Ich hatte dies Thema an anderer Stelle schon mal angesprochen, aber da ist es anscheinend untergegangen. Und aus aktuellem Anlass mache ich nun ein eigenes Thema dazu auf, weil ich vermutlich nicht der einzige Betroffene bin.
Der Himmel hier ist seit heute früh stahlblau, kein Wölkchen zu sehen. Trotzdem wurden Wolken erkannt . Die Ursache ist ein Baum, der bei mir genau in dieser Zeit den W/m²-Sensor der Wetterstation beschattet. Im Prinzip hat SFML die unerwartete Verschattung sehr gut erkannt.
Für den Lernerfolg ist das natürlich kontraproduktiv . Da das Fällen des Baumes zur Lösung des Problems nicht in Frage kommt, habe ich den Vorschlag, in SFML Zeitfenster für den Strahlungssensor erfassen zu können, die vom Lernprozess ausgeschlossen werden. Wäre das möglich?
Falls ja, würde das in meinem Fall sicher weiter helfen. Und ich könnte mir vorstellen, dass es bei weiter abnehmendem Sonnenstand auch weitere Betroffene gibt, die ihren Sensor nicht so positionieren können, dass er den ganzen Tag zu jeder Jahreszeit unverschattet ist.
Alternativ könnte ich mir auch eine Art Plausibilitätsprüfung vorstellen, in der erkannt wird, wenn die gemessene Strahlung geringer ist, als es für die aktuelle PV-Leistung erforderlich wäre. Da muss es sich quasi um einen Messfehler handeln. Gewissermaßen eine Art invertierte Schattensituation.
@Tom-HA Was meinst Du dazu? Wäre definierte Zeiträume oder die Plausibilitätsprüfung möglich bzw. mit vertretbarem Aufwand zu realisieren?
Edit: Kommando zurück! Obwohl die Ecowitt 2 Meter über dem Boden auf freier Fläche angebracht ist, bekommt sie bei diesem Sonnenstand den Schatten der amerikanischen Eiche ab.
Konsequenz: Den Solar Radiation Sensor werde ich aus SFML entfernen.
ECMWF hat heute leichten Sahara-Staub in der Atmosphäre gemeldet. Das Haupt-Event soll aber erst in 2-3 Tagen kommen. An den Tagen wird die Sonnenstrahlung deutlich reduziert sein.. (in den höheren Schichten) auch wenn wir am Boden " blauen Himmel sehen werden"
Hubble hat das als Nebel verwertet, da muss ich noch einmal ran.. in Bereichen wo es über 25ppm lag hat er sogar als Wolken interpretiert. Ich muss mir die API noch einmal ansehen und die Güte der Daten aus den Wetterrohdaten..
Das würde ich nicht machen… !!! Zumal seit einigen Versionen Schatten auf dem Sensor separat gelernt wird. → wie man auch an deinen sehr guten Prognosen sieht! Die Eiche steht ja nicht erst seit gestern da!
Bitte nicht irgendwelche Rückschlüsse schließen, einfache Erklärungen suchen.. Grundsätzlich gilt die Kette zurückverfolgen. Nicht hastig irgendetwas annehmen!
Für heute gilt das ECMWF den Sahara-Staub schon “gesehen” haben will, obwohl er ist vermutlich gegen Mittwoch in den höheren Schichten präsent sein wird. .. das hat NICHTS mit dem lokalen Wm/2 Sensor zu tun!!!
Ein sehr stark vereinfachte Karte könnt ihr hier sehen:
Aber Achtung sie betrachtet nicht die höheren Schichten! - ist ein sehr sehr vereinfachtes Modell aus ECMWF
Wer es noch tiefer wissen will was Hubble alles mit verwertet:
Also zunächst einmal kein BUG sondern muss beobachtet werden.
Ich habe mir mal aus Neugierde in Grafana eine Grafik erzeugt, die die PV-Leistung und den Solarstrahlungsmesswert meiner Wetterstation einander gegenüber stellt.
Abschnittsweise ist die Korrelation recht deutlich, aber es gibt auch minutenlange Phasen, in denen GHI hoch bleibt, die PV-Leistung aber deutlich geringer ist, als zu anderen Zeiten bei gleichen GHI-Werten. Dazu fällt mir außer “eher untauglicher Sensor für die GHI-Messung” nichts als Ursache ein, da die Module aktuell völlig unverschattet sind.
Und man sieht ab ca. 11:50 Uhr, wie die Verschattung des Sensors einsetzt und nun langsam vorüber geht. Die Einbrüche bei der PV-Leistung in dieser Zeit passen gut zum Wolkenbild, wir haben langsam ziehende Altokumulus.
Für die GHI-Werte habe ich aus 2 Gründen noch keine Erklärung.
Das Gezappel ab ~10:30 deutet darauf hin dass der Baum schon früher im Weg steht, als ich denke, aber bei Betrachtung der Situation am Sensor sieht es anders aus. Könnte aber eine Fehlbeobachtung sein.
Und wenn ich mir das Gezappel mal wegdenke, ist zwischen GHI und PV eine Art sehr deutlicher Phasenverschiebung zu erkennen. Warum das so ist - keine Ahnung. Wenn die PV-Leistung völlig ungestört kommt, müsste doch auch GHI dazu passend kommen. Oder habe ich da einen Denkfehler?
Edit:
Mir kommt gerade der Gedanke, dass der DHI Anteil die Ursache sein könnt. Der Sensor hat westlich-bis südlich das Haus, eine große Eiche, eine Scheune vom Nachbarn und weiterer Bewuchs. Nach Westen gibt es nur eine Weide.
das „Gezappel“ von ca. 10:20 bis 13:00. Genau so ein wiederkehrendes Muster, das jeden Tag zur selben Zeit auftritt und sich mit dem Sonnenstand langsam verschiebt, lernt Hubble separat als Sensorschatten.
Was wunderbar funktioinert, wie man bei @Joachim-xo sieht.
Ein festes Ausschluss-Zeitfenster wäre dagegen Unsinn, der Schatten wandert mit dem Sonnenstand, das Fenster müsste man ständig nachziehen.
“Tilt” - Danke! Hätte ich eigentlich selber drauf kommen müssen …
Und auch bei den festen Zeiten hast du Recht. Gerade in dieser Zeit, in der die Änderungen von Tag zu Tag besonders groß sind, müsste man alle paar Tage die Ausschlusszeiten anpassen. Das würde bei mir bestimmt nicht gut funktionieren .
. Die Ursache ist ein Baum, der bei mir genau in dieser Zeit den W/m²-Sensor der Wetterstation beschattet. Im Prinzip hat SFML die unerwartete Verschattung sehr gut erkannt.
. Da das Fällen des Baumes zur Lösung des Problems nicht in Frage kommt, habe ich den Vorschlag, in SFML Zeitfenster für den Strahlungssensor erfassen zu können, die vom Lernprozess ausgeschlossen werden. Wäre das möglich?
