Wir wollen diese Komplexe nun der Reihe nach beschreiben und vor allem praktische L\u00f6sungen pr\u00e4sentieren, um die \u00fcblichen Probleme bei der Systemintegration zu l\u00f6sen.<\/p>\n\n\n\n
Integration Awattar API<\/h2>\n\n\n\n
Um in der Optimierung den Faktor Stromkosten bewerten zu k\u00f6nnen, habe ich mich entschieden die Ermittlung eben dieser \u00fcber Loxone durchzuf\u00fchren, und diese dann an den Optimierungs-Request zu \u00fcbergeben.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr die Ermittlung der Stromkosten stellt mein Stromanbieter gl\u00fccklicherweise eine API zur Verf\u00fcgung um \u00fcber einen HTTP Request die Stromkosten f\u00fcr den folgenden Tag abgefragt werden k\u00f6nnen:<\/p>\n\n\n\n
http:\/\/api.awattar.at\/v1\/marketdata\/current.yaml?tomorrow=include<\/a><\/p>\n\n\n\n Um die Daten \u00fcber Loxone abzufragen, verwenden wir einen Virtuellen HTTP Eingang und geben f\u00fcr die URL den obigen Link an.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Die Abfrage liefert folglich nachstehendes Ergebnis, bei dem uns die zuk\u00fcnftigen relativen Preise interessieren.<\/p>\n\n\n\n Zus\u00e4tzlich bedarf es noch einer Anmerkung zur weiteren Aufbereitung der st\u00fcndlichen Awattar Strompreise. Zuz\u00fcglich zu den von Awattar angegebenen Netto-Strompreisen werden noch weitere Geb\u00fchren und Kosten schlagend, womit sind nachstehende Stromkostenstruktur f\u00fcr Endbenutzer ergibt:<\/p>\n\n\n\n St\u00fcndliche Preise EPEX Spot \u00ae AT<\/p>\n\n\n\n + |Betrag St\u00fcndliche Preise EPEX Spot \u00ae AT | * 0.03<\/p>\n\n\n\n + 1,500 Cent\/kWh<\/p>\n\n\n\n + 20% MwSt.<\/p>\n\n\n\n Eine Besonderheit der Awattar API ist, dass die st\u00fcndlichen Daten t\u00e4glich jeweils um 14:00 Uhr aktualisiert werden und dann f\u00fcr den Folgetag von 00:00-24:00 zur Verf\u00fcgung stehen, das bedeuted jedoch auch, dass bis 13:59:59 Uhr st\u00fcndliche Strompreis Forecasts nur bis 24:00 Uhr des selben Tages verf\u00fcgbar sind, also zumindest 10 Stunden im vorhinein, was den Optimierungshorizont tempor\u00e4r auf diesen Bereich einschr\u00e4nkt. Diese Einschr\u00e4nkung ist auch in den obigen Response Daten ersichtlich. Dieser Reduzierung wird aber im Optimierungsservice Rechnung getragen, in dem der Horizont mangels Input Daten angepasst wird. Durch st\u00fcndlichen rollierenden Aufruf der Optimierung, entstehen in der Regel aber dadurch keine gravierenden Einschr\u00e4nkung bzw. Fehler im Ergebnis.<\/p>\n\n\n\n F\u00fcr den Virtuellen HTTP Eingang m\u00fcssen nun 24 Befehlskennungen (Virtueller HTTP Eingang Befehl) f\u00fcr die relativen Preise angelegt werden. Als Beispiel f\u00fcr den Strompreis in 4 Stunden verwenden wir den Befehl.<\/p>\n\n\n\n data_price_hour_rel_+04_amount: \\v<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Die verf\u00fcgbaren Befehlskennungen sind sehr gut in der Loxone Dokumentation beschrieben:<\/p>\n\n\n\n https:\/\/www.loxone.com\/dede\/kb\/befehlserkennung<\/a><\/p>\n\n\n\n Somit sind die entscheidenden Strompreisinformation nun in unserer Loxone verf\u00fcgbar. Wie diese weiterverwendet werden, wird an sp\u00e4terer Stelle beschrieben. Um dem Loxone Benutzer auch noch etwas visuelles Feedback zum Strompreis zu geben wird nachstehender Link auf die Awattar Website genutzt:<\/p>\n\n\n\n https:\/\/www.awattar.at\/services\/charts\/hourly<\/a><\/p>\n\n\n\n Diesen binden wir als Webpage Control in unsere Visualisierung ein.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Aus der Loxone Visualisierung springt man somit auf folgende Seite ab, welche eine recht ansprechende Darstellung der vergangenen und kommenden Tage bietet.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n In der Loxone App sieht das nun folgenderma\u00dfen aus.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Da die selbst erstellte Optimization Web API die M\u00f6glichkeit bietet, eigenst\u00e4ndig Wetterdaten und Vorhersagen abzufragen falls diese nicht \u00fcber den Request bereitgestellt werden, wird diese M\u00f6glichkeit an der Stelle auch genutzt. Insofern besteht keine Notwendigkeit diese Daten \u00fcber Loxone einzubinden.<\/p>\n\n\n\n Nichts desto trotz mag es f\u00fcr den ein oder anderen von Vorteil sein auch Wetterdaten in der Loxone Visualisierung darzustellen bzw. auch f\u00fcr Berechnungen in Loxone zu verwenden, bietet Loxone auch einen hervorragenden eigenen Wetterservice. Dieser kann nat\u00fcrlich ebenso eingebunden werden, um die entsprechenden Werte in der Folge an die Optimization Web API zu \u00fcbergeben.<\/p>\n\n\n\n Zur Anzeige aktueller Wetterdaten wird in Loxone lediglich ein Webpage Baustein zum Absprung auf den Link<\/p>\n\n\n\n https:\/\/open-meteo.com\/en\/docs#latitude=48.1200&longitude=16.2200&hourly=temperature_2m,rain&timezone=Europe%2FBerlin&forecast_days=3<\/a><\/p>\n\n\n\n bereitgestellt.<\/p>\n\n\n\n F\u00fcr die Einbindung des Optimierungsservers wird ein Loxone Script Programm verwendet, welches unter \u201eBaustein einf\u00fcgen\u201c -> \u201eAllgemein\u201c zu finden ist. Eine ausf\u00fchrliche Dokumentation der m\u00f6glichen Befehle ist unter folgendem Link zu finden.<\/p>\n\n\n\n https:\/\/updatefiles.loxone.com\/KnowledgeBase\/Online\/Common\/Documents\/CustomScriptProgramming.pdf<\/a><\/p>\n\n\n\n Alles in allem eine sehr m\u00e4chtige Funktionalit\u00e4t, die viele zus\u00e4tzliche T\u00fcren in der Loxone Config \u00f6ffnet.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Letztendlich l\u00e4uft das Programm in einer Endlosschleife, wobei alle 5s die erforderlichen Daten von Loxone Datenpunkten (virtuelle Eing\u00e4nge, virtuelle HTTP Eing\u00e4nge, \u2026) gesammelt und in einen Request String zusammengebaut werden (siehe Request Dokumentation https:\/\/www.factorysensesoftware.at\/energyoptimization\/redoc-static.html<\/a>) Durch einen Stundenimpuls wird ein Trigger Eingang I4 gesetzt, welcher im Programm den Request auf einen Programmausgang legt.<\/p>\n\n\n\n Der Stundenimpuls wird um 65s verz\u00f6gert, um sicherzustellen, dass andere st\u00fcndliche Updates von Datenpunkten (z.B. Awattar API Requests) abgeschlossen sind, und der Optimization Web API Request mit aktuellen Daten durchgef\u00fchrt wird. Um sicherzugehen, dass der Impuls vom Programm aufgefangen wird, sollte die L\u00e4nge ausreichend gew\u00e4hlt werden, in unserem Fall 10s. Wenn somit der Optimization Request \u00fcbergeben wird, stellt eine weitere Wartezeit von 15s sicher, dass die \u00dcbergabe nur 1 mal durchgef\u00fchrt wird.<\/p>\n\n\n\n Das vollst\u00e4ndige Programm sieht folgenderma\u00dfen aus:<\/p>\n\n\n\n Wie im Programmlisting erkennbar, wird f\u00fcr die Datenermittlung gro\u00dfteils die getio(string) Funktion genutzt, wobei als Parameter der interne Name eines Virtuellen HTTP Eingangsbefehls gefordert wird. Dieser ist in der Loxone Config \u00fcber das rechte Maus Kontextmen\u00fc des virtuellen Eingangs im Men\u00fceintrag \u201eEigenschaften bearbeiten\u201c auffindbar. Dort findet sich die Spalte Anschluss, mit jener Bezeichnung, die als getio-Parameter gefordert wird.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Der Vollst\u00e4ndigkeit halber noch eine Warnung: Der Programmbaustein erfordert ausreichend Kenntnisse, da durch fehlerhafte Programmierung der Miniserver crashen kann. Eine M\u00f6glichkeit der Wiederherstellung einer fehlerfreien Programmversion kann nicht garantiert werden. Insofern empfiehlt es sich auch ein Backup der SD Karte bereit zu halten, wenn man mit dem Programmbaustein experimentiert.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.factorysensesoftware.at\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/image-26-1024x550.png\")
<\/figure>\n\n\n\ndate_now: 2026-01-04 12:41:21\ndate_now_epoch: 1767526881860\ndate_now_day: 4\ndate_now_month: 1\ndate_now_year: 2026\ndate_start: 2026-01-04 00:00:00\ndate_end: 2026-01-04 23:59:59\nprice_low: 8.25600\nprice_high: 12.11800\nprice_median: 9.02100\nprice_average: 9.57608\nprice_current: 8.95400\nprice_unit: Cent\/kWh\nprice_threshold_00: 8.25600\nprice_threshold_01: 8.34100\nprice_threshold_02: 8.38900\nprice_threshold_03: 8.39700\nprice_threshold_04: 8.50400\nprice_threshold_05: 8.53300\nprice_threshold_06: 8.67800\nprice_threshold_07: 8.68600\nprice_threshold_08: 8.84600\nprice_threshold_09: 8.88200\nprice_threshold_10: 8.92100\nprice_threshold_11: 8.95400\nprice_threshold_12: 9.08800\nprice_threshold_13: 9.31400\nprice_threshold_14: 9.43000\nprice_threshold_15: 9.47600\nprice_threshold_16: 9.55300\nprice_threshold_17: 10.04300\nprice_threshold_18: 10.56300\nprice_threshold_19: 11.24500\nprice_threshold_20: 11.79400\nprice_threshold_21: 11.84300\nprice_threshold_22: 11.97200\nprice_threshold_23: 12.11800\ndata_price_hour_rel_-12_amount: 8.88200\ndata_price_hour_abs_00_amount: 8.88200\ndata_price_hour_rel_-11_amount: 8.53300\ndata_price_hour_abs_01_amount: 8.53300\ndata_price_hour_rel_-10_amount: 8.50400\ndata_price_hour_abs_02_amount: 8.50400\ndata_price_hour_rel_-09_amount: 8.38900\ndata_price_hour_abs_03_amount: 8.38900\ndata_price_hour_rel_-08_amount: 8.25600\ndata_price_hour_abs_04_amount: 8.25600\ndata_price_hour_rel_-07_amount: 8.34100\ndata_price_hour_abs_05_amount: 8.34100\ndata_price_hour_rel_-06_amount: 8.39700\ndata_price_hour_abs_06_amount: 8.39700\ndata_price_hour_rel_-05_amount: 8.68600\ndata_price_hour_abs_07_amount: 8.68600\ndata_price_hour_rel_-04_amount: 8.84600\ndata_price_hour_abs_08_amount: 8.84600\ndata_price_hour_rel_-03_amount: 9.43000\ndata_price_hour_abs_09_amount: 9.43000\ndata_price_hour_rel_-02_amount: 9.47600\ndata_price_hour_abs_10_amount: 9.47600\ndata_price_hour_rel_-01_amount: 9.08800\ndata_price_hour_abs_11_amount: 9.08800\ndata_price_hour_rel_+00_amount: 8.95400\ndata_price_hour_abs_12_amount: 8.95400\ndata_price_hour_rel_+01_amount: 8.67800\ndata_price_hour_abs_13_amount: 8.67800\ndata_price_hour_rel_+02_amount: 9.31400\ndata_price_hour_abs_14_amount: 9.31400\ndata_price_hour_rel_+03_amount: 9.55300\ndata_price_hour_abs_15_amount: 9.55300\ndata_price_hour_rel_+04_amount: 11.79400\ndata_price_hour_abs_16_amount: 11.79400\ndata_price_hour_rel_+05_amount: 11.84300\ndata_price_hour_abs_17_amount: 11.84300\ndata_price_hour_rel_+06_amount: 12.11800\ndata_price_hour_abs_18_amount: 12.11800\ndata_price_hour_rel_+07_amount: 11.97200\ndata_price_hour_abs_19_amount: 11.97200\ndata_price_hour_rel_+08_amount: 11.24500\ndata_price_hour_abs_20_amount: 11.24500\ndata_price_hour_rel_+09_amount: 10.04300\ndata_price_hour_abs_21_amount: 10.04300\ndata_price_hour_rel_+10_amount: 10.56300\ndata_price_hour_abs_22_amount: 10.56300\ndata_price_hour_rel_+11_amount: 8.92100\ndata_price_hour_abs_23_amount: 8.92100<\/code><\/pre>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.factorysensesoftware.at\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/image-27-1024x551.png\")
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<\/figure>\n\n\n\nIntegration Wetterservice<\/h2>\n\n\n\n
Integration Optimization Web API<\/h2>\n\n\n\n
Loxone Script Programming PicoC<\/h3>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.factorysensesoftware.at\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/image-30-1024x258.png\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.factorysensesoftware.at\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/image-5.png\")
<\/figure>\n\n\n\nchar req[2048];\nchar time[32];\nchar k[32];\nchar d[32];\nchar dt1[32];\nchar dt2[32];\nchar t1[32];\nchar t2[32];\nchar dem1[128];\nchar dem2[128];\nchar min1[128];\nchar min2[128];\nchar e[256];\nfloat c[24];\n\nwhile(true)\n{\nif(getinput(3)>0)\n{\nsprintf(time, \"\\\"unixTimestamp\\\": %d,\", getinput(0));\n\nsprintf(k, \"\\\"slopeHeatingCurve\\\": %f,\", getio(\"VI36\"));\nsprintf(d, \"\\\"offsetHeatingCurve\\\": %d,\", getio(\"VI15\"));\n\nsprintf(dt1, \"\\\"maxDeltaTemperature1\\\": %d,\", getio(\"VI18\"));\nsprintf(dt2, \"\\\"maxDeltaTemperature2\\\": %d,\", getio(\"VI18\"));\n\nsprintf(t1, \"\\\"currentTemperature1\\\": %f,\", round(getinput(1)*10)\/10);\nsprintf(t2, \"\\\"currentTemperature2\\\": %f,\", round(getinput(2)*10)\/10);\n\nsprintf(dem1, \"\\\"demandPowerProfile1\\\": [ %s ],\", getinputtext(0));\nsprintf(dem2, \"\\\"demandPowerProfile2\\\": [ %s ],\", getinputtext(1));\n\nsprintf(min1, \"\\\"minTemperatureSetPointsProfile1\\\": [ %s ],\", \"0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0\");\nsprintf(min2, \"\\\"minTemperatureSetPointsProfile2\\\": [ %s ],\", getinputtext(2));\n\nc[0]=getio(\"VCI124\");\nc[1]=getio(\"VCI125\");\nc[2]=getio(\"VCI126\");\nc[3]=getio(\"VCI127\");\nc[4]=getio(\"VCI128\");\nc[5]=getio(\"VCI129\");\nc[6]=getio(\"VCI130\");\nc[7]=getio(\"VCI131\");\nc[8]=getio(\"VCI132\");\nc[9]=getio(\"VCI133\");\nc[10]=getio(\"VCI134\");\nc[11]=getio(\"VCI135\");\nc[12]=getio(\"VCI136\");\nc[13]=getio(\"VCI137\");\nc[14]=getio(\"VCI138\");\nc[15]=getio(\"VCI139\");\nc[16]=getio(\"VCI140\");\nc[17]=getio(\"VCI141\");\nc[18]=getio(\"VCI142\");\nc[19]=getio(\"VCI143\");\nc[20]=getio(\"VCI144\");\nc[21]=getio(\"VCI145\");\nc[22]=getio(\"VCI146\");\nc[23]=getio(\"VCI147\");\n\nsprintf(e, \"\\\"electricityCosts\\\": [%f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f],\", \nround((c[0]+fabs(c[0])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[1]+fabs(c[1])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[2]+fabs(c[2])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[3]+fabs(c[3])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[4]+fabs(c[4])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[5]+fabs(c[5])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[6]+fabs(c[6])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[7]+fabs(c[7])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[8]+fabs(c[8])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[9]+fabs(c[9])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[10]+fabs(c[10])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[11]+fabs(c[11])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[12]+fabs(c[12])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[13]+fabs(c[13])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[14]+fabs(c[14])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[15]+fabs(c[15])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[16]+fabs(c[16])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[17]+fabs(c[17])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[18]+fabs(c[18])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[19]+fabs(c[19])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[20]+fabs(c[20])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[21]+fabs(c[21])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[22]+fabs(c[22])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100,\nround((c[23]+fabs(c[23])*0.03+1.5+6.7)*1.2*100)\/100);\n\nreq = \"\";\nstrcat(req, \"{\");\nstrcat(req, \"\\\"heatPumpEnvironment\\\":{\");\nstrcat(req, time);\nstrcat(req, \"\\\"timeZoneInfoId\\\": \\\"W. Europe Standard Time\\\",\");\nstrcat(req, \"\\\"latitude\\\": 43.59,\");\nstrcat(req, \"\\\"longitude\\\": 12.37,\");\nstrcat(req, \"\\\"heatPumpModel\\\": \\\"Vaillant_125_6_Linear\\\",\");\nstrcat(req, \"\\\"ratedPower\\\": 12,\");\nstrcat(req, \"\\\"minPower\\\": 2,\");\nstrcat(req, \"\\\"bufferSize1\\\": 500,\");\nstrcat(req, \"\\\"bufferSize2\\\": 500,\");\nstrcat(req, \"\\\"bufferHeatDissipation1\\\": 0.50,\");\nstrcat(req, \"\\\"bufferHeatDissipation2\\\": 0.25,\");\nstrcat(req, t1);\nstrcat(req, t2);\nstrcat(req, dt1);\nstrcat(req, dt2);\nstrcat(req, k);\nstrcat(req, d);\nstrcat(req, e);\nstrcat(req, \"\\\"spotPriceRenewalTime\\\": \\\"14:00:00\\\",\");\nstrcat(req, dem1);\nstrcat(req, dem2);\nstrcat(req, min1);\nstrcat(req, min2);\nstrcat(req, \"\\\"intakeAirTemperatures\\\": [ ]\");\nstrcat(req, \"}\");\nstrcat(req, \"}\");\n\nsetoutputtext(0, req);\n\nsleep(15000);\n}\n\nsleep(5000);\n}<\/code><\/pre>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.factorysensesoftware.at\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/image-31-1024x551.png\")
<\/figure>\n\n\n\nLoxone HTTP Request senden<\/h3>\n\n\n\n
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