Heating controller with neural thermal model written in Python
Jacek Kowalski
2018-06-24 66a9fb40efe1311b34a3cee3f83f10c6990759af
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
import abc
import collections
import datetime
from math import floor
 
import math
import pytz
import solartime
 
 
solartime.basestring = str
 
 
class DataReader(abc.ABC):
    def __init__(self):
        self.lines = []
 
    @abc.abstractmethod
    def getNextLine(self):
        pass
 
    def peek(self, line=0):
        while len(self.lines) <= line:
            self.lines.append(self.getNextLine())
        return self.lines[line]
 
    def peekColumn(self, column, line=0):
        return self.peek(line)[column]
 
    def pop(self) -> dict:
        self.peek()
        return self.lines.pop(0)
 
    def __iter__(self):
        return self
 
    def __next__(self):
        return self.pop()
 
 
class CsvDataReader(DataReader):
    def __init__(self, filename, **kwargs):
        super().__init__()
 
        import csv
        self.filehandle = open(filename, 'r')
        self.reader = csv.reader(self.filehandle, delimiter=' ', quoting=csv.QUOTE_NONE, **kwargs)
 
    def transformLine(self, line):
        return line
 
    def getNextLine(self):
        return self.transformLine(next(self.reader))
 
 
class HistoricalDataReader(DataReader):
    def __init__(self, filename, **kwargs):
        super().__init__()
        
        self.last_flow = 100
        self.last_return = 100
        self.last_mode = 0
 
        import csv
        filehandle = open(filename, 'r')
        self.reader = csv.DictReader(
            filehandle,
            fieldnames=['time', 'temp_in', 'temp_out', 'temp_target', 'temp_flow', 'temp_return', 'mode'],
            delimiter=' ', quoting=csv.QUOTE_NONE,
            **kwargs
        )
 
    def transformLine(self, line):
        return {
            'time': int(line['time']),
            'temp_in': float(line['temp_in']),
            'temp_out': float(line['temp_out']),
            'temp_target': float(line['temp_target']),
            'temp_flow': float(line['temp_flow']),
            'temp_return': float(line['temp_return']),
            'mode': int(line['mode']),
        }
 
    def getNextLine(self):
        line = self.transformLine(next(self.reader))
        if ( not line['mode'] and self.last_flow < line['temp_flow'] ) or (line['mode'] and not self.last_mode):
            line['temp_flow'] = self.last_flow
        self.last_flow = line['temp_flow']
        if not line['mode'] and self.last_return < line['temp_return']:
            line['temp_return'] = self.last_return
        self.last_return = line['temp_return']
        self.last_mode = line['mode']
        return line
 
 
class DataGenerator(DataReader):
    def __init__(self):
        super().__init__()
 
        self.x = -60
 
    def getNextLine(self):
        self.x += 60
        return {
            'time': self.x,
            'temp_in': 20.0,
            'temp_out': 10 * math.sin(self.x / 24 / 500),  # around 20 hours
            'mode': 0,
        }
 
 
class WeatherDataReader(DataReader):
    def __init__(self, filename, period=3, utc_offset=2):
        super().__init__()
 
        import json
        with open(filename, 'r') as filehandle:
            self.data = json.load(filehandle, object_pairs_hook=collections.OrderedDict)
        self.iterator = iter(self.data)
 
        self.period = period * 3600
        self.utc_offset = utc_offset * 3600
 
        self.start_time = int(next(iter(self.data)))
        self.end_time = int(next(iter(reversed(self.data))))
 
    def getNextLine(self):
        i = next(self.iterator)
        result = {k: float(v) for k, v in self.data[i].items()}
        result['time'] = int(i) + self.utc_offset
        return result
 
    def getWeatherForTime(self, time):
        time = int(time) - self.utc_offset
        if time < self.start_time or time > self.end_time:
            raise Exception('Weather for time {} is unavailable'.format(time))
 
        period_no = (time - self.start_time) / self.period
        first = floor(period_no) * self.period + self.start_time
        second = first + self.period
        if second > self.end_time:
            second = first
            first -= self.period
 
        result = {}
        for i in self.data[str(first)]:
            result[i] = (float(self.data[str(first)][i]) * (second - time)
                         + float(self.data[str(second)][i]) * (time - first)) / self.period
        result['time'] = time
 
        return result
 
 
class WeatherDataWrapper(DataReader):
    def __init__(self, reader: DataReader, weather: WeatherDataReader):
        super().__init__()
 
        self.reader = reader
        self.weather = weather
 
    def getNextLine(self):
        data = self.reader.getNextLine()
        weather = self.weather.getWeatherForTime(data['time'])
        return {**data, **weather}
 
 
class RadiationDataWrapper(DataReader):
    def __init__(self, weather: WeatherDataWrapper, latitude=49.88, longitude=19.49, localtz=None):
        super().__init__()
 
        self.weather = weather
        self.localtz = localtz if localtz else pytz.timezone('Europe/Warsaw')
        self.latitude = latitude
        self.longitude = longitude
        self.solartime = solartime.SolarTime()
 
    def getNextLine(self):
        data = self.weather.getNextLine()
 
        dtime = datetime.datetime.fromtimestamp(data['time']).replace(tzinfo=self.localtz).astimezone(pytz.utc)
        sunrise = self.solartime.sunrise_utc(dtime, self.latitude, self.longitude) + datetime.timedelta(hours=1)
        sunset = self.solartime.sunset_utc(dtime, self.latitude, self.longitude) - datetime.timedelta(hours=1)
 
        data['day'] = int(sunrise < dtime < sunset)
        data['radiation'] = (100 - data['cloudiness']) * data['day']
        data['humid'] = 0 if data['humidity'] > 75 else int(75 - data['humidity'])
        return data
 
 
class PeriodicReaderWrapper(DataReader):
    def __init__(self, reader, period=60, max_difference=60 * 60):
        super().__init__()
 
        self.reader = reader
        self.period = period
        self.max_difference = max_difference
 
        self.time = None
        self.last = None
 
    def getNextLine(self):
        if self.last is None:
            self.last = self.reader.pop()
            self.time = self.last['time']
        else:
            self.time += self.period
 
        while self.reader.peekColumn('time') < self.time:
            self.last = self.reader.pop()
 
        if abs(self.last['time'] - self.time) > self.max_difference:
            self.last = None
            self.time = None
            raise StopIteration()
 
        return {
            **self.last,
            'time': self.time,
        }
 
 
class AggregatorReaderWrapper(DataReader):
    def __init__(self, reader, period=60, aggregate=10):
        super().__init__()
 
        self.reader = reader
        self.period = period
        self.aggregate = aggregate
 
        self.time = None
 
    def getNextLine(self):
        if self.time is None:
            self.time = self.reader.peekColumn('time')
 
        sums = {}
        for i in range(self.aggregate):
            line = self.reader.pop()
            if self.time != line['time']:
                raise Exception('Invalid time series to aggregate, '
                                + 'expected time {}, got {}'.format(self.time, line['time']))
 
            for key, value in line.items():
                if key not in sums:
                    sums[key] = 0.0
 
                if key == 'mode':
                    sums[key] = max(sums[key], value)
                else:
                    sums[key] += value
 
            self.time += self.period
 
        for key, value in sums.items():
            if key == 'mode':
                continue
            sums[key] = value / self.aggregate
 
        return sums