PV-Einspeisung optimieren mit Batteriespeicher: Open Source für Energiegemeinschaften
PV-Strom intelligent einspeisen statt nur Überschüsse verkaufen
Photovoltaikanlagen produzieren den meisten Strom genau dann, wenn viele andere PV-Anlagen ebenfalls Strom erzeugen.
Mittags kann deshalb sehr viel PV-Energie gleichzeitig ins öffentliche Netz fließen. Abends und nachts fehlt dagegen häufig genau diese Energie.
Ein Batteriespeicher kann dieses Problem teilweise lösen.
Er speichert PV-Überschüsse und stellt die Energie später wieder zur Verfügung.
Doch wann soll die Batterie entladen werden?
Genau hier beginnt mein Open-Source-Projekt SmartmeterFaker.
Das Ziel ist nicht nur, den Eigenverbrauch einer Photovoltaikanlage zu erhöhen. Die Software soll die vorhandene Energie zeitlich intelligent verschieben und die Einspeisung abhängig von Prognosen, Batteriezustand, Strompreisen und anderen Vorgaben steuern.
Ein besonderer Anwendungsfall ist dabei die Einspeisung in eine Energiegemeinschaft.
Was ist SmartmeterFaker?
SmartmeterFaker ist eine Open-Source-Software zur intelligenten Steuerung von PV-Einspeisung und Batteriespeichern.
Die Software läuft als Steuerungsebene zwischen Smart-Meter-Daten, Prognosen, Preisinformationen und dem Wechselrichter-System.
Das Projekt verwendet unter anderem MQTT und Modbus-TCP und wurde ursprünglich für eine Anlage mit Fronius GEN24 Hybridwechselrichtern entwickelt. Die aktuelle Architektur unterstützt darüber hinaus verschiedene Smart-Meter bzw. Messprotokolle. Im aktuellen Projektstand sind unter anderem Eastron SDM120/SDM630, Victron ET340/EM24, Huawei DTSU666h und SunSpec dokumentiert.
Open-Source-Projekt auf GitLab
Das Projekt ist damit nicht ausschließlich auf eine bestimmte wirtschaftliche Strategie festgelegt.
Es kann beispielsweise für folgende Aufgaben verwendet werden:
- PV-Eigenverbrauch optimieren
- PV-Überschüsse zeitlich verschieben
- Batteriespeicher intelligent entladen
- Strom zu günstigen bzw. teuren Zeitpunkten speichern und einspeisen
- dynamische Strompreise berücksichtigen
- Nachteinspeisung ermöglichen
- Einspeisung in eine Energiegemeinschaft optimieren
- Smart-Meter-Daten parallel zu bestehenden Wechselrichtersystemen verarbeiten
- unterschiedliche Smart-Meter-Hersteller und Protokolle anbinden
PV-Einspeisung mit Solarprognose optimieren
Eine intelligente Batterie-Steuerung sollte nicht nur wissen, wie voll die Batterie gerade ist. Sie sollte auch wissen:
Wie viel Energie wird morgen voraussichtlich wieder zur Verfügung stehen?
Dafür verwendet das Projekt eine Solarprognose.
sun_forecast.py verarbeitet Wetter- und Anlagendaten und erstellt daraus eine Prognose der erwarteten PV-Erzeugung. Die PV-Anlage kann dabei unter anderem nach Ausrichtung, Neigung und Leistung beschrieben werden.
siehe: Eigenverbrauchsoptimierung
Damit kann die Steuerung beispielsweise erkennen:
Morgen wird voraussichtlich sehr viel Solarenergie erzeugt.
Dann kann die Batterie heute stärker für eine geplante Einspeisung genutzt werden.
Oder:
Morgen wird voraussichtlich wenig Solarenergie erzeugt.
Dann wird Energie in der Batterie zurückgehalten.
Das ist ein entscheidender Unterschied zwischen einer einfachen Batterieregelung und einer prognosebasierten PV-Einspeiseoptimierung.
Batteriespeicher für Energiegemeinschaften
Eine besonders interessante Anwendung ist die Energiegemeinschaft.
In Brunn am Gebirge beträgt der aktuelle Energiepreis innerhalb der regionalen Energiegemeinschaft laut Gemeindeangaben 11 Cent/kWh für Bezug und Einspeisung. Zusätzlich nennt die Gemeinde reduzierte Netznutzungsentgelte und den Wegfall der Elektrizitätsabgabe als Vorteile der Teilnahme. zb. EEG Brunn am Gebirge
Das bedeutet:
Ein Mitglied, das Energie aus der Gemeinschaft bezieht, bezahlt 11 ct/kWh.
Und:
Ein Mitglied, das Energie in die Gemeinschaft einspeist, erhält 11 ct/kWh.
Das ist für mein Projekt besonders interessant.
Denn damit gibt es einen festen gemeinschaftlichen Wert für die Energie
Warum nicht einfach zum höchsten Strompreis verkaufen?
Mit dynamischen Strompreisen kann eine andere Strategie interessant sein.
Strompreise verändern sich im Tagesverlauf.
In meinem Anwendungsfall können attraktive Zeitpunkte beispielsweise im Bereich von 22 bis 35 Cent/kWh liegen.
Rein wirtschaftlich könnte es deshalb sinnvoll sein, die Batterie genau für diese hochpreisigen Zeitfenster aufzusparen.
Das Open-Source-Projekt kann genau eine solche Strategie abbilden.
Die dynamische Preislogik greift auf Day-Ahead-Preisdaten zu und kann die verfügbaren Energie auf ausgewählte teurere Stunden verteilen. Außerdem besitzt die aktuelle Logik eine Schutzfunktion für negative Preise.
Aber:
Ich entscheide mich trotzdem für die Energiegemeinschaft.
Und genau dadurch wird aus einer reinen PV-Einspeiseoptimierung ein interessantes Beispiel für gemeinschaftsorientierte Energieoptimierung.
11 Cent für Bezug und Einspeisung: ein anderes Energiemodell
Der entscheidende Punkt der Brunner Energiegemeinschaft ist für mich die Symmetrie:
11 ct/kWh für Bezug
und
11 ct/kWh für Einspeisung
Die Energiegemeinschaft ist damit nicht einfach ein weiterer Markt, auf dem ich meinen Strom möglichst teuer verkaufen möchte.
Sie schafft einen gemeinschaftlichen Rahmen für Erzeugung und Verbrauch.
Das österreichische Informationsportal für Energiegemeinschaften beschreibt grundsätzlich, dass eine Energiegemeinschaft einen Preis für den Bezug und einen Betrag für von Mitgliedern bereitgestellte Energie festlegen kann.
In Brunn am Gebirge beträgt dieser Preis derzeit 11 ct/kWh.
Ich könnte meine PV-Energie teurer verkaufen
Genau hier liegt für mich der interessante Punkt.
Nehmen wir die tatsächlich gemessene gemeinschaftliche Einspeisung im Juli 2026:
1.631,69 kWh
Bei 11 ct/kWh entspricht das: 179,48 €
Bei 22 ct/kWh wären es: 358,97 €
Bei 35 ct/kWh: 571,09 €
Der mögliche Mehrwert gegenüber 11 ct/kWh beträgt damit – abhängig vom tatsächlich erzielbaren Alternativpreis – rund 179 bis 392 Euro für diese Energiemenge.
Das ist keine Aussage darüber, dass dieser Betrag automatisch von der Energiegemeinschaft „verdient“ wird.
Es zeigt vielmehr:
Ich stelle der Energiegemeinschaft Energie zu einem festen Preis von 11 ct/kWh zur Verfügung, obwohl eine alternative Vermarktung unter bestimmten Marktbedingungen einen höheren Erlös ermöglichen könnte.
Und diese Entscheidung treffe ich bewusst.
Gemeinwohlorientierte PV-Einspeisung statt maximaler Gewinn
Ich möchte meine Anlage nicht ausschließlich auf maximalen persönlichen Erlös optimieren.
Die Anlage bleibt natürlich eine private Investition.
Aber ihre technische Flexibilität kann auch einen gemeinschaftlichen Nutzen erzeugen.
Deshalb würde ich hier bewusst von gemeinwohlorientierter Energieoptimierung sprechen.
Nicht von einer rechtlich verstandenen „Gemeinnützigkeit“.
Der Unterschied ist wichtig.
Gemeinnützigkeit kann eine rechtliche bzw. steuerliche Eigenschaft einer Organisation sein.
Gemeinwohlorientierung beschreibt in diesem Zusammenhang meine bewusste Entscheidung, einen Teil des wirtschaftlichen Potenzials meiner Anlage zugunsten einer gemeinschaftlichen Energieversorgung einzusetzen.
Juli 2025 gegen Juli 2026: Was bringt die Software?
Der beste Nachweis für die Wirkung ist nicht eine theoretische Berechnung.
Es sind die realen Messdaten.
Juli 2025 – ohne Optimierungssoftware
Gesamteinspeisung: 1.799,23 kWh
Davon Energiegemeinschaft: 774,62 kWh
Anteil: 43%
Überschuss: 1.024,61 kWh
Juli 2026 – mit Optimierungssoftware
Gesamteinspeisung: 1.926,33 kWh
Davon Energiegemeinschaft: 1.631,69 kWh
Anteil: 85%
Überschuss: 294,64 kWh
Die entscheidende Veränderung: 43 % → 85 %
Die Gesamteinspeisung stieg im Vergleichsmonat nur um rund 7 %.
Die gemeinschaftliche Einspeisung stieg dagegen um:
857,07 kWh
oder:
+110,7 %
Gleichzeitig sank der normale Überschuss um:
729,97 kWh
bzw.:
−71,3 %
Damit zeigt sich sehr deutlich:
Die Software erzeugt nicht mehr Energie. Sie verschiebt und optimiert die Nutzung der vorhandenen Energie.
Genau darin liegt der eigentliche Zweck eines intelligent gesteuerten Batteriespeichers.
Von der PV-Prognose zur Energiegemeinschaft
Die grundsätzliche Logik lässt sich vereinfacht so darstellen:
Die Software kann damit unterschiedliche Ziele miteinander verbinden.
Das macht das Projekt interessant für unterschiedliche Betreiber.
Was kann eine Open-Source PV-Steuerung?
Ein wesentlicher Vorteil von Open Source ist, dass die Regelstrategie nicht auf eine einzige Anwendung festgelegt ist.
Ein Betreiber kann die Software beispielsweise für:
PV-Eigenverbrauch
Die Batterie wird bevorzugt für den eigenen Verbrauch eingesetzt.
Energiegemeinschaft
Die Batterie wird so gesteuert, dass Energie gezielt für die Gemeinschaft bereitgestellt wird.
Dynamische Strompreise
Die Batterie wird für besonders interessante Preiszeiten reserviert.
Nachteinspeisung
Tagsüber gespeicherte Energie kann zu einem späteren Zeitpunkt eingespeist werden.
Preisoptimierte Einspeisung
Die Software kann die verfügbaren Energiemengen auf definierte Hochpreiszeiten verteilen.
Kombination verschiedener Ziele
Beispielsweise:
70 % Gemeinschaft
30 % wirtschaftliche Optimierung
Die konkrete Gewichtung kann Bestandteil der Steuerungslogik werden.
Smart Meter und Fronius: Was ist der besondere Ansatz?
Ein weiterer interessanter Punkt des Projektes ist die Trennung zwischen realer Messung und Steuerinformation.
Der SmartmeterFaker kann Messdaten bzw. die an den Wechselrichter übermittelte Netzübergangsleistung gezielt beeinflussen.
Dadurch kann die vorhandene Wechselrichterlogik für Anwendungen genutzt werden, die vom Hersteller nicht als fertige Standardfunktion vorgesehen sind.
Das ist insbesondere für Fronius-Systeme interessant.
Das Projekt wurde mit Fronius GEN24-Systemen entwickelt und nutzt Modbus-TCP sowie eine emulierte Smart-Meter-Schnittstelle.
Wichtig ist dabei:
Die Open-Source-Software ist keine Änderung der Fronius-Firmware. Sie bildet eine zusätzliche Steuerungsebene für die vorhandene Anlage.
Sie steht auch in keinem Zusammenhang mit einem PV-Hersteller.
Dadurch entsteht ein Ansatz für einen parallelen Smart-Meter-/Steuerbetrieb, ohne die bestehende Wechselrichtersoftware selbst verändern zu müssen.
Open Source: Warum ist das für Energiegemeinschaften interessant?
Wenn eine solche Steuerung proprietär wäre, wäre die Strategie von einem einzelnen Hersteller abhängig.
Open Source ermöglicht dagegen:
- eigene Regelstrategien
- transparente Algorithmen
- Anpassung an unterschiedliche Energiegemeinschaften
- Unterstützung unterschiedlicher Smart Meter
- Anpassung an unterschiedliche Wechselrichter
- Integration eigener Preisquellen
- MQTT-Anbindung
- eigene Visualisierung
- Erweiterung um neue Prognosemodelle
Das Projekt kann dadurch von einem einzelnen PV-System zu einer allgemeinen Open-Source-Plattform für intelligente Energieverteilung wachsen.
Aktueller Entwicklungsstand des Open-Source-Projektes
Das Projekt entwickelt sich laufend weiter.
Der aktuelle Stand umfasst unter anderem:
- Solarprognose für den Folgetag
- konfigurierbare PV-Anlagen
- Prognose-/Realvergleich
- granulare Batterieüberwachung
- dynamische Strompreise
- Auswahl von Hochpreisstunden
- Schutz bei negativen Preisen
- MQTT-Ausgabe von Roh- und Berechnungsdaten
- SQLite-/JSON-Datenhaltung
- mehrere Smart-Meter-Hersteller
- Eastron
- Victron
- Huawei
- SunSpec
Der Projektstatus vom August 2026 dokumentiert diese Erweiterungen.
Die wichtigsten Komponenten sind öffentlich einsehbar.
Die Software ist nicht auf eine Energiegemeinschaft beschränkt
Die Energiegemeinschaft in Brunn am Gebirge ist mein praktischer Anwendungsfall. Das technische Konzept ist jedoch allgemeiner. Ein anderer Betreiber könnte dieselbe Software verwenden, um:
PV-Strom nachts einzuspeisen.
Oder:
Strom genau dann einzuspeisen, wenn der Marktpreis hoch ist.
Oder:
den Batteriespeicher für den Eigenverbrauch zu reservieren.
Oder:
eine Energiegemeinschaft gegenüber dem freien Markt zu priorisieren.
Oder:
eine Kombination aus diesen Strategien zu verwenden.
Damit ist die Software nicht einfach ein spezielles Steuerprogramm für meine PV-Anlage. Sie ist ein Open-Source-Ansatz zur zeitlichen Optimierung von Energieflüssen zwischen PV-Anlage, Batteriespeicher, Smart Meter, Wechselrichter, Strommarkt und Energiegemeinschaft.
Warum diese Flexibilität wichtig ist
Die Energiewelt verändert sich.
Heute kann eine Energiegemeinschaft wirtschaftlich besonders interessant sein. Morgen kann ein dynamischer Stromtarif attraktiver sein. Übermorgen können Netzbetreiber Speicher gezielt zur Netzunterstützung einsetzen.
Eine fest programmierte Regelung kann auf solche Veränderungen nur schwer reagieren. Eine offene Software kann dagegen erweitert werden.
Genau deshalb ist Open Source für intelligente PV- und Batteriespeichersteuerung interessant.
Mein Ziel: Energie nicht nur erzeugen, sondern intelligent verteilen.
Die klassische PV-Anlage beantwortet eine einfache Frage:
Wie viel Strom erzeugt die Sonne?
Ein Batteriespeicher beantwortet:
Wann kann ich diesen Strom speichern?
Eine intelligente Steuerung geht einen Schritt weiter:
Wann und wo hat diese Kilowattstunde den größten Nutzen?
Das kann der Eigenverbrauch sein.
Das kann der Strommarkt sein.
Das kann ein hoher Einspeisepreis sein.
Oder – wie bei meinem aktuellen Anwendungsfall – die Energiegemeinschaft.
Fazit: PV-Einspeisung optimieren bedeutet nicht automatisch Gewinnmaximierung
Die Entwicklung meines Open-Source-Projektes zeigt, dass ein Batteriespeicher weit mehr kann, als nur PV-Überschüsse vom Tag in die Nacht zu verschieben. Mit Solarprognose, Smart-Meter-Daten, Batteriezustand und dynamischen Strompreisen lässt sich die Einspeisung zeitlich gezielt steuern. Und genau diese technische Möglichkeit eröffnet eine interessante Alternative:
Nicht jede Kilowattstunde muss dort verkauft werden, wo sie den höchsten individuellen Preis erzielt.
In meinem Fall wird ein großer Teil der Energie bewusst der Energiegemeinschaft in Brunn am Gebirge zur Verfügung gestellt. Dort gelten aktuell:
11 ct/kWh für Einspeisung
und
11 ct/kWh für Bezug.
Obwohl eine alternative Vermarktung zu dynamischen Preisen teilweise höhere Erlöse ermöglichen könnte, entscheide ich mich bewusst für die Gemeinschaft.
Die Messdaten zeigen dabei einen deutlichen Unterschied Monatlich:
43 % Gemeinschaft im Juli 2025
gegenüber
85 % Gemeinschaft im Juli 2026.
Tage zb. 31.07.
2026
2025
Das ist für mich der eigentliche Erfolg der Optimierung.
Die Software soll nicht nur dafür sorgen, dass meine PV-Anlage mehr Geld verdient. Sie soll dafür sorgen, dass die vorhandene Energie dort eingesetzt wird, wo sie für mich und die Gemeinschaft den größten Nutzen erzeugt.
Und weil die Software Open Source ist, kann diese Idee auch auf andere PV-Anlagen, Batteriespeicher, Smart Meter, Wechselrichter und Energiegemeinschaften übertragen und weiterentwickelt werden.
FAQ
Die PV-Einspeisung kann durch die Kombination aus Solarprognose, Batteriespeicher, Smart-Meter-Daten und zeitabhängigen Strompreisen optimiert werden. Dadurch kann Energie gespeichert und zu einem späteren Zeitpunkt eingespeist werden.
Ja. Eine intelligente Steuerung kann den Batteriespeicher so betreiben, dass gespeicherte Energie gezielt zu geeigneten Zeitpunkten für eine Energiegemeinschaft bereitgestellt wird.
Technisch kann ein Batteriespeicher tagsüber erzeugte PV-Energie speichern und später wieder einspeisen. Damit ist grundsätzlich auch eine zeitversetzte bzw. nächtliche Einspeisung möglich, sofern die jeweilige technische und vertragliche Ausgestaltung dies zulässt.
Ja. Eine Steuerung kann Day-Ahead-Preise von der Strombörse verwenden und die Batterie so planen, dass Energie bevorzugt zu definierten Hochpreiszeiten eingespeist wird. Das SmartmeterFaker-Projekt enthält dafür eine dynamische Preislogik.
Das Open-Source-Projekt wurde genau für einen solchen Ansatz mit Fronius GEN24-Systemen entwickelt. Es verwendet eine zusätzliche Steuerungsebene über Smart-Meter-/Modbus-TCP-Kommunikation und verändert nicht die Fronius-Firmware.
Im aktuellen Entwicklungsstand sind unter anderem Eastron SDM120/SDM630, Victron ET340/EM24, Huawei DTSU666h und SunSpec dokumentiert.
SmartmeterFaker ist ein Open-Source-Projekt zur Steuerung von Energieflüssen über eine zusätzliche Smart-Meter-/Steuerungsebene. Es kann PV-Prognosen, Batteriedaten und dynamische Strompreise berücksichtigen, kommuniziert unter anderem über MQTT, und leitet daraus eine Einspeisestrategie ab.
Eine optimierte Batterie kann den Zeitpunkt der Einspeisung verschieben und dadurch mehr Energie zu den gewünschten Bedingungen für die Energiegemeinschaft bereitstellen. Im hier beschriebenen Praxisbeispiel stieg der Anteil der gemeinschaftlichen Einspeisung von 43 % auf 85 %.