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[klassisch]

@ticaki Ja, die 20% Wirkungsgrad sind eine gute Näherung. Bei meinen auch nahebei im Datenblatt.

Die Iteration habe ich nicht verstanden.
Ich wurde es halt in der Art rechnen:

quarterHourValue = (valueWhPerM2 [1] + valueWhPerM2 [2] +valueWhPerM2 [3] +valueWhPerM2 [4])/4

[klassisch]

@ticaki sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

Schnelle RM, den Rest habe ich nicht durch, weil ich noh an einer anderen Sache dran bin

Edit: hab das jetzt so angepasst im Admin: Azimut (0-360°) 0=N (im Uhrzeigersinn) wird das jeder verstehen?

Bietet leider noch immer Raum für Misverständnisse.
N=0 ; O=90
wäre das Mindesteste mM nach. Das würde mir zumindest mir reichen.

[ticaki]

@klassisch
Nur ist O in Franzözisch westen - das muß ich dann einzeln anpassen - oder ich lass es da weg - jo passe nur de und en an

EDIT

in 3.1 ist die REchnung mit 2 * /4 das ist falsch

also (valueWhPerM2 [1] /4/4+ valueWhPerM2 [2]/4/4 +valueWhPerM2 [3]/4/4 +valueWhPerM2 [4]/4/4)

aktuell onlijne ist

(valueWhPerM2 [1] /4+ valueWhPerM2 [2]/4 +valueWhPerM2 [3]/4 +valueWhPerM2 [4]/4)

Deine Version spart aber 3 Rechnungen - passe das an.

[klassisch]

@ticaki sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

@klassisch
Nur ist O in Franzözisch westen - das muß ich dann einzeln anpassen - oder ich lass es da weg - jo passe nur de und en an

Das ist wahr, Ouest, . Der Osten wäre E=90
Est

[ticaki]

@klassisch

habs für DE und EN angepasst mit 90=O und 90=E - für den rest kann ich das mal von chatGPT machen sollen - vorallem 方位角（0-360°）

EDIT: bitte die branch oben testen - will nicht noch ne fehlerhafte Rechnung veröffentlichen.

[Homoran]

@klassisch sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

Es gibt noch immer 13 Datensätze pro Tag 00 bis +12

die Anzahl kannst du konfigurieren

[ticaki]

@homoran

Für die Prognossen werden 7 * 24 Datensätze bezogen und dann nach Tag abgearbeitet - das hat nichts mit den eigenen hourly einstellungen zu tun. Diese Abfragen laufen in getrennten Zweigen.

[klassisch]

@homoran sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

die Anzahl kannst du konfigurieren

Ist das das?

[klassisch]

Nochmals zu den prinzipiellen Abweichungen der Schätzung.
Ich hatte ja dort https://forum.iobroker.net/post/1294675 meine heutigen Daten geschrieben und verglichen.
Habe jetzt nach einer langen Reise mit ChatGPT ein Python Skript, welches die Python Lib PVlib nutzt und dem man die Daten plausibilisieren kann.
Das bringt mit den 05:00 Werten ghi = 0.439 für 12:00 als Ergebnis 6220.
Das liegt nahe bei dem Wert, den mein einfaches JScript generiert hat. Jedenfalls näher als das Ergebnis des Adapters.

[Armilar]

@klassisch

ja - der Adapter lässt 48 Stunden zu

[ticaki]

Ich werde mal heute abend schauen was er mir rückwirken voraussagt, dann schreib ich den wirkungsfaktor aus soll und ist in die konfig und gucke mal wie es morgen ist.

[klassisch]

@ticaki Kein Stress, ist ja nicht dringend.

Ich kann anbieten, Dir das python Script und mein Frickelscript per PN zukommen zu lassen.

Edit: Ein einfacher (erster) Test: Neigung 0°; Fläche 1m²; Effizienz 100%, Dann muß ghi = poa = Leistung (bzw. Energie in 1 h) sein, also solar_estimate. Und das zu jeder Stunde.
Hier stimmt das python Skript mit meinen JSCript überein.
Der Adapter liefert andere, geringere Wert.

[ticaki]

@klassisch

Danke das hat den Fehler aufgedeckt. Hab beim summieren der vietelstunde werte einen Fehler gemacht so das er sich kumuliert hat.

https://github.com/ticaki/ioBroker.brightsky/tree/fix/solar-panel-energy-yield-estimate

Außerdem beim debuggen auch unnötige Wiederholungen mit 0 Werten entfernt - die werden auch durchs rumrechnen nicht besser :)

[klassisch]

@ticaki Ich habe jetzt noch einen Test gemacht:
Panel 90° aufstellen und in streifenden Lichteinfall drehen, also die Flächennormale seknrecht zum Azimut. Aber aufpassen, einige Algos arbeiten unsymmetrisch wie einseitige Module. Der Adapter scheint auch einen solchen zu verwenden. In einer Winkelposition bricht der Ertrag erwartungsgemäß zusammen. Ich muß das aber Morgen nochmals mit einem intensiven Mittagswert testen.
Bei meinem Skript bricht der Ertrag auch komplett ein.
Beim Python Skript ist mit der Python PVLIib geht der Ertrag zurück, aber nicht auf Null. Vielleicht wird dort noch Streulicht oder Albedo reingerechnet.
Bei diesen Experimenten ist die "1" hilfreich. Fläche 1, Wirkungsgrad 1.

[klassisch]

@ticaki sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

https://github.com/ticaki/ioBroker.brightsky/tree/fix/solar-panel-energy-yield-estimate

Das habe ich jetzt nicht verstanden. Ist das eine Testversion? Läßt sich nicht installieren.

[ticaki]

@klassisch

In der obrigen Branch denke ich habe ich die Probleme behoben - Albedo ist 0.2 -

Mit einem Wirkungsgrad von 20% habe ich ca. 25% mehr Voraussage als Ist. Dazu meinte chatGPT das der Verlust durch Verkabelung, Temperatur, Wechselrichter pauschal mit 20% veranschlagt werden kann. Sollte ich dann so in die REchnung schreiben... Nö kann man ja selbst abziehen - hab also 16% Wirkungsgrad eingetragen und es passt.

Da aber L Dach wird das bei mir nie stimmen, weil die südlich ausgerichte Fläche im Sommer ab ca 18:30 im vollschatten liegt.

[ticaki]

@klassisch sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

@ticaki sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

https://github.com/ticaki/ioBroker.brightsky/tree/fix/solar-panel-energy-yield-estimate

Das habe ich jetzt nicht verstanden. Ist das eine Testversion? Läßt sich nicht installieren.

so gehts
drauf drücken

in adapter gehen und auf die Katze klicken

Benutzerdefiniert auswählen

Link einfügen und auf installieren drücken

Danach im Protokoll gucken ob der adapter tatsächlich neustartet, wenn nicht selber machen.

EDIT: Wenn du dem Braten jedoch nicht traust, kann ich eine neue Version machen - bin jetzt recht zuversichtlich. Wäre mir aber trotzdem lieber, da würde nochmal wer gegen checken.

[klassisch]

@ticaki sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

Sollte ich dann so in die REchnung schreiben... Nö kann man ja selbst abziehen - hab also 16% Wirkungsgrad eingetragen und es passt.

Es gibt je nach WR verschiedene Ausgaben: PV DC-Leistung; AC Leistung. Ich würde auch nur einen Wirkungsgrad anbieten. Dann kann jeder die Wirkungsgrade nach seinem Bedarf und seiner Anlage zusammenrechnen.
Bei allem was mit Wettervorhersage zu tun hat, erwarte ich ohnehin keine zu hohe Präzision. Gestern lag die Realität ca. 40% unter Forecast. Die anderen Tage war die Abweichung im mittleren einstelligen Prozentbereich, was ich als überraschend gut empfinde (immer bezogen auf mein Frickelskript ohne Albedo, diffuse Strahlung etc).

[klassisch]

@ticaki sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

so gehts

Ja, so habe ich auch gemacht. Githubs Katze (@Homoran weiß wie die wirklich heißt) Benutzerdefinierte URL.

Spoiler

$ iobroker url https://github.com/ticaki/ioBroker.brightsky/tree/fix/solar-panel-energy-yield-estimate --host T470-ioB --debug

install ticaki/ioBroker.brightsky#fix/solar-panel-energy-yield-estimate

NPM version: 10.9.3

Installing ticaki/ioBroker.brightsky#fix/solar-panel-energy-yield-estimate... (System call)

npm error code ENOENT

npm error A complete log of this run can be found in: C:\Windows\system32\config\systemprofile\AppData\Local\npm-cache\_logs\2025-09-17T16_53_12_497Z-debug-0.log

npm error code ENOENTnpm error syscall spawn gitnpm error path gitnpm error errno -4058npm error enoent An unknown git error occurrednpm error enoent This is related to npm not being able to find a file.npm error enoentnpm error A complete log of this run can be found in: C:\Windows\system32\config\systemprofile\AppData\Local\npm-cache\_logs\2025-09-17T16_53_12_497Z-debug-0.log

host.T470-ioB Cannot install ticaki/ioBroker.brightsky#fix/solar-panel-energy-yield-estimate: 4294963238

ERROR: Process exited with code 25

[ticaki]

@klassisch

skynet sagt:

Auf dem Windows-Rechner des Users muss er:

1. Git installieren → https://git-scm.com/download/win
2. Bei der Installation darauf achten, dass „Git in PATH aufnehmen“ aktiviert ist.
3. Danach ein neues Terminal öffnen und prüfen:

git --version

muss eine Version zurückgeben.

4. Anschließend npm-Befehl erneut ausführen.

👉 Fazit: Das Problem liegt nicht an npm selbst, sondern daran, dass Git unter Windows fehlt oder nicht im PATH ist.

EDIT: git ist bei mir überall installiert - ich glaube das kommt bei der linux version schon gleich mit.