Die digitalen Stromzähler (offizielle Bezeichnung: Moderne Messeinrichtung) sind inzwischen weit verbreitet. Viele können in zwei Richtungen zählen, was bei der Benutzung eines Balkonkraftwerks von großer Bedeutung sein kann. Ich habe vor einiger Zeit beschrieben, wie ich mit dem Impulsausgang auf der Vorderseite des Stromzählers den aktuellen Verbrauch ablese. Diese Methode klappt sehr gut, ist sehr einfach und braucht keine weitere Freischaltung des Netzbetreibers. Man kann einfach loslegen. Leider bringt der Impulszähler zwei Nachteile mit sich.

• Über den Impulsausgang sieht man ausschließlich den aktuellen Stromverbrauch, nichts Weiteres. Man erfährt nicht den aktuellen Zählerstand oder die Flussrichtung. Außerdem gibt es keine Kontrolle, ob alle Impulse richtig gezählt werden. Summiert man die Leistung auf, erhält man zwar einen Jahresverbrauch, kann sich aber nicht sicher sein, ob er stimmt.
• An sonnigen Tagen kommt es vor, dass man mit seinem Balkonkraftwerk mehr Strom erzeugt, als man im Haushalt verbraucht. In diesem Fall wird Strom ins Netz eingespeist. Der Impulszähler kann aber nicht unterscheiden, ob der Strom vom Netz kommt, oder ob er ins Netz geht. Folglich steigt scheinbar der Stromverbrauch im Haus, obwohl in Wirklichkeit ein Stromüberschuss erzeugt wird.

In diesem Artikel möchte ich eine alternative Auslesevariante vorstellen, die robuster und zuverlässiger arbeitet. Aussetzer in der Datenerfassung lassen sich durch späteres Zählerablesen wieder kompensieren, die Bilanz passt immer. Es können nicht nur der aktuelle Verbrauch, sondern auch die Zählerstände „in beide Richtungen“ erfasst werden. Das geschieht über das Auslesen von mehreren OBIS-Kennzahlen über die SML-Schnittstelle.

Die SML Schnittstelle des digitalen Stromzählers

Die digitalen Stromzähler haben eine zweite, wertvolle Schnittstelle: Die SML-Schnittstelle (Smart Meter Language). Über sie kommuniziert der Stromzähler mit einem genormten Protokoll (IEC 62056-6-1) mit uns Anwendern. In ihr werden die Zählerstände, der Momentanverbrauch und gelegentlich noch weitere Informationen bereitgestellt. Die Informationen sind als OBIS-Kennzahlen verfügbar und können leicht zugeordnet werden. Für mich sind die beiden OBIS-Kennzahlen 1.8.0 (Zählerstand, bezogen aus dem Netz) sowie 2.8.0 (Zählerstand, eingespeiste Energie ins Netz) relevant. Der OBIS-Kennwert 16.7.0 gibt mir die momentan bezogene Leistung aus.

Stromzähler vorbereiten: SML Schnittstelle freischalten

Standardmäßig ist diese optische Schnittstelle deaktiviert und mit einer PIN geschützt. Diese PIN erhält man meist kostenlos von seinem Netzbetreiber. Der Netzbetreiber (nicht verwechseln mit dem Stromanbieter!) ist auf dem Stromzähler und der Stromrechnung genannt. In meinem Fall sind es die Stadtwerke. Eine freundliche E-Mail mit der Bitte um Bekanntgabe der PIN unter Nennung meiner Zählernummer hat bereits gereicht.

Diese PIN muss nun mit einer Taschenlampe in die optische Schnittstelle eingeblinkt werden. Schaut euch das kurze Video von Extra 3 dazu an, darin wird der ganze Frust damit gut zusammengefasst.

Bei erfolgreicher Eingabe der PIN muss die Funktion „Inf off“ auf „Inf on“ gestellt werden. Das gelingt, indem man sich durch das Menü des Stromzählers „blinkt“ und beim entsprechenden Eintrag mind. 4 Sekunden mit der Taschenlampe leuchtet. Diese Funktion schaltet die erweiterte Funktion des Stromzählers frei. Man erkennt das später daran, dass nicht nur der Zählerstand im Display angezeigt wird, sondern auch der Momentanverbrauch.

Ist die PIN eingegeben und die erweiterte Informationsvergabe freigeschaltet, kann es endlich losgehen!

DIY Komponenten und Controller ESP8266 vorbereiten

Ich verwende für die optische Schnittstelle einen ESP8266 und das Bauteil TCRT5000. Beides erhält man für weniger als 5 Euro bei Ebay oder anderen Händlern. Der TCRT5000 ist ein optischer LED-Sensor für Infrarot, die sowohl eine LED als auch eine IR-Diode verwendet.

Die LED stört uns in diesem Fall, man muss sie vorher entfernen. Entweder zwickt man sie einfach ab, oder man lötet den Vorwiderstand von ihr weg. Ich habe mich für zweiteres entschieden. Der TCRT hat mehrere Vorteile gegenüber anderen Varianten. Manche Leute löten direkt eine IR-Diode an den ESP. Kann man natürlich machen, ich möchte nur auf die Vorteile meiner Variante hinweisen:

• die elektrischen Bauteile sind aufgeräumt auf einer Leiterplatte, keine Bauteile fliegen einzeln herum. Außerdem gibt er genügend „Angriffsfläche“, um ihn – zumindest übergangsweise – per Klebeband zu fixieren.
• die Schaltung enthält zwei kleine Status-LEDs: eine zeigt die Spannungsversorgung an, die zweite zeigt das Signal an der IR-Diode an. Vor allem die zweite Status-LED ist sehr, sehr hilfreich, wenn man die Bauteile installiert. Man erhält sofort eine Rückmeldung, ob die Diode ein Signal sieht oder nicht. Das ist besonders beim Ausrichten der Diode hilfreich, oder beim dritten Vorteil:
• über das eingebaute Potentiometer kann man die Empfindlichkeit der Diode einstellen. Das ist manchmal notwendig, wenn das Signal der Stromzähler-LED zu stark oder zu schwach ist. Dann dreht man am Poti so lange, bis man über die Status-LED ein sinnvolles Signal sieht. Weiter unten im Artikel zeige ich nochmal genauer, was ich damit meine.

Jetzt verkabelt man die Baugruppe mit dem ESP8266. Ich habe die Variante Wemos D1 mini. Dieses hat bereits die UART-Schnittstelle vorbereitet, die wir verwenden wollen. Dadurch ergibt sich folgendes Verkabelungsschema. Ob ihr das nun verlötet oder mit Jumper-Kabeln verdrahtet, bleibt euch überlassen.

ESPHome konfigurieren und aufspielen

Die Installation von ESPHome im Windows Service for Linux habe ich bereits in einem anderen Artikel beschrieben. Wir erzeugen uns eine Textdatei mit dem Dateinamen stromzaehler-sml.yaml und füllen sie mit folgendem Inhalt.

touch stromzaehler-sml.yaml 
nano stromzaehler-sml.yaml

esphome:
  name: stromzaehlersml

esp8266:
  board: d1_mini

# Enable logging
logger:
  level: VERY_VERBOSE # kann spaeter auf DEBUG verringert werden
  logs:
    sml: DEBUG
    text_sensor: DEBUG
# Enable Home Assistant API
api:
  password: "<password>"

ota:
  password: "<password>"

wifi:
  ssid: !secret wifi_ssid
  password: !secret wifi_password
  manual_ip:
    static_ip: <statische IP eintragen>
    gateway: <gateway>
    subnet: <subnet>
  # Enable fallback hotspot (captive portal) in case wifi connection fails
  ap:
    ssid: "Stromzaehler Sml"
    password: "<password>"

captive_portal:

uart:
  id: uart_bus
  tx_pin: GPIO1
  rx_pin: GPIO3 # dieser GPIO ist wichtig, hier ist das Signalkabel angeschlossen
  baud_rate: 9600
  data_bits: 8
  parity: NONE
  stop_bits: 1

sml:
  id: mysml
  uart_id: uart_bus

sensor:
  - platform: sml
    name: "Total energy SML 180"
    sml_id: mysml
    server_id: "0123456789abcdef"
    obis_code: "1-0:1.8.0"
    unit_of_measurement: kWh
    accuracy_decimals: 3
    device_class: energy
    state_class: total_increasing
    filters:
      - multiply: 0.0001
  - platform: sml
    name: "Total energy SML 280"
    sml_id: mysml
    server_id: "0123456789abcdef"
    obis_code: "1-0:2.8.0"
    unit_of_measurement: kWh
    accuracy_decimals: 3
    device_class: energy
    state_class: total_increasing
    filters:
      - multiply: 0.0001
  - platform: sml
    name: "Stromverbrauch SML 1670"
    sml_id: mysml
    server_id: "0123456789abcdef"
    obis_code: "1-0:16.7.0"
    unit_of_measurement: W
    accuracy_decimals: 0
    device_class: energy
    filters:
      - multiply: 1.0
text_sensor:
  - platform: sml
    name: "Total energy text"
    sml_id: mysml
    server_id: "0123456789abcdef"
    obis_code: "1-0:1.8.0"

Es müssen folgende Zeilen angepasst werden:

• Wifi Zugangsdaten
• Feste IP-Adresse (kann auch erst im zweiten Schritt erfolgen)
• die server_id passen wir an, sobald wir sie kennen. Sie ist ggf. auf den Stromzähler aufgedruckt. Weiter unten im Artikel finden wir sie aber auch über die SML-Schnittstelle heraus.

Zur Erklärung: Die Kommunikation zwischen unserer IR-Diode und dem ESP erfolgt über ein Protokoll namens UART. Diese Schnittstelle wird in den Zeilen nach uart: konfiguriert. Der GPIO-Pin 3 ist dabei derjenige, der auf dem Wemos D1 Mini mit RX gekennzeichnet ist. Falls ihr einen anderen verwendet, müsst ihr diese Zeile anpassen. Die SML Schnittstelle wird ab Zeile sml: konfiguriert. Die meisten Einstellungen könnt ihr so lassen, wie es oben beschrieben ist. Die wichtigen Zeilen sind die mit server_id. Dort wird die Server-Adresse eingestellt. Vermutlich kennt ihr sie nicht von Anfang an, lasst also erstmal die Voreinstellung. Wir ändern sie später, sobald wir sie erfahren haben.

Speichert die Datei nun und kompiliert sie über den Befehl

esphome run stromzaehler-sml.yaml

Nach ein paar Augenblicken ist der Vorgang abgeschlossen und irgendwo wird eine Datei namens firmware.bin abgelegt. Der Pfad ist in der Textausgabe angegeben, bei mir war es

.esphome/build/stromzaehlersml/.pioenvs/stromzaehlersml/firmware.bin

Nun flashen wir die Datei auf den ESP8266. Dazu benutzen wir den Google Chrome (oder einen anderen kompatiblen Browser) und gehen auf die Webseite https://web.esphome.io Schließt den ESP mit einem USB-Kabel an den PC an. Auf der Webseite sollte ein Popup erscheinen.

Sollte dieser Schritt nicht funktionieren, liegt das sehr wahrscheinlich am USB-Kabel. Tauscht das Kabel gegen ein anderes, nicht alle Kabel sind dafür geeignet! Folgt den Anweisungen auf der Webseite, um die Datei firmware.bin auf den ESP zu flashen.

Kontrolliert nach dem Flashen, ob ihr den ESP in eurem WLAN findet. Falls ja, großartig! Wir binden ihn gleich in Home Assistant ein. Gehe in Home Assistant auf Einstellungen → Geräte und Dienste → Integration hinzufügen → ESPHome

Baut jetzt den ESP in der Nähe eures Stromzählers auf. Versorgt ihn mit Spannung (z.B. über ein Handy-Netzteil) und richtet die IR-Diode richtig aus. Jetzt hilft euch die Status-LED vom TCRT5000. Sollte sie regelmäßig blinken, habt ihr schon viel geschafft. Ich habe mit einem kleinen Schraubendreher das Poti noch so verstellt, bis ein wirklich sauberes Signal angekommen ist.

Auslesen der Daten und Einbindung in Home Assistant

Ruft die Logs des Controllers auf. Über Home Assistant gibt es die entsprechende Schnittstelle, über WSL geht das mit dem Befehl

esphome logs stromzaehler-sml.yaml

Wenn alles bis hierher geklappt hat, müsste die Ausgabe sich stetig erweitern. Darin müssten auch Einträge nach dem folgenden Format auftauchen:

Hier findet ihr auch die Server-ID, die wir anfangs noch nicht kannten. Sie steht in runden Klammern und ist im Screenshot rot eingerahmt. Kopiert sie euch und fügt sie in der YAML-Datei in Zeilen, wo die server_id eingetragen werden muss (insgesamt vier mal).

Zur Kontrolle der Validität der Daten, könnt ihr den HEX-Wert mal umrechnen und checken, ob der Stromzählerwert korrekt übertragen wird. Im Beispiel oben:

0x056f8b25 entspricht 91196197. Multipliziert mit 0,0001 ergibt 9119,6 kWh

Ändert nun die YAML-Datei auf die für euch wichtigen Werte (Server-ID und ggf. andere OBIS-Codes) und flasht sie kabellos („Over the air“) auf den ESP

esphome run stromzaehler-sml.yaml

Seht im Home Assistant, ob die Werte dort ankommen. In aller Regel kommen die Werte dort an und können weiter verarbeitet werden. Ich habe mir noch einen Helfer gebaut, der den aktuellen Verbrauch in Kilowatt umrechnet. Das lässt sich mit anderen Energiequellen schöner in Diagrammen darstellen.

Fertig, ihr habt es geschafft! Kommentiert gerne, ob ihr diese Werte für andere Zwecke weiterverwendet. Realisiert ihr damit eine Nulleinspeisung oder beobachtet den Strompreis in Echtzeit?

Weiterführende Quellen: https://esphome.io/components/sml.html

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Das MQTT-Passwort lässt sich auf der Konsole des Home Assistant Systems in der Datei /mnt/data/supervisor/homeassistant/.storage/core.config_entries finden. Der entsprechende Eintrag sieht bei mir wie folgt aus:

{
        "created_at": "1970-01-01T00:00:00+00:00",
        "data": {
          "birth_message": {
            "payload": "online",
            "qos": 0,
            "retain": false,
            "topic": "homeassistant/status"
          },
          "broker": "localhost",
          "discovery": true,
          "discovery_prefix": "homeassistant",
          "password": "hierstehtmeinmegalangesundkomplexespasswort",
          "port": 1883,
          "username": "homeassistant",
          "will_message": {
            "payload": "offline",
            "qos": 0,
            "retain": false,
            "topic": "homeassistant/status"
          }
},

Jetzt steht das Passwort in meinem Passwort-Manager KeePassXC und ich werde auf diesen Beitrag hoffentlich nicht so schnell zurückgreifen müssen.

Weitere Links zum Thema

• No longer able to retrieve password in HA #3603 – https://github.com/home-assistant/addons/issues/3603
• Home Assistant – https://www.home-assistant.io/
• Tasmota – https://tasmota.github.io/docs/
• Home Assistant Tasmota Integration – https://www.home-assistant.io/integrations/tasmota/
• Tasmota Home Assitant Integration – https://tasmota.github.io/docs/Home-Assistant/

Im Beitrag „SMLIGHT SLZB-07: OpenThread RCP Firmware flashen“ habe ich euch gezeigt, wie ihr die Openthread RCP Firmware auf den SMLIGHT SLZB-07 flasht. In diesem Beitrag zeige ich euch nun, wie ihr mit dem...

Ich habe mir kürzlich einen SMLIGHT SLZB-07 und einen SMLIGHT SLZB-07p7 gekauft. Ersteren um mit Thread irgendwann rumspielen zu können und letzteren als Ersatz für meinen Sonoff ZB Dongle-P. Wenn ihr auf’s Veröffentlichungsdatum dieses...

Die letzten Wochen habe ich mich ziemlich intensiv mit Home Assistant auseinandergesetzt. Dabei handelt es sich um eine Open-Source-Software zur Smart-Home-Steuerung. Home Assistant (HA) ist eine spezielle Linux-Distribution, die häufig auf einem Raspberry Pi ausgeführt wird. Dieser Artikel zeigt die nicht ganz unkomplizierte Integration meines Fronius Wechselrichters in das Home-Assistant-Setup. (Die Basisinstallation von HA setze ich voraus.)

Die Abbildung ist wie folgt zu interpretieren: Heute bis 19:00 wurden im Haushalt 8,2 kWh elektrische Energie verbraucht, aber 13,6 kWh el. Energie produziert (siehe die Kreise rechts). 3,7 kWh wurden in das Netz eingespeist, 0,4 kWh von dort bezogen.

Das Diagramm »Energieverbrauch« (also das Balkendiagramm oben): In den Morgen- und Abendstunden hat der Haushalt Strom aus der Batterie bezogen (grün); am Vormittag wurde der Speicher wieder komplett aufgeladen (rot). Am Nachmittag wurde Strom in das Netz eingespeist (violett). PV-Strom, der direkt verbraucht wird, ist gelb gekennzeichnet.

Fronius-Integration

Bevor Sie mit der Integration des Fronius-Wechselrichters in das HA-Setup beginnen, sollten Sie sicherstellen, dass der Wechselrichter, eine fixe IP-Adresse im lokalen Netzwerk hat. Die erforderliche Einstellung nehmen Sie in der Weboberfläche Ihres WLAN-Routers vor.

Außerdem müssen Sie beim Wechselrichter die sogenannte Solar API aktivieren. Über diese REST-API können diverse Daten des Wechselrichters gelesen werden. Zur Aktivierung müssen Sie sich im lokalen Netzwerk in der Weboberfläche des Wechselrichters anmelden. Die relevante Option finden Sie unter Kommunikation / Solar API. Der Dialog warnt vor der Aktivierung, weil die Schnittstelle nicht durch ein Passwort abgesichert ist. Allzugroß sollte die Gefahr nicht sein, weil der Zugang ohnedies nur im lokalen Netzwerk möglich ist und weil die Schnittstelle ausschließlich Lesezugriffe vorsieht. Sie können den Wechselrichter über die Solar API also nicht steuern.

Als nächstes öffnen Sie in der HA-Weboberfläche die Seite Einstellungen / Geräte & Dienste und suchen dort nach der Integration Fronius (siehe auch hier). Im ersten Setup-Dialog müssen Sie lediglich die IP-Adresse des Wechselrichters angeben. Im zweiten Dialog werden alle erkannten Komponenten aufgelistet und Sie können diese einem Bereich zuordnen.

Bei meinen Tests standen anschließend über 60 neue Entitäten (Sensoren) für alle erdenklichen Betriebswerte des Wechselrichters, des damit verbundenen Smartmeters sowie des Stromspeichers zur Auswahl. Viele davon werden automatisch im Default-Dashboard angezeigt und machen dieses vollkommen unübersichtlich.

Energieansicht

Der Zweck der Fronius-Integration ist weniger die Anzeige diverser einzelner Betriebswerte. Vielmehr sollen die Energieflüssen in einer eigenen Energieansicht dargestellt werden. Diese Ansicht wertet die Wechselrichterdaten aus und fasst zusammen, welche Energiemengen im Verlauf eines Tags, einer Woche oder eines Monats wohin fließen. Die Ansicht differenziert zwischen dem Energiebezug aus dem Netz bzw. aus den PV-Modulen und berücksichtigt bei richtiger Konfiguration auch den Stromfluss in den bzw. aus dem integrierten Stromspeicher. Sofern Sie eine Gasheizung mit Mengenmessung verfügen, können Sie auch diese in die Energieansicht integrieren.

Die Konfiguration der Energieansicht hat sich aber als ausgesprochen schwierig erwiesen. Auf Anhieb gelang nur das Setup des Moduls Stromnetz. Damit zeigt die Energieansicht nur an, wie viel Strom Sie aus dem Netz beziehen bzw. welche Mengen Sie dort einspeisen. Die Fronius-Integration stellt die dafür Daten in Form zweier Sensoren direkt zur Verfügung:

• Aus dem Netz bezogene Energie: sensor.smart_meter_ts_65a_3_bezogene_wirkenergie

• In das Netz eingespeiste Energie: sensor.smart_meter_ts_65a_3_eingespeiste_wirkenergie

Je nachdem, welchen Wechselrichter und welche dazu passende Integration Sie verwenden, werden die Sensoren bei Ihnen andere Namen haben. In den Auswahllisten zur Stromnetz-Konfiguration können Sie nur Sensoren
auswählen, die Energie ausdrücken. Zulässige Einheiten für derartige Sensoren sind unter anderem Wh (Wattstunden), kWh oder MWh.

Code zur Bildung von drei Riemann-Integralen

Eine ebenso einfache Konfiguration der Module Sonnenkollektoren und Batteriespeicher zu Hause scheitert daran, dass die Fronius-Integration zwar aktuelle Leistungswerte für die Produktion durch die PV-Module und den Stromfluss in den bzw. aus dem Wechselrichter zur Verfügung stellt (Einheit jeweils Watt), dass es aber keine kumulierten Werte gibt, welche Energiemengen seit dem Einschalten der Anlage geflossen sind (Einheit Wattstunden oder Kilowattstunden). Im Internet gibt es eine Anleitung, wie dieses Problem behoben werden kann:

https://community.home-assistant.io/t/376329
https://www.home-assistant.io/integrations/integration

Die Grundidee besteht darin, dass Sie eigenen Code in eine YAML-Konfigurationsdatei von Home Assistant einbauen. Gemäß dieser Anweisungen werden mit einem sogenannten Riemann-Integral die Leistungsdaten in Energiemengen umrechnet. Dabei wird regelmäßig die gerade aktuelle Leistung mit der zuletzt vergangenen Zeitspanne multipliziert. Diese Produkte (Energiemengen) werden summiert (method: left). Das Ergebnis sind drei neue Sensoren (Entitäten), deren Name sich aus den title-Attributen im zweiten Teil des Listings ergeben:

• Batterieladung: sensor.total_battery_energy_charged
• Batterieentladung: sensor.total_battery_energy_discharged
• PV-Produktion: sensor.total_photovoltaics_energy

Die Umsetzung der Anleitung hat sich insofern schwierig erwiesen, als die in der ersten Hälfte des Listungs verwendeten Sensoren aus der Fronius-Integration bei meiner Anlage ganz andere Namen hatten als in der Anleitung. Unter den ca. 60 Sensoren war es nicht ganz leicht, die richtigen Namen herauszufinden. Wichtig ist auch die Einstellung device_class: power! Die in einigen Internet-Anleitungen enthaltene Zeile device_class: energy ist falsch.

Der template-Teil des Listings ist notwendig, weil der Sensor solarnet_leistung_von_der_batterie je nach Vorzeichen die Lade- bzw. Entladeleistung enthält und daher getrennt summiert werden muss. Außerdem kommt es vor, dass die Fronius-Integration einzelne Werte gar nicht übermittelt, wenn sie gerade 0 sind (daher die Angabe eines Default-Werts).

Der zweite Teil des Listungs führt die Summenberechnung durch (method: left) und skaliert die Ergebnisse um den Faktor 1000. Aus 1000 Wh wird mit unit_prefix: k also 1 kWh.

Bevor Sie den Code in configuration.yaml einbauen können, müssen Sie einen Editor als Add-on installieren (Einstellungen / Add-ons, Add-on-Store öffnen, dort den File editor auswählen).

# in die Datei /homeassistant/configuration.yaml einbauen
...
template:
  - sensor:
      - name: "Battery Power Charging"
        unit_of_measurement: W
        device_class: power
        state: "{{ max(0, 0 -  states('sensor.solarnet_leistung_von_der_batterie') | float(default=0)) }}"
      - name: "Battery Power Discharging"
        unit_of_measurement: W
        device_class: power
        state: "{{ max(0, states('sensor.solarnet_leistung_von_der_batterie') | float(default=0)) }}"
      - name: "Power Photovoltaics"
        unit_of_measurement: W
        device_class: power
        state: "{{ states('sensor.solarnet_pv_leistung') | float(default=0) }}"

sensor:
    - platform: integration
      source: sensor.battery_power_charging
      name: "Total Battery Energy Charged"
      unique_id: 'myuuid_1234'
      unit_prefix: k
      method: left
    - platform: integration
      source: sensor.battery_power_discharging
      name: "Total Battery Energy Discharged"
      unique_id: 'myuuid_1235'
      unit_prefix: k
      method: left
    - platform: integration
      source: sensor.power_photovoltaics
      name: "Total Photovoltaics Energy"
      unique_id: 'myuuid_1236'
      unit_prefix: k
      method: left

Damit die neuen Einstellungen wirksam werden, starten Sie den Home Assistant im Dialogblatt Einstellungen / System neu. Anschließend sollte es möglich sein, auch die Module Sonnenkollektoren und Batteriespeicher zu Hause richtig zu konfigurieren. (Bei meinen Experimenten hat es einen ganzen Tag gedauert hat, bis endlich alles zufriedenstellend funktionierte. Zwischenzeitlich habe ich zur Fehlersuche Einstellungen / System / Protokolle genutzt und musste unter Entwicklerwerkzeuge / Statistik zuvor aufgezeichnete Daten von falsch konfigurierten Sensoren wieder löschen.) Der Lohn dieser Art zeigt sich im Bild aus der Artikeleinleitung.

Quellen/Links

• https://www.home-assistant.io
• https://www.fronius.com/de-at/austria/solarenergie/installateure-partner/technische-daten/alle-produkte/anlagen-monitoring/offene-schnittstellen/fronius-solar-api-json-
• https://kofler.info/bedienung-fronius-symo-gen24
• https://www.home-assistant.io/integrations/fronius
• https://community.home-assistant.io/t/376329
• https://www.home-assistant.io/integrations/integration

Ein MQTT-Broker ist die Schnittstelle zwischen vielen IoT-Sensoren und Geräten, die Sensordaten auswerten oder Aktoren steuern. Das MQTT-Protokoll ist offen und sehr weit verbreitet. Es findet in der Industrie Anwendungen, ist aber auch in Smart Homes ist MQTT weit verbreitet.
MQTT ist ein sehr schlankes und schnelles Protokoll. Es wird in Anwendungen mit niedriger Bandbreite gerne angewendet.

MQTT funktioniert, grob gesagt, folgendermaßen: IoT-Geräte können Nachrichten versenden, die von anderen IoT-Geräten empfangen werden. Die Vermittlungsstelle ist ein sogenannter MQTT-Broker. Dieser empfängt die Nachrichten von den Clients. Gleichzeitig können diese Nachrichten von anderen Clients abonniert werden. Die Nachrichten werden in sog. Topics eingestuft, die hierarchisch angeordnet sind, z.B. Wohnzimmer/Klima/Luftfeuchtigkeit.

Home Assistant, oder ein anderer Client, kann diesen Topic abonnieren und den Nachrichteninhalt („Payload„) auswerten (z.B. 65%).

Home Assistant OS vs. Home Assistant Container

In Home Assistant OS und Supervisor gibt es ein Addon, das einen MQTT-Broker installiert. Das ist sehr einfach, komfortabel und funktioniert wohl recht zurverlässig. In den Installationsarten Home Assistant Container und Core gibt es diese Möglichkeit nicht. Hier muss man manuell einen MQTT-Broker aufsetzen.

In diesem Artikel beschäftige ich mich damit, wie man den MQTT-Brocker Mosquitto über Docker installiert. Anschließend zeige ich, wie man die Konfigurationsdatei gestaltet und eine Verbindung zu Home Assistant herstellt. Das Ergebnis ist dann ungefähr so, als hätte man das Addon installiert. Los gehts!

Schritt für Schritt: MQTT-Broker Mosquitto mit Docker installieren

Als MQTT-Broker verwende ich die weit verbreitete Software Mosquitto von Eclipse. Dieser wird auch von Home Assistant bevorzugt und ist derjenige Broker, den das Addon installieren würde.
Für diese Anleitung wird vorausgesetzt, dass Docker bereits installiert ist und eine SSH-Verbindung zum Server hergestellt werden kann.

Schritt 1: Zunächst erstellen wir ein paar Ordner, die wir später benötigen. Mosquitto wird später so konfiguriert, dass in diese Ordner alle wichtigen Dateien abgelegt werden. Dadurch kann man auf dem Filesystem des Servers Mosquitto konfigurieren und beobachten.

$ mkdir mosquitto
$ mkdir mosquitto/config 
$ mkdir mosquitto/data 
$ mkdir mosquitto/log

Schritt 2: Nun wird die Konfigurationsdatei für Mosquitto erstellt. Über diese Datei kann man das Verhalten von Mosquitto steuern.

$ nano config/mosquitto.conf

persistence true
persistence_location /mosquitto/data/
log_dest file /mosquitto/log/mosquitto.log
log_dest stdout
password_file /mosquitto/config/mosquitto.passwd
allow_anonymous false
listener 1883

Schritt 3: Mit dem folgenden Befehl lädt man sich das aktuelle Image von Eclipse Mosquitto auf den Server.

$ docker pull eclipse-mosquitto

Schritt 4: Mit dem folgenden Befehl wird der Docker-Container gestartet. Das ist der Schlüsselmoment, jetzt muss alles klappen.

$ docker run -it -p 1883:1883 -p 9001:9001 --name mosquitto -v /home/pi/mosquitto/config:/mosquitto/config -v /home/pi/mosquitto/data:/mosquitto/data -v /home/pi/mosquitto/log:/mosquitto/log eclipse-mosquitt

Die Flags bedeuten hierbei folgendes:

• -p 1883:1883 Der genannte Port ist die Standardeinstellung für MQTT. Alles was auf diesen Port am Server ankommt, wird in den Mosquitto-Container geleitet.
• -p 9001:9001 Über diesen Port laufen die Websocket-Anwendungen. Falls das nicht benötigt wird, kann man das weg lassen
• name mosquitto Über diesen kurzen Namen können wir den Docker-Container steuern
• -v <filesystem-Pfad>:<Container-Pfad> Die in Schritt 1 erstellten Ordner werden in den Container eingebunden

Wer lieber Docker Compose verwendet, trägt diesen Eintrag in seine *.yaml ein:

services:
    eclipse-mosquitto:
        stdin_open: true
        tty: true
        ports:
            - 1883:1883
            - 9001:9001
        restart: unless-stopped
        container_name: mosquitto
        volumes:
            - /home/pi/mosquitto/config:/mosquitto/config
            - /home/pi/mosquitto/data:/mosquitto/data
            - /home/pi/mosquitto/log:/mosquitto/log
        image: eclipse-mosquitto

Schritt 5: Checken, ob der Container ordnungsgemäß läuft. In der folgenden Liste sollte eine Zeile mit dem Mosquitto-Docker auftauchen. Dieser sollte außerdem „up“ sein. Falls nicht, nochmal versuchen den Container zu starten und kontrollieren, ob er läuft.

$ docker container ls -a
CONTAINER ID   IMAGE          COMMAND   CREATED        STATUS        PORTS    NAMES
xxxxxxxxx   eclipse-mosquitto "/init"   3 minutes ago   Up 2 minutes  [...]   mosquitto

Schritt 6: Sehr gut, der Container läuft. Es wird dringend empfohlen, den MQTT-Broker so abzusichern, dass nur angemeldete User darauf zugreifen können. Das ist ja schon in Schritt 2 in die Konfigurationsdatei geschrieben worden. Mit dem folgenden Befehl melden wir uns in der Shell innerhalb des Containers an und erstellen einen Benutzer. In diesem Beispiel mosquitto. Im Anschluss an diesen Befehl wird man zweimal gebeten, das Passwort für den User festzulegen. Ist das geschafft, läuft der MQTT-Broker auf dem Server. Herzlichen Glückwunsch!

$ docker exec -it sh // öffnet die Shell innerhalb des Dockers
mosquitto_passwd -c /mosquitto/config/mosquitto.passwd mosquitto

Optional Schritt 7: Den MQTT-Broker bindet man in Home Assistant ein, indem man auf Einstellungen → Geräte und Dienste → + Integration hinzufügen klickt. Im Suchfenster nach „MQTT“ suchen und die Zugangsdaten eingeben.
Die Server-Adresse findet man übrigens am schnellsten über ifconfig heraus.

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Wenn man sich ein Smart Home aufbaut, möchte man aus verschiedenen Gründen Temperaturen messen. In meinem Fall möchte ich im Heizungsraum die Temperaturen an den Wasserrohren, sowie im Warmwasserspeicher aufzeichnen. Eine einfache und kostengünstige Lösung ist es, das mit einem ESP8266 und dem DS18B20 Temperatursensor umzusetzen. Mit der Software ESPHome ist das auch schnell eingerichtet. Im Folgenden zeige ich, wie man das macht.

ESP8266 und DS18B20 verdrahten

Für dieses Beispiel verwende ich einen ESP8266 Wemos D1 Mini mit drei DS18B20 Temperatursensoren. Sie werden nach folgendem Schema verdrahtet. Das einzige zusätzliche Bauteil ist ein 4,7 kOhm Widerstand, der zwischen den Signal-Pin und VCC gelötet wird.

• 

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Der Vorteil von den DS18B20 ist, dass man sehr viele von ihnen parallel betreiben kann. Wenn die Schaltung einmal geschafft ist, kann man weitere Sensoren einfach anschließen. Das ist der Grund, warum ich schraubbare Kontaktklemmen verwendet habe: Dadurch kann ich mit wenig Aufwand neue Sensoren anschließen.

DS18B20: Adresse herausfinden

Dieser Temperatursensor arbeitet mit dem 1-Wire-Protokoll. Um jeden Sensor eindeutig ansprechen zu können, ist die Adresse des Sensors notwendig. Die kann man leider nicht am Gehäuse ablesen, sondern man muss sie via Software erfragen. Wir nutzen das gleich, um unsere Verdrahtung zu überprüfen!

Die Adresse der Sensoren findet man ebenfalls mit ESPHome heraus, indem man ein sehr minimalistisches Programm aufspielt. Wie schon beim Auslesen des Gaszählers startet man mit

esphome wizard heizungstemperatur.yaml

und beantwortet dem Wizard wahrheitsgemäß die 4 Fragen. Die entstandene heizungstemperatur.yaml öffnet man mit einem Editor und fügt unten die folgenden Zeilen hinzu:

# Example configuration entry
dallas:
  - pin: GPIO2

Mittels des folgenden Befehls kompiliert man die Datei und flasht sie auf den ESP8266 (siehe Artikel über den Gaszähler).

esphome run heizungstemperatur.yaml

Der folgende Befehl öffnet die Logdatei des Controllers:

esphome logs heizungstemperatur.yaml

Dort werden die Adressen der angeschlossenen Sensoren angezeigt. Kleiner Tipp: Wenn man immer nur einen Sensor anschließt, behält man den Überblick!

ESPHome für Temperaturmessung flashen

Wenn man nun alle Adressen der Sensoren herausgefunden und notiert hat, kann man das den ESP8266 wie folgt konfigurieren. Den Code fügt man an die bereits erzeugte Datei aus dem Wizard an.

dallas:
  - pin: GPIO2

sensor:
  - platform: dallas
    address: 0x773c01f096c1ee28
    name: "Heizung Vorlauf Temperatur"
  - platform: dallas
    address: 0x783c01f096729728
    name: "Heizung Rücklauf Temperatur"
  - platform: dallas
    address: 0x883c01f096ade428
    name: "Warmwasserspeicher oben Temperatur"

Da mittlerweile der Chip schon die ESPHome-Software aufgespielt hat, kann man bereits jetzt kabellos den neuen Programmcode übertragen. Bei ESPHome nennt sich diese Technik „Over the air“, kurz OTA. Der PC und der ESP8266-Chip müssen sich nur im gleichen Netzwerk befinden.

esphome run heizungstemperatur.yaml

Integration der Temperatursensoren in Home Assistant

Jetzt fehlt nur noch die Integration in den Home Assistant. Glücklicherweise arbeiten die beiden Systeme sehr gut miteinander. Man navigiert im Home Assistant auf Einstellungen, Geräte& Dienste und fügt über das Plus unten rechts eine neue Integration hinzu. Dort sucht man nach „ESPHome“ und gibt im folgenden Fenster die IP-Adresse ein. Wichtig: hierfür muss die API aktiviert sein (das ist eine der Fragen des esphome-Wizards).

Weitere Informationen: https://esphome.io/components/sensor/dallas.html

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Zu einem Smart Home gehört es fast selbstverständlich, dass der Verbrauch von Energie aufgezeichnet wird. Der Stromzähler ist eine der wesentlichen Energiezählern im Haushalt, auch der Gaszähler ist sehr wichtig. Vor allem in Haushalten, in denen der primäre Energieträger Erdgas ist, ist der Gasverbrauch essenziell und wird im Smart Home auch optimiert. Das ist, zumindest für meine Begriffe, eine der wesentlichen Aufgaben des Smart Homes.

Das Schöne an den Gaszähler ist es, dass sie sich in der Regel sehr einfach auslesen lassen. Es ist keine komplizierten und teuren Geräte dafür notwendig. Bei den meisten Gaszählern reicht nämlich ein einfacher Reed-Kontakt aus, die es für einige Cent bei Ebay oder anderen Shops zu kaufen gibt. Als Intelligenz wird der sehr vielseitige ESP8266 verwendet. Dieser ist sehr energiesparend, hat integriertes WLAN, lässt sich verhältnismäßig einfach einrichten und kostet ebenfalls nur sehr wenig Geld.

Hardware: ESP8266 und Reed-Kontakt verlöten

Die Einkaufsliste für diesen Sensor:

• ESP8266, beispielsweise den Wemos D1 Mini
• Reed-Kontakt
• optional: 5V Netzteil
• optional: Schrumpfschlauchsortiment

Für einen geübten Maker ist diese Aufgabe im Handumdrehen erledigt. Für nicht geübte Maker ist es das perfekte Einsteigerprojekt. Es sind nur sehr wenige Lötstellen zu setzen und man kann kaum etwas falsch machen. Beim ESP8266, in meinem Fall ein Wemos D1 mini, müssen nur die beiden Pinleisten angelötet werden. Für Minimalisten würde sogar je ein Pin bei G (Ground) und D1 (GPIO5) reichen. An diese Pins gehören jeweils die Kabel, idealerweise Litzen 0,15mm², an deren Ende der Reed-Kontakt gehört. Bei diesem Schalter muss man keine Richtung beachten, man kann ich nicht falsch herum anlöten. Das fertige Produkt sieht dann so aus. Ich habe noch versucht, die Lötstellen mit Schrumpfschlauch zu verschönern. Das ist optional.

Update (02.05.2022)  Weiterhin habe ich eine optionale LED zur Visualisierung des Signals eingebracht. Diese blinkt immer dann, wenn der Reed-Kontakt schaltet. Das ist vor allem dann sehr nützlich, wenn man den Reed-Schalter am Gaszähler anbringt. Die LED ist eine Hilfe, sie ist aber nicht zwingend nötig. Ihren Vorwiderstand kann man über Online-Tools berechnen, bei mir waren es 220 Ohm.

ESPHome auf ESP8266 installieren unter Windows 10

Unter Windows 10 lässt sich über den „Microsoft Store“ Ubuntu installieren. Das ist der kleine Umweg, den ich häufig gehe, um ein fast vollständiges Linux unter Windows 10 zum laufen zu bringen. Dass es leider nicht vollständig ist, sieht man den nun folgenden, etwas umständlichen Herangehensweise, wie man ESPHome auf dem ESP8266 installiert.

Wer ein vollständiges hass.io bzw. Home Assistant hat, kann das übrigens über den Addon-Store mit dem Add-on „ESPHome“ deutlich beschleunigen. Da ich aber, wie bereits beschrieben, Home Assistant als Container laufen habe, ist für mich der Umweg notwendig.

Man startet Ubuntu unter Windows und gelangt in das Terminal. Dort installiert man sich (falls noch nicht geschehen) Python 3 und das nötige Paket „esphome“ aus dem Python-Repsitory. Anschließend prüft man, ob die Installation geklappt hat, indem man sich die Versionsnummer ausgeben lässt.

$ sudo apt-get install python3 python3-pip
$ pip install --user esphome
$ esphome version 

Der Einfachheit halber empfehle ich, den Wizard von ESPHome zu verwenden. Er wird benutzt, um die *.yaml zu erstellen. Genau wie bei Home Assistant ist sie dafür da, den Controller zu konfigurieren. Der Wizard zeigt einem glücklicherweise gleich alle möglichen Alternativen auf, die man eingeben kann. Beantwortet also wahrheitsgemäß die 4 Fragen den Wizards und wir erhalten eine Konfigurationsdatei mit dem angegebenen Namen. Ich habe hier willkürlich gaszaehler.yaml gewählt.

$ esphome wizard gaszaehler.yaml
$ nano gaszaehler.yaml

Die nun folgende Datei sieht dann beispielsweise so aus:

esphome:
  name: gaszaehler

esp8266:
  board: d1_mini

# Enable logging
logger:

# Enable Home Assistant API
api:
  password: "1234"

ota:
  password: "1234"

wifi:
  ssid: "hier die Wifi-SSID eintragen"
  password: "hier das Wifi Passwort eintragen"
  manual_ip:
    static_ip: "auf Wunsch"
    gateway: "IP-Adresse des Gateways"
    subnet: "Subnet Maske"

  # Enable fallback hotspot (captive portal) in case wifi connection fails
  ap:
    ssid: "Gaszaehler Fallback Hotspot"
    password: "hier steht automatisch ein Passwort"

captive_portal:

Das Fallback-Wifi wird gebraucht, falls der Sensor das eigentliche WLAN nicht erreichen kann. Dann baut der ESP8266 eigenständig ein WLAN auf, über das er sich konfigurieren lässt.

Update (02.05.2022)  Vor diesem Update habe ich den Pulse_counter von ESPHome verwendet. Dieser liefert leider keine zuverlässigen Werte. Gleiches gilt für den pulse_meter, der eigentlich besser sein sollte. Stattdessen bin ich nach einiger Tüftelei wieder bei dem binary_sensor herausgekommen, der wunderbar funktioniert. Zusätzlich ist eine LED auf GPIO0 angebracht, die schaltet, sobald der Reed-Schalter zieht. Damit könnt ihr live am Gerät sehen, ob ein Puls anliegt. Sie ist nur eine Hilfe und nicht zwingend erforderlich.

globals:
  - id: total_pulses
    type: int
    restore_value: false
    initial_value: '0'  # hier kann der Gaszählerstand initialisiert werden

binary_sensor:
  - platform: gpio
    id: internal_pulse_counter
    pin:
      number: GPIO5
      mode: INPUT_PULLUP
    name: "Live-Impuls"
    filters:
      - delayed_on: 10ms
    on_press:
      then:
        - lambda: id(total_pulses) += 1;
        - output.turn_off: led  # optional: für eine LED, die den Gaszählerpuls visualisiert
    on_release:
      then:
        - output.turn_on: led  # optional: für eine LED, die den Gaszählerpuls visualisiert

sensor:
  - platform: template
    name: "Gasverbrauch"
    device_class: gas
    unit_of_measurement: "m³"
    state_class: "total_increasing"
    icon: "mdi:fire"
    accuracy_decimals: 2
    lambda: |-
      return id(total_pulses) * 0.01;

# Optional: Diese LED soll blinken, sobald ein Signal vom Gaszähler erkannt wird
output:
  - platform: gpio
    pin: GPIO0
    id: 'led'

Fertig mit der Konfiguration. Wir speichern mit Strg + O und schließen Nano mit Strg + X

Mit dem folgenden Befehl wird der Code für den ESP8266 kompiliert. Ich habe es leider nicht geschafft, ihn direkt per USB-Kabel auf meinen Controller zu bekommen. Daher bin ich einen Umweg gegangen.

$ esphome run gaszaehler.yaml

Das endet mit einer Fehlermeldung (connection failed bad indicator errno=11), dass der Code nicht auf den Controller gebracht werden konnte. Stattdessen kopieren wir den Code auf das Laufwerk C: unter Windows und arbeiten von dort aus weiter (sorry Leute!!).

$ cp ~/esphome/.esphome/build/gaszaehler/.pioenvs/gaszaehler/firmware.bin /mnt/c/Users/<Benutzername>

Mittels ESPHome-Flasher, den es auch für Windows gibt und der nicht installiert werden muss (!!) geht es weiter. Die eben kopierte Datei auswählen, den ESP8266 mit USB am PC anstöpseln und den entsprechenden COM-Port auswählen (bei mir wurde nur einer angezeigt). Bestätigen, und warten bis es fertig ist.

ESPHome in Home Assistant installieren

Mit der Entität „ESPHome“ kann der Sensor in den Home Assistant eingebunden werden. Das geht sehr fix, es muss nur die IP-Adresse und das festgelegte Passwort eingegeben werden. Damit er auch korrekt als Energiequelle erkannt wird, muss man noch folgende Zeilen in die configuration.yaml anfügen, besser noch, in die sensor.yaml

Update (15.04.2022): Manchmal fällt der ESP kurzzeitig aus, was den Gasverbrauch kurzfristig auf 0 m³ setzt. Sobald er wieder da ist, gibt es einen unlogischen Peak in der Statistik. Dieser wird über die kleine IF-Schleife herausgefiltert.

- platform: template
  sensors:
# Gaszähler, kommend von ESPHome, aufbereiten für Energy
    gasincubicmeter:
      value_template:  >
          {% if states('sensor.gasverbrauch') | float == 0 %}
           {{ states('sensor.gasincubicmeter') }}
          {% else %}
           {{ states('sensor.gasverbrauch') | float }}
          {% endif %}
      unit_of_measurement: m³
      device_class: gas
      attribute_templates:
        state_class: total_increasing

Nach einem Neustart des Servers klickt man im Home Assistant auf „Einstellungen“, „Energie“ und klickt auf den Gaszähler. Dort taucht nun die neue Entität gasincubicmeter auf und kann ausgewählt werden.

Reed-Schalter am Gaszähler positionieren

Wer Zugriff auf einen 3D-Drucker hat, sollte sich bei Thingiverse mal umsehen, ob dort ein Halter für seinen Gaszähler vorhanden ist. Die Chance dort, oder woanders, einen zu finden, halte ich für sehr hoch. Andernfalls kann man mit etwas Geschick und gutem Klebeband den Schalter direkt am Gaszähler montieren. Er muss in der vorgesehenen Kerbe möglichst genau unter der letzten Ziffer positioniert werden. Wer darauf achtet, wird bemerken, dass die letzte drehende Ziffer einen kleinen Magneten hat. Genau darunter muss der Reed-Schalter geklebt werden.

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