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  - Wärmepumpen

Tut die Lambda Steuerung anscheinend nicht. Der obere Sensor ist meine eigene Integrale in HA wo ich das miterrechne.

Ich weiss jetzt nicht ob das in der separaten Heizbetrieb Wärmemenge runtergeht oder nicht, müsste man beim Abtauen erwischen.

@Reenergy:
OT:
Binde diesen Addon Repo ein, das löst deine Probleme. Hiermit kannst du jegliche Versionen nutzen. Gibt es ja immer mal Probleme mit Versionen.

https://github.com/khenderick/esphome-legacy-addons

@AndreiLux:

Misst du auch das integral der Abtauleistung? Der DEFROST Wert aus der Lambda Steuerung sollte dem negativen teil Heating Output Energy entsprechen.

Ja natürlich, das ist Teil des Heizbetriebs der Wärmepumpe und sollte nicht nur isoliert betrachtet werden.

Bei mir ist CH Energy = Integrale der Heiz + Abtauleistung zusammen als Net-Metering Sensor in beiden CH und DEFROST Modi der WP.

Könnte passen, hatte den Sensor nicht seit Inbetriebnahme erstellt. Die Lambda HA integration läuft auch nur mit 30 Sekunden Takt deshalb gibts da wahrscheinlich Auflösungsfehler beim Abtauen. Ich erhöhe das mal auf 10 Sekunden.

Aber eins ist sicher:

Die Lambda Statistik errechnet das NICHT zusammen; die angezeigte Heizleistung da ist dann Schwachsinn, vor allem bei schweren Abtautagen.

Wenn du es so errechenst dann siehste ganz klar den AZ/SPF Abfall ab Abtautemperaturen, ich hab jetzt genügend Stunden unten links wo mans klar sieht:

Und wenn man es so errechnet, dann hat man die echte Heizlastkurve des Hauses damit:

Da siehste die Punkten sind +- auf gerader Linie. Dies hier sind Tagesleistungen bei Tagestemperaturen. Höhere Temperaturen haben abweichungen wegen Tages/Nacht Differenzen und Sonne
.
(Ignorier jetzt den Bogen da in der Mitte das Plotly bei einem Linearem Trendline reinpinselt .. verstehe ich auch nicht)

Shau mal bei der Plotly integration, ich habe dort ein Beispiel eingestellt, das die Trendlinie auch als gerade darstellen kann.

Nice Grafik aus der Lambda, leider kann das die alte Steuerung (Sigmatek V1) nicht.

VNC Viewer in HA als Addon:

https://github.com/Poeschl-HomeAssistant-Addons/vnc-viewer

Damit hast du dann auch über dein HA immer gesicherten Zugriff.

Kleine Nachfrage (bin Lambda-bezüglich völliger Laie):
Sind das Grafiken und Auswertungen, die die Lambda-Software bereits mitbringt?

Oder sind das Deine eigenen Auswertungen aus Daten, die Du bei der Lambda auslesen kannst?

Oder ganz separate Datenerhebung und externe Software?

Wenn letzteres oder vorletzteres:
Wo könnte ich mich einlesen, wie man so etwas verwirklichen kann? Wenn das für einen Nicht-IT-ler überhaupt geeignet wäre.

Home Assistant installieren
Modbus auslesen: https://github.com/RalfWinter/lambda-heatpump-modbus-tcp-HA
Plotly Cards in HA konfigurieren und schon kann man ALLES auserten.

Cem,
Ralf's und Guidos Intrgration laufen aber nicht parallel - zumindest hab ich das mal irgendwo gelsen, oder? Hast Du noch ne weitere VM-HA-Installation, um beides zu nutzen?

Nachdem du ch guidos angepasst hatte, läuft sie auch mit der nativen von Ralf. Ralf hat keine Integration sondern nutzt build in Funktionen von HA, was ich ebenso nutze und das lightweight Orginal ist, halt mehr config aber volle Kontrolle!
Guidos mit wenig Arbeit!

Darf ich fragen wie Du die weitere Aufbereitung machst? Ich habe Guidos Integration verwendet, weil ich dort die Summen (zumindest der Energieaufnahme) für verschiedene Zeitintervalle direkt mitbekomme. Ich wollte mir hier jetzt noch die Summen für die Energieabgabe ergänzen. Wenn das mit Ralfs Lösung über andere Wege leichter geht die Daten sicht- und interpretierbar zu machen, hätte ich natürlich auch nichts dagegen :). Im Grunde muss ich ja nur ein auf den Status bedingtes Integral über den Energie und Wärmezähler machen, aber mir ist nicht klar an welcher Stelle man das am Besten macht (bin ganz neu in der Thematik, weil ich nach der Installation der Lambda auch direkt mit dem Datenlogging anfangen wollte).

Grundsätzlich sollte man die Lambda Funktionalität mit KI erweitern.. Gruss delta97

Gefragt wäre hier ein XPS: de.wikipedia.org/..Expertensystem

Das ist eine regelbasierende Funktion, die autonom Situationen erkennt und dann Aktionen auslöst. Anstatt einer manuellen Abtauaktion startet XPS die Abtauaktion.

Die XPS Regeln könnten durchaus hier im HTD Forum definiert werden. So dass Lambda nur noch implementieren muss. Der Support wäre sicher auch froh, wenn sie sich nicht mehr in jede WP einloggen müssten um immer die gleichen Probleme zu lösen.

Natürlich muss man vorsichtig sein. Wenn nach 3x XPS Abtauen keine Besserung eintritt wird ein Alarm erzeugt, der manuell behandelt werden muss.

Security Aspekte sind auch wichtig. Man kann einen eigenen XPS User definieren der nur die Rechte hat die er braucht. Abfragen sind typischerweise kein Problem. Aktionen kann man abhängig vom OK des Endbenutzers machen. Also Security first.

Wenn ich die letzten Lambda Kommentare durchlese: Eine KI / XPS Lösung liegt doch auf der Hand. Es ist undenkbar, dass 2nd Level support manuell in das Parameter Setting einer einzelnen Lambda eingreift.

XPS gibt es seit 30j, da braucht es keine irre Rechenkapazität. Das einzige was man zu Beginn machen muss: Den 2nd Level support fragen welches die 3 häufigsten Probleme sind. Und diese dann automatisiert aus dem Weg räumen.

Lambda weist darauf hin, dass die SW kontinuierlich weiterentwickelt wird. Die SW kann aber kaum gleichzeitig Nebelstandorte und Skiregionen in den Bergen abdecken. Für XPS kein Problem: Mit den Koordinaten der WP ist das Klima bekannt und die Parameter können optimiert werden.

Für solche Aufgaben gibt es auch Trainees von Unis / FH. Die haben zwar keine Ahnung von der WP Technik, aber im IT Bereich sind die erstaunlich fit. Gruss delta97

Es bräuchte noch nicht mal ein Expertensystem oder andere KI, sondern nur verschiedene "typische" Parametersätze für bestimmte klimatische Bedingungen, die die Lambda genauso aus dem Internet ziehen könnte wie die Wetterprognose.

OK, spezifische Parametersets wären schon mal eine Option. Aber XPS hat definitiv Vorteile: Es ist auch für ungeübte Lambda Besitzer geeignet. XPS kann auch Erfolgskontrolle. XPS ist auch lernfähig, ein Parameterset eher nicht.

Um den Business Case für Lambda im Grünen zu halten liegt XPS auf der Hand. Mit wenig Aufwand kannst du Regeln für routinierte und ungeübte User definieren. Also gibt es spezifische Parametersets, und die kannst du entweder selber aktivieren oder das übernimmt dann XPS für die ungeübten User.

Letztendlich wird Lambda eine solche Funktion nur einführen, wenn das finanziell stimmt. Wenn der Aufwand beim Support halbiert wird, stimmt das finanziell garantiert. Das muss auch ZEWOTHERM tauglich sein.

Gruss delta97

XPS-KI ist alternativlos. Gerade für ZEWOTHERM liegt ein XPS Ansatz auf der Hand. XPS kann jedes Enduser Level abdecken: Vom Experten bis zum Amateur & Gruss delta97