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Energie & Haushalt · täglich 03:30 neu

Prognose-Backtest.

Wie gut lag das Modell? Mittlere absolute Abweichung (MAE) nach Tag, Tageszeit und Vorlauf – plus die letzten Tage Ist gegen Prognose.  ← Zum Report

MAE Heatmap (Tag × Bucket)

2026-09-13T13:44:07.202786 image/svg+xml Matplotlib v3.8.4, https://matplotlib.org/

MAE nach Hour-of-Day

2026-09-13T13:44:08.241853 image/svg+xml Matplotlib v3.8.4, https://matplotlib.org/

Letzte 4 Tage: Ist vs. D-1..D-4

2026-09-13T13:44:09.044465 image/svg+xml Matplotlib v3.8.4, https://matplotlib.org/
2026-09-13T13:44:09.915073 image/svg+xml Matplotlib v3.8.4, https://matplotlib.org/
2026-09-13T13:44:10.757792 image/svg+xml Matplotlib v3.8.4, https://matplotlib.org/
2026-09-13T13:44:11.493182 image/svg+xml Matplotlib v3.8.4, https://matplotlib.org/

D-k: Prognose k Tage vor Zielstunde. Linien: Ist (blau) vs. D-1..D-4 (gestrichelt, farbig).

Wochen-Heatmap (7×24) – D-1

2026-09-13T13:44:12.289911 image/svg+xml Matplotlib v3.8.4, https://matplotlib.org/

Zelle = mittlere absolute Abweichung (MAE) in ct/kWh für die jeweilige Stunde. Zeilen = Tage (letzte 7).

Zeitraum MAE/Aggregate: letzte 28 Tage • Quellen: predictions_log.csv / historie_merged.csv