Update: Battery Optimizer v3.4.0 mit allen Fixes und Features
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# Batterie-Optimierung Installation Guide
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## Übersicht
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Dieses System optimiert die Batterieladung deines GoodWe/OpenEMS Systems basierend auf:
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- Dynamischen Strompreisen (haStrom FLEX PRO)
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- PV-Prognosen (Forecast.Solar)
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- Batterie-Status und Kapazität
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## System-Anforderungen
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- ✅ Home Assistant mit PyScript Integration
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- ✅ OpenEMS Edge auf BeagleBone (IP: 192.168.89.144)
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- ✅ GoodWe Wechselrichter mit 10kWh Batterie
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- ✅ Strompreis-Sensor (sensor.hastrom_flex_pro)
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- ✅ Forecast.Solar Integration (Ost + West)
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## Installation
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### Schritt 1: PyScript Installation
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Falls noch nicht installiert:
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1. Über HACS → Integrationen → PyScript suchen und installieren
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2. Home Assistant neu starten
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3. Konfiguration → Integrationen → PyScript hinzufügen
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### Schritt 2: Konfigurationsdateien
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#### 2.1 Configuration.yaml erweitern
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Füge den Inhalt aus `battery_optimizer_config.yaml` zu deiner `configuration.yaml` hinzu:
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```yaml
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# In configuration.yaml einfügen:
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input_text: !include input_text.yaml
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input_number: !include input_number.yaml
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input_boolean: !include input_boolean.yaml
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input_select: !include input_select.yaml
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template: !include templates.yaml
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rest_command: !include rest_commands.yaml
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modbus: !include modbus.yaml
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```
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Oder direkt in die configuration.yaml kopieren (siehe battery_optimizer_config.yaml).
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#### 2.2 REST Commands hinzufügen
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Erstelle `rest_commands.yaml` oder füge zu deiner bestehenden Datei hinzu:
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- Inhalt aus `battery_optimizer_rest_commands.yaml`
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#### 2.3 Modbus Konfiguration
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Falls noch nicht vorhanden, füge die Modbus-Konfiguration hinzu:
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```yaml
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modbus:
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- name: openems
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||||
type: tcp
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host: 192.168.89.144
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||||
port: 502
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sensors:
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||||
- name: "OpenEMS Batterie Sollwert"
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||||
address: 706
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||||
data_type: float32
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||||
scan_interval: 30
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||||
unit_of_measurement: "W"
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device_class: power
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```
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### Schritt 3: PyScript Dateien kopieren
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Kopiere die folgenden Dateien nach `/config/pyscript/`:
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1. `battery_charging_optimizer.py` → `/config/pyscript/battery_charging_optimizer.py`
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2. `battery_power_control.py` → `/config/pyscript/battery_power_control.py`
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```bash
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# Auf deinem Home Assistant System:
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cd /config/pyscript/
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# Dann Dateien hochladen via File Editor oder SSH
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```
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### Schritt 4: Automatisierungen erstellen
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Füge die Automatisierungen aus `battery_optimizer_automations.yaml` hinzu:
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**Option A: Über UI**
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- Einstellungen → Automatisierungen & Szenen
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- Jede Automatisierung manuell erstellen
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**Option B: YAML**
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||||
- Zu `automations.yaml` hinzufügen
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- Oder als separate Datei inkludieren
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### Schritt 5: Home Assistant neu starten
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Vollständiger Neustart erforderlich für:
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- Neue Input Helper
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- REST Commands
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- Modbus Konfiguration
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- PyScript Module
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### Schritt 6: Initial-Konfiguration
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Nach dem Neustart:
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1. **Input Helper prüfen**
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- Einstellungen → Geräte & Dienste → Helfer
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- Alle "Batterie Optimizer" Helfer sollten vorhanden sein
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2. **Grundeinstellungen setzen**
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- `input_number.battery_optimizer_min_soc`: 20%
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- `input_number.battery_optimizer_max_soc`: 100%
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||||
- `input_number.battery_optimizer_price_threshold`: 28 ct/kWh
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||||
- `input_number.battery_optimizer_max_charge_power`: 10000 W
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||||
- `input_number.battery_optimizer_reserve_capacity`: 2 kWh
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||||
- `input_select.battery_optimizer_strategy`: "Konservativ (nur sehr günstig)"
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3. **Optimierung aktivieren**
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- `input_boolean.battery_optimizer_enabled`: AN
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4. **Ersten Plan berechnen**
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- Entwicklerwerkzeuge → Dienste
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- Dienst: `pyscript.calculate_charging_schedule`
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- Ausführen
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### Schritt 7: Dashboard einrichten (optional)
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||||
Füge eine neue Ansicht in Lovelace hinzu:
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||||
- Inhalt aus `battery_optimizer_dashboard.yaml`
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## Test & Verifizierung
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### Test 1: Manuelle Plan-Berechnung
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```yaml
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# Entwicklerwerkzeuge → Dienste
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service: pyscript.calculate_charging_schedule
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```
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Prüfe danach:
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- `input_text.battery_charging_schedule` sollte JSON enthalten
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- Logs prüfen: Einstellungen → System → Protokolle
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### Test 2: Manuelles Laden testen
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```yaml
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# Entwicklerwerkzeuge → Dienste
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service: pyscript.start_charging_cycle
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data:
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power_w: -3000 # 3kW laden
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```
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Prüfe:
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- `sensor.battery_power` sollte ca. -3000W zeigen
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||||
- ESS Mode sollte REMOTE sein
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||||
- Nach 1 Minute stoppen:
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```yaml
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service: pyscript.stop_charging_cycle
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```
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### Test 3: Automatische Ausführung
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Warte auf die nächste volle Stunde (xx:05 Uhr).
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Die Automation sollte automatisch:
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- Den Plan prüfen
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- Bei Ladestunde: Laden aktivieren
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- Sonst: Automatik-Modus
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## Konfiguration & Tuning
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### Strategien
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**Konservativ (empfohlen für Start)**
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- Lädt nur bei sehr günstigen Preisen
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- Minimales Risiko
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- Schwellwert: Min-Preis + 30% der Spanne
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**Moderat**
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- Lädt bei allen Preisen unter Durchschnitt
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- Ausgewogenes Verhältnis
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- Schwellwert: Durchschnittspreis
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**Aggressiv**
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- Maximale Arbitrage
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- Lädt bei Preisen unter 70% des Durchschnitts
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||||
- Kann auch Entladung bei hohen Preisen umsetzen (noch nicht implementiert)
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### Wichtige Parameter
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**Preis-Schwellwert** (`input_number.battery_optimizer_price_threshold`)
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- Maximum das du bereit bist zu zahlen
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- Bei "Konservativ": Wird automatisch niedriger gesetzt
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- Beispiel: 28 ct/kWh → lädt nur wenn Preis < 28 ct
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**Reserve-Kapazität** (`input_number.battery_optimizer_reserve_capacity`)
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||||
- Wie viel kWh für Eigenverbrauch reserviert bleiben sollen
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- Verhindert, dass Batterie komplett für günstiges Laden "verbraucht" wird
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- Beispiel: 2 kWh → max. 8 kWh werden aus Netz geladen
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**Min/Max SOC**
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- Schützt die Batterie
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- Standard: 20-100%
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- Kann je nach Batterietyp angepasst werden
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## Erweiterte Funktionen
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### Keep-Alive
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Das System schreibt alle 30 Sekunden die Leistung neu, um Timeouts im REMOTE-Mode zu verhindern.
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### Notfall-Stop
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Bei Problemen:
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```yaml
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service: pyscript.emergency_stop
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```
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Deaktiviert sofort:
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- Alle manuellen Steuerungen
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- Automatisierungen
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- Setzt ESS zurück auf INTERNAL/Auto
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### Manueller Override
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Aktiviere `input_boolean.battery_optimizer_manual_override` um:
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- Automatische Ausführung zu pausieren
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- System läuft weiter im Hintergrund
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- Wird nach 4 Stunden automatisch deaktiviert
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## Monitoring & Logs
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### Log-Level einstellen
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In `configuration.yaml`:
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```yaml
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logger:
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default: info
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logs:
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custom_components.pyscript: debug
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custom_components.pyscript.file.battery_charging_optimizer: debug
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custom_components.pyscript.file.battery_power_control: debug
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```
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### Wichtige Log-Meldungen
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- "Batterie-Optimierung gestartet" → Plan wird berechnet
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- "Strompreise geladen: X Stunden" → Preisdaten OK
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- "Geplante Ladungen: X Stunden" → Anzahl Ladestunden
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- "Aktiviere Laden: XW" → Ladezyklus startet
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- "Keep-Alive: Schreibe XW" → Timeout-Verhinderung
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## Troubleshooting
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### Problem: Kein Ladeplan erstellt
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**Ursache**: Strompreise nicht verfügbar
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**Lösung**:
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- Prüfe `sensor.hastrom_flex_pro`
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- Warte bis 14:05 Uhr
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- Manuell triggern: `pyscript.calculate_charging_schedule`
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### Problem: Batterie lädt nicht trotz Plan
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**Ursache**: OpenEMS antwortet nicht
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**Lösung**:
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- Prüfe REST Commands einzeln
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- Teste: `rest_command.set_ess_remote_mode`
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- Prüfe OpenEMS Logs auf BeagleBone
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### Problem: Laden stoppt nach kurzer Zeit
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**Ursache**: Keep-Alive funktioniert nicht
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**Lösung**:
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- Prüfe PyScript Logs
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- Prüfe `pyscript.battery_charging_active` State
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- Neu starten: `pyscript.start_charging_cycle`
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### Problem: Unrealistische Ladepläne
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**Ursache**: PV-Prognose oder Verbrauch falsch
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**Lösung**:
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- Prüfe Forecast.Solar Sensoren
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- Passe `input_number.battery_optimizer_reserve_capacity` an
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- Ändere Strategie auf "Konservativ"
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## Nächste Schritte / Erweiterungen
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### Phase 2: InfluxDB Integration
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- Historische Verbrauchsdaten nutzen
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- Bessere Vorhersagen
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- Lernender Algorithmus
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### Phase 3: Erweiterte PV-Prognose
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||||
- Stündliche Verteilung statt Tagessumme
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- Wetterabhängige Anpassungen
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- Cloud-Cover Berücksichtigung
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||||
### Phase 4: Arbitrage-Funktion
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- Entladung bei hohen Preisen
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- Peak-Shaving
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||||
- Netzdienliche Steuerung
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### Phase 5: Machine Learning
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- Verbrauchsprognose
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- Optimierte Ladezeiten
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- Selbstlernende Parameter
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## Support & Logs
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Bei Problemen bitte folgende Informationen bereitstellen:
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1. Home Assistant Version
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2. PyScript Version
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3. Relevante Logs aus "Einstellungen → System → Protokolle"
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4. Screenshots der Input Helper Werte
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5. `input_text.battery_charging_schedule` Inhalt
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## Sicherheitshinweise
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⚠️ **Wichtig**:
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- System greift direkt in Batteriesteuerung ein
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- Bei Fehlfunktion kann Batterie beschädigt werden
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- Überwache die ersten Tage intensiv
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- Setze sinnvolle SOC-Grenzen
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- Nutze Notfall-Stop bei Problemen
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✅ **Best Practices**:
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- Starte mit konservativer Strategie
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- Teste erst mit kleinen Ladeleistungen
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- Überwache Batterie-Temperatur
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- Prüfe regelmäßig die Logs
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- Halte OpenEMS aktuell
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## Lizenz & Haftung
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Dieses System wird "as-is" bereitgestellt.
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Keine Haftung für Schäden an Hardware oder Datenverlust.
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Verwendung auf eigene Gefahr.
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**Version**: 1.0
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**Datum**: 2025-11-07
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**Autor**: Felix's Batterie-Optimierungs-Projekt
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Reference in New Issue
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