Update: Battery Optimizer v3.4.0 mit allen Fixes und Features
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# OpenEMS Battery Charging Optimizer für Home Assistant
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Intelligente Batterieladesteuerung für Home Assistant mit OpenEMS und GoodWe Hardware. Das System optimiert die Batterieladung basierend auf dynamischen Strompreisen (haStrom FLEX PRO) und Solarprognosen.
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[](CHANGELOG.md)
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[](https://www.home-assistant.io/)
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[](LICENSE)
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## Features
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- **Dynamische Preisoptimierung**: Lädt die Batterie während der günstigsten Strompreis-Stunden
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- **Solar-Integration**: Berücksichtigt PV-Prognosen (Forecast.Solar)
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- **Cross-Midnight Optimierung**: Findet die günstigsten Stunden über Tagesgrenzen hinweg
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- **Tomorrow-Support**: Nutzt morgige Strompreise für 48h-Vorausplanung (ab 14:00)
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- **Automatische Modbus-Steuerung**: Direkte Batteriesteuerung via OpenEMS Modbus TCP
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- **Intelligente Keep-Alive**: Erhält Ladebefehle automatisch alle 30 Sekunden aufrecht
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- **Restart-Safe**: Automatische Neuberechnung nach Home Assistant Neustart
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## Hardware-Voraussetzungen
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- **Batterie**: GoodWe Lynx Home U (10 kWh)
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- **Inverter**: GoodWe GW10K-ET Plus+ (10 kW)
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- **PV-Anlage**: 9.2 kWp (Ost-West auf Flachdach)
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- **EMS**: BeagleBone mit OpenEMS
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- **Kommunikation**: Modbus TCP (Port 502) + JSON-RPC (Port 8074)
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## Software-Voraussetzungen
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- Home Assistant 2024.2 oder neuer
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- PyScript Integration
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- Custom Components:
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- Mushroom Cards (HACS)
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- Bubble Card (HACS)
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- Plotly Graph Card (HACS)
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- Power Flow Card Plus (HACS)
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## Schnellstart
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1. **Installation**: Siehe [INSTALLATION.md](INSTALLATION.md)
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2. **Konfiguration**: Passe `battery_optimizer_config.yaml` an deine Hardware an
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3. **Erste Schritte**: Aktiviere `input_boolean.battery_optimizer_enabled`
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4. **Dashboard**: Importiere eines der Dashboards aus `dashboards/`
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## Architektur
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14:05 täglich → calculate_charging_schedule → Erstellt Ladeplan
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xx:05 stündlich → execute_charging_schedule → Führt Plan aus
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↓
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Bei Laden → goodwe_manual_control ON → Triggert Automationen
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↓
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Automation aktivieren → ESS REMOTE-Modus → Enables Keep-Alive
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↓
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Keep-Alive (30s) → ess_set_power → Modbus Befehl an Batterie
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```
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## Repository-Struktur
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├── pyscripts/
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│ ├── battery_charging_optimizer.py # Haupt-Optimierer (v3.3.1)
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│ ├── hastrom_flex_extended.py # Strompreis-Integration
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│ └── ess_set_power.py # Modbus Batteriesteuerung
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├── config/
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│ ├── battery_optimizer_config.yaml # Input Helper Konfiguration
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│ └── rest_requests.yaml # ESS Modus-Umschaltung
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├── automations/
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│ ├── battery_optimizer_automations.yaml # Optimizer Automationen
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│ ├── speicher_manuell_laden.yaml # Keep-Alive
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│ ├── manuelle_speicherbeladung_aktivieren.yaml # ESS → REMOTE
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│ └── manuelle_speicherbeladung_deaktivieren.yaml # ESS → INTERNAL
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├── dashboards/
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│ ├── battery_optimizer_sections_standard.yaml # Empfohlenes Dashboard
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│ ├── battery_optimizer_sections_compact.yaml # Kompakte Variante
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│ └── battery_optimizer_sections_minimal.yaml # Minimal-Ansicht
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├── docs/
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│ ├── EMS_OpenEMS_HomeAssistant_Dokumentation.md # Technische Details
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│ ├── INSTALLATION.md # Installationsanleitung
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│ └── TROUBLESHOOTING.md # Fehlerbehebung
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├── legacy/
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│ ├── v1/ # Erste Implementation (threshold-based)
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│ ├── v2/ # Verbesserte Version
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│ └── v3/ # Ranking-based (Basis für v3.3.1)
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└── README.md
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```
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## Algorithmus
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**Ranking-Based Optimization** (v3.x):
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1. Berechne benötigte Ladestunden: `(Ziel-SOC - aktueller SOC) × Kapazität ÷ Ladeleistung`
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2. Kombiniere Heute + Morgen Preisdaten in ein Dataset
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3. Score jede Stunde: `Preis - (PV-Prognose / 1000)`
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4. Sortiere nach Score (niedrigster = best)
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5. Wähle die N günstigsten Stunden
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6. Führe chronologisch aus
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**Beispiel**: Bei 10 kWh Batterie, 50% SOC, 5 kW Ladeleistung:
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- Benötigt: (100% - 50%) × 10 kWh ÷ 5 kW = 10 Stunden
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- Wählt die 10 günstigsten Stunden aus den nächsten 48h
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## Wichtige Konzepte
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### Timezone-Handling
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PyScript läuft in UTC, Home Assistant speichert in `Europe/Berlin`:
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```python
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from zoneinfo import ZoneInfo
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TIMEZONE = ZoneInfo("Europe/Berlin")
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def get_local_now():
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return datetime.now(TIMEZONE)
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```
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### Power Value Convention
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**Negativ = Laden, Positiv = Entladen**
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```python
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input_number.charge_power_battery = -5000 # Lädt mit 5000W
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input_number.charge_power_battery = +3000 # Entlädt mit 3000W
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```
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### Controller Priority (OpenEMS)
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Controller führen in **alphabetischer Reihenfolge** aus. Spätere Controller können frühere überschreiben.
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Lösung: `ctrlBalancing0` mit `SET_GRID_ACTIVE_POWER` für höchste Priorität verwenden.
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## Konfiguration
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Passe diese Werte in `battery_optimizer_config.yaml` an:
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```yaml
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input_number:
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battery_capacity_kwh:
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initial: 10 # Deine Batteriekapazität in kWh
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battery_optimizer_max_charge_power:
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initial: 5000 # Maximale Ladeleistung in W
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battery_optimizer_min_soc:
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initial: 20 # Minimum SOC in %
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battery_optimizer_max_soc:
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initial: 100 # Maximum SOC in %
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```
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## Entwicklung
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### Version History
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- **v3.3.1** (aktuell): SOC-Plausibilitäts-Check, negative Power-Values
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- **v3.2.0**: Timezone-Fixes durchgehend
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- **v3.1.0**: Ranking-based Optimization, Tomorrow-Support
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||||
- **v2.x**: Verbesserte Dashboards, Error Handling
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||||
- **v1.x**: Initial Release, Threshold-based
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Siehe [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md) für Details.
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### Testing
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```bash
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# In Home Assistant Developer Tools → Services:
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# Schedule berechnen
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service: pyscript.calculate_charging_schedule
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# Aktuellen Plan ausführen
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service: pyscript.execute_charging_schedule
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# PyScript neu laden
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service: pyscript.reload
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```
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### Debugging
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```bash
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# Logs anzeigen (Home Assistant)
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tail -f /config/home-assistant.log | grep -i battery
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# OpenEMS Logs (BeagleBone)
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tail -f /var/log/openems/openems.log
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## Datenquellen
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- **haStrom FLEX PRO**: `http://eex.stwhas.de/api/spotprices/flexpro`
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- **Forecast.Solar**: Automatisch via Home Assistant Integration
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- **OpenEMS Modbus**: `192.168.89.144:502`
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||||
- **OpenEMS JSON-RPC**: `192.168.89.144:8074`
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## Beitragende
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Entwickelt von Felix für das eigene Heimenergiesystem.
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Contributions sind willkommen! Bitte erstelle ein Issue oder Pull Request.
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## Lizenz
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MIT License - siehe [LICENSE](LICENSE) für Details.
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## Support
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Bei Fragen oder Problemen:
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1. Prüfe [TROUBLESHOOTING.md](docs/TROUBLESHOOTING.md)
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2. Schaue in die [Issues](https://gitea.ges4.net/felix/openems-battery-optimizer/issues)
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3. Erstelle ein neues Issue mit Logs und Konfiguration
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## Danksagungen
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- [Home Assistant](https://www.home-assistant.io/) Community
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- [PyScript](https://github.com/custom-components/pyscript) Integration
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- [OpenEMS](https://openems.io/) Projekt
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- [haStrom](https://www.has-strom.de/) für die API
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- [Forecast.Solar](https://forecast.solar/) für PV-Prognosen
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Reference in New Issue
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