Re: FR: Verbrauchersteuerung nach Grünstromindex und Bonus via Blockchain
Verfasst: Mo Jan 02, 2023 12:39 am
Ich hole mal das Thema aus der Versenkung, da es mir nicht nur um einen Grünstromindex geht, sondern um echte Einsparpotenziale in Verbindung mit Grünstrom und einem Speicher (DIY).
Ich beabsichtige mir DIY einen Speicher zu bauen, der von 15 kWh auf 45 kWh aufgestockt werden kann. Dazu kommt SG Ready Wärmepumpe (vorhanden) und steuerbare WaMa und Trockner (HomeConnect die schon im Haushalt sind. Ich kenne mein Lastprofil und möchte zukünftig auch ohne PV (kommt evtl ab 2025) von den günstigsten Preisen an der Strombörse profitieren.
Dazu möchte ich zunächst über awattar.com und deren API die Strombörsenpreise der letzten 12 Monate einlesen und ab da die täglichen Strompreise die immer ab 14:00 Uhr für den darauf folgenden Tag zur Verfügung stehen einlesen.
Auf dieser Basis anhand eines echten Lastprofils, das der TWS durch KNX Strommessungen kennt, könnte man sicher eine Simulation laufen lassen (reine Berechnung), was der letzte Tag/Monat/Jahr mit dynamischem Stromtarif gekostet hätte und was man mit festem Stromtarif derzeit zahlt (ohne Speicher).
Dann die Rechnung mit dynamischem Stromtarif und verschiedenen Speichergrössen und Threshholds (max. Entladung, etc) und Parametern (max Ladestrom/Ladestromkurve).
Ziel: Speicher wird immer zur günstigsten Zeit geladen und zu den teuren Zeiten entladen. Teilweise sind die Strompreise nachts sogar negativ und man bekommt Geld fürs einspeichern.
Die zusätzlichen Steuern und Abgaben liegen bei etwa 10ct/kWh und kommen noch dazu, ebenso wie gewisse Grundkosten pro Monat für einen dynamischen Stromanbieter.
Ich bin selbst kein Entwickler, aber wenn man einmalig eine vernünfige Simulationsumgebung entwickelt und seine Verbrauchsdaten kontinuierlich erfasst, sowie die Börsenstrompreise und Eckdaten dynamischer Stromtarifanbieter wie aWATTar hinterlegt, kann man fundierte Entscheidungen über Speichergrösse, Speicherkosten, Amortisation treffen. Selbst Ladezyklen kann man einbeziehen mit Degradation.
Wenn ein TWS so eine Rechenlogik / Applikation hätte wäre das ein perfekter Energiekostenmanager, selbst für Leute ohne PV die nur in eine Speicherlösung investieren.
SG Ready Signal kommt dann auch immer nach einer Logik, wenn Preis niedrig oder ein Preis-Schwellwert unterschritten wird.
Ich werde das für mich wohl eher erstmal in Excel durchrechnen müssen, sehe hier aber eine sehr sexy Möglichkeit für ein TWS Alleinstellungsmerkmal im Bereich Energiekostenoptimierung sowie CO2 Optimierung.
Aber klar, die Entwickler-Ressourcen sind begrenzt, aber wie wäre es mit einem Werkstudenten?
Das Thema geniesst auch gerade gut Aufmerksamkeit.
Ich beabsichtige mir DIY einen Speicher zu bauen, der von 15 kWh auf 45 kWh aufgestockt werden kann. Dazu kommt SG Ready Wärmepumpe (vorhanden) und steuerbare WaMa und Trockner (HomeConnect die schon im Haushalt sind. Ich kenne mein Lastprofil und möchte zukünftig auch ohne PV (kommt evtl ab 2025) von den günstigsten Preisen an der Strombörse profitieren.
Dazu möchte ich zunächst über awattar.com und deren API die Strombörsenpreise der letzten 12 Monate einlesen und ab da die täglichen Strompreise die immer ab 14:00 Uhr für den darauf folgenden Tag zur Verfügung stehen einlesen.
Auf dieser Basis anhand eines echten Lastprofils, das der TWS durch KNX Strommessungen kennt, könnte man sicher eine Simulation laufen lassen (reine Berechnung), was der letzte Tag/Monat/Jahr mit dynamischem Stromtarif gekostet hätte und was man mit festem Stromtarif derzeit zahlt (ohne Speicher).
Dann die Rechnung mit dynamischem Stromtarif und verschiedenen Speichergrössen und Threshholds (max. Entladung, etc) und Parametern (max Ladestrom/Ladestromkurve).
Ziel: Speicher wird immer zur günstigsten Zeit geladen und zu den teuren Zeiten entladen. Teilweise sind die Strompreise nachts sogar negativ und man bekommt Geld fürs einspeichern.
Die zusätzlichen Steuern und Abgaben liegen bei etwa 10ct/kWh und kommen noch dazu, ebenso wie gewisse Grundkosten pro Monat für einen dynamischen Stromanbieter.
Ich bin selbst kein Entwickler, aber wenn man einmalig eine vernünfige Simulationsumgebung entwickelt und seine Verbrauchsdaten kontinuierlich erfasst, sowie die Börsenstrompreise und Eckdaten dynamischer Stromtarifanbieter wie aWATTar hinterlegt, kann man fundierte Entscheidungen über Speichergrösse, Speicherkosten, Amortisation treffen. Selbst Ladezyklen kann man einbeziehen mit Degradation.
Wenn ein TWS so eine Rechenlogik / Applikation hätte wäre das ein perfekter Energiekostenmanager, selbst für Leute ohne PV die nur in eine Speicherlösung investieren.
SG Ready Signal kommt dann auch immer nach einer Logik, wenn Preis niedrig oder ein Preis-Schwellwert unterschritten wird.
Ich werde das für mich wohl eher erstmal in Excel durchrechnen müssen, sehe hier aber eine sehr sexy Möglichkeit für ein TWS Alleinstellungsmerkmal im Bereich Energiekostenoptimierung sowie CO2 Optimierung.
Aber klar, die Entwickler-Ressourcen sind begrenzt, aber wie wäre es mit einem Werkstudenten?
Das Thema geniesst auch gerade gut Aufmerksamkeit.