Prognosebasiertes Laden: Batterielebensdauer optimieren LFP Akku mit Victron Multiplus II ohne Nodered

Das Projekt wurde mit KI erstellt (claude und kimi). Es verwendet kein Nodered (Venus OS Large) oder Victron dynamic ESS, sondern alles ist in einem einzigen python skript realisiert. Keinerlei Config Änderungen am Cerbo-GX und einem vorhandenen Raspberry PI mit evcc, das war mir wichtig. Die Kommunikation erfolgt über modbus, die war ohnehin schon aktiviert für evcc. Das Skript läuft im Moment zum Testen remote über wireguard auf einem eigenen Raspberry PI, längerfristig soll es auf den lokalen Raspberry PI mit evcc umziehen.
Ziel:
der Akkus soll vor allem im Sommer nicht schon am frühen Morgen mit der Ladung starten sondern erst verzögert, abhängig von Ladezustand des Akkus am Morgen, dem prognostizierten Batterieverbrauch in der nächsten Nacht, sowie der zu erwartenden PV Erzeugung am diesem Tag.

Der Akku soll nicht immer auf 98% (100% werden nie erreicht mit den aktuellen Settings) aufgeladen werden. sondern die Ladung soll sich häufiger zwischen 20% und 80% bewegen. Spätesten nach 10 Tagen soll einmal wieder auf 98% aufgeladen werden, damit Balancing stattfindet und der SOC korrigiert wird.

Schöne Idee.

Meine Lifepos laufen seit 05/2021 und werden im Somer ohne einschränkung täglich voll geladen. Mitlerweile haben sie

discharged31371

beim Entladen auf Minimum SOC 5% fällt keine Zelle unter 3V. Also bisher ist nicht wirklich ein Kapazitätsverlust festzustellen.

Also was soll mir diese KI bringen?

Bisher hatte ich es auch so, dass der Akku im Sommer ab 10 Uhr voll war und dann den ganzen Tag “dumm” rumgestanden ist. Da der Aufwand dank KI sehr überschaubar war, will ich es diesen Sommer einfach mal testen. Als Nebeneffekt wird der Akku jetzt hauptsächlich während der PV-Mittagsspitze nachgeladen, verhält sich also netzdienlich.
Eine von vielen Studien zu dem Thema SOC und Temperatur:

First, implement dynamic SOC windowing: restrict operating range to 25–75% SOC during summer months (May–September) in regions exceeding 32°C average ambient. This reduces voltage stress and slows SEI growth by up to 40%, per NREL’s 2022 LFP aging study.