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[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.

[Homoran]

@klassisch sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

Gestern lag die Realität ca. 40% unter Forecast

Der Rest ist bei mir :joy:

gestern gut 20% über Forecast und heute wird's noch mehr.

@klassisch sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

Homoran weiß wie die wirklich heißt

Octo(pus)Cat

[ticaki]

@homoran

Welche Version? - die jetzt aktuelle sollte (je nach version) Werte ausspucken die ⅓ niedriger sind. Musste wirkungsgrad anpassen.

Edit: hab editiert

[Homoran]

@ticaki sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

Welche Version?

uralt!
dein erster Prototyp

EDIT:
Die erste Zahl ist mein erster Prototyp: solar x empirischer Faktor

[ticaki]

ok dann sollten die werte nicht zu sehr abweichen.

[klassisch]

@ticaki sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

Anschließend npm-Befehl erneut ausführen.

Welchen npm Befehl?
Git ist jetzt installiert, Pfad ist angelegt

D:\>git --version
git version 2.51.0.windows.1

aber das Update über admin schlägt noch immer fehl

[ticaki]

@klassisch
noch immer der gleiche Fehler? Ok der Link geht gleich nicht mehr - ich mache ne Verison

[klassisch]

@ticaki Ich habe jetzt den iob Befehl direkt in CMD eingegeben. Dann hat er was installiert
Version im Admin immer noch
0.3.1 (1~)

Diese Version zeigt momentan mit den schwachen 19:00 Werten
ghi (solar) 0.117
und solar_estimate 0.088
bei meinem 0°, 1, 1 Testvektor - also Modul horizontal 1m², 100% Wirkungsgrad.

[ticaki]

@klassisch

ok dass sollte ... hm ich weiß nicht ob das ne gute idee war - kenne mich mit windows nicht aus - die Version ändert sich nur wenn ich eine Version mache - die Entwicklungsversion hat i.d.R. keine geänderte Versionsnummer.

Aber in 10 Minuten sollte es per npm gehen - also das Fenster mit der benutzerdefinierten Installation aber da npm auswählen und dann ticaki/ioBroker.brightsky glaube ich.

EDIT:
so sieht das aus - aber ist noch nicht da :)

EDIT2
Jetzt ist es angekommen - obs schon installierbar ist oder er noch die alte nimmt weiß ich aber net :)

EDIT3 - er nimmt die 0.3.2

[klassisch]

@ticaki Vielen Dank! 0.3.2 auch hier. Und verhält sich anders
solar (ghi) 0.133
solar_estimate 1
könnte grundete 0.133 sein, was ein plausibles Ergebnis wäre.
Mehr sehe ich erst später. morgen um 07:00 ist ghi immer noch 0

Edit: Achso, ich habe über github benutzerdefiniert und nicht über npm installiert. lief aber durch und Version passt ja.

Edit2: Habe jetzt nach @Armilar s Hinwei mal 24h eingestellt. Und morgen Thu Sep 18 2025 14:00:00 GMT+0200 (Mitteleuropäische Sommerzeit)
haben solar und solar_estimate gleiche Zahlenwerte - wie es sein soll.

[klassisch]

@homoran sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

Der Rest ist bei mir :joy:

gestern gut 20% über Forecast und heute wird's noch mehr.

Es sei Dir gegönnt! War gestern eh den ganzen Tag mit Auto weg. Und heute ist es wieder voll geladen :-)

Octo(pus)Cat

Ah, ja. vielen Dank!

[klassisch]

@armilar sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

ja - der Adapter lässt 48 Stunden zu

Vielen Dank! Hatte den Post glatt überlesen - sorry! Dann werde ich mal 24h einstellen.

[ticaki]

@klassisch
In der rechnung ist noch folgendes mit drin - kann man wohl aus den Variablen ableiten was es ist:

const poaWhPerM2 = valueWhPerM2 * (beamFraction * dirGain + diffuseFraction * skyDiffuseGain + groundRefGain);

[klassisch]

@ticaki Ja, habe jetzt die 24 Forcast Stunden (+ die aktuelle Stunde = 25 h) eingestellt und den "Streiflichttest" gemacht.
Mein Skript bricht auf 0 ein, weil es nur direkte Strahlung berechnet.
Adapter geht von 0,692 auf ca. 0,2 zurück.
Die Python Lib verhält sich ähnlich.

Sieht also auf den ersten Blick gut aus.

[klassisch]

Auf den zweiten Blick sieht das auch noch gut aus. Die Werte der sonnenstarken Phasen passen zu meinem Skript.

Und da könnte ich gleich einen Feature Request antizipieren:

• Modulüberbelegung bzw. Begrenzung durch Wechselrichter.

Das ist bei mir der Fall. Für die Entscheidung netzdienliches Laden wohl ohne große Bedeutung. Aber wenn man schon Albedo, Diffuslicht etc berücksichtigt .. (icon für Duck und weg)
Bei mir wurde einfach aus

const energy_kWh = poa_kwh_m2 * AREA_M2 * EFFICIENCY

const energy_kWh = Math.min(poa_kwh_m2 * AREA_M2 * EFFICIENCY, inverterLimit);

[Homoran]

@klassisch und du schreibst was von homoran'schem Perfektionismus! :grinning:

[klassisch]

@homoran Nunja, ich schrieb ja, daß es für meinen einfachen Anwendungsfall nicht sooo wichtig ist.
Irgendwann später wird aber jemand danach fragen.
Und wenn wir schon mal dabei sind und es doch soo einfach zu implementieren ist .....

Edit: Ja und wenn wir gerade darüber sprechen: Man könnte die geklippten Daten und die ungeklippten Daten parallel halten. Dann kann man berechnen, was man durch das Clipping verliert. Bei mir war es letztes Jahr < 20 EUR Einspeisevergütung.

[Homoran]

@klassisch sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

den ganzen Tag mit Auto weg. Und heute ist es wieder voll geladen

du fährst jetzt auch elektrisch?
Da sieht man mal, wie die Zeit vergeht und wie lange ich dich nicht mehr gesehen hab!

@klassisch sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

für meinen einfachen Anwendungsfall nicht sooo wichtig

ach ja!

mein Schlechtwetterprogramm hat heute sein bestes getan!
nicht gerade wirklich netzdienlich, zwar nur 1.5 kWh eingespeist, allerdings nicht früh morgens*.
aber die Batterie war planmäßig voll.

EDIT:

• doch, tatsächlich einiges früh morgens
  
  aber eher zufällig.

[ticaki]

@klassisch sagte in Vergleich Solarprognosen Solarwetter und brightsky:

Bei mir wurde einfach aus

const energy_kWh = poa_kwh_m2 * AREA_M2 * EFFICIENCY

const energy_kWh = Math.min(poa_kwh_m2 * AREA_M2 * EFFICIENCY, inverterLimit);

Ich hab 2 Gruppen an einem Wechselrichter - das ist dann schon etwas komplexer :)