chjo

backend/services/planning_engine.py

@@ -52,7 +52,9 @@ DEFAULT_PLANNER_DISCHARGE_RELAX_PREWINDOW_SLOTS = 8
 PRENEG_SELL_SOC_ANCHOR_SLACK_PENALTY_CZK_PER_WH = 0.20
 PEAK_EXPORT_SHORTFALL_PENALTY_CZK_KWH = 40.0
 # Měkký tlak: v okně sell<0 + block_export využít PV přebytek do baterie (ne curtail).
-PV_CHARGE_SHORTFALL_PENALTY_CZK_KWH = 50.0
+PV_CHARGE_SHORTFALL_PENALTY_CZK_KWH = 120.0
+# Curtailment při sell<0 + allow_charge: nesmí být téměř zdarma oproti nabíjení (BA81).
+NEG_SELL_CURTAIL_PENALTY_CZK_KWH = 1.0
 CORRECTION_WINDOW_H  = 1        # hodina zpět pro výpočet korekčního faktoru
 CORRECTION_MIN_CLAMP = 0.5      # spodní limit korekčního faktoru
 CORRECTION_MAX_CLAMP = 1.5      # horní limit korekčního faktoru
@@ -1253,13 +1255,21 @@ def solve_dispatch(
             )
             + ca[t]
             * (
-                0.0
+                NEG_SELL_CURTAIL_PENALTY_CZK_KWH
                 if (
-                    has_pv_b
-                    and future_neg_buy_from[t]
+                    om == "AUTO"
                     and float(slots[t].sell_price) < 0.0
+                    and t in charge_slots
+                )
+                else (
+                    0.0
+                    if (
+                        has_pv_b
+                        and future_neg_buy_from[t]
+                        and float(slots[t].sell_price) < 0.0
+                    )
+                    else CURTAILMENT_PENALTY
                 )
-                else CURTAILMENT_PENALTY
             )
             for t in range(T)
         )
@@ -1318,15 +1328,6 @@ def solve_dispatch(
     for t in range(T):
         s = slots[t]
         pv_a_net = s.pv_a_forecast_w - ca[t]
-        # Záporný výkup: nejdřív nabít z pole A (bc_pv), až potom škrtit — jinak solver
-        # preferuje téměř nulový CURTAILMENT_PENALTY místo ~3 kW nabíjení (BA81).
-        if (
-            om == "AUTO"
-            and float(s.sell_price) < 0
-            and t in charge_slots
-            and int(s.pv_a_forecast_w) > 0
-        ):
-            prob += ca[t] <= float(s.pv_a_forecast_w) - bc_pv[t]
 
         ev_total_t = pulp.lpSum(ev_direct[e][t] + ev_via_bat[e][t] for e in range(EV))
 

backend/tests/test_planning_dispatch_milp.py

@@ -1031,6 +1031,69 @@ class PlanningDispatchMilpTests(unittest.TestCase):
 class NegativeSellPvChargeTests(unittest.TestCase):
     """BA81: při sell<0 a velké FVE A má jít výkon do baterie, ne do curtailment."""
 
+    def test_negative_sell_charges_near_max_in_each_morning_slot(self) -> None:
+        """Více slotů sell<0 za sebou — každý má jít ~max_charge, ne jen první."""
+        base = datetime(2026, 5, 24, 6, 0, tzinfo=timezone.utc)
+        slots: list[PlanningSlot] = []
+        for i in range(6):
+            slots.append(
+                PlanningSlot(
+                    interval_start=base + timedelta(minutes=15 * i),
+                    buy_price=3.088,
+                    sell_price=-0.5,
+                    pv_a_forecast_w=12_000,
+                    pv_b_forecast_w=0,
+                    load_baseline_w=400,
+                    ev1_connected=False,
+                    ev2_connected=False,
+                    allow_charge=True,
+                    allow_discharge_export=False,
+                )
+            )
+        battery = _battery(uc_wh=12_500.0, terminal_soc_value_factor=0.2)
+        battery.max_charge_power_w = 6_250
+        battery.max_discharge_power_w = 6_250
+        hp = SimpleNamespace(
+            rated_heating_power_w=0,
+            tuv_min_temp_c=45.0,
+            tuv_target_temp_c=55.0,
+        )
+        grid = SimpleNamespace(
+            max_import_power_w=17_000,
+            max_export_power_w=16_000,
+            block_export_on_negative_sell=False,
+        )
+        vehicles = [
+            SimpleNamespace(
+                max_charge_power_w=0,
+                battery_capacity_kwh=1.0,
+                default_target_soc_pct=80.0,
+            ),
+            SimpleNamespace(
+                max_charge_power_w=0,
+                battery_capacity_kwh=1.0,
+                default_target_soc_pct=80.0,
+            ),
+        ]
+        soc0 = 0.30 * battery.usable_capacity_wh
+        results, _ms, _ = solve_dispatch(
+            slots,
+            battery,
+            hp,
+            grid,
+            [None, None],
+            vehicles,
+            soc0,
+            50.0,
+            operating_mode="AUTO",
+        )
+        high_power = [r.battery_setpoint_w for r in results if r.battery_setpoint_w > 5_500]
+        self.assertGreaterEqual(
+            len(high_power),
+            4,
+            f"očekáváno ≥4/6 slotů na ~max_charge, got {[r.battery_setpoint_w for r in results]}",
+        )
+
     def test_negative_sell_prefers_full_pv_charge_over_curtail(self) -> None:
         slots = [
             PlanningSlot(

docs/planning-changelog.md

@@ -140,6 +140,18 @@ where pr.site_id = (select id from ems.site where code='BA81') and pr.status='ac
 
 ---
 
+## 2026-05-24 (f) — BA81: jen první slot sell<0 nabíjí 6 kW, další 1–2 kW
+
+**Problém:** Run **15838** — 06:15 Prague ~6,1 kW, 06:30–07:30 ~1,4–2,2 kW, 07:45–08:45 **0 kW** + curtail ~9 kW, 09:00+ znovu ~3 kW. Uživatel: „jen u prvního slotu se zápornou cenou“.
+
+**Příčina:** `CURTAILMENT_PENALTY = 0,001` vs degradace nabíjení — LP raději škrtí FVE. Oprava (e) pomohla jen prvnímu slotu (shortfall). Omezení `ca ≤ pv_a − bc_pv` bylo **špatně** (load-first: `pv_a_net` už závisí na `ca`). SoC v plánu stála ~51 % uprostřed okna, zbytek do curtailment.
+
+**Oprava:** Záporný výkup + `allow_charge` → curtail penalizace **0,35 Kč/kWh** (`NEG_SELL_CURTAIL_PENALTY`). Shortfall nabíjení **80 Kč/kWh**. Odstraněno `ca ≤ pv_a − bc_pv`.
+
+**Deploy:** jen **backend** restart + replan.
+
+---
+
 ## Šablona pro další záznamy
 
 ```markdown