Update: Battery Optimizer v3.4.0 mit allen Fixes und Features

2025-12-12 08:20:19 +01:00
commit d2a41aad2d
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--- a/legacy/v1/README.md
+++ b/legacy/v1/README.md
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+# Batterie-Lade-Optimierung für OpenEMS + Home Assistant
+
+## 🎯 Ziel
+
+Intelligente Steuerung der Batterieladung basierend auf:
+- ⚡ Dynamischen Strompreisen (haStrom FLEX PRO)
+- ☀️ PV-Prognosen (Forecast.Solar)
+- 🔋 Batterie-Status und Verbrauch
+
+## 📊 Dein System
+
+- **Batterie**: GoodWe 10 kWh (nutzbar 20-100%)
+- **Wechselrichter**: GoodWe 10 kW
+- **PV-Anlage**: 9,2 kWp (Ost/West Flachdach)
+- **Steuerung**: OpenEMS Edge auf BeagleBone
+- **Automation**: Home Assistant + PyScript
+
+## 🎮 Funktionen
+
+### Automatische Optimierung
+- ✅ Tägliche Planerstellung um 14:05 Uhr (nach Strompreis-Update)
+- ✅ Stündliche automatische Ausführung
+- ✅ Berücksichtigung von PV-Prognosen
+- ✅ Konservative Strategie (nur bei sehr günstigen Preisen)
+- ✅ Schutz der Batterie (SOC-Grenzen, Reserve)
+
+### Intelligente Entscheidungen
+Das System lädt nur wenn:
+- Strompreis unterhalb Schwellwert (< 28 ct/kWh)
+- Wenig PV-Ertrag erwartet
+- Batterie-Kapazität verfügbar
+- Kein manueller Override aktiv
+
+### Sicherheit & Kontrolle
+- 🛡️ Keep-Alive alle 30s (verhindert Timeout)
+- 🚨 Notfall-Stop Funktion
+- 🔧 Manueller Override (4h Auto-Reset)
+- 📊 Umfangreiches Dashboard
+- 📝 Detailliertes Logging
+
+## 📦 Installierte Komponenten
+
+### Konfigurationsdateien
+- `battery_optimizer_config.yaml` - Input Helper, Templates, Sensoren
+- `battery_optimizer_rest_commands.yaml` - OpenEMS REST API Befehle
+- `battery_optimizer_automations.yaml` - 6 Automatisierungen
+
+### PyScript Module
+- `battery_charging_optimizer.py` - Haupt-Optimierungsalgorithmus
+- `battery_power_control.py` - Modbus Steuerung & Hilfsfunktionen
+
+### Dashboard
+- `battery_optimizer_dashboard.yaml` - Lovelace UI Konfiguration
+
+### Dokumentation
+- `INSTALLATION_GUIDE.md` - Schritt-für-Schritt Installation
+- `README.md` - Diese Datei
+
+## 🚀 Quick Start
+
+### 1. Installation
+
+```bash
+# PyScript via HACS installieren
+# Konfigurationsdateien zu Home Assistant hinzufügen
+# PyScript Dateien nach /config/pyscript/ kopieren
+# Home Assistant neu starten
+```
+
+Siehe [INSTALLATION_GUIDE.md](INSTALLATION_GUIDE.md) für Details.
+
+### 2. Konfiguration
+
+Setze folgende Werte:
+- Min SOC: **20%**
+- Max SOC: **100%**
+- Preis-Schwellwert: **28 ct/kWh**
+- Max Ladeleistung: **10000 W**
+- Reserve: **2 kWh**
+- Strategie: **Konservativ**
+
+### 3. Ersten Plan erstellen
+
+```yaml
+# Entwicklerwerkzeuge → Dienste
+service: pyscript.calculate_charging_schedule
+```
+
+### 4. Optimierung aktivieren
+
+```yaml
+input_boolean.battery_optimizer_enabled: ON
+```
+
+## 📈 Beispiel: Heute (7. Nov 2025)
+
+### Strompreise
+- **Günstigste Stunde**: 3:00 Uhr - 26.72 ct/kWh
+- **Durchschnitt**: 29.51 ct/kWh
+- **Teuerste Stunde**: 17:00 Uhr - 37.39 ct/kWh
+- **Aktuell** (19:00 Uhr): 31.79 ct/kWh
+
+### Optimierungs-Strategie
+Mit konservativer Strategie würde System:
+- ✅ Laden: 1-5 Uhr (Preise: 26-27 ct/kWh)
+- ❌ Nicht laden: 6-23 Uhr (Preise über Schwellwert)
+- ☀️ Warten auf PV-Ertrag ab Sonnenaufgang
+
+**Geschätzte Ersparnis**: 8-12% vs. ständiges Laden bei Durchschnittspreis
+
+## 🎛️ Services
+
+### Haupt-Services
+```yaml
+# Neuen Plan berechnen
+pyscript.calculate_charging_schedule
+
+# Aktuellen Plan ausführen
+pyscript.execute_current_schedule
+```
+
+### Manuelle Steuerung
+```yaml
+# Laden starten (10kW)
+pyscript.start_charging_cycle:
+  power_w: -10000
+
+# Laden stoppen
+pyscript.stop_charging_cycle
+
+# Notfall-Stop
+pyscript.emergency_stop
+```
+
+### Modbus Direkt
+```yaml
+# Beliebige Leistung setzen
+pyscript.set_battery_power_modbus:
+  power_w: -5000  # 5kW laden
+```
+
+## 📊 Monitoring
+
+### Wichtige Sensoren
+
+**Status**
+- `input_boolean.battery_optimizer_enabled` - System AN/AUS
+- `sensor.battery_state_of_charge` - Aktueller SOC
+- `sensor.nächste_ladestunde` - Wann wird geladen
+
+**Energie**
+- `sensor.battery_power` - Aktuelle Batterieleistung
+- `sensor.pv_power` - Aktuelle PV-Leistung
+- `sensor.house_consumption` - Hausverbrauch
+
+**Prognosen**
+- `sensor.energy_production_tomorrow` - PV Ost morgen
+- `sensor.energy_production_tomorrow_2` - PV West morgen
+- `sensor.durchschnittspreis_heute` - Avg. Strompreis
+
+### Dashboard
+
+![Dashboard Preview]
+- Status-Karten
+- Preis-Grafik
+- Konfiguration
+- Energieflüsse
+- Manuelle Steuerung
+- Ladeplan-Tabelle
+
+## ⚙️ Strategien
+
+### Konservativ (Standard)
+- **Ziel**: Minimales Risiko, günstigste Preise
+- **Schwellwert**: Min + 30% der Tagesspanne
+- **Ideal für**: Einstieg, stabilen Betrieb
+
+### Moderat
+- **Ziel**: Ausgewogen
+- **Schwellwert**: Durchschnittspreis
+- **Ideal für**: Nach Testphase
+
+### Aggressiv
+- **Ziel**: Maximale Arbitrage
+- **Schwellwert**: 70% des Durchschnitts
+- **Ideal für**: Erfahrene Nutzer
+- **Hinweis**: Entlade-Funktion noch nicht implementiert
+
+## 🔧 Technische Details
+
+### Optimierungs-Algorithmus
+
+```python
+1. Strompreise für 24h laden
+2. PV-Prognose berechnen (Ost + West)
+3. Batterie-Status prüfen
+4. Für jede Stunde:
+   - Ist Preis < Schwellwert?
+   - Ist PV-Ertrag < 1 kWh?
+   - Ist Kapazität verfügbar?
+   → Wenn JA: Ladung planen
+5. Plan speichern & ausführen
+```
+
+### OpenEMS Integration
+
+**Modbus TCP**: 192.168.89.144:502
+- **Register 706**: `ess0/SetActivePowerEquals` (FLOAT32)
+- **Negativ**: Laden (z.B. -10000W = 10kW laden)
+- **Positiv**: Entladen (z.B. 5000W = 5kW entladen)
+
+**JSON-RPC**: 192.168.89.144:8084
+- **ESS Mode**: REMOTE (manuell) / INTERNAL (auto)
+- **Controller**: ctrlBalancing0 (enable/disable)
+
+### Ablauf Ladevorgang
+
+```mermaid
+graph TD
+    A[Stündlicher Trigger] --> B{Plan vorhanden?}
+    B -->|Nein| C[Warten]
+    B -->|Ja| D{Ladung geplant?}
+    D -->|Nein| E[Auto-Modus]
+    D -->|Ja| F[ESS → REMOTE]
+    F --> G[Balancing → OFF]
+    G --> H[Modbus 706 schreiben]
+    H --> I[Keep-Alive 30s]
+    I --> J{Nächste Stunde}
+    J --> K[Zurück zu Auto]
+```
+
+## 🔮 Roadmap
+
+### Phase 1: Basis (✅ Fertig)
+- ✅ Preis-basierte Optimierung
+- ✅ Einfache PV-Prognose
+- ✅ Automatische Ausführung
+- ✅ Dashboard
+
+### Phase 2: Erweitert (geplant)
+- [ ] InfluxDB Integration
+- [ ] Historische Verbrauchsanalyse
+- [ ] Verbesserte PV-Verteilung (stündlich)
+- [ ] Wetterabhängige Anpassungen
+
+### Phase 3: Intelligent (Zukunft)
+- [ ] Machine Learning Verbrauchsprognose
+- [ ] Dynamische Strategien
+- [ ] Entlade-Arbitrage
+- [ ] Peak-Shaving
+- [ ] Netzdienliche Optimierung
+
+## 🐛 Bekannte Einschränkungen
+
+- PV-Prognose nutzt vereinfachte Tagesverteilung
+- Keine historische Verbrauchsanalyse (kommt in Phase 2)
+- Entlade-Funktion noch nicht implementiert
+- Keep-Alive nur in PyScript (bei HA-Neustart Unterbrechung)
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+## 📚 Weiterführende Links
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+- [OpenEMS Dokumentation](https://openems.io)
+- [Home Assistant PyScript](https://github.com/custom-components/pyscript)
+- [Forecast.Solar](https://forecast.solar)
+- [haStrom FLEX PRO](https://www.ha-strom.de)
+
+## 🤝 Beitragen
+
+Verbesserungsvorschläge willkommen!
+- PV-Prognose verfeinern
+- Verbrauchsprognose hinzufügen
+- ML-Modelle trainieren
+- Dashboard verbessern
+
+## ⚠️ Disclaimer
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+- System greift direkt in Batteriesteuerung ein
+- Verwendung auf eigene Gefahr
+- Keine Haftung für Schäden
+- Teste ausgiebig mit niedriger Leistung
+- Überwache die ersten Tage intensiv
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+## 📝 Changelog
+
+### Version 1.0 (2025-11-07)
+- Initiale Version
+- Konservative Strategie
+- Basis-Optimierung implementiert
+- Dashboard & Monitoring
+- Vollständige Dokumentation
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+**Autor**: Felix's Energie-Optimierungs-Projekt
+**Status**: Production Ready ✅
+**Python**: 3.x (PyScript)
+**Home Assistant**: 2024.x+