Hallo Zusammen,
ich versuche gerade das EOS für meine Hauskonfiguration anzupassen. Gibt es in der Ausgabe des Flask Server auch eine Vorgabe zum netzseitigen Laden des PV-Akkus?
Ich konnte dazu bisher leider nichts finden. Gerade im Winter, mit großem Akku und dynamischem Tarif lässt sich da einiges einsparen.
Gruß
Karl
So, habs jetzt am laufen. Die nötigen Arrays aus dem flask-server für das Netzseitige Laden des PV-Akkus sind bei mir
payload.result.akku_soc_pro_stunde payload.ac_charge
Ich setze beim Victron den min_soc des Akkus auf den Wert aus akku_soc_pro_stunde. Aber nur wenn der zugehörige Wert in ac_charge > 0 ist. Wichtig: ac_charge zählt ab 0 Uhr. akku_soc_pro_stunde ab der aktuellen Stunde. Das herauszufinden ist etwas tricky. Die pdfs im output-Ordner helfen da sehr.
Ein Problem ist noch, dass die Tibber-Daten für den Folgetag erst ab 13 Uhr aufpoppen. Das strompreis-array braucht aber 48 Werte. Wenn ich hinten mit 0 auffülle freut sich der Algorithmus über den günstigen Strom und verlegt alle Ladevorgänge in die Zukunft. Das tritt immer zwischen 0 Uhr und 13 Uhr auf. Da muss ich mir noch was einfallen lassen.
Die python-Klasse für den PV-Akku musste ich noch anpassen um den Wirkungsgrad des Batteriewechselrichters fix einzutragen.
Soweit bin ich erstmal sehr begeistert!
Kannst du mir kurz erklären, wie du die Eingabe machst, insbesondere die Arrays (pv_forcast, last...) werden die ab 0:00 des aktuellen Tages gefüllt oder ab 0 Minuten der aktuellen Stunde. Beim Soc steht ja explizit nicht der aktuelle Wert, sondern der zum Stundenanfang. Ich bekomme einfach keine annähernd validen Werte als result.
Hallo,
die forecasts lassen sich über die vrm-Api auslesen. Sowohl consumption- als auch pv-forecast. (https://vrmapi.victronenergy.com/v2/installations/<id>/stats)
Hier sind die Werte ab 0 Uhr des aktuellen Tages nötig. Beim Soc verwende ich momentan noch den aktuellen Wert. Das muss noch angepasst werden.
Bei meinem 30kWh Akku ist die Differenz aber nicht so gewaltig.
Wie gesagt: Zum Debuggen ist das pdf im output-Ordner essentiell. Hier siehst du sofort welches array nicht passt. Ich hab am Anfang mit fake arrays gearbeitet um zu sehen wie die Zeitachsen mappen.
Danke habe das Problem gefunden. Die Info die fehlte war, dass die Arrays ab 00:00 aktueller Tag beginnen und die result-Arrays ab start aktueller Stunde.
Danke für den Tipp.
Hast du zufällig eine Dokumentation der Werte die bei diesem Endpunkt zurück kommt? Finde die Benennung nicht so selbsterklärend 
{
"success": true,
"records": {
"Pdc": [
[
1735571335000,
0
],
...
"bs": [
[
1735571335000,
26,
26,
26
],
....
"bv": [
[
1735571335000,
52.29999999999997,
52.3,
52.3
],
...
"total_solar_yield": [
[
1735628935000,
0.020000457763671875
],
....
"total_consumption": [
[
1735571335000,
1.3653335571289062
],
....
grid_history_to": [
[
1735600135000,
0.3094768524169922
],
...
"grid_history_from": [
[
1735571335000,
1.401742935180664
],
...
Das sind immer timestamps stundenweise (leider bei mir nicht anfangend mit einer vollen Stunde) und dann die entsprechenden werte in kWh?
Was ist pdc, bs, bv?
Wäre mega wenn du mir da weiterhelfen könntest, danke!