Ontbrekende gegevens - Githubissues

robbak2 commented 5 months ago

Sinds een paar dagen gaat het vanaf een uurtje of 16h mis. Als ik run-bereken met debug kies, dan staan er ook maar een paar Nordpool uren afgedrukt en “er ontbreken enkele gegevens” Ik heb de nordpool integratie ook los draaien en daarin is alles zichtbaar. Kies ik voor ophalen gegevens, dan komt er ook 24h over, maar gaat waarschijnlijk niet goed met wegschrijven ervan(?) Ook de meteogegevens worden opgehaald (die ontbreken dus niet) Traceback (most recent call last): File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 1911, in main() File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 1872, in main day_ah.calc_optimum() File "/root/dao/webserver/../prog/day_ahead.py", line 1275, in calc_optimum df_accu[b].loc["Total"] = df_accu[b].sum(axis=0, numeric_only=True)


  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/indexing.py", line 911, in __setitem__
    iloc._setitem_with_indexer(indexer, value, self.name)
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/indexing.py", line 1932, in _setitem_with_indexer
    self._setitem_with_indexer_missing(indexer, value)
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/indexing.py", line 2295, in _setitem_with_indexer_missing
    value = value.reindex(index=self.obj.columns, copy=True)
            ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/series.py", line 5144, in reindex
    return super().reindex(
           ^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/generic.py", line 5607, in reindex
    return self._reindex_axes(
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/generic.py", line 5630, in _reindex_axes
    new_index, indexer = ax.reindex(
                         ^^^^^^^^^^^
  File "/root/dao/venv/day_ahead/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 4426, in reindex
    raise ValueError("cannot handle a non-unique multi-index!")
ValueError: cannot handle a non-unique multi-index!

robbak2 commented 5 months ago

Zojuist via run-prijzen ophalen Day Ahead Optimalisering versie: 2024.3.4 Day Ahead Optimalisering gestart op: 10-04-2024 18:38:46 [{'start': datetime.datetime(2024, 4, 9, 22, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 9, 23, 0, tzinfo=), 'value': 12.9}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 9, 23, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 0, 0, tzinfo=), 'value': 5.1}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 0, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 1, 0, tzinfo=), 'value': 5.0}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 1, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 2, 0, tzinfo=), 'value': 8.99}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 2, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 3, 0, tzinfo=), 'value': 24.7}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 3, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 4, 0, tzinfo=), 'value': 48.8}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 4, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 5, 0, tzinfo=), 'value': 74.75}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 5, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 6, 0, tzinfo=), 'value': 99.63}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 6, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 7, 0, tzinfo=), 'value': 106.7}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 7, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 8, 0, tzinfo=), 'value': 80.46}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 8, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 9, 0, tzinfo=), 'value': 67.64}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 9, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 10, 0, tzinfo=), 'value': 52.99}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 10, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 11, 0, tzinfo=), 'value': 19.21}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 11, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 12, 0, tzinfo=), 'value': 8.93}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 12, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 13, 0, tzinfo=), 'value': 0.0}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 13, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 14, 0, tzinfo=), 'value': -0.1}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 14, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 15, 0, tzinfo=), 'value': 22.0}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 15, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 16, 0, tzinfo=), 'value': 64.9}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 16, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 17, 0, tzinfo=), 'value': 82.65}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 17, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 18, 0, tzinfo=), 'value': 145.46}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 18, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 19, 0, tzinfo=), 'value': 141.1}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 19, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 20, 0, tzinfo=), 'value': 88.28}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 20, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 21, 0, tzinfo=), 'value': 72.35}, {'start': datetime.datetime(2024, 4, 10, 21, 0, tzinfo=), 'end': datetime.datetime(2024, 4, 10, 22, 0, tzinfo=), 'value': 65.1}] time code value 0 1712700000.0 da 0.01290 1 1712703600.0 da 0.00510 2 1712707200.0 da 0.00500 3 1712710800.0 da 0.00899 4 1712714400.0 da 0.02470 5 1712718000.0 da 0.04880 6 1712721600.0 da 0.07475 7 1712725200.0 da 0.09963 8 1712728800.0 da 0.10670 9 1712732400.0 da 0.08046 10 1712736000.0 da 0.06764 11 1712739600.0 da 0.05299 12 1712743200.0 da 0.01921 13 1712746800.0 da 0.00893 14 1712750400.0 da 0.00000 15 1712754000.0 da -0.00010 16 1712757600.0 da 0.02200 17 1712761200.0 da 0.06490 18 1712764800.0 da 0.08265 19 1712768400.0 da 0.14546 20 1712772000.0 da 0.14110 21 1712775600.0 da 0.08828 22 1712779200.0 da 0.07235 23 1712782800.0 da 0.06510

robbak2 commented 5 months ago

run-berekenen met debug

Day Ahead Optimalisering versie: 2024.3.4 Day Ahead Optimalisering gestart op: 10-04-2024 18:40:37 Debug = True Er ontbreken voor een aantal uur gegevens (meteo en/of dynamische prijzen) controleer of alle gegevens zijn opgehaald

Prognose data: tijd time temp glob_rad pv_rad da_price 0 2024-04-10 18:00:00 1712764800 14.0 34.0 33.8122 0.08265 1 2024-04-10 19:00:00 1712768400 13.0 1.0 1.0000 0.14546 2 2024-04-10 20:00:00 1712772000 12.0 0.0 0.0000 0.14110 3 2024-04-10 21:00:00 1712775600 12.0 0.0 0.0000 0.08828 4 2024-04-10 22:00:00 1712779200 11.0 0.0 0.0000 0.07235 5 2024-04-10 23:00:00 1712782800 11.0 0.0 0.0000 0.06510

Prijs levering:

corneel27 commented 5 months ago

Sorry, maar met het aanpassen van het scherm waarmee je de prijzen kunt ophalen is een kleine maar zeer storende fout geintroduceerd bij het nordpool-onderdeel. Er komt binnenkort een definitieve oplossing met een nieuwe versie, maar voorlopig zijn er twee oplossingen:

stel entsoe in als "source", maar dan moet je wel eerst een api key aanvragen
haal na 13:00 uur de prijzen op viahet "run"-scherm en vul bij "prijzen_vanaf" de datum van morgen in.

Kun je hiermee even verder?

robbak2 commented 5 months ago

Bedankt voor je reactie. Ik wacht even rustig op een update; met punt 2 kan ik wel verder. Ter info: Schakelen tussen entsoe en nordpool doet het bij mij niet, met entsoe duurt het ca 30s en dan komt ie met “bad gateway” (ik heb een key want afgelopen weken heb ik met entsoe gedraaid totdat HA een update had waardoor het niet meer werkte)

corneel27 commented 5 months ago

Er is een nieuwe versie (2024.3.5), waarin het probleem met het ophalen van de nordpool data is opgelost.

corneel27 / day-ahead

Ontbrekende gegevens #87