Langsam aber sicher werden die alten Drehstromzähler durch neue elektronische Modelle ersetzt. Wer im Besitz einer PV-Anlage ist und diese auch bei dem Energieversorger angemeldet hat bekommt einen Drehstromzähler der den Verbrauch und die Einspeisung misst. Einen sogenannten Zweiwegezähler. Wer keine PV Anlage hat bekommt einen Zähler, welcher nur den Verbrauch misst. Allen gemeinsam ist eine optische Schnittstelle zur Datenausgabe.

Wer sich mit dem Thema Homeautomation und Optimierung des „Energiehaushaltes“ auseinandersetzen möchte kommt um eine Datenerfassung nicht herum. So manche WLAN Steckdose bietet heute Funktionen die weit über das Ein- und Ausschalten der Steckdose hinausgeht. Einige dieser Exemplare haben Zeit Funktionen oder aber bieten die Möglichkeit der Temperatur und Leistungsmessung.

Genau diese beiden Parameter möchte ich einmal näher unter die Lupe nehmen. Hintergrund ist, diese beiden Werte können dazu dienen Energie einzusparen. Energie einsparen kann ich nur, wenn ich Daten habe, diese analysiere und bewerte und entscheide an welcher Stelle die Einsparung sinnvoll ist. Die Datenerfassung stellt sich aus eigener Erfahrung schwieriger als man zunächst denkt. Am besten werden die Daten in eine Tabelle überführt. Die Erfassung der Daten kann durch einfaches ablesen erfolgen.

Hand aufs Herz, möchten Sie jeden Tag, jede Woche, diese Tabelle aktualisieren oder wird es nicht sowieso irgendwann einmal vergessen? Genau so ist. Eine automatische Erfassung und Datenspeicherung ist die Lösung und die Basis für eine gute umfangreiche Analyse. Das Konzept für eine solche Umsetzung ist generell recht einfach. Allerdings benötigt der Aufbau einer solchen Erfassung etwas IT Verständnis.

Die Komponenten welche benötigt werden sind wie eine Datenbank, ein MQTT Broker und ein System welches die Schnittstelle zwischen den Sensoren und dem Broker/ der Datenbank herstellt.

Architekturmodell

In meinem Architekturmodell, welches ich auch gern in den VHS Kursen verwende, sind das die Blöcke Mosquitto, Node Red und mariaDB. Die Sensoren liefern die Daten per MQTT (ein Netzwerkprotokoll zur Übertragung von Telemetrie Daten) and den Mosquitto Server. Node Red holt die Daten dort ab und speichert diese nach Aufbereitung in der Datenbank. Node Red kann die Daten auch visualisieren und über das Dashboard auf einer Webseite anzeigen. Die Daten aus der SQL Datenbank können jederzeit exportiert und in EXCEL weiter verarbeitet werden.

Wie wird der Stromzähler ausgelesen?

An dem Zähler befindet sich eine optische Schnittstelle. Eine Infrarot Leuchtdiode überträgt die aktuellen Daten des Zählers. Dadurch wird eine galvanische Trennung erreicht und keine elektrischen Verbindungen sind zwischen dem Zähler und der Erfassungselektronik notwendig. Der Messkopf hat eine Infrarot Empfangsleuchtdiode und die Elektronik im Messkopf wandelt die Impulse in eine serielle Schnittstelle um. Ein ESP8266 Microcontroller mit angepasster Tasmota Firmware nimmt diese Daten auf sendet diese an den MQTT Server.

Messkopf auf dem Zähler

Damit der Messkopf nicht abfällt befindet sich in dem Messkopf ein Magnet. Damit haftet er auf dem Zähler.

ESP8266 Board mit angepasster Firmware

Auf dem Bild zu sehen, die Kabel vom Messkopf werden mit RX, TX, +3V3 und GND verbunden. Dabei ist darauf zu achten, TX vom Messkopf geht auf RX am ESP Board.

Node Red Flow zur Anzeige im Dashboard und Speicherung in der Datenbank

Wer die Daten nur einfach aus der Ferne ablesen möchte und eine Speicherung in einer Datenbank nicht braucht kann auf der Webseite des ESP8266 den Verbrauch ablesen. Das ist schon einmal ein Fortschritt, denn der Gang zum Zähler bleibt jetzt erspart.

Tasmota Oberfläche im Browser

Neben der Funktionalität kann an den ESP8266 auch noch ein Relais angeschaltet werden. Ein Temperatursensor oder ähnliches würde vermutlich auch noch gehen. Dieses Relais könnte dann ebenfalls von remote über den Button „Toggle“ Ein- oder Ausgeschaltet werden.

Wie geht es jetzt weiter?

Sobald nun eine Menge an Informationen vorliegt hat man echte Daten. Einsparungen lassen sich oftmals schon dadurch umsetzen in dem unnötige Verbraucher aus dem Stand-by Offline geschaltet werden. Für die Auswertung ist nun etwas Kreativität gefragt und je länger die Daten erfasst werden, desto mehr kann mit den Erkenntnissen über den Verbrauch, abgebildet auf der Zeitachse, gespart werden.

Beispiel für eine Auswertung aus der Datenbank

In diesem Beispiel ist die Nacht-Phase auffällig. Hier gibt es längere Phasen ohne Veränderung. Das bedeutet weniger Energieverbrauch versus am Tage. Im Frühjahr bis Herbst wird die Tagesphase Interessant. In der Zeit müsste sich die PV Anlage bemerkbar machen. Konkret sollte dann durch die PV-Anlage der Verbrauch reduziert sein, dadurch werden die Phasen am Tag bis zur nächsten „Treppenstufe“ spürbar länger.