def berechnung_gw_ve(Standort, Dachart, Aufstaenderung, Dachhaelften, kW,
Azimuth, Aufstellwinkel, KalkZins, invest_parameter,
betrieb_parameter, zusatzkosten,
einspeiseverguetung_vektor):
from Gewerbe_Funktionen import oekonomie_vorbereiten_gw_ve, \
oekonomie_berechnen_gw_ve
from Allgemeine_Funktionen import wetter_waehlen, pv_werte_waehlen, berechnung_pv_vektor
import numpy as np
import pandas as pd
air_temp = np.load('Ausgangsdaten/Air_Temp.npy', allow_pickle=True)
GlobalStr = np.load('Ausgangsdaten/GlobalStr.npy', allow_pickle=True)
DiffusStr = np.load('Ausgangsdaten/DiffusStr.npy', allow_pickle=True)
zeit_vektor = pd.date_range('2010-01-01 00:00:00',
'2010-12-31 23:59:00',
freq='1min')
[dirh, dhi, tamb, breite, laenge] = wetter_waehlen(Standort, air_temp,
GlobalStr, DiffusStr)
logisch_doppelte_rechnung = pv_werte_waehlen(Dachart, Aufstaenderung,
Dachhaelften)
eco = oekonomie_vorbereiten_gw_ve(kW, invest_parameter, betrieb_parameter,
zusatzkosten)
leistung_pv = berechnung_pv_vektor(dirh, dhi, tamb, zeit_vektor, breite,
laenge, Azimuth, Aufstellwinkel, kW,
logisch_doppelte_rechnung)
[barwert, rendite, gewinnkurve, stromgestehungskosten
] = oekonomie_berechnen_gw_ve(leistung_pv, eco, kW, KalkZins,
einspeiseverguetung_vektor)
return barwert, rendite, gewinnkurve, stromgestehungskosten
def berechnung_ev(Standort, kW, Jahresstromverbrauch, Strompreis, Azimuth,
Aufstellwinkel, KalkZins, Strompreissteigerung, Speicher_kWh,
Dachart, Aufstaenderung, Dachhaelften, invest_parameter,
betrieb_parameter, zusatzkosten, einspeiseverguetung_vektor):
from Eigenverbrauch_Funktionen import oekonomie_vorbereiten_ev_speicher, \
oekonomie_berechnen_ev_speicher, last_waehlen
from Allgemeine_Funktionen import wetter_waehlen, pv_werte_waehlen, berechnung_pv_vektor
import numpy as np
import pandas as pd
air_temp = np.load(
'D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\Air_Temp.npy',
allow_pickle=True)
GlobalStr = np.load(
'D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\GlobalStr.npy',
allow_pickle=True)
DiffusStr = np.load(
'D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\DiffusStr.npy',
allow_pickle=True)
Lastprofil = np.load(
'D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\Lastprofil_ev.npy',
allow_pickle=True)
Wirkleistung_Jahr_Sortiert = np.load(
'D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\Wirkleistung_Jahr_Sortiert.npy',
allow_pickle=True)
IndexLast = np.load(
'D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\Index_Last.npy',
allow_pickle=True)
zeit_vektor = pd.date_range('2010-01-01 00:00:00',
'2010-12-31 23:59:00',
freq='1min')
[dirh, dhi, tamb, breite, laenge] = wetter_waehlen(Standort, air_temp,
GlobalStr, DiffusStr)
logisch_doppelte_rechnung = pv_werte_waehlen(Dachart, Aufstaenderung,
Dachhaelften)
eco = oekonomie_vorbereiten_ev_speicher(Strompreis, kW,
Strompreissteigerung, Speicher_kWh,
invest_parameter,
betrieb_parameter, zusatzkosten)
lastprofil_wahl = last_waehlen(Jahresstromverbrauch, Lastprofil,
Wirkleistung_Jahr_Sortiert, IndexLast)
leistung_pv = berechnung_pv_vektor(dirh, dhi, tamb, zeit_vektor, breite,
laenge, Azimuth, Aufstellwinkel, kW,
logisch_doppelte_rechnung)
[
barwert, rendite, gewinnkurve, eigenverbrauchsanteil, autarkiegrad,
stromgestehungskosten
] = oekonomie_berechnen_ev_speicher(leistung_pv, lastprofil_wahl, eco, kW,
KalkZins, Speicher_kWh,
einspeiseverguetung_vektor)
return barwert, rendite, gewinnkurve, eigenverbrauchsanteil, autarkiegrad, stromgestehungskosten
def berechnung_ms(Standort, Dachart, Aufstaenderung, Dachhaelften, Strompreis,
kW, Strompreissteigerung, i_teilnehmer, Azimuth,
Aufstellwinkel, mieterstromzuschlag, KalkZins, betreiber,
invest_parameter, betrieb_parameter, zusatzkosten,
einspeiseverguetung_vektor):
from Mehrfamilienhaus_Funktionen import oekonomie_vorbereiten_ms, \
oekonomie_berechnen_ms
from Allgemeine_Funktionen import wetter_waehlen, pv_werte_waehlen, berechnung_pv_vektor
import numpy as np
import pandas as pd
air_temp = np.load(
'D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\Air_Temp.npy',
allow_pickle=True)
GlobalStr = np.load(
'D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\GlobalStr.npy',
allow_pickle=True)
DiffusStr = np.load(
'D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\DiffusStr.npy',
allow_pickle=True)
Lastprofile_Mfh = np.load(
'D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\Lastprofile_MFH.npy',
allow_pickle=True)
zeit_vektor = pd.date_range('2010-01-01 00:00:00',
'2010-12-31 23:59:00',
freq='1min')
Lastprofil_MS = Lastprofile_Mfh[:, i_teilnehmer - 1]
[dirh, dhi, tamb, breite, laenge] = wetter_waehlen(Standort, air_temp,
GlobalStr, DiffusStr)
logisch_doppelte_rechnung = pv_werte_waehlen(Dachart, Aufstaenderung,
Dachhaelften)
eco = oekonomie_vorbereiten_ms(Strompreis, kW, Strompreissteigerung,
i_teilnehmer, invest_parameter,
betrieb_parameter, zusatzkosten)
leistung_pv = berechnung_pv_vektor(dirh, dhi, tamb, zeit_vektor, breite,
laenge, Azimuth, Aufstellwinkel, kW,
logisch_doppelte_rechnung)
[
barwert, rendite, gewinnkurve, eigenverbrauchsanteil, autarkiegrad,
stromgestehungskosten
] = oekonomie_berechnen_ms(leistung_pv, Lastprofil_MS, eco, kW,
mieterstromzuschlag, KalkZins, betreiber,
einspeiseverguetung_vektor)
return barwert, rendite, gewinnkurve, eigenverbrauchsanteil, autarkiegrad, stromgestehungskosten
def berechnung_gw_ds(Standort, Dachart, Aufstaenderung, Dachhaelften,
Strompreis, kW, Strompreissteigerung, Azimuth,
Aufstellwinkel, KalkZins, Jahresstromverbrauch, Betreiber,
Lastprofil_Nummer, invest_parameter, betrieb_parameter,
zusatzkosten, einspeiseverguetung_vektor,
eigenverbrauchsanteil, lastprofil_verwenden):
from Gewerbe_Funktionen import oekonomie_vorbereiten_gw_ds, \
oekonomie_berechnen_gw_ds
from Allgemeine_Funktionen import wetter_waehlen, pv_werte_waehlen, berechnung_pv_vektor
import numpy as np
import pandas as pd
air_temp = np.load('Ausgangsdaten/Air_Temp.npy', allow_pickle=True)
GlobalStr = np.load('Ausgangsdaten/GlobalStr.npy', allow_pickle=True)
DiffusStr = np.load('Ausgangsdaten/DiffusStr.npy', allow_pickle=True)
Lastprofile_GW = np.load('Ausgangsdaten/Lastprofile_Gewerbe.npy',
allow_pickle=True)
zeit_vektor = pd.date_range('2010-01-01 00:00:00',
'2010-12-31 23:59:00',
freq='1min')
lastprofil_wahl = Lastprofile_GW[:, Lastprofil_Nummer]
[dirh, dhi, tamb, breite, laenge] = wetter_waehlen(Standort, air_temp,
GlobalStr, DiffusStr)
logisch_doppelte_rechnung = pv_werte_waehlen(Dachart, Aufstaenderung,
Dachhaelften)
eco = oekonomie_vorbereiten_gw_ds(Strompreis, kW, Strompreissteigerung,
invest_parameter, betrieb_parameter,
zusatzkosten)
leistung_pv = berechnung_pv_vektor(dirh, dhi, tamb, zeit_vektor, breite,
laenge, Azimuth, Aufstellwinkel, kW,
logisch_doppelte_rechnung)
[
barwert, rendite, gewinnkurve, eigenverbrauchsanteil, autarkiegrad,
stromgestehungskosten
] = oekonomie_berechnen_gw_ds(leistung_pv, lastprofil_wahl, eco, kW,
KalkZins, Betreiber, Jahresstromverbrauch,
einspeiseverguetung_vektor,
eigenverbrauchsanteil, lastprofil_verwenden)
return barwert, rendite, gewinnkurve, eigenverbrauchsanteil, autarkiegrad, stromgestehungskosten
def berechnung_gw_ve(Standort, Dachart, Aufstaenderung, Dachhaelften, kW,
Azimuth, Aufstellwinkel, KalkZins, invest_parameter,
betrieb_parameter, zusatzkosten,
einspeiseverguetung_vektor):
from Gewerbe_Funktionen import oekonomie_vorbereiten_gw_ve, \
oekonomie_berechnen_gw_ve
from Allgemeine_Funktionen import wetter_waehlen, pv_werte_waehlen, berechnung_pv_vektor
import numpy as np
import pandas as pd
air_temp = np.load(
'D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\Air_Temp.npy',
allow_pickle=True)
GlobalStr = np.load(
'D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\GlobalStr.npy',
allow_pickle=True)
DiffusStr = np.load(
'D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\DiffusStr.npy',
allow_pickle=True)
zeit_vektor = pd.date_range('2010-01-01 00:00:00',
'2010-12-31 23:59:00',
freq='1min')
[dirh, dhi, tamb, breite, laenge] = wetter_waehlen(Standort, air_temp,
GlobalStr, DiffusStr)
logisch_doppelte_rechnung = pv_werte_waehlen(Dachart, Aufstaenderung,
Dachhaelften)
eco = oekonomie_vorbereiten_gw_ve(kW, invest_parameter, betrieb_parameter,
zusatzkosten)
leistung_pv = berechnung_pv_vektor(dirh, dhi, tamb, zeit_vektor, breite,
laenge, Azimuth, Aufstellwinkel, kW,
logisch_doppelte_rechnung)
[barwert, rendite, gewinnkurve, stromgestehungskosten
] = oekonomie_berechnen_gw_ve(leistung_pv, eco, kW, KalkZins,
einspeiseverguetung_vektor)
return barwert, rendite, gewinnkurve, stromgestehungskosten
Strompreissteigerung = 2
Speicher_kWh = 5
Dachart = '2' # 1 = Flachdach, 2 = Schraegdach
WelchesDach = '1' # 1 = Eine Hälfte, 2 = Beide Hälften
Dachkonfiguration = '2' # 1 = Trapez, 2 = Hintereinander
invest_parameter = [1923, -0.16]
betrieb_parameter = [148, 5]
zusatzkosten = 0
einspeiseverguetung_vektor = [9.30, 9.05, 7.19]
#Berechnung
[dirh, dhi, tamb, breite, laenge] = wetter_waehlen(Standort, air_temp, GlobalStr, DiffusStr)
logisch_doppelte_rechnung = pv_werte_waehlen(Dachart, Dachkonfiguration, WelchesDach)
eco = oekonomie_vorbereiten_ev_speicher(Strompreis, kW, Strompreissteigerung, Speicher_kWh, invest_parameter, betrieb_parameter, zusatzkosten)
lastprofil_wahl = last_waehlen(Jahresstromverbrauch, Lastprofil, Wirkleistung_Jahr_Sortiert, IndexLast)
leistung_pv = berechnung_pv_vektor(dirh, dhi, tamb, zeit_vektor, breite, laenge, Azimuth, Aufstellwinkel, kW, logisch_doppelte_rechnung)
[barwert, rendite, gewinnkurve, eigenverbrauchsanteil, autarkiegrad, stromgestehungskosten] = oekonomie_berechnen_ev_speicher(leistung_pv, lastprofil_wahl, eco, kW, KalkZins, Speicher_kWh, einspeiseverguetung_vektor)
print("Barwert: ", barwert)
print("Rendite: ", rendite)
print("Eigenverbrauchsanteil: ", eigenverbrauchsanteil)
print("Autarkiegrad: ", autarkiegrad)
print("Stromgestehungskosten: ", stromgestehungskosten)
elif geschaeftsmodell == 2:
#Laden der Daten
air_temp = np.load('D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\Air_Temp.npy', allow_pickle=True)
GlobalStr = np.load('D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\GlobalStr.npy', allow_pickle=True)
DiffusStr = np.load('D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\DiffusStr.npy', allow_pickle=True)
Lastprofile_Mfh = np.load('D:\\Solarspeichersysteme\\09_Projekte\\2016_PV2City\\2018_10 Leitfaden Eigenverbrauch\\App-Entwicklung\\Unabhaengigkeitsrechner_Python\\Daten Wetter und Last\\Lastprofile_MFH.npy', allow_pickle=True)
# Eingangsparameter
Standort = '1'