Ausgangslage
Bis Ende 2027 müssen mindestens 80 Prozent aller Messeinrichtungen in einem Netzgebiet intelligente Messsysteme sein. Smart Meter übertragen ihre Messwerte typischerweise einmal täglich an den Netzbetreiber. Für Heimautomation oder eine detaillierte Analyse des Stromverbrauchs reicht das nicht. Gleichzeitig müssen Netzbetreiber ihren Endkunden ermöglichen, Echtzeitmessdaten lokal auszulesen. Die dafür vorgesehene Kundenschnittstelle liefert die Daten jedoch in technisch anspruchsvollen, teilweise verschlüsselten und fragmentierten Formaten.
Der Beitrag von SCS
SCS entwickelte für die EKZ eine schlanke Open-Source-Lösung in Python, die auf einem Raspberry Pi läuft, die Daten der Kundenschnittstelle ausliest, entschlüsselt und aufbereitet und über MQTT zur weiteren Nutzung bereitstellt.
Ergebnis
Mit dem Smart Meter Toolkit lassen sich Messwerte lokal in einer Auflösung von 5 bis 30 Sekunden erfassen und verständlich darstellen. Endkunden können ihren Stromverbrauch damit nahezu in Echtzeit analysieren und die Daten über MQTT in ihre Heimautomation integrieren. Da die Software in Python entwickelt wurde, kann sie neben dem Raspberry Pi auch auf anderen Linux-Plattformen betrieben werden. Die Software ist Open Source auf GitHub verfügbar, als Python-Package und als fertiges Raspberry-Pi-Demo-Image. SCS betreut das Projekt und koordiniert den Austausch mit Interessierten und Mitwirkenden.
5 bis 30 Sekunden
Auflösung der lokal ausgelesenen Messwerte.
80 Prozent
der Messeinrichtungen müssen bis Ende 2027 intelligente Messsysteme sein (regulatorischer Kontext, kein Projektergebnis).
0 Verbrauchsdaten in der Cloud
bei vollständig lokaler Verarbeitung.
