Funktion

Der Pythoncode dieses Projekts basiert auf dem Beta-Code von greenMikeEU für das Bundesland Vorarlberg.
In seinem Blogartikel wird beschrieben, wie Daten osterreichischer Stromzähler vom Typ Kaifa Drehstromzähler MA309 automatisiert ausgelesen, gespeichert und visualisiert werden können.

Dabei kommen folgende Softwarekomponenten zum Einsatz:

• Python Script zum Auslesen des Zählers
• Mosquitto als MQTT Broker, über den die rohen Daten versendet werden
• Node-Red zur automatisierten Abspeicherung der Daten in einer Datenbank
• InfluxDB als Datenbank für die Zeitreihen-Datensätze
• Grafana zur Visualisierung der Daten

Die verschiedenen Komponenten wurden in diesem Repository mithilfe von Docker und docker-compose containerisiert und können so mit nur einem einzigen Befehl gestartet werden.

Dabei sind die Container beim Start bereits voll konfiguriert. Die Konfiguration basiert auf den weiterführenden Blogartikeln (MQTT Nachrichten in Datenbank speichern, Smartmeter Dashboard in Grafana) von Michael Reitbauer.

Unterstützte Zähler

• Kaifa Drehstromzähler MA309M_H4LAT1 (Vorarlberg)
• Potentiell weitere (ungetestet)

SmartMeterVKW

Das Skript SmartMeterVKW.py ermöglicht den Zugriff auf den Vorarlberger Smartmeter vom Typ MA309M_H4LAT1. Der Code kann auch außerhalb des Dockercontainers ausgeführt werden. Dies ist weiter unten beim Punkt Python außerhalb von Docker ausführen genauer beschrieben.

Voraussetzungen

Hardware

• Kaifa MA309_H4LAT1
• Passwort für die Kundenschnittstelle
  • Der Schüssel kann Online im Kundenportal des Stromanbierters angefordert werden.
• Raspberry Pi
• USB zu MBus Adapter

Software

• Raspberry Pi OS 32bit (ungetestet für 64bit)
• Docker und Docker-compose
  • Diese können entweder manuell oder mithilfe des install.sh Skripts installiert werden.

Getting Started

• Installieren Sie die benötigte Software entweder manuell oder mithilfe des install.sh Skripts.

• Als Nächstes muss im Ordner config/ eine Datei config.json nach Vorlage der config.example.json angelegt werden, welche die nötigen Informationen erhält. Zu beachten ist jedoch, dass diese Informationen von den Umgebungsvariablen im docker-compose.yml größtenteils überschrieben werden.

• Die meisten Einstellungen die das docker-compose.yml verwendet werden aus der .env Datei geholt, diese muss auch noch manuell erstellt werden. Folgende Werte sollten hierbei gesetzt werden:

  ReaderKey= --Kundenschnittstellen Schlüssel--
  Comport=/dev/ttyUSB0
  mosquittoPort=1883
  nodeRedPort=1880
  influxPort=8086
  grafanaPort=3000
  grafanaRootPassword="$ecurePasswordGrafana123"
  
  influxdbAdminUser="root"
  influxdbAdminPassword="q^9F1$iE1iX6LCtxzOJLWHVrRHxB@WSkp8p4fYcf"
  influxdbUser="smartmeteruser"
  influxdbUserPassword="$ecurePasswordInflux123"
  influxdbDatabase="SmartMeter"
  

  Diese Werte können individuell angepasst werden, jedoch sollte beachtet werden, dass diese an mehreren Stellen (z.B grafana_datasource.yml, flows.json, usw.) hartkodiert hinterlegt sind.

• Nun können die Container mit dem Befehl

  docker-compose up
  

  gestartet werden. Mit -d läuft das ganze im Hintergrund.

• Mit folgendem Befehl werden die Container alle wieder gestoppt:

  docker-compose down
  

Pythonskript außerhalb von Docker ausführen

Um das Skript alleine außerhalb eines Dockercontainers auszuführen, muss lediglich wie bereits vorher beschrieben eine config.json Datei erstellt werden. Außerdem müssen die verwendeten Bibliotheken des Pythonskripts auf dem System installiert werden. Dies kann mit dem Befehl pip install -r requirements.txt oder dem Ausführen des setup.sh Skripts umgesetzt werden.

Credits

Originaler Code und Anleitung von greenMikeEU.

License

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