Hausautomatisierung Lernfähig: Smarthome-System mit Open Access

Anbieter zum Thema

Universität der Bundeswehr München

WatchGuard Technologies GmbH

Ein lernfähiges Smarthome-System lässt sich mit Open-Access-Techniken umsetzen und eignet sich für kleine bis mittelgroße Wohn- und Gewerbeeinheiten. Sensoren und Aktoren lassen sich anschließen und die Hardware ist frei programmierbar.

Wer kleine bis mittelgroße Wohn- oder Gewerbegebäude automatisieren will, ist oft gezwungen, verschiedene herstellerspezifische Hard- und Softwaresysteme zu installieren. Diese sind nur schwer miteinander zu vernetzen, oft nur über herstellereigene Clouds fernsteuerbar und in der Regel nicht durch Dritte programmierbar. Im Folgenden wird anhand eines aktuellen freien Forschungsprojektes des Autors gezeigt, wie diese Nachteile durch ein auf offenen Hard- und Softwarestandards basierendes Konzept vermieden und darüber hinaus ein lernfähiges Haus erreicht werden kann.

Das vorgestellte Konzept hat der Autor seit Herbst 2022 entwickelt sowie in einem realen Wohngebäude („Haus am See“) testweise installiert und wird aktuell darin getestet. Das Konzept basiert auf zwei technischen Leitlinien: Eingesetzt werden ausnahmslos Open-Access-Techniken. Das sind Entwicklungsplattformen, die öffentlich zugänglich und durch weltweite Entwicklergemeinschaften unterstützt werden. Bild 1 zeigt die im Projekt verwendeten offenen Techniken.

Sie reichen von der ausschließlichen Verwendung frei programmierbarer Hardwareplattformen über LAN-basierte Kommunikation mit offenen Modbus-Protokollen bis zur Implementierung der Bedienoberflächen über die Open-Source-Server-Plattform-Home-Assistant. Für eine einfache Installation und Wartung vor Ort durch Elektriker werden Sensoren und Verbraucher soweit möglich kompatibel zur klassischen Elektroinstallation angeschlossen.

Das Haus als ein lernfähiges System

So wird beispielsweise ein Raffstoreantrieb nicht über ein herstellerspezifisches Funkprotokoll angesprochen, sondern über das Schalten von Relaisausgängen. Als Temperatursensoren werden kostengünstige Heißleiter (NTC) verwendet, die analog an dezentrale Controller angeschlossen werden, anstatt teure Busverbindungen zu nutzen.

Zum anderen zielt das Konzept auf das Haus als lernfähiges System in Bezug auf Nutzer und Umwelt (Bild 2). Auf der unteren Automatisierungsebene bedeutet dies, dass die grundlegenden, einzelnen Gebäudeteilen oder Räumen zugeordneten Steuer- und Regelfunktionen für Beleuchtung, Heizung oder Beschattung/Abdunkelung dezentral über entsprechende, per LAN vernetzte Controller erfolgen. Auf übergeordneter Ebene werden aktuell KI-basierte Algorithmen entwickelt und erprobt, die das System- und Nutzerverhalten kontinuierlich für ein optimiertes Gesamtsystem abgleichen. Das erlaubt nicht nur dem Nutzer des Gebäudes einen erhöhten Komfort, sondern senkt den Energieverbrauch und verbessert den CO₂-Fußabdruck.

Controller und Server sind dezentral vernetzt

In Bild 3 ist die dezentrale Systemarchitektur skizziert. Die Sensoren und Aktoren im/am Gebäude werden an zugeordnete dezentrale Controller angeschlossen. Dazu wurden in der Pilotinstallation die in der Mess-und Automatisierungstechnik weit verbreiteten LabJack-Module eingesetzt. Die Sensoren messen aktuell Temperaturen und Lichtstärken oder melden als Präsenzmelder die Anwesenheit von Personen.

Aktoren sind alle Leuchten und Raffstore des Gebäudes sowie eine Zisternenpumpe zur Außenbewässerung oder der Garagentorantrieb. Weiterhin gehören dazu Infrarot-Heizmodule an den Decken, über die das Haus ausschließlich beheizt wird. In Verbindung mit den intelligenten Systemregelfunktionen wurde im Versuchshaus damit ein vergleichsweise kostengünstiges, verbrauchsoptimiertes und sehr komfortables Heizungssystem implementiert. Die Controller sind über die portable Skriptsprache Lua frei programmierbar und verfügen über modularisiert in Abhängigkeit ihrer jeweiligen Sensor- /Aktorkonfiguration zusammengestellte Steuer- und Regelprogramme.

Zentraler Automatisierungsserver und Backbone-PC

Die Vernetzung der Controller erfolgt über das Gebäude-LAN. Im Gebäude befinden sich zwei weitere Systeme: Ein Automatisierungsserver stellt die zentrale Bedienoberfläche zur Verfügung, auf welche von im Haus verteilten Wandtablets, beliebigen am Netz angeschlossenen Rechnern oder auch über Smartphones zugegriffen werden kann – je nach Systemkonfiguration auch aus der Ferne. Die Serverfunktionalität wurde vollständig mit dem weit verbreiteten Open-Source-Tool Home Assistant erstellt und läuft derzeit auf einem Raspberry Pi.

Aus Performance- und Zuverlässigkeitsgründen wird aktuell ein Backbone-PC als Alternative erprobt. Zusätzlich wurde vor kurzem mit der Inbetriebnahme eines zweiten zentralen Rechnermoduls begonnen. Dieses wird für die Entwicklung der KI-basierten höheren Algorithmik verwendet. Des Weiteren besteht über das lokale Netzwerk die Möglichkeit, auf weitere intelligente Teilsysteme des Hauses zuzugreifen, darunter eine Photovoltaikanlage inklusive Batteriespeicher, eine Warmwasserwärmepumpe, eine Wallbox sowie diverse Audio- und Videosysteme.

Raumlösung für die Systemmodule

Bezüglich der räumlichen Anbringung der Systemmodule sind beliebige Varianten denkbar, die sich an die Gebäudegröße anpassen. Für das im Pilotprojekt automatisierte Haus in der Größe eines Einfamilienhauses, ist ein separater Schaltschrank im Technikraum installiert. Hier sind sämtliche Controller wie auch weitere Komponenten wie Relais oder Dimmer zentral montiert. Die von den Sensoren und Aktoren ausgehenden Signale wurden über Einzelkabel von oben in den Schaltschrank geführt.

Bild 4 zeigt die aktuelle Ausführung des Schaltschranks. In der Mitte befinden sich auf Tragschienen insgesamt acht LabJack-Controller. Oberhalb sind Relais und Dimmer installiert. Die zu den Räumen führenden Stromkabel sind ebenfalls erkennbar. Die Sensorleitungen aus den Räumen werden zunächst an Klemmen geführt, von wo aus sie mit den Controllern verbunden werden. Im unteren Teil des Schaltschranks sind Schaltelemente sowie eine FRITZ!Box für die notwendige Internetverbindung installiert. Für größere Gebäude hingegen empfiehlt es sich, einzelne Gebäudeteile oder Räume betreffende Controller in dezentralen Schaltschränken oder beispielsweise Wandeinbauboxen unterzubringen und die zugeordneten Sensoren und Aktoren jeweils dorthin zu verdrahten.

Bild 5 zeigt exemplarisch ein Haus mit verteilten Wandtablets sowie einen in einer herkömmlichen Hohlraumdose installierten Raumtemperatursensor. Auf den Tablets läuft als Betriebssystem Android sowie ein speziell für autonom ablaufende Kiosk-Applikationen optimierter, freier Browser (Fully Kiosk Browser). Letzterer greift auf die Home Assistant-Plattform im zentralen Automatisierungsserver zu.

Open Source für Regelungen und Oberflächen

Der ausschließliche Einsatz von Open Source-Programmierumgebungen hat zahlreiche Vorteile: Die Tools sind kostenlos verfügbar, die verwendeten Programmiersprachen weltweit verbreitet und große Nutzercommunitys sorgen neben einer kontinuierlichen Weiterentwicklung dafür, dass Fehler frühzeitig erkannt und Sicherheitslücken geschlossen werden. Weder Entwickler noch Nutzer der Hausautomatisierung sind dadurch von einzelnen Herstellern abhängig.

Und anders als bei den zunehmend für jedes fernbedienbare Teilsystem heute meist benötigten herstellerspezifischen Clouds bleibt der Fernzugriff in eigener sicherer und zuverlässiger Hand. Exemplarisch ist in Bild 6 die Programmieroberfläche zu den LabJack-Controllern gezeigt, welche in der portablen Skriptsprache Lua programmiert werden.

Lua besteht aus relativ wenigen, einfach verständlichen Programmierkonstrukten, womit jedoch auch komplexere Algorithmen mit entsprechenden Datenstrukturen vergleichsweise effizient erstellt werden können. Lua ist plattformunabhängig und wird von vielen Herstellern programmierbarer Komponenten genutzt. Lua-Programme werden durch einen frei erhältlichen Interpreter ausgeführt, welcher auch auf C-programmierten Systemen läuft. Im Bild ist ein Auszug aus dem Lua-Code eines Controllers sichtbar.

Konfiguration eines Bedienfeldes zur Lichtsteuerung

Als weiteres Beispiel sei an dieser Stelle die Konfiguration eines Bedienfeldes zur Lichtsteuerung in der Home-Assistant-Implementierung des Pilotsystems angeführt (Bild 7). Das Konfigurationsfenster zeigt auf der rechten Seite das Layout des Bedienfeldes, während auf der linken Seite der YAML-Code dargestellt wird. Die Beschreibungssprache YAML ist eine an XML angelehnte Sprache, die sich für Konfigurationszwecke universell einsetzen lässt und insbesondere bei Serveranwendungen weit verbreitet ist.

Im Beispielcode sind zu jedem der vier Elemente im Bedienfeld, den Entitäten, der Elementtyp und die Erscheinungsform konfiguriert. Alternativ kann das über einen grafischen Editor ohne direktes Arbeiten im YAML-Code erfolgen. In Bild 8 wird die Konfiguration der beim Bedienen des ersten Elements im Bedienfeld, einem Dimmer, ausgelösten sogenannten Automation dargestellt. Innerhalb der Konfiguration wird ein Skript aufgerufen, welches an einer anderen Stelle der Home Assistant-Konfiguration definiert wurde. Dieses Skript initiiert eine Modbus-Kommunikation zu einem dezentralen Controller. Im vorliegenden Fall wird der Controller dazu verwendet, die Spannung an einem Analogausgang zu verändern, um den Dimmer zu steuern. (heh)

Lange Laufzeiten ohne Batteriewechsel

Selbstorganisierendes Funknetz für batteriebetriebene Geräte

Smarte Gebäudeinfrastruktur

Energie effizient verwalten mit dem Gebäude 4.0

Dieser Artikel erschien zuerst auf unserem Partnerportal ELEKTRONIKPRAXIS.

Referenzen

Jörg Böttcher: Kompendium Messdatenerfassung und -auswertung. ISBN 978-3-7386-2255-3 (Paperback) oder ISBN 978-3-7392-7714-1 (E-Book), Verlag: Books on Demand (www.bod.de).

Jörg Böttcher: Kompendium Messtechnik und Sensorik (2. Auflage). ISBN 9783751932967 (Paperback) oder ISBN 9783752632491 (E-Book), Verlag: Books on Demand (www.bod.de).

* Der Autor des Beitrags ist Herausgeber eines Open-Access-Online-Kompendiums mit einem Multiple-Choice-Zertifikatstest (www.messtechnik-und-sensorik.org).

(ID:50169538)