Innovative Nutzung von Solarwechselrichtern

Revolutioniere Deinen Energieverbrauch: Wie eine App und Solarwechselrichter die Zukunft gestalten

Die Rolle von Solarwechselrichtern in der nachhaltigen Energiegewinnung

Solarwechselrichter spielen eine Schlüsselrolle in der modernen Energiegewinnung. Sie wandeln den von Solarpanelen erzeugten Gleichstrom in Wechselstrom um, den wir in unseren Häusern nutzen können. Diese Geräte sind nicht nur für die Integration erneuerbarer Energien in unser Stromnetz unerlässlich, sondern machen die Solarenergie auch effizienter und zugänglicher für den Durchschnittsverbraucher. Durch die Nutzung von Solarwechselrichtern reduzieren wir nicht nur unseren ökologischen Fußabdruck, sondern profitieren auch von erheblichen Einsparungen bei den Energiekosten.

Energiegewohnheiten überwachen und steuern

Die neuesten Innovationen im Bereich der Smart-Technologie haben zu der Entwicklung von aufwendigen, teuren Webanwendungen geführt, die uns präzise Informationen darüber liefern, wie viel Strom wir produzieren und verbrauchen. Aber mehr auch nicht. Meine Idee war jetzt eine App, die Live-Daten von einem Solarwechselrichter präsentiert und dir deinen aktuellen Energieverbrauch, die Gesamtmenge an Strom, die deine Solarpanels seit ihrer Inbetriebnahme erzeugt haben, sowie die Menge an CO2-Emissionen, die du dadurch einsparen konntest zeigt. Dies bietet einen klaren Überblick über deinen persönlichen Beitrag zum Umweltschutz. Das ist aber nicht alles:

Praktische Lösungen für den Alltag

Die Vorteile dieser Technologie reichen weit über das Monitoring hinaus. Die Anwendung bietet nützliche Einblicke, ob du genug Energie produzierst, um deine Waschmaschine oder deinen Trockner zu betreiben, ohne zusätzliche Kosten für Netzstrom in Kauf nehmen zu müssen. Sollte deine eigene Energieproduktion nicht ausreichen, informiert dich die App über die zusätzlichen Kosten. Zudem bietet sie eine finanzielle Perspektive, indem sie berechnet, wie viel Geld du einsparen oder sogar verdienen kannst, abhängig davon, ob du mehr Strom produzierst, als du verbrauchst. Das ist noch am Anfang und kann noch beliebig ergänzt werden.

Benutzerfreundlichkeit und Design

Die einfache Handhabung dieser Webanwendungen machen sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jeden modernen Haushalt. Sie sind intuitiv gestaltet, sodass jeder, unabhängig von seinem technischen Verständnis, von den Vorteilen der Energieüberwachung profitieren kann.

Schlussfolgerung: Auf dem Weg zu einer nachhaltigeren Zukunft

Technologie hat das Potenzial, uns dabei zu unterstützen, bewusstere Entscheidungen über unseren Energieverbrauch zu treffen. Mit innovativen Tools wie Solarwechselrichtern und zugehörigen Apps können wir nicht nur unsere eigene Energiebilanz verbessern, sondern auch aktiv zum Umweltschutz beitragen. Indem wir solche Technologien nutzen, ebnen wir den Weg für eine nachhaltigere und umweltfreundlichere Zukunft. Hier könnt ihr mal reinschauen: Link zur Anwendung auf meiner Website

Nerd-Talk

Hardware

Die Basis ist ein ganz kleienr virtueller Webserver bei mir zu Hause. Eine ganz normale Ubuntuinstanz, Apache Webserver und meine Gesamtwebsite mit Backend Django, in die ich das implementiert habe.

CO2-Einsparungen berechnen

Zunächst definieren wir eine Funktion calculate_co2_savings, die die jährlichen CO2-Einsparungen basierend auf der produzierten Energiemenge und einem CO2-Faktor berechnet. Diese Funktion nimmt die jährliche Produktionsleistung in kWh und den CO2-Faktor in kg CO2 pro kWh entgegen und gibt die eingesparten Tonnen CO2 pro Jahr zurück.

from django.shortcuts import render  # Django-Modul zum Rendern von HTML-Vorlagen
import requests  # Modul zum Senden von HTTP-Anfragen
from datetime import datetime  # Modul zur Arbeit mit Datums- und Zeitangaben

def calculate_co2_savings(annual_production_kwh, co2_factor):
    """
    Berechnet die CO2-Einsparungen pro Jahr basierend auf der jährlichen Produktionsleistung und dem CO2-Faktor.

    Args:
        annual_production_kwh (float): Die jährliche Produktionsleistung in kWh.
        co2_factor (float): Der CO2-Faktor in kg CO2 pro kWh.

    Returns:
        float: Die CO2-Einsparungen pro Jahr in Tonnen.
    """
    co2_savings_per_year = (annual_production_kwh * co2_factor) / 1000  # Umrechnung von kg in Tonnen
    return co2_savings_per_year

Daten vom Wechselrichter abrufen

Die Funktion get_inverter_data ist der Schlüsselteil der Anwendung. Sie sendet eine Anfrage an eine API, um Echtzeit-Daten vom Solarwechselrichter zu erhalten. Nach dem Empfang der Daten berechnet die Funktion verschiedene wichtige Werte, wie den aktuellen Verbrauch, die aktuelle Produktion, und ob mehr Energie produziert als verbraucht wird. Zusätzlich berechnet sie die CO2-Einsparungen und die finanziellen Auswirkungen der Energiebilanz.

def get_inverter_data(request):
    token_id = "xxx"  # Token-ID für die API-Autorisierung
    sn = "xxx"  # Seriennummer des Wechselrichters
    api_url = f"https://qhome-ess-g3.q-cells.eu/proxyApp/proxy/api/getRealtimeInfo.do?tokenId={token_id}&sn={sn}"  # API-Endpunkt für Echtzeitinformationen
    headers = {"Authentication": token_id}  # Header für die Autorisierung

    response = requests.get(api_url, headers=headers)  # Anfrage an die API senden

    if response.status_code == 200:  # Überprüfen, ob die Anfrage erfolgreich war
        data_json = response.json()['result']  # JSON-Daten der Antwort abrufen
        current_consumption = data_json.get('acpower', 0)  # Aktueller Verbrauch
        current_feed = data_json.get('feedinpower', 0)  # Aktuelle Einspeisung
        current_production = data_json.get('powerdc1', 0)  # Aktuelle Produktion
        yield_today = data_json.get('yieldtoday', 0)  # Tagesertrag
        yield_total = data_json.get('yieldtotal', 0)  # Gesamtertrag
        more_production_than_consumption = current_production > current_consumption  # Prüfung, ob mehr produziert als verbraucht wird
        
        # Beispielwert für den CO2-Faktor
        co2_factor_kg_per_kwh = 0.584  # CO2-Faktor in kg CO2 pro kWh

        # Installationsdatum des Wechselrichters
        installation_date = datetime(2022, 12, 12)

        # Aktuelles Datum und Zeit
        current_date = datetime.now()

        # Anzahl der Tage seit der Installation berechnen
        days_since_installation = (current_date - installation_date).days

        # CO2-Einsparungen pro Tag basierend auf Gesamtertrag berechnen
        yield_total_kwh = data_json.get('yieldtotal', 0) / 1000  # Umrechnung von MWh in kWh
        co2_savings_per_day = yield_total_kwh * co2_factor_kg_per_kwh

        # Gesamte CO2-Einsparungen seit der Installation berechnen
        total_co2_savings = co2_savings_per_day * days_since_installation
        
        # Energiekosten oder Einkommen berechnen
        earning_rate = 0.11  # Verdienst pro kWh in Euro
        cost_rate = 0.37  # Kosten pro kWh in Euro

        net_production = current_production - current_consumption  # Nettoproduktion
        if net_production > 0:  # Überprüfen, ob Einkommen erzielt wird
            hourly_earnings_or_costs = (net_production / 1000) * earning_rate
            earnings_or_costs = f'Einnahmen: {hourly_earnings_or_costs:.2f} Euro pro Stunde'
        else:  # Falls Kosten anfallen
            hourly_earnings_or_costs = (abs(net_production) / 1000) * cost_rate
            earnings_or_costs = f'Aktuelle Kosten: {hourly_earnings_or_costs:.2f} Euro pro Stunde'

        # Daten für die Rückgabe vorbereiten
        data_to_return = {
            "current_consumption": (current_consumption - current_feed),
            "current_feed_in": current_feed,
            "current_production": current_production,
            "yield_today": yield_today,
            "yield_total": yield_total,
            "more_production_than_consumption": more_production_than_consumption,
            "co2_savings_per_day": co2_savings_per_day,  # CO2-Einsparungen pro Tag
            "total_co2_savings": total_co2_savings,  # Gesamte CO2-Einsparungen seit der Installation
            "upload_time": data_json.get('uploadTime', "Keine Daten"),
            "earnings_or_costs": earnings_or_costs,
        }

        # Kontext für die HTML-Vorlage vorbereiten und diese rendern
        context = {
            'data': data_to_return,
        }
        return render(request, 'wechselrichter/wechselrichter.html', context)  # HTML-Vorlage mit den Daten rendern
    else:
        error_message = "Daten konnten nicht abgerufen werden"  # Fehlermeldung, wenn die API-Abruf fehlschlägt
        return render(request, 'wechselrichter/error_template.html', {'error_message': error_message})  # Fehlerseite rendern

Frontend-Aufarbeitung mit HTML und CSS

Das Frontend, welches die Daten in einer benutzerfreundlichen Oberfläche darstellt, wird mit HTML und CSS gestaltet. Django’s Template-System ermöglicht es, dynamische Daten aus dem Backend in das HTML-Dokument einzufügen. Hier ist ein Beispiel, wie die Daten in einer Django-Template-Datei verwendet werden könnten:

<!-- wechselrichter/wechselrichter.html -->
<html>
<head>
    <title>Wechselrichter Daten</title>
</head>
<body>
    <h1>Energieproduktion und -verbrauch</h1>
    <div>
        <p>Aktueller Verbrauch: {{ data.current_consumption }} kWh</p>
        <p>Aktuelle Produktion: {{ data.current_production }} kWh</p>
        <p>CO2 Einsparungen heute: {{ data.co2_savings_per_day }} kg</p>
        <p>Gesamte CO2 Einsparungen: {{ data.total_co2_savings }} Tonnen</p>
        <p>{{ data.earnings_or_costs }}</p>
    </div>
</body>
</html>

Die Kombination von Python und Django für das Backend sowie einfaches HTML und CSS für das Frontend macht die Entwicklung solcher Anwendungen effizient und zugänglich. Durch die Verwendung von Django’s leistungsstarkem ORM und Template-System können komplexe Datenverarbeitungs- und Darstellungsaufgaben vereinfacht und benutzerfreundliche Webanwendungen erstellt werden.