Home-Assistant vernetzt dein Balkonkraftwerk mit allen Verbrauchern im Haus und verwandelt Rohdaten in intelligente Automationen. Mit wenigen YAML-Zeilen optimierst du Eigenverbrauch, visualisierst Erträge und lässt Energie-hungrige Geräte nur dann einschalten, wenn die Sonne gratis Strom liefert.
Energie-Sensoren einbinden und Entitäten strukturieren
Zuerst holst du Wechselrichter-Werte per Modbus-TCP oder MQTT in Home-Assistant, damit Leistung, Spannung und Temperatur als Sensoren erscheinen. Die Integration „SolarEdge Modbus“, „Hoymiles DTU Pro“ oder ein ESP32 mit OpenDTU überträgt Messpunkte im Fünf-Sekunden-Takt in die Datenbank. Danach definierst du im YAML-Editor sekundäre Entitäten wie tägliche Kilowattstunden, Monatsertrag und Lifetime-Yield, indem du das Template-Sensor-Schema nutzt. Eine saubere Namenskonvention erleichtert später Automations-Logik: sensor.pv_power für Momentanleistung, sensor.pv_energy_today für Tagessumme. Sobald diese Objekte geladen sind, erscheinen sie im Energy Dashboard, wo du Versorgungsgrad und Netzbezug grafisch siehst. Für AC-Seitendaten verwendest du einen Shelly 3EM oder Shelly Plug S; er meldet Live-Verbrauch und macht Lastprofile durchsichtig. Die Kombination aus PV-Ertrag und Hauslast bildet den Kern jeder Optimierung, weil Automationen nur so entscheiden, wann genug Überschuss vorhanden ist. Einmal eingerichtet, laufen Sensor-Updates lokal, ohne Cloud-Abhängigkeit; damit bleiben Daten privat und Latenzen minimal.
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Um Daten stromausfallsicher zu speichern, stellst du die Recorder-Datenbank auf MariaDB um und gibst Logrotate Regeln vor, die alte Rohwerte verdichten. Dadurch behältst du detailreiche Kurven, ohne die SD-Karte deines Raspberry Pi zu verschleißen. Bei Neustart von Home-Assistant liest der Recorder historische PV-Werte ein und gewährleistet, dass Tages- und Monatsstatistiken korrekt weiterlaufen. So entsteht ein resilienter Datenstapel, der Analysen über Jahre hinweg ermöglicht.
Automationen für Eigenverbrauch und Lastverschiebung
Mit den Sensoren als Trigger baust du YAML-Automationen, die Geräte nur dann einschalten, wenn Überschuss Leistung übersteigt. Eine typische Regel vergleicht sensor.pv_power minus sensor.house_consumption mit 500 W; übersteigt der Wert diese Schwelle zehn Minuten lang, schaltet ein Shelly-Relais die Warmwasser-Wärmepumpe. Fällt der Überschuss unter 100 W, stoppt die Pumpe sauber, bevor Netzzugriff nötig wäre. Für Waschmaschine oder Geschirrspüler nutzt du das „Delayed Start“-Feature moderner Geräte oder steuerst eine intelligente Steckdose. Durch solche Lastverschiebungen klettert die Eigenverbrauchsquote von 30 % auf über 60 %. Home-Assistant kann auch Speicher priorisieren: Automationen starten das Ladeprofil eines AC-Batterie-Wechselrichters, wenn PV-Leistung konstante 300 W liefert; bei drohendem Gewitter entladen sie präventiv auf 80 %, um Platz für zusätzlichen Sonnenstrom zu schaffen.
Für datengetriebenes Feintuning legst du Variablen an, die Wechselstromtarif berücksichtigen. Ein Template-Sensor ermittelt stundengenauen Strompreis aus Awattar-API und vergleicht ihn mit virtuellem Batteriestrompreis, um zu entscheiden, ob Einspeisen oder Speichern lukrativer ist. Smarte Automationen schicken Push-Nachrichten an dein Smartphone, wenn Extrempreise auftreten, sodass du manuell eingreifen kannst. Auf diese Weise wird Home-Assistant zu deiner persönlichen Strombörse.
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Dashboard-Visualisierung und Benachrichtigungszentralen
Die Lovelace-Oberfläche zeigt alle Energie-Flüsse in Echtzeit: Mit dem „Energy Solar Graph“-Kartentyp erhältst du kurvige Leistungslinien, Strompreisbänder und Live-Akkustand in einem Panel. Farbcodierte Bereiche markieren Überschuss, Eigenverbrauch und gespeicherte Kilowattstunden, sodass ein Blick genügt, um Anlagenzustand zu erfassen. Drücke auf eine Kurve, öffnet sich ein Pop-Up mit min-max-Werten und ΔkWh zum Vortag; so erkennst du Degradationstrends. Integration „Alert“ sendet Telegram-Nachrichten, wenn Modbus nicht aktualisiert oder der Wechselrichter Fehlercode meldet. Darüber hinaus fusioniert Home-Assistant PV-Daten mit Wetterdienst „Meteo-Solar“ und prognostiziert Ertrag der nächsten Stunde; Automationen nutzen diese Vorhersage, um Lasten antizyklisch anzupassen.
Ein weiteres Widget ist die Gauge-Card, die anzeigt, wie viel Netzbezug seit Mitternacht erfolgt ist. Grüne Zone endet bei 1 kWh; alles darüber färbt sich gelb, sodass du visuell motiviert wirst, Verbraucher umzuschichten. Durch Drag-and-Drop ordnest du Karten nach Wichtigkeit; manche Nutzer platzieren Quick-Buttons zum manuellen Zuschalten von Wallbox oder Heizstab. Lovelace-Dashboards rendern perfekt auf mobilen Browsern und Tablets, wodurch dein Wohnzimmer-Display zum Solar-Cockpit avanciert.
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Sicherheit, Backup und Performance-Tuning
Selbst in lokalen Netzen sollte Home-Assistant per HTTPS laufen; ein Let’s-Encrypt-Zertifikat hinter einem Nginx-Proxy macht das möglich. Aktiviertest du Multi-Factor-Auth, bleibt dein Energie-Cockpit geschützt, falls das Smartphone verloren geht. Verwende Secrets.yaml, um MQTT-Passwörter nicht in Automationen zu hinterlegen; das schützt vor ungewollten Zigbee-Lampe-Blinkorgien, falls jemand Config-Files ausliest. Für Updates setzt du den Supervisor-Modus ein; er installiert neue Core-Versionen im Docker-Container und sichert zuerst komplette Snapshots. Lagere Snapshots jede Nacht automatisiert auf dein NAS aus, um defekte SD-Karten ohne Datenverlust zu ersetzen.
Sobald Sensor-Flut überhandnimmt, drossle Recorder auf 30-Sekunden-Schritt und aktiviere „include: domains: sensor“ mit Ausnahmen, um Datenbank zu entlasten. Nutzt du Grafana-Add-On, leite historische Daten via InfluxDB-Proxy aus; Home-Assistant sieht nur Live-Daten und bleibt reaktionsschnell. Lese- und Schreib-IO auf der SD-Karte sinkt drastisch, wodurch Systemstabilität steigt. Dank effizientem Performance-Tuning behältst du auch bei 100 MQTT-Topics und 20 Automationen ms-genaue Reaktionszeit.
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