In der heutigen Zeit ist Energieeffizienz wichtiger denn je. Mit dem Aufkommen von Smart-Home-Geräten wird das Überwachen und Steuern des Energieverbrauchs einfacher und effizienter. In diesem Blogbeitrag zeige ich, wie sich Tapo-Geräte für das Energiemonitoring und die Verbrauchsprognose einsetzen lassen – unter Verwendung von Python, InfluxDB und Grafana zur Visualisierung und für Benachrichtigungen.

Ressourcen

Zum Einstieg kannst du die Github Python API für Tapo verwenden. Diese API ermöglicht es, mit Python auf Daten deiner Tapo-Geräte zuzugreifen – ein leistungsstarkes Werkzeug für das Energiemonitoring.

Energiemonitoring

Das Herzstück unseres Monitoring-Systems ist ein Python-Skript, das in einem Docker-Container auf meinem Synology NAS läuft. Dieses Skript sammelt alle 30 Sekunden Daten zum Stromverbrauch verschiedener Geräte und schreibt sie in InfluxDB – eine Zeitreihendatenbank, die ebenfalls in einem Docker-Container auf dem NAS läuft.

Einrichtung der Umgebung

  1. Docker-Container: Sowohl das Python-Skript als auch InfluxDB laufen in getrennten Docker-Containern – das sorgt für saubere und isolierte Umgebungen.
  2. Datenerfassung: Das Python-Skript kommuniziert mit den Tapo-Geräten, um deren Verbrauchsdaten abzurufen. Diese Daten werden mit Zeitstempel versehen und in InfluxDB gespeichert.
  3. Visualisierung: Für die Visualisierung der Daten verwenden wir Grafana. Es verbindet sich mit InfluxDB und bietet ein benutzerfreundliches Dashboard, um Verbrauchstrends über die Zeit darzustellen.

Weitere Anwendungsfälle

Über das einfache Monitoring hinaus können die Verbrauchsdaten auch für praktische Automatisierungen genutzt werden – etwa um Benachrichtigungen zu versenden, wenn Waschmaschine oder Trockner fertig sind. Das funktioniert über eine Über-/Unterschwellen-Erkennung:

  1. Erkennung des Betriebsstarts: Wenn der Stromverbrauch über einen bestimmten Schwellenwert steigt, erkennt das System, dass ein Gerät aktiv ist (z. B. die Waschmaschine wäscht).
  2. Erkennung des Zyklusendes: Sinkt der Verbrauch unter einen kleineren Schwellenwert und bleibt dort für 5 Minuten nach Startzeitpunkt, gilt der Zyklus als beendet.
  3. Benachrichtigung: Sobald das Gerät fertig ist, wird eine Push-Nachricht per „Pushover“ an mich und meine Frau gesendet – ganz ohne manuelles Nachsehen.

Fazit

Durch die Kombination von Tapo-Geräten mit Python, InfluxDB und Grafana entsteht ein leistungsfähiges System zur Energieüberwachung und -prognose. Dieses Setup hilft nicht nur beim Tracking des Stromverbrauchs, sondern vereinfacht auch den Alltag durch automatisierte Benachrichtigungen. Mit dem weiteren Ausbau smarter Technologien sind den Möglichkeiten für Energieeffizienz und Automatisierung kaum Grenzen gesetzt.

Wenn du ein ähnliches System aufsetzen möchtest oder Fragen hast, melde dich gerne!