Software & Monitoring
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Wer das volle Potenzial seiner Photovoltaikanlage ausschöpfen möchte, kommt an einer detaillierten Datenanalyse nicht vorbei. Standard-Apps der Wechselrichter-Hersteller bieten oft nur begrenzte historische Daten oder langsame Aktualisierungsraten. Die Lösung für ambitionierte Anlagenbetreiber und Smart-Home-Enthusiasten ist der Einsatz einer spezialisierten Zeitreihendatenbank (Time Series Database). Hier hat sich InfluxDB für Solardaten als Industriestandard etabliert.
Warum eine Zeitreihendatenbank für PV-Anlagen?
Herkömmliche relationale Datenbanken (wie MySQL oder PostgreSQL) sind nicht primär für die Speicherung von messwertbasierten Datenströmen optimiert. Eine PV-Anlage liefert jedoch kontinuierlich Datenpunkte: aktuelle Leistung (Watt), Spannung (Volt), Stromstärke (Ampere) und Gesamtertrag (kWh) – oft im Sekundentakt.
InfluxDB für Solardaten bietet entscheidende Vorteile:
- Hohe Schreibgeschwindigkeit: InfluxDB kann Tausende von Datenpunkten pro Sekunde verarbeiten, ohne ins Stocken zu geraten.
- Effiziente Kompression: Zeitreihendaten werden extrem platzsparend auf der Festplatte abgelegt, was den Speicherbedarf auf Raspberry Pis oder kleinen Servern minimiert.
- Performance bei Abfragen: Selbst die Aggregation von Jahresdaten (z.B. "Zeige mir den Durchschnittsertrag pro Tag im letzten Jahr") geschieht in Millisekunden.
Integration in das Smart Home
Die Nutzung von InfluxDB für Solardaten ist selten eine Insellösung. Meist ist sie das Herzstück einer modernen Monitoring-Architektur. Ein typischer "Stack" (Technologie-Stapel) sieht folgendermaßen aus:
- Datenerfassung (Collector): Tools wie Telegraf oder Skripte in Home Assistant oder ioBroker lesen die Daten via Modbus TCP oder API vom Wechselrichter aus.
- Speicherung: Die Daten werden an InfluxDB gesendet und dort mit einem Zeitstempel versehen gespeichert.
- Visualisierung: Tools wie Grafana greifen auf die InfluxDB zu und stellen die Kurven in ästhetischen Dashboards dar.
"Daten sind das neue Gold der Energiewende. Nur wer seinen Verbrauch und seine Erzeugung sekundengenau kennt, kann den Eigenverbrauch effektiv optimieren."
Wichtige Kennzahlen für die Datenbank
Wenn Sie InfluxDB für Solardaten konfigurieren, sollten Sie folgende Metriken ("Measurements") erfassen:
pv_power: Aktuelle Erzeugungsleistung in Watt.grid_consumption: Aktueller Netzbezug.grid_feed_in: Aktuelle Einspeisung.battery_soc: Ladezustand des Speichers in Prozent (falls vorhanden).
Datenhaltung und Downsampling
Ein häufiges Problem bei InfluxDB für Solardaten ist das Datenvolumen über lange Zeiträume. Werden Daten im Sekundentakt gespeichert, wächst die Datenbank schnell an. InfluxDB bietet hierfür sogenannte Retention Policies (Aufbewahrungsrichtlinien) und Continuous Queries (bzw. Tasks in InfluxDB 2.x).
Das Prinzip ist einfach:
- Raw Data: Die Rohdaten (Sekundentakt) werden z.B. nur 7 Tage aufgehoben.
- Downsampling: Ein Task berechnet automatisch den Mittelwert pro Minute und speichert ihn in einem neuen "Bucket". Diese Daten bleiben 1 Jahr erhalten.
- Langzeitarchiv: Ein weiterer Task berechnet Stundenwerte, die "für immer" gespeichert werden.
So bleibt die Datenbank performant, und Sie verlieren dennoch nie den Überblick über die historische Entwicklung Ihrer InfluxDB für Solardaten.
Fazit: Die Kontrolle zurückgewinnen
Die Einrichtung erfordert zwar etwas technisches Verständnis oder die Nutzung vorgefertigter Docker-Container, aber der Aufwand lohnt sich. Mit InfluxDB für Solardaten machen Sie sich unabhängig von den Clouds der Hersteller und erhalten die volle Hoheit über Ihre Energieflüsse. Dies ist die Basis für fortgeschrittene Automatisierungen, wie das Laden des E-Autos nur bei PV-Überschuss.
