DIY: Älykäs pörssissähkö termostaatti ja varaavat sähkölämmitys ideat

[KultaKikkare]

Mietin tässä miten saisi lattialämmityksen termostaatteja optimoitua sähkön hinnan mukaan taloautomaatiojärjestelmässä.

Idea siis on laskea optimaalinen vuorokautinen lämmitys skeema pörssisähkön hintavaihtelun ja ulko/sisälämpötilojen mukaan. Historiadataa lämmityksestä on kertynyt vuoden verran, ja niiden avulla lasken taulukon josta käy ilmi kuinka paljon lattiaharkko lämpiää per aikayksikkö tietyllä lämpötilaerolla ulos ja sisään ja paljonko lattia lämmittää huoneilmaa.

Näiden suureiden ja sääennusteen avulla avulla saan simuloitua erilaisia lämmitys skeemoja seuraavalle vuorokaudelle, eli miten lattian ja huoneenlämpö käyttäytyy jos lämmöt on päällä vaikkapa joka toinen tunti, tai 8 halvinta tuntia päällä ja loput pois, jne. Ajattelin laskea jonkinlaisen comfortabilityFactor numeron sen perusteella kuinka tasaisena lattian lämpö pysyy, antaen ehkä enemmän miinusta liian kylmästä lattiasta kuin liian kuumasta. Sekä tietenkin vuorokauden lämmityksen hinta.

Yksi tapa olisi simuloida läpi kaikki mahdolliset kombinaatiot, 2^24 eri vaihtoehtoa miten vuorokauden aikana voi lämmittää tunnin resoluutiolla. Ongelma on että tuo on varsin hidas, kuitenkin ihan doable koska yksi iteraatio on varsin nopea simuloida, menee ehkä 15minuuttia per lattia harkko raspberry pi 4:llä. Tätä voi käyttää vertailudatana algoritmia kehittäessä, ja toimisihan se myös käytännössä kun laskettavana on neljä lattialämmitystä kerran vuorokaudessa, mutta raspi todennäköisesti käy aika kuumana ja muutenkin vähän turhan tökerö ratkaisu perfektionistiselle hifistelijälle.

Sähkön hinnoittelu on kai myös muuttumassa tuntiperustaisesta vartitunti perustaiseksi, ja 2^(24*4) iteraatiota on tietenkin aivan järkyttävästi liikaa.

Mietin että PSO algoritmi voisi toimia paremmin?

Ei ole aiempaa käytännln kokemusta kyseisen algoritmin käytöstä, mut tälläsiä ajatuksia on tullut:

Ratkaisun sopivuutta mitataan käyttäen aiemmin mainittun comfortabilityFactorin ja hinnan suhdelukua, niin että asetuksista säädettävissä jonkinlainen painotus hinnan ja mukavuuden välillä.

Yksi hiukkanen olisi siis aina yksi lämmitys skeema, eli yhden vuorokauden lämmitys.

Hiukkasen positiona mietin 24 komponenttista vektoria...? Ehkä niin että vektori saa arvoja väliltä -n...n ja n on ehkä luokkaa 5, ja tuon arvon mukaan säädetään lämmityksen perus on/off termostaatin arvoa pienemmälle tai suuremmalle.

Asioita joista ei oikein ole tietoa, ja jotka vaatii testausta, on ainakin millä tavalla hiukkasia tulisi liikuttaa ja käännellä iteraatioiden välillä? Kohti löydettyä globaalia parasta eli parasta tunnettua positiota. Myös lokaalia parasta eli hiukkasen parhaan tuloksen antanutta positiota olisi ehkä syytä jollain tavalla seurata?

Hiukkasilla tulee varmaankin olla vähän inertiaa, ettei senhetkisen globaalin parhaan löytänyt hiukkanen jumitu paikoilleen.


Soveltuisiko PSO edes tälläiseen, ja millä tavalla sitä tulisi käyttää? Löytyisikö hyvä ratkaisu huomattavasti yksinkertaisemminkin?

[ID10T]

Tuossa pitää myös huomioida se, että sääennuste ei välttämättä toteudu.

[KultaKikkare]

Omaa tekstiä lukiessa tuli mieleen, että hiukkasen positio voisi olla myös suhdeluku 0..1 joka kertoo kuinka suuren osan tunnista lämmitysvastusta ohjataan. Eli jos luku on 0.25, termari lämmittää 15minuuttia kyseisen tunnin aikana. Hinnoittelun muuttuessa varttiperustaiseksi voisi sitten hakea ne halvimmat vartit ja käyttää niitä.

Silloin vektorissa voisi ehkä olla vain 12 komponenttia, ja haetaankin 2tunnin sykleistä ne halvimmat pätkät?

[KultaKikkare]

Tuossa pitää myös huomioida se, että sääennuste ei välttämättä toteudu.

Joo toi on kyllä totta, ei kannata ajaa sokeasti skeemaa läpi koko vuorokautta.

Ehkä pitäisi laskea uusi optimi kerran tunnissa toteuman ja uuden sääennusteen perusteella.

[Neutroni]

En tunne tuota PSO:ta, mutta joku geneettinen algortimi voisi toimia. Siinä on siis tuo toimintavektori "geeninä" ja arvotaan satunnaisesti joukko "eliöitä". Niistä valitaan vaikka parhaat 50 %, kopioidaan ja muutetaan kopioiden "perimää" satunnaisesti hieman. Sitä toistetaan, kunnes se ei enää parane. Tuolla on taipumus hakeutua lokaaleihin minimeihin, joten simulaatio kannattaa suorittaa monta kertaa.

Jos vektorin dimensio on ongelma, niin minä kokeilisin sellaista, että laskisin 15 minuutin resoluutiolla muutaman tunnin ja sitten asteittain resoluutiota pidentämällä. Homma laskettaisiin uudelleen niin usein kuin mahdollista, joten lähitulevaisuus päivittyisi koko ajan tarkemmin. Jos tuohon ottaa huomioon sääennusteet, nekin ovat sitä tarkempia mitä lyhyemmästä ajasta on kyse.

[Raspu]

Eikös sitä ulkolämpötilaa voi vain mitata joka 15 minuutti ja käyttää todellisia lukemia ilman sääennusteita?

[Neutroni]

Eikös sitä ulkolämpötilaa voi vain mitata joka 15 minuutti ja käyttää todellisia lukemia ilman sääennusteita?

Voi, mutta jos tarkoitus on tehdä järjestelmä, joka ennustaa optimaalisen toiminnan seuraavalle 24 tunnille, sääennusteen käyttö tuottaa paljon paremman lopputuloksen. Sanotaan nyt vaikka, että sääennuste ennustaa, että kylmä rintama pyyhkäisee yli 6 tunnin kuluttua ja lämpötila laskee -3 C:sta -20 C:hen. Samalla sähkön hintaennuste nousee, koska siihen käytetään sääennusteita. Vain nykyistä ja mennyttä lämpötilaa hyödyntävä systeemi näkee vain hinnan nusun, mutta vain sillä vaikea perustella se, että vedetään nyt vastukset punaisiksi ja lämmitetään laatta muutamaa astetta asetusarvoa lämpimämmäksi. Voihan se olla, että sähkön hinta nousee jostain muusta syystä ja tuollainen kuumennus haaskaa vain tarpeettomasti energiaa. Mutta jos systeemi näkee ennusteen, se tietää, että nyt on aika paahtaa.

[Kohina]

Tuli noista minimeistä eräs video jonka joskus katsoin, mutta en sitten pitemmälle päässyt.
https://en.wikipedia.org/wiki/Swish_function
In 2017, after performing analysis on ImageNet data, researchers from Google indicated that using this function as an activation function in artificial neural networks improves the performance, compared to ReLU and sigmoid functions.[1] It is believed that one reason for the improvement is that the swish function helps alleviate the vanishing gradient problem during backpropagation.

[HuuHaata]

Omaa tekstiä lukiessa tuli mieleen, että hiukkasen positio voisi olla myös suhdeluku 0..1 joka kertoo kuinka suuren osan tunnista lämmitysvastusta ohjataan. Eli jos luku on 0.25, termari lämmittää 15minuuttia kyseisen tunnin aikana.

Ei kannata. Pilko mieluummin pienempiin osiin.

Kyse on optimointiongelmasta. Onko ongelma "hyvin määritelty" optimointiongelmana? Tällöin vaihtoehdot ovat ratkaisija, kuten kaupallisella puolella Gurobi, tai ilmainen kirjasto joka tekee saman huonommin. Mikäli tuo ei toimi joutuu käyttämään heuristisia algoritmeja, jolloin tulisi tietää ongelman muodosta tarkemmin arvioidakseen, mikä olisi paras reitti edetä.

[Raspu]

Eikös sitä ulkolämpötilaa voi vain mitata joka 15 minuutti ja käyttää todellisia lukemia ilman sääennusteita?

Voi, mutta jos tarkoitus on tehdä järjestelmä, joka ennustaa optimaalisen toiminnan seuraavalle 24 tunnille, sääennusteen käyttö tuottaa paljon paremman lopputuloksen. Sanotaan nyt vaikka, että sääennuste ennustaa, että kylmä rintama pyyhkäisee yli 6 tunnin kuluttua ja lämpötila laskee -3 C:sta -20 C:hen. Samalla sähkön hintaennuste nousee, koska siihen käytetään sääennusteita. Vain nykyistä ja mennyttä lämpötilaa hyödyntävä systeemi näkee vain hinnan nusun, mutta vain sillä vaikea perustella se, että vedetään nyt vastukset punaisiksi ja lämmitetään laatta muutamaa astetta asetusarvoa lämpimämmäksi. Voihan se olla, että sähkön hinta nousee jostain muusta syystä ja tuollainen kuumennus haaskaa vain tarpeettomasti energiaa. Mutta jos systeemi näkee ennusteen, se tietää, että nyt on aika paahtaa.

Kauan toi antaa pelivaraa?
Lämmityksessä puhutaan kuitenkin about tuntien varastosta. Jos lämmitys on vaikka 3h pois päältä kylmällä niin alkaa kämppä viilenee aika vinhaan.
Ite en tykkäis että sisälämpötila hirveesti vaihtelee.
Parin asteen heitot ehkä menee jos on hereillä.

[ID10T]

Eikös sitä ulkolämpötilaa voi vain mitata joka 15 minuutti ja käyttää todellisia lukemia ilman sääennusteita?

Voi, mutta jos tarkoitus on tehdä järjestelmä, joka ennustaa optimaalisen toiminnan seuraavalle 24 tunnille, sääennusteen käyttö tuottaa paljon paremman lopputuloksen. Sanotaan nyt vaikka, että sääennuste ennustaa, että kylmä rintama pyyhkäisee yli 6 tunnin kuluttua ja lämpötila laskee -3 C:sta -20 C:hen. Samalla sähkön hintaennuste nousee, koska siihen käytetään sääennusteita. Vain nykyistä ja mennyttä lämpötilaa hyödyntävä systeemi näkee vain hinnan nusun, mutta vain sillä vaikea perustella se, että vedetään nyt vastukset punaisiksi ja lämmitetään laatta muutamaa astetta asetusarvoa lämpimämmäksi. Voihan se olla, että sähkön hinta nousee jostain muusta syystä ja tuollainen kuumennus haaskaa vain tarpeettomasti energiaa. Mutta jos systeemi näkee ennusteen, se tietää, että nyt on aika paahtaa.

Kauan toi antaa pelivaraa?
Lämmityksessä puhutaan kuitenkin about tuntien varastosta. Jos lämmitys on vaikka 3h pois päältä kylmällä niin alkaa kämppä viilenee aika vinhaan.
Ite en tykkäis että sisälämpötila hirveesti vaihtelee.
Parin asteen heitot ehkä menee jos on hereillä.

Se kylmentymisnopeuskin riippuu rakennusmateriaaleista. Kivitalo viilenee aika hitaasti.

[Neutroni]

Kauan toi antaa pelivaraa?
Lämmityksessä puhutaan kuitenkin about tuntien varastosta. Jos lämmitys on vaikka 3h pois päältä kylmällä niin alkaa kämppä viilenee aika vinhaan.
Ite en tykkäis että sisälämpötila hirveesti vaihtelee.
Parin asteen heitot ehkä menee jos on hereillä.

Käytännössä tuolla leikkaa muutaman kalleimman tunnin. Se on toinen asia paljonko tuollainen loppupeleissä säästää. Ehkä rakentamisen riemu on se tärkeämpi päämäärä.

Jos ei siedä vaihteluita, ei se auta kuin maksaa törkylaskuja tai ostaa sikahintaisia energiavarastoja. Mutta kyllä nelinumeroisten laskujen naputtelu verkkopankkiin saa villapaidan tuntumaan jos ei mukavalta niin ainakin siedettävältä vaatekappaleelta.

[Lyde19]

Lattian pitää aamulla olla lämmin tai vituttaa. Minulla oli pitkään epämiellyttävän kylmä lattia. Ostin sitten ulkokäyttöön tehtyä terassimattoa koko lattialle. Nyt on mukava sipsutella paljasjaloin saunaan ja suohkuun.

[Raspu]

Lattian pitää aamulla olla lämmin tai vituttaa. Minulla oli pitkään epämiellyttävän kylmä lattia. Ostin sitten ulkokäyttöön tehtyä terassimattoa koko lattialle. Nyt on mukava sipsutella paljasjaloin saunaan ja suohkuun.

Laita kuvaa matosta.

[KultaKikkare]

Eikös sitä ulkolämpötilaa voi vain mitata joka 15 minuutti ja käyttää todellisia lukemia ilman sääennusteita?

Voi, mutta jos tarkoitus on tehdä järjestelmä, joka ennustaa optimaalisen toiminnan seuraavalle 24 tunnille, sääennusteen käyttö tuottaa paljon paremman lopputuloksen. Sanotaan nyt vaikka, että sääennuste ennustaa, että kylmä rintama pyyhkäisee yli 6 tunnin kuluttua ja lämpötila laskee -3 C:sta -20 C:hen. Samalla sähkön hintaennuste nousee, koska siihen käytetään sääennusteita. Vain nykyistä ja mennyttä lämpötilaa hyödyntävä systeemi näkee vain hinnan nusun, mutta vain sillä vaikea perustella se, että vedetään nyt vastukset punaisiksi ja lämmitetään laatta muutamaa astetta asetusarvoa lämpimämmäksi. Voihan se olla, että sähkön hinta nousee jostain muusta syystä ja tuollainen kuumennus haaskaa vain tarpeettomasti energiaa. Mutta jos systeemi näkee ennusteen, se tietää, että nyt on aika paahtaa.

Kauan toi antaa pelivaraa?
Lämmityksessä puhutaan kuitenkin about tuntien varastosta. Jos lämmitys on vaikka 3h pois päältä kylmällä niin alkaa kämppä viilenee aika vinhaan.
Ite en tykkäis että sisälämpötila hirveesti vaihtelee.
Parin asteen heitot ehkä menee jos on hereillä.

Kyllä valettu lattiaharkko varaa lämpöä aikalailla. Koko yön jos lämmittää nousee n. 20->30asteeseen on pakkasillakin vielä illalla n. 20.

Nykyinen systeemi lisää termariin offsettiä, eniten vuorokauden halvimmalla tunnilla ja eniten negatiivista offsettiä kalleimmalla, jne. Toimii kohtalaisesti mut vaatii manuaalista säätöä aina kun ulkolämmöt muuttuu enemmän eikä lähelläkään optimaalista. Ja lämpötila heiluu liikaa yleensä aamulla turhankin kuuma ja illalla taas viileä.