Zeno Verboom

Stage

Tijdens mijn stage kreeg ik de opdracht om een slimme thuisbatterij te ontwikkelen. Deze opdracht was niet afgelijnd, ik heb hierbij heel veel zelf mogen kiezen. Hiervoor stelde ik wrm’s op om zo de gepaste elementen bij elkaar te rapen. Alvorens deze afwegingen ben ik gestart met een onderzoek of een thuisbatterij de dag van vandaag rendabel is, en op welke termijn je deze zou kunnen terugverdienen. Het antwoord hierop is echter complex. Ik bundelde de verzamelde data die ik aangeleverd kreeg vanuit het bedrijf, deze omvatte data over de afgelopen drie jaar, de hoeveelheid opgewekte energie van zonnepanelen, netverbruik, eigen verbruik en nog vele andere nuttige informatie. Meer info (document)

Hiervoor stelde ik een Qlik dashboard samen waarmee ik de data overzichtelijk kon vergelijken en aantonen hoe een thuisbatterij het beste rendabel zou zijn. Hierbij zag ik ook dat elke opstelling anders zou zijn. Iedereen heeft een andere energieverbruikscurve, en ook niet iedereen heeft zonnepanelen, of evenveel. Het komt er dus op neer om een zo hoog mogelijk rendement te halen is het belangrijkstrong> de installatie af te stemmen op de noden van de desbetreffende woningstrong>.

Op mijn stagebedrijf werkten ze reeds met het smart home platform Loxone, het was dan ook een “nice to have” moest dit systeem hier ook mee samenwerken. Echter was het niet de bedoeling dit systeem altijd te bundelen met een loxone installatie, dit doordat een volledige loxone installatie een pak geld kost, waar de klant mogelijk niet in geïnteresseerd is. Het systeem moet dus zowel stand alone als samen kunnen werken met een bestaande installatie van loxone. Het is ook niet de bedoeling om de huidige solar inverter te veranderen voor een nieuwe, het systeem moet dus ook met zoveel mogelijk andere platformen van inverters kunnen samenwerken. Indien de inverter niet compatibel is, of geen connectie toe laat is er een andere oplossing uitgedacht met stroomsensoren die je over je bestaande kabel klikt. Hiervoor heb ik een prototype uitgewerkt.

Voor de inverters en batterijen maakte ik wrm’s om zorgvuldig de juiste componenten te selecteren. Hierbij gaf ik elke vereiste een wegingsgraad, iets wat belangrijk is krijgt een hoge wegingsgraad en iets wat minder van belang is een wat lager cijfer. Aan de hand hiervan maakte ik mijn keuze voor victron inverters om de batterijen te laden en ontladen. Met hierbij pylontech batterij modules. Het grootste voordeel van deze componenten is dat deze zeer modulair zijn, iets wat zeer belangrijk is in dit project.

Bijvoorbeeld: wanneer je een te groot vermogen inverter koopt zal de omzetting van energie bij een kleine afname van vermogen niet efficiënt verlopen. Wanneer je dan weer een te klein vermogen voorziet zal de inverter zijn efficiëntie verliezen doordat er veel energie verloren gaat in warmte.

Om alle componenten met elkaar te laten werken, en omdat niet iedereen dezelfde huisapparaten heeft heb ik gekozen voor het platform home assistant. Hierbij zijn reeds tal van integraties uitgewerkt. Wat belangrijk is voor de integratie met andere producten, zoals bijvoorbeeld je elektrische auto, zwembad, warmtepomp, enzoverder. Door deze toestellen mee op te nemen in het systeem maakt dit het mogelijk om beter het energieverbruik over de dag te verspreidenstrong> zonder dat de inwonende hier last van ondervindt.

Doordat we onze batterijen slim willen sturen gaan we drie dagen vooruit kijken. Dit word verwezenlijkt door het analyseren van weerdata. Hiervoor schreef ik een python script dat kijkt naar temperatuur, wolken, zonopkomst, zonsondergang en zonne-energie. Op basis hiervan wordt een voorspelling gedaan die een indicatie geeft hoeveel vermogen er de komende uren en dagen opgewekt zal worden.

Na het uitwerken van deze elementen ben ik begonnen aan een proefopstelling. Deze staat bij mijn stagebegeleider thuis en monitort zaken zoals de solar inverter. Dit systeem draait op een rasberry pi met hierop home assistant. Ik begon bij het implementeren van zijn solar inverter. Hierbij stuitte ik gelijk op een probleem. De integratie voor deze solar inverter was niet werkende in home assistant. Gezien dit open source was nam ik contact op via github (platform voor developers) Hierbij kwam ik in contact met mensen die hetzelfde probleem hadden. Men was hier al van op de hoogte en zocht nog naar een oplossing. Gezien home assistant met meerdere revisies werkt (moet goedgekeurd worden door meerdere stages voordat een stuk code aangepast wordt) besloot ik een work around te verzinnen omdat ik geen idee had hoeveel tijd dit in beslag zou nemen om de officiële integratie weer werkende te krijgen. Om dit probleem te omzeilen gebruikte ik het communicatieprotocol modbus dat wordt uitgelezen via node-red (dat in een aparte dockercontainer op dezelfde pi staat) en deze waardes doorstuurt naar home assistant. Om deze data op te slaan heb ik gekozen voor 2 databases, mariadb voor korte dataopslag met alle info en influxdb die enkel de belangrijke dingen in zijn database bewaard om bijvoorbeeld een jaaroverzicht op te maken.

Naast de modbus integratie via nodered werkte ik ook de zonvoorspelling uit via nodered. Dit wordt gecodeerd in javascript. Hierbij zat de grote uitdaging erin dat het om toekomstige data gaat. Geen enkel home automation systeem kan omgaan met toekomstige data. De dag van vandaag kan er enkel op basis van historie of triggers van elementen gewerkt worden. Met dit principe wordt de toekomstige data in een multidimensionale array gestoken en wordt deze toegekend aan een virtuele sensor. Deze sensor wordt op het front-end opnieuw uitgelezen en reconstrueert de data opnieuw met behulp van apexcharts (javascript).

Naast deze zonvoorspellingen is het ook belangrijk om het verbruik te kunnen inschatten, dit deed ik door te kijken naar historische data uit de database en deze te weerspiegelen naar de komende dagen. Als iemand dus bijvoorbeeld ‘s nachts werkt op bepaalde dagen, of andere vaste wekelijkse/dagelijkse routines heeft zal dit systeem dit voor een stukje mee kunnen voorspellen. Op basis van de zon voorspelling en de verbruik voorspelling berekende ik ook de piek voorspelling, laadvoorspelling en de hoeveelheid afgenomen vermogen van het net voor de komende 3 dagen.

Vervolgens voorzag ik een koppeling naar Loxone vanuit home assistant. Ik vond het hierbij belangrijk om dit zo eenvoudig mogelijk te verwezenlijken zodat er zo min mogelijk aangepast diende te worden in de huidige installatie omgeving.

Hierna voorzag ik een planner die kan inplannen wanneer uw elektrische wagen op het optimale moment kan laden (dus zo laag mogelijke piekbelasting op het net). Dit gebeurt op basis van de voorspellingen. Je kan zelf via het front-end selecteren in hoeveel uren deze inplanning moet gebeuren. Wanneer de wagen thuis gedetecteerd wordt zal de planning automatisch getriggerd worden.

Voor de batterijen en inverters nam ik contact op met 2 belgische bedrijven. Eén daarvan bevindt zich in west vlaanderen. Mijn stagebegeleider en ik hebben dit bedrijf bezocht. Hier maakten we een offerte op voor enkele batterijen. Ook bij een andere firma bestelden we enkele batterijen en een inverter. Helaas werd de leveringstermijn steeds verlaat. Er is een groot te kort aan batterijen en ook het incident aan het Suez kanaal heeft hierin een rol gespeeld. Deze batterijen zijn pas tegen eind mei geleverd kunnen worden. Het was dus niet mogelijk om het volledige project af te werken binnen deze stageperiode. Behalve deze extra batterijen is het product reeds operationeel, zo wordt data gelogd en wordt de elektrische auto geladen op het moment dat er het minste verbruik van het net is. De installatie is voorzien van email notificaties alsook een remote support functie die zichzelf activeert wanneer er een probleem optreed. Dit project zal echter niet stoppen na mijn stage. Ik heb een aanbod gekregen om na mijn stageperiode verder te gaan met dit project en daarna nieuwe projecten mee op te volgen. Ik ga hier dan ook op in en ga mij verder inzetten voor mijn stagebedrijf als werknemer. Lees hier mijn algemene reflectie van mijn stage.

Download stage reflectie document