Diese Seite erklärt die Elemente von awattar_report.html (und Ergänzungen),
damit du auf einen Blick verstehst, was berechnet und dargestellt wird.
price_final_ct_kWh): Modellprognose, die stündlich von
Day-Ahead (falls vorhanden) überschrieben wird. So siehst du immer den „bestmöglichen“ Preis.
Blau: Finalpreis price_final_ct_kWh (Prognose + DA-Override).
Orange: Original Day-Ahead, wenn vorhanden. Grün: beste Ladefenster (Top n, je h h).
Zeigt, für welches Zeitfenster der DA-Override aktiv ist und wie stark DA von der Modellprognose abweicht.
| Kennzahl | Beschreibung |
|---|---|
| Überlappung (h) | Anzahl Stunden mit DA im sichtbaren Fenster. |
| Ø-Abweichung (MAD) | Durchschnitt von |DA − Prognose| in ct/kWh. |
| Max. +/− Abw. | Größte positive/negative Differenz + Zeitstempel. |
Hinweis: DA ersetzt nur die Preisskala. Treiber können weiterhin gemischt sein (ENTSO-E, Meteo, Ridge).
Tabelle aus prognose_beste_bloecke.csv (modellbasiert) bzw. final für den Plot dedupliziert.
Nur wenn DA vorliegt: Blöcke werden rein auf DA-Preisen gesucht und gesondert gelistet.
Spalten: Start/Ende, Dauer (h), Ø Preis (ct/kWh), Wochentag.
Zeigt die stündliche Last aus ENTSO-E (falls vorhanden) bzw. die synthetische Last (Ridge, ggf. WE/Feiertag-Dämpfung). Dadurch erkennst du, ob Preistäler mit Lasttälern (oder EE-Spitzen) zusammenfallen.
Für jede Treiber-Serie wird die Pearson-Korrelation r gegen den Finalpreis im 7-Tage-Fenster berechnet.
| Treiber | Symbol | r | Interpretation |
|---|---|---|---|
| Last AT / DE | load_da_AT / load_da_DE |
+ | Höhere Last → oft höhere Preise. |
| Solar DE | solar_da_DE |
− | Mehr PV-Einspeisung → tendenziell preisdämpfend. |
| Wind DE | wind_da_DE |
− | Mehr Windangebot → oft niedrigere Preise. |
| Strahlung / Wind / Bewölkung | sw_rad, wind100, clouds |
± | Indirekte EE-Proxys; Vorzeichen je Lage. |
Korrelation ≠ Kausalität. r bezieht sich auf zeitgleiche Stunden – Verzögerungen (Lags) werden nicht abgebildet.
Tabelle mit Stundenanteilen je Quelle:
entsoe = Originalwertemeteo = wetterbasierte Schätzung (Proxy)ridge/ridge_adj = Lastmodell (ggf. WE/Feiertag)ffill_bfill = LückenfüllungVergleich „vorher/nachher“ zeigt, wie viele NaNs der Wetterreihen (wind100, sw_rad, clouds, temp2m) per Vor-/Rückwärtsfüllen geschlossen wurden.
| Datei | Inhalt |
|---|---|
historie_merged.csv | Vergangene Stunden: Preis (ct/kWh), Wetter, Treiber (sofern verfügbar). |
prognose_stuendlich.csv | 7-Tage-Prognose stündlich inkl. Treiber & pred_ct_kWh. |
prognose_beste_bloecke.csv | Top-Blöcke aus dem Modell (Basis für Legende/Tabelle). |
diagnostics_sources.csv | Stundenanzahl je Treiber-Quelle (entsoe, meteo, ridge…). |
diagnostics_meteo.csv | Meteo-NaNs: vorher/nachher/gefüllt. |
awattar_day_ahead.csv / entsoe_da_AT.csv | Optionale Day-Ahead-Quelle für Override. |
backtest_*.csv/svg/html | Backtesting (D-7…D-2) – MAE/Bias/sMAPE je Tag & Horizont. |
| Begriff | Beschreibung |
|---|---|
sw_rad | Kurzwellige Strahlung (W/m²), Proxy für PV-Potenzial (≈ GHI). |
wind100 | Windgeschwindigkeit in 100 m (m/s), Proxy für Wind-Erzeugung. |
pv_proxy_kwp | Abgeleitet: sw_rad/1000 (kW/m²). |
wind_proxy_cf | Abgeleitet: wind100/25 (0…1, grober Capacity-Factor). |
price_final_ct_kWh | Finalpreis nach DA-Override; was du im Chart als Blau siehst. |
pred_ct_kWh | Reine Modellprognose (ohne Override). |
da_ct_kWh | Day-Ahead (ct/kWh) – falls vorhanden. |
load_da_* / solar_da_DE / wind_da_DE | Treiber (ENTSO-E) oder Proxy-Schätzung (Quelle siehe src_*). |
„Proxy“ = lokal abgeleitete Ersatzgröße aus Wetterdaten; keine Messung, sondern transparente Annäherung.
Korrelation ist zeitgleich (0-Lag) und über nur 7 Tage – starke Tagesmuster, Wochenenden oder kurze Fenster können r verzerren.
Wenn DA eintrifft, überschreibt er stündlich die Prognose. Dadurch ändert sich die Finalserie (und r) dynamisch.
Alle Plots und Tabellen nutzen naive lokale Stunden (Europe/Vienna) – die X-Achse bleibt ohne „Versatz-Artefakte“ stabil.
Stand: