scripts/harness/hu1_realistic_eval.py — realistická simulace BESS 128 kWh/36 kW
na spotu místo perfect hindsight: D−1 plán přes solve_dispatch_v2 (informační
množina = ceny zítřka z OTE D−1 13:30), SoC řetězené mezi dny, parametry
baterie/grid z DB site 5 (fn_planning_site_context). Scénáře fix/spot ×
bez/s baterií, Kč/den po měsících a sezónách, roční projekce, citlivosti
(degradace 0.15/0.5/1.0, spread compression −30 %), GAP vs 7denní hindsight.
Varianty běží paralelně (ProcessPoolExecutor). HU1 nemá telemetrii →
parametrizovaný průmyslový odběr (konstanty v hlavičce, přepsat čísly
od majitele); fixní cena = proxy BA81 (--fix-buy).
Výsledky (788 dní 2024-04-14…2026-06-12, 2 zimy): D−B (přechod na spot
s baterií) −163,6 tis. Kč/rok base, konzervativně −110,1 tis.; léto −629,
zima −254 Kč/den, nejhorší měsíc (12/2024) −41 Kč/den — stále úspora.
GAP realistic vs hindsight ≈ 0 (ceny jsou D−1 známé) → dřívější horní mez
byla nadhodnocená sezónností, ne neznalostí budoucnosti.
Doc: docs/studies/hu1-spot-realistic.md (generuje skript, opakovatelné);
README harness doplněn.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Default zůstává vynulování otevřených EV sessions (historické okno bez
session); --keep-ev je zmrazí pro EV scénáře (deadline, měkký cíl, min.
výkon wallboxu). meta.keep_ev ve fixture dokumentuje způsob pořízení.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- scripts/harness/extract_fixtures.py: extrakce vstupů solveru
(fn_planning_site_context + fn_load_planning_slots_full) do JSON fixtures
- backend/tests/test_golden_replay.py: golden gate — replay fixtures přes
solve_dispatch_two_pass, bit-perfektní diff proti snapshotům (GOLDEN_UPDATE=1
pro vědomou regeneraci); 4 scénáře: home-01 neg-sell extrém / normal, BA81, KV1
- scripts/harness/economics_report.py: actual (audit_interval) vs oracle MILP
(perfect hindsight, čistá ekonomika bez heuristických penalt), SoC-adjusted
Baseline home-01 2026-05-12..06-09: GAP 2185 Kč / 29 dní (~27 %).
Známý stav: 4/124 testů test_planning_dispatch_milp.py failuje už na main.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
