In diesem Statusbericht dokumentiere ich die Optimierung der Netzeinspeisung einer Photovoltaikanlage unter Einsatz von Batteriespeichern und Fahrzeugakkus. Ziel ist die Reduzierung von Einspeisespitzen, die Erhöhung des Eigenverbrauchs und eine netzdienliche Betriebsweise.
Was ist SmartmeterFaker?
SmartmeterFaker ist ein Open-Source-Projekt zur intelligenten Steuerung von PV-Einspeisung und Batteriespeichern. Die Software verarbeitet Smart-Meter-Daten, PV-Prognosen, Batteriezustände und – optional – dynamische Strompreise. Ziel ist es, die verfügbare Energie abhängig von den jeweiligen Anforderungen zeitlich optimal zu verteilen.
Die wichtigsten Features von SmartmeterFaker
- ☀️ PV-Erzeugungsprognose auf Basis von Wetterdaten
- 🌬️ Windenergie-Prognose mit konfigurierbarer Leistungskurve
- 💧 Wasserkraft-Erzeugung und Prognose
- 🔮 Fiktive Anlagen für geplante Erweiterungen und Simulationen
- 📊 Historische Anlagensimulation – „Was wäre gewesen, wenn …?“
- 📅 Auswertung und Vergleich auf Tages-, Monats- und Jahresbasis
- 🔋 Batterieüberwachung inklusive SOC und verfügbarer Kapazität
- ⚡ Intelligente Lade- und Entladestrategien
- 💶 Dynamische Strompreise bei der Einspeiseplanung berücksichtigen
- 📈 Preisoptimierte Einspeisung zu wirtschaftlich interessanten Zeitpunkten
- 🌙 Tag-/Nachtverschiebung der verfügbaren Energie
- 🚫 Berücksichtigung von negativen Strompreisen
- 🤝 Optimierung der Einspeisung für Energiegemeinschaften
- 📡 MQTT-Anbindung für Live-Daten und externe Systeme (ioBroker, Home Assistent, Loxon)
- 💾 Speicherung von Mess- und Prognosedaten in SQLite
- 🔌 Unterstützung verschiedener Smart Meter und Protokolle
- 🏭 Fronius, Eastron, Victron, Huawei und SunSpec
- 📉 Forecast-/Real-Vergleich zur Bewertung der Prognosequalität
- 🧮 Nachvollziehbare Berechnung und Visualisierung der Energieflüsse
- 🧩 Herstellerübergreifend und modular aufgebaut
- 🐙 Open Source und damit für eigene Anlagen und Anwendungen erweiterbar
- Erkennen und Steuern von Verbrauchern (Tasmota, Shelly, TWCManager - Tesla Ladestationen Gen2+3, Luxtronic Wärmepumpen)
Open-Source Smart Meter für PV-Anlagen und Batteriespeicher
Das Projekt entwickelt sich von einer speziellen Steuerung für eine Fronius-PV-Anlage zu einer herstellerübergreifenden Open-Source-Plattform für Smart Meter, erneuerbare Energieerzeugung, Batteriespeicher und intelligente Energieflusssteuerung. Neben PV können inzwischen auch Wind- und Wasserkraftanlagen prognostiziert und für geplante Anlagenerweiterungen simuliert werden.
Nach einer detaillierten Evaluierung der Systemarchitektur wurde die Logik des SmartmeterFaker grundlegend überarbeitet. Das System emuliert bzw. manipuliert nun gezielt die an die Wechselrichter übermittelte Netzübergangsleistung. Dadurch wird eine dynamische Erhöhung der Einspeiseleistung in das öffentliche Netz realisiert, um Überschüsse effizienter zu nutzen.
Aktueller Entwicklungsstand (Stand: 23.06.2026)
Das Projekt befindet sich weiterhin in aktiver Entwicklung. Die grundlegende Steuerungslogik ist funktionsfähig und wird anhand realer Betriebsdaten laufend validiert und erweitert:
Prädiktive Datenerfassung: Über die Open-Meteo-API wird die Prognose der erwarteten PV-Erzeugung für den Folgetag abgerufen.
Algorithmus zur Einspeiseberechnung: Basierend auf der vorhandenen Batteriekapazität und der konfigurierten PV-Spitzenleistung ($P_{peak}$) wird die optimale Einspeisemenge für das Zeitfenster zwischen Sonnenuntergang und Sonnenaufgang kalkuliert.
Betriebsmodus: Während der Tagesstunden wird primär eine strikte Null-Einspeisung (Eigenverbrauchsoptimierung) angestrebt.
Aktueller Entwicklungsstand (Stand: 24.06.2026)
Konfigurierbarer Grund-Offset: Implementierung einer permanenten Mindesteinspeisung (z. B. 200 W) während der Tagesstunden. Dies dient der Kompensation von Lastspitzen beim Zuschalten von Verbrauchern und minimiert die systembedingte Regelverzögerung des Wechselrichters.
Aktueller Entwicklungsstand (Stand: 04.07.2026)
Offset für Beginn und Ende im YAML File konfigurierbar
PV Anlage mit Ausrichtung, Winkel und Neigung im YAML File konfigurierbar
Berechnung Ertrag aufgrund der PV Anlage und des Wolkenbilds am Folgetag - mehrere Himmelsrichtungen bzw. Konfigurationen sind möglich und werden berücksichtigt.
Grafische Darstellung und Debug Menü für die Berechnung
Aktueller Entwicklungsstand (Stand: 09.08.2026)
Granulares Batterie-Monitoring: Einbeziehung des exakten Ladezustands (SOC) der einzelnen Module via dynamischer Kaskaden-Iteration sowie automatischer Abgleich des prognostizierten Folgetag-Ertrags mit der benötigten Nachlade-Kapazität (Eigensicherer Autonomie-Schutz).
Dynamische Strompreise: Wirtschaftlich optimierte Einspeisung in den X teuersten Peak-Stunden des Tages inklusive integrierter Schutzabschaltung (Null-Einspeisung) bei negativen Börsenstrompreisen am Spotmarkt.
Aktueller Entwicklungsstand (Stand: 15.08.2026)
Forecast / Real: Die Forecast-/Real-Analyse ermöglicht es, die prognostizierte PV-Erzeugung mit den tatsächlich gemessenen Werten zu vergleichen. Dadurch lässt sich die Plausibilität der Berechnungen überprüfen und die Prognosequalität auch historisch auswerten. Die Daten werden in SQLite gespeichert und zusätzlich als JSON bereitgestellt.
MQTT Nachrichten: Alle Rohdaten und berechneten Werte können nun live über MQTT mitverfolgt und von anderen Systemen weiterverarbeitet werden.
Smartmeter Support (Stand: 22.08.2026)
Hinzugekommene Hersteller bzw. Protokolle:
Eastron SDM120 - SDM630
Victron ET340 - EM24
Huawei DTSU666h
SunSpec (allgemein)
Damit entwickelt sich SmartmeterFaker zunehmend von einer auf ein bestimmtes System zugeschnittenen Lösung zu einer herstellerübergreifenden Open-Source-Plattform für Smart-Meter-Daten und intelligente Energieflusssteuerung.
Das Design wurde etwas überarbeitet.
Aktueller Entwicklungsstand: Gewinnoptimierte Einspeisung
(Stand 24.08.2026)
Die Berechnung der verfügbaren Energie wurde vollständig nachvollziehbar visualisiert. Dadurch lässt sich erkennen, wie anhand der PV-Prognose, des Batteriezustands und weiterer bekannter Daten die voraussichtlich verfügbare Energie ermittelt wird.
Ein Health Check wurde ebenfalls realisiert.
Gleichzeitig wurde die Einspeiselogik für dynamische Börsenpreise erweitert. Die verfügbare Energie wird nicht mehr einfach gleichmäßig über definierte Zeiträume verteilt. Stattdessen werden die verfügbaren Einspeisestunden nach ihrem erwarteten wirtschaftlichen Ertrag priorisiert.
Die Software verwendet zunächst die Stunde mit dem höchsten erwarteten Einspeiseerlös. Ist anschließend noch Energie verfügbar, wird die zweitbeste Stunde verwendet usw. Dadurch kann die gespeicherte Energie gezielt zu den wirtschaftlich interessantesten Zeitpunkten eingespeist werden. Dabei berücksichtigt die Software weiterhin die für den Folgetag erwartete PV-Erzeugung und den erforderlichen Energiepuffer des Batteriespeichers. Die wirtschaftlich beste Einspeisestunde ist daher nicht automatisch die Stunde mit dem höchsten Preis – entscheidend ist die Kombination aus verfügbarer Energie, Prognose und Einspeisegrenze.
Mehr als rein Photovoltaik: Anlagen Erweiterungssimulator
PV, Wind, Wasser
(Stand 25.08.2026)
SmartmeterFaker beschränkt sich inzwischen nicht mehr ausschließlich auf Photovoltaikanlagen. Die Prognose- und Simulationslogik kann zusätzlich Windenergie und Wasserkraft berücksichtigen.
Damit entwickelt sich das Projekt von einer reinen PV-Einspeiseoptimierung zu einer allgemeineren Plattform zur Prognose und Bewertung verschiedener erneuerbarer Energiequellen.
Jede Erzeugungsanlage kann dabei als real oder fiktiv konfiguriert werden. Eine fiktive Anlage repräsentiert beispielsweise eine geplante Anlagenerweiterung, eine mögliche Windturbine oder eine zusätzliche Wasserkraftanlage.
Fiktive Anlagen beeinflussen niemals die reale Lade- oder Entladeentscheidung des Batteriespeichers.
Sie werden ausschließlich verwendet, um zu berechnen, wie sich eine zukünftige Erweiterung auf die erwartete Energieerzeugung auswirken würde.
Statisik:
Anlagenerweiterung simulieren, bevor sie gebaut wird
Eine weitere Funktion des Projekts geht noch einen Schritt weiter: Geplante Erzeugungsanlagen können virtuell konfiguriert werden, bevor sie tatsächlich existieren.
Dazu wird eine Anlage mit fiktiv: true gekennzeichnet.
Die Software berechnet anschließend nicht nur die aktuelle bzw. zukünftige Erzeugung, sondern kann auch historische Zeiträume rekonstruieren.
Dadurch lässt sich beispielsweise untersuchen, welchen zusätzlichen Energieertrag eine geplante PV-, Wind- oder Wasserkraftanlage in der Vergangenheit erbracht hätte.
Für PV und Wind werden dafür historische Wetterdaten von Open-Meteo verwendet und mit denselben physikalischen Berechnungsmodellen verarbeitet wie bei der normalen Prognose. Wasserkraft kann aufgrund des aktuell verwendeten konstanten Leistungsmodells ohne Wetterdaten rekonstruiert werden.
Das beantwortet die Frage:
Was hätte meine geplante Anlage in den letzten 12 Monaten produziert?
28.08.2026 – Energiemanagement: Verbraucher erkennen, überwachen und steuern
Mit der neuen Verbraucherverwaltung entwickelt sich SmartmeterFaker zunehmend zu einem vollständigen Energiemanagementsystem. Verbraucher können automatisch im lokalen Netzwerk erkannt, konfiguriert und – abhängig vom unterstützten Gerät – auch gesteuert werden.
Unterstützt werden derzeit unter anderem Tasmota-Geräte sowie die Erkennung von TWCManager. Gemessene Verbraucherleistungen werden nicht nur live dargestellt, sondern auch in die Energieflussdarstellung sowie in die historischen Auswertungen integriert.
Damit kann SmartmeterFaker neben der Erzeugung und Speicherung nun auch die Verbrauchsseite des Energiesystems berücksichtigen.
Das neue Dashboard hat auch ein ansprechendes Design bekommen.
SmartmeterFaker entwickelt sich damit Schritt für Schritt von einer Software zur Optimierung der Netzeinspeisung zu einem offenen Energiemanagementsystem, das Erzeugung, Batteriespeicher, Verbraucher, Strompreise und Netzfluss gemeinsam betrachten kann.
Geplante Erweiterungen (Roadmap)
Für zukünftige Iterationen des Regelalgorithmus ist die Integration folgender Variablen und Features vorgesehen:
Netzabhängige Lade-/Entlade Anbindung je nach Anforderung vom Netzanbieter. (Studie: Netzdienlicher Einsatz von Speichersystemen)
Weitere Smart-Meter-Schnittstellen und Protokolle
Erweiterte Batteriestrategien und Berücksichtigung von Kapazität, SOC und PV-Prognose
Weitere Optimierungsmodelle für Energiegemeinschaften und dynamische Strompreise
Warum das Projekt mehr ist als eine technische Spielerei
Die technische Entwicklung ist nur ein Teil des Projekts. Ein wesentlicher Anwendungsfall ist die intelligente Einspeisung von PV-Energie in Energiegemeinschaften.
Im ausführlichen Praxisartikel zeige ich anhand realer Messdaten, wie sich der Anteil der Einspeisung in die Energiegemeinschaft durch die Software von 43 % auf 85 % verändert hat – und warum ich mich trotz möglicher höherer Marktpreise bewusst für die Energiegemeinschaft entscheide.
FAQ
SmartmeterFaker ist ein Open-Source-Projekt zur intelligenten Steuerung von PV-Einspeisung und Batteriespeichern. Es verarbeitet Smart-Meter-Daten, PV-Prognosen, Batteriezustände und optional dynamische Strompreise, um die verfügbare Energie zeitlich optimal zu verteilen.
Die verfügbaren Einspeisestunden werden nach ihrem erwarteten wirtschaftlichen Ertrag priorisiert: Zuerst wird die Stunde mit dem höchsten erwarteten Erlös an der Strombörse genutzt, danach die zweitbeste usw. Bei negativen Börsenstrompreisen greift automatisch eine Schutzabschaltung mit Null-Einspeisung.
Anhand realer Messdaten konnte der Anteil der Einspeisung in die Energiegemeinschaft von 43 % auf 85 % gesteigert werden, obwohl über den freien Markt teilweise höhere Preise erzielbar gewesen wären.