PV Erzeugungs Prognose

Hallo zusammen,

ich würde gerne zukünftig prognostizierte PV Erträge für die Steuerung von Verbrauchern (insbesondere der Wärmepumpe) nutzen. Erst habe ich darüber nachgedacht, die DWD Mosmix Strahlungsprognosewerte direkt zu verwenden, aber dafür hätte ich noch einiges hin- und herrechnen müssen um auf eine verlässliche Prognose “kWh pro Stunde” zu kommen. Das spare ich mir, in dem ich den tollen Prognosedienst von solarprognose.de über die REST API auslese und fertige Daten konsumiere.

Wie kann ich nun die Prognosedaten von solarprognose.de sinnvoll in OpenEMS integrieren? Ich wäre auch bereit, dafür den Code zu schreiben und zu testen. Ich bräuchte aber einen Pointer, wo ich mit der Integration sinnvoll ansetzen kann.

Hier ist ein Beispiel-JSON für stündliche Prognosewerte für heute und morgen:

{
    "preferredNextApiRequestAt": {
        "secondOfHour": 1529,
        "epochTimeUtc": 1665311129
    },
    "status": 0,
    "iLastPredictionGenerationEpochTime": 1665310182,
    "weather_source_text": "Kurzfristig (3 Tage): Powered by <a href=\"https://www.weatherapi.com/\" title=\"Free Weather API\">WeatherAPI.com</a> und Langfristig (10 Tage): Powered by <a href=\"https://www.visualcrossing.com/weather-data\" target=\"_blank\">Visual Crossing Weather</a>",
    "datalinename": "Germany > Bad Iburg",
    "data": {
        "1665291600": [
            0,
            0
        ],
        "1665295200": [
            1.136,
            1.136
        ],
        "1665298800": [
            2.7,
            3.836
        ],
        "1665302400": [
            4.106,
            7.942
        ],
        "1665306000": [
            5.179,
            13.121
        ],
        "1665309600": [
            5.759,
            18.88
        ],
        "1665313200": [
            5.619,
            24.499
        ],
        "1665316800": [
            5.02,
            29.519
        ],
        "1665320400": [
            3.931,
            33.45
        ],
        "1665324000": [
            2.54,
            35.99
        ],
        "1665327600": [
            0.981,
            36.971
        ],
        "1665331200": [
            0,
            36.971
        ],
        "1665378000": [
            0,
            0
        ],
        "1665381600": [
            0.923,
            0.923
        ],
        "1665385200": [
            0.848,
            1.771
        ],
        "1665388800": [
            3.801,
            5.572
        ],
        "1665392400": [
            4.751,
            10.323
        ],
        "1665396000": [
            2.286,
            12.609
        ],
        "1665399600": [
            1.247,
            13.856
        ],
        "1665403200": [
            4.911,
            18.767
        ],
        "1665406800": [
            1.187,
            19.954
        ],
        "1665410400": [
            0.86,
            20.814
        ],
        "1665414000": [
            0.579,
            21.393
        ],
        "1665417600": [
            0,
            21.393
        ]
    }
}

Der erste Wert ist der relevante Wert “kWh pro Stunde”, der zweite der kumulierte Tageswert.
Hier ist die simple API dokumentiert: http://www.solarprognose.de/web/de-de/solarprediction/page/api

Viele Grüße,
Martin

Hallo Martin,

Verbrauchsoptimierung, speziell in Bezug auf Wärmepumpe, ist auch mein Thema. Christian hatte schon einen Predictor für Solcast entwickelt: https://github.com/OpenEMS/openems/pull/1422.
Dort findest Du sicher Hinweise zur Implementierung.
Aktuell nutze ich persönlich ebenfalls Solcast - allerdings in Verbindung mit fhem. Zum Beispiel wird die Solltemperatur erhöht wenn sich ein sonniger Tag ankündigt. Weiter werden Heizkörperventile geöffnet die normalerweile nicht genutzt werden. So lässt sich das Gebäude ebenfalls als “Pufferspeicher” einbinden.

Gruß,
klinki