733 info root MainThread : ML prediction Dak_woning_Zuid
                   date_time  prediction
0  2026-03-02 00:00:00+01:00    0.000013
1  2026-03-02 01:00:00+01:00    0.000010
2  2026-03-02 02:00:00+01:00    0.000010
3  2026-03-02 03:00:00+01:00    0.000010
4  2026-03-02 04:00:00+01:00    0.000010
5  2026-03-02 05:00:00+01:00    0.000010
6  2026-03-02 06:00:00+01:00    0.000010
7  2026-03-02 07:00:00+01:00    0.000021
8  2026-03-02 08:00:00+01:00    0.000522
9  2026-03-02 09:00:00+01:00    0.001527
10 2026-03-02 10:00:00+01:00    0.002603
11 2026-03-02 11:00:00+01:00    0.003233
12 2026-03-02 12:00:00+01:00    0.003420
13 2026-03-02 13:00:00+01:00    0.003338
14 2026-03-02 14:00:00+01:00    0.002566
15 2026-03-02 15:00:00+01:00    0.001622
16 2026-03-02 16:00:00+01:00    0.000717
17 2026-03-02 17:00:00+01:00    0.000209
18 2026-03-02 18:00:00+01:00    0.000013
19 2026-03-02 19:00:00+01:00    0.000013
20 2026-03-02 20:00:00+01:00    0.000013
21 2026-03-02 21:00:00+01:00    0.000013
22 2026-03-02 22:00:00+01:00    0.000013
23 2026-03-02 23:00:00+01:00    0.000013
2026-03-03 20:57:26,113 info root MainThread : ML prediction Dak_woning_Zuid
                   date_time  prediction
0  2026-03-03 00:00:00+01:00    0.000013
1  2026-03-03 01:00:00+01:00    0.000010
2  2026-03-03 02:00:00+01:00    0.000010
3  2026-03-03 03:00:00+01:00    0.000010
4  2026-03-03 04:00:00+01:00    0.000010
5  2026-03-03 05:00:00+01:00    0.000010
6  2026-03-03 06:00:00+01:00    0.000010
7  2026-03-03 07:00:00+01:00    0.000031
8  2026-03-03 08:00:00+01:00    0.000522
9  2026-03-03 09:00:00+01:00    0.001527
10 2026-03-03 10:00:00+01:00    0.002590
11 2026-03-03 11:00:00+01:00    0.003233
12 2026-03-03 12:00:00+01:00    0.003333
13 2026-03-03 13:00:00+01:00    0.003250
14 2026-03-03 14:00:00+01:00    0.002566
15 2026-03-03 15:00:00+01:00    0.001622
16 2026-03-03 16:00:00+01:00    0.000714
17 2026-03-03 17:00:00+01:00    0.000224
18 2026-03-03 18:00:00+01:00    0.000013
19 2026-03-03 19:00:00+01:00    0.000013
20 2026-03-03 20:00:00+01:00    0.000013
21 2026-03-03 21:00:00+01:00    0.000013
22 2026-03-03 22:00:00+01:00    0.000013
23 2026-03-03 23:00:00+01:00    0.000013

  • DaBit
  • Registratie: Januari 2000
  • Laatst online: 09:01
KC27 schreef op dinsdag 3 maart 2026 @ 19:07:
DAO vraagt meetdata op tot 3 jaar terug. Als die gedeeltelijk ontbreken gaat hij die in zijn overijverigheid ook aanvullen met nullen 8)7
Klopt dat?
Ik denk het niet dat het zoiets simpels is helaas...

De Growatt omvormer heeft meer dan 3 jaar data in de HA database staan en daarbij is de MAE/R² in de nieuwe situatie ook slechter dan in de oude, grofweg een factor 1,7 (training MAE 0.2127 vs 0.1277 kWh)

De schuur* omvormers hebben minder lang data; pas vanaf eind 2023. Die zijn relatief wel slechter; MAE is een factor 2,5 groter in de nieuwe case (0.05 vs 0.02 kWh).

De meest recente toevoeging (aanbouw) heeft pas anderhalf jaar data. MAE 0.0195 vs 0.0376. Niet zoveel slechter dat ik de grootte van de dataset de schuld kan geven eigenlijk.

Aantal samples in de datasets is ook variabel en schaalt met de daadwerkelijke beschikbare data.

Oftewel: misschien heb je gelijk, maar niks wijst erop.
DaBit schreef op dinsdag 3 maart 2026 @ 21:19:
[...]


Ik denk het niet dat het zoiets simpels is helaas...

De Growatt omvormer heeft meer dan 3 jaar data in de HA database staan en daarbij is de MAE/R² in de nieuwe situatie ook slechter dan in de oude, grofweg een factor 1,7 (training MAE 0.2127 vs 0.1277 kWh)

De schuur* omvormers hebben minder lang data; pas vanaf eind 2023. Die zijn relatief wel slechter; MAE is een factor 2,5 groter in de nieuwe case (0.05 vs 0.02 kWh).

De meest recente toevoeging (aanbouw) heeft pas anderhalf jaar data. MAE 0.0195 vs 0.0376. Niet zoveel slechter dat ik de grootte van de dataset de schuld kan geven eigenlijk.

Aantal samples in de datasets is ook variabel en schaalt met de daadwerkelijke beschikbare data.

Oftewel: misschien heb je gelijk, maar niks wijst erop.
De volgende testversie bevat twee wijzigingen:
1. als je logging-level op debug zet worden alle gebruikte data gelogd, dan kunnen we zien of alles goed matcht.
2. het aanvullen met nullen tot drie jaar terug wordt eruit gehaald.
Hopelijk komen we hiermee tot de oorzaak en de oplossing van het probleem.

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

itavero schreef op dinsdag 3 maart 2026 @ 21:11:
[...]


Lijkt toch niet goed te gaan (of niet goed te worden weergegeven). Ik heb de sensor nu in MWh (zowel in de array van entities sensors als entities solar production ac).
In de tabel voor vandaag zie ik het volgende:


[...]


De daadwerkelijk opbrengst vandaag was zo'n 23 kWh (niet 0.023).
Ergens gaat er in dit tabelletje in ieder geval iets mis, want de MWh waardes worden weergegeven voor de gemeten kolom (en ook voor de prognose ml).

Ik vind het lastig te beoordelen of dat de planning voor morgen wel goed gaat, maar bij deze, voor de volledigheid, ook een van de laatste logs.
Dit is overigens nog steeds release 2026.01.2.


[...]


Laatste trainingssessie:

[...]


En ik zie ook nog recent een ander log met iets van ML prediction (nee, dit heb ik niet meerdere keren geplakt, dit is hoe de log er in de web interface daadwerkelijk uit ziet):

[...]
Ik wil dit graag oplossen.

Ik raad je eerst aan om DAO te updaten naar de laatste stabiele versie 2026.02.2. Of heb je goede redenen om dat niet te doen?

Er zitten in het programma op een aantal punten een logging (log-level debug) van de ruwe data zoals die worden opgehaald uit de database. Helaas niet voor het punt van de omrekening van MWh naar kWh.
Wat je zou kunnen doen is het log-level tijdelijk op debug zetten en dan een ml-training uitvoeren.
Jij krijgt dan een heleboel data, als je er niet uitkomt: zet het in een zip en deel ze met me via een dm.
Dan ga ik ernaar kijken.

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

jeroenribbink schreef op dinsdag 3 maart 2026 @ 20:25:
[...]


Dank voor je reactie. ik heb de post aangepast.
Als ik op Home druk zie ik het volgende. ik denk dat ik wat mis.
Ik zie alleen de meteo grafiek hier, verder niets.
Als op één van de batterij tabs druk, dan zie ik geen andere grafieken ook niet in de tabel weergave.

[Afbeelding]

[Afbeelding]
Als je op Home drukt krijg je de laatste geproduceerde grafiek te zien (bij jou de grafiek van de opgehaalde meteo-data).
Klik je op tabel dan krijg je de laatste geproduceerde logging te zien. met de pijltjes kun je terug bladeren.

Ergens heb je een tegenstrijdige instelling staan.
Ik zou beginnen met een batterij en die eerst goed zien te krijgen.
Bij de marstek staat o.a.:
code:
1
2
"entity min soc end opt": "input_number.marstek_m1_discharging_cutoff_capacity",
"entity max soc end opt": "input_number.marstek_m1_charging_cutoff_capacity",
Ik weet niet welke waarde die entities hebben, maar voorlopig kun je deze twee regels beter even weglaten. DAO vult ze dan zelf zo in dat het geen belemmering zal zijn voor een oplossing.
Als je ze later wilt gebruiken kun je ze altijd nog toevoegen.

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


  • jeroenribbink
  • Registratie: November 2003
  • Laatst online: 04-04 21:42
KC27 schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 00:06:
[...]

Als je op Home drukt krijg je de laatste geproduceerde grafiek te zien (bij jou de grafiek van de opgehaalde meteo-data).
Klik je op tabel dan krijg je de laatste geproduceerde logging te zien. met de pijltjes kun je terug bladeren.

Ergens heb je een tegenstrijdige instelling staan.
Ik zou beginnen met een batterij en die eerst goed zien te krijgen.
Bij de marstek staat o.a.:
code:
1
2
"entity min soc end opt": "input_number.marstek_m1_discharging_cutoff_capacity",
"entity max soc end opt": "input_number.marstek_m1_charging_cutoff_capacity",
Ik weet niet welke waarde die entities hebben, maar voorlopig kun je deze twee regels beter even weglaten. DAO vult ze dan zelf zo in dat het geen belemmering zal zijn voor een oplossing.
Als je ze later wilt gebruiken kun je ze altijd nog toevoegen.
Ik heb ze weggehaald en een run gedaan, geen oplossing.
Ik heb de volgende waarden ook nog aangepast:
- optimal lower level van 11 naar 20 (die 11 was namelijk lager dan "lower limit" van 20)
- cycle cost van 0.054 naar 0 gezet
- lower limit en optimal naar 12 gezet (want soc was 20)
- nexus batterij uit de config gehaald
- capacity van 5.12 naar 5 gezet
Telkens met een debug run er tussen.
Geen oplossing was het resultaat.

Update 13:30u
Hij heeft nu wel een optimalisatie berekend, yay.
Misschien had hij nog data nodig of iets.
lijkt nu goed te gaan, ook de entiteiten in HA worden aangestuurd.

[ Voor 6% gewijzigd door jeroenribbink op 04-03-2026 13:40 ]


  • bvdnoort
  • Registratie: Juli 2010
  • Laatst online: 28-03 19:15
@KC27

Hi, allereerst bedankt voor deze geweldige tool!

Ik gebruik de API van DAO om de prognose en prediction data te kunnen tonen in Apexcharts.
Afbeeldingslocatie: https://tweakers.net/i/g0_vkfQnl_h-G7AUY4uMzLcB4DU=/800x/filters:strip_icc():strip_exif()/f/image/r52ufoIoCL4kSM7L9SYvywn7.jpg?f=fotoalbum_large

Pricing, SOC en Base data zijn allemaal per 15min beschikbaar, maar enkel de 'Batt in historie' en 'Batt out prognose' data zijn enkel per uur beschikbaar. Waardoor ik geen gebruik kan maken van dezelfde soort staafgrafieken als voor de pricing en ook het detailniveau minder is dan ik zou willen.

Afbeeldingslocatie: https://tweakers.net/i/PiBy85Qx7U356zXleMqFBPT-D5s=/800x/filters:strip_icc():strip_exif()/f/image/fSCI0nt1kzGSJYOHk51eMVew.jpg?f=fotoalbum_large

Klopt het dat dit via de API enkel per uur uit te lezen is?
En zo ja, is dit wel per 15min beschikbaar te maken?

  • itavero
  • Registratie: Oktober 2004
  • Laatst online: 16:16
KC27 schreef op dinsdag 3 maart 2026 @ 23:53:
[...]

Ik wil dit graag oplossen.

Ik raad je eerst aan om DAO te updaten naar de laatste stabiele versie 2026.02.2. Of heb je goede redenen om dat niet te doen?

Er zitten in het programma op een aantal punten een logging (log-level debug) van de ruwe data zoals die worden opgehaald uit de database. Helaas niet voor het punt van de omrekening van MWh naar kWh.
Wat je zou kunnen doen is het log-level tijdelijk op debug zetten en dan een ml-training uitvoeren.
Jij krijgt dan een heleboel data, als je er niet uitkomt: zet het in een zip en deel ze met me via een dm.
Dan ga ik ernaar kijken.
Ik was nog niet toegekomen aan de update. Ik zal dit weekend even kijken en de logs met je delen. Alvast bedankt!

  • rescla
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 18:26
Ik ben op 2026.03.0.rc4 nu even aan het spelen met kwartierdata, maar ik krijg het niet werkend. Het ophalen van day ahead prijzen lijkt goed te gaan (96 records per dag, ook zichtbaar in de database) maar ik krijg bij het berekenen.
code:
1
2026-03-04 09:24:31 fout: Er ontbreken kwartierwaarden van de day-ahead tarieven, de berekening wordt afgebroken

  • Mirabis
  • Registratie: Juli 2013
  • Niet online
bvdnoort schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 09:00:
@KC27

Hi, allereerst bedankt voor deze geweldige tool!

Ik gebruik de API van DAO om de prognose en prediction data te kunnen tonen in Apexcharts.
[Afbeelding]

Pricing, SOC en Base data zijn allemaal per 15min beschikbaar, maar enkel de 'Batt in historie' en 'Batt out prognose' data zijn enkel per uur beschikbaar. Waardoor ik geen gebruik kan maken van dezelfde soort staafgrafieken als voor de pricing en ook het detailniveau minder is dan ik zou willen.

[Afbeelding]

Klopt het dat dit via de API enkel per uur uit te lezen is?
En zo ja, is dit wel per 15min beschikbaar te maken?
Mooie grafieken _/-\o_ ! Ben je bereid de yamls te delen? 2e grafiek (met soc historie en prognose) kan waarschijnlijk ook helpen om afwijkende efficientie op te sporen en de configuratie te verbeteren.

1x Venus-E v153 +LilyGo HA, CT003 V117 | 5040Wp ZO + 4200Wp NW | Zonneplan, 3x25A, Easee Charge Lite | EV 98kWh


  • tmbreuker
  • Registratie: Juni 2009
  • Laatst online: 15:42
Mirabis schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 09:30:
[...]

Mooie grafieken _/-\o_ ! Ben je bereid de yamls te delen? 2e grafiek (met soc historie en prognose) kan waarschijnlijk ook helpen om afwijkende efficientie op te sporen en de configuratie te verbeteren.
daar sluit ik me graag bij aan

  • bvdnoort
  • Registratie: Juli 2010
  • Laatst online: 28-03 19:15
Mirabis schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 09:30:
[...]

Mooie grafieken _/-\o_ ! Ben je bereid de yamls te delen? 2e grafiek (met soc historie en prognose) kan waarschijnlijk ook helpen om afwijkende efficientie op te sporen en de configuratie te verbeteren.
Jazeker!

Apexcharts voor pricing en Solcast data voor 48 uur:
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
type: custom:apexcharts-card
section_mode: true
grid_options:
  columns: full
experimental:
  color_threshold: true
  disable_config_validation: true
graph_span: 48h
span:
  start: day
header:
  show: true
  title: Day Ahead Price vandaag en morgen
  colorize_states: true
  show_states: true
now:
  show: true
apex_config:
  chart:
    height: 320px
  annotations:
    xaxis:
      - x: EVAL:new Date().setHours(24,0,0,0)
        borderColor: "#525252"
        strokeDashArray: 2
        type: datetime
        tooltip:
          enabled: false
          show: true
        fixed:
          enabled: true
          position: topLeft
  grid:
    show: true
    strokeDashArray: 2
    borderColor: "#525252"
yaxis:
  - id: "1"
    align_to: 0.1
    decimals: 2
    min: ~0
    max: ~0.4
    tickAmount: 4
    apex_config:
      title:
        text: €/kWh
      lines:
        borderColor: "#555"
        strokeDashArray: 1
  - id: "2"
    opposite: true
    min: 0
    max: ~5000
    decimals: 0
    apex_config:
      title:
        text: Wh
      tickAmount: 5
      labels:
        style:
          colors: "#008FFB"
series:
  - entity: sensor.da_price
    yaxis_id: "1"
    attribute: data
    name: Consumptie historie
    type: column
    show:
      in_header: false
      legend_value: false
      extremas: true
    float_precision: 3
    opacity: 0.8
    statistics:
      align: start
    data_generator: |
      let td = entity.attributes.data;
      const tdrecorded = td.filter(td => td.datatype === 'recorded');
      return tdrecorded.map(row => {
              return [row.time_ts, row.da_cons];
            });
    color_threshold:
      - value: 0
        color: "#186ddc"
      - value: 0.15
        color: "#04822e"
      - value: 0.2
        color: "#12A141"
      - value: 0.25
        color: "#79B92C"
      - value: 0.3
        color: "#C4D81D"
      - value: 0.35
        color: "#F3DC0C"
      - value: 0.4
        color: "#EFA51E"
      - value: 0.45
        color: "#E76821"
      - value: 0.5
        color: "#DC182F"
  - entity: sensor.da_price
    yaxis_id: "1"
    attribute: data
    name: Consumptie prognose
    type: column
    show:
      in_header: false
      legend_value: false
      extremas: true
    float_precision: 3
    opacity: 0.8
    data_generator: |
      let td = entity.attributes.data;
      const tdexpected = td.filter(td => td.datatype === 'expected');
      return tdexpected.map(row => {
              return [row.time_ts, row.da_cons];
            });
    color_threshold:
      - value: 0
        color: "#186ddc"
      - value: 0.15
        color: "#04822e"
      - value: 0.2
        color: "#12A141"
      - value: 0.25
        color: "#79B92C"
      - value: 0.3
        color: "#C4D81D"
      - value: 0.35
        color: "#F3DC0C"
      - value: 0.4
        color: "#EFA51E"
      - value: 0.45
        color: "#E76821"
      - value: 0.5
        color: "#DC182F"
  - entity: sensor.solcast_pv_forecast_forecast_today
    yaxis_id: "2"
    type: area
    name: Solar
    color: grey
    data_generator: |
      var today = entity.attributes.detailedForecast.map((start, index) => {
        return [new Date(start["period_start"]).getTime(), entity.attributes.detailedForecast[index]["pv_estimate"]*1000];
      });
      var data = today
      return data;
    show:
      legend_value: false
      in_header: false
    stroke_width: 1
    float_precision: 2
    opacity: 0.5
    extend_to: false
  - entity: sensor.solcast_pv_forecast_forecast_tomorrow
    yaxis_id: "2"
    type: area
    name: Solar
    color: grey
    data_generator: |
      var today = entity.attributes.detailedForecast.map((start, index) => {
        return [new Date(start["period_start"]).getTime(), entity.attributes.detailedForecast[index]["pv_estimate"]*1000];
      });
      var data = today
      return data;
    show:
      legend_value: false
      in_header: false
    stroke_width: 1
    float_precision: 2
    opacity: 0.5
    extend_to: false
Apexcharts voor Battery in en Battery out combinatie met SOC:
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
type: custom:apexcharts-card
section_mode: true
grid_options:
  columns: full
update_interval: 5m
graph_span: 48h
header:
  title: DAO prediction vandaag en morgen
  show: true
span:
  start: day
now:
  show: true
apex_config:
  annotations:
    xaxis:
      - x: EVAL:new Date().setHours(24,0,0,0)
        borderColor: "#525252"
        strokeDashArray: 2
    type: datetime
    tooltip:
      enabled: false
  tooltip:
    enabled: true
    x:
      show: true
    fixed:
      enabled: true
      position: topLeft
  chart:
    height: 320px
  grid:
    show: true
    strokeDashArray: 2
    borderColor: "#525252"
yaxis:
  - id: "1"
    align_to: 1
    decimals: 0
    min: -10
    max: 10
    apex_config:
      title:
        text: kWh
      tickamount: 7
  - id: "2"
    opposite: true
    min: 0
    max: 100
    decimals: 0
    apex_config:
      title:
        text: Percentage
      tickAmount: 10
      labels:
        style:
          colors: "#008FFB"
series:
  - entity: sensor.dao_soc
    yaxis_id: "2"
    attribute: data
    name: SOC historie
    type: line
    show:
      in_header: false
      legend_value: false
      extremas: true
    extend_to: now
    stroke_width: 2
    color: purple
    float_precision: 1
    opacity: 0.7
    statistics:
      align: start
    data_generator: |
      let td = entity.attributes.data;
      const tdrecorded = td.filter(td => td.datatype === 'recorded');
      return tdrecorded.map(row => {
              return [row.time_ts, row.value];
            });
  - entity: sensor.dao_soc
    yaxis_id: "2"
    attribute: data
    name: SOC prognose
    type: line
    show:
      in_header: false
      legend_value: false
      extremas: true
    extend_to: now
    stroke_width: 2
    color: purple
    float_precision: 3
    opacity: 0.7
    data_generator: |
      let td = entity.attributes.data;
      const tdexpected = td.filter(td => td.datatype === 'expected');
      return tdexpected.map(row => {
              return [row.time_ts, row.value];
            });
  - entity: sensor.dao_bat_in
    yaxis_id: "1"
    attribute: data
    name: Batt in historie
    type: area
    curve: stepline
    show:
      in_header: false
      legend_value: false
      extremas: false
    extend_to: now
    float_precision: 3
    color: "#00FF00"
    opacity: 0.2
    stroke_width: 1
    data_generator: |
      let td = entity.attributes.data;
      const tdrecorded = td.filter(td => td.datatype === 'recorded');
      return tdrecorded.map(row => {
              return [row.time_ts, row.value * -1];
            });
  - entity: sensor.dao_bat_in
    yaxis_id: "1"
    attribute: data
    name: Batt in prognose
    type: area
    curve: stepline
    show:
      in_header: false
      legend_value: false
      extremas: false
    float_precision: 3
    color: "#00FF00"
    opacity: 0.2
    stroke_width: 1
    data_generator: |
      let td = entity.attributes.data;
      const tdexpected = td.filter(td => td.datatype === 'expected');
      return tdexpected.map(row => {
              return [row.time_ts, row.value * -1];
            });
  - entity: sensor.dao_bat_out
    yaxis_id: "1"
    attribute: data
    name: Batt out historie
    type: area
    curve: stepline
    show:
      in_header: false
      legend_value: false
      extremas: false
    extend_to: now
    float_precision: 3
    color: "#008FFB"
    opacity: 0.2
    stroke_width: 1
    data_generator: |
      let td = entity.attributes.data;
      const tdrecorded = td.filter(td => td.datatype === 'recorded');
      return tdrecorded.map(row => {
              return [row.time_ts, row.value];
            });
  - entity: sensor.dao_bat_out
    yaxis_id: "1"
    attribute: data
    name: Batt out prognose
    type: area
    curve: stepline
    show:
      in_header: false
      legend_value: false
      extremas: false
    float_precision: 3
    color: "#008FFB"
    opacity: 0.2
    stroke_width: 1
    data_generator: |
      let td = entity.attributes.data;
      const tdexpected = td.filter(td => td.datatype === 'expected');
      return tdexpected.map(row => {
              return [row.time_ts, row.value];
            });
En de Configuration.yaml toevoeging voor het uitlezen van de REST API:
Hierin kun je zien dat al geprobeerd heb om de 15min waarden te forceren, maar dit heeft geen effect gehad.
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
rest:
  - resource: http://192.168.2.9:5000/api/report/da/vandaag_en_morgen
    verify_ssl: false
    scan_interval: 600
    sensor:
      - name: DA Price
        unique_id: da_price
        unit_of_measurement: 'euro/kWh'
        value_template: "{{ (value_json.data[utcnow().hour].da_ex) | round(3) }}"
        json_attributes:
          - data
  - resource: http://192.168.2.9:5000/api/report/soc/vandaag_en_morgen
    verify_ssl: false
    scan_interval: 300
    sensor:
      - name: DAO SOC
        unique_id: dao_soc
        unit_of_measurement: '%'
        value_template: "{{ (value_json.data[utcnow().hour].value) | round(3) }}"
        json_attributes:
          - data
  - resource: http://192.168.2.9:5000/api/report/bat_in/vandaag_en_morgen
    verify_ssl: false
    scan_interval: 300
    sensor:
      - name: DAO Bat_in
        unique_id: dao_bat_in
        unit_of_measurement: 'kWh'
        value_template: >
          {% set index = (utcnow().hour * 4) + (utcnow().minute // 15) %}
          {{ value_json.data[index].value | round(3) }}
#        value_template: "{{ (value_json.data[utcnow().hour].value) | round(3) }}"
        json_attributes:
          - data
  - resource: http://192.168.2.9:5000/api/report/base/vandaag_en_morgen
    verify_ssl: false
    scan_interval: 300
    sensor:
      - name: DAO Base
        unique_id: dao_base
        unit_of_measurement: 'kWh'
        value_template: "{{ (value_json.data[utcnow().hour].value) | round(3) }}"
        json_attributes:
          - data
  - resource: http://192.168.2.9:5000/api/report/bat_out/vandaag_en_morgen
    verify_ssl: false
    scan_interval: 300
    sensor:
      - name: DAO Bat_out
        unique_id: dao_bat_out
        unit_of_measurement: 'kWh'
        value_template: >
          {% set index = (utcnow().hour * 4) + (utcnow().minute // 15) %}
          {{ value_json.data[index].value | round(3) }}
#        value_template: "{{ (value_json.data[utcnow().hour].value) | round(3) }}"
        json_attributes:
          - data
  - resource: http://192.168.2.9:5000/api/report/consumption/vandaag_en_morgen
    verify_ssl: false
    scan_interval: 300
    sensor:
      - name: DAO Grid consumption
        unique_id: dao_grid_consumption
        unit_of_measurement: 'kWh'
        value_template: "{{ (value_json.data[now().hour].value) | round(3) }}"
        json_attributes:
          - data
  - resource: http://192.168.2.9:5000/api/report/consumption/vandaag?cumulate=1
    verify_ssl: false
    scan_interval: 300
    sensor:
      - name: DAO Grid consumption cumulatief
        unique_id: dao_grid_consumption_cumulatief
        unit_of_measurement: 'kWh'
        value_template: "{{ (value_json.data[now().hour].value) | round(3) }}"
        json_attributes:
          - data
  - resource: http://192.168.2.9:5000/api/report/production/vandaag_en_morgen
    verify_ssl: false
    scan_interval: 300
    sensor:
      - name: DAO Grid production
        unique_id: dao_grid_production
        unit_of_measurement: 'kWh'
        value_template: "{{ (value_json.data[now().hour].value) | round(3) }}"
        json_attributes:
          - data

  • Ferrox1
  • Registratie: Augustus 2008
  • Laatst online: 08:00
rescla schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 09:26:
Ik ben op 2026.03.0.rc4 nu even aan het spelen met kwartierdata, maar ik krijg het niet werkend. Het ophalen van day ahead prijzen lijkt goed te gaan (96 records per dag, ook zichtbaar in de database) maar ik krijg bij het berekenen.
code:
1
2026-03-04 09:24:31 fout: Er ontbreken kwartierwaarden van de day-ahead tarieven, de berekening wordt afgebroken
Ik heb hetzelfde probleem de laatste tijd met 2026.02.02. Ik kan alleen niet pinpointen waar dit nou in zit. Gisteren meteo data opgehaald en toen rekende hij wel uit. Maar na die handmatige keer rekenen deed hij het niet automatisch meer. Ik heb niets gewijzigd in de config, maar het gaat al even fout zie ik.

Edit: Met ophalen haalt hij vandaag niet op. Gisteren wel (3-3). Vreemd.... (aanvraag was 2026-4-3 t/m 2026-4-5
Edit2: Als ik 2026-4-4 t/m 2026-4-5 doe, haalt hij het wel op. En berekenen werkt dan wel. vaag dit...

[ Voor 11% gewijzigd door Ferrox1 op 04-03-2026 11:45 ]


  • thewhi
  • Registratie: April 2021
  • Laatst online: 12:20
Het lukt mij niet om het ML model te trainen, krijg telkens een Internal Server Error te pakken en hij stopt telkens op dit punt:
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
2026-03-01 17:00:00+00:00         0.0         11.6            6    17        1      3       1        9       0.02
2026-03-02 16:00:00+00:00        24.0         14.0            0    16        1      3       1       10       1.01
2026-03-02 17:00:00+00:00         0.0          9.6            0    17        1      3       1       10       0.02
2026-03-04 12:07:45 info: Clean dataset: 8218 records
2026-03-04 12:07:45 info: Training samples: 6574
2026-03-04 12:07:45 info: Testing samples: 1644
2026-03-04 12:07:45 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-04 12:07:45 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-04 12:07:45 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
En dit is de verkorte versie van de gehele log. Enig idee wat ik verkeerd doe? of kan het liggen aan de beperkingen van het draaien van de training in een VM op mijn synology?
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
2026-03-04 12:07:32 debug: python pad:['/root/dao/prog', '/root', '/root/dao', '/root/dao/prog', '/usr/lib/python313.zip', '/usr/lib/python3.13', '/usr/lib/python3.13/lib-dynload', '/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages']
2026-03-04 12:07:32 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.02.2
2026-03-04 12:07:32 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 04-03-2026 12:07:32
2026-03-04 12:07:32 debug: Locatie: latitude 52.anoniem longitude: 6.anoniem
2026-03-04 12:07:32 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 04-03-2026 12:07:32 taak: train_ml_predictions
2026-03-04 12:07:32 debug: Connection status Pool size: 5  Connections in pool: 0 Current Overflow: -5 Current Checked out connections: 0 at line 735 in /root/dao/prog/da_base.py
2026-03-04 12:07:32 debug: Starting new HTTP connection (1): 192.168.1.101:8123
2026-03-04 12:07:32 debug: http://192.168.1.101:8123 "GET /api/ HTTP/1.1" 200 34
2026-03-04 12:07:32 debug: Starting new HTTP connection (1): 192.168.1.101:8123
2026-03-04 12:07:32 debug: http://192.168.1.101:8123 "GET /api/config HTTP/1.1" 200 1923

<knip>

2026-03-04 12:07:35 debug: Starting new HTTP connection (1): 192.168.1.101:8123
2026-03-04 12:07:35 debug: http://192.168.1.101:8123 "GET /api/states/minimize%20cost HTTP/1.1" 404 39
2026-03-04 12:07:35 debug: Connection status Pool size: 5  Connections in pool: 1 Current Overflow: -4 Current Checked out connections: 0 at line 219 in /root/dao/prog/da_base.py
2026-03-04 12:07:35 debug: query get sensor data:
 SELECT strftime(?, datetime(t2.start_ts, ?, ?)) AS uur, datetime(t2.start_ts, ?, ?) AS tijd, datetime(t2.start_ts, ?, ?) AS tot, t2.start_ts AS utc, CASE WHEN (t2.state > t1.state) THEN t2.state - t1.state ELSE ? END AS solar_kwh, v1.unit_of_measurement AS dim 
FROM statistics AS t1 JOIN statistics AS t2 ON t2.start_ts = t1.start_ts + ? JOIN statistics_meta AS v1 ON v1.id = t1.metadata_id AND v1.id = t2.metadata_id 
WHERE v1.statistic_id = ? AND t1.state IS NOT NULL AND t2.state IS NOT NULL AND t1.start_ts >= strftime(?, ?, ?) - ? AND t1.start_ts < strftime(?, ?, ?) - ?
2026-03-04 12:07:37 debug: sensordata raw, sensor sensor.zonneplan_one_refurbished_yield_total,
                        uur                tijd                 tot           utc  solar_kwh  dim
tijd                                                                                            
2025-03-10 23:00:00  23:00 2025-03-10 23:00:00 2025-03-10 23:00:00  1.741644e+09      0.000  kWh
2025-03-11 00:00:00  00:00 2025-03-11 00:00:00 2025-03-11 00:00:00  1.741648e+09      0.000  kWh

<knip>

2026-03-04 10:00:00  10:00 2026-03-04 10:00:00 2026-03-04 10:00:00  1.772615e+09      1.900  kWh
2026-03-04 11:00:00  11:00 2026-03-04 11:00:00 2026-03-04 11:00:00  1.772618e+09      2.190  kWh

2026-03-04 12:07:37 info: Starting solar prediction model for pv_woning training...
2026-03-04 12:07:37 info: Loading and processing data...
2026-03-04 12:07:44 debug: Data with all features
                           irradiance  temperature  day_of_week  hour  quarter  month  season  week_nr
datetime                                                                                              
2023-03-03 23:00:00+00:00         0.0          5.4            4    23        1      3       1        9
2023-03-04 00:00:00+00:00         0.0          5.4            5     0        1      3       1        9

<knip>

2026-03-02 22:00:00+00:00         0.0          3.8            0    22        1      3       1       10
2026-03-02 23:00:00+00:00         0.0          5.2            0    23        1      3       1       10
2026-03-04 12:07:44 info: Merging weather and solar data...
2026-03-04 12:07:44 info: Merged dataset: 8570 records
2026-03-04 12:07:44 info: Date range: 2025-03-10 22:00:00+00:00 to 2026-03-02 23:00:00+00:00
2026-03-04 12:07:44 info: Detecting outliers...
2026-03-04 12:07:45 info: Outliers removed: 352 (4.1%)
2026-03-04 12:07:45 debug: Detectted outliers:
                           irradiance  temperature  day_of_week  hour  quarter  month  season  week_nr  solar_kwh
datetime                                                                                                         
2025-03-11 10:00:00+00:00        61.0          7.0            1    10        1      3       1       11       0.16
2025-03-13 10:00:00+00:00        48.0          5.4            3    10        1      3       1       11       0.84

<knip>

2026-03-01 17:00:00+00:00         0.0         11.6            6    17        1      3       1        9       0.02
2026-03-02 16:00:00+00:00        24.0         14.0            0    16        1      3       1       10       1.01
2026-03-02 17:00:00+00:00         0.0          9.6            0    17        1      3       1       10       0.02
2026-03-04 12:07:45 info: Clean dataset: 8218 records
2026-03-04 12:07:45 info: Training samples: 6574
2026-03-04 12:07:45 info: Testing samples: 1644
2026-03-04 12:07:45 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-04 12:07:45 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-04 12:07:45 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}

  • jeroenribbink
  • Registratie: November 2003
  • Laatst online: 04-04 21:42
thewhi schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 12:29:
Het lukt mij niet om het ML model te trainen, krijg telkens een Internal Server Error te pakken en hij stopt telkens op dit punt:
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
2026-03-01 17:00:00+00:00         0.0         11.6            6    17        1      3       1        9       0.02
2026-03-02 16:00:00+00:00        24.0         14.0            0    16        1      3       1       10       1.01
2026-03-02 17:00:00+00:00         0.0          9.6            0    17        1      3       1       10       0.02
2026-03-04 12:07:45 info: Clean dataset: 8218 records
2026-03-04 12:07:45 info: Training samples: 6574
2026-03-04 12:07:45 info: Testing samples: 1644
2026-03-04 12:07:45 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-04 12:07:45 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-04 12:07:45 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
En dit is de verkorte versie van de gehele log. Enig idee wat ik verkeerd doe? of kan het liggen aan de beperkingen van het draaien van de training in een VM op mijn synology?
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
2026-03-04 12:07:32 debug: python pad:['/root/dao/prog', '/root', '/root/dao', '/root/dao/prog', '/usr/lib/python313.zip', '/usr/lib/python3.13', '/usr/lib/python3.13/lib-dynload', '/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages']
2026-03-04 12:07:32 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.02.2
2026-03-04 12:07:32 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 04-03-2026 12:07:32
2026-03-04 12:07:32 debug: Locatie: latitude 52.anoniem longitude: 6.anoniem
2026-03-04 12:07:32 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 04-03-2026 12:07:32 taak: train_ml_predictions
2026-03-04 12:07:32 debug: Connection status Pool size: 5  Connections in pool: 0 Current Overflow: -5 Current Checked out connections: 0 at line 735 in /root/dao/prog/da_base.py
2026-03-04 12:07:32 debug: Starting new HTTP connection (1): 192.168.1.101:8123
2026-03-04 12:07:32 debug: http://192.168.1.101:8123 "GET /api/ HTTP/1.1" 200 34
2026-03-04 12:07:32 debug: Starting new HTTP connection (1): 192.168.1.101:8123
2026-03-04 12:07:32 debug: http://192.168.1.101:8123 "GET /api/config HTTP/1.1" 200 1923

<knip>

2026-03-04 12:07:35 debug: Starting new HTTP connection (1): 192.168.1.101:8123
2026-03-04 12:07:35 debug: http://192.168.1.101:8123 "GET /api/states/minimize%20cost HTTP/1.1" 404 39
2026-03-04 12:07:35 debug: Connection status Pool size: 5  Connections in pool: 1 Current Overflow: -4 Current Checked out connections: 0 at line 219 in /root/dao/prog/da_base.py
2026-03-04 12:07:35 debug: query get sensor data:
 SELECT strftime(?, datetime(t2.start_ts, ?, ?)) AS uur, datetime(t2.start_ts, ?, ?) AS tijd, datetime(t2.start_ts, ?, ?) AS tot, t2.start_ts AS utc, CASE WHEN (t2.state > t1.state) THEN t2.state - t1.state ELSE ? END AS solar_kwh, v1.unit_of_measurement AS dim 
FROM statistics AS t1 JOIN statistics AS t2 ON t2.start_ts = t1.start_ts + ? JOIN statistics_meta AS v1 ON v1.id = t1.metadata_id AND v1.id = t2.metadata_id 
WHERE v1.statistic_id = ? AND t1.state IS NOT NULL AND t2.state IS NOT NULL AND t1.start_ts >= strftime(?, ?, ?) - ? AND t1.start_ts < strftime(?, ?, ?) - ?
2026-03-04 12:07:37 debug: sensordata raw, sensor sensor.zonneplan_one_refurbished_yield_total,
                        uur                tijd                 tot           utc  solar_kwh  dim
tijd                                                                                            
2025-03-10 23:00:00  23:00 2025-03-10 23:00:00 2025-03-10 23:00:00  1.741644e+09      0.000  kWh
2025-03-11 00:00:00  00:00 2025-03-11 00:00:00 2025-03-11 00:00:00  1.741648e+09      0.000  kWh

<knip>

2026-03-04 10:00:00  10:00 2026-03-04 10:00:00 2026-03-04 10:00:00  1.772615e+09      1.900  kWh
2026-03-04 11:00:00  11:00 2026-03-04 11:00:00 2026-03-04 11:00:00  1.772618e+09      2.190  kWh

2026-03-04 12:07:37 info: Starting solar prediction model for pv_woning training...
2026-03-04 12:07:37 info: Loading and processing data...
2026-03-04 12:07:44 debug: Data with all features
                           irradiance  temperature  day_of_week  hour  quarter  month  season  week_nr
datetime                                                                                              
2023-03-03 23:00:00+00:00         0.0          5.4            4    23        1      3       1        9
2023-03-04 00:00:00+00:00         0.0          5.4            5     0        1      3       1        9

<knip>

2026-03-02 22:00:00+00:00         0.0          3.8            0    22        1      3       1       10
2026-03-02 23:00:00+00:00         0.0          5.2            0    23        1      3       1       10
2026-03-04 12:07:44 info: Merging weather and solar data...
2026-03-04 12:07:44 info: Merged dataset: 8570 records
2026-03-04 12:07:44 info: Date range: 2025-03-10 22:00:00+00:00 to 2026-03-02 23:00:00+00:00
2026-03-04 12:07:44 info: Detecting outliers...
2026-03-04 12:07:45 info: Outliers removed: 352 (4.1%)
2026-03-04 12:07:45 debug: Detectted outliers:
                           irradiance  temperature  day_of_week  hour  quarter  month  season  week_nr  solar_kwh
datetime                                                                                                         
2025-03-11 10:00:00+00:00        61.0          7.0            1    10        1      3       1       11       0.16
2025-03-13 10:00:00+00:00        48.0          5.4            3    10        1      3       1       11       0.84

<knip>

2026-03-01 17:00:00+00:00         0.0         11.6            6    17        1      3       1        9       0.02
2026-03-02 16:00:00+00:00        24.0         14.0            0    16        1      3       1       10       1.01
2026-03-02 17:00:00+00:00         0.0          9.6            0    17        1      3       1       10       0.02
2026-03-04 12:07:45 info: Clean dataset: 8218 records
2026-03-04 12:07:45 info: Training samples: 6574
2026-03-04 12:07:45 info: Testing samples: 1644
2026-03-04 12:07:45 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-04 12:07:45 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-04 12:07:45 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
Bij mij duurde dit de allereerst keer zo'n 12-13 minuten. ik heb een docker container draaien vanuit de Addon van Home Assistant en heb daar verbinding mee gemaakt op de console. ik heb in de gunicorn.config de timeout naar een zeer hoog getal gezet, 1000 dacht ik. daarna het process van gunicorn gestopt en handmatig het command uit de repository gepakt om hem te draaien. vervolgens weer het train commando draaien.

Nu hij al eens getraind is, duurt het veel minder lang bij mij en kan ik met de standaard 120 (seconden) uit.

  • pimNH
  • Registratie: Mei 2011
  • Laatst online: 06-04 22:22
Mirabis schreef op dinsdag 3 maart 2026 @ 15:26:
Heeft er iemand toevallig ook een Marstek (of meerdere) in "tevreden" gebruik i.c.m. DAO? Ik merk dat ik de laatste tijd minder tijd heb om te debuggen en mijn oplossing doet nog altijd niet wat ik wil. Kan nu op afstand al zien dat het weer koos voor opladen op minimum niveau (500W) i.p.v. korte tijd hoger vermogen met betere efficientie. Ik zal vanavond even in de logs duiken maar dacht ik vraag het alvast.
Ik heb er vandaag een besteld, voor 1 april hoop ik het werkend te hebben want dan gaat mijn dynamisch contract in. Ik houd je op de hoogte!
Ferrox1 schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 11:39:
[...]

Ik heb hetzelfde probleem de laatste tijd met 2026.02.02. Ik kan alleen niet pinpointen waar dit nou in zit. Gisteren meteo data opgehaald en toen rekende hij wel uit. Maar na die handmatige keer rekenen deed hij het niet automatisch meer. Ik heb niets gewijzigd in de config, maar het gaat al even fout zie ik.

Edit: Met ophalen haalt hij vandaag niet op. Gisteren wel (3-3). Vreemd.... (aanvraag was 2026-4-3 t/m 2026-4-5
Edit2: Als ik 2026-4-4 t/m 2026-4-5 doe, haalt hij het wel op. En berekenen werkt dan wel. vaag dit...
@rescla en @Ferrox1
Als je switcht tussen interval 15min en 1hour moet je de prijzen ophalen met interval setting 15min.
Het gaat fout als je prijzen ophaalt met interval 1hour en dan met interval 15min gaat rekenen andersom gaat wel goed.
Als je de prijzen hebt opgehaald met interval 1hour en je wilt toch met 15min rekenen dan moet je de prijzen van vandaag en morgen geforceerd opnieuw ophalen met interval 15min en de de datum van vandaag en morgen invullen (nordpool doet maar 1 dag per keer).

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


  • PcFer
  • Registratie: September 2002
  • Laatst online: 06-04 22:47
Ook ik heb dit mooie stukje software ontdekt en ben inmiddels een weekje aan het spelen. Het was eenvoudig aan de praat te krijgen en eigenlijk direct de resultaten die je verwacht. Echt super gedaan! _/-\o_

Ik ben alle mogelijkheden nog aan het ontdekken en ben nu bezig om de EV in te regelen. Zijn er mensen die de "entity max amperage" actief gebruiken? Ik weet niet of ik het verkeerd gebruik of dat het een bug is, maar deze instelling heeft bij mij geen invloed op de planning:
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
"electric vehicle": [
    {
      "name": "BMW IX1",
      "capacity": 65,
      "entity position": "input_select.dao_ev_location",
      "entity actual level": "sensor.bmw_soc",
      "entity plugged in": "input_boolean.ev_plugged_in",
      "entity max amperage": "input_number.dao_ev_current_limit",
      "charge stages" : [
        {"ampere": 0, "efficiency": 0.00},
        {"ampere": 6, "efficiency": 1},
        {"ampere": 8, "efficiency": 1},
        {"ampere": 10, "efficiency": 1},
        {"ampere": 12, "efficiency": 1},
        {"ampere": 14, "efficiency": 1},
        {"ampere": 16, "efficiency": 1}
      ],
      "charge three phase": "true",
      "charge scheduler": {
        "entity set level": "input_number.dao_ev_soc_target",
        "level margin": 5,
        "entity ready datetime": "input_datetime.dao_ev_charge_deadline"
    },
      "entity set charging ampere": "input_number.dao_ev_set_charging_current",
      "charge switch": "input_boolean.dao_ev_charging",
      "entity instant start": "input_boolean.dao_ev_instant_charging",
      "entity instant level": "input_number.dao_ev_instant_soc_target"
    }
   ],
Afbeeldingslocatie: https://tweakers.net/i/OjHJJQ8ZjnJ2dsj_2m507GOxPjg=/800x/filters:strip_exif()/f/image/tcZTkhDV9QRJIuAJZghEEaWn.png?f=fotoalbum_large

De "input_number.dao_ev_current_limit" heeft in home-assistant een waarde van 6A. Ik heb ook geprobeerd om een fixed waarde in de config op te nemen, maar maakt wel verschil. Ik zou verwachten dat het laadvermogen naar beneden gaat, eenzelfde effect wat je krijgt als je onder "charge stages" een waarde van 6A zou hebben.

Wat zie ik over het hoofd?
bvdnoort schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 09:00:
@KC27

Hi, allereerst bedankt voor deze geweldige tool!

Ik gebruik de API van DAO om de prognose en prediction data te kunnen tonen in Apexcharts.
[Afbeelding]

Pricing, SOC en Base data zijn allemaal per 15min beschikbaar, maar enkel de 'Batt in historie' en 'Batt out prognose' data zijn enkel per uur beschikbaar. Waardoor ik geen gebruik kan maken van dezelfde soort staafgrafieken als voor de pricing en ook het detailniveau minder is dan ik zou willen.

[Afbeelding]

Klopt het dat dit via de API enkel per uur uit te lezen is?
En zo ja, is dit wel per 15min beschikbaar te maken?
Ziet er erg mooi uit! Mijn complimenten _/-\o_
Het staat wel om mijn "to do" lijst, maar is moeilijker dan het lijkt.
De data die getoond worden in de API worden op dezelfde wijze berekend als de data in reports\grid en report\balans.
De geschiedenis van die data staan in de database van HA en de meterstanden daarvan worden maar eens per uur opgeslagen.
Er is ook een short-term tabel maar die werkt weer anders. Dus ik moet nog flink wat omzetten.
De prognose data staan in een tabel in de DAO database. Als je daarmee tevreden bent kan ik dat waarschijnlijk sneller maken met als extra parameter "prognose=1".
Alle data in deze tabel uit de kwartier (of uur)-berekening worden opgeslagen in de prognose tabel:
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2026-03-04 19:45:07 info: Berekende prognoses: 
   uur  bat_in  bat_out   cons   prod   base   boil     wp     ev  pv_ac   cost  profit  b_tem   mach
 19:45    0.00     1.01   0.00   0.88   0.08   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.29  50.98   0.00
 20:00    0.00     1.04   0.00   0.91   0.07   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.31  50.85   0.00
 20:15    0.00     0.60   0.00   0.47   0.07   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.15  50.73   0.00
 20:30    0.00     0.12   0.00   0.00   0.07   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.00  50.60   0.00
 20:45    0.00     0.12   0.00   0.00   0.07   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.00  50.48   0.00
 21:00    0.00     0.30   0.00   0.18   0.06   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.05  50.35   0.00
 21:15    0.00     0.12   0.00   0.00   0.06   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.00  50.22   0.00
 21:30    0.00     0.00   0.14   0.00   0.06   0.00   0.08   0.00   0.00   0.04   -0.00  50.10   0.00
 21:45    0.00     0.00   0.13   0.00   0.06   0.00   0.08   0.00   0.00   0.04   -0.00  49.98   0.00
......
Is dat iets?

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


  • Ferrox1
  • Registratie: Augustus 2008
  • Laatst online: 08:00
KC27 schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 17:22:
[...]

@rescla en @Ferrox1
Als je switcht tussen interval 15min en 1hour moet je de prijzen ophalen met interval setting 15min.
Het gaat fout als je prijzen ophaalt met interval 1hour en dan met interval 15min gaat rekenen andersom gaat wel goed.
Als je de prijzen hebt opgehaald met interval 1hour en je wilt toch met 15min rekenen dan moet je de prijzen van vandaag en morgen geforceerd opnieuw ophalen met interval 15min en de de datum van vandaag en morgen invullen (nordpool doet maar 1 dag per keer).
Dat is het hem nou net, hij staat al die tijd al op 15 minuten. Ik heb daar geen wijziging in gedaan. Maar sinds deze acties loopt hij weer goed door. Dus ik kan helaas mijn vinger er niet achter krijgen wat nu de oorzaak is.

  • Mirabis
  • Registratie: Juli 2013
  • Niet online
Hi @KC27 hierbij een aantal issues waar ik de afgelopen dagen tegen aan loop met 2026.03.0.rc3 & rc4:

1. ml_prediction werkt sinds een paar releases voor mij niet meer.
Heb niet echt iets aan de instellingen veranderd dus weet niet wat de oorzaak is. Het kan een update van HomeAssistant zijn of een ongelukkige samenloop van omstandigheden.
Debug log: https://pastebin.com/M69m3tpv
ML modellen trainen log onderstaand:
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
2026-03-04 21:26:09 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.03.0.rc4
2026-03-04 21:26:09 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 04-03-2026 21:26:09
2026-03-04 21:26:09 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 04-03-2026 21:26:09 taak: train_ml_predictions
2026-03-04 21:26:09 info: KNMI-weerstation: 269 LELYSTAD
2026-03-04 21:26:09 info: Er zijn knmi-data aanwezig vanaf 2023-01-04 01:00:00 tot 2026-03-03 00:00:00
2026-03-04 21:26:09 info: Er zijn data van het KNMI binnengekomen vanaf 2026-03-02 00:00:00+01:00 tot en met 2026-03-02 23:00:00+01:00
2026-03-04 21:27:16 info: Starting solar prediction model for Growatt training...
2026-03-04 21:27:16 info: Loading and processing data...
2026-03-04 21:27:17 info: Merging weather and solar data...
2026-03-04 21:27:17 info: Merged dataset: 26280 records
2026-03-04 21:27:17 info: Date range: 2023-03-04 00:00:00+00:00 to 2026-03-02 23:00:00+00:00
2026-03-04 21:27:17 info: Detecting outliers...
2026-03-04 21:27:17 info: Outliers removed: 369 (1.4%)
2026-03-04 21:27:17 info: Clean dataset: 25911 records
2026-03-04 21:27:17 info: Training samples: 20728
2026-03-04 21:27:17 info: Testing samples: 5183
2026-03-04 21:27:17 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-04 21:27:17 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-04 21:27:17 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-04 21:27:24 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-04 21:27:24 info: Training final model...
2026-03-04 21:27:24 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.8}
2026-03-04 21:27:24 info: Model training van Growatt complete
2026-03-04 21:27:24 info: Model saved to: ../data/prediction/models/Growatt.pkl
2026-03-04 21:27:24 info: Training MAE: 0.0000 kWh
2026-03-04 21:27:24 info: Testing MAE: 0.1896 kWh
2026-03-04 21:27:24 info: Training R²: 1.0000
2026-03-04 21:27:24 info: Testing R²: -0.1457
2026-03-04 21:27:24 info: Sorted features:
2026-03-04 21:27:24 info:   1. temperature: 0.000
2026-03-04 21:27:24 info:   2. irradiance: 0.000
2026-03-04 21:27:24 info:   3. day_of_week: 0.000
2026-03-04 21:27:24 info:   4. hour: 0.000
2026-03-04 21:27:24 info:   5. quarter: 0.000
2026-03-04 21:27:24 info:   6. month: 0.000
2026-03-04 21:27:24 info:   7. season: 0.000
2026-03-04 21:27:24 info:   8. week_nr: 0.000
Visueel is er ook geen "opwek" meer met ml_prediction aan. Schakel ik het uit en berekening opnieuw dan zie ik wel weer "groen" voor opwek. Is niet alleen voor vandaag maar ook als ik met de pijltjes dagen terug ga.
Afbeeldingslocatie: https://tweakers.net/i/fAYm-YMES7Q8MIoN4FuXHJJZPmY=/800x/filters:strip_exif()/f/image/fK2ivW9a8bs7WlwNZYTkgSGY.png?f=fotoalbum_large
2. 99% naar 100% kiest verkeerde power stage (en efficientie).
Bij gebruik van de nieuwe ' reduced power at high soc' optie met de volgende configuratie:
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
"minimum power": 500,
  "reduce_power_high_soc": [
        {
          "soc": 99,
          "power": 1200
        },
        {
          "soc": 100,
          "power": 1200
        }
      ],
....
  "charge stages": [
        {
          "efficiency": 1,
          "power": 0
        },
        {
          "efficiency": 0.8273,
          "power": 500
        },
        {
          "efficiency": 0.8576,
          "power": 600
        },
        {
          "efficiency": 0.9041,
          "power": 900
        },
        {
          "efficiency": 0.9197,
          "power": 1100
        },
        {
          "efficiency": 0.9298,
          "power": 1300
        },
Kiest het er als nog voor om met het 'minimum' een korte tijd te laden ipv 1200 (wat max is voor het huidige soc percentage. Dit gebeurt ook wanneer bij 96% bijv. als we nog niet bij reduced power aankomen. Het verkiest volladen op min power over de mogelijk hogere en betere power en efficiency combinaties voor een korter tijdsbestek. Het doet namelijk:
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
...
2026-03-04 14:00:00 info: Reduced power applied during charging at high soc, between 98% and 99% power is reduced from 2400W until 1200W
2026-03-04 14:00:00 info: No reduced power applied during charging at high soc
2026-03-04 14:00:00 info: Startwaarde SoC Marstek: 96.0%
...
2026-03-04 14:00:01 info: Netto vermogen naar(+)/uit(-) omvormer Marstek: 500 W tot: 2026-03-04 14:29
2026-03-04 14:00:01 info: Balanceren: False tot: 2026-03-04 14:29
...
2026-03-04 14:00:01 info: Waarde SoC na eerste uur: 100.0%
Volledige log hiervan is terug te vinden op: https://pastebin.com/51ecN07c. Als workaround heb ik minimum power voor nu op 1200W gezet.

3. fout dao.webserver.app MainThread : Exception on /api/report/da/vandaag_en_morgen [GET]
Volledige log: https://pastebin.com/miZDJjG9 . Onderstaand een snippet.
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
hassapi.exceptions.BadRequest: 400 status code returned from http://172.31.20.108:8123/api/services/input_datetime/set_datetime
2026-03-04 21:19:09,980 fout dao.webserver.app MainThread : Exception on /api/report/soc/vandaag_en_morgen [GET]
Traceback (most recent call last):
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/flask/app.py", line 1511, in wsgi_app
    response = self.full_dispatch_request()
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/flask/app.py", line 919, in full_dispatch_request
    rv = self.handle_user_exception(e)
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/flask/app.py", line 917, in full_dispatch_request
    rv = self.dispatch_request()
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/flask/app.py", line 902, in dispatch_request
    return self.ensure_sync(self.view_functions[rule.endpoint])(**view_args)  # type: ignore[no-any-return]
           ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/webserver/app/routes.py", line 754, in api_report
    report = Report(app_datapath + "/options.json")
  File "/root/dao/prog/da_report.py", line 37, in __init__
    super().__init__(file_name=file_name)
    ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 217, in __init__
    self.set_last_activity()
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 322, in set_last_activity
    self.call_service(
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~^
        "set_datetime",
        ^^^^^^^^^^^^^^^
        entity_id=self.last_activity_entity,
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
        datetime=datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
    )
    ^
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/hassapi/client/services.py", line 28, in call_service
    self._post(
    ~~~~~~~~~~^
        endpoint=f"/services/{domain}/{service}",
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
        entity_id=entity_id,
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
        **kwargs,  # type: ignore
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
    )
    ^
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/hassapi/client/base.py", line 68, in _post
    return self._process_response(
           ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
        requests.post(
        ^^^^^^^^^^^^^^
    ...<5 lines>...
        )
        ^
    )
    ^
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/hassapi/client/base.py", line 90, in _process_response
    self._raise_error(response.status_code, response.url)
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/hassapi/client/base.py", line 95, in _raise_error
    raise error(f"{status_code} status code returned from {url}",)  # type: ignore
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
hassapi.exceptions.BadRequest: 400 status code returned from http://172.31.20.108:8123/api/services/input_datetime/set_datetime

1x Venus-E v153 +LilyGo HA, CT003 V117 | 5040Wp ZO + 4200Wp NW | Zonneplan, 3x25A, Easee Charge Lite | EV 98kWh

Mirabis schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 21:41:
Hi @KC27 hierbij een aantal issues waar ik de afgelopen dagen tegen aan loop met 2026.03.0.rc3 & rc4:

1. ml_prediction werkt sinds een paar releases voor mij niet meer.
Heb niet echt iets aan de instellingen veranderd dus weet niet wat de oorzaak is. Het kan een update van HomeAssistant zijn of een ongelukkige samenloop van omstandigheden.


[...]

Visueel is er ook geen "opwek" meer met ml_prediction aan. Schakel ik het uit en berekening opnieuw dan zie ik wel weer "groen" voor opwek. Is niet alleen voor vandaag maar ook als ik met de pijltjes dagen terug ga.

[...]
Als je een omvormer hebt die 's nachts geen data ophoest en de eerste data veel later zijn dan 1 maart 2023 dan gaat het fout met versie 2026.03.0.rc3 en 2026.03.0.rc4, omdat hij dan null-waarden invult tussen 1 maart 2023 en de eerste data. Dat wordt in de eerstvolgende testversie gerepareerd.
Misschien tot die tijd ml_prediction op false zetten?
2. 99% naar 100% kiest verkeerde power stage (en efficientie).
Bij gebruik van de nieuwe ' reduced power at high soc' optie met de volgende configuratie:

[...]

Kiest het er als nog voor om met het 'minimum' een korte tijd te laden ipv 1200 (wat max is voor het huidige soc percentage. Dit gebeurt ook wanneer bij 96% bijv. als we nog niet bij reduced power aankomen. Het verkiest volladen op min power over de mogelijk hogere en betere power en efficiency combinaties voor een korter tijdsbestek. Het doet namelijk:
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
...
2026-03-04 14:00:00 info: Reduced power applied during charging at high soc, between 98% and 99% power is reduced from 2400W until 1200W
2026-03-04 14:00:00 info: No reduced power applied during charging at high soc
2026-03-04 14:00:00 info: Startwaarde SoC Marstek: 96.0%
...
2026-03-04 14:00:01 info: Netto vermogen naar(+)/uit(-) omvormer Marstek: 500 W tot: 2026-03-04 14:29
2026-03-04 14:00:01 info: Balanceren: False tot: 2026-03-04 14:29
...
2026-03-04 14:00:01 info: Waarde SoC na eerste uur: 100.0%
Volledige log hiervan is terug te vinden op: https://pastebin.com/51ecN07c. Als workaround heb ik minimum power voor nu op 1200W gezet.
Jij hebt de instelling verkeerd gekozen.
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
"reduce_power_high_soc": [
        {
          "soc": 99,
          "power": 1200
        },
        {
          "soc": 100,
          "power": 1200
        }
      ],
Dit geeft een vlakke lijn die het vermogen over alle soc-waarden (van 0 tot 100%) beperkt tot 1200W.
Het werkt alleen goed als je(bij "reduce_power_high_soc") een helling creëert waarbij de power bij een hogere soc lager is dan de power bij een lagere soc.
In jouw geval zou ik voor zoiets kiezen:
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
"reduce_power_high_soc": [
        {
          "soc": 99,
          "power": 1200
        },
        {
          "soc": 100,
          "power": 1000
        }
      ],
3. fout dao.webserver.app MainThread : Exception on /api/report/da/vandaag_en_morgen [GET]
Volledige log: https://pastebin.com/miZDJjG9 . Onderstaand een snippet.

[...]
Dit gaat fout omdat DAO probeert een datum/tijd in de "last activity entity" van de notifications te schrijven, maar DAO krijgt op dat moment geen contact met HA.
Is dit eenmalig (tijdens update of herstart?), zo niet dan moeten we daar dieper naar graven.

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

Er is een nieuwe testversie: 2026.03.0.rc5
Dit staat in de changelog:
New features
  • Add Fast Forward and Fast Reverse to web interface Home page (PR from @tomvandepoel3 )
  • Improve error handling. Got "could not convert string to float: unavailable" exception without a reference to the problem HA entity. This change should help locate and fix such issues.
  • All used data of the ml-training are output in debug-level of logging (take care: much data!!)
Fixes
  • Corrected logging when there are no data in wp-sensor(s)
  • Fixed error when retrieving wp-data (reported by @rescla )
  • Fix error only supply zero's for missing sensor data of the solar inverter after the first record.

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


  • bartzzz
  • Registratie: December 2009
  • Laatst online: 07:11
Ik heb nog een vraag.
Als ik kijk naar deze grafieken dan zie ik dat hij vanmiddag de batterij gaat opladen met het net.
Maar ik zie ook dat DAO eigenlijk ook al weet dat er daarna nog PV-productie over is.
En deze wil ik liever in de batterij opslaan dan stroom te kopen van het net.
Nu gaat mijn batterij zelfstandig al bij een export aan PV de stroom opslaan in de batterij.
Dus eigenlijk zou ik willen dat DAO de verwachte PV opbrengst in mindering brengt op het gene wat hij gaat laden van het net.

Misschien het wat veel gevraagd, of wordt er al aan gewerkt.

Afbeeldingslocatie: https://tweakers.net/i/N-PQ8v9bTVYSEvW8_FvdHM5X638=/fit-in/4920x3264/filters:max_bytes(3145728):no_upscale():strip_icc():strip_exif()/f/image/ogoWN5xIQJQJdR82sE7Qn77Y.jpg?f=user_large

  • Impossibl3
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 18:19
@bartzzz heb je optimize cost aan staan?

Dan is het in jouw config namelijk voordeliger om in te kopen en je pv te verkopen dan zelf op te slaan in de accu.

PV 5.590 Wp Enphase, 2.700 Wp Growatt - Easee laadpaal - Itho Amber 95 WP


  • Mirabis
  • Registratie: Juli 2013
  • Niet online
bartzzz schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 08:02:
Ik heb nog een vraag.
Als ik kijk naar deze grafieken dan zie ik dat hij vanmiddag de batterij gaat opladen met het net.
Maar ik zie ook dat DAO eigenlijk ook al weet dat er daarna nog PV-productie over is.
En deze wil ik liever in de batterij opslaan dan stroom te kopen van het net.
Nu gaat mijn batterij zelfstandig al bij een export aan PV de stroom opslaan in de batterij.
Dus eigenlijk zou ik willen dat DAO de verwachte PV opbrengst in mindering brengt op het gene wat hij gaat laden van het net.

Misschien het wat veel gevraagd, of wordt er al aan gewerkt.

[Afbeelding]
Dit ligt aan je gekozen strategie. Minimize 'costs' zal kijken naar wat financieel voordeliger is. Die twee uren voor c.a. 13.41 cent vol opladen komt goedkoper uit dan de latere uren opladen waar het 17.69, 23.40 of 28,83 cent kost. Voor illustratie even de zonneplan prijzen gepakt. Wil je de focus leggen op je eigen consumptie (en bijv geen dynamisch contract hebben) dan kan je strategie beter op 'minimize consumption' instellen.

Maar goed, ik zie ook 9.08 EUR winst staan voor 1 dag? Lijkt mij dat er iets in je config nog niet goed staat of een erg grote accu?

[ Voor 4% gewijzigd door Mirabis op 05-03-2026 08:25 ]

1x Venus-E v153 +LilyGo HA, CT003 V117 | 5040Wp ZO + 4200Wp NW | Zonneplan, 3x25A, Easee Charge Lite | EV 98kWh


  • thewhi
  • Registratie: April 2021
  • Laatst online: 12:20
jeroenribbink schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 12:34:
[...]


Bij mij duurde dit de allereerst keer zo'n 12-13 minuten. ik heb een docker container draaien vanuit de Addon van Home Assistant en heb daar verbinding mee gemaakt op de console. ik heb in de gunicorn.config de timeout naar een zeer hoog getal gezet, 1000 dacht ik. daarna het process van gunicorn gestopt en handmatig het command uit de repository gepakt om hem te draaien. vervolgens weer het train commando draaien.

Nu hij al eens getraind is, duurt het veel minder lang bij mij en kan ik met de standaard 120 (seconden) uit.
Het lijkt inderdaad inderdaad het gevolg van een timeout.
Ik heb even lopen zoeken, maar weet jij waar ik deze gunicorn.config kan lokaliseren?
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
2026-03-05 09:08:09 +0100] [10] [CRITICAL] WORKER TIMEOUT (pid:3352)
[2026-03-05 09:08:09 +0100] [3352] [ERROR] Error handling request /
Traceback (most recent call last):
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/gunicorn/workers/sync.py", line 142, in handle
    self.handle_request(listener, req, client, addr)
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/gunicorn/workers/sync.py", line 185, in handle_request
    respiter = self.wsgi(environ, resp.start_response)
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/flask/app.py", line 1536, in __call__
    return self.wsgi_app(environ, start_response)
           ~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/flask/app.py", line 1511, in wsgi_app
    response = self.full_dispatch_request()
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/flask/app.py", line 917, in full_dispatch_request
    rv = self.dispatch_request()
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/flask/app.py", line 902, in dispatch_request
    return self.ensure_sync(self.view_functions[rule.endpoint])(**view_args)  # type: ignore[no-any-return]
           ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/webserver/app/routes.py", line 297, in menu
    return run_process()
  File "/root/dao/webserver/app/routes.py", line 431, in run_process
    proc = run(cmd, stdout=PIPE, stderr=PIPE)
  File "/usr/lib/python3.13/subprocess.py", line 556, in run
    stdout, stderr = process.communicate(input, timeout=timeout)
                     ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/usr/lib/python3.13/subprocess.py", line 1222, in communicate
    stdout, stderr = self._communicate(input, endtime, timeout)
                     ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/usr/lib/python3.13/subprocess.py", line 2128, in _communicate
    ready = selector.select(timeout)
  File "/usr/lib/python3.13/selectors.py", line 398, in select
    fd_event_list = self._selector.poll(timeout)
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.13/site-packages/gunicorn/workers/base.py", line 198, in handle_abort
    sys.exit(1)
    ~~~~~~~~^^^
SystemExit: 1
[2026-03-05 09:08:09 +0100] [3352] [INFO] Worker exiting (pid: 3352)
[2026-03-05 09:08:10 +0100] [10] [ERROR] Worker (pid:3352) was sent SIGKILL! Perhaps out of memory?
[2026-03-05 09:08:10 +0100] [3364] [INFO] Booting worker with pid: 3364

  • rescla
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 18:26
KC27 schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 00:10:
Er is een nieuwe testversie: 2026.03.0.rc5
Dit staat in de changelog:
New features
  • Add Fast Forward and Fast Reverse to web interface Home page (PR from @tomvandepoel3 )
  • Improve error handling. Got "could not convert string to float: unavailable" exception without a reference to the problem HA entity. This change should help locate and fix such issues.
  • All used data of the ml-training are output in debug-level of logging (take care: much data!!)
Fixes
  • Corrected logging when there are no data in wp-sensor(s)
  • Fixed error when retrieving wp-data (reported by @rescla )
  • Fix error only supply zero's for missing sensor data of the solar inverter after the first record.
Ik krijg nu deze fout:
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
2026-03-05 09:30:34 info: Warmtepomp met power-regeling/stooklijnverschuiving wordt ingepland.
2026-03-05 09:30:34 info: Maximaal warmteproducerend vermogen: 5.0 kW
2026-03-05 09:30:34 info: Minimaal warmteproducerend vermogen: 1.5975 kW
2026-03-05 09:30:34 info: Aantal beschikbare uren: 12.00
2026-03-05 09:30:34 info: Maximaal te produceren hoeveelheid warmte: 57.5 kWh
2026-03-05 09:30:34 info: Minimaal te produceren hoeveelheid warmte: 18.4 kWh
2026-03-05 09:30:34 info: Aantal in te plannen uren: 0.0
2026-03-05 09:30:34 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering
Traceback (most recent call last):
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 739, in run_task_function
    getattr(self, run_task["function"])()
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 575, in calc_optimum_met_debug
    dacalc.calc_optimum()
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
  File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 2394, in calc_optimum
    else report.get_heatpump_run_hours(entity_heat_produced)
         ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/prog/da_report.py", line 3210, in get_heatpump_run_hours
    sensor_data = self.get_sensor_sum(
        sensor_list=[entity], vanaf=vanaf, tot=now, col_name="hp"
    )
  File "/root/dao/prog/da_report.py", line 1329, in get_sensor_sum
    df = self.get_sensor_data(sensor, vanaf, tot, col_name)
  File "/root/dao/prog/da_report.py", line 1107, in get_sensor_data
    border = max(border, vanaf)
TypeError: '>' not supported between instances of 'datetime.datetime' and 'NoneType'
Traceback (most recent call last):
  File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 4842, in <module>
    main()
    ~~~~^^
  File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 4813, in main
    da_calc.run_task_function("calc_optimum_met_debug")
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 739, in run_task_function
    getattr(self, run_task["function"])()
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 575, in calc_optimum_met_debug
    dacalc.calc_optimum()
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
  File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 2394, in calc_optimum
    else report.get_heatpump_run_hours(entity_heat_produced)
         ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/prog/da_report.py", line 3210, in get_heatpump_run_hours
    sensor_data = self.get_sensor_sum(
        sensor_list=[entity], vanaf=vanaf, tot=now, col_name="hp"
    )
  File "/root/dao/prog/da_report.py", line 1329, in get_sensor_sum
    df = self.get_sensor_data(sensor, vanaf, tot, col_name)
  File "/root/dao/prog/da_report.py", line 1107, in get_sensor_data
    border = max(border, vanaf)
TypeError: '>' not supported between instances of 'datetime.datetime' and 'NoneType'

  • rescla
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 18:26
KC27 schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 17:22:
[...]

@rescla en @Ferrox1
Als je switcht tussen interval 15min en 1hour moet je de prijzen ophalen met interval setting 15min.
Het gaat fout als je prijzen ophaalt met interval 1hour en dan met interval 15min gaat rekenen andersom gaat wel goed.
Als je de prijzen hebt opgehaald met interval 1hour en je wilt toch met 15min rekenen dan moet je de prijzen van vandaag en morgen geforceerd opnieuw ophalen met interval 15min en de de datum van vandaag en morgen invullen (nordpool doet maar 1 dag per keer).
Heb ik gedaan. Ik heb met nordpool geprobeerd, met 2x 1 dag, Entsoe geprobeerd, de values tabel leeggemikt, opnieuw opgehaald, ik blijf dezelfde fout krijgen. Zoals gezegd, de database tabel bevat wel 96 regels per dag nadat de prijzen zijn opgehaald, dat lijkt allemaal ok, maar toch geeft hij die fout.

Als ik tijd heb kan ik wel even kijken of ik DAO lokaal kan draaien, dat debugt wat makkelijker.
thewhi schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 09:26:
[...]


Het lijkt inderdaad inderdaad het gevolg van een timeout.
Ik heb even lopen zoeken, maar weet jij waar ik deze gunicorn.config kan lokaliseren?


[...]
Je kunt die time-out veel makkelijker omzeilen door de eerste ml-berekening via de scheduler (evt tijdelijk) in te plannen.

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

rescla schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 09:31:
[...]

Ik krijg nu deze fout:


[...]
Ik heb de oorzaak van deze fout gevonden. Wordt gefixed in de volgende versie.
Ik denk toch dat er nog geen data zijn in de opgegeven entity bij "entity hp heat produced".

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


  • rescla
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 18:26
KC27 schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 10:21:
[...]

Ik heb de oorzaak van deze fout gevonden. Wordt gefixed in de volgende versie.
Ik denk toch dat er nog geen data zijn in de opgegeven entity bij "entity hp heat produced".
Dat is het denk ik ook. Ik had eerst de entity aan de recorder toegevoegd, maar dat werkte niet. Dus ik heb er nu een template sensor tussen gezet, als ik die gebruik werkt het op zowel de test als de laatste release.
code:
1
2
3
4
5
6
7
2026-03-05 11:41:44 info: Gewogen graaddagen vandaag: 8.3 K.day
2026-03-05 11:41:44 info: Gewogen graaddagen totaal: 8.3 K.day
2026-03-05 11:41:44 info: Degree days factor: 1.0 kWh/K.day
2026-03-05 11:41:44 info: Totaal benodigde warmte: 8.3 kWh
2026-03-05 11:41:44 info: Reeds geproduceerde warmte: 26.3 kWh
2026-03-05 11:41:44 info: Nog benodigde warmte: 0.0 kWh
2026-03-05 11:41:44 info: Geen warmte nodig: warmtepomp wordt niet ingepland

  • tomvandepoel3
  • Registratie: Januari 2026
  • Laatst online: 16:39
KC27 schreef op donderdag 19 februari 2026 @ 00:13:
Er is een testversie gepubliceerd: 2026.02.2.rc3
Dit staat er in de changelog:
  • Fixed error in reports and api with interval "vandaag en morgen"
  • Made boiler cooling_rate flex setting (feature request by @tomvandepoel3 )
  • Fixed negative predictions pv_dc (reported by @Dogooder )
Ik hoor graag jullie bevindingen.
De cooling_rate flex setting lijkt helaas nog niet goed te werken. Het resultaat is altijd 0.5 (de default waarde) ongeacht welke waarde er ingevuld wordt in de HA entity:
"entity cooling rate": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_cooling_rate",
Ik denk dat ik wel kan zien wat er fout gaat maar omdat ik nog niet zo diep in de code zit lijkt het me toch beter om dit aan de expert over te laten.

  • wmc
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 15:06

wmc

Ik observeer nog wat vreemd gedrag met de aan/uit warmtepomp. Hij houdt zich niet aan de minimale run time van 2 uur. In mijn geval wordt hij gepland om om 9.45u aan te gaan:
Afbeeldingslocatie: https://tweakers.net/i/euBbTJ4z7YM2CNii02vpAx8RH3I=/fit-in/4000x4000/filters:no_upscale():strip_exif()/f/image/lHNqgrZepKnJnQm14c1IIjQf.png?f=user_large

Vervolgens wordt hij om 10u weer uit gezet, om om 10.15u weer aan te gaan:
Afbeeldingslocatie: https://tweakers.net/i/_VRiupPF0LWPyvZwFoP39MFnCOI=/fit-in/4000x4000/filters:no_upscale():strip_exif()/f/image/WTNMXvr6w7AwXo3aEb1f6UQS.png?f=user_large
Afbeeldingslocatie: https://tweakers.net/i/KcTzN2pow0_x0k7i3unfaCHt-Kc=/fit-in/4000x4000/filters:no_upscale():strip_exif()/f/image/qmIPqSuOrkgkKu1zIGZkEOIN.png?f=user_large

  • bvdnoort
  • Registratie: Juli 2010
  • Laatst online: 28-03 19:15
KC27 schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 19:56:
[...]

De prognose data staan in een tabel in de DAO database. Als je daarmee tevreden bent kan ik dat waarschijnlijk sneller maken met als extra parameter "prognose=1".
Alle data in deze tabel uit de kwartier (of uur)-berekening worden opgeslagen in de prognose tabel:
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2026-03-04 19:45:07 info: Berekende prognoses: 
   uur  bat_in  bat_out   cons   prod   base   boil     wp     ev  pv_ac   cost  profit  b_tem   mach
 19:45    0.00     1.01   0.00   0.88   0.08   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.29  50.98   0.00
 20:00    0.00     1.04   0.00   0.91   0.07   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.31  50.85   0.00
 20:15    0.00     0.60   0.00   0.47   0.07   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.15  50.73   0.00
 20:30    0.00     0.12   0.00   0.00   0.07   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.00  50.60   0.00
 20:45    0.00     0.12   0.00   0.00   0.07   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.00  50.48   0.00
 21:00    0.00     0.30   0.00   0.18   0.06   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.05  50.35   0.00
 21:15    0.00     0.12   0.00   0.00   0.06   0.00   0.06   0.00   0.00   0.00   -0.00  50.22   0.00
 21:30    0.00     0.00   0.14   0.00   0.06   0.00   0.08   0.00   0.00   0.04   -0.00  50.10   0.00
 21:45    0.00     0.00   0.13   0.00   0.06   0.00   0.08   0.00   0.00   0.04   -0.00  49.98   0.00
......
Is dat iets?
Dat zou zeker helpen! Daarmee kan ik voor de prognose de boel plotten inderdaad.

Dank!

  • thewhi
  • Registratie: April 2021
  • Laatst online: 12:20
KC27 schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 09:58:
[...]

Je kunt die time-out veel makkelijker omzeilen door de eerste ml-berekening via de scheduler (evt tijdelijk) in te plannen.
Works like a charm! Thanks!

  • DaBit
  • Registratie: Januari 2000
  • Laatst online: 09:01
@KC27 :

Zelfde 3 arrays.
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
2026.03.0.rc5                   2026.03.0.rc4                   Ouder, voor nullenaanvullen

Model saved to: ../data/prediction/models/Growatt.pkl
Training MAE: 0.1274 kWh        Training MAE: 0.2127 kWh        Training MAE: 0.1277 kWh
Testing MAE: 0.0902 kWh         Testing MAE: 0.1886 kWh         Testing MAE: 0.0915 kWh
Training R²: 0.9574             Training R²: 0.8996             Training R²: 0.9573
Testing R²: 0.9393              Testing R²: 0.7946              Testing R²: 0.9385

Model saved to: ../data/prediction/models/schuurzuid.pkl
Training MAE: 0.0196 kWh        Training MAE: 0.0500 kWh        Training MAE: 0.0198 kWh
Testing MAE: 0.0144 kWh         Testing MAE: 0.0273 kWh         Testing MAE: 0.0130 kWh
Training R²: 0.9351             Training R²: 0.5642             Training R²: 0.9352
Testing R²: 0.8104              Testing R²: 0.7344              Testing R²: 0.8573

Model saved to: ../data/prediction/models/schuurmidden.pkl
Training MAE: 0.0211 kWh        Training MAE: 0.0486 kWh        Training MAE: 0.0199 kWh
Testing MAE: 0.0122 kWh         Testing MAE: 0.0249 kWh         Testing MAE: 0.0128 kWh
Training R²: 0.9225             Training R²: 0.5674             Training R²: 0.9324
Testing R²: 0.8771              Testing R²: 0.7550              Testing R²: 0.8225
Ongeveer vergelijkbaar met wat het was voor rc4

Ik zie wel nog een vreemd iets; bij de Growatt is 2025-03-07 de eerste datum met gemeten productie. Dat klopt niet met de werkelijkheid. Maar eerst even kijken of het probleem niet toevallig bij mij zit voor ik DAO de schuld ga geven.

  • DaBit
  • Registratie: Januari 2000
  • Laatst online: 09:01
Ik ga toch wel DAO de schuld geven... :P

Config:
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
..
  "solar": [ 
    {
      "name": "Growatt",
      "ml_prediction": "true",
      "entities sensors": ["sensor.pv_opbrengst_huisdak", "sensor.growatt_generated_energy_total"],
      "max power": 7,
      "capacity": 4.4,
..
sensor.growatt_generated_energy_total heeft data tot 2025-03-07, sensor.pv_opbrengst_huisdak heeft data na 2025-03-07
(die datum ben ik van uitleesmethode geswitched en heb ik een templatesensor pv_opbrengst_huisdak aangemaakt om die ellende de volgende keer te voorkomen)

Het lijkt erop dat DAO sensor.growatt_generated_energy_total niet meeneemt in de berekening. Of dat nu in rc4 of eerder wel was weet ik eigenlijk niet precies.

Edit:

Ik denk dat het in de rapportage zit.
code:
1
2
3
4
5
6
7
..
2026-03-05 10:44:25 info: Starting solar prediction model for Growatt training...
2026-03-05 10:44:25 info: Loading and processing data...
2026-03-05 10:44:26 info: Merging weather and solar data...
2026-03-05 10:44:26 info: Merged dataset: 26281 records
2026-03-05 10:44:26 info: Date range: 2023-03-04 23:00:00+00:00 to 2026-03-03 23:00:00+00:00
..
26281 records, dat is toch wel vrij exact 3 jaar aan uurdata.
Maar de rapportage gaat de mist in op het punt waar de eerste sensor geen historische data heeft:

Afbeeldingslocatie: https://tweakers.net/i/AK1so0SZO6pzpa6reWwk3osVVB0=/800x/filters:strip_exif()/f/image/s9vSdkrfW7fwYpdzqzjdlS0B.png?f=fotoalbum_large

[ Voor 38% gewijzigd door DaBit op 05-03-2026 15:38 ]

DaBit schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 15:32:
Ik ga toch wel DAO de schuld geven... :P

Config:
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
..
  "solar": [ 
    {
      "name": "Growatt",
      "ml_prediction": "true",
      "entities sensors": ["sensor.pv_opbrengst_huisdak", "sensor.growatt_generated_energy_total"],
      "max power": 7,
      "capacity": 4.4,
..
sensor.growatt_generated_energy_total heeft data tot 2025-03-07, sensor.pv_opbrengst_huisdak heeft data na 2025-03-07
(die datum ben ik van uitleesmethode geswitched en heb ik een templatesensor pv_opbrengst_huisdak aangemaakt om die ellende de volgende keer te voorkomen)

Het lijkt erop dat DAO sensor.growatt_generated_energy_total niet meeneemt in de berekening. Of dat nu in rc4 of eerder wel was weet ik eigenlijk niet precies.

Edit:

Ik denk dat het in de rapportage zit.
code:
1
2
3
4
5
6
7
..
2026-03-05 10:44:25 info: Starting solar prediction model for Growatt training...
2026-03-05 10:44:25 info: Loading and processing data...
2026-03-05 10:44:26 info: Merging weather and solar data...
2026-03-05 10:44:26 info: Merged dataset: 26281 records
2026-03-05 10:44:26 info: Date range: 2023-03-04 23:00:00+00:00 to 2026-03-03 23:00:00+00:00
..
26281 records, dat is toch wel vrij exact 3 jaar aan uurdata.
Maar de rapportage gaat de mist in op het punt waar de eerste sensor geen historische data heeft:

[Afbeelding]
Mag ik vragen hoe de template van die template sensor eruitziet?
Worden die data ook daadwerkelijk opgeslagen in de database van HA?
Je zou tijdelijk log level op debug kunnen zetten en dan de training doen (geeft heel veel data).
Dan zie je alle uur waarden langskomen die worden meegenomen.
Je kunt in de logfile zoeken naar de betreffende sensor.

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


  • bartzzz
  • Registratie: December 2009
  • Laatst online: 07:11
Impossibl3 schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 08:13:
@bartzzz heb je optimize cost aan staan?

Dan is het in jouw config namelijk voordeliger om in te kopen en je pv te verkopen dan zelf op te slaan in de accu.
Je hebt waarschijnlijk gelijk, is een beetje tegen mijn intuïtie om overdag in te kopen en dan daarna PV te exporteren.

  • bartzzz
  • Registratie: December 2009
  • Laatst online: 07:11
Mirabis schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 08:24:
[...]


Dit ligt aan je gekozen strategie. Minimize 'costs' zal kijken naar wat financieel voordeliger is. Die twee uren voor c.a. 13.41 cent vol opladen komt goedkoper uit dan de latere uren opladen waar het 17.69, 23.40 of 28,83 cent kost. Voor illustratie even de zonneplan prijzen gepakt. Wil je de focus leggen op je eigen consumptie (en bijv geen dynamisch contract hebben) dan kan je strategie beter op 'minimize consumption' instellen.

Maar goed, ik zie ook 9.08 EUR winst staan voor 1 dag? Lijkt mij dat er iets in je config nog niet goed staat of een erg grote accu?
Bedankt voor feedback, hij staat inderdaad op Minimize cost, en het was een beetje tegen mijn intuïtie in maar bij nader inzien is het logisch dat hij het zo aanpakt.
En die winst klopt aardig met een 50kWh batterij met een 22kW aansluiting ;)
wmc schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 13:29:
Ik observeer nog wat vreemd gedrag met de aan/uit warmtepomp. Hij houdt zich niet aan de minimale run time van 2 uur. In mijn geval wordt hij gepland om om 9.45u aan te gaan:
[Afbeelding]

Vervolgens wordt hij om 10u weer uit gezet, om om 10.15u weer aan te gaan:
[Afbeelding]
[Afbeelding]
Heb je de loggings van de berekeningen om 9:45 en 10:00 uur?

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


  • DaBit
  • Registratie: Januari 2000
  • Laatst online: 09:01
KC27 schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 17:08:
[...]

Mag ik vragen hoe de template van die template sensor eruitziet?
Natuurlijk.

State:
code:
1
{{ (((states('sensor.growatt_huisdak_growatt_huisdak_energytotal') | float - 25340.0) * 0.94) + 25340.0)  | round(2) | float }}
(die factor 0.94 is om de zelfoverschatting te compenseren die voor negatieve baseloads zorgde, het minnen-plussen om de sensor monotoon oplopend te houden)

Unit of measurement: kWh
Device class: Energy
State class: Total increasing
Worden die data ook daadwerkelijk opgeslagen in de database van HA?
Ja. de template sensor gedraagt zich in het energy dashboard prima. Ook in DAO, dat is de sensor die zichtbaar is na 2025-03-07

De oude data (tot 2025-03-07) die zich in de sensor.growatt_generated_energy_total historie bevind is er eentje met state_class: total, unit_of_measurement: kWh, device_class: energy
Doet het in het energydashboard ook prima.
Je zou tijdelijk log level op debug kunnen zetten en dan de training doen (geeft heel veel data).
Zal ik vanavond of morgen doen voor je. Ik denk dat het probleem zit in het visualiseren van de data en niet in de training, maar we zullen zien.

  • Mvdw
  • Registratie: September 2022
  • Laatst online: 16:04
Hier nog een zeer tevreden DAO gebruiker sinds een maand of 6. Complimenten voor al het werk!

Ik gebruik DAO om de volgende zaken aan te sturen:
- Marstek Venus E batterij
- Mitubishi Ecodan warmtepomp + SWW vat
- Vaatwasser
- Twee EV's / Alfen laadpaal
- Twee PV opstellingen

Situatie:
- Vrijstaande woning 220m2 uit 2021
- Generic Thermostaat in Home Assistant waarvan setpoint o.b.v. stooklijnverschuiving i.c.m. een automatisering wordt ingesteld (default 20.1 graden).

Dit alles werkt erg goed, alleen krijg ik regelmatig de melding "waarschuwing: Geen oplossing voor: minimize cost". Wat opvalt is dat dit niet het geval is wanneer ik "heater present" op "False" set, mijn conclusie na veel testen is dat er iets mis gaat met de warmtepomp berekening. Het werkt ook regelmatig wel 8)7
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
"heating": {
    "heater present": "True",
    "adjustment" : "heating curve",
    "degree days factor": 1.15,
    "adjustment factor": 0.0,
    "entity hp enabled": "binary_sensor.dao_warmtepomp_actief",
    "entity hp heat demand": "binary_sensor.dao_warmtepomp_warmtevraag",
    "entity hp heat produced": "sensor.warmtepomp_afgegeven_vermogen_verwarmen",
    "entity adjust heating curve": "input_number.dao_warmtepomp_stooklijn_verschuiving",
    "entity hp switch": "input_boolean.dao_warmtepomp_inschakelen_verwarmen",
    "entity hp power sensor":"sensor.total_system_power",
    "stages": [
     { "max_power": 1200, "cop": 3.80 },
     { "max_power": 1100, "cop": 4.05 },
     { "max_power": 1000, "cop": 4.34 },
     { "max_power":  900, "cop": 4.69 },
     { "max_power":  800, "cop": 5.05 },
     { "max_power":  700, "cop": 5.50 },
     { "max_power":  600, "cop": 5.87 },
     { "max_power":  500, "cop": 6.84 }
    ]
  },
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
2026-03-05 20:13:06 info: Gewogen graaddagen vandaag: 7.6 K.day
2026-03-05 20:13:06 info: Gewogen graaddagen morgen: 6.6 K.day
2026-03-05 20:13:06 info: Gewogen graaddagen totaal: 14.2 K.day
2026-03-05 20:13:06 info: Degree days factor: 1.1 kWh/K.day
2026-03-05 20:13:06 info: Totaal benodigde warmte: 16.3 kWh
2026-03-05 20:13:06 info: Reeds geproduceerde warmte: 6.5 kWh
2026-03-05 20:13:06 info: Nog benodigde warmte: 9.8 kWh
2026-03-05 20:13:06 info: Regeling warmtepomp: heating curve
2026-03-05 20:13:06 info: Actuele warmtevraag: Nee
2026-03-05 20:13:06 info: Minimale runlengte 1 uur
2026-03-05 20:13:06 info: Warmtepomp met power-regeling/stooklijnverschuiving wordt ingepland.
2026-03-05 20:13:06 info: Maximaal warmteproducerend vermogen: 3.42 kW
2026-03-05 20:13:06 info: Minimaal warmteproducerend vermogen: 4.56 kW
2026-03-05 20:13:06 info: Aantal beschikbare uren: 25.00
2026-03-05 20:13:06 info: Maximaal te produceren hoeveelheid warmte: 84.8 kWh
2026-03-05 20:13:06 info: Minimaal te produceren hoeveelheid warmte: 113.0 kWh
2026-03-05 20:13:06 info: Aantal in te plannen uren: 2.0
2026-03-05 20:13:06 info: Warmtepomp staat stil
2026-03-05 20:13:06 info: Eerste blok van 1 uur
2026-03-05 20:13:06 info: Tussenin 0 blokken van 12 uur
2026-03-05 20:13:06 info: Laatste blok van 1.0 uur
2026-03-05 20:13:06 info: Totaal aantal blokken: 2
2026-03-05 20:13:06 info: Apparaat Vaatwasser direct starten staat uit
2026-03-05 20:13:06 info: Machine Vaatwasser wordt niet ingepland, want er is gekozen voor Uit
2026-03-05 20:13:06 info: Strategie: minimale kosten
2026-03-05 20:13:06 info: Maximale fout (maximal gap): 0.000010 euro
2026-03-05 20:13:06 info: Rekentijd: 0.06  sec
2026-03-05 20:13:06 waarschuwing: Geen oplossing voor: minimize cost

[ Voor 3% gewijzigd door Mvdw op 05-03-2026 20:15 ]


  • wmc
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 15:06

wmc

KC27 schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 17:44:
[...]

Heb je de loggings van de berekeningen om 9:45 en 10:00 uur?
Ik zie wat vreemde dingen, waaronder de melding dat de warmtepomp stil staat om 930h en 945h, terwijl er wel warmte wordt gegenereerd. Dat kan ik ook zien, omdat de warmtepomp wel aan staat. Om 1000h wordt er gerapporteerd dat de warmtepomp al een uur aan staat, teriwjl dat dus niet het geval is.

930h
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
2026-03-05 20:00:00 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.02.2
2026-03-05 20:00:00 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 05-03-2026 20:00:00
2026-03-05 20:00:00 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 05-03-2026 20:00:00 taak: calc_optimum
2026-03-05 20:00:00 info: Debug = False
2026-03-05 20:00:00 info: Baseload uit instellingen
2026-03-05 20:00:00 info: Start waarden: 
       uur                tijd  spot   p_l   p_t  base  pv_ac  pv_dc
0    20:00 2026-03-05 20:00:00 0.150 0.317 0.292 0.153  0.000      0
1    20:15 2026-03-05 20:15:00 0.137 0.302 0.277 0.153  0.000      0
2    20:30 2026-03-05 20:30:00 0.130 0.293 0.269 0.153  0.000      0
3    20:45 2026-03-05 20:45:00 0.123 0.284 0.259 0.141  0.000      0
4    21:00 2026-03-05 21:00:00 0.146 0.312 0.287 0.117  0.000      0
5    21:15 2026-03-05 21:15:00 0.138 0.303 0.278 0.105  0.000      0
6    21:30 2026-03-05 21:30:00 0.127 0.289 0.264 0.092  0.000      0
7    21:45 2026-03-05 21:45:00 0.112 0.271 0.246 0.086  0.000      0
8    22:00 2026-03-05 22:00:00 0.137 0.301 0.276 0.083  0.000      0
9    22:15 2026-03-05 22:15:00 0.130 0.293 0.269 0.077  0.000      0
10   22:30 2026-03-05 22:30:00 0.128 0.291 0.266 0.070  0.000      0
11   22:45 2026-03-05 22:45:00 0.125 0.287 0.263 0.070  0.000      0
12   23:00 2026-03-05 23:00:00 0.142 0.308 0.283 0.075  0.000      0
13   23:15 2026-03-05 23:15:00 0.122 0.283 0.258 0.075  0.000      0
14   23:30 2026-03-05 23:30:00 0.118 0.279 0.254 0.075  0.000      0
15   23:45 2026-03-05 23:45:00 0.110 0.269 0.244 0.075  0.000      0
16   00:00 2026-03-06 00:00:00 0.100 0.256 0.231 0.075  0.000      0
17   00:15 2026-03-06 00:15:00 0.104 0.262 0.237 0.075  0.000      0
18   00:30 2026-03-06 00:30:00 0.104 0.262 0.237 0.075  0.000      0
19   00:45 2026-03-06 00:45:00 0.100 0.257 0.232 0.075  0.000      0
20   01:00 2026-03-06 01:00:00 0.108 0.266 0.241 0.075  0.000      0
21   01:15 2026-03-06 01:15:00 0.106 0.264 0.239 0.075  0.000      0
22   01:30 2026-03-06 01:30:00 0.107 0.265 0.240 0.075  0.000      0
23   01:45 2026-03-06 01:45:00 0.105 0.263 0.238 0.075  0.000      0
24   02:00 2026-03-06 02:00:00 0.109 0.268 0.243 0.075  0.000      0
25   02:15 2026-03-06 02:15:00 0.108 0.266 0.242 0.075  0.000      0
26   02:30 2026-03-06 02:30:00 0.109 0.267 0.242 0.075  0.000      0
27   02:45 2026-03-06 02:45:00 0.108 0.266 0.242 0.075  0.000      0
28   03:00 2026-03-06 03:00:00 0.109 0.267 0.242 0.075  0.000      0
29   03:15 2026-03-06 03:15:00 0.109 0.267 0.243 0.075  0.000      0
30   03:30 2026-03-06 03:30:00 0.110 0.268 0.243 0.075  0.000      0
31   03:45 2026-03-06 03:45:00 0.111 0.270 0.245 0.075  0.000      0
32   04:00 2026-03-06 04:00:00 0.111 0.270 0.245 0.073  0.000      0
33   04:15 2026-03-06 04:15:00 0.110 0.269 0.244 0.073  0.000      0
34   04:30 2026-03-06 04:30:00 0.118 0.278 0.254 0.073  0.000      0
35   04:45 2026-03-06 04:45:00 0.123 0.285 0.260 0.080  0.000      0
36   05:00 2026-03-06 05:00:00 0.106 0.264 0.239 0.092  0.000      0
37   05:15 2026-03-06 05:15:00 0.114 0.273 0.248 0.098  0.000      0
38   05:30 2026-03-06 05:30:00 0.123 0.285 0.260 0.105  0.000      0
39   05:45 2026-03-06 05:45:00 0.138 0.303 0.278 0.105  0.000      0
40   06:00 2026-03-06 06:00:00 0.116 0.275 0.251 0.102  0.000      0
41   06:15 2026-03-06 06:15:00 0.134 0.297 0.273 0.102  0.000      0
42   06:30 2026-03-06 06:30:00 0.149 0.315 0.291 0.102  0.000      0
43   06:45 2026-03-06 06:45:00 0.193 0.370 0.345 0.095  0.014      0
44   07:00 2026-03-06 07:00:00 0.200 0.378 0.353 0.083  0.033      0
45   07:15 2026-03-06 07:15:00 0.195 0.372 0.347 0.077  0.052      0
46   07:30 2026-03-06 07:30:00 0.173 0.345 0.320 0.070  0.072      0
47   07:45 2026-03-06 07:45:00 0.133 0.297 0.272 0.070  0.151      0
48   08:00 2026-03-06 08:00:00 0.181 0.354 0.330 0.075  0.275      0
49   08:15 2026-03-06 08:15:00 0.148 0.314 0.290 0.075  0.363      0
50   08:30 2026-03-06 08:30:00 0.120 0.281 0.256 0.075  0.456      0
51   08:45 2026-03-06 08:45:00 0.099 0.255 0.230 0.075  0.553      0
52   09:00 2026-03-06 09:00:00 0.144 0.310 0.285 0.075  0.664      0
53   09:15 2026-03-06 09:15:00 0.109 0.267 0.242 0.075  0.772      0
54   09:30 2026-03-06 09:30:00 0.103 0.260 0.236 0.075  0.882      0
55   09:45 2026-03-06 09:45:00 0.094 0.249 0.224 0.075  0.969      0
56   10:00 2026-03-06 10:00:00 0.112 0.271 0.246 0.075  1.013      0
57   10:15 2026-03-06 10:15:00 0.101 0.257 0.233 0.075  1.105      0
58   10:30 2026-03-06 10:30:00 0.096 0.252 0.227 0.075  1.197      0
59   10:45 2026-03-06 10:45:00 0.077 0.229 0.204 0.075  1.362      0
60   11:00 2026-03-06 11:00:00 0.090 0.245 0.220 0.075  1.615      0
61   11:15 2026-03-06 11:15:00 0.073 0.224 0.199 0.075  1.775      0
62   11:30 2026-03-06 11:30:00 0.068 0.218 0.193 0.075  1.936      0
63   11:45 2026-03-06 11:45:00 0.055 0.202 0.177 0.075  1.975      0
64   12:00 2026-03-06 12:00:00 0.068 0.218 0.193 0.075  1.937      0
65   12:15 2026-03-06 12:15:00 0.053 0.200 0.175 0.075  1.975      0
66   12:30 2026-03-06 12:30:00 0.056 0.203 0.179 0.075  2.016      0
67   12:45 2026-03-06 12:45:00 0.051 0.197 0.172 0.075  2.005      0
68   13:00 2026-03-06 13:00:00 0.051 0.197 0.172 0.075  1.967      0
69   13:15 2026-03-06 13:15:00 0.050 0.196 0.171 0.075  1.957      0
70   13:30 2026-03-06 13:30:00 0.049 0.195 0.170 0.075  1.946      0
71   13:45 2026-03-06 13:45:00 0.055 0.202 0.177 0.075  1.892      0
72   14:00 2026-03-06 14:00:00 0.048 0.194 0.169 0.075  1.811      0
73   14:15 2026-03-06 14:15:00 0.067 0.217 0.192 0.075  1.756      0
74   14:30 2026-03-06 14:30:00 0.085 0.238 0.213 0.075  1.701      0
75   14:45 2026-03-06 14:45:00 0.099 0.255 0.230 0.075  1.612      0
76   15:00 2026-03-06 15:00:00 0.085 0.239 0.214 0.075  1.506      0
77   15:15 2026-03-06 15:15:00 0.102 0.259 0.234 0.075  1.416      0
78   15:30 2026-03-06 15:30:00 0.100 0.256 0.232 0.075  1.326      0
79   15:45 2026-03-06 15:45:00 0.126 0.288 0.264 0.075  1.202      0
80   16:00 2026-03-06 16:00:00 0.089 0.243 0.218 0.075  1.031      0
81   16:15 2026-03-06 16:15:00 0.115 0.274 0.250 0.075  0.891      0
82   16:30 2026-03-06 16:30:00 0.133 0.297 0.272 0.075  0.756      0
83   16:45 2026-03-06 16:45:00 0.163 0.332 0.308 0.075  0.617      0
84   17:00 2026-03-06 17:00:00 0.115 0.275 0.251 0.075  0.466      0
85   17:15 2026-03-06 17:15:00 0.154 0.322 0.297 0.075  0.342      0
86   17:30 2026-03-06 17:30:00 0.188 0.363 0.338 0.075  0.227      0
87   17:45 2026-03-06 17:45:00 0.249 0.437 0.412 0.075  0.158      0
88   18:00 2026-03-06 18:00:00 0.218 0.400 0.375 0.070  0.103      0
89   18:15 2026-03-06 18:15:00 0.236 0.421 0.396 0.070  0.035      0
90   18:30 2026-03-06 18:30:00 0.229 0.412 0.388 0.070  0.000      0
91   18:45 2026-03-06 18:45:00 0.215 0.396 0.371 0.089  0.000      0
92   19:00 2026-03-06 19:00:00 0.238 0.424 0.399 0.127  0.006      0
93   19:15 2026-03-06 19:15:00 0.182 0.355 0.330 0.145  0.000      0
94   19:30 2026-03-06 19:30:00 0.166 0.337 0.312 0.164  0.000      0
95   19:45 2026-03-06 19:45:00 0.161 0.330 0.305 0.164  0.000      0
96   20:00 2026-03-06 20:00:00 0.162 0.332 0.307 0.153  0.000      0
97   20:15 2026-03-06 20:15:00 0.153 0.321 0.296 0.153  0.000      0
98   20:30 2026-03-06 20:30:00 0.147 0.313 0.288 0.153  0.000      0
99   20:45 2026-03-06 20:45:00 0.126 0.288 0.263 0.141  0.000      0
100  21:00 2026-03-06 21:00:00 0.143 0.309 0.284 0.117  0.000      0
101  21:15 2026-03-06 21:15:00 0.138 0.303 0.278 0.105  0.000      0
102  21:30 2026-03-06 21:30:00 0.125 0.287 0.262 0.092  0.000      0
103  21:45 2026-03-06 21:45:00 0.115 0.274 0.250 0.086  0.000      0
104  22:00 2026-03-06 22:00:00 0.130 0.293 0.268 0.083  0.000      0
105  22:15 2026-03-06 22:15:00 0.122 0.283 0.258 0.077  0.000      0
106  22:30 2026-03-06 22:30:00 0.122 0.283 0.258 0.070  0.000      0
107  22:45 2026-03-06 22:45:00 0.116 0.276 0.251 0.070  0.000      0
108  23:00 2026-03-06 23:00:00 0.130 0.293 0.268 0.075  0.000      0
109  23:15 2026-03-06 23:15:00 0.121 0.282 0.257 0.075  0.000      0
110  23:30 2026-03-06 23:30:00 0.120 0.280 0.255 0.075  0.000      0
111  23:45 2026-03-06 23:45:00 0.109 0.268 0.243 0.075  0.000      0
2026-03-05 20:00:00 info: No reduced hours applied for Thuisbatterij
2026-03-05 20:00:00 info: Startwaarde SoC Thuisbatterij: 48.9%

2026-03-05 20:00:00 info: Boiler niet aanwezig of staat uit, boiler wordt niet ingepland
2026-03-05 20:00:00 info: Gewogen graaddagen vandaag: 5.4 K.day
2026-03-05 20:00:00 info: Gewogen graaddagen morgen: 4.2 K.day
2026-03-05 20:00:00 info: Gewogen graaddagen totaal: 9.6 K.day
2026-03-05 20:00:00 info: Degree days factor: 7.5 kWh/K.day
2026-03-05 20:00:00 info: Totaal benodigde warmte: 71.9 kWh
2026-03-05 20:00:00 info: Reeds geproduceerde warmte: 22.8 kWh
2026-03-05 20:00:00 info: Nog benodigde warmte: 49.1 kWh
2026-03-05 20:00:00 info: Regeling warmtepomp: on/off
2026-03-05 20:00:00 info: Actuele warmtevraag: Nee
2026-03-05 20:00:00 info: Minimale runlengte 2 uur
2026-03-05 20:00:00 info: Beschikbaar zijn: 27 uur
2026-03-05 20:00:00 info: On/off warmtepomp wordt ingepland
2026-03-05 20:00:00 info: Gem. buitentemperatuur vandaag: 10.6 °C
2026-03-05 20:00:00 info: Gem. buitentemperatuur morgen: 11.8 °C
2026-03-05 20:00:00 info: Voorspelde gemiddelde buiten temperatuur: 11.2 °C
2026-03-05 20:00:00 info: COP: 6.4
2026-03-05 20:00:00 info: Elektrisch vermogen: 1.0 kW-e
2026-03-05 20:00:00 info: Thermisch vermogen: 6.4 kW-th
2026-03-05 20:00:00 info: Ingepland worden: 8 uur
2026-03-05 20:00:00 info: Warmtepomp staat stil
2026-03-05 20:00:00 info: Eerste blok van 2 uur
2026-03-05 20:00:00 info: Dan nog 3 blokken van 2 uur
2026-03-05 20:00:00 info: Totaal aantal blokken: 4
2026-03-05 20:00:00 info: Strategie: minimale kosten
2026-03-05 20:00:00 info: Maximale fout (maximal gap): 0.010000 euro
2026-03-05 20:00:04 info: Rekentijd: 3.86  sec
2026-03-05 20:00:04 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden.
2026-03-05 20:00:04 info: Inzet warmtepomp
2026-03-05 20:00:04 info: Blokken:
2026-03-05 20:00:04 info: Bloknr 0 start 50 lengte 8 laatste 57
2026-03-05 20:00:04 info: Bloknr 1 start 58 lengte 8 laatste 65
2026-03-05 20:00:04 info: Bloknr 2 start 66 lengte 8 laatste 73
2026-03-05 20:00:04 info: Bloknr 3 start 74 lengte 8 laatste 81
2026-03-05 20:00:04 info: u   uur   tar    hp_s_on hp_on heat cons
2026-03-05 20:00:04 info: 0   20:00 0.3168    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 1   20:15 0.3017    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 2   20:30 0.2934    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 3   20:45 0.2841    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 4   21:00 0.3121    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 5   21:15 0.3027    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 6   21:30 0.2889    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 7   21:45 0.2707    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 8   22:00 0.3009    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 9   22:15 0.2933    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 10   22:30 0.2908    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 11   22:45 0.2873    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 12   23:00 0.3076    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 13   23:15 0.2830    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 14   23:30 0.2788    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 15   23:45 0.2689    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 16   00:00 0.2563    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 17   00:15 0.2620    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 18   00:30 0.2620    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 19   00:45 0.2567    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 20   01:00 0.2660    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 21   01:15 0.2637    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 22   01:30 0.2650    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 23   01:45 0.2626    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 24   02:00 0.2679    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 25   02:15 0.2663    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 26   02:30 0.2670    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 27   02:45 0.2664    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 28   03:00 0.2673    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 29   03:15 0.2674    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 30   03:30 0.2681    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 31   03:45 0.2697    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 32   04:00 0.2696    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 33   04:15 0.2687    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 34   04:30 0.2784    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 35   04:45 0.2848    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 36   05:00 0.2642    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 37   05:15 0.2732    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 38   05:30 0.2849    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 39   05:45 0.3025    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 40   06:00 0.2754    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 41   06:15 0.2974    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 42   06:30 0.3154    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 43   06:45 0.3697    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 44   07:00 0.3776    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 45   07:15 0.3718    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 46   07:30 0.3449    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 47   07:45 0.2971    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 48   08:00 0.3544    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 49   08:15 0.3144    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 50   08:30 0.2812    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 51   08:45 0.2551    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 52   09:00 0.3097    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 53   09:15 0.2670    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 54   09:30 0.2604    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 55   09:45 0.2492    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 56   10:00 0.2711    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 57   10:15 0.2574    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 58   10:30 0.2519    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 59   10:45 0.2290    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 60   11:00 0.2449    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 61   11:15 0.2237    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 62   11:30 0.2180    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 63   11:45 0.2017    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 64   12:00 0.2179    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 65   12:15 0.2000    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 66   12:30 0.2033    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 67   12:45 0.1968    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 68   13:00 0.1969    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 69   13:15 0.1957    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 70   13:30 0.1949    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 71   13:45 0.2021    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 72   14:00 0.1937    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 73   14:15 0.2167    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 74   14:30 0.2382    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 75   14:45 0.2553    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 76   15:00 0.2390    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 77   15:15 0.2587    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 78   15:30 0.2564    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 79   15:45 0.2884    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 80   16:00 0.2431    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 81   16:15 0.2744    1.00 1     1.60    0.25
2026-03-05 20:00:04 info: 82   16:30 0.2971    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 83   16:45 0.3325    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 84   17:00 0.2753    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 85   17:15 0.3219    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 86   17:30 0.3627    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 87   17:45 0.4368    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 88   18:00 0.3997    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 89   18:15 0.4209    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 90   18:30 0.4123    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 91   18:45 0.3959    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 92   19:00 0.4237    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 93   19:15 0.3553    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 94   19:30 0.3367    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 95   19:45 0.3300    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 96   20:00 0.3316    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 97   20:15 0.3205    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 98   20:30 0.3132    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 99   20:45 0.2875    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 100   21:00 0.3091    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 101   21:15 0.3029    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 102   21:30 0.2873    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 103   21:45 0.2744    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 104   22:00 0.2926    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 105   22:15 0.2832    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 106   22:30 0.2830    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 107   22:45 0.2759    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 108   23:00 0.2931    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 109   23:15 0.2820    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 110   23:30 0.2802    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 20:00:04 info: 111   23:45 0.2679    0.00 0     0.00    0.00
945h
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
2026-03-05 09:45:00 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.02.2
2026-03-05 09:45:00 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 05-03-2026 09:45:00
2026-03-05 09:45:00 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 05-03-2026 09:45:00 taak: calc_optimum
2026-03-05 09:45:00 info: Debug = False
2026-03-05 09:45:00 info: Baseload uit instellingen
2026-03-05 09:45:00 info: Start waarden: 
      uur                tijd  spot   p_l   p_t  base  pv_ac  pv_dc
0   09:45 2026-03-05 09:45:00 0.071 0.221 0.197 0.075  1.280      0
1   10:00 2026-03-05 10:00:00 0.095 0.250 0.226 0.075  1.408      0
2   10:15 2026-03-05 10:15:00 0.071 0.221 0.196 0.075  1.526      0
3   10:30 2026-03-05 10:30:00 0.061 0.209 0.184 0.075  1.644      0
4   10:45 2026-03-05 10:45:00 0.033 0.176 0.151 0.075  1.726      0
5   11:00 2026-03-05 11:00:00 0.059 0.207 0.182 0.075  1.790      0
6   11:15 2026-03-05 11:15:00 0.028 0.169 0.144 0.075  1.872      0
7   11:30 2026-03-05 11:30:00 0.011 0.149 0.124 0.075  1.953      0
8   11:45 2026-03-05 11:45:00 0.001 0.136 0.112 0.075  1.992      0
9   12:00 2026-03-05 12:00:00 0.009 0.146 0.121 0.075  2.014      0
10  12:15 2026-03-05 12:15:00 0.001 0.136 0.112 0.075  2.054      0
11  12:30 2026-03-05 12:30:00 0.001 0.136 0.112 0.075  2.093      0
12  12:45 2026-03-05 12:45:00 0.001 0.136 0.112 0.075  2.075      0
13  13:00 2026-03-05 13:00:00 0.000 0.136 0.111 0.075  2.023      0
14  13:15 2026-03-05 13:15:00 0.000 0.136 0.111 0.075  2.005      0
15  13:30 2026-03-05 13:30:00 0.001 0.137 0.112 0.075  1.986      0
16  13:45 2026-03-05 13:45:00 0.010 0.148 0.123 0.075  1.929      0
17  14:00 2026-03-05 14:00:00 0.010 0.148 0.123 0.075  1.851      0
18  14:15 2026-03-05 14:15:00 0.032 0.175 0.150 0.075  1.794      0
19  14:30 2026-03-05 14:30:00 0.040 0.184 0.159 0.075  1.736      0
20  14:45 2026-03-05 14:45:00 0.070 0.221 0.196 0.075  1.636      0
21  15:00 2026-03-05 15:00:00 0.056 0.203 0.179 0.075  1.510      0
22  15:15 2026-03-05 15:15:00 0.082 0.235 0.210 0.075  1.410      0
23  15:30 2026-03-05 15:30:00 0.091 0.246 0.221 0.075  1.310      0
24  15:45 2026-03-05 15:45:00 0.112 0.271 0.246 0.075  1.180      0
25  16:00 2026-03-05 16:00:00 0.085 0.238 0.213 0.075  1.018      0
26  16:15 2026-03-05 16:15:00 0.114 0.274 0.249 0.075  0.879      0
27  16:30 2026-03-05 16:30:00 0.136 0.300 0.275 0.075  0.743      0
28  16:45 2026-03-05 16:45:00 0.186 0.360 0.335 0.075  0.608      0
29  17:00 2026-03-05 17:00:00 0.121 0.282 0.258 0.075  0.463      0
30  17:15 2026-03-05 17:15:00 0.162 0.332 0.307 0.075  0.342      0
31  17:30 2026-03-05 17:30:00 0.190 0.366 0.341 0.075  0.230      0
32  17:45 2026-03-05 17:45:00 0.255 0.444 0.419 0.075  0.158      0
33  18:00 2026-03-05 18:00:00 0.230 0.414 0.389 0.070  0.097      0
34  18:15 2026-03-05 18:15:00 0.202 0.380 0.356 0.070  0.027      0
35  18:30 2026-03-05 18:30:00 0.182 0.356 0.331 0.070  0.000      0
36  18:45 2026-03-05 18:45:00 0.163 0.333 0.308 0.089  0.000      0
37  19:00 2026-03-05 19:00:00 0.202 0.380 0.355 0.127  0.003      0
38  19:15 2026-03-05 19:15:00 0.168 0.339 0.314 0.145  0.000      0
39  19:30 2026-03-05 19:30:00 0.155 0.324 0.299 0.164  0.000      0
40  19:45 2026-03-05 19:45:00 0.145 0.311 0.286 0.164  0.000      0
41  20:00 2026-03-05 20:00:00 0.150 0.317 0.292 0.153  0.000      0
42  20:15 2026-03-05 20:15:00 0.137 0.302 0.277 0.153  0.000      0
43  20:30 2026-03-05 20:30:00 0.130 0.293 0.269 0.153  0.000      0
44  20:45 2026-03-05 20:45:00 0.123 0.284 0.259 0.141  0.000      0
45  21:00 2026-03-05 21:00:00 0.146 0.312 0.287 0.117  0.000      0
46  21:15 2026-03-05 21:15:00 0.138 0.303 0.278 0.105  0.000      0
47  21:30 2026-03-05 21:30:00 0.127 0.289 0.264 0.092  0.000      0
48  21:45 2026-03-05 21:45:00 0.112 0.271 0.246 0.086  0.000      0
49  22:00 2026-03-05 22:00:00 0.137 0.301 0.276 0.083  0.000      0
50  22:15 2026-03-05 22:15:00 0.130 0.293 0.269 0.077  0.000      0
51  22:30 2026-03-05 22:30:00 0.128 0.291 0.266 0.070  0.000      0
52  22:45 2026-03-05 22:45:00 0.125 0.287 0.263 0.070  0.000      0
53  23:00 2026-03-05 23:00:00 0.142 0.308 0.283 0.075  0.000      0
54  23:15 2026-03-05 23:15:00 0.122 0.283 0.258 0.075  0.000      0
55  23:30 2026-03-05 23:30:00 0.118 0.279 0.254 0.075  0.000      0
56  23:45 2026-03-05 23:45:00 0.110 0.269 0.244 0.075  0.000      0
2026-03-05 09:45:00 info: No reduced hours applied for Thuisbatterij
2026-03-05 09:45:00 info: Startwaarde SoC Thuisbatterij: 20.0%

2026-03-05 09:45:00 info: Boiler niet aanwezig of staat uit, boiler wordt niet ingepland
2026-03-05 09:45:00 info: Gewogen graaddagen vandaag: 5.7 K.day
2026-03-05 09:45:00 info: Gewogen graaddagen totaal: 5.7 K.day
2026-03-05 09:45:00 info: Degree days factor: 7.5 kWh/K.day
2026-03-05 09:45:00 info: Totaal benodigde warmte: 42.5 kWh
2026-03-05 09:45:00 info: Reeds geproduceerde warmte: 0.4 kWh
2026-03-05 09:45:00 info: Nog benodigde warmte: 42.1 kWh
2026-03-05 09:45:00 info: Regeling warmtepomp: on/off
2026-03-05 09:45:00 info: Actuele warmtevraag: Ja
2026-03-05 09:45:00 info: Minimale runlengte 2 uur
2026-03-05 09:45:00 info: Beschikbaar zijn: 14 uur
2026-03-05 09:45:00 info: On/off warmtepomp wordt ingepland
2026-03-05 09:45:00 info: Gem. buitentemperatuur vandaag: 10.3 °C
2026-03-05 09:45:00 info: Voorspelde gemiddelde buiten temperatuur: 10.3 °C
2026-03-05 09:45:00 info: COP: 6.3
2026-03-05 09:45:00 info: Elektrisch vermogen: 1.1 kW-e
2026-03-05 09:45:00 info: Thermisch vermogen: 6.8 kW-th
2026-03-05 09:45:00 info: Ingepland worden: 7 uur
2026-03-05 09:45:00 info: Warmtepomp staat stil
2026-03-05 09:45:00 info: Eerste blok van 2 uur
2026-03-05 09:45:00 info: Tussenin 2 blokken van 2 uur
2026-03-05 09:45:00 info: Laatste blok van 1.0 uur
2026-03-05 09:45:00 info: Totaal aantal blokken: 4
2026-03-05 09:45:00 info: Strategie: minimale kosten
2026-03-05 09:45:00 info: Maximale fout (maximal gap): 0.010000 euro
2026-03-05 09:45:00 info: Rekentijd: 0.27  sec
2026-03-05 09:45:00 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden.
2026-03-05 09:45:00 info: Inzet warmtepomp
2026-03-05 09:45:00 info: Blokken:
2026-03-05 09:45:00 info: Bloknr 0 start 0 lengte 8 laatste 7
2026-03-05 09:45:00 info: Bloknr 1 start 8 lengte 8 laatste 15
2026-03-05 09:45:00 info: Bloknr 2 start 16 lengte 8 laatste 23
2026-03-05 09:45:00 info: Bloknr 3 start 24 lengte 4 laatste 27
2026-03-05 09:45:00 info: u   uur   tar    hp_s_on hp_on heat cons
2026-03-05 09:45:00 info: 0   09:45 0.2213    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 1   10:00 0.2503    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 2   10:15 0.2210    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 3   10:30 0.2092    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 4   10:45 0.1758    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 5   11:00 0.2069    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 6   11:15 0.1691    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 7   11:30 0.1487    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 8   11:45 0.1365    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 9   12:00 0.1462    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 10   12:15 0.1364    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 11   12:30 0.1364    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 12   12:45 0.1364    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 13   13:00 0.1357    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 14   13:15 0.1358    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 15   13:30 0.1371    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 16   13:45 0.1477    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 17   14:00 0.1478    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 18   14:15 0.1747    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 19   14:30 0.1838    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 20   14:45 0.2205    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 21   15:00 0.2035    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 22   15:15 0.2347    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 23   15:30 0.2456    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 24   15:45 0.2712    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 25   16:00 0.2382    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 26   16:15 0.2735    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 27   16:30 0.3001    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 09:45:00 info: 28   16:45 0.3603    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 29   17:00 0.2824    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 30   17:15 0.3318    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 31   17:30 0.3659    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 32   17:45 0.4442    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 33   18:00 0.4140    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 34   18:15 0.3803    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 35   18:30 0.3559    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 36   18:45 0.3329    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 37   19:00 0.3800    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 38   19:15 0.3390    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 39   19:30 0.3236    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 40   19:45 0.3110    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 41   20:00 0.3168    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 42   20:15 0.3017    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 43   20:30 0.2934    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 44   20:45 0.2841    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 45   21:00 0.3121    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 46   21:15 0.3027    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 47   21:30 0.2889    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 48   21:45 0.2707    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 49   22:00 0.3009    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 50   22:15 0.2933    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 51   22:30 0.2908    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 52   22:45 0.2873    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 53   23:00 0.3076    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 54   23:15 0.2830    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 55   23:30 0.2788    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 09:45:00 info: 56   23:45 0.2689    0.00 0     0.00    0.00
1000h
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
2026-03-05 10:00:00 info: Day Ahead Optimalisering versie: 2026.02.2
2026-03-05 10:00:00 info: Day Ahead Optimalisering gestart op: 05-03-2026 10:00:00
2026-03-05 10:00:00 info: Day Ahead Optimalisatie gestart: 05-03-2026 10:00:00 taak: calc_optimum
2026-03-05 10:00:00 info: Debug = False
2026-03-05 10:00:00 info: Baseload uit instellingen
2026-03-05 10:00:00 info: Start waarden: 
      uur                tijd  spot   p_l   p_t  base  pv_ac  pv_dc
0   10:00 2026-03-05 10:00:00 0.095 0.250 0.226 0.075  1.454      0
1   10:15 2026-03-05 10:15:00 0.071 0.221 0.196 0.075  1.535      0
2   10:30 2026-03-05 10:30:00 0.061 0.209 0.184 0.075  1.617      0
3   10:45 2026-03-05 10:45:00 0.033 0.176 0.151 0.075  1.698      0
4   11:00 2026-03-05 11:00:00 0.059 0.207 0.182 0.075  1.790      0
5   11:15 2026-03-05 11:15:00 0.028 0.169 0.144 0.075  1.872      0
6   11:30 2026-03-05 11:30:00 0.011 0.149 0.124 0.075  1.953      0
7   11:45 2026-03-05 11:45:00 0.001 0.136 0.112 0.075  1.992      0
8   12:00 2026-03-05 12:00:00 0.009 0.146 0.121 0.075  2.014      0
9   12:15 2026-03-05 12:15:00 0.001 0.136 0.112 0.075  2.054      0
10  12:30 2026-03-05 12:30:00 0.001 0.136 0.112 0.075  2.093      0
11  12:45 2026-03-05 12:45:00 0.001 0.136 0.112 0.075  2.075      0
12  13:00 2026-03-05 13:00:00 0.000 0.136 0.111 0.075  2.023      0
13  13:15 2026-03-05 13:15:00 0.000 0.136 0.111 0.075  2.005      0
14  13:30 2026-03-05 13:30:00 0.001 0.137 0.112 0.075  1.986      0
15  13:45 2026-03-05 13:45:00 0.010 0.148 0.123 0.075  1.929      0
16  14:00 2026-03-05 14:00:00 0.010 0.148 0.123 0.075  1.851      0
17  14:15 2026-03-05 14:15:00 0.032 0.175 0.150 0.075  1.794      0
18  14:30 2026-03-05 14:30:00 0.040 0.184 0.159 0.075  1.736      0
19  14:45 2026-03-05 14:45:00 0.070 0.221 0.196 0.075  1.636      0
20  15:00 2026-03-05 15:00:00 0.056 0.203 0.179 0.075  1.510      0
21  15:15 2026-03-05 15:15:00 0.082 0.235 0.210 0.075  1.410      0
22  15:30 2026-03-05 15:30:00 0.091 0.246 0.221 0.075  1.310      0
23  15:45 2026-03-05 15:45:00 0.112 0.271 0.246 0.075  1.180      0
24  16:00 2026-03-05 16:00:00 0.085 0.238 0.213 0.075  1.018      0
25  16:15 2026-03-05 16:15:00 0.114 0.274 0.249 0.075  0.879      0
26  16:30 2026-03-05 16:30:00 0.136 0.300 0.275 0.075  0.743      0
27  16:45 2026-03-05 16:45:00 0.186 0.360 0.335 0.075  0.608      0
28  17:00 2026-03-05 17:00:00 0.121 0.282 0.258 0.075  0.463      0
29  17:15 2026-03-05 17:15:00 0.162 0.332 0.307 0.075  0.342      0
30  17:30 2026-03-05 17:30:00 0.190 0.366 0.341 0.075  0.230      0
31  17:45 2026-03-05 17:45:00 0.255 0.444 0.419 0.075  0.158      0
32  18:00 2026-03-05 18:00:00 0.230 0.414 0.389 0.070  0.097      0
33  18:15 2026-03-05 18:15:00 0.202 0.380 0.356 0.070  0.027      0
34  18:30 2026-03-05 18:30:00 0.182 0.356 0.331 0.070  0.000      0
35  18:45 2026-03-05 18:45:00 0.163 0.333 0.308 0.089  0.000      0
36  19:00 2026-03-05 19:00:00 0.202 0.380 0.355 0.127  0.003      0
37  19:15 2026-03-05 19:15:00 0.168 0.339 0.314 0.145  0.000      0
38  19:30 2026-03-05 19:30:00 0.155 0.324 0.299 0.164  0.000      0
39  19:45 2026-03-05 19:45:00 0.145 0.311 0.286 0.164  0.000      0
40  20:00 2026-03-05 20:00:00 0.150 0.317 0.292 0.153  0.000      0
41  20:15 2026-03-05 20:15:00 0.137 0.302 0.277 0.153  0.000      0
42  20:30 2026-03-05 20:30:00 0.130 0.293 0.269 0.153  0.000      0
43  20:45 2026-03-05 20:45:00 0.123 0.284 0.259 0.141  0.000      0
44  21:00 2026-03-05 21:00:00 0.146 0.312 0.287 0.117  0.000      0
45  21:15 2026-03-05 21:15:00 0.138 0.303 0.278 0.105  0.000      0
46  21:30 2026-03-05 21:30:00 0.127 0.289 0.264 0.092  0.000      0
47  21:45 2026-03-05 21:45:00 0.112 0.271 0.246 0.086  0.000      0
48  22:00 2026-03-05 22:00:00 0.137 0.301 0.276 0.083  0.000      0
49  22:15 2026-03-05 22:15:00 0.130 0.293 0.269 0.077  0.000      0
50  22:30 2026-03-05 22:30:00 0.128 0.291 0.266 0.070  0.000      0
51  22:45 2026-03-05 22:45:00 0.125 0.287 0.263 0.070  0.000      0
52  23:00 2026-03-05 23:00:00 0.142 0.308 0.283 0.075  0.000      0
53  23:15 2026-03-05 23:15:00 0.122 0.283 0.258 0.075  0.000      0
54  23:30 2026-03-05 23:30:00 0.118 0.279 0.254 0.075  0.000      0
55  23:45 2026-03-05 23:45:00 0.110 0.269 0.244 0.075  0.000      0
2026-03-05 10:00:00 info: No reduced hours applied for Thuisbatterij
2026-03-05 10:00:00 info: Startwaarde SoC Thuisbatterij: 19.7%

2026-03-05 10:00:00 info: Boiler niet aanwezig of staat uit, boiler wordt niet ingepland
2026-03-05 10:00:00 info: Gewogen graaddagen vandaag: 5.7 K.day
2026-03-05 10:00:00 info: Gewogen graaddagen totaal: 5.7 K.day
2026-03-05 10:00:00 info: Degree days factor: 7.5 kWh/K.day
2026-03-05 10:00:00 info: Totaal benodigde warmte: 42.5 kWh
2026-03-05 10:00:00 info: Reeds geproduceerde warmte: 2.1 kWh
2026-03-05 10:00:00 info: Nog benodigde warmte: 40.4 kWh
2026-03-05 10:00:00 info: Regeling warmtepomp: on/off
2026-03-05 10:00:00 info: Actuele warmtevraag: Ja
2026-03-05 10:00:00 info: Minimale runlengte 2 uur
2026-03-05 10:00:00 info: Beschikbaar zijn: 13 uur
2026-03-05 10:00:00 info: On/off warmtepomp wordt ingepland
2026-03-05 10:00:00 info: Gem. buitentemperatuur vandaag: 10.3 °C
2026-03-05 10:00:00 info: Voorspelde gemiddelde buiten temperatuur: 10.3 °C
2026-03-05 10:00:00 info: COP: 6.3
2026-03-05 10:00:00 info: Elektrisch vermogen: 1.1 kW-e
2026-03-05 10:00:00 info: Thermisch vermogen: 6.8 kW-th
2026-03-05 10:00:00 info: Ingepland worden: 6 uur
2026-03-05 10:00:00 info: Warmtepomp staat stil
2026-03-05 10:00:00 info: Eerste blok van 2 uur
2026-03-05 10:00:00 info: Dan nog 2 blokken van 2 uur
2026-03-05 10:00:00 info: Totaal aantal blokken: 3
2026-03-05 10:00:00 info: Strategie: minimale kosten
2026-03-05 10:00:00 info: Maximale fout (maximal gap): 0.010000 euro
2026-03-05 10:00:00 info: Rekentijd: 0.22  sec
2026-03-05 10:00:00 info: Het programma heeft een optimale oplossing gevonden.
2026-03-05 10:00:00 info: Inzet warmtepomp
2026-03-05 10:00:00 info: Blokken:
2026-03-05 10:00:00 info: Bloknr 0 start 1 lengte 8 laatste 8
2026-03-05 10:00:00 info: Bloknr 1 start 9 lengte 8 laatste 16
2026-03-05 10:00:00 info: Bloknr 2 start 17 lengte 8 laatste 24
2026-03-05 10:00:00 info: u   uur   tar    hp_s_on hp_on heat cons
2026-03-05 10:00:00 info: 0   10:00 0.2503    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 1   10:15 0.2210    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 2   10:30 0.2092    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 3   10:45 0.1758    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 4   11:00 0.2069    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 5   11:15 0.1691    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 6   11:30 0.1487    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 7   11:45 0.1365    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 8   12:00 0.1462    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 9   12:15 0.1364    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 10   12:30 0.1364    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 11   12:45 0.1364    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 12   13:00 0.1357    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 13   13:15 0.1358    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 14   13:30 0.1371    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 15   13:45 0.1477    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 16   14:00 0.1478    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 17   14:15 0.1747    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 18   14:30 0.1838    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 19   14:45 0.2205    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 20   15:00 0.2035    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 21   15:15 0.2347    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 22   15:30 0.2456    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 23   15:45 0.2712    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 24   16:00 0.2382    1.00 1     1.69    0.27
2026-03-05 10:00:00 info: 25   16:15 0.2735    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 26   16:30 0.3001    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 27   16:45 0.3603    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 28   17:00 0.2824    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 29   17:15 0.3318    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 30   17:30 0.3659    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 31   17:45 0.4442    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 32   18:00 0.4140    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 33   18:15 0.3803    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 34   18:30 0.3559    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 35   18:45 0.3329    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 36   19:00 0.3800    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 37   19:15 0.3390    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 38   19:30 0.3236    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 39   19:45 0.3110    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 40   20:00 0.3168    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 41   20:15 0.3017    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 42   20:30 0.2934    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 43   20:45 0.2841    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 44   21:00 0.3121    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 45   21:15 0.3027    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 46   21:30 0.2889    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 47   21:45 0.2707    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 48   22:00 0.3009    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 49   22:15 0.2933    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 50   22:30 0.2908    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 51   22:45 0.2873    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 52   23:00 0.3076    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 53   23:15 0.2830    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 54   23:30 0.2788    0.00 0     0.00    0.00
2026-03-05 10:00:00 info: 55   23:45 0.2689    0.00 0     0.00    0.00


2026-03-05 10:00:01 info: Doorzetten van alle settings naar HA
2026-03-05 10:00:01 info: Grid set point: -4984.0 W
2026-03-05 10:00:01 info: Cycle cost Thuisbatterij: 0.05 euro
2026-03-05 10:00:01 info: Netto vermogen naar(+)/uit(-) omvormer Thuisbatterij: 531 W
2026-03-05 10:00:01 info: Balanceren: False
2026-03-05 10:00:01 info: Vermogen uit batterij: -505W
2026-03-05 10:00:01 info: Vermogen dat binnenkomt van pv: 0W
2026-03-05 10:00:01 info: Vermogen dat binnenkomt van ac: 505W
2026-03-05 10:00:01 info: Waarde SoC na eerste uur: 20.0%
2026-03-05 10:00:01 info: Warmtepomp uitgeschakeld

  • balk
  • Registratie: Januari 2000
  • Laatst online: 16:56
Hi DAO vriendjes. Ik overweeg een Siemens vaatwasser te kopen en die worden met Smart Start functionaliteit geleverd via Home Connect. De app bekijkt dan zelf wat de gunstigste tijd is op basis van geselecteerd programmaduur en dynamische E-prijzen. Eigelijk een concurrent van DAO dus. Bij ons werkt dan "klaar voor 17:00" en "klaar voor 6:00" het best.

Heeft hier iemand daar wel eens mee gespeeld, en wat de conclusie? DAO laten regelen of Smart Start laten regelen? Ik heb panelen en een accu.

  • pimNH
  • Registratie: Mei 2011
  • Laatst online: 06-04 22:22
balk schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 20:38:
Hi DAO vriendjes. Ik overweeg een Siemens vaatwasser te kopen en die worden met Smart Start functionaliteit geleverd via Home Connect. De app bekijkt dan zelf wat de gunstigste tijd is op basis van geselecteerd programmaduur en dynamische E-prijzen. Eigelijk een concurrent van DAO dus. Bij ons werkt dan "klaar voor 17:00" en "klaar voor 6:00" het best.

Heeft hier iemand daar wel eens mee gespeeld, en wat de conclusie? DAO laten regelen of Smart Start laten regelen? Ik heb panelen en een accu.
Ik stuur mijn siemens vaatwasser aan vanuit DAO, nooit met de smart start van homeconnect geprobeerd. Het grote voordeel van het aansturen vanuit homeassistant voor mij is dat hij met een druk op de knop wordt ingepland en ik geen aparte app hoef te openen.

  • rescla
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 18:26
pimNH schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 20:45:
[...]


Ik stuur mijn siemens vaatwasser aan vanuit DAO, nooit met de smart start van homeconnect geprobeerd. Het grote voordeel van het aansturen vanuit homeassistant voor mij is dat hij met een druk op de knop wordt ingepland en ik geen aparte app hoef te openen.
Hier ook. Qua planning zal het niet veel uitmaken denk ik. Het helpt wel als je het daadwerkelijk verbruik van de vaatwasser kan meten om de programma's goed in DAO te zetten. Ik gebruik overigens de Home Connect Local integratie.

  • DaBit
  • Registratie: Januari 2000
  • Laatst online: 09:01
@KC27 : die veel data had je niet overdreven :D

Hier een stuk log met het interessantste erin:
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
..
..
2026-03-05 20:29:03 debug: query get sensor data:
 SELECT strftime(?, datetime(t2.start_ts, ?, ?)) AS uur, datetime(t2.start_ts, ?, ?) AS tijd, datetime(t2.start_ts, ?, ?) AS tot, t2.start_ts AS utc, CASE WHEN (t2.state > t1.state) THEN t2.state - t1.state ELSE ? END AS solar_kwh, v1.unit_of_measurement AS dim 
FROM statistics AS t1 JOIN statistics AS t2 ON t2.start_ts = t1.start_ts + ? JOIN statistics_meta AS v1 ON v1.id = t1.metadata_id AND v1.id = t2.metadata_id 
WHERE v1.statistic_id = ? AND t1.state IS NOT NULL AND t2.state IS NOT NULL AND t1.start_ts >= strftime(?, ?, ?) - ? AND t1.start_ts < strftime(?, ?, ?) - ?
2026-03-05 20:29:10 debug: sensordata raw, sensor sensor.pv_opbrengst_huisdak,
                        uur                tijd                 tot           utc  solar_kwh  dim
tijd                                                                                            
2025-03-07 09:00:00  09:00 2025-03-07 09:00:00 2025-03-07 09:00:00  1.741338e+09       0.00  kWh
2025-03-07 10:00:00  10:00 2025-03-07 10:00:00 2025-03-07 10:00:00  1.741338e+09       2.40  kWh
2025-03-07 11:00:00  11:00 2025-03-07 11:00:00 2025-03-07 11:00:00  1.741342e+09       2.60  kWh
2025-03-07 12:00:00  12:00 2025-03-07 12:00:00 2025-03-07 12:00:00  1.741345e+09       2.80  kWh
..
..
2026-03-05 16:00:00  16:00 2026-03-05 16:00:00 2026-03-05 16:00:00  1.772723e+09       1.69  kWh
2026-03-05 17:00:00  17:00 2026-03-05 17:00:00 2026-03-05 17:00:00  1.772726e+09       0.75  kWh
2026-03-05 18:00:00  18:00 2026-03-05 18:00:00 2026-03-05 18:00:00  1.772730e+09       0.09  kWh
2026-03-05 19:00:00  19:00 2026-03-05 19:00:00 2026-03-05 19:00:00  1.772737e+09       0.00  kWh

2026-03-05 20:29:10 debug: query get sensor data:
 SELECT strftime(?, datetime(t2.start_ts, ?, ?)) AS uur, datetime(t2.start_ts, ?, ?) AS tijd, datetime(t2.start_ts, ?, ?) AS tot, t2.start_ts AS utc, CASE WHEN (t2.state > t1.state) THEN t2.state - t1.state ELSE ? END AS solar_kwh, v1.unit_of_measurement AS dim 
FROM statistics AS t1 JOIN statistics AS t2 ON t2.start_ts = t1.start_ts + ? JOIN statistics_meta AS v1 ON v1.id = t1.metadata_id AND v1.id = t2.metadata_id 
WHERE v1.statistic_id = ? AND t1.state IS NOT NULL AND t2.state IS NOT NULL AND t1.start_ts >= strftime(?, ?, ?) - ? AND t1.start_ts < strftime(?, ?, ?) - ?
2026-03-05 20:29:26 debug: sensordata raw, sensor sensor.growatt_generated_energy_total,
                        uur                tijd                 tot           utc  solar_kwh  dim
tijd                                                                                            
2023-03-05 00:00:00  00:00 2023-03-05 00:00:00 2023-03-05 00:00:00  1.677971e+09        0.0  kWh
2023-03-05 01:00:00  01:00 2023-03-05 01:00:00 2023-03-05 01:00:00  1.677974e+09        0.0  kWh
2023-03-05 02:00:00  02:00 2023-03-05 02:00:00 2023-03-05 02:00:00  1.677978e+09        0.0  kWh
2023-03-05 03:00:00  03:00 2023-03-05 03:00:00 2023-03-05 03:00:00  1.677982e+09        0.0  kWh
2023-03-05 04:00:00  04:00 2023-03-05 04:00:00 2023-03-05 04:00:00  1.677985e+09        0.0  kWh
..
..
2026-03-05 14:00:00  14:00 2026-03-05 14:00:00 2026-03-05 14:00:00  1.772719e+09        0.0  kWh
2026-03-05 15:00:00  15:00 2026-03-05 15:00:00 2026-03-05 15:00:00  1.772723e+09        0.0  kWh
2026-03-05 16:00:00  16:00 2026-03-05 16:00:00 2026-03-05 16:00:00  1.772726e+09        0.0  kWh
2026-03-05 17:00:00  17:00 2026-03-05 17:00:00 2026-03-05 17:00:00  1.772730e+09        0.0  kWh
2026-03-05 18:00:00  18:00 2026-03-05 18:00:00 2026-03-05 18:00:00  1.772734e+09        0.0  kWh
2026-03-05 19:00:00  19:00 2026-03-05 19:00:00 2026-03-05 19:00:00  1.772737e+09        0.0  kWh

2026-03-05 20:29:27 info: Starting solar prediction model for Growatt training...
2026-03-05 20:29:27 info: Loading and processing data...
2026-03-05 20:29:27 info: Merging weather and solar data...
2026-03-05 20:29:27 info: Merged dataset: 26281 records
2026-03-05 20:29:27 info: Date range: 2023-03-04 23:00:00+00:00 to 2026-03-03 23:00:00+00:00
2026-03-05 20:29:28 debug: Merged dataset all records:
                            irradiance  temperature  day_of_week  hour  quarter  month  season  week_nr  solar_kwh
datetime                                                                                                         
2023-03-04 23:00:00+00:00         0.0          3.5            5    23        1      3       1        9       0.00
2023-03-05 00:00:00+00:00         0.0          3.7            6     0        1      3       1        9       0.00
2023-03-05 01:00:00+00:00         0.0          3.3            6     1        1      3       1        9       0.00
2023-03-05 02:00:00+00:00         0.0          2.6            6     2        1      3       1        9       0.00
2023-03-05 03:00:00+00:00         0.0          3.4            6     3        1      3       1        9       0.00
2023-03-05 04:00:00+00:00         0.0          3.3            6     4        1      3       1        9       0.00
2023-03-05 05:00:00+00:00         0.0          3.3            6     5        1      3       1        9       0.00
2023-03-05 06:00:00+00:00         4.0          3.1            6     6        1      3       1        9       0.00
2023-03-05 07:00:00+00:00        24.0          3.7            6     7        1      3       1        9       0.40
2023-03-05 08:00:00+00:00        57.0          4.5            6     8        1      3       1        9       0.80
2023-03-05 09:00:00+00:00        48.0          4.7            6     9        1      3       1        9       0.80
2023-03-05 10:00:00+00:00        44.0          4.1            6    10        1      3       1        9       1.60
..
..
2026-03-03 20:00:00+00:00         0.0          9.6            1    20        1      3       1       10       0.00
2026-03-03 21:00:00+00:00         0.0          9.0            1    21        1      3       1       10       0.00
2026-03-03 22:00:00+00:00         0.0          6.8            1    22        1      3       1       10       0.00
2026-03-03 23:00:00+00:00         0.0          7.1            1    23        1      3       1       10       0.00
2026-03-05 20:29:28 info: Detecting outliers...
2026-03-05 20:29:29 info: Outliers removed: 1018 (3.9%)
026-03-05 20:29:29 debug: Detected outliers:
                           irradiance  temperature  day_of_week  hour  quarter  month  season  week_nr  solar_kwh
datetime                                                                                                         
2023-03-05 10:00:00+00:00        44.0          4.1            6    10        1      3       1        9       1.60
2023-03-06 13:00:00+00:00        54.0          5.4            0    13        1      3       1       10       1.80
2023-03-07 07:00:00+00:00         6.0          1.8            1     7        1      3       1       10       0.00
2023-03-07 17:00:00+00:00         1.0          1.3            1    17        1      3       1       10       0.10
2023-03-08 07:00:00+00:00        10.0          0.0            2     7        1      3       1       10       0.00
2023-03-08 17:00:00+00:00         1.0          0.8            2    17        1      3       1       10       0.10
2023-03-09 07:00:00+00:00        11.0          1.1            3     7        1      3       1       10       0.00
2023-03-09 15:00:00+00:00        11.0          3.7            3    15        1      3       1       10       0.00
2023-03-10 12:00:00+00:00        21.0          7.2            4    12        1      3       1       10       0.60
2023-03-11 17:00:00+00:00         1.0          2.7            5    17        1      3       1       10       0.10
2023-03-12 13:00:00+00:00        32.0         11.1            6    13        1      3       1       10       1.80
..
..
2026-02-25 07:00:00+00:00        36.0         10.0            2     7        1      2       0        9       0.94
2026-02-25 16:00:00+00:00        21.0         16.1            2    16        1      2       0        9       0.66
2026-02-26 07:00:00+00:00        29.0          9.9            3     7        1      2       0        9       0.56
2026-02-26 16:00:00+00:00        19.0         13.4            3    16        1      2       0        9       0.56
2026-02-27 07:00:00+00:00        37.0         11.0            4     7        1      2       0        9       0.76
2026-02-27 16:00:00+00:00         3.0         12.9            4    16        1      2       0        9       0.09
2026-02-28 07:00:00+00:00        16.0         10.9            5     7        1      2       0        9       0.10
2026-02-28 16:00:00+00:00         6.0          8.3            5    16        1      2       0        9       0.10
2026-03-05 20:29:29 info: Clean dataset: 25263 records
2026-03-05 20:29:29 info: Training samples: 20210
2026-03-05 20:29:29 info: Testing samples: 5053
2026-03-05 20:29:29 info: Tune hyperparameters: True
2026-03-05 20:29:29 info: Tuning hyperparameters...
2026-03-05 20:29:29 info: Parameter grid: {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [3, 4, 6], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15], 'subsample': [0.8, 0.9]}
2026-03-05 20:29:42 info: Best parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.9}
2026-03-05 20:29:42 info: Training final model...
2026-03-05 20:29:42 info: Parameters: {'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100, 'subsample': 0.9}
2026-03-05 20:29:42 info: Model training van Growatt complete
2026-03-05 20:29:42 info: Model saved to: ../data/prediction/models/Growatt.pkl
2026-03-05 20:29:42 info: Training MAE: 0.1274 kWh
2026-03-05 20:29:42 info: Testing MAE: 0.0902 kWh
2026-03-05 20:29:42 info: Training R²: 0.9574
2026-03-05 20:29:42 info: Testing R²: 0.9393
2026-03-05 20:29:42 info: Sorted features:
2026-03-05 20:29:42 info:   1. irradiance: 0.955
2026-03-05 20:29:42 info:   2. season: 0.012
2026-03-05 20:29:42 info:   3. week_nr: 0.010
2026-03-05 20:29:42 info:   4. quarter: 0.007
2026-03-05 20:29:42 info:   5. hour: 0.006
2026-03-05 20:29:42 info:   6. temperature: 0.004
2026-03-05 20:29:42 info:   7. month: 0.003
2026-03-05 20:29:42 info:   8. day_of_week: 0.003
..
Wat ik hieruit destilleer is dat beide entities (sensor.pv_opbrengst_huisdak, sensor.growatt_generated_energy_total) meegenomen worden in de training. Maar ik ben niet de expert :)
Wel vreemd dat die laatste nog (nullen als) data heeft na 2025-03-07, dat is DAO echter niet aan te rekenen.

De ontbrekende data bij Productie,gemeten als je Solar->Growatt->Tabel->2025-01-01 kiest lijkt dus een UI dingetje te zijn?

  • itavero
  • Registratie: Oktober 2004
  • Laatst online: 16:16
itavero schreef op woensdag 4 maart 2026 @ 09:23:
[...]

Ik was nog niet toegekomen aan de update. Ik zal dit weekend even kijken en de logs met je delen. Alvast bedankt!
Met 2026.02.2 lijkt de tabel weer goed te worden weergegeven. Mocht ik toch nog ergens tegen aan lopen, dan laat ik het weten.
tomvandepoel3 schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 12:27:
[...]


De cooling_rate flex setting lijkt helaas nog niet goed te werken. Het resultaat is altijd 0.5 (de default waarde) ongeacht welke waarde er ingevuld wordt in de HA entity:
"entity cooling rate": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_cooling_rate",
Ik denk dat ik wel kan zien wat er fout gaat maar omdat ik nog niet zo diep in de code zit lijkt het me toch beter om dit aan de expert over te laten.
Ik heb het bij mij nog maar eens getest, maar bij mij werkt het gewoon.
Waar gaat het bij jou fout?

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

wmc schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 20:19:
[...]


Ik zie wat vreemde dingen, waaronder de melding dat de warmtepomp stil staat om 930h en 945h, terwijl er wel warmte wordt gegenereerd. Dat kan ik ook zien, omdat de warmtepomp wel aan staat. Om 1000h wordt er gerapporteerd dat de warmtepomp al een uur aan staat, teriwjl dat dus niet het geval is.

930h

[...]


945h

[...]


1000h

[...]
Ik denk dat ik begrijp wat er aan de hand is:
DAO haalt uur-data op uit de database van HA, zodra in dat uur de de wp ook maar even heeft gedraaid, dan denkt DAO dat hij het hele uur heeft gedraaid.
Dit krijg ik nu niet even snel gefixed, want eigenlijk moet ik hiervoor switchen naar de "short-term" tabel van HA.

Mijn vraag is nu:
Is het nu werkbaar voor jou/jullie of moet dit opgelost worden voor de stabiele versie van DAO wordt gepubliceerd?

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

Mvdw schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 20:13:
Hier nog een zeer tevreden DAO gebruiker sinds een maand of 6. Complimenten voor al het werk!

Ik gebruik DAO om de volgende zaken aan te sturen:
- Marstek Venus E batterij
- Mitubishi Ecodan warmtepomp + SWW vat
- Vaatwasser
- Twee EV's / Alfen laadpaal
- Twee PV opstellingen

Situatie:
- Vrijstaande woning 220m2 uit 2021
- Generic Thermostaat in Home Assistant waarvan setpoint o.b.v. stooklijnverschuiving i.c.m. een automatisering wordt ingesteld (default 20.1 graden).

Dit alles werkt erg goed, alleen krijg ik regelmatig de melding "waarschuwing: Geen oplossing voor: minimize cost". Wat opvalt is dat dit niet het geval is wanneer ik "heater present" op "False" set, mijn conclusie na veel testen is dat er iets mis gaat met de warmtepomp berekening. Het werkt ook regelmatig wel 8)7
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
"heating": {
    "heater present": "True",
    "adjustment" : "heating curve",
    "degree days factor": 1.15,
    "adjustment factor": 0.0,
    "entity hp enabled": "binary_sensor.dao_warmtepomp_actief",
    "entity hp heat demand": "binary_sensor.dao_warmtepomp_warmtevraag",
    "entity hp heat produced": "sensor.warmtepomp_afgegeven_vermogen_verwarmen",
    "entity adjust heating curve": "input_number.dao_warmtepomp_stooklijn_verschuiving",
    "entity hp switch": "input_boolean.dao_warmtepomp_inschakelen_verwarmen",
    "entity hp power sensor":"sensor.total_system_power",
    "stages": [
     { "max_power": 1200, "cop": 3.80 },
     { "max_power": 1100, "cop": 4.05 },
     { "max_power": 1000, "cop": 4.34 },
     { "max_power":  900, "cop": 4.69 },
     { "max_power":  800, "cop": 5.05 },
     { "max_power":  700, "cop": 5.50 },
     { "max_power":  600, "cop": 5.87 },
     { "max_power":  500, "cop": 6.84 }
    ]
  },
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
2026-03-05 20:13:06 info: Gewogen graaddagen vandaag: 7.6 K.day
2026-03-05 20:13:06 info: Gewogen graaddagen morgen: 6.6 K.day
2026-03-05 20:13:06 info: Gewogen graaddagen totaal: 14.2 K.day
2026-03-05 20:13:06 info: Degree days factor: 1.1 kWh/K.day
2026-03-05 20:13:06 info: Totaal benodigde warmte: 16.3 kWh
2026-03-05 20:13:06 info: Reeds geproduceerde warmte: 6.5 kWh
2026-03-05 20:13:06 info: Nog benodigde warmte: 9.8 kWh
2026-03-05 20:13:06 info: Regeling warmtepomp: heating curve
2026-03-05 20:13:06 info: Actuele warmtevraag: Nee
2026-03-05 20:13:06 info: Minimale runlengte 1 uur
2026-03-05 20:13:06 info: Warmtepomp met power-regeling/stooklijnverschuiving wordt ingepland.
2026-03-05 20:13:06 info: Maximaal warmteproducerend vermogen: 3.42 kW
2026-03-05 20:13:06 info: Minimaal warmteproducerend vermogen: 4.56 kW
2026-03-05 20:13:06 info: Aantal beschikbare uren: 25.00
2026-03-05 20:13:06 info: Maximaal te produceren hoeveelheid warmte: 84.8 kWh
2026-03-05 20:13:06 info: Minimaal te produceren hoeveelheid warmte: 113.0 kWh
2026-03-05 20:13:06 info: Aantal in te plannen uren: 2.0
2026-03-05 20:13:06 info: Warmtepomp staat stil
2026-03-05 20:13:06 info: Eerste blok van 1 uur
2026-03-05 20:13:06 info: Tussenin 0 blokken van 12 uur
2026-03-05 20:13:06 info: Laatste blok van 1.0 uur
2026-03-05 20:13:06 info: Totaal aantal blokken: 2
2026-03-05 20:13:06 info: Apparaat Vaatwasser direct starten staat uit
2026-03-05 20:13:06 info: Machine Vaatwasser wordt niet ingepland, want er is gekozen voor Uit
2026-03-05 20:13:06 info: Strategie: minimale kosten
2026-03-05 20:13:06 info: Maximale fout (maximal gap): 0.000010 euro
2026-03-05 20:13:06 info: Rekentijd: 0.06  sec
2026-03-05 20:13:06 waarschuwing: Geen oplossing voor: minimize cost
Welke versie van DAO draai je nu?
DAO maakt hier een rekenfout en plant te weinig uren in.
Als het goed is, is dit opgelost vanaf de laatste stabiele versie (2026.02.2).

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


  • Mvdw
  • Registratie: September 2022
  • Laatst online: 16:04
KC27 schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 23:19:
[...]

Welke versie van DAO draai je nu?
DAO maakt hier een rekenfout en plant te weinig uren in.
Als het goed is, is dit opgelost vanaf de laatste stabiele versie (2026.02.2).
Ik draai de laatste stabiele versie en heb ook de testversie draaien. Beide vertonen hetzelfde gedrag. Het wijzigen van de “degree days factor” van 1.15 naar 3.6 zorgt ervoor dat er wel gerekend wordt, maar een paar uur later kan dat weer niet zo zijn.

  • balk
  • Registratie: Januari 2000
  • Laatst online: 16:56
pimNH schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 20:45:
[...]


Ik stuur mijn siemens vaatwasser aan vanuit DAO, nooit met de smart start van homeconnect geprobeerd. Het grote voordeel van het aansturen vanuit homeassistant voor mij is dat hij met een druk op de knop wordt ingepland en ik geen aparte app hoef te openen.
top, dankje. Ik drijf hier wel een beetje off topic... Wat ik me afvraag: hoe werkt dit voor de gebruiker? Je kiest een programma. Hoe zorg je er voor dat het niet meteen start? Moet de gebruiker altijd een delayed start kiezen van 1u? Automation pikt dat op, DAO berekent de beste start tijd binnen 15 minuten en overschrijft de delay? Ik wil eigenlijk altijd delayed start. En een start nu optie op mijn wall panel. Enig idee?

  • rescla
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 18:26
balk schreef op vrijdag 6 maart 2026 @ 06:42:
[...]

top, dankje. Ik drijf hier wel een beetje off topic... Wat ik me afvraag: hoe werkt dit voor de gebruiker? Je kiest een programma. Hoe zorg je er voor dat het niet meteen start? Moet de gebruiker altijd een delayed start kiezen van 1u? Automation pikt dat op, DAO berekent de beste start tijd binnen 15 minuten en overschrijft de delay? Ik wil eigenlijk altijd delayed start. En een start nu optie op mijn wall panel. Enig idee?
Dat kan zeker, je kan een delay in uren, minuten en seconden meegeven aan de start action.
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
hours: >
  {% set t = states('input_datetime.dao_vaatwasser_calculated_start') %} {% set
  s = (as_timestamp(t) - as_timestamp(now())) | int %} {% set s = [s, 0] | max
  %} {{ (s // 3600) }}
minutes: >
  {% set t = states('input_datetime.dao_vaatwasser_calculated_start') %} {% set
  s = (as_timestamp(t) - as_timestamp(now())) | int %} {% set s = [s, 0] | max
  %} {{ ((s % 3600) // 60) }}
seconds: >
  {% set t = states('input_datetime.dao_vaatwasser_calculated_start') %} {% set
  s = (as_timestamp(t) - as_timestamp(now())) | int %} {% set s = [s, 0] | max
  %} {{ (s % 60) }}
Ik heb 3 automations in totaal, 1 die de button opvangt, de window instelt en dao laat berekenen. Dan een automation die start aanroept met de berekende delay, en een input boolean op true zet. En vervolgens nog een automation weer op false zet en de window cleart, als er een programma start. Dat laatste om hem weer uit de planning te krijgen als iemand hem toch eerder met de hand aanzet.

@KC27 Is er ergens een plek voor voorbeeld automation implementaties? Denk dat het nieuwe mensen wel op weg kan helpen.

  • hemertje
  • Registratie: Juli 2015
  • Nu online
rescla schreef op vrijdag 6 maart 2026 @ 07:43:
[...]

Dat kan zeker, je kan een delay in uren, minuten en seconden meegeven aan de start action.


[...]

@KC27 Is er ergens een plek voor voorbeeld automation implementaties? Denk dat het nieuwe mensen wel op weg kan helpen.
ja graag want met DAO alleen ben je er nog lange na niet wanet je bent volledig afhankelijk van de automations die je zelf maakt in HA

zou mooi zijn als het gehele pakket wordt aangeboden vanuit de community! _/-\o_

Gasloos 2019 + WP Panasonic H-serie 7kW + 300 liter boilervat + PV 12.415Wp + Home Assistant + Hyundai Ioniq 6 First Edition + Zaptec laadpaal

Mvdw schreef op vrijdag 6 maart 2026 @ 06:40:
[...]


Ik draai de laatste stabiele versie en heb ook de testversie draaien. Beide vertonen hetzelfde gedrag. Het wijzigen van de “degree days factor” van 1.15 naar 3.6 zorgt ervoor dat er wel gerekend wordt, maar een paar uur later kan dat weer niet zo zijn.
Dank voor de info en het melden.
Ik ga ernaar kijken.

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


  • Impossibl3
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 18:19
rescla schreef op vrijdag 6 maart 2026 @ 07:43:
[...]

Dat kan zeker, je kan een delay in uren, minuten en seconden meegeven aan de start action.


[...]


Ik heb 3 automations in totaal, 1 die de button opvangt, de window instelt en dao laat berekenen. Dan een automation die start aanroept met de berekende delay, en een input boolean op true zet. En vervolgens nog een automation weer op false zet en de window cleart, als er een programma start. Dat laatste om hem weer uit de planning te krijgen als iemand hem toch eerder met de hand aanzet.

@KC27 Is er ergens een plek voor voorbeeld automation implementaties? Denk dat het nieuwe mensen wel op weg kan helpen.
Als jij er een klaar zet met omschrijving dan kan dat wel bij de wiki voor machines denk ik.

PV 5.590 Wp Enphase, 2.700 Wp Growatt - Easee laadpaal - Itho Amber 95 WP

rescla schreef op vrijdag 6 maart 2026 @ 07:43:
[...]

Dat kan zeker, je kan een delay in uren, minuten en seconden meegeven aan de start action.


[...]


Ik heb 3 automations in totaal, 1 die de button opvangt, de window instelt en dao laat berekenen. Dan een automation die start aanroept met de berekende delay, en een input boolean op true zet. En vervolgens nog een automation weer op false zet en de window cleart, als er een programma start. Dat laatste om hem weer uit de planning te krijgen als iemand hem toch eerder met de hand aanzet.

@KC27 Is er ergens een plek voor voorbeeld automation implementaties? Denk dat het nieuwe mensen wel op weg kan helpen.
Dat zou kunnen in de wiki op GitHub, waar ook de documentatie van DAO zelf naar toe gaat / gegaan is.
We zouden daar een hoofdstuk automations, apex charts enz kunnen maken.
Probleem is dat alleen gebruikers met de status "collaborator" daar wijzigingen kunnen aanbrengen.
@Torch1969 coördineert alle wijzigingen en toevoegingen van de wiki.

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


  • wmc
  • Registratie: November 2012
  • Laatst online: 15:06

wmc

KC27 schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 23:05:
[...]

Ik denk dat ik begrijp wat er aan de hand is:
DAO haalt uur-data op uit de database van HA, zodra in dat uur de de wp ook maar even heeft gedraaid, dan denkt DAO dat hij het hele uur heeft gedraaid.
Dit krijg ik nu niet even snel gefixed, want eigenlijk moet ik hiervoor switchen naar de "short-term" tabel van HA.

Mijn vraag is nu:
Is het nu werkbaar voor jou/jullie of moet dit opgelost worden voor de stabiele versie van DAO wordt gepubliceerd?
Het is prima werkbaar, het was voor mij meer een observatie/feedback moment.
Mvdw schreef op vrijdag 6 maart 2026 @ 06:40:
[...]


Ik draai de laatste stabiele versie en heb ook de testversie draaien. Beide vertonen hetzelfde gedrag. Het wijzigen van de “degree days factor” van 1.15 naar 3.6 zorgt ervoor dat er wel gerekend wordt, maar een paar uur later kan dat weer niet zo zijn.
Ik heb waarschijnlijk de fout gevonden.
DAO verwacht dat je "stages" in oplopende volgorde zijn gesorteerd (staat niet in de documentatie) en bij jou staan ze in aflopende volgorde.
Ik ga dat aanpassen, zodat het niet uitmaakt.
Voorlopig (om de problemen op te lossen) raad ik je aan om ze in oplopende volgorde te 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


  • tomvandepoel3
  • Registratie: Januari 2026
  • Laatst online: 16:39
KC27 schreef op donderdag 5 maart 2026 @ 22:55:
[...]

Ik heb het bij mij nog maar eens getest, maar bij mij werkt het gewoon.
Waar gaat het bij jou fout?
Dan zal het wel een domme user error zijn maar ik zie het niet... :(

Ik gebruik een input number helper "input_number.dao_yacuzzi_boiler_cooling_rate" met waarde 0.2
Als ik rechtstreeks de naam van de helper in de config zet (volgens Wiki degree days factor voor warmtepomp), krijg ik onderstaande error.
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
"boiler": {
        "boiler present": "True",
        "entity boiler enabled": "input_boolean.dao_yacuzzi_boiler_enabled",
        "entity actual temp.": "sensor.dao_yacuzzi_boiler_accurate_current_temperature",
        "entity setpoint": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_setpoint", 
        "entity hysterese": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_hysterese", 
        "cop": 0.8,
        "cooling rate": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_cooling_rate", 
        "volume": 1200,
        "heating allowed below": "sensor.dao_yacuzzi_boiler_heating_allowed_below",
        "elec. power": 3000,
    "switch entity": "input_boolean.dao_yacuzzi_boiler_activate_toggle"
  },
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
2026-03-06 11:10:52 info: Boiler hysterese 0.8 K
2026-03-06 11:10:52 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering
Traceback (most recent call last):
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 736, in run_task_function
    getattr(self, run_task["function"])()
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 575, in calc_optimum_met_debug
    dacalc.calc_optimum()
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
  File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1063, in calc_optimum
    boiler_cooling = cooling_rate * self.interval_s / 3600
                     ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'
Traceback (most recent call last):
  File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 4724, in <module>
    main()
    ~~~~^^
  File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 4695, in main
    da_calc.run_task_function("calc_optimum_met_debug")
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 736, in run_task_function
    getattr(self, run_task["function"])()
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 575, in calc_optimum_met_debug
    dacalc.calc_optimum()
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
  File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1063, in calc_optimum
    boiler_cooling = cooling_rate * self.interval_s / 3600
                     ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'
Als test heb ik ook even "entity" toegevoegd in de cooling rate config regel (dit zal wel niet de bedoeling zijn). Ik krijg dan geen foutmelding maar uit de resultaten blijkt dat DAO, onafhankelijk van de waarde van mijn HA input number, altijd met een cooling rate van 0.5 rekent.
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
"boiler": {
        "boiler present": "True",
        "entity boiler enabled": "input_boolean.dao_yacuzzi_boiler_enabled",
        "entity actual temp.": "sensor.dao_yacuzzi_boiler_accurate_current_temperature",
        "entity setpoint": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_setpoint", 
        "entity hysterese": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_hysterese", 
        "cop": 0.8,
        "entity cooling rate": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_cooling_rate", 
        "volume": 1200,
        "heating allowed below": "sensor.dao_yacuzzi_boiler_heating_allowed_below",
        "elec. power": 3000,
    "switch entity": "input_boolean.dao_yacuzzi_boiler_activate_toggle"
  },
De vraag is dus wat ik fout doe?
tomvandepoel3 schreef op vrijdag 6 maart 2026 @ 11:22:
[...]

Dan zal het wel een domme user error zijn maar ik zie het niet... :(

Ik gebruik een input number helper "input_number.dao_yacuzzi_boiler_cooling_rate" met waarde 0.2
Als ik rechtstreeks de naam van de helper in de config zet (volgens Wiki degree days factor voor warmtepomp), krijg ik onderstaande error.
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
"boiler": {
        "boiler present": "True",
        "entity boiler enabled": "input_boolean.dao_yacuzzi_boiler_enabled",
        "entity actual temp.": "sensor.dao_yacuzzi_boiler_accurate_current_temperature",
        "entity setpoint": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_setpoint", 
        "entity hysterese": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_hysterese", 
        "cop": 0.8,
        "cooling rate": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_cooling_rate", 
        "volume": 1200,
        "heating allowed below": "sensor.dao_yacuzzi_boiler_heating_allowed_below",
        "elec. power": 3000,
    "switch entity": "input_boolean.dao_yacuzzi_boiler_activate_toggle"
  },
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
2026-03-06 11:10:52 info: Boiler hysterese 0.8 K
2026-03-06 11:10:52 fout: Er is een fout opgetreden, zie de fout-tracering
Traceback (most recent call last):
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 736, in run_task_function
    getattr(self, run_task["function"])()
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 575, in calc_optimum_met_debug
    dacalc.calc_optimum()
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
  File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1063, in calc_optimum
    boiler_cooling = cooling_rate * self.interval_s / 3600
                     ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'
Traceback (most recent call last):
  File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 4724, in <module>
    main()
    ~~~~^^
  File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 4695, in main
    da_calc.run_task_function("calc_optimum_met_debug")
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 736, in run_task_function
    getattr(self, run_task["function"])()
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
  File "/root/dao/prog/da_base.py", line 575, in calc_optimum_met_debug
    dacalc.calc_optimum()
    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
  File "/root/dao/prog/day_ahead.py", line 1063, in calc_optimum
    boiler_cooling = cooling_rate * self.interval_s / 3600
                     ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'
Als test heb ik ook even "entity" toegevoegd in de cooling rate config regel (dit zal wel niet de bedoeling zijn). Ik krijg dan geen foutmelding maar uit de resultaten blijkt dat DAO, onafhankelijk van de waarde van mijn HA input number, altijd met een cooling rate van 0.5 rekent.
code:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
"boiler": {
        "boiler present": "True",
        "entity boiler enabled": "input_boolean.dao_yacuzzi_boiler_enabled",
        "entity actual temp.": "sensor.dao_yacuzzi_boiler_accurate_current_temperature",
        "entity setpoint": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_setpoint", 
        "entity hysterese": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_hysterese", 
        "cop": 0.8,
        "entity cooling rate": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_cooling_rate", 
        "volume": 1200,
        "heating allowed below": "sensor.dao_yacuzzi_boiler_heating_allowed_below",
        "elec. power": 3000,
    "switch entity": "input_boolean.dao_yacuzzi_boiler_activate_toggle"
  },
De vraag is dus wat ik fout doe?
Ik denk niet dat het een domme user error is.
Als je dit doet:
code:
1
"entity cooling rate": "input_number.dao_yacuzzi_boiler_cooling_rate",
Dan vindt DAO de config regel "cooling rate" niet (dat is de key) en dus valt ie terug op de default-waarde: 0,5 K/uur

Misschien heeft het iets te maken met de eenheden (decimale punt of komma?)
Hoe staat dit bij jou in HA:
Afbeeldingslocatie: https://tweakers.net/i/jsOSoQL6Yd_hOUSJcFK47WhS6B8=/fit-in/4000x4000/filters:no_upscale():strip_exif()/f/image/bSPFfHiRWyLdXhFGSKOjZLUx.png?f=user_large

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


  • Mvdw
  • Registratie: September 2022
  • Laatst online: 16:04
KC27 schreef op vrijdag 6 maart 2026 @ 10:30:
[...]

Ik heb waarschijnlijk de fout gevonden.
DAO verwacht dat je "stages" in oplopende volgorde zijn gesorteerd (staat niet in de documentatie) en bij jou staan ze in aflopende volgorde.
Ik ga dat aanpassen, zodat het niet uitmaakt.
Voorlopig (om de problemen op te lossen) raad ik je aan om ze in oplopende volgorde te zetten.
Gelijk aangepast en nu rekent DAO weer. Dank voor het nakijken!
Pagina: 1 ... 31 ... 35 Laatste