Problem
Strom sollte dann verbraucht werden, wenn die Anlage ihn liefert. Wann sie liefert, ist aber keine Messfrage, sondern eine Prognosefrage — und wer morgens entscheidet, ob die Waschmaschine jetzt oder heute Abend läuft, hat diese Antwort nicht.
Lösung
Die Wetterprognose kommt stündlich von Open-Meteo aus dem DWD-ICON-Modell. Darauf sitzt ein RandomForest, trainiert auf historischen Wetter- und Verbrauchsdaten aus der InfluxDB auf dem NAS. Das Modell sagt den Folgetag stundenweise voraus und markiert die Fenster, in denen die Erzeugung über dem erwarteten Verbrauch liegt. Erfasst sind dabei nur die Geräte, die an Messsteckdosen hängen — Heizung, Beleuchtung und alles ohne Zwischenstecker bleiben außen vor. Die Zahlen beschreiben also nicht den gesamten Haushalt, sondern den gemessenen Teil davon.
Ergebnis
Der Dienst läuft dauerhaft in einem Container auf dem NAS, trainiert nach Zeitplan neu und schickt morgens eine Pushover-Nachricht mit den Stunden, in denen sich Waschmaschine oder Trockner lohnen. Was vorher ein Blick aus dem Fenster und ein Bauchgefühl war, steht damit vor dem Frühstück auf dem Handy.