Ebenen Modell

Beschreibung und Definition der drei Ebenen (Statisch, Flexibilität, Netz), die Grundlage der Architektur von Casa Corrently sind. Die Nutzung dieses Ebenenmodells hilft die einzelnen Komponente (Zähler, Sensoren, Prozesse) einfacher zu strukturieren. Jede Ebene ist untergliedert in die Kernelemente: Energiebilanz, Vorhersage und GrünstromIndex (der Ebene)

Einleitung

ebenen_in_nodered.png

Innerhalb von Node-Red sind die ebenen als einzelne Flows angelegt und fassen Schritte im Energiemanagement zusammen. Jede Ebene bietet die Möglichkeit eine eigene Erzeugung und Verbrauch zu definieren, welche zur Bildung einer Bilanz genutzt wird.

Flow Daten einer Ebene

ebene_0_flowdaten.png

Die einzelnen Komponenten (zum Beispiel Stromzähler) fügen ihren individuellen Wert in Watt zur entsprechenden Variable des Flows hinzu. 

wirkleistungs_knoten.png

// msg.payload =  msg.payload;
const subSUM='Consumption';


let sum = flow.get(subSUM) * 1;
if(isNaN(sum)) sum = 0;

let previous = context.get("previous") * 1;
if(isNaN(previous)) previous = 0;

if(flow.get("SaldoID") != context.get("SaldoID")) {
    context.set("SaldoID",flow.get("SaldoID"));
} else {
    sum -= previous;
}
sum += msg.payload;

context.set("previous",msg.payload);

flow.set(subSUM,sum);
node.status({text:msg.payload +" W"});
return msg;

Damit auch bei asynchronem Empfang der Daten immer eine Bilanz gebildet werden kann, wird mit einer SaldoId gearbeitet, welche als Indikator für die einzelnen Komponenten dient, ob der Leistungswert bereits zur Summe (Consumption oder Production) hinzugefügt wurde. 

In der Referenzimplementierung merkt sich der Node im eigenen Context, welche Leistung zur Summe hinzugefügt wurde (Variable previous) sowie die SaldoId. Sollte beim folgenden Messwert die SaldoId gleich sein, so wird der vorherigen Messung zunächst von der Summe abgezogen (Zeile 14) und im Anschluss der aktuelle  Wert hinzugefügt (Zeile 16).

 

 

Konzepte

Die Konzepte im Ebenenmodell dienen als Design-Pattern und Nomenklatur. Sie geben Beispiel für die Implementierung und Abbildung auf eine individuelle Problemstellung

Konzepte

SaldoId

Eines der Ziele jeder Ebene ist die Bildung einer Energiebilanz. Damit auch asynchron mit Sensordaten gearbeitet werden kann, wird eine SaldoId verwendet.

saldo_id_trigger.png

Auf jeder Ebene wird die SaldoId mit Hilfe eines Inject einmal zum Start des Flows und dann in regelmäßigen Intervallen neu definiert und als Flow Variable den Komponenten der jeweiligen Ebene (Flow) zur Verfügung gestellt. Gleichzeitig werden die Summen des Flows zurückgesetzt.

flow.set("Consumption",0);
flow.set("Generation",0);
flow.set("SaldoID",new Date().toLocaleString());
return msg;

Hinweis

Die SadoId sollte nicht zu häufig aktualisiert werden, damit bei der Bildung der Bilanz für die Ebene alle Messwerte berücksichtigt werden. 

 

Konzepte

Bilanzierung einer Ebene (Saldo)

Jede Ebene bildet für sich eine Bilanz (Saldo). Hierbei wird in der Einheit Watt gerechnet (nicht WattStunde!), da die Sensoren so oft wie möglich einen Messwert liefern sollen. 

saldo_ebene0.png

msg.payload = flow.get('Consumption') - flow.get('Generation');
flow.set('Saldo',msg.payload);
node.status({text:"P: "+msg.payload+" W"});
return msg;

 

Konzepte

Zweistufige Prognoseerstellung

Die Vorhersagen in den Ebenen werden in zwei Schritten durchgeführt. Zunächst wird eine generische Abbildung auf Abhängige Werte vorgenommen und im Anschluss in einen Graphen (=konkrete Zeitreihe) überführt.

Schritt 1: Abbildung

vorhersage_schritt1.png

// Create empty array if not exists
let hours = {};
for(let i=0;i<24;i++) {
    hours["h"+i] = {
        latest: {},
        outcome: {
            sum: 0,
            cnt: 0,
            mean: 0,
            min: 9999999,
            max:0,
            min_gsi:999999
        }
    };
}

for(let i=0;i<msg.payload.length;i++) {
   let hour = new Date(msg.payload[i].time).getHours();
   hours["h"+hour].latest.gsi = msg.payload[i].mean + 1;
}

msg.hours = hours;
return msg;

In diesem Schritt wird ein Array mit einem Element für jede Stunde des Tages gebildet (Zeile 3-15). Auf Basis der Werte aus der Vergangenheit wird nun ein Wert für jede Stunde prognostiziert.

Ist die Vorhersage von einem anderen Wert als die Tageszeit abhängig, wie zum Beispiel bei der Sonneneinstrahlung, so wird im Anschluss die vorhandenen Bedingungen (Beispiel: Sonneneinstrahlung) zum jeweiligen historischen Wert gemappt.

Schritt 2: Graphen

vorhersage_photovoltaik.png

let a = [];

for(let i=0;i<msg.payload.gsi.forecast.length;i++) {
    let item = {
        'x':msg.payload.gsi.forecast[i].timeStamp,
        'y':msg.payload.gsi.forecast[i].esolar
    }
    a.push(item);
}

msg.graph = [{
    'series': ['GenerationForecast'],
    'data': [a]
}];
return msg;

Der Graphen bildet die Zeitstempel für die kommenden 36 Stunden (=Vorhersagezeitraum) ab. Er wird bereits so aufgebaut, dass er am Ende der Verarbeitung in der InfluxDB gespeichert und mittels der Grafana Dashboards visualisiert werden kann.

 

Konzepte

Ebenen GrünstromIndex

ebenen_gsi.png

Jede Ebene berechnet einen eigenen GrünstromIndex. Dieser liegt im Wertebereich zwischen 0 und 100, wobei ein hoher Indexwert ein Indikator für viel Strom und ein niedriger Indexwert einer für wenig Strom ist.   Der GrünstromIndex wird in der regel für die kommenden 36 Stunden berechnet. 

gsi_ebenen4.png

In den Ebenen 0 und 1 wird der Wert auf Basis der Prognosen erstellt. In der Ebene 3 wird der für die Postleitzahl des Objektes gültige öffentliche GrünstromIndex verwendet.

let saldo = flow.get("forecastSaldo");
let min = 9999999999;
let max = -999999999999;

for(let i=0; i<saldo.length;i++) {
    saldo[i].measurement = "e0gsi";
    if(saldo[i].fields.w > max) max = saldo[i].fields.w ;
    if(saldo[i].fields.w < min) min = saldo[i].fields.w ;
}

let delta = max - min;

for(let i=0; i<saldo.length;i++) {
    saldo[i].fields.gsi = 100-Math.round(((saldo[i].fields.w  - min) / delta)*100); 
}


flow.set("gsi",saldo);
global.set("e0gsi",saldo);
msg.payload = saldo;

return msg;

Ebene 0 - StatusQuo

In dieser Ebene werden die meisten Sensoren und Stromzähler eingebunden. Sie enthält alle Komponenten, welche sich nicht direkt beeinflussbar sind.

Ebene 0 - StatusQuo

Erzeugung und Verbrauch

ebene0_erzeugung_verbrauch.png

Erzeugung

Bei der Referenzimplementierung existieren zwei Quellen zur Stromerzeugung.

Eine Aufdach-PV-Anlage, welche bereits initial zur Eigenstromnutzung installiert wurde. Diese Anlage besitzt folgende Elemente:

Zur Messung der erzeugten Strommengen wird lediglich der Discovergy Zähler genutzt in der Referenzimplementierung genutzt, da die SMA Komponenten insgesamt zu ungenaue Werte lieferten. Die Werte des SMA Energy Meter lassen sich jedoch recht einfach in Node-Red über einen UDP In Node integrieren.

Funktion Produktionszähler

msg.payload = msg.payload["303fbb8ca6404ebba48c196b4dbbc176"];
return msg;

Funktion Wirkleistung 

msg.payload = Math.round((msg.payload.power1 + msg.payload.power2 + msg.payload.power3)/1000)
const subSUM='Generation';

let sum = flow.get(subSUM) * 1;
if(isNaN(sum)) sum = 0;

let previous = context.get("previous") * 1;
if(isNaN(previous)) previous = 0;

if(flow.get("SaldoID") != context.get("SaldoID")) {
    context.set("SaldoID",flow.get("SaldoID"));
} else {
    sum -= previous;
}
sum += msg.payload;

context.set("previous",msg.payload);
node.status({text:msg.payload +" W"});
flow.set(subSUM,sum);
return msg;

Die Discovergy API liefert die Leistungswerte je Phase. Da es sich um einen 3-Phasen Wechselrichter handelt, muss aus den Einzelwerten die Summe gebildet werden (Zeile 1).  Zum Schluss wird der rohe Wert der Discovergy API noch auf die innerhalb von Casa Corrently verarbeite Dimension (Watt) umgerechnet.

Als Ergänzung existiert eine kleine Balkon-PV Anlage. Angeschlossen ist diese Anlage mittels eines auf ZigBee auslesbaren Wechselrichters, da jedoch der Hersteller insolvent ist, können die Daten nicht direkt vom Wechselrichter ausgelesen werden. Stattdessen wird  eine für diesen Betrieb modifizierte ein AVM FRITZ!DECT 200 Smart Home Stecker verwendet, welcher über die Fritz-Box API ausgelesen werden kann.

Funktion BalkonPV

msg.payload.ain = "087610221618"; // Hier die AIN aus der Fritz Box eintragen
return msg;

Funktion Wirkleistung

msg.payload = Math.round(msg.payload);
const subSUM='Generation';

let sum = flow.get(subSUM) * 1;
if(isNaN(sum)) sum = 0;

let previous = context.get("previous") * 1;
if(isNaN(previous)) previous = 0;

if(flow.get("SaldoID") != context.get("SaldoID")) {
    context.set("SaldoID",flow.get("SaldoID"));
} else {
    sum -= previous;
}
sum += msg.payload;

context.set("previous",msg.payload);

flow.set(subSUM,sum);
node.status({text:msg.payload +" W"});
return msg;

Verbrauch

Die Verbrauchsmessung für den gesamten Haushalt muss den in Ebene 1 definierten Speicher herausrechnen.  Dies geschieht bei der Refeenzimplementierung durch die Betrachtung Ermittlung des Strombezugs am Netzanschluss (Ebene 2) sowie die vie MQTT verfügbare Entladeleistung des Speichers.

Funktion Wirkleistung

msg.payload = msg.payload["781ffa307e434529be9f747eece1b8dc"];

let power = Math.round((msg.payload.power1 + msg.payload.power2 + msg.payload.power3)/1000)

msg.payload = power;

return msg;
Trigger

Lediglich die Abfrage der Discovergy-API benötigt einen Trigger (Auslöser), damit regelmäßig neue Leistungsdaten vorhanden sind. Der Speicher sowie die Balkon-PV Installation benötigen keinen Trigger, da hier von den Sensoren fortlaufend Messwerte gesendet werden. 

Ausgang zum Saldo / Bilanzierung

linkout_ebene0.png

Damit bei jeglicher Aktualisierung der Saldo ebenfalls aktualisiert wird, kommt ein "Link Out" Node zum Einsatz

 

 

Ebene 0 - StatusQuo

Bilanzierung / Saldo

ebene0_saldo.png

In der Ebene 0 wird der Saldo über die im Flow gespeicherten Summen der Erzeugung (Generation) und des Verbrauchs (Consumption) gebildet.

Funktion Saldo bilden

msg.payload = flow.get('Consumption') - flow.get('Generation');
flow.set('Saldo',msg.payload);
node.status({text:"P: "+msg.payload+" W"});
return msg;

Die erneute Aufteilung der Einzelwerte dient lediglich der getrennten Speicherung in der InfluxDB.

 

Ebene 0 - StatusQuo

Vorhersage / Prognose

ebene0_vorhersage.png

Wie in der Konzeptbeschreibung zur Prognose aufgeführt,  erfolgt die Erstellung der Prognose in zwei Schritten. Zur Vorhersage der Erzeugung wird in der Referenzimplementierung der esolar Wert des GrünstromIndex genutzt und mit den tatsächlichen Erträgen der Anlage präzisiert.

ebene0_vorhersage_grafana.png

Für die Aktualisierung der Prognose wurde ein Intervall von 20 Minuten gewählt, da gerade für die Erzeugung lediglich alle 60 Minuten neue Werte aus dem GrünstromIndex vorliegen und somit eine häufigere Aktualisierung keine besseren Ergebnisse liefert.

Ebene 0 - StatusQuo

GrünstromIndex

ebene0_gsi.png

Basierend auf dem prognostizierten Saldo der Ebene wird ein GrünstromIndex gebildet und zur Visualisierung mittels Grafana in die InfluxDB gespeichert.

Vergleiche: GrünstromIndex je Ebene

Funktion Ebenen GSI

let saldo = flow.get("forecastSaldo");
let min = 9999999999;
let max = -999999999999;

for(let i=0; i<saldo.length;i++) {
    saldo[i].measurement = "e0gsi";
    if(saldo[i].fields.w > max) max = saldo[i].fields.w ;
    if(saldo[i].fields.w < min) min = saldo[i].fields.w ;
}

let delta = max - min;

for(let i=0; i<saldo.length;i++) {
    saldo[i].fields.gsi = 100-Math.round(((saldo[i].fields.w  - min) / delta)*100); 
}


flow.set("gsi",saldo);
global.set("e0gsi",saldo);
msg.payload = saldo;

return msg;

ebene0_gsi_prognose.png

Ebene 1 - Flexibilität und Speicher

In dieser Ebene werden alle Komponenten eingebunden, die für das Energiesystem eine Flexibilität darstellen. Dies können entweder verschiebbare Lasten oder ein vorhandener Stromspeicher sein.

Ebene 1 - Flexibilität und Speicher

Erzeugung und Verbrauch