preorita nabijeni pred skrcenim

backend/services/planning_engine.py

@@ -52,7 +52,7 @@ 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 = 25.0
+PV_CHARGE_SHORTFALL_PENALTY_CZK_KWH = 50.0
 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
@@ -1199,17 +1199,18 @@ def solve_dispatch(
             ))
             sf = pulp.LpVariable(f"export_shortfall_{t}", 0, cap_w)
             peak_export_shortfall.append((t, sf, cap_w))
-        if block_export_neg_sell:
         for t in range(T):
             if float(slots[t].sell_price) >= 0:
                 continue
+            if t not in charge_slots:
+                continue
             pv_surplus_w = max(
                 0.0,
                 float(slots[t].pv_a_forecast_w)
                 + float(slots[t].pv_b_forecast_w)
                 - float(slots[t].load_baseline_w),
             )
-                if pv_surplus_w <= 0:
+            if pv_surplus_w <= 500:
                 continue
             cap_w = float(min(pv_surplus_w, battery.max_charge_power_w))
             sf_pv = pulp.LpVariable(f"pv_charge_shortfall_{t}", 0, cap_w)
@@ -1317,6 +1318,15 @@ 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

@@ -1028,6 +1028,75 @@ class PlanningDispatchMilpTests(unittest.TestCase):
         self.assertGreater(results[0].battery_setpoint_w, 0, "surplus PV should charge")
 
 
+class NegativeSellPvChargeTests(unittest.TestCase):
+    """BA81: při sell<0 a velké FVE A má jít výkon do baterie, ne do curtailment."""
+
+    def test_negative_sell_prefers_full_pv_charge_over_curtail(self) -> None:
+        slots = [
+            PlanningSlot(
+                interval_start=datetime(2026, 5, 24, 9, 0, tzinfo=timezone.utc),
+                buy_price=3.088,
+                sell_price=-0.9,
+                pv_a_forecast_w=13_500,
+                pv_b_forecast_w=0,
+                load_baseline_w=500,
+                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 = 0.33 * battery.usable_capacity_wh
+        results, _ms, _ = solve_dispatch(
+            slots,
+            battery,
+            hp,
+            grid,
+            [None, None],
+            vehicles,
+            soc0,
+            50.0,
+            operating_mode="AUTO",
+        )
+        r0 = results[0]
+        self.assertGreater(
+            r0.battery_setpoint_w,
+            5_500,
+            "při sell<0 a PV≈13 kW má baterie nabíjet blízko max_charge (6,25 kW)",
+        )
+        # Přebytek nad max_charge jde do curtail (ne ~3 kW nabíjení + 9 kW curtail při plné baterii).
+        self.assertGreater(
+            r0.battery_setpoint_w,
+            r0.pv_a_curtailed_w * 0.5,
+            "nabíjení má dominovat nad curtailmentem",
+        )
+
+
 class AutoPvSurplusExportTests(unittest.TestCase):
     """Plná baterie + vysoká FVE: export přebytku (ge_pv), ne curtailment, bez SELL."""
 

docs/planning-changelog.md

@@ -120,6 +120,26 @@ where pr.site_id = (select id from ems.site where code='BA81') and pr.status='ac
 
 ---
 
+## 2026-05-24 (e) — BA81: FVE 13 kW → nabíjení jen ~3 kW (curtailment)
+
+**Problém:** Run **15826** — `pv≈13 kW`, `battery_setpoint≈3,3 kW`, **`pv_a_curtailed≈9 kW`** (08:00–08:45). `allow_charge=true`, ale solver škrtí FVE místo plného nabíjení.
+
+**Příčina:**
+
+1. **`CURTAILMENT_PENALTY = 0,001 Kč/Wh`** vs degradace nabíjení → LP raději `ca` než `bc_pv`.
+2. **`pv_charge_shortfall`** jen při `block_export_on_negative_sell` (KV1) — **BA81 má false** → žádný tlak na `bc_pv`.
+3. SoC v plánu stagnuje ~52 % při záporném výkupu, zbytek jde do curtailment.
+
+**Oprava (`planning_engine.py`):**
+
+- `pv_charge_shortfall` pro **všechny** sloty `sell<0` + `allow_charge` + PV přebytek >500 W.
+- Penalizace **50 Kč/kWh**.
+- Tvrdé **`ca ≤ pv_a_forecast − bc_pv`** v okně záporného výkupu (nejdřív nabít, pak škrtit).
+
+**Deploy:** restart **backend** (SQL beze změny) + replan.
+
+---
+
 ## Šablona pro další záznamy
 
 ```markdown