Bei mir ist er nicht mehr aufgetreten.
Okay, dann lag ich mit meinen Vermutungen ja beinahe richtig. Eine Frage aber bleibt noch immer offen: Benötigt SFML eine der beiden − ML Weather oder Weather Fusion AI − als Input? Ich meine: funktioniert SFML auch ohne ML Weather und Weather Fusion AI?
Kannst Du mir bitte sagen, welcher Sensor an der Stelle das Problem sein müsste? Also an welcher Stelle im config flow?
Habe ja schon etliche andere dort eingetragen und es zeigt nie etwas an. Auch nicht auf anderen Systemen mit Dummy Sensoren. Habe mir ja extra ein jungfräuliches ha installiert und sfml etc. blank drauf gemacht, nur mit dummy Sensoren.
Ich habe eher die Vermutung, dass bei allen, die upgedatet haben, kein Problem besteht und bei allen, die neu anfangen, das Problem besteht.
Nur, weil es bei einigen geht heißt es nicht, dass es dann kein Fehler ist oder der Fehler bei mir liegt! Bin für jede Wette zu haben, was das betrifft!
Da es sich nur um eine Anzeige handelt, funktioniert SFML auch ohne ML-Weather. Aber: Ich empfehle dir trotzdem, ML Weather zu installieren.
Es gibt dir eine bessere Kontrolle darüber, wie SFML die Bedingungen vorhersagt, und hilft dir, Fehler oder Engpässe direkt zu erkennen.
Man kann es mit einer Öldruck-Anzeige im Auto vergleichen: Es tut nicht weh, schafft aber Transparenz darüber, was ‘unter der Haube’ passiert.
Weather Fusion hat nichts mit SFML zu tun – die beiden laufen völlig unabhängig voneinander."
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Hallo Roberto
Die zwei Tage fehlen bei mir auch.
Vor dem update schon!
Gruß
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Hatte bisher nicht darauf geachtet, also eventuell auch bei mir!
Das Skript hat falsche Daten entfernt die durch die Fehler in der 16er passiert sind, das ist der Punkt. Aber der EOD wird heute Abend einmalig versuchen die Daten zu rekonstruieren:
Phase 1: Immediate Migration (On Startup)
- Historical Repair: Weather correction factors are recalculated from existing hourly values to fix the previous “Key Error.”
- Database Cleanup: Learning tables are scanned for duplicates caused by the “NULL-Bug” and reset once to allow for a clean rebuild.
- Sanity Check: The DNI Tracker resets “poisoned” values (entries >200 W/m² caused by previous calculation bugs).
Phase 2: First End-of-Day (23:30)
- Clean Rebuild: Performance Learning and Ensemble weights (LSTM vs. Ridge) will be rebuilt using the now-accurate physics data.
- Convergence: The system begins a 7-day convergence period where rolling averages and trackers will fully populate with clean data.
Ich habe mich für diesen Weg entschieden um nicht alle Daten zu löschen… ich denke das ist im Sinne von euch / uns allen.. ich denke von “Neuanfängen haben wir alle genug”
Na gut aber spannend ist ja wie ist es wirklich? Wie sind Temperaturen und CO in der Realität..
aktuell sind es 6,5°C und Bewölkt, (regen ist schon durch)
Sonst beobachte ich das jetzt nicht soooo doll, wie SFML
Mein Fokus liegt gerade auf SFML und Stats
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Danke! Nun sehe ich klar.
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dann musst du GPM hinzufügen, dann verschwindet das aus der Log.
Oder du lässt es erstmal. Dann bleibt dies aber in der Log
kannst du kurz erklären was GPM ist? den beitrag hab ich wohl überlesen. Danke
das ist der Grit Price Monitor;
dieser rechnet dir den aktuellen dyn. Tarif für dich aus und stellt dir versch. Sensoren zur Verfügung.
Die Preisdaten werden auch für Stats verwendest, wenn du angegeben hast, das du dyn. Preise nutzen möchtest.
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Den habe ich ja nie installiert da ich ja keinen Dyn Strom Preis habe.
Der Fehler muss dann wohl noch abgefangen werden bei nicht Verwendung!?
Gruss
Besten Dank und einen Kaffee für Basti! 
ML Weather: Version 8.0.0
SFML Stats: Version 10.4.0
Solar Forecast ML: Version 16.4.0
Mein lieber @Tom-HA , danke für Deine unermüdliche Arbeit!
Läuft, in erster Augenscheinnahme, TIPPTOPP!
Den KI Status finde ich sehr charmant! Das neue Hintergrundbild auch 
Nun habe ich doch noch einen kosmetische Herausforderung gefunden 
Und richtig rechnen und Daten vergleichen macht er dann am Ende des Tages?
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@Blubberboy , hier möglicherweise die Lösung:
Und zuvor würde ich das
probieren. Hat eben auch bei mir geholfen! 
