Calcolo pun giorno/notte a2a

Ciao, seppure tecnicamente fattibile la ritengo una funzionalità limitata ad un ristretto numero di beneficiari (cioè solamenti i clienti di A2A) in quanto non è una fascia standard.

Inoltre c'è il solito problema che i numeri non corrispondono (stesso motivo per cui non ho incluso la fascia F23); estrarre la fascia è facile, basta modificare il codice per inserire il prezzo orario in quella giorno o notte a seconda dell'orario. A seconda del fatto che l'ora sia inclusa o esclusa cambiano chiaramente i risultati.

Ad esempio quella che secondo me è corretta è questa versione (perché la fascia giorno è indicata come dalle 8 alle 17 e perciò la fascia notte è l'opposto):

def get_notte(data, ora):
    return (ora < 8) or (ora >= 17)

# Risultati con questo codice:
# 5/2023  0.097450        0.110690
# 6/2023  0.097400        0.110110
# 7/2023  0.103730        0.117140

Questi risultati non corrispondo a quanto pubblicato da A2A, che è invece:

# Risultati dal sito A2A
# 5/2023  0.099766        0.109305
# 6/2023  0.099623        0.108772
# 7/2023  0.104049        0.116915

Anche provando le altre varianti, non c'è nessuna combinazione che faccia ottenere i risultati corretti:

def get_notte(data, ora):
    return (ora < 8) or (ora > 17)

# Risultati con questo codice:
# 5/2023  0.098130        0.111160
# 6/2023  0.097610        0.110860
# 7/2023  0.104800        0.117330

def get_notte(data, ora):
    return (ora <= 8) or (ora > 17)

# Risultati con questo codice:
# 5/2023  0.095440        0.111900
# 6/2023  0.095450        0.111270
# 7/2023  0.103850        0.117060

def get_notte(data, ora):
    return (ora <= 8) or (ora >= 17)

# Risultati con questo codice:
# 5/2023  0.094340        0.111420
# 6/2023  0.094940        0.110540
# 7/2023  0.102530        0.116900

Questi sono basati sui dati storici (lo script lo trovi qui) quindi dovrebbero corrispondere!

virtualdj / pun_sensor

Calcolo pun giorno/notte a2a #12