HOTFIX v3.5.1: Preisschwelle wird jetzt korrekt angewendet (KRITISCH)

## Problem
Die price_threshold wurde geladen aber NIE verwendet!
- System lud auch bei Preisen ÜBER der Schwelle
- Beispiel: Schwelle 25ct, aber Ladung bei 25.93ct
- User-Erwartung komplett ignoriert

## Root Cause
```python
# Zeile 110: Geladen ✓
'price_threshold': float(state.get(...) or 25)

# Zeile 317-340: Aber nie verwendet! ✗
for p in future_price_data:
    charging_candidates.append({...})  # Keine threshold-Prüfung!
```

## Fix (v3.5.1)

### 1. Filter VOR Ranking
- Filtere alle Stunden in affordable_hours (≤ threshold)
- Ignoriere teure Stunden komplett
- Wenn keine bezahlbaren Stunden: Keine Ladung (Auto-Modus)

### 2. Besseres Logging
```
💶 Preisschwelle: 25.0 ct/kWh
  - Stunden unter Schwelle: 18
  - Stunden über Schwelle: 12 (werden ignoriert)
```

### 3. Warnung bei Teilladung
Wenn nicht genug günstige Stunden für volle Ladung

## Verhalten

**VORHER (v3.5.0):**
- Alle Preise 25-30ct, Schwelle 25ct
- → Lädt bei 25.93ct ✗

**NACHHER (v3.5.1):**
- Alle Preise 25-30ct, Schwelle 25ct
- → Keine Ladung, Auto-Modus ✓

## Impact
Severity: 🔴 CRITICAL
- Ungewollte Ladevorgänge bei zu teuren Preisen
- Kosteneinsparungen nicht realisiert
- SOFORT updaten empfohlen!

## Dateien
- battery_charging_optimizer.py: Filter + Logging
- CHANGELOG.md: v3.5.1 Eintrag
- HOTFIX_PRICE_THRESHOLD_v3.5.1.md: Detaillierte Analyse

Danke an Felix für sofortiges Bug-Melden! 🙏

---

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>

CHANGELOG.md

@@ -5,6 +5,23 @@ Alle wichtigen Änderungen an diesem Projekt werden in dieser Datei dokumentiert
 Das Format basiert auf [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/de/1.0.0/),
 und dieses Projekt folgt [Semantic Versioning](https://semver.org/lang/de/).
 
+## [3.5.1] - 2025-12-28
+
+### Fixed
+- **KRITISCHER BUG**: Preisschwelle wurde nicht angewendet
+  - `price_threshold` wurde geladen aber nie verwendet
+  - System lud auch bei Preisen über der Schwelle (z.B. 25.93ct bei Schwelle 25ct)
+  - Jetzt: Nur Stunden ≤ Preisschwelle werden für Ranking berücksichtigt
+  - Wenn alle Preise über Schwelle: Keine Ladung, bleibe im Auto-Modus
+- **Besseres Logging**: Zeigt gefilterte Stunden an
+  - "X Stunden unter Schwelle, Y Stunden über Schwelle (werden ignoriert)"
+  - Schedule-Reason zeigt "Zu teuer: X.XXct (Schwelle: Yct)"
+- **Warnung bei Teilladung**: Log-Warnung wenn nicht genug günstige Stunden verfügbar
+
+### Changed
+- Ranking-Logik: Filtert zuerst nach Preisschwelle, dann Ranking der verbleibenden Stunden
+- Schedule-Reasons verbessert für besseres Debugging
+
 ## [3.5.0] - 2025-12-28
 
 ### Removed

HOTFIX_PRICE_THRESHOLD_v3.5.1.md

@@ -0,0 +1,205 @@
+# Hotfix: Preisschwelle wurde nicht angewendet (v3.5.1)
+
+## Problem
+
+Die Preisschwelle (`price_threshold`) wurde zwar aus den Input Helpern geladen, aber **nie im Code verwendet**. Das führte dazu, dass:
+
+- System lud auch bei Preisen ÜBER der Schwelle
+- Beispiel: Schwelle 25ct, aber Ladung bei 25.93ct geplant
+- User-Erwartung: Keine Ladung wenn alle Preise über Schwelle
+
+## Analyse
+
+```python
+# battery_charging_optimizer.py:110
+'price_threshold': float(state.get('input_number.battery_optimizer_price_threshold') or 25),
+# ✅ Wurde geladen
+
+# battery_charging_optimizer.py:317-340 (ALT)
+for p in future_price_data:
+    charging_candidates.append({...})  # ❌ Keine Prüfung gegen threshold!
+```
+
+**Resultat**: Alle zukünftigen Stunden wurden in die Ranking-Liste aufgenommen, unabhängig vom Preis.
+
+## Lösung (v3.5.1)
+
+### 1. Filter VOR dem Ranking
+
+```python
+# Zeile 315-334: Neuer Filter
+price_threshold = config['price_threshold']
+affordable_hours = []
+expensive_hours = []
+
+for p in future_price_data:
+    if p['price'] <= price_threshold:
+        affordable_hours.append(p)
+    else:
+        expensive_hours.append(p)
+
+# Wenn keine bezahlbaren Stunden verfügbar
+if not affordable_hours:
+    log.warning(f"⚠️ Keine Stunden unter Preisschwelle {price_threshold} ct/kWh")
+    return create_auto_only_schedule(future_price_data)  # Keine Ladung!
+```
+
+### 2. Ranking nur mit bezahlbaren Stunden
+
+```python
+# Zeile 341: Nur affordable_hours verwenden
+for p in affordable_hours:  # Statt future_price_data
+    charging_candidates.append({...})
+```
+
+### 3. Besseres Logging
+
+```python
+log.info(f"💶 Preisschwelle: {price_threshold} ct/kWh")
+log.info(f"  - Stunden unter Schwelle: {len(affordable_hours)}")
+log.info(f"  - Stunden über Schwelle: {len(expensive_hours)} (werden ignoriert)")
+
+# Im Schedule:
+reason = f"Zu teuer: {p['price']:.2f}ct (Schwelle: {price_threshold}ct)"
+```
+
+### 4. Warnung bei Teilladung
+
+```python
+if actual_hours_needed < needed_hours:
+    log.warning(f"⚠️ Nur {actual_hours_needed} von {needed_hours} benötigten Stunden unter Preisschwelle")
+    log.warning(f"   Batterie wird nur teilweise geladen")
+```
+
+## Verhalten vorher vs. nachher
+
+### Szenario: Schwelle 25ct, alle Preise 25-30ct
+
+**VORHER (v3.5.0)**:
+```
+Preis-Array: [25.93, 26.45, 27.12, 28.50, ...]
+→ Ranking: Sortiere alle nach Preis
+→ Wähle günstigste: 25.93ct (Rang 1)
+→ ✗ LÄDT bei 25.93ct (über Schwelle 25ct!)
+```
+
+**NACHHER (v3.5.1)**:
+```
+Preis-Array: [25.93, 26.45, 27.12, 28.50, ...]
+→ Filter: Alle über 25ct → affordable_hours = []
+→ ⚠️ Keine Stunden unter Preisschwelle 25ct
+→ ✓ KEINE LADUNG (Auto-Modus)
+```
+
+### Szenario: Schwelle 25ct, Preise 20-30ct
+
+**VORHER (v3.5.0)**:
+```
+Preis-Array: [20.50, 24.80, 25.93, 26.45, ...]
+→ Ranking: [20.50, 24.80, 25.93, 26.45, ...]
+→ Wähle Top 3: [20.50, 24.80, 25.93]
+→ ✗ LÄDT auch bei 25.93ct (über Schwelle!)
+```
+
+**NACHHER (v3.5.1)**:
+```
+Preis-Array: [20.50, 24.80, 25.93, 26.45, ...]
+→ Filter: affordable_hours = [20.50, 24.80]
+→ Ranking: [20.50, 24.80]
+→ Wähle Top 2: [20.50, 24.80]
+→ ✓ NUR unter Schwelle, 25.93ct ignoriert
+→ Warnung: "Nur 2 von 3 benötigten Stunden"
+```
+
+## Log-Ausgaben neu (v3.5.1)
+
+```
+=== Batterie-Optimierung gestartet (v3.5.1 - Preisschwelle aktiv) ===
+Preise: Min=20.50, Max=30.45, Avg=25.67 ct/kWh
+Verfügbare Ladekapazität: 5.00 kWh (bis 100% SOC)
+🎯 Benötigte Ladestunden: 1 (bei 8000W pro Stunde)
+💶 Preisschwelle: 25.0 ct/kWh
+  - Stunden unter Schwelle: 18
+  - Stunden über Schwelle: 12 (werden ignoriert)
+✓ Top 1 günstigste Stunden ausgewählt:
+  - Preise: 20.50 - 20.50 ct/kWh
+```
+
+Oder wenn KEINE günstigen Stunden:
+
+```
+💶 Preisschwelle: 25.0 ct/kWh
+  - Stunden unter Schwelle: 0
+  - Stunden über Schwelle: 30 (werden ignoriert)
+⚠️ Keine Stunden unter Preisschwelle 25.0 ct/kWh gefunden!
+   Günstigster Preis: 25.93 ct/kWh
+   → Keine Ladung, bleibe im Auto-Modus
+```
+
+## Impact
+
+**Severity**: 🔴 **CRITICAL**
+- Führte zu ungewollten Ladevorgängen bei zu teuren Preisen
+- Kosteneinsparungen wurden nicht realisiert
+- User-Erwartung komplett ignoriert
+
+**Betroffene Versionen**:
+- v3.5.0 (heute released)
+- Wahrscheinlich auch v3.0.0 - v3.4.0 (zu prüfen)
+
+**Fix-Priorität**: SOFORT
+- Hotfix v3.5.1 released
+- User sollten SOFORT updaten
+
+## Migration 3.5.0 → 3.5.1
+
+1. Update `battery_charging_optimizer.py` (v3.5.1)
+2. PyScript neu laden
+3. Neuberechnung: `pyscript.calculate_charging_schedule`
+4. Log prüfen: Sollte "Preisschwelle: X ct/kWh" zeigen
+
+**Keine Breaking Changes** - Nur Bugfix.
+
+## Testing
+
+Test-Szenarien:
+
+1. **Alle Preise über Schwelle**:
+   - Setze `price_threshold` auf 20ct
+   - Wenn alle Preise > 20ct → Keine Ladung
+   - Log: "Keine Stunden unter Preisschwelle"
+
+2. **Mix aus günstigen/teuren Stunden**:
+   - Setze `price_threshold` auf 25ct
+   - Nur Stunden ≤ 25ct sollten im Plan sein
+   - Log: "X Stunden unter Schwelle, Y über Schwelle"
+
+3. **Alle Preise unter Schwelle**:
+   - Setze `price_threshold` auf 50ct
+   - Normales Verhalten wie bisher
+   - Log: "30 Stunden unter Schwelle, 0 über Schwelle"
+
+## Lessons Learned
+
+1. **Configuration muss verwendet werden**:
+   - Laden von Config ≠ Verwenden von Config
+   - Code-Review: Prüfe ob alle Config-Werte auch benutzt werden
+
+2. **User-Feedback ernst nehmen**:
+   - User hat Bug sofort entdeckt beim ersten Test
+   - Ohne User-Test wäre Bug unentdeckt geblieben
+
+3. **Logging ist essentiell**:
+   - Mit neuem Logging ist sofort ersichtlich was passiert
+   - "X Stunden unter Schwelle" macht Verhalten transparent
+
+## Danke
+
+Großes Dankeschön an Felix für das sofortige Melden des Bugs! 🙏
+
+---
+
+**Version**: 3.5.1  
+**Datum**: 2025-12-28  
+**Severity**: Critical  
+**Status**: ✅ Fixed

battery_charging_optimizer.py

@@ -3,7 +3,10 @@ Battery Charging Optimizer für OpenEMS + GoodWe
 Nutzt das bestehende manuelle Steuerungssystem
 
 Speicherort: /config/pyscript/battery_charging_optimizer.py
-Version: 3.5.0 - REMOVED: Sicherheitspuffer und Reservekapazität (Hardware hat eigene Puffer)
+Version: 3.5.1 - FIXED: Preisschwelle wird jetzt korrekt angewendet (kritischer Bug)
+                        Stunden über Preisschwelle werden komplett ignoriert
+                        Keine Ladung wenn alle Preise über Schwelle liegen
+                 v3.5.0 - REMOVED: Sicherheitspuffer und Reservekapazität (Hardware hat eigene Puffer)
                          Batterie lädt jetzt bis 100% SOC
                  CHANGED: Standardwerte - Preisschwelle 25ct, Ladeleistung 8000W
                   FIXED: SOC-Plausibilitäts-Check (filtert 65535% Spikes beim Modus-Wechsel)
@@ -32,7 +35,7 @@ def calculate_charging_schedule():
     Nutzt Ranking-Methode: Wählt die N günstigsten Stunden aus
     """
 
-    log.info("=== Batterie-Optimierung gestartet (v3.5.0 - Volle Ladung bis 100%) ===")
+    log.info("=== Batterie-Optimierung gestartet (v3.5.1 - Preisschwelle aktiv) ===")
 
     # Prüfe ob Optimierung aktiviert ist
     if state.get('input_boolean.battery_optimizer_enabled') != 'on':
@@ -310,11 +313,35 @@ def optimize_charging(price_data, pv_forecast, current_soc, config):
     log.info(f"🎯 Benötigte Ladestunden: {needed_hours} (bei {max_charge_per_hour}W pro Stunde)")
 
     # ==========================================
-    # RANKING: Erstelle Kandidaten-Liste
+    # FILTER: Nur Stunden unter Preisschwelle
+    # ==========================================
+    price_threshold = config['price_threshold']
+    affordable_hours = []
+    expensive_hours = []
+
+    for p in future_price_data:
+        if p['price'] <= price_threshold:
+            affordable_hours.append(p)
+        else:
+            expensive_hours.append(p)
+
+    log.info(f"💶 Preisschwelle: {price_threshold} ct/kWh")
+    log.info(f"  - Stunden unter Schwelle: {len(affordable_hours)}")
+    log.info(f"  - Stunden über Schwelle: {len(expensive_hours)} (werden ignoriert)")
+
+    # Wenn keine bezahlbaren Stunden verfügbar, nicht laden
+    if not affordable_hours:
+        log.warning(f"⚠️ Keine Stunden unter Preisschwelle {price_threshold} ct/kWh gefunden!")
+        log.warning(f"   Günstigster Preis: {min_price:.2f} ct/kWh")
+        log.warning(f"   → Keine Ladung, bleibe im Auto-Modus")
+        return create_auto_only_schedule(future_price_data)
+
+    # ==========================================
+    # RANKING: Erstelle Kandidaten-Liste (nur bezahlbare Stunden)
     # ==========================================
     charging_candidates = []
 
-    for p in future_price_data:
+    for p in affordable_hours:
         # PV-Prognose für diese Stunde
         pv_wh = pv_forecast['hourly'].get(p['hour'], 0)
 
@@ -336,8 +363,13 @@ def optimize_charging(price_data, pv_forecast, current_soc, config):
     # Sortiere nach Score (beste zuerst)
     charging_candidates.sort(key=lambda x: x['score'])
 
-    # Wähle die N besten Stunden
+    # Wähle die N besten Stunden (begrenzt auf verfügbare bezahlbare Stunden)
-    selected_hours = charging_candidates[:needed_hours]
+    actual_hours_needed = min(needed_hours, len(charging_candidates))
+    selected_hours = charging_candidates[:actual_hours_needed]
+
+    if actual_hours_needed < needed_hours:
+        log.warning(f"⚠️ Nur {actual_hours_needed} von {needed_hours} benötigten Stunden unter Preisschwelle")
+        log.warning(f"   Batterie wird nur teilweise geladen")
 
     # ==========================================
     # Logging: Zeige Auswahl
@@ -414,8 +446,11 @@ def optimize_charging(price_data, pv_forecast, current_soc, config):
             reason = "Automatik"
 
             # Debugging: Warum nicht geladen?
-            if p['datetime'] not in selected_datetimes:
+            if p['price'] > price_threshold:
-                # Finde Position im Ranking
+                # Über Preisschwelle
+                reason = f"Zu teuer: {p['price']:.2f}ct (Schwelle: {price_threshold}ct)"
+            elif p['datetime'] not in selected_datetimes:
+                # Finde Position im Ranking (nur in bezahlbaren Stunden)
                 rank = 1
                 for candidate in charging_candidates:
                     if candidate['datetime'] == p['datetime']:
@@ -423,7 +458,7 @@ def optimize_charging(price_data, pv_forecast, current_soc, config):
                     rank += 1
 
                 if rank <= len(charging_candidates):
-                    reason = f"Rang {rank} (nicht unter Top {needed_hours})"
+                    reason = f"Rang {rank} (nicht unter Top {actual_hours_needed})"
 
             schedule.append({
                 'datetime': p['datetime'].isoformat(),

pyscripts/battery_charging_optimizer.py

@@ -3,7 +3,10 @@ Battery Charging Optimizer für OpenEMS + GoodWe
 Nutzt das bestehende manuelle Steuerungssystem
 
 Speicherort: /config/pyscript/battery_charging_optimizer.py
-Version: 3.5.0 - REMOVED: Sicherheitspuffer und Reservekapazität (Hardware hat eigene Puffer)
+Version: 3.5.1 - FIXED: Preisschwelle wird jetzt korrekt angewendet (kritischer Bug)
+                        Stunden über Preisschwelle werden komplett ignoriert
+                        Keine Ladung wenn alle Preise über Schwelle liegen
+                 v3.5.0 - REMOVED: Sicherheitspuffer und Reservekapazität (Hardware hat eigene Puffer)
                          Batterie lädt jetzt bis 100% SOC
                  CHANGED: Standardwerte - Preisschwelle 25ct, Ladeleistung 8000W
                   FIXED: SOC-Plausibilitäts-Check (filtert 65535% Spikes beim Modus-Wechsel)
@@ -32,7 +35,7 @@ def calculate_charging_schedule():
     Nutzt Ranking-Methode: Wählt die N günstigsten Stunden aus
     """
 
-    log.info("=== Batterie-Optimierung gestartet (v3.5.0 - Volle Ladung bis 100%) ===")
+    log.info("=== Batterie-Optimierung gestartet (v3.5.1 - Preisschwelle aktiv) ===")
 
     # Prüfe ob Optimierung aktiviert ist
     if state.get('input_boolean.battery_optimizer_enabled') != 'on':
@@ -310,11 +313,35 @@ def optimize_charging(price_data, pv_forecast, current_soc, config):
     log.info(f"🎯 Benötigte Ladestunden: {needed_hours} (bei {max_charge_per_hour}W pro Stunde)")
 
     # ==========================================
-    # RANKING: Erstelle Kandidaten-Liste
+    # FILTER: Nur Stunden unter Preisschwelle
+    # ==========================================
+    price_threshold = config['price_threshold']
+    affordable_hours = []
+    expensive_hours = []
+
+    for p in future_price_data:
+        if p['price'] <= price_threshold:
+            affordable_hours.append(p)
+        else:
+            expensive_hours.append(p)
+
+    log.info(f"💶 Preisschwelle: {price_threshold} ct/kWh")
+    log.info(f"  - Stunden unter Schwelle: {len(affordable_hours)}")
+    log.info(f"  - Stunden über Schwelle: {len(expensive_hours)} (werden ignoriert)")
+
+    # Wenn keine bezahlbaren Stunden verfügbar, nicht laden
+    if not affordable_hours:
+        log.warning(f"⚠️ Keine Stunden unter Preisschwelle {price_threshold} ct/kWh gefunden!")
+        log.warning(f"   Günstigster Preis: {min_price:.2f} ct/kWh")
+        log.warning(f"   → Keine Ladung, bleibe im Auto-Modus")
+        return create_auto_only_schedule(future_price_data)
+
+    # ==========================================
+    # RANKING: Erstelle Kandidaten-Liste (nur bezahlbare Stunden)
     # ==========================================
     charging_candidates = []
 
-    for p in future_price_data:
+    for p in affordable_hours:
         # PV-Prognose für diese Stunde
         pv_wh = pv_forecast['hourly'].get(p['hour'], 0)
 
@@ -336,8 +363,13 @@ def optimize_charging(price_data, pv_forecast, current_soc, config):
     # Sortiere nach Score (beste zuerst)
     charging_candidates.sort(key=lambda x: x['score'])
 
-    # Wähle die N besten Stunden
+    # Wähle die N besten Stunden (begrenzt auf verfügbare bezahlbare Stunden)
-    selected_hours = charging_candidates[:needed_hours]
+    actual_hours_needed = min(needed_hours, len(charging_candidates))
+    selected_hours = charging_candidates[:actual_hours_needed]
+
+    if actual_hours_needed < needed_hours:
+        log.warning(f"⚠️ Nur {actual_hours_needed} von {needed_hours} benötigten Stunden unter Preisschwelle")
+        log.warning(f"   Batterie wird nur teilweise geladen")
 
     # ==========================================
     # Logging: Zeige Auswahl
@@ -414,8 +446,11 @@ def optimize_charging(price_data, pv_forecast, current_soc, config):
             reason = "Automatik"
 
             # Debugging: Warum nicht geladen?
-            if p['datetime'] not in selected_datetimes:
+            if p['price'] > price_threshold:
-                # Finde Position im Ranking
+                # Über Preisschwelle
+                reason = f"Zu teuer: {p['price']:.2f}ct (Schwelle: {price_threshold}ct)"
+            elif p['datetime'] not in selected_datetimes:
+                # Finde Position im Ranking (nur in bezahlbaren Stunden)
                 rank = 1
                 for candidate in charging_candidates:
                     if candidate['datetime'] == p['datetime']:
@@ -423,7 +458,7 @@ def optimize_charging(price_data, pv_forecast, current_soc, config):
                     rank += 1
 
                 if rank <= len(charging_candidates):
-                    reason = f"Rang {rank} (nicht unter Top {needed_hours})"
+                    reason = f"Rang {rank} (nicht unter Top {actual_hours_needed})"
 
             schedule.append({
                 'datetime': p['datetime'].isoformat(),