Pilotprojekt Energiemanagement: Ein System, das mitdenkt
Wir entwickeln aktuell ein eigenes Home Energy Management System (HEMS), das wir künftig für Kunden anbieten wollen – von der einzelnen Wohnung oder dem Einfamilienhaus bis zum Mehrfamilienhaus oder Ferienobjekt mit mehreren Einheiten. Als Pilot dient uns ein reales Objekt auf Fehmarn mit vier Wohneinheiten, gemeinsamer PV-Anlage und Speicher. Hier ein Zwischenstand.
08.09.2026 · FHEM auf Raspberry Pi 5 · Tesla Powerwall · SMA · Buderus KM200
Das Pilotobjekt hat vier Wohneinheiten, eine gemeinsame PV-Anlage, einen Speicher – und seit diesem Sommer ein Tablet an der Wand, das zwei Zielgruppen gleichzeitig bedient: den Bewohnern ein ruhiges, unaufdringliches Ambiente-Display, dem Eigentümer einen ehrlichen Blick darauf, wohin der Strom gerade fließt und was er gerade kostet. Genau dieses Zwei-Ebenen-Prinzip ist der Kern dessen, was wir künftig als Lösung anbieten wollen.
Die Basis ist FHEM, containerisiert auf einem Raspberry Pi 5, angebunden an die typische Sensorik eines solchen Objekts: SMA-Wechselrichter, Speicheranbindung, ein Gateway für die Heizungssteuerung, dazu Wetterdaten, Abfuhrkalender und dynamische Strompreise. Das Dashboard ist bewusst kein fertiges Widget-System, sondern eine eigene, schlanke Oberfläche – das hält die Lösung anpassbar an unterschiedliche Objekte und Anlagenkonfigurationen.
01 — Stand jetzt: Ein Screen zum Ankommen, einer zum Nachsehen
Im Ruhezustand zeigt das Tablet nur, was in dem Moment zählt: Uhrzeit, Belegung der Wohnungen, Wetter heute und morgen, Termine wie die Abfuhr – und, weil das für den Betrieb die interessantere Zahl ist, wann Strom heute und morgen am günstigsten ist.
Tippt man auf die Batterie, öffnet sich die Live-Ansicht: ein animierter Energiefluss zwischen PV, Speicher, Objekt und Netz, mit den Rohleistungen in Watt. Darunter der Tagesverlauf der Strompreise, die heutige Einspeisevergütung und der Netzbezug in Euro.
Ein Tipp auf eine der Wohneinheiten führt in die jeweilige Detailansicht – Heizkörper-Sollwerte, Steckdosen und Jalousien, mit echtem haptischem Feedback statt stummer Pfeiltasten.
Kennzahlen aus dem Pilotbetrieb: 5,0 kg CO2 heute gespart · 12,5 kWh PV-Ertrag heute · 27,57 ct günstigste Stunde morgen
Der eigentliche Kern ist der dynamische Stromtarif. Für das Pilotobjekt haben wir die reale Tarifstruktur des Versorgers eins zu eins nachgebildet, damit die angezeigte Zahl auch stimmt und nicht nur plausibel aussieht – ein Ansatz, der sich auf praktisch jeden dynamischen Tarif übertragen lässt. Der stündliche Spotpreis kommt von aWATTar – und seit Kurzem auch als Vorschau für den nächsten Tag, sobald die Auktion veröffentlicht ist.
Aus Preis, einer KI-gestützten PV-Prognose und Batteriestand baut das Dashboard einen Index, der die günstigste Stunde für Waschmaschine, Geschirrspüler oder Auto laden vorschlägt. Ein Feinschliff aus den letzten Wochen: Statt nur die Reststunden des Tages zu betrachten, läuft jetzt ein rollierendes 24-Stunden-Fenster, das über Mitternacht in den nächsten Tag reinschaut – solche Details entscheiden in der Praxis, ob eine Empfehlung wirklich hilft.
02 — Was schwieriger war als gedacht: Scheinleistung ist kein Ersatz für Vorzeichen
Der hartnäckigste Bug der letzten Wochen: Die Batterie-Kachel zeigte „lädt", wenn sie eigentlich entlud, und umgekehrt. Ursache war eine Reading-Verwechslung – Scheinleistung statt Wirkleistung. Scheinleistung in VA ist immer positiv, sie kann also gar keine Richtung codieren, egal wie plausibel der Wert im ersten Moment aussieht. Erst der Abgleich mit der Original-App des Speicherherstellers hat das sauber aufgedeckt – eine Erfahrung, die direkt in die Qualitätssicherung künftiger Installationen einfließt.
Kleinere Randnotiz: ein CSS-Detail hat wochenlang die berechnete Preisfarbe im Chart überschrieben, sodass die Darstellung wie eine statische Funktion aussah, obwohl die Logik dahinter längst korrekt war – gefunden, weil es komisch aussah, nicht, weil ein Test es gemeldet hätte. Auch das zeigt: ein belastbares System braucht mehr als nur funktionierenden Code, es braucht Praxistest am echten Objekt.
03 — Ausblick: Vom Anzeigen zum Steuern – und zum Angebot für weitere Objekte
Das Dashboard sagt heute, was günstig wäre. Es tut noch nichts damit – das ist der nächste Ausbauschritt, den wir am Pilotobjekt erproben, bevor wir ihn als Teil unseres Angebots anbieten:
- Batterie – Ladung nach Preissignal: Netzladung in günstigen Morgenstunden aktiv anstoßen, Entladung über teure Abendstunden strecken.
- Heizung – Wärmepumpe im Preisfenster: Vorlauftemperatur und Pufferladung an günstige Stunden koppeln – vorheizen statt nachheizen.
- E-Mobilität – Wallbox statt Empfehlung: Ladevorgang zur berechneten Stunde automatisch starten, bei Preisspitzen pausieren.
- Ansicht – Gast- und Eigentümer-Modus: reduzierte Ansicht ohne Preis- und Netzdaten für Bewohner/Gäste, volle Transparenz für Eigentümer.
- Auswertung – Langzeit statt Momentaufnahme: Monatsvergleiche, Amortisation von PV und Speicher als Entscheidungsgrundlage.
- Betrieb – Aktive Störungsmeldung: Push-Meldung statt Log-Eintrag bei technischen Aussetzern.
Ziel ist ein System, das sich skalieren lässt – von der einzelnen Wohnung oder dem Einfamilienhaus mit eigener PV-Anlage bis zum Mehrfamilienhaus mit mehreren Einheiten und gemeinsamem Speicher. Wenn Sie ein Objekt mit PV-Anlage haben und Interesse an einem eigenen Energiemanagement-Dashboard, sprechen Sie uns an.
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