ich hab immernoch das Problem, das auf einem System der Netzbezug von diesem Jahr mit 815kWh angegeben wird (in der Statistik) was aber nicht stimmt….
Auch der Export wurde nicht mit 1.1.26 auf null gesetzt… in einem Zweiten Sytem sieht alles normal aus…
kannst Du mir bitte das LOG per PN schicken und deinen Post löschen? - Code muss hier gemäß den Foren-Regeln eingesetzt werden und nicht als Vollzitat. Auch ist es nicht dienlich private Daten offenzulegen Ich schaue es mir dann mal in Ruhe an und melde mich bei dir
Aktuell muss man die “extras” via Service installieren. Ebenso wenn es ein Update gibt muss man der Service noch einmal extra auslösen. Das hat mehrere Nachteile:
Nicht jeder weiß wie man mit den Entwickler-Tools umgeht
Es ist ein Extra-Schritt nach einem Update incl. einem extra Neustart, da der Service erneut aufgerufen werden müsste.
Soll ich das umbauen, dass bei einer Installation die “Extra” Module automatisch installiert werden, so das man sie direkt wie jede andere Integration hinzufügen kann? Das würde ebenfalls bedeuten, dass Updates bei den Modulen automatisch durchgeführt werden würden.
Bitte Herz = Ja bitte
Bitte Smilie mit offenem Mund = Nein so lassen
Gibt’s bei mir nicht…
bin wohl noch nicht lange genug im forum angemeldet, war bisher nur stiller Mitleser
Eventuell geht es wenn du mir eine PN schreibst?
Nach drei Tagen gab es nun mal einen Abschluss und ein Lebenszeichen vom Lernmodus
2026-01-04 23:30:00 - custom_components.solar_forecast_ml.ai.ai_predictor - INFO - AI training started: 1 outputs
2026-01-04 23:30:00 - custom_components.solar_forecast_ml.ai.ai_predictor - INFO - Prepared 5 training samples from 1 days, 1 outputs
2026-01-04 23:30:00 - custom_components.solar_forecast_ml.production.production_scheduled_tasks - WARNING - AI model training incomplete: Need 50 samples, got 5
UPDATE Version 12.6.2 (Release-Datum noch nicht fix)
SFML:
Bugs beim Training behoben (gab ein Problem, wenn keine Gruppe definiert ist, also die Integration im Single-Mode läuft
Time-Bug bei einigen Systemen
Lern-Rhythmus angepasst das Korrekturen größer 1,25 nach mehreren Tagen von der KI akzeptiert werden (dynamische Anpassung der Ausreißer)
verschiedene kleinere Sachen / Dinge
Alle Module werden nun automatisch zur Installation bereitgestellt und müssen nicht mehr via Service hinzugefügt werden > Einfach “Integration hinzufügen”
Alle Module werden nun automatisch auf die aktuelle Version gebracht > kein Service Call mehr nötig
SFML STATS (x86):
Performance Verbesserungen
Grafikerstellung verbessert
BUG`s gefixt
SFML STATS Lite (ARM)
Bug-FIxes
Grid-Price Monitor:
FIxes im Billing-Calculator
NEU: Wetter-integration (BETA):
Release bitte beachten SFML muss korrekt konfiguriert sein und Daten müssen vorhanden sein
NEU: ESC ist nun Teil der Extra-Module
Automatisches erstellen der korrekten notwendigen Sensoren für SFML
Info zu ESC:
ESC wurde hier und im Beta-Thread schon mehrfach als Schweizer Taschenmesser erwähnt.
Es ist eine Integration, die ohne Yaml-Gefummel eine Vielzahl nützlicher Sensoren erstellen kann. Ebenso ist ESC in der Lage Helfer zu erstellen.
Viel wichtiger ist aber, dass ESC die notwendigen Sensoren für SFML erstellen kann - NICHT FÜR STATS(!!)
SFML- Riemann-Intervall by Zara
Bezugnehmend auf die Diskussionen / Probleme mit Riemann-Sensoren und deren oft katastrophalen Werte bei Power-Sensoren die unregelmäßig Daten senden ( Anker, EcoFlow,…) habe ich eine deutlich bessere Logik gebaut. Diese Logik wurde mit SQL-Sensoren mehrfach überprüft und steht ihnen in nichts nach:
Mein Riemann Intervall hängt vom Quell-Sensor ab:
Wenn der Power-Sensor alle 10 Sekunden updatet → Integration alle 10 Sekunden
Das ist sofortige Reaktion - keine Verzögerung / keine verlorenen Daten
Sicherheits-Features:
Max 1h Gap-Kompensation: Verhindert unrealistische Sprünge bei langen Ausfällen
Nur positive Werte: Negative Leistung wird ignoriert
Attribut-Speicherung: Alle kritischen Werte werden in State-Attributen gespeichert
Neustart fest
Es wird weiterhin keine Riemann-Berechungen in SFML oder anderen Integrationen von mir geben (außer ESC) - das habe ich auch mehrfach erklärt! Also bitte keine Fragen " Warum nicht einfach “nur” den Powersensor in SFML eingeben und fertig…"
SFML- Powersensor by Zara
Der Sensor glättet automatisch unregelmäßige Updates in einem moderaten Rahmen
SFML- daily by Zara
Der Sensor setzt sich korrekt und wie von SFML erwartet zurück
SFML- Panelgroups by Zara
erstellt die notwendigen Sensoren und einige mehr für die Panelgruppen > den Powersensor pro Gruppe eingeben und die Sensoren werden nach der selben Logik wie die Yield-Sensoren erstellt (benötigt wird nur der “daily” die anderen sind ein Bonus)
Da ESC auch Sensoren addieren kann, sollte es auch kein Problem sein mehrere WR oder Panels korrekt zu Gruppen zusammenzufügen und den so erstellen Sensor zu verwenden!
Das ist der einfachste Weg, die korrekten Sensoren OHNE Trouble zu erstellen..genauso wie sie von SFML erwartet werden und mit zusätzlichen Funktionen die bekannte Probleme/ Schwierigkeiten beim Erstellen abmildern.
HINWEIS:
Dieses ist eine spezielle Version für SFML -Suite und entspricht nicht dem Release auf Github!
Ich bin absolut unsicher, ob seit dem Silvesterupdate, die Integration bei mir überhaupt läuft.
Mein Sohn hat meinen Laptop wieder zum laufen gebracht, und seitdem habe ich davon abgesehen, Solar Forecast ML zu installieren. Ich verfolge dieses Thema zwar, bin aber als wissensloser User, mittlerweile völlig überfordert!
Ja, ja, ist ne beta …
Ich verabschiede mich hier jetzt und werde keinen neuen Versuch mehr „wagen“.
Also ich bin mir ehrlich gesagt auch nicht sicher, ob seit dem Silvester Update bei mir alles läuft.
Die Prognosen sind extrem daneben (seit dem Silvester Update) und die Samples etc. verändern sich überhaupt nicht.
Ich (und andere) haben auch schon mehrfach diesbezüglich gefragt, aber leider keine Rückmeldung bekommen.
Ich frage einfach nochmals - ist es normal, dass es so aussieht:
Hallo Joachim,
das ist wirklich schade! Ich verstehe Dich und deinen Punkt - aber leider sind mir da auch etwas die Hände gebunden - ich weiß nicht, wie ich es noch weiter vereinfachen kann / erklären kann.
Wenn ich da was überlesen habe - sorry!! Das mag auch an in der Natur der Sache liegen.. Es ist so wie @Kaysen899 richtig gesagt hat und es auch im Update-Log steht.
Ich kann aber auch immer nur wieder auf das Wesen einer KI verweisen: Lernen erfolgt durch unterschiede in Daten. Das Wetter gibt gerade nicht soviel her, bei vielen Nutzern. Daher auch die im Log beschriebenen Anpassungen!
Allgemeine und wichtige Info aus Transparenzgründen NERD-STUFF:
Leider wurde Teile meines Codes ohne meine Zustimmung kopiert und in eine kommerzielle KI-Lösung integriert.
Die Reaktion des beteiligten Entwicklers beschränkte sich auf ein „Sorry“ – er erklärte, dass er eine KI nach Lösungen auf GitHub gefragt habe, diese meinen Code vorgeschlagen und direkt in sein Projekt übernommen habe.
Da der Vorfall nicht in Deutschland oder Europa stattgefunden hat, ist ein Rechtsstreit leider aussichtslos.
Nach intensiven Rücksprachen mit einem erfahrenen Entwickler in den letzten Tagen habe ich mich schweren Herzens entschieden, die kritischen Teile meines Codes künftig zu verschlüsseln (obfuscieren).
Mir wurde bestätigt (von HA-DEV), dass dies regelkonform mit den Richtlinien von Home Assistant und HACS umsetzbar ist und der gängigen Praxis entspricht. HA stellt zu dem Zweck entsprechende Skripte / Runtimes für x86 und ARM zur Verfügung.
Ich muss nicht extra betonen, wie sehr mich das ärgert – es bedeutet eine Menge zusätzlicher Arbeit und kostet mich letztlich auch Geld (um die entsprechende Lizenz zu kaufen).
Konkret habe Ich mich für einen Mittelweg entschieden:
Nur ausgewählte, besonders sensible Skripte werden geschützt. Der Großteil bleibt offen einsehbar.
Es bleibt dabei: Wer am Code mitarbeiten möchte, Teile davon für eigene Projekte nutzen oder den vollständigen Quellcode erhalten will, kann mich gerne direkt anschreiben – ich stelle ihn dann sehr gern zur Verfügung!
Die Alternative wäre gewesen, das gesamte Repository sofort von GitHub zu entfernen, was ich aber vermeiden möchte, da die Integration sonst nicht mehr über HACS installierbar wäre -oder das Projekt hier einzustampfen und zu kommerzialisieren.
Im Stammverzeichnis des Repositories findet ihr nun eine detaillierte README mit weiteren Infos:
Protected Code Notice.md
Guten Morgen,
Ich finde es super wie transparent hier alles abläuft!
Ich bin sehr beeindruckt wieviel Energie hier in Open Source fliest. Bin noch am Anfang mit Homeassistant, habe aber beruflich viel mit Python zu tun. Ich find es es auch eine Frechheit einfach Ideen zu klauen. Finanziell wird da wahrscheinlich nichts an dich gehen, was ich sehr Schade finde, da er ja von deinen Entwicklungen profitiert! Ich finde deinen Weg deinen Code zu schützen absolut nachvollziehbar und stehe da voll dahinter (auch wenn ich bisher nur mitgelesen habe und nichts beigetragen).