Lueftung aus

Bibliotheken importieren

## Messzeitraum 07.02.2019 bis 15.02.2019
## zur Bestimmung der Gebäudekonstante wurden für 3 Tage Heizung und Lüftung ausgeschaltet
## hier die Auswirkungen auf den Bedarf an elektrischer Energie (vor allem für die Lüftung)

 # Name des aktuellen Notebooks für die exportierten Datein
file_name = "Lueftung_aus" 
# Ordner auf dem Server (nach files/)
ftp_folder = 'Notebooks/Auswertung'

## Bibliotheken, Module und Text- bzw- Grafikformatierungen aus zentraler Datei laden
%run ../Template/libraries_and_styles.ipynb 

## Warum auch immer muss rcParams.update() in eine eigene Zelle...
mpl.rcParams.update(params)
# mpl.rcParams['figure.figsize']

Daten Import

Luefter_aus = pd.read_csv("Lueftung_aus.csv", sep=";", decimal="," , thousands='.'  ,encoding="cp1252") 
Luefter_aus['Zeit'] = pd.to_datetime(Luefter_aus['Zeit'],dayfirst=True)
Luefter_aus.set_index(['Zeit'], inplace=True)

Luefter_aus['kWh_relativ'] = Luefter_aus['kWh'] - Luefter_aus['kWh'].shift(1)
Luefter_aus['kWh'] = Luefter_aus['kWh'] - 25051.79

L1 = ((Luefter_aus['kWh']['2019-02-08 13:00:00'] - Luefter_aus['kWh']['2019-02-07 00:00:00'])/37).round(2)
L2 = ((Luefter_aus['kWh']['2019-02-11 09:00:00'] - Luefter_aus['kWh']['2019-02-08 13:00:00'])/68).round(2)
L3 = ((Luefter_aus['kWh']['2019-02-14 23:59:00'] - Luefter_aus['kWh']['2019-02-11 09:00:00'])/86).round(2)

print_md(f'Leistung mit Lüftung: {L1} kW  \nLeistung ohne Lüftung: {L2} kW  \nLeistung mit Lüftung: {L3} kW \n')

Leistung mit Lüftung: 1.14 kW
Leistung ohne Lüftung: 0.34 kW
Leistung mit Lüftung: 1.08 kW

Plot Leistung

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5.9,2.05)) 
ax2 = ax.twinx()

Luefter_aus['kWh'].plot(ax=ax2,color=colo('blau',1), linewidth=0.8, label = 'el. Energie')
ax2.set_ylabel(r'\textbf{el. Energie} ($kWh$)')
ax2.set_ylim(0,200) 
ax2.set_yticks([0,50, 100, 150])  

ax.axvline(pd.to_datetime('2019-02-08 13:00:00'), linewidth=0.3,color='black')
ax.axvline(pd.to_datetime('2019-02-11 09:00:00'), linewidth=0.3,color='black') 


Luefter_aus['kWh_relativ'].plot(ax=ax,color=colo('rot',1),linewidth=0.8,label = 'el. Leistung')
ax.set_ylabel(r'\textbf{el. Leistung} ($kW$)')
ax.set_ylim(0,3.5)
ax.set_yticks([0,1, 2])  

props = dict(edgecolor="black", linewidth=0.3, facecolor='white')  
ax2.text(0.025,  0.880, '$\overline{P}$: '+str(L1)+' kW', transform=ax.transAxes, fontsize=8, bbox=props)
ax2.text(0.218,  0.880, '$\overline{P}$: '+str(L2)+' kW', transform=ax.transAxes, fontsize=8, bbox=props)
ax2.text(0.572,  0.880, '$\overline{P}$: '+str(L3)+' kW', transform=ax.transAxes, fontsize=8, bbox=props)

ax.set(xlim=[pd.to_datetime("2019-02-07 00:00:00"),pd.to_datetime("2019-02-14 23:59:00")])

monthyearFmt = mdates.DateFormatter('%d.%m.')
ax.xaxis.set_major_formatter(monthyearFmt)

for label in ax.get_xticklabels():
    label.set_rotation(0)
    label.set_horizontalalignment('left')
ax.set_xlabel('')

h0, l0 = ax.get_legend_handles_labels()
h2, l2 = ax2.get_legend_handles_labels()
legend = plt.legend(h0+h2, l0+l2, ncol=1, loc=1) 
set_legend_linewidth(legend) 

plt.savefig(output_folder + '/' + file_name + '_Lueftung_aus.pdf')

Save & Upload

## Skriptlaufzeit Ende (Funktion in: libraries_and_styles.ipynb)
hours, minutes, seconds = laufzeit()
## Notebook speichern vor dem Upload (Funktion in: libraries_and_styles.ipynb)
save_notebook() 
## Notebook als Markdown Datei mit eingebetten Grafiken speichern und auf den Server laden
%run ../Template/save_and_upload.ipynb