# Optimalizátor 🧪

> Experimentální optimalizátor podle předpovědí a historie vaší spotřeby hledá nákladově nejvýhodnější rozhodnutí o nabíjení a baterii, zatím je však jen zobrazuje.

> **Experimentální**
>
> Optimalizátor je v rané fázi vývoje. Zobrazená data mají zatím jen informativní charakter. Řídicí zásahy přijdou v dalších verzích.

Optimalizátor analyzuje předpovědi, data o spotřebě a aktuální stav vašeho energetického systému a na jejich základě přijímá nákladově optimální rozhodnutí. Doplňuje řízení evcc založené na pravidlech o prediktivní optimalizaci.

## Proč optimalizátor?

evcc pracuje na základě pravidel a deterministicky. Pro mnoho sestav to funguje skvěle. Např. fotovoltaická elektrárna, domácí baterie a jedno vozidlo.

U složitějších scénářů ale tento přístup naráží na své hranice:

* **Více vozidel:** Které se má nabíjet jako první?
* **Domácí baterie, nebo vozidlo:** Kam má jít dostupná energie?
* **Dynamické tarify:** Vyplatí se dnes v noci nabíjet ze sítě, nebo bude zítra dost solární energie?

Optimalizátor dokáže na tyto otázky odpovědět. Zatím hodnoty jako cenové stropy nebo prioritu domácí baterie nastavujete sami. V budoucnu budete moci tato rozhodnutí přenechat optimalizátoru. Ten pak optimální hodnoty najde automaticky. Na tom pracujeme krok za krokem.

## Co optimalizátor dělá?

Optimalizátor shromažďuje různá data:

* **Předpovědi:** [solární výroba](/cs/tariffs#solar), [ceny elektřiny](/cs/tariffs#price), [tarify výkupu energie](/cs/features/dynamic-feedin), [venkovní teplota](/cs/tariffs#temperature) pro odhad potřeby tepla
* **Historická data:** typický profil spotřeby vaší domácnosti
* **Aktuální stav:** stav nabití domácí baterie, připojená vozidla, potřeba tepla

Na základě těchto dat vypočítá optimalizační algoritmus očekávané chování vašeho energetického systému. Určí nákladově optimální kroky: efektivní [plány nabíjení](/cs/features/plans), řízení baterie (blokování vybíjení, nabíjení ze sítě). Předpoví také, kdy bude domácí baterie plná nebo prázdná.

Cíl: **Minimalizovat náklady na energii.**

## Použití optimalizátoru

Zapnutí v uživatelském rozhraní:

1. **Konfigurace → Experimentální** → zapnout
2. **Konfigurace → Optimalizátor 🧪** → zapnout

Optimalizátor vyžaduje aktivní [sponzorství](/cs/sponsorship). U nových instalací může trvat až 24 hodin, než se nasbírá dost dat pro první výsledky.

* **Stránka Nabíjení → Tok energie (rozbalit):** Ukazuje, kdy bude domácí baterie pravděpodobně plná nebo prázdná.
* **Menu → Optimalizátor:** Grafy ukazují, jak se mají domácí baterie a nabíjecí body chovat v příštích hodinách a jaké náklady na energii se očekávají v optimalizačním horizontu (viz snímek obrazovky níže).

![Ladicí zobrazení optimalizátoru s předpověďmi a výsledky optimalizace.](/_astro/optimizer-debug-light-1x.DOLE3BY3.webp)

Ladicí zobrazení optimalizátoru s předpověďmi a výsledky optimalizace.

## Aktuální stav a další kroky

Optimalizátor má zatím jen informativní charakter. Ukazuje předpovědi a možné úspory, ale zatím nic aktivně neřídí.

Další kroky:

* Zapojit řídicí zásahy: aktivně řídit domácí baterii
* Nechat optimalizátor optimalizovat [plány nabíjení](/cs/features/plans)
* Umožnit uživatelům předat optimalizátoru konkrétní nastavení

## Technické pozadí

Optimalizátor je napsaný v Pythonu a využívá bohatý ekosystém knihoven pro matematickou optimalizaci a statistiku. Není součástí samotného evcc, ale samostatnou službou.

Po zapnutí se volá cloudová služba `optimizer.evcc.io`. Služba je **bezstavová**. Data se ukládají jen tehdy, když dáte zpětnou vazbu k vysvětlení plánu. Podrobnosti o ochraně soukromí najdete v našich [zásadách ochrany osobních údajů](https://evcc.io/en/datenschutz/).

Stejně jako evcc je i optimalizátor open source: [github.com/evcc-io/optimizer](https://github.com/evcc-io/optimizer). Docker image [evcc/optimizer](https://hub.docker.com/r/evcc/optimizer) můžete nainstalovat také lokálně. Proměnnou prostředí `OPTIMIZER_URI` nasměrujete evcc na vlastní endpoint.

Aby byl výpočet rychlý, slučuje evcc sloty za hranicí 48 hodin do hodinových slotů. S vlastním optimalizátorem můžete tuto hranici posunout proměnnou prostředí `OPTIMIZER_COARSEN_AFTER` v hodinách, např. `72`. Hodnota `0` zachová 15minutové sloty pro celou předpověď.