Kopp bietet erstmals intelligent vernetzte E-Ladesäulen

Die Heinrich Kopp GmbH ist Mitglied der OpenEMS Association.

• Schnelles und einfaches Laden mit bis zu 22 kW
• Einbindung in energiegemanagtes Smart-Home-System
• 900 Euro Zuschuss über KfW-Förderprogramm

E-Mobilität trifft auf intelligente Gebäudeautomation – Kopp erweitert sein Sortiment für Home Automation um E-Ladesäulen. So bietet der Experte für Elektroinstallationsmaterial und Smart-Home-Systeme ab sofort verschiedene Ausführungen für den privaten und öffentlichen Einsatz mit einer Ladeleistung von bis zu 22 kW. […]

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Release 2021.5.0

New Implementations: KMTronic 4-Port Relay Board & GoodWe Battery-Inverter for Generic-ESS

Update of Local Timeseries databaseRRD4j

Now there are more options to adjust the number of files written to the hard disk and the files are generally smaller. Auto-update for old files is provided.

Many OpenEMS Backend improvements (backports from FEMS)

  • Controller.Backend.Api: sends data on each Cycle, asynchronously
  • Backend Edge-Websocket and Ui-Websocket services: performance improvements
  • InfluxDB Backpressure: handles cases when we write too much data to the InfluxDB
  • Add timeout for JSON-RPC Requests

https://github.com/OpenEMS/openems/releases/tag/2021.5.0

Release 2021.4.0

Implementation of Advanced Battery Protection algorithms

The „Battery-Protection“ implementation serves as an addition to low-level battery management systems (BMS). It allows a fine grained definition of battery protection parameters and handles logics that are shared between different BMS implementations.

Implementation of a new Prediction architecture

  • This new Predictor architecture uses modular Predictors, e.g. implementation of the Predictor24Hours. These Predictors can announce for which channels they allow a prediction and provide a Prediction24Hours result.
  • The entire process of getting a prediction is handled by the PredictorManager. It knows which actual Predictors to ask for their prediction, post-processes these predictions and returns them either directly in code via the Predictor::get24HoursPrediction() method or via a get24HoursPrediction JSON-RPC request to the _predictorManager component.
  • developed within the EMSIG project: https://openems.github.io/openems.io/openems/latest/randd.html#_emsig

Improvements to OpenEMS documentation

Integrate some documentation that was created within the EASY-RES research project: https://openems.github.io/openems.io/openems/latest/randd.html#_easy_res

…and lots of minor additions, code quality improvements and bug fixes

https://github.com/OpenEMS/openems/releases/tag/2021.4.0

Vorstellung Christian Peter, Hotelkompetenzzentrum GmbH

Wir fragen die Mitglieder der OpenEMS Association, was sie an der Idee „OpenEMS“ begeistert, und wie sie OpenEMS einsetzen.

Heute stellt sich Christian Peter, Gründer und Geschäftsführer der Hotelkompetenzzentrum GmbH und Mitglied des Vorstands der OpenEMS Association, vor:

Mein Name ist Christian Peter, ich bin Gründer und geschäftsführender Gesellschafter der Hotelkompetenzzentrum GmbH. Wir verstehen uns als Showroom-Integration für Partnerunternehmen, um die Produkte und Lösungen der jeweiligen Hersteller zielführender und in Synergie mit weiteren Produkten präsentieren und erklären zu können. Seit der Gründung des Unternehmens 2011 hat sich einiges getan: in Oberschleißheim befindet sich der Firmensitz inklusive einer Ausstellung über 3.500m² auf 3 Stockwerke verteilt. Wir bieten unseren Besuchern die Möglichkeit, sich über eine Vielzahl an Produkten und Lösungen zu informieren. Auch gerne als Hotel ohne Gäste bezeichnet, befindet sich im 1.OG unsere sog. Hoteletage mit 11 Hotel-Musterzimmern, Bar, Lobby, Materialbibliothek und Rezeption – alles natürlich in voller Funktion. Im 2.OG ist unsere Ausstellungsfläche sowie 2 Hotel&Care-Zimmer (das Beste aus Hotellerie und Pflege in zwei Zimmern vereint) angesiedelt – vorstellen kann man sich darunter eine Art ganzjährige Messe mit Ständen, um sich über Produkte im Vergleich, über das Unternehmen oder die Marke ausführlicher ein Bild zu machen. Begrüßt werden unsere Gäste im Erdgeschoss, wo sich alles um die Gastronomie dreht. Angefangen rein mit den technischen Bereichen hat sich aus der Idee ein ganzes Hotelkompetenzzentrum entwickelt, dass ich heute gemeinsam mit meinem 6-köpfigen Team und viel Herzblut betreibe.

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Regionaler Ökostrom, optimiertes Energieverbrauch, Laden für das E-Auto oder der Ponyhof der Energiewirtschaft | Digitalthema bei #9vor9

[…] Mir fiel natürlich die leidige Diskussion um das Laden von E-Autos ein, wo ja schon diskutiert wurde, zu Zeiten mit hohem Stromverbrauch das Laden zu drosseln. Aufgrund der Daten des Grünstromindexes könnte man ohne weiteres die eigenen Ladezeiten optimieren. Sehe ich mir die Vorhersage oben an, so könnte und müsste ich mein E-Auto am besten kommende Nacht, z.B. zwischen 3 und 6 Uhr laden. Dann ist laut Chart viel Strom aus regenerativen Quellen vorhanden. Ich würde also klimaschonend laden.

Im Idealfall könnte das Laden sogar automatisiert geschehen, wenn, ja wenn zum Beispiel die APIs der Wallboxen der verschiedenen Hersteller offen wären. Dann wäre es ohne weiteres denkbar, das eigene E-Auto gezielt zu den günstigsten und „ökologischsten Zeiten“ automatisiert zu laden. Entsprechende Schnittstellen gibt wie das Energie Management System OpenEMS oder dem MQTT Broker gibt es, aber sie müssen halt unterstützt werden. Nun warten wir mal darauf, dass Volkswagen und andere dies tun […].

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