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Graphs #39

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dunland opened this issue Sep 8, 2022 · 17 comments
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Graphs #39

dunland opened this issue Sep 8, 2022 · 17 comments
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Data (Handling) acquiring, organizing, formatting data Theory & Concept

Comments

@dunland
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dunland commented Sep 8, 2022

@dunland dunland added Data (Handling) acquiring, organizing, formatting data Theory & Concept labels Sep 8, 2022
@dunland dunland self-assigned this Sep 8, 2022
@dunland dunland mentioned this issue Sep 8, 2022
3 tasks
@dunland
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dunland commented Oct 11, 2022

@lwinkeler macht die Anzeige der individuellen Strompreisentwicklung eigentlich (in einem Graphen mit den Wärmekosten) Sinn? Die sind durch die Entscheidungen vermutlich allein durch's Energie sparen beeinflusst, richtig?

(bin überhaupt erst darauf gekommen, weil ich hier eine Entscheidung bezüglich der farblichen Zuordnung der Kurven treffen wollte...)

image

@lwinkeler
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  • Mindestens für die Verifizierung und Validierung ist es in meinen Augen sinnvoll.
  • Die Nutzung des Graphen im Workshop sollten wir nochmal mit IRE besprechen; ob das sinnvoll ist und wo, wenn ja
  • Die Stromkosten werden durch die möglichen Aktionen am Tisch nur durch das „Energiesparen“ beeinflusst, richtig
  • Dennoch finde ich den Vergleich von Strom und Gas in einer Darstellung interessant und es lässt auch auf die Gesamtenergieausgaben schließen

@dunland
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dunland commented Oct 21, 2022

from quarree100/q100_abm_TREND#76 (comment) :

Verläufe für Zeit vor 2020

Zeitreihe für durchschnittliche Energieausgaben von Haushalten in Deutschland [in € / Monat] von 2000-2020 auf Seafile unter: Seafile/Q-Scope_data/data_pre-simulation/energy-expenses_hh_2000-2020.csv

* [ ]  Zeitreihen für die Entwicklung von Strom- und Gaspreisen für Endkund:innen in Deutschland von 2007-2020 folgen

* [ ]  Mit IRE Relevanz der Integration absprechen

@lwinkeler
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lwinkeler commented Oct 21, 2022

Verläufe für Zeit vor 2020

Zeitreihe für durchschnittliche Energieausgaben

Nun auch im selben Ordner: energy-prices_hh_2011-2022.csv -> Energiepreisentwicklung für Strom, Gas, Öl für HH in Deutschland (Daten davor sind etwas aufwändiger zu sammeln; denke aber 10 Jahre Vorlauf reichen zum Vergleich - oder?)

@dunland
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dunland commented Oct 26, 2022

  • historische Energiepreise sollen zumindest als Backup für Rückfragen zur Verfügung stehen! Kür: historische Daten an Individualgraphen voranstellen

@dunland
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dunland commented Oct 27, 2022

moin @lwinkeler , ich habe mal eben geschaut, wie das aussieht, wenn man für die Graphen dieselben y-Achsen-Skalierung verwendet. Glaube die Kurven werden doch recht gequetscht..

Ich habe die Gebäude 4.23 (höchster Wärmeverbrauch im Quartier) und 7.38 (geringster Wärmeverbrauch) plus zwei weitere zufällige gewählt.

Ergebnisse schaustu hier:

CO2_emissions_4 22
CO2_emissions_4 23
CO2_emissions_5 03
CO2_emissions_7 38

energy_prices_4 22
energy_prices_4 23
energy_prices_5 03
energy_prices_7 38

@lwinkeler
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  1. nice!
  2. Ja, es erscheint mir bei den Kurven mit den geringeren Werten auf der y-Achse auch recht schlecht leserlich. Denke besonders Leute in etwas höherem Alter als wir, könnten dann schnell genervt vom Zusammenkneifen der Augen sein.
  3. Wie stehst du zum "Mittelweg"?: y-Achsenwerte bei Null beginnen, aber dennoch unterschiedlich hohe obere Grenzwerte. Das würde zwar nicht die Kurve ansich großartig verändern, aber zum Vergleich, verschiedener Graphen müsste man zumindest nur noch an das obere Ende der Achse schauen.

@dunland
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dunland commented Nov 2, 2022

Verläufe für Zeit vor 2020

Zeitreihe für durchschnittliche Energieausgaben

Nun auch im selben Ordner: energy-prices_hh_2011-2022.csv -> Energiepreisentwicklung für Strom, Gas, Öl für HH in Deutschland (Daten davor sind etwas aufwändiger zu sammeln; denke aber 10 Jahre Vorlauf reichen zum Vergleich - oder?)

das würde ich gerne verschieben nach data/includes/csv-data_technical/ oder Seafile/Medias_in_Res/q100-qScope/Data/???, damit wir einheitlich alle Quell- und Input-Daten in einem Ordner haben.

Wie stehst du zum "Mittelweg"?: y-Achsenwerte bei Null beginnen, aber dennoch unterschiedlich hohe obere Grenzwerte. Das würde zwar nicht die Kurve ansich großartig verändern, aber zum Vergleich, verschiedener Graphen müsste man zumindest nur noch an das obere Ende der Achse schauen.
Das probiere ich später mal aus..

@dunland
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dunland commented Nov 2, 2022

Das sieht an sich erstmal besser aus.. allerdings bestimmt dann nur das ΔY die Lesbarkeit des Graphen.. bei einer flachen Kurve macht es visuell keinen Unterschied, ob sie bei 50 oder 700 liegt

zur Veranschaulichung:

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image

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image

--> sieht auf den ersten Blick alles recht ähnlich aus... trotzdem hilfreich???

@dunland
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dunland commented Nov 3, 2022

ok, nächste Frage:
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schick oder nich?

@lwinkeler
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Uh yes!
Gegenfrage: Wo wird / soll das auftauchen?

@dunland
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dunland commented Nov 3, 2022

"unten rechts" bei den Quartiersdaten, anstelle(?) der kumulierten Quartiersemissionen

@lwinkeler
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Ach ja klar. Jo perfekt, da geh ich mit!

@dunland
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dunland commented Nov 3, 2022

oder lieber so?
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dann haben wir nicht so ein Linienchaos

(dass die Achsen jetzt vertauscht sind nervt, aber ist vielleicht nicht weiter schlimm eigentlich)

@lwinkeler
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Member

Oh ja, eine gute Idee. So lassen sich die beiden Linienarten noch besser unterscheiden.
Allerdings ist so, glaube ich, eine Angabe in der Legende durcheinander gerutscht, oder? "Anschlüsse (unverändert)" also die schwarze Linie, müsste eigentlich als Emissionen bezeichnet werden.

Die vertauschten y-Achsen finde ich ebenfalls nicht weiter schlimm.

@dunland
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dunland commented Nov 3, 2022

good catch, ist korrigiert.

@dunland
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dunland commented Nov 3, 2022

nun auch nochmal mit zweiter y-Achse, die bis 0 geht und Legende da, wo sie nicht stört (aber merkwürdig ausschaut)

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