# SOC-Kalibrierung & Drift-Management

## Problem: SOC ist berechnet, nicht gemessen

### Wie SOC funktioniert

Der State of Charge (SOC) wird vom Battery Management System (BMS) **berechnet**, nicht direkt gemessen:

**Berechnungsmethoden:**
1. **Coulomb Counting** (Hauptmethode)
   - Integriert Strom über Zeit: ∫ I(t) dt
   - Geladen mit 5A für 1h = +5Ah
   - Entladen mit 3A für 1h = -3Ah
   - Netto: +2Ah → SOC steigt um ~2%

2. **Spannungsbasiert** (Open Circuit Voltage)
   - Zellspannung korreliert mit SOC
   - 4.2V/Zelle ≈ 100% SOC
   - 3.2V/Zelle ≈ 0% SOC (Minimum)

3. **Kalman-Filter / State Estimation**
   - Kombiniert beide Methoden
   - Berücksichtigt Temperatur, Alterung, Laderate

### Warum SOC abweicht (Drift)

**Hauptursachen:**

| Ursache | Effekt | Beispiel |
|---------|--------|----------|
| **Keine vollen Zyklen** | BMS verliert Referenzpunkte | Immer 30-92%, nie 20-100% |
| **Coulomb Counting Fehler** | Akkumuliert über Zeit | 0.1% Fehler/Tag = 3% nach 1 Monat |
| **Temperatur** | Kapazität ändert sich | 10kWh bei 20°C, 9.5kWh bei 5°C |
| **Alterung** | Tatsächliche Kapazität sinkt | 10kWh neu, 9.2kWh nach 3 Jahren |
| **Strommessung** | Sensorfehler (±1-2%) | 5.0A gemessen, 5.1A real |
| **Selbstentladung** | Nicht im SOC berücksichtigt | 1-2%/Monat |

**Beispiel SOC-Drift:**
```
Tag 1: BMS kalibriert, SOC = 100% (korrekt)
Tag 5: SOC = 95% (BMS sagt), real = 96% (+1% Drift)
Tag 10: SOC = 88% (BMS sagt), real = 91% (+3% Drift)
Tag 30: SOC = 65% (BMS sagt), real = 72% (+7% Drift)
→ Nach Vollladung: Kalibriert sich neu
```

## GoodWe-spezifische Einstellungen

### Hardware-seitiges 20% Minimum

Du hast im GoodWe eingestellt:
- **Minimum SOC: 20%**
- **Entladung stoppt bei 20%**
- **Freigabe nur bei Netzausfall**

**Bedeutung:**
```
┌─────────────────────────────────────┐
│  100% ← Hardware-Maximum            │
│   ↕                                 │
│   80% ← Nutzbare Kapazität          │
│   ↕                                 │
│   20% ← Hardware-Minimum            │  ← GoodWe stoppt hier!
│   ↓                                 │
│    0% ← Nur bei Netzausfall         │
└─────────────────────────────────────┘
```

**Effektive Kapazität:**
- Physisch: 10 kWh (100%)
- Nutzbar: 8 kWh (80% von 20-100%)
- Reserve für Netzausfall: 2 kWh (20%)

### Integration mit unserem Optimizer

**Unser Optimizer:**
- `min_soc: 20%` (redundant, aber konsistent)
- `max_soc: 100%`
- `reserve_capacity: 2 kWh` (entspricht 20%)

**Das passt perfekt zusammen!** ✅

## Auswirkungen auf die Optimierung

### Problem 1: Ungenaue Planung

**Szenario:**
```
14:05 Uhr (Planung):
  BMS zeigt: SOC 30%
  Real: SOC 35% (5% Drift)

  Optimizer plant: (100 - 30) × 10kWh - 2kWh = 6.8 kWh
  Tatsächlich braucht: (100 - 35) × 10kWh - 2kWh = 6.3 kWh

  → Plant 500Wh zu viel
  → Nutzt eventuell 1 Stunde mehr als nötig
  → Könnte teurere Stunde nutzen
```

### Problem 2: Keine Kalibrierung durch Teilzyklen

**Typischer Tagesablauf (OHNE Kalibrierung):**
```
07:00 → SOC 92% (nicht 100% erreicht)
   ↓ PV-Produktion überschuss lädt minimal
09:00 → SOC 95% (immer noch nicht 100%)
   ↓ PV reicht für Eigenverbrauch
12:00 → SOC 93% (leicht entladen)
   ↓ Eigenverbrauch übersteigt PV
18:00 → SOC 65% (Eigenverbrauch ohne PV)
   ↓ Weiterer Eigenverbrauch
22:00 → SOC 45% (vor Laden)
   ↓ Günstige Stunden: Laden
23:00 → SOC 60% (teilweise geladen)
00:00 → SOC 75% (weiter geladen)
   ↓ Auto-Modus
07:00 → SOC 92% (nicht 100%)

→ Kein voller Zyklus!
→ BMS hat keine Referenzpunkte
→ SOC driftet weiter
```

## Lösungen

### Lösung 1: Höherer Sicherheitspuffer (Sofort umsetzbar)

**Empfehlung: 25-30% statt 20%**

```yaml
input_number:
  battery_optimizer_safety_buffer:
    initial: 30  # Statt 20
```

**Begründung:**
- SOC kann um 5-10% abweichen
- Puffer kompensiert Drift
- Hardware stoppt sowieso bei 100%
- Lieber eine Stunde mehr laden als 8% zu wenig

**Berechnung:**
```
Ohne Drift:
  6.8 kWh × 1.20 = 8.16 kWh (20% Puffer)

Mit 5% Drift:
  6.8 kWh × 1.30 = 8.84 kWh (30% Puffer)
  → Kompensiert Drift + normale Schwankungen
```

### Lösung 2: Monatliche Kalibrierung (Empfohlen)

**Automatischer Kalibrierungs-Zyklus:**

**Phase 1: Entladung** (natürlich durch Eigenverbrauch)
- Ziel: SOC auf ~20% bringen
- Dauer: Normalerweise 1-2 Tage
- Optimizer pausiert (Manual Override)

**Phase 2: Vollladung** (erzwungen, unabhängig von Preisen)
- Ziel: SOC auf 100% laden
- Dauer: 2-5 Stunden (je nach Start-SOC)
- Volle Ladeleistung (5kW)

**Phase 3: Kalibrierung** (automatisch durch BMS)
- BMS erkennt: Zellen bei 4.2V = 100% SOC
- Vergleicht mit berechnetem SOC
- Korrigiert Coulomb Counter
- Passt Kapazitäts-Schätzung an

**Ergebnis:**
- ✅ SOC wieder präzise
- ✅ BMS hat Referenzpunkte
- ✅ Tatsächliche Kapazität bekannt
- ✅ Drift zurückgesetzt

**Häufigkeit:**
- **Minimum**: Alle 3 Monate
- **Empfohlen**: Jeden Monat
- **Bei Bedarf**: Wenn SOC merklich abweicht

**Installation:** Siehe `battery_calibration_automation.yaml`

### Lösung 3: SOC-Monitoring (Automatisch)

**Erkenne SOC-Drift automatisch:**

```yaml
# Automation: SOC-Drift-Detektor
alias: "Batterie: SOC-Drift Warnung"
description: "Warnt wenn SOC wahrscheinlich driftet"
trigger:
  # Wenn Batterie "voll" ist aber nicht 100%
  - platform: state
    entity_id: input_boolean.goodwe_manual_control
    from: "on"
    to: "off"
    for:
      minutes: 30
condition:
  # SOC ist unter 98%
  - condition: numeric_state
    entity_id: sensor.esssoc
    below: 98

  # Aber Laden lief mehr als 2 Stunden
  - condition: template
    value_template: >
      {% set duration = as_timestamp(now()) - as_timestamp(trigger.from_state.last_changed) %}
      {{ duration > 7200 }}
action:
  - service: notify.persistent_notification
    data:
      title: "SOC-Drift erkannt?"
      message: >
        Laden lief {{ ((as_timestamp(now()) - as_timestamp(trigger.from_state.last_changed)) / 3600) | round(1) }}h,
        aber SOC ist nur {{ states('sensor.esssoc') }}%.
        Eventuell SOC-Drift? Kalibrierung empfohlen.
```

## Installation der Kalibrierung

### Schritt 1: Input Helper erstellen

```yaml
# In configuration.yaml
input_boolean:
  battery_calibration_active:
    name: "Batterie Kalibrierung aktiv"
    icon: mdi:battery-sync
    initial: off
```

**Via UI:**
1. Einstellungen → Geräte & Dienste → Helfer
2. "Helfer hinzufügen" → "Toggle/Schalter"
3. Name: `Batterie Kalibrierung aktiv`
4. Entity ID: `input_boolean.battery_calibration_active`
5. Icon: `mdi:battery-sync`

### Schritt 2: Automations installieren

**Kopiere die 4 Automations aus** `battery_calibration_automation.yaml`:
1. Kalibrierung starten (jeden 1. des Monats)
2. Kalibrierungs-Laden (stündlich während aktiv)
3. Kalibrierung beenden (nach 24h oder bei 100%)
4. Notfall-Abbruch (bei kritisch niedrigem SOC)

**Via UI oder YAML:**
- UI: Einstellungen → Automationen & Szenen → Neue Automation → YAML-Modus
- YAML: In `automations.yaml` einfügen

### Schritt 3: Testen

**Manuelle Kalibrierung triggern:**

```yaml
# Developer Tools → Services
service: input_boolean.turn_on
target:
  entity_id: input_boolean.battery_calibration_active
```

**Beobachte:**
1. Manual Override wird aktiviert
2. Batterie lädt auf 100%
3. Nach 24h oder bei 100%: Automatische Deaktivierung

## Best Practices

### Wann Kalibrierung durchführen?

**Automatisch:**
- ✅ Jeden Monat (1. des Monats)
- ✅ Nach Software-Updates
- ✅ Nach längeren Ausfällen

**Manuell:**
- ⚠️ Wenn SOC merklich abweicht
- ⚠️ Wenn Batterie nie 100% erreicht
- ⚠️ Wenn Kapazität sich verändert anfühlt

**Nicht nötig:**
- ❌ Wöchentlich (zu häufig)
- ❌ Wenn SOC präzise ist
- ❌ Bei normalen Teilzyklen

### Optimale Kalibrierungs-Bedingungen

| Faktor | Optimal | Warum |
|--------|---------|-------|
| **Temperatur** | 15-25°C | Beste Messgenauigkeit |
| **Laderate** | 0.5C (5kW bei 10kWh) | Minimiert Fehler |
| **Entladerate** | Natürlich (Eigenverbrauch) | Realistisch |
| **Dauer** | Mindestens 6h | BMS braucht Zeit |

### Was nach Kalibrierung zu erwarten ist

**Sofort:**
- ✅ SOC springt eventuell (z.B. 92% → 97%)
- ✅ BMS hat neue Referenzpunkte
- ✅ Kapazitäts-Schätzung aktualisiert

**In den nächsten Tagen:**
- ✅ Präziserer SOC
- ✅ Bessere Ladeplanung
- ✅ Weniger "überraschende" SOC-Werte

**Langfristig:**
- ✅ Verlangsamter Drift
- ✅ Längere Batterielebensdauer
- ✅ Genauere Kapazitäts-Prognosen

## Erweiterte Lösungen

### Adaptive Pufferberechnung

**Konzept:** Puffer basierend auf historischer Drift anpassen

```python
# Pseudo-Code für zukünftige Version
historical_drift = learn_from_last_30_days()
# Beispiel: SOC war durchschnittlich 5% höher als geplant

adaptive_buffer = base_buffer + historical_drift
# 20% + 5% = 25%

# Plane mit adaptivem Puffer
capacity_with_buffer = capacity × (1 + adaptive_buffer)
```

### SOC-Validierung über Spannung

**Konzept:** Vergleiche BMS-SOC mit Zellspannung

```yaml
# Sensor für SOC-Validierung
sensor:
  - platform: template
    sensors:
      battery_soc_validated:
        friendly_name: "SOC (validiert)"
        unit_of_measurement: "%"
        value_template: >
          {% set soc = states('sensor.esssoc') | float %}
          {% set voltage = states('sensor.battery_voltage') | float %}

          {# Validiere SOC gegen Spannung #}
          {% if voltage > 54.0 and soc < 95 %}
            {{ 'SOC zu niedrig (Voltage hoch)' }}
          {% elif voltage < 50.0 and soc > 30 %}
            {{ 'SOC zu hoch (Voltage niedrig)' }}
          {% else %}
            {{ soc }}
          {% endif %}
```

### Batterie-Gesundheits-Tracking

**Konzept:** Überwache tatsächliche Kapazität über Zeit

```yaml
# Berechne echte Kapazität aus Vollzyklus
sensor:
  - platform: template
    sensors:
      battery_true_capacity:
        friendly_name: "Wahre Batterie-Kapazität"
        unit_of_measurement: "kWh"
        value_template: >
          {% if is_state('input_boolean.battery_calibration_active', 'on') %}
            {# Nach Vollzyklus: Berechne Energie geladen #}
            {% set energy = states('sensor.battery_charged_energy') | float %}
            {% set soc_diff = 80 %}  {# 20% → 100% #}
            {{ (energy / (soc_diff / 100)) | round(2) }}
          {% else %}
            {{ states('input_number.battery_capacity_kwh') }}
          {% endif %}
```

## Zusammenfassung

### Empfohlene Maßnahmen

| Priorität | Maßnahme | Aufwand | Nutzen |
|-----------|----------|---------|--------|
| 🔴 **HOCH** | Puffer auf 30% erhöhen | 1 min | Sofort bessere Ergebnisse |
| 🟡 **MITTEL** | Monatliche Kalibrierung | 30 min | Langfristig präziser SOC |
| 🟢 **NIEDRIG** | SOC-Monitoring | 15 min | Frühwarnung bei Drift |

### Checklist

- [ ] Sicherheitspuffer auf 30% erhöhen
- [ ] Input Helper für Kalibrierung erstellen
- [ ] 4 Kalibrierungs-Automations installieren
- [ ] Erste manuelle Kalibrierung durchführen
- [ ] SOC-Monitoring Automation installieren
- [ ] Nach 1 Monat: Überprüfen ob Batterie regelmäßig 100% erreicht

## Technische Details

### GoodWe BMS-Spezifikationen

**SOC-Berechnung:**
- Methode: Coulomb Counting + Voltage Estimation
- Update-Rate: 1 Hz (jede Sekunde)
- Genauigkeit: ±3% (typisch), ±5% (maximum)
- Kalibrierungs-Intervall: Empfohlen alle 30 Tage

**Referenzpunkte:**
- 100% SOC: 54.4V (LiFePO4, 16S × 3.4V)
- 20% SOC: 51.2V (LiFePO4, 16S × 3.2V)
- Floating Voltage: 54.0V

**Kapazitäts-Learning:**
- Algorithmus: Adaptive Weighted Integration
- Lernrate: 0.1-0.5 (abhängig von Confidence)
- Konvergenz: 3-5 Vollzyklen

### Home Assistant Integration

**Wichtige Entities:**
- `sensor.esssoc`: BMS-berechneter SOC
- `sensor.battery_voltage`: Gesamt-Spannung
- `sensor.battery_current`: Lade-/Entladestrom
- `sensor.battery_power`: Leistung (W)
- `sensor.battery_temperature`: Temperatur

**Berechnete Sensoren:**
- SOC-Validierung
- Wahre Kapazität
- Drift-Erkennung
- Health-Score

## Referenzen

### Weiterführende Informationen

- GoodWe BMS Manual: SOC-Algorithmus Details
- Battery University: SOC Estimation Techniques
- OpenEMS Documentation: Battery Management
- Home Assistant: Template Sensors & Automations

### Support & Community

- Home Assistant Community Forum
- GoodWe Support
- OpenEMS Community
- Battery Management System Best Practices

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**Version**: 1.0
**Datum**: 2025-11-25
**Autor**: Felix + Claude
**Status**: Produktions-bereit