Auch wenn ich die Leistung von Gruppe 3 ausnulle, kommt hier “FELD ERFORDERLICH” und die Neu-Konfiguration kann nicht abgeschlossen werden … leider …
Wie werde ich diese verdammte Gruppe 3 nur los?
“FELD ERFORDERLICH” kommt wenn nichts eingetragen ist; bei einem WERT von “0” erscheint “VALUE 0.0 IS TOO SMALL”
Total strange alles
Hallo @kiwiflyer
Bitte korrigiere mich, sollte ich falsch liegen..
Du möchtest von 3 auf 2 Gruppen wechseln und die 3 Gruppe lässt sich nicht löschen? - Der Vorgang bricht ab?
Kannst Du mir bitte ein paar Eckdaten geben:
Welche HA Version // Welche Core Version
Welches HOST System // Installationsart
Welcher Browser
Wo versuchst Du es zu ändern App // Lokal / Nabu-Casa?
Zara
Hallo @Tom-HA
genau, vor dem Update auf V 32.1.0 hatte ich 3 Gruppen angelegt; da nun Live-Leistungssensoren gefordert werden möchte ich auf 2 Gruppen resp. die originären, beiden DC Strings meines Kostal Plenticore G3 zurück gehen; Gruppe 3 lässt sich allerdings nicht löschen; auch kann dadurch die Neu-Konfiguration, beschränkt auf 2 Gruppen, nicht abgeschlossen werden.
Zum Einsatz kommt Home Assistant OS 18.1 mit CORE 2026.7.1 auf einem Raspberry Pi 5; Browser-Zugriff erfolgt über Chrome for Mac Version 149.0.7827.158.
Die Änderung versuche ich im Webbrowser auf Home Assistant vie Einstellungen > Geräte & Dienste > Solar Forecast ML > Neu konfigurieren …
Lieben Dank schon einmal für Deinen Assist!
Ich kann den BUG auf ARM bestätigen .. kannst Du bitte zunächst bei 3 Gruppen bleiben. Ich werde im kommenden Update einen entsprechenden Fix einbauen. Dafür brauche ich aber einen Moment..
1 „Gefällt mir“
Okay, alles kein Problem, vielen Dank für Deinen prompten Assist, und natürlich das gesamtgeniale Projekt hier!
2 „Gefällt mir“
Hab eine Frage zur Skalierung, da ich 5 Wechselrichter und 10 Strings habe.
Ich hab zuerst probiert, es mit 5 Wechselrichtern zu probieren, was gleich in dem Hinweis auf Limit 4 endete.
Das macht es nun schwieriger, weil da auch diverse Ausrichtungen und Neigungen bei den Strings dahinter stecken. Es ist kein klassisches Süddach, sondern geteilt mit 2 Neigungen und Gaube dazwischen, wodurch 2 weitere Ausrichtungen dazu kommen.
Und dann auch noch ein String mit Modulen, die unter viel mehr Schatten leiden.
Ich kann nicht einfach alles zusammenwerfen und plötzlich Wechselrichter zusammenwerfen, die zwar gleiche Neigung und Ausrichtung haben, aber der eine unter einem durchwandernden Schornsteinschatten leidet, wobei da auch teils Optimierer das dämpfen, aber nicht komplett, sondern sozusagen nur 3, weil der Schatten erst um 14 Uhr einwandert und das 4. Modul erst um 15:30 oder 16 Uhr erreicht wird.
Gibt es einen Weg für eine 2. Instanz , so dass ich mit 2x 4 Plätzen auskommen könnte oder kommt noch die Option für 5 Wechselrichter ?
Jetzt für den 1. Test werfe ich die zusammen, aber nur ungern, weil ich meine besten Flächen mit der schlechtesten Fläche / Strings nur zusammenwerfe, weil gleiche Neigung.
Ich bin erst am Einrichten, kann nicht viel sagen außer das und wollte einen suboptimalen Start vermeiden. Nur am Rande: das ist ein von Anfang an skalierbar ausgelegtes System, was viele kurze Strings von meist 5 Modulen mit 500 bis 540 Wp Modulen bedienen muss und LowVolt LFP 14 und 16 kWh Speicher, die mit Fortschritt der Energiewende dazu kommen sollten, so dass alles mit einphasigen Wechselrichtern und damit max. 4,6 kW begann.
Die 25 kWp sind aufgesplittet auf Volleinspeiser mit 10 kWp und Teileinspeiser 15 kWp.
Ich schau aktuell nur auf den Teileinspeiser, der gerade den Ausbau von 15 auf 20 kWp bekommt.
Daher die 7 Wechselrichter im Endausbau mit ich meine 12 Strings.
Danke schön
1 „Gefällt mir“
Hallo @Wolfgangs_Wolfpack
Nein, die Möglichkeit gibt es nicht und wird es auch nicht geben. Der Grund liegt in der Architektur von Home Assistant selbst, prinzipiell bei entsprechender Hardware-Leistung - in dem Fall wäre eine Grafikkarte die CUDA-Fähig ist absolute Pflicht, da wir dann von einem 8 Head-Transformer sprechen wäre es möglich. Die typischen aktuellen Home Assistant Hosts sind / wären damit hoffnungslos überfordert. Selbst der 4 Head Transformer bringt das eine oder andere System schon an die Leistungsgrenze.
Fazit:
Unter HA ganz klares nein, als Docker-Version mit entsprechender HW möglich
Gruß
Zara
OK,
damit kann ich dann auch keine 2. Installation etc machen, sondern bin hardcore auf die 4 limitiert.
Nur wie mach ich das dann am geschicktesten ?
Ich hab erstmal oben 5 angegeben ghabt, war dann bei 4 angekommen und bekam den Fehler, wodurch ich auf 4 zurückgegangen bin. Dann fehlte mir aber Leistung.
Also alles wieder gelöscht und zuerst ein Konzept aufgesetzt
Hab da versucht, gleichartige ausgerichtete wie geneigte Strings in Pakete zu packen udn dafür neue Leistungssensoren definiert.
Irgendwie haute das dann hin, bis mir auffiel, dass ich 2 Hochleistungsstrings von 5 kWp mit einem 3 kWp String in gleicher Lage , nur 5 m tiefer mit im Paket hab, was unter extremem Schatten leidet … und damit später aus Schatten kommt und früher reinfällt, dazu noch unterschiedliches Verhalten im Hochsommer ohne Schatten.
Von daher erwarte ich da wohl noch mehr Versuche, das neu zu gruppieren, denn Ost muss immer extra haben und dann den Schatten String auch. Bleiben noch 2 Module für die 2 Neigungen.
Bin gespannt, ob was dabei herauskommt, denn aktuell konfigurier und lösch ich noch mehr oder weniger.
Wozu ist der Hausverbrauch sinnvoll , weil der ja an sich nix mit der Erzeugung zu tun hat ?
Wann läuft diese AI an sich , weil das bei mir noch alles inaktiv schien nach 1 Tag Laufzeit.
DANKE für die fixe Antwort
Hier steht, wann gelernt wird.
Würde die Bereiche, die ähnlich sind zusammenfassen. Also die DC-Inputs etc in einen gemeinsamen Helfer packen.
So habe ich es bei meinen 2 Akkusystem (große PV + BKW) gemacht und sieht eigentlich ganz gut aus bis jetzt. Die KI lernt das ganze ja irgendwann. Dabei ist die Ausrichtung etc egal.
2 „Gefällt mir“
Ich hab alle Strings aufgeteilt auf “Sensoren”
- SÜD Neigung 1
- SÜD Neigung 2
- SÜD Neigung 2 + Verschattung
- DACHGAUBE OST
Ich musste zwingend 3 und 4 vom Rest trennen, weil die sich komplett anders verhalten und der Einfluß vom Schatten im Jahresverlauf alles verschelchtern könnte
Am Ende werden ja all die Parameter am Anfang abgefragt und die machen ja Sinn und ich weiß ja, welche Probleme ich in der Vergangenheit hatte, da mit Prognosen klar zu kommen.
Bisher war ich bei solarprognose.de , wo derjenige wohl schwer erkrankt ist und über Nacht Samstag den Betrieb eingestellt hat (sein Bruder hatte schon an einer genetischen und tödlichen Erkrankung gelitten und war verstorben, weshalb er für die Erforschung Spenden gesammelt hatte). Da hatt ich die Anlage inkl. Verschattung gut abbilden können auf String bzw. WR Basis.
zum Thema AI LERNEN: das hab ich wohl überlesen gehabt in der langen Anleitung, aber mein Stolperer war eigentlich eine “WARNUNG” hier ziemlich weit oben bei Status
Klar , der 1. Tag ist nicht rum, dazu hab ich noch fleißig umgebaut bei der Ordnung, aber die Warnung kam mir komisch vor und AI lernen fand sozusagen auch nicht statt.
Das hatte mich dann irritiert.
Danke Dir erst einmal.
Ich kann nur sagen:
Bei meinem BKW bin ich bei fast dauerhaften 99% trotz Abriegelung und mir den zusätzlichen Sensoren bei meine großen PV, die noch nicht Einspeisen darf, hat sich das ganze auch innerhalb ner Woche auf 80% erhöht.
Geduld ist eine Tugend und es ist schon besser und schneller als im Dezember als alles anfing 
2 „Gefällt mir“
Wie funktioniert denn das, wenn die Sensoren doch Daten der neuen PV liefern müssen.
Wenn die neue große PV nicht an ist , funktioniert die Prognose doch nicht, weil ich ohne Erzegungs Sensoren nicht abspeisen konnte.
Aber mein Kernpunkt war, dass nirgendwo in der Integration etwas stand, das die AI laufen würde, sondern im Gegenteil Sensoren von Warnungen berichteten oder “nicht liefen”.
Das ist jetzt auch noch so, auch wenn ich Prognosewerte bekomme.
Ich habe eher nach den Hinweis Sensoren geschaut als nach den absoluten Werten.
Jetzt sind 36 h rum und an sich weiter
und
und dann noc
was man entweder kritisch sehen kann oder “läuft ja”, nur mir sagt das nicht und ich wollte nicht 30 Tage verlieren, um dann zu hören, dass ich was falsch gemacht habe gerade bei diesen 12 Strings in 4 Gruppen abbilden.
Danke
Hi Tom. Ich habe Frage an dich. Im Moment liefern alle benötigten entitäten über die Cloud eingefügt. Jetzt ist es so das ich es über mqqt also lokal steuern will und die entitäten einfügen will. Muss ich was beachten? Übrigens wenn ich HA Neustart füre dauert mqtt ca 1.5 min bis die entitäten kommen. Cloud ist bißchen schneller. Ich habe zendure solarflow 800 pro2. Zurzeit hat Zensuren Probleme mit der Cloud.
Grüße
Hier die Erklärung zum Drift-Status… Erklärung SFML: Drift-Monitor Sensor - was ist das?
Ansonsten abwarten und laufen lassen.
1 „Gefällt mir“
Hier gibt‘s weiterführende Informationen …
Genauigkeit, die wächst
| Phase | Zeitraum | Genauigkeit |
|---|---|---|
| Frische Installation | Tag 0 | ~70 % — reine Physik |
| Frühes Lernen | Tag 1–10 | ~85 % — Miss Ridge aktiv |
| Kalibrierung | Tag 10–30 | 85–93 % — Ensemble |
2 „Gefällt mir“
Hallo zusammen, ich habe folgende Frage: ich habe Sensoren einer EcoWitt Wetterstation eingebunden. Insgesamt ist meine Vorhersage aktuell auch meist recht gut (sonnige Tage sehr nah dran, ansonsten Abweichungen so bis 20%). Jetzt sehe ich seit einer Weile in den tollen Darstellungen von STATS, dass bei mir täglich eine Stunde ausgeschlossen wird wegen unerwartetem Regen. Inzwischen bin ich darauf gekommen: es läuft morgens zwischen 5-6 Uhr der Rasensprenger und der bewässert die Wetterstation. Frage: sollte ich den Sensor raus nehmen oder lernt die KI dass das kein „normaler Regen“ ist (ab September oder so wird das ja spätestens verschwinden).
Ich würde die Ecowitt Wetterstation besser noch im Kühlschrank montieren, dann ist es an heißen Tagen nicht so warm draußen und Du hast einen gleichmäßigeren Temperatur-Jahresverlauf!
War Deine Frage wirklich ernst gemeint?
Nur zur Info und als Tip - die meisten Menschen, die eine Wetterstation betreiben, möchten reelle Werte messen und montieren die Außeneinheit/Außeneinheiten/Sensoren deshalb an Plätzen, die auch dafür geeignet sind. Unter einer Heizsonne, oder auch in Reichweite eines Rasensprengers, sind sicherlich keine geeigneten Plätze…
1 „Gefällt mir“
??? Ich bin etwas irritiert.. eine Wetterstation ist doch dafür da, dass man z.B. Regenmengen über das Jahr / Monat / Tag / Std / Min misst. Du solltest den Installationsort DRINGEND überdenken!
Zu Deiner Frage:
Die KI wird NIEMALS richtig lernen, da sie immer annehmen wird, dass sie das Wetter falsch berechnet. - > So ist es GiGO und vergiftet die komplette Lernbasis!
Ebenso wenn der W/m2 den halben Tag im Schatten liegt - oder der LUX-Sensor..
Du hast also zwei Möglichkeiten
a) Die Wetterstation an einen anderen Ort bringen (freier Blick zum Himmel den ganzen Tag und OHNE Rasensprenger der Regen simuliert.
b) Die Wetterstation komplett aus SFML entfernen und auf die Vorzüge die sie bietet verzichten.
2 „Gefällt mir“