Ich habe ein Problem entdeckt, als ich DIBS zur Simulation der Solarstromerzeugung in den Gebäuden verwendet habe. Appliance_gains_elt_demand wird nicht an eine Liste angehängt, sondern im hourlyResults-Datenrahmen gespeichert und später summiert, um den Jahreswert zu erhalten. Dieser Jahreswert wird später zur Berechnung des Strombedarfs verwendet. Leider wird im Datenrahmen immer derselbe Wert gespeichert, da der Parameter nicht an die Liste angehängt wird. Infolgedessen ist Appliance_gains_elt_demand das ganze Jahr über konstant und der Gesamtstrombedarf ergibt einen falschen Wert. Ich habe dieses Problem behoben, indem ich Appliance_gains_elt_demand einfach an eine Liste angehängt habe. Zu Ihrer Information...
hourlyResults = pd.DataFrame({
'ApplianceGainsEltDemand':ApplianceGainsEltDemand,
'HeatingDemand': HeatingDemand,
'HeatingEnergy': HeatingEnergy,
'Heating_Sys_Electricity': Heating_Sys_Electricity,
'Heating_Sys_Fossils': Heating_Sys_Fossils,
'CoolingDemand': CoolingDemand,
'CoolingEnergy': CoolingEnergy,
'Cooling_Sys_Electricity': Cooling_Sys_Electricity,
'Cooling_Sys_Fossils': Cooling_Sys_Fossils,
'HotWaterDemand': HotWaterDemand,
'HotWaterEnergy': HotWaterEnergy,
'HotWater_Sys_Electricity': HotWater_Sys_Electricity,
'HotWater_Sys_Fossils': HotWater_Sys_Fossils,
'IndoorAirTemperature': TempAir,
'OutsideTemperature': OutsideTemp,
'LightingDemand': LightingDemand,
'InternalGains': InternalGains,
'Appliance_gains_demand': Appliance_gains_demand,
'Appliance_gains_elt_demand': Appliance_gains_elt_demand,
'SolarGainsSouthWindow': SolarGainsSouthWindow,
'SolarGainsEastWindow': SolarGainsEastWindow,
'SolarGainsWestWindow': SolarGainsWestWindow,
'SolarGainsNorthWindow': SolarGainsNorthWindow,
'SolarGainsTotal': SolarGainsTotal,
'Daytime': DayTime,
})