Archiv für den Monat: März 2023

Elektronikbastler

EVU Smartmeter mit ESP32 auslesen und Daten per MQTT senden

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So nach und nach bringe ich viele meiner Smarthome Komponenten auf einen gemeinsamen Standard. Dabei habe ich mich entschieden, sämtliche Geräte über einen NodeRed Server zusammen zu führen. Auch das HomeMatic System kommuniziert mit NodeRed. Hier übergebe ich unter anderen auch die Messwerte des EVU-Zählers (bei mir ist ein Siemens IM350 Smartmeter verbaut) an die HomeMatic CCU. Dies geschieht wie schon einem früheren Beitrag erwähnt, über die LED-Impulsschnittstelle (1000 Impulse/kWh). Hierzu wird einfach ein Fototransistor über der LED am Zähler angebracht, der die Blinkimpulse der LED erkennt und in der Zählersensor-Sendeeinheit HM-ES-TX-WM in die Momentanleistung umrechnet und über die Zeit integriert und die Daten dann an die CCU weitersendet. Das funktioniert an sich ganz gut. Nur die Aktualisierungsrate (im Minutenbereich) ist mir zu lange. Auch scheint der Fototransistor immer wieder auf das Streulicht der benachbarten LED (diese zeigt die Blindleistung in 1000 Impulse/kvarh an) zu reagieren. So entstehen Abweichungen zwischen der Zählung über den HomeMatic Sensor und den direkt am Zähler abgelesenen Werten.

Das geht auf jeden Fall genauer. Wenn man sich den IM350 Smartmeter Zähler im Detail ansieht, bzw. das Manual durchliest, so stellt man schnell fest, dass er eine sog. „Kundenschnittstelle“ besitzt. Diese Kundenschnittstelle stellt einige Messdaten über eine galvanisch getrennte Datenleitung im Sekundentakt zur Verfügung. Dazu gehören unter anderen die momentane Wirkleistung in beiden Richtungen, sowie die Zählerstände von Wirk- und Blindleistung in Bezugs- und Einspeiserichtung. Also perfekte Ausgangbedingungen, um den HomeMatic Zählersensor durch eine eigene Konstruktion zu ersetzen. Nach ein wenig Internetrecherche habe ich schnell erkannt, dass ich nicht der Einzige bin, der sich mit genau dieser Thematik beschäftigt. Die Daten der Kundenschnittstelle purzeln nach Anforderung über eine Daten-Request Leitung mit einer Geschwindigkeit von 115kbaud heraus. Sie sind allerdings verschlüsselt, und nicht direkt lesbar. Um den 16 Byte langen Entschlüsselung Key zu erhalten, muss der Energieversorger konsultiert werden. Der Schlüssel ist an die Seriennummer des Smartmeters gebunden und für jedes Smartmeter individuell. Nach einigem Telefonieren mit meinen Kärntner Energieversorger wurde mir der Key-Code per Mail zugesandt. Im nächsten Schritt testete ich mit einem USB-UART Adapter an einem PC, ob bei korrekter Beschaltung der Schnittstelle auch wirklich Daten aus dem Zähler herauskommen. Dazu habe ich einen RJ11 Stecker auf ein geeignetes 6pol. Kabel gekrimpt und das offene Ende des Kabels entsprechend des Datenblattes des Zählers beschaltet. Dazu ist nicht besonders viel notwendig. Eine 5V Versorgung muss die Schnittstelle aktivieren, ebenso muss auch die Data Request Leitung an 5V geschaltet werden und schon stehen an der Data Out Leitung die Datenpakete an. Es funktioniert übrigens auch mit einer 3V3 Versorgung. Mit einem Terminalprogramm am PC (ich verwende meist putty oder hterm) kann man die verschlüsselten Daten visualisieren.

Jetzt ging es daran, sich zu überlegen, wie die Daten entschlüsselt und aufbereitet werden. Hierzu findet man mit Netz zwei Ansätze:

* über einen RaspberryPi, mit einer Python-Umgebung und einem Python Skript. Die Skripten übernehmen hier den Empfang und die Entschlüsselung der Daten und stellen sie dann auf unterschiedliche Weise zur weiteren Verarbeitung zur Verfügung

* über einen ESP32. Der ESP ist ebenfalls in der Lage eine 128Bit AES Verschlüsselung zu dekodieren und hat noch reichlich Ressourcen um die Daten aufzubereiten und über WiFi zu versenden. Außerdem ist ein ESP für wenig Geld in ausreichender Stückzahl verfügbar. Also habe ich mich für diese Lösung entschieden. Dazu gibt es auf GitHub ein open source Projekt vom User https://github.com/Andre-Schuiki/esphome_im350  in dem er einen ESP32 IM350 Decoder als Basis für eigene Projekte zur Verfügung stellt. Mit seinen Sourcen erhält man einen Decoder der die Zählerdaten im Sekundentakt ausliest und über die USB UART Programmierschnittstelle und auch via Telnet über WiFi ausgibt. Dieses Sourcen habe ich als Basis verwendet. 

Mein Ziel ist es, die aus dem Smartmeter gewonnenen Daten in MQTT Messages zu verpacken und an meinen MQTT Broker zu senden. Ab da ist es dann ein Einfaches, sie in NodeRed und die HomeMatic CCU zu bekommen und dort zu speichern. Also habe ich den Code angepasst.  Dazu wurde die Wifi Verbindung zum Router auf eine statische IP gesetzt. (sind in settings.h zu definieren). Die ausgelesenen Messwerte, sowie die RSSI der WiFi Verbindung, werden jetzt über MQTT Topics zur Verfügung gestellt. (die IP-Adresse zum Broker ist auch in settings.h zu definieren). Wenn man den Code jetzt kompiliert und auf den ESP jagt, dann sollte er sich in das jeweilige Netzwerk einbuchen. Solange der ESP noch auf einem PC-hängt, kann man über die Programmierschnittstelle und ein Terminal auch gleich überprüfen was er tut. Verbindet man jetzt den RJ11 Stecker mit der Kundenschnittstelle des Zählers, dann solle im Display des Zählers im Sekundentakt das Dreieck über der Beschriftung „KU“ blinken. Passiert das, dann sollten auch schon im Terminal die Messwerte stehen (vorausgesetzt man hat den KEY vom EVU nicht vergessen in secrets.h einzugeben). Klappt auch das, dann stellt ein Blick auf den MQTT-Broker (mit z. Bsp.: MQTT-Explorer) sicher, dass die Messages auch ankommen. Jetzt kann der ESP vom PC entfernt werden.

Anschlussbelegung
ESP32 im „freifliegenden“ Testaufbau

Ich habe eine sehr einfache Lösung gewählt und des ESP auf einer Lochrasterplatine befestigt. Das 6polige Kabel zum Smartmeter dort angelötet. Auf der Lochrasterplatte finden dann noch die Pull-Up Widerstände und ein NPN Transistor (BC547 etc.) zum Invertieren der Datenpulse Platz. Die Platine habe ich in einem kleinen Kunststoffkästchen untergebracht, dass jetzt lediglich mit einem Kabel an der Kundenschnittstelle und mit einem USB Kabel an einem USB Steckernetzteil angeschlossen ist.

Der fertige Aufbau sieht dann (bzw. zurzeit) so aus. Die Daten landen im MQTT Broker und NodeRed visualisiert sie und schickt sie auch zur HomeMatic CCU.

so kommen die Daten im MQTT Broker an
und können zum Beispiel so in NodeRed verarbeitet werden

wenn jemand an den angepassten Skripten interessiert ist, kann ich die gerne zusenden. Betreffend einer Veröffentlichung auf  GitHub muss ich mich erst informieren welche Lizenzbedingungen betreffend des ursprünglichen Repositorys zu erfüllen sind. Es wird dann hier (public) verfügbar sein:

https://github.com/ingmarsretro/esphome_im350/tree/main/standalone_version_mqtt

Allgemeines & Neues

Die Wärmepumpe (NEURA) in das Smarthome einbinden

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Ein Smarthome ist heute keine Seltenheit mehr und sehr weit verbreitet. Es gibt unzählige Systeme am Markt, die das eigene Zuhause „Smart“ machen. Die digitalen Sprachassistenten von Google, Amazon und co. in Verbindung mit Smarten Glühlampen zählen zu den einfach und schnell zu installierenden Systemen. Aber es gibt auch komplexe Smart Home Systeme, bei denen in den Hausverteilern Aktoren für jede Lampe und Steckdosen verbaut sind. Die Fenster und Türen sind mit Meldekontakten ausgestattet und sichern das Eigenheim oder melden, wenn einmal auf das Schließen der Fenster nach dem Stoßlüften vergessen wird. Das diese Systeme bei vernünftiger Programmierung auch zur Energieoptimierung beitragen ist selbstverständlich. Auch ich betreibe Smarthome Komponenten unterschiedlichster Hersteller.

Dazu gehört seit Jahren das HomeMatic System, das sowohl kabelgebunden als auch über das Bidcos-Protokoll mit seinen Aktoren und Sensoren kommuniziert. Das HUE – System von Phillips spricht dabei über ZigBee mit seinen smarten Lampen und Steckdosen. Die Gateways dieser Systeme sind an ein LAN Netzwerk angeschlossen und jedes System bringt seinen eigenen Webserver mit, über den es dann zu steuern und einzustellen ist. Ein Wechselrichter von Photovoltaikanlagen kann seine Daten über unterschiedlichste Schnittstellen (RS485, CAN, RS232) zur Verfügung stellen. Um alle auf eine zentrale Darstellungsebene zu bringen, habe ich mich für das NodeRed System entschieden. Der Dazu notwendige NodeRed Server läuft auf einem Raspberry PI. (Auf der CCU3 mit dem Raspbian Image ist noch genug Platz um den NodeRed Server laufen zu lassen – der ist sogar als eigenes Plugin für die CCU verfügbar und wird „RedMatic“ genannt).  Mit dieser Konfiguration lässt sich fast alles im Bereich Homeautomation „erschlagen“. Mit ESP32 und Raspberry lassen sich über MQTT (Message Queueing Telemetry Transport) bequem Statusinformationen übertragen. Dies wende ich beispielsweise bei den kleinen Einspeise Wechselrichtern einer Balkon PV-Anlage an, als auch bei den PV-Wechselrichtern einer Offgrid-Anlage. Hier werden die Daten über unterschiedliche Bussysteme im Raspberry oder ESP32 empfangen und in das MQTT-Protokoll umgesetzt. Der MQTT Broker sammelt die Daten der einzelnen Geräte und über NodeRed lassen sie sich dann in eine Datenbank schreiben, im Browser oder am Smartphone visualisieren und auch einfach, je nach Bedarf, im HomeMatic System verarbeiten.

Beispiel eines Smarthomenetzwerks

Somit ist es möglich, nahezu alle Systeme miteinander Smart zu vernetzen und, für mich wichtig auf EINER Plattform zu visualisieren. Ein einziges System fehlte bisher noch. Das ist meine alte Neura Heizungswärmpepumpe. Die Firma Neura ist schon seit einigen Jahren nicht mehr existent und der von „b.i.t.“ entwickelte auf Webserver „webidalog“ wurde nie mehr aktualisiert. Die Wärmepumpe hat also einen Webserver auf einem kleinen mit Linux-Rechner onboard und baut die Webapplikation mit einer uralten Java Version. Für die Bedienung muss am PC eine Java Runtime installiert sein, die nur mit einigen Tricks auf einem aktuellen Windows Rechner läuft (Stichwort: Virtualisierung). Für die Bedienung über ein Smartphone ist eine html – Version mit eingeschränkter Funktionalität verfügbar. Mein Plan war es nun, eine Schnittstelle zu finden, mit der ich die Daten der Wärmepumpe zumindest einmal auslesen kann, um Vorlauf- Rücklauftemperaturen der Fußbodenheizung, Kesseltemperatur, etc. auch in meinem NodeRed System zur Verfügung habe. Da zu dem System aber so gut wie keine Dokumentation zu finden ist und ein Reverse-Engineering ein wenig kritisch ist, wenn das System weiter laufen soll, kam mir folgende Idee:

Mit einem „headles browser“ sollte es ja möglich sein, die html-Version der Neura WebDialog Website zu parsen und die relevanten Daten zu finden und über Variablen in MQTT-Topics zu verwandeln. Und hier muss ich einen besonderen Dank an meinen Kollegen Mario Wehr aussprechen, der mir die Softwarestrukur zum parsen der Website gebaut hat. Die Software ist in PHP geschrieben und läuft schlussendlich auf einem Raspberry PI. Hier sind lediglich eine php8-cli runtime und ein paar Module notwendig. Die Software funktioniert so, dass bei jedem Aufruf ein Login auf der Wärmepumpenwebsite ausgeführt wird, danach werden die Daten geparsed und zu MQTT-Broker gesendet. Das kontinuierliche Aufrufen des php-Skriptes habe ich dann einfach mit einem cronjob gelöst, der jede Minute ausgeführt wird.

 

>sudo crontab -e

und der job sieht dann so aus:

* * * * * sudo php /home/neura2mqtt/neura2mqtt.php -c

(wenn man sich die files  ins  /home/ verzeichnis legt…). Das Projekt habe ich auf github unter:  https://github.com/ingmarsretro/neura2mqtt veröffentlicht.

Neura Daten am NodeRed Dashboard