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Hinweis zur Prognose – SFML & TFS
Damit keine falschen Erwartungen entstehen und die Diskussion in die richtige Richtung geht, möchte ich einige Grundlagen erläutern. Diese Erklärung gilt ausdrücklich nur für SFML und TFS – ich bin mir bewusst, dass andere Systeme dies anders handhaben oder gar nicht erst anbieten.
Was ist eine Prognose?
Eine Prognose ist ein sogenanntes Prognoseband, das aus drei Werten besteht:
- P10 = untere Grenze → tritt mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit mindestens ein
- P50 = wahrscheinlichster Wert (Median)
- P90 = obere Grenze → tritt ein, wenn alle Bedingungen optimal sind
Wie funktioniert der Prognosesensor in SFML?
SFML liefert P50 (Median) als Rohwert. Das Modell gewichtet dabei – basierend auf historischen Daten und kontinuierlichem Lernen – verschiedene Layer unterschiedlich, abhängig von Faktoren wie Uhrzeit, Sonnenstand, Jahreszeit, Wetterlage und Anlagenkonfiguration. Die Gewichtung erfolgt stündlich.
Was sind Layer?
Vereinfacht gesagt sind Layer die einzelnen KI-Modelle innerhalb des Hubble-Stacks (u. a. Physics, RIDGE …). Jedes Modell betrachtet einen Teilbereich und kommt daher zu einer eigenen Einschätzung. Die Gesamtkomplexität erfasst nur das übergeordnete KI-System. TFS hingegen arbeitet mit einer eigenständigen Logik und nutzt keine externen Layer.
Wie entstehen die Quantile (P10 / P90)?
Das Modell schätzt aus Erfahrung den möglichen Minimal- und Maximalwert und kombiniert diese mit gelernten Mustern. Daraus ergibt sich der Median (P50) – gleichzeitig kennt das Modell naturgemäß auch P10 und P90.
Wie nutzen erfahrene Anwender P10?
Einige Nutzer setzen seit den ersten Tagen auf die Kombination Median + P10, also die KI-Schätzung gemeinsam mit dem Wert, der mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit mindestens erreicht wird, um ihr Energiemanagement darauf aufzubauen. Sie wissen, dass der tatsächliche Ertrag in 9 von 10 Fällen deutlich darüber liegen wird – und dass P10 keine klassische Prognose ist. Der Vorteil: ein verlässlicher Planungshorizont auf Basis eines Szenarios, das mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit eintreten wird, während der tatsächliche Ertrag häufig deutlich darüber liegt.
Der neue „konservative" P10-Sensor
Da mich mehrere E-Mails erreicht haben und das Thema auch im Forum wiederholt aufgekommen ist, habe ich eine abgestimmte Variante des P10-Werts als Sensor implementiert.
Funktionsweise: Der P10-Wert aus TFS und SFML wird überlagert, anschließend wird der Median von SFML im Verhältnis 65/35 darübergeblendet. Das Ergebnis ist ein konservativer, aber sehr verlässlicher Stundenwert sowie Tageswert, mit dem konkret geplant werden kann – jedoch deutlich zurückhaltender als der reine SFML- oder TFS-Wert.
Nutzen: Wenn ich weiß, dass ich heute unter allen Umständen mindestens X kWh erzeugen werde, oder dass in Stunde XY definitiv X kWh am Wechselrichter anliegen werden, verschafft mir das einen erheblichen Planungsvorteil im Energiemanagement.
Praxisbeispiel
|
Wert |
| SFML-Prognose (heute) |
13,8 kWh |
| P10 (heute) |
9,23 kWh |
| IST (heute) |
10,1 kWh |
Erklärung der Abweichung: Die Differenz zum SFML-Wert ist auf MPPT-Throttling zurückzuführen – SFML hat keine fehlerhafte Prognose geliefert. Im Gegenteil: Die bereinigte Trefferquote liegt bei 92,3 %, was beeindruckend ist – für die operative Energieplanung aber nur begrenzt hilfreich ist.
- Geplant auf SFML-Basis → Abweichung: 3,7 kWh
- Geplant auf P10-Basis → Abweichung: 0,87 kWh
Fazit
P10 und P90 sind keine Prognosen, sondern statistische Annahmen – und genau darin liegt ihr enormer praktischer Wert für Planung und Lastmanagement.
ZARA
PS: Ich habe den Wert bisher bewusst nicht als Sensor bereitgestellt, da er sich nicht intuitiv erschließt und ich befürchtet habe, er würde als reguläre Prognose missverstanden werden. P10 ist ein klassischer Kennwert der Energiewirtschaft zur Kapazitäts- und Lastplanung. → es geht also über die “normale” Solarprognose hinaus und Bedarf ein Grundverständnis.
Auch ist es ein erster Aufschlag, ich bin überzeugt davon das ich den Blend im laufe des Jahres noch anpassen muss.. vermutlich 80/20
Fun-Fact: Er ist bereits in den Statistiken der Jahresprognose enthalten – und ist niemandem aufgefallen. Stattdessen ist genau das eingetreten, was ich befürchtet hatte: Der Wert wurde diskutiert und mit Vorjahreswerten verglichen - was keinen mathematischen Sinn ergibt.
Ich denke das Ralf und Dietmar aus ihrem Fachwissen noch einiges dazu beisteuern können, sollte ich etwas vergessan haben…
