- Add „Grid Optimized Charge“ Controller for Energy Storage Sytems using predictions
- Lots of Bug Fixes and Other Changes
FENECON: Zehn Jahre Innovationen für die Energiewende – Pionier für Stromspeichersysteme feiert Jubiläum
Deggendorf, 15. Juni 2021 – FENECON, führender Hersteller von Stromspeicherlösungen, feiert Jubiläum. Seit zehn Jahren entwickelt und produziert das Unternehmen innovative Heim-, Gewerbe- und Industrie-Speichersysteme, die dafür sorgen, dass Solarstrom optimal genutzt, das Stromnetz entlastet und die Energiewende gefördert wird. Mit diesen zukunftsfähigen Lösungen können sich Privatpersonen, Unternehmen und Netzbetreiber aktiv an der 100-Prozent-Energiewende beteiligen.
[…]
Hohe Leistung, einfache Installation, zukunftsfähige Software
Die Komponenten der FENECON-Komplettsysteme der Home-, Commercial- und Industrial-Serien sind jeweils optimal aufeinander abgestimmt. Neben langlebigen Batterien und leistungsfähigen Wechselrichtern sind besonders das Energiemanagement als Steuerzentrale für die Speichersysteme die Alleinstellungsmerkmale der Produkte. Die Systeme sind modular aufgebaut, besonders schnell und einfach zu installieren und lassen sich je nach benötigter Leistung und Kapazität jederzeit erweitern. Das FENECON-Energiemanagementsystem (FEMS) auf Basis von OpenEMS, dem „Betriebssystem für die Energiewende“, macht die Speicherlösungen explizit zukunftsfähig.Das lernende Energiemanagementsystem für Sektorenkopplung bei Speichersystemen aller Größen
FEMS ermöglicht eine einfache und intelligente Sektorenkopplung – die Vernetzung von Strom, Wärme und Mobilität – sowie vorausschauendes, netzdienliches Laden und Entladen. Das bedeutet: Das Speichersystem lernt seinen Einsatzort kennen und prognostiziert selbstlernend, wie viel Strom produziert und wann wie viel davon verbraucht wird. Mithilfe solcher Daten verteilt die Lösung die verfügbare Energie intelligent auf Stromverbraucher wie zum Beispiel E-Autos oder die Heizung und erhält Speicherkapazität für die starken PV-Strom-Stunden, um Abregelungen zu vermeiden. So erhöht das System den Eigenverbrauch und die Produktionsmenge der PV-Anlagen. In der intelligenten Speichersteuerung können zudem anbieterneutral zeitvariable Börsenstromtarife eingebunden werden, die in den kommenden Jahren erheblich an Relevanz gewinnen werden. So werden auch die Reststromkosten über den Speicher und das Energiemanagement optimiert. Viele weitere auf die Zukunft ausgerichtete Funktionen sind in der Open Source basierten Plattform jetzt schon umsetzbar und darauf ausgelegt, künftige Innovationen ebenfalls einbinden zu können. Nachhaltigkeit ist einer der Grundsätze der Deggendorfer Energiewendepioniere.[…]
Weiterlesen → pv-magazine.de
Mehr informationen → fenecon.de
Release 2021.10.0
- Support for ADS-TEC StoraXe ESS and SOCOMEC Countis E34
- Bug fixes and other changes
Release 2021.9.0
- Support for MQTT
This adds support for the MQTT protocol in OpenEMS Edge. The new „Controller.Api.MQTT“ publishes data to an MQTT broker
- Improved Login and Session-Handling throughout OpenEMS Edge, Backend and UI
- Many bug fixes and little improvements
5th Birthday of OpenEMS
On 24th April 2016 the first „Hello World“ commit for OpenEMS was made. Now, exactly five years later, OpenEMS has an estimated total value of more than 11,5 million USD. And the story goes on…

Release 2021.8.0
- Refactoring of OpenEMS UI software architecture is on the way: better modularization and generalization and much simpler implementation of custom extension widgets
- Significant performance improvements to OpenEMS Backend: it now easily handles many thousand parallel connections with more than 500.000 datapoints per second
- Many bug fixes and little improvements
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-FörderprogrammE-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. […]
→ Weiterlesen: https://www.pv-magazine.de/unternehmensmeldungen/kopp-bietet-erstmals-intelligent-vernetzte-e-ladesaeulen/
Release 2021.6.0
- Update UI to Angular 11 and latest Ionic
- Fix Continuous Integration for UI with stricter settings for TypeScript
- Update Component Communication documentation: https://openems.github.io/openems.io/openems/latest/component-communication/index.html
- and some more maintenance work
Release 2021.5.0
New Implementations: KMTronic 4-Port Relay Board & GoodWe Battery-Inverter for Generic-ESS
Update of Local Timeseries database „RRD4j „
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
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 thePredictor24Hours
. These Predictors can announce for which channels they allow a prediction and provide aPrediction24Hours
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 thePredictor::get24HoursPrediction()
method or via aget24HoursPrediction
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