KV1 pozorování uživatele: ráno baterie na 11 % (min 10), prodává se do sítě
— nenadálý odběr/mrak by se kupoval za fixních 6.35. v1 mělo denní rampu
(safety_soc_target_wh z R__063: reserve 30 % ráno → reserve+noc večer,
6-19 h, flag planner_daytime_charge_target_enabled) — v2 ji ignoroval.
Mechanismus (vzor nočního polštáře): deficit pod rampou platí za KAŽDÝ slot
nájem buy×faktor (V091 asset_battery.planner_safety_soc_risk_factor,
default 0.05; 0=vypnuto) → ráno se nejdřív doplní rezerva (4 h deficitu
1 kWh při buy 6.35 ≈ 5.1 Kč > sell ~2.5), extrémní sell špička smí deficit
racionálně podstoupit. R__039 + db_io + 2 testy (KV1 scénář, spike).
Eval fixtures beze změny (sloupec v context_json fixtures není → 0);
živá produkce dostane faktor přes fn_planning_site_context.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
v1 to řešil rampou (plný výkon než se řeže pole A — zelený bonus B, riziko
večerního mraku). v2 byl k načasování v okně sell<0 indiferentní (PV zdarma
kdykoliv) a směl nabíjení odložit — odklad ale spoléhá na predikci.
Mechanismus: malá prémie za držení energie dřív (objective −= soc[t] ×
frontload v neg slotech). Rozbíjí indiferenci směrem k front-loadu, nikdy
nepřebije skutečné ceny. Velikost z DB: asset_battery.
planner_pv_risk_frontload_czk_kwh (V090, default 0.01; 0 = vypnuto),
přes fn_planning_site_context (R__039). Test: 4 sloty plným tempem od startu.
Eval fixtures beze změny (sloupec v nich není → 0).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Postřeh uživatele: v1 držel přes noc rezervu nad min_soc (chyba predikce
noční spotřeby = neplánovaný drahý nákup); v2 slot fieldy night_baseload_*
ignoroval a směl plánovat vybití až na min_soc.
Mechanismus ve filozofii v2 (riziko jako cena, ne okno/penalta):
soft floor soc[t] >= min_soc + night_baseload_buffer_wh[t] (z DB
planner_night_baseload_buffer_percent, počítá R__063, klesá k 0 do rána);
porušení placené buy cenou slotu → extrémní sell špička smí polštář
racionálně prodat, běžná noc ne (buy > sell).
Eval na fixtures: v2 stále lepší na všech (+221.9 Kč vs v1; −10 Kč proti
stavu bez polštáře = cena robustnosti). BONUS: těsnější LP zrychlil extrémní
fixtures z 10 s timeoutu na 0.3–2.6 s. +3 testy (drží/spike prodá/feasible).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
services/planning/solver_v2.py: MILP s objective = reálné peníze (cash +
degradace − terminal SoC value z DB faktoru). Tvrdá pravidla: bilance, SoC
dynamika, breaker (tvrdý), curtail jen A, GEN cutoff binárka, neg-buy/neg-sell
export bloky, export z baterie ⇒ arb floor (p.19), zákaz současného imp+exp,
EV deadline (placený slack 50 Kč/kWh místo infeasibility), TUV look-ahead,
provozní režimy. SQL masky allow_* vědomě ignorovány (heuristika, ne fyzika).
solver_v2_eval.py: v2 vs v1 na golden fixtures (SoC-fér):
v2 lepší na VŠECH 5 řešitelných (+231.5 Kč ≈ +22 %), extreme_neg_buy den
v1=INFEASIBLE → v2 OK (−674.5 Kč). Časy 0.4–10 s (2× na time limitu — TODO).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
SoC série, neg-sell fáze/okna, evening push, pre-neg logika — čistý přesun,
fasáda v planning_engine.py beze změny chování (golden 5/5, baseline faily
beze změny). Roztroušené konstanty MORNING_PRENEG_* doplněny do constants.py.
planning_engine.py: 6345 → 3925 řádků (zbývá: solver, orchestrace, compare).
heuristics.py nese warning: hlavní kandidáti na prune ve Fázi 2/3.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Čistý přesun 57 konstant (vč. SOLVER_RELAX_STEPS) z planning_engine.py;
engine je importuje zpět (fasáda, beze změny chování). Golden replay 5/5,
unit testy beze změny vůči baseline (4+1 předexistující faily).
Ekonomické penalty/váhy tím získaly jedno místo — kandidáti na DB ve Fázi 2.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
