Ich möchte hier mal eine eher niedrigschwellige Automatisierung zeigen.
Mir ist klar, dass hier im Forum einige mit deutlich komplexeren Optimierungen arbeiten – dynamische Strompreise, Forecast-Modelle, lineare Optimierung, Eigenverbrauchsprognosen, Batteriedegradation und teilweise komplette Energiemanagement-Systeme.
Meine Lösung ist deutlich simpler aufgebaut. Sie verfolgt im Grunde nur ein Ziel:
Der Speicher soll morgens nicht sofort vollladen, sondern möglichst freie Kapazität für die ertragreichsten PV-Zeitfenster rund um die Mittagsstunden behalten.
Eine feste Ladepause bis 12 oder 13 Uhr wollte ich nicht verwenden. Bei einem sonnigen Vormittag und einem bewölkten Nachmittag besteht sonst das Risiko, dass der Speicher nicht mehr voll wird.
Deshalb berechnet Home Assistant den Ladestart jeden Tag neu.
Verwendet werden:
-
aktueller SOC des Speichers
-
Batteriekapazität
-
gewünschter Ziel-SOC
-
maximale Ladeleistung
-
angenommene Grundlast
-
Ladeverluste
-
Solcast-Prognose im 30-Minuten-Raster
Aus dem aktuellen SOC wird zunächst berechnet, wie viel Energie bis zum Ziel-Ladezustand noch fehlt.
Danach werden die prognostizierten 30-Minuten-Slots nach Leistung sortiert. Beginnend mit den ertragreichsten Zeitfenstern werden so viele Slots berücksichtigt, bis die noch benötigte Energiemenge erreicht ist.
Der zeitlich früheste dieser ausgewählten Slots wird anschließend als Ladestart verwendet.
Morgens wird die Ladeleistung zunächst auf null gesetzt. Sobald der berechnete Zeitpunkt erreicht ist, gibt Home Assistant die maximale Ladeleistung wieder frei.
Zusätzlich gibt es:
-
einen manuellen Helfer zum Aktivieren und Deaktivieren
-
eine Rückfall-Automatisierung, die beim Ausschalten die normale Ladeleistung wiederherstellt
-
eine Prüfung nach Home-Assistant-Neustart
-
eine Bedingung, damit der Wechselrichterwert nicht unnötig alle fünf Minuten erneut geschrieben wird
Die Startzeit kann sich im Tagesverlauf durch aktualisierte Forecast-Daten verändern. An sehr guten Tagen lag sie bei mir häufig ungefähr bei 13:30 Uhr. Bei schlechter werdender Nachmittagsprognose wurde der Ladebeginn entsprechend vorgezogen.
Natürlich ist das kein vollständiges Energiemanagement und auch keine mathematisch optimale Fahrplanberechnung. Es berücksichtigt beispielsweise keine dynamischen Preise, keine genaue Lastprognose, keine Einspeisebegrenzung und keine lokalen Netzzustandsdaten.
Aber genau das war für mich auch ein Teil des Ziels: Eine Lösung, die nachvollziehbar bleibt, mit relativ wenigen Parametern funktioniert und sich auch von normalen Home-Assistant-Nutzern umsetzen lässt.
Gerade bei solchen Themen finde ich es wichtig, dass nicht jede Lösung maximal komplex sein muss. Eine einfache Automatisierung, die tatsächlich eingesetzt wird, kann am Ende wertvoller sein als das theoretisch perfekte System, das nur wenige nachbauen können.
Im Video zeige ich den kompletten Aufbau und ordne auch ein, warum eine reduzierte Mittagsspitze am eigenen Anschluss noch kein Beweis dafür ist, dass das lokale Netz genau zu diesem Zeitpunkt wirklich Entlastung benötigt.
Mich würde besonders interessieren, welche zusätzlichen Parameter ihr für eine sinnvolle nächste Ausbaustufe berücksichtigen würdet – und ab welchem Punkt die zusätzliche Komplexität aus eurer Sicht kaum noch praktischen Mehrwert bringt.