Update: Battery Optimizer v3.4.0 mit allen Fixes und Features
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# EMS mit openEMS und Home Assistant - Projektdokumentation
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## Projektübersicht
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Intelligentes Batterie-Optimierungssystem für eine Wohnanlage mit dynamischer Strompreissteuerung und Solarprognose-Integration.
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### Hardware-Setup
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- **Batterie**: GoodWe 10 kWh
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- **Wechselrichter**: 10 kW GoodWe
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- **PV-Anlage**: 9,2 kWp (Ost-West-Ausrichtung auf Flachdach)
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- **Steuerung**: BeagleBone mit openEMS
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- **Kommunikation**: Modbus TCP (IP: 192.168.89.144, Port: 502)
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### Stromtarif & APIs
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- **Tarif**: haStrom FLEX PRO (dynamische Preise)
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- **Preisabruf**: Täglich um 14:00 Uhr für Folgetag
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- **PV-Prognose**: Forecast.Solar API
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- **API-Feldname**: `t_price_has_pro_incl_vat` (spezifisch für FLEX PRO)
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## Systemarchitektur
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### Komponenten-Übersicht
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────┐
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│ Home Assistant + PyScript │
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│ - Optimierungsalgorithmus (täglich 14:05) │
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│ - Stündliche Ausführung (xx:05) │
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│ - Zeitzonenhandling (UTC → Local) │
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└──────────────────┬──────────────────────────────┘
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│
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┌─────────┴─────────┐
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│ │
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┌────────▼────────┐ ┌──────▼───────────────┐
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│ Modbus TCP │ │ JSON-RPC API │
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│ Port 502 │ │ Port 8074 │
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│ (Batterie- │ │ (ESS Mode Switch) │
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│ steuerung) │ │ │
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└────────┬────────┘ └──────┬───────────────┘
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│ │
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└─────────┬─────────┘
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||||
│
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┌─────────▼──────────┐
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||||
│ openEMS │
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│ - Controller-Prio │
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│ - ESS Management │
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│ - GoodWe Integration│
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└────────────────────┘
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```
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## Kritische technische Details
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### 1. Modbus-Kommunikation
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#### Register-Format
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- **Datentyp**: IEEE 754 FLOAT32
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- **Register-Paare**: Verwenden 2 aufeinanderfolgende Register
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- **Beispiel**: Register 2752/2753 für SET_GRID_ACTIVE_POWER
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#### Wichtige Register (aus Modbustcp0_3.xlsx)
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- **Batteriesteuerung**: Register 2752/2753 (SET_GRID_ACTIVE_POWER)
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- **SOC-Abfrage**: Register für State of Charge
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||||
- **Leistungswerte**: FLOAT32-codiert
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||||
#### Python-Implementierung für Register-Schreiben
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```python
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import struct
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||||
from pymodbus.client import ModbusTcpClient
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||||
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||||
def write_float32_register(client, address, value):
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||||
"""
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||||
Schreibt einen FLOAT32-Wert in zwei Modbus-Register
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||||
"""
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||||
# FLOAT32 in zwei 16-bit Register konvertieren
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||||
bytes_value = struct.pack('>f', value) # Big-Endian
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||||
registers = [
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||||
int.from_bytes(bytes_value[0:2], 'big'),
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||||
int.from_bytes(bytes_value[2:4], 'big')
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||||
]
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||||
client.write_registers(address, registers)
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```
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### 2. openEMS Controller-Prioritäten
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#### Kritisches Verhalten
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- **Alphabetische Ausführungsreihenfolge**: Controller werden alphabetisch sortiert ausgeführt
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- **Override-Problem**: Spätere Controller können frühere überschreiben
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- **Lösung**: `ctrlBalancing0` mit SET_GRID_ACTIVE_POWER nutzt
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#### Controller-Hierarchie
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```
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1. ctrlBalancing0 (SET_GRID_ACTIVE_POWER) ← HÖCHSTE PRIORITÄT
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2. Andere Controller (können nicht überschreiben)
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3. ESS-Register (können überschrieben werden)
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```
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#### ESS-Modi
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- **REMOTE**: Externe Steuerung via Modbus aktiv
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- **INTERNAL**: openEMS-interne Steuerung
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- **Mode-Switch**: Via JSON-RPC API Port 8074
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### 3. Existierende Home Assistant Automationen
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Drei bewährte Automationen für Batteriesteuerung:
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1. **Batterieladung starten** (ID: `1730457901370`)
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2. **Batterieladung stoppen** (ID: `1730457994517`)
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||||
3. **Batterieentladung** (ID: weitere Details erforderlich)
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**Wichtig**: Diese Automationen werden vom Optimierungssystem gesteuert, nicht ersetzt!
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## Optimierungsalgorithmus
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### Strategie
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- **Konservativ**: Nur in günstigsten Stunden laden
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- **SOC-Bereich**: 20-100% (2 kWh Reserve für Eigenverbrauch)
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- **Ranking-basiert**: N günstigste Stunden aus Heute+Morgen
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- **Mitternachtsoptimierung**: Berücksichtigt Preise über Tageswechsel hinweg
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### Berechnung
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```python
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# Benötigte Ladestunden
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needed_kwh = (target_soc - current_soc) / 100 * battery_capacity
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||||
needed_hours = needed_kwh / charging_power
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||||
# Sortierung nach Preis
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||||
combined_prices = today_prices + tomorrow_prices
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||||
sorted_hours = sorted(combined_prices, key=lambda x: x['price'])
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||||
# N günstigste Stunden auswählen
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||||
charging_hours = sorted_hours[:needed_hours]
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```
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### PyScript-Ausführung
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#### Zeitplan
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- **Optimierung**: Täglich 14:05 (nach Preisveröffentlichung um 14:00)
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- **Ausführung**: Stündlich xx:05
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- **Prüfung**: Ist aktuelle Stunde eine Ladestunde?
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||||
#### Zeitzonenhandling
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||||
```python
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# PROBLEM: PyScript verwendet UTC
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from datetime import datetime
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import pytz
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# UTC datetime von PyScript
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utc_now = datetime.now()
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||||
# Konvertierung nach deutscher Zeit
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berlin_tz = pytz.timezone('Europe/Berlin')
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||||
local_now = utc_now.astimezone(berlin_tz)
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# Speicherung in Home Assistant (local time)
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state.set('sensor.charging_schedule', attributes={'data': schedule_data})
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```
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**KRITISCH**: Home Assistant speichert Zeiten in lokaler Zeit, PyScript arbeitet in UTC!
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## Datenquellen & Integration
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### haStrom FLEX PRO API
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```python
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# Endpoint-Unterschiede beachten!
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url = "https://api.hastrom.de/api/prices"
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||||
params = {
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||||
'start': '2024-01-01',
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||||
'end': '2024-01-02' # Unterstützt Datumsbereichsabfragen
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||||
}
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# Feldname ist spezifisch!
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||||
price = data['t_price_has_pro_incl_vat'] # Nicht der Standard-Feldname!
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```
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### Forecast.Solar
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- **Standortdaten**: Lat/Lon für Ost-West-Arrays
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- **Dachneigung**: Flachdach-spezifisch
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||||
- **Azimut**: Ost (90°) und West (270°)
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### InfluxDB2
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- **Historische Daten**: Langzeit-Speicherung
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- **Analyse**: Performance-Tracking
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- **Backup**: Datenredundanz
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## Home Assistant Dashboard
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### Design-Prinzipien
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- **Maximum 4 Spalten**: Mobile-First Design
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- **Sections Layout**: Moderne HA 2024.2+ Standard
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- **Keine verschachtelten Listen**: Flache Hierarchie bevorzugen
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### Verwendete Custom Cards (HACS)
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- **Mushroom Cards**: Basis-UI-Elemente
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- **Bubble Card**: Erweiterte Visualisierung
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- **Plotly Graph Card**: Detaillierte Diagramme
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- **Power Flow Card Plus**: Energiefluss-Darstellung
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- **Stack-in-Card**: Layout-Organisation
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### Dashboard-Varianten
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1. **Minimal**: Schneller Status-Check
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2. **Standard**: Tägliche Nutzung
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3. **Detail**: Analyse und Debugging
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## PyScript-Besonderheiten
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### Bekannte Limitierungen
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```python
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# NICHT UNTERSTÜTZT in PyScript:
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# - Generator Expressions mit selectattr()
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||||
result = [x for x in items if x.attr == value] # ✗
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# STATTDESSEN:
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||||
result = []
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||||
for x in items:
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||||
if x.attr == value:
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||||
result.append(x) # ✓
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||||
```
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### State vs. Attributes
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```python
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# State Value: Max 255 Zeichen
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||||
state.set('sensor.status', 'charging')
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||||
# Attributes: Unbegrenzt (JSON)
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||||
state.set('sensor.schedule',
|
||||
value='active',
|
||||
attributes={
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||||
'schedule': complete_schedule_dict, # ✓ Kann sehr groß sein
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||||
'prices': all_price_data
|
||||
}
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||||
)
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```
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## Debugging & Monitoring
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### Logging-Strategie
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```python
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# PyScript Logging
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log.info(f"Optimization completed: {len(charging_hours)} hours")
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log.debug(f"Price data: {prices}")
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log.error(f"Modbus connection failed: {error}")
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```
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### Transparenz
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- **Geplant vs. Ausgeführt**: Vergleich in Logs
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- **Controller-Execution**: openEMS-Logs prüfen
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- **Modbus-Traffic**: Register-Scan-Tools
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### Typische Probleme
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#### Problem 1: Controller Override
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**Symptom**: Batterie lädt nicht trotz Befehl
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**Ursache**: Anderer Controller überschreibt SET_GRID_ACTIVE_POWER
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||||
**Lösung**: ctrlBalancing0 verwenden, nicht direkte ESS-Register
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#### Problem 2: Zeitzone-Mismatch
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**Symptom**: Ladung startet zur falschen Stunde
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||||
**Ursache**: UTC/Local-Zeit-Verwechslung
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||||
**Lösung**: Explizite Timezone-Konvertierung in PyScript
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||||
#### Problem 3: FLOAT32-Encoding
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||||
**Symptom**: Falsche Werte in Modbus-Registern
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||||
**Ursache**: Falsche Byte-Reihenfolge
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||||
**Lösung**: Big-Endian IEEE 754 verwenden
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## Datei-Struktur
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```
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/config/
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├── pyscripts/
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│ ├── battery_optimizer.py # Hauptoptimierung
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│ └── helpers/
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│ ├── modbus_client.py # Modbus-Funktionen
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│ └── price_fetcher.py # API-Aufrufe
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├── automations/
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│ ├── battery_charge_start.yaml
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│ ├── battery_charge_stop.yaml
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│ └── battery_discharge.yaml
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||||
├── dashboards/
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||||
│ ├── energy_overview.yaml # Hauptdashboard
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||||
│ └── energy_detail.yaml # Detail-Analyse
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||||
└── configuration.yaml # InfluxDB, Modbus, etc.
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```
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## Nächste Schritte & Erweiterungen
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### Kurzfristig
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- [ ] Dashboard-Feinschliff (Sections Layout)
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- [ ] Logging-Verbesserungen
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- [ ] Performance-Monitoring
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### Mittelfristig
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- [ ] Erweiterte Algorithmen (ML-basiert?)
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- [ ] Wetterprognose-Integration
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- [ ] Community-Sharing vorbereiten
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### Langfristig
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- [ ] Multi-Tarif-Support
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- [ ] V2G-Integration (Vehicle-to-Grid)
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||||
- [ ] Peer-to-Peer-Energiehandel
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## Wichtige Ressourcen
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### Dokumentation
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- openEMS Docs: https://openems.github.io/openems.io/
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- Home Assistant Modbus: https://www.home-assistant.io/integrations/modbus/
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- PyScript Docs: https://hacs-pyscript.readthedocs.io/
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### Tools
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- Modbus-Scanner: Für Register-Mapping
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- Excel-Export: openEMS Register-Dokumentation (Modbustcp0_3.xlsx)
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||||
- HA Logs: `/config/home-assistant.log`
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## Lessons Learned
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1. **Controller-Priorität ist kritisch**: Immer höchsten verfügbaren Channel nutzen
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2. **Zeitzone-Handling explizit**: UTC/Local nie vermischen
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3. **API-Spezifikationen prüfen**: Feldnamen können abweichen (haStrom!)
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||||
4. **PyScript-Limitierungen kennen**: Keine komplexen Comprehensions
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5. **Attributes > State**: Für komplexe Datenstrukturen
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6. **Bestehende Automationen nutzen**: Nicht neuerfinden
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7. **Transparent loggen**: Nachvollziehbarkeit ist Schlüssel
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## Quick Reference - Häufige Befehle
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### Modbus Register auslesen
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```bash
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# Via HA Developer Tools > States
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sensor.openems_battery_soc
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sensor.openems_grid_power
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```
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### PyScript neu laden
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```bash
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# HA Developer Tools > Services
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service: pyscript.reload
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```
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### openEMS Logs prüfen
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||||
```bash
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# Auf BeagleBone
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||||
tail -f /var/log/openems/openems.log
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```
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||||
### Manueller Ladetest
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||||
```yaml
|
||||
# HA Developer Tools > Services
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||||
service: automation.trigger
|
||||
target:
|
||||
entity_id: automation.batterieladung_starten
|
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```
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---
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||||
**Version**: 1.0
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**Letzte Aktualisierung**: November 2024
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**Autor**: Felix
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**Status**: Produktiv im Einsatz
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Reference in New Issue
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