Solar-Prediction APIs: Solcast, forecast.solar und Co. in dein Energiemanagement einbinden

Dein Balkonkraftwerk produziert nur bei Sonnenschein, aber die Sonne hat keinen Google-Kalender. Solar-Prediction APIs liefern dir die nächstbeste Alternative: eine stundenweise Vorhersage, wie viel Strom dein Balkonkraftwerk in den nächsten Stunden und Tagen erzeugen wird. Mit dieser Information schaltest du deine Überschusssteuerung von reaktiv auf vorausschauend um. Dieser Artikel zeigt dir die wichtigsten Dienste, wie sie funktionieren und wie du sie in Home Assistant einbindest.

TL;DR

• forecast.solar ist kostenlos, direkt in Home Assistant integriert und für die meisten Anwendungen genau genug
• Solcast ist genauer (Satellitendaten), aber auf 10 API-Aufrufe pro Tag limitiert (neue Accounts)
• Beide Dienste prognostizieren den Ertrag stundenweise für bis zu 14 Tage
• Die praktische Genauigkeit liegt bei 15 bis 25 Prozent für den aktuellen Tag - das reicht, um Sonnentage von Wolkentagen zu unterscheiden
• Die Integration in Automatisierungen bringt 5 bis 15 Prozent mehr Eigenverbrauch durch besseres Timing

Warum Ertragsprognosen?

Deine regelbasierte Überschusssteuerung reagiert auf den Moment: Wenn jetzt Überschuss da ist, schalte jetzt. Das funktioniert, hat aber einen Haken: Sie weiß nicht, ob in einer Stunde die Sonne durchbricht oder ob der Tag gelaufen ist.

Konkretes Beispiel: Es ist 10 Uhr, leicht bewölkt, dein Balkonkraftwerk liefert 200 Watt. Dein Boiler müsste eigentlich laufen, aber 200 Watt Überschuss reichen nicht, um den 1.500-Watt-Boiler sinnvoll zu betreiben. Die regelbasierte Steuerung wartet.

Mit Ertragsprognose: "Ab 12 Uhr Sonne erwartet, Produktion steigt auf 700 Watt." Jetzt weiß die Steuerung: Noch zwei Stunden warten, dann den Boiler in das Sonnenfenster legen. Oder umgekehrt: "Rest des Tages bewölkt." Dann den Boiler jetzt starten, auch wenn der Solaranteil gering ist - morgen wird es besser.

Die Prognose macht dein System proaktiv statt reaktiv. Es plant voraus, statt nur hinterherzulaufen.

Wie Solarprognosen entstehen

Hinter den APIs stecken komplexe Modelle, die mehrere Datenquellen kombinieren.

Wetterdaten

Die Basis sind numerische Wettervorhersagemodelle (NWP - Numerical Weather Prediction). Das ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) liefert globale Vorhersagen für Bewölkung, Einstrahlung, Temperatur und Wind. Die Auflösung liegt bei 9 bis 25 km - das reicht, um Großwetterlagen zu erfassen, aber lokale Wolkenfelder können durchrutschen.

Satellitendaten

Solcast nutzt zusätzlich Echtzeit-Satellitendaten von Meteosat (Europa) und Himawari (Asien-Pazifik). Die Satelliten fotografieren die Wolkendecke alle 5 bis 15 Minuten. Daraus berechnet Solcast die aktuelle Einstrahlung und extrapoliert in die nahe Zukunft (1 bis 4 Stunden). Für kurzfristige Prognosen ist das deutlich genauer als reine Wettermodelle.

Standortberechnung

Mit deinem Breitengrad, Längengrad, der Modulausrichtung (Azimut) und Neigung (Tilt) berechnet die API den Sonnenstand zu jeder Stunde und daraus die erwartete Einstrahlung auf deine Module. Ein Modul nach Süden mit 30 Grad Neigung bekommt mittags deutlich mehr Sonne als eines nach Westen mit 90 Grad (senkrecht an der Balkonbrüstung).

Vom Wetter zum Ertrag

Die erwartete Einstrahlung (in kWh/m2) wird mit der Modulfläche, dem Modulwirkungsgrad und einem Temperaturkoeffizienten multipliziert. An heißen Tagen (über 25 Grad Zelltemperatur) sinkt der Ertrag leicht. An kalten Tagen steigt er. Das Ergebnis: Eine stundenweise Prognose in Watt oder Wattstunden.

forecast.solar: Der kostenlose Einstieg

Was forecast.solar bietet

forecast.solar ist ein kostenloser Dienst, der eine Ertragsprognose für deine PV-Anlage liefert. Die API ist öffentlich zugänglich, du brauchst keinen Account (für die kostenlose Version).

Du rufst die API mit deinen Anlagenparametern auf und bekommst eine JSON-Antwort mit stundweisen Leistungswerten für die nächsten Tage.

Integration in Home Assistant

forecast.solar ist nativ in Home Assistant integriert. Unter Einstellungen, Integrationen suchst du "Forecast.Solar" und konfigurierst:

• Breitengrad und Längengrad (automatisch aus der Home-Assistant-Konfiguration)
• Dachneigung (Tilt): Winkel deiner Module in Grad (0 = horizontal, 90 = vertikal). Für Balkonkraftwerke an der Brüstung typischerweise 70 bis 90 Grad. Auf einem Flachdach mit Aufständerung 15 bis 35 Grad.
• Ausrichtung (Azimut): Himmelsrichtung in Grad (0 = Nord, 90 = Ost, 180 = Süd, 270 = West).
• Modulleistung (kWp): Für ein 800-Watt-Balkonkraftwerk: 0,8.

Nach der Einrichtung stehen dir mehrere Sensoren zur Verfügung:

• sensor.energy_production_today: Erwarteter Gesamtertrag heute (kWh)
• sensor.energy_production_today_remaining: Noch erwarteter Ertrag heute (kWh)
• sensor.energy_production_tomorrow: Erwarteter Gesamtertrag morgen (kWh)
• sensor.power_production_now: Erwartete aktuelle Leistung (W)
• sensor.energy_current_hour: Erwarteter Ertrag in der aktuellen Stunde (kWh)

Genauigkeit

Die Genauigkeit von forecast.solar hängt stark vom Wetter ab:

An klaren Tagen: 5 bis 15 Prozent Abweichung. Das Modell trifft die Einstrahlung gut, die Hauptfehlerquelle ist die Temperaturkorrektur.

An wechselnd bewölkten Tagen: 20 bis 40 Prozent Abweichung. Wolkenlücken und Wolkenschatten sind schwer vorherzusagen.

An komplett bewölkten Tagen: 10 bis 20 Prozent Abweichung. Paradoxerweise ist die Prognose bei durchgehender Bewölkung recht genau, weil die diffuse Strahlung stabiler ist als direkte Sonne.

Über eine Woche gemittelt: 10 bis 15 Prozent Abweichung. Die Über- und Unterschätzungen gleichen sich teilweise aus.

Für die Steuerung reicht das: Du musst nicht wissen, ob du 3,2 oder 3,7 kWh erntest. Du musst wissen, ob heute ein 4-kWh-Tag oder ein 1-kWh-Tag wird. Das liefert forecast.solar zuverlässig.

Einschränkungen

Die kostenlose Version erlaubt 12 API-Aufrufe pro Stunde (für einen Anlagenstandort). Home Assistant fragt standardmäßig alle 30 Minuten ab - das passt. Wenn du mehrere Anlagen (z.B. zwei Module mit verschiedener Ausrichtung) als separate Instanzen einrichtest, vervielfacht sich die API-Last.

forecast.solar nutzt keine Satellitendaten, sondern nur Wettermodelle. Die kurzfristige Vorhersage (nächste 1 bis 2 Stunden) ist deshalb weniger genau als bei Solcast.

Solcast: Die Profi-Lösung

Was Solcast bietet

Solcast ist ein australischer Dienst, der Solarprognosen für professionelle Anwender und Hobbyisten anbietet. Die Prognosen kombinieren Wettermodelle mit Satellitendaten und erreichen dadurch eine höhere Genauigkeit als rein wetterbasierte Dienste.

Für Hobbyisten gibt es einen kostenlosen Account mit einem Limit von 10 API-Aufrufen pro Tag (seit Ende 2025 für neue Accounts, ältere Accounts haben noch 50 Aufrufe). Ein Aufruf liefert die Prognose für die nächsten 7 bis 14 Tage.

Integration in Home Assistant

Solcast wird über HACS (Home Assistant Community Store) integriert. Die Installation:

1. HACS installieren (falls noch nicht vorhanden)
2. In HACS nach "Solcast" suchen und die Integration installieren
3. Solcast-Account anlegen auf solcast.com und die Anlage konfigurieren (Standort, Ausrichtung, Neigung, Leistung)
4. API-Key kopieren und in der Home-Assistant-Integration eintragen

Die Sensoren sind ähnlich wie bei forecast.solar, bieten aber zusätzlich "Estimated Actuals" - eine Rückschau, wie viel du tatsächlich erzeugt haben solltest, basierend auf Satellitendaten. Das ist nützlich zum Vergleich mit den tatsächlichen Erträgen deines Wechselrichters.

Genauigkeit

Solcast ist im Durchschnitt 30 bis 50 Prozent genauer als forecast.solar, besonders bei der kurzfristigen Vorhersage (nächste 2 bis 4 Stunden). Der Grund: Die Satellitendaten zeigen die aktuelle Wolkenlage in Echtzeit, und die Extrapolation für die nächsten Stunden ist auf dieser Basis deutlich zuverlässiger als reine Wettermodelle.

Für die langfristige Vorhersage (3 bis 7 Tage) nähern sich beide Dienste an, da die Satellitendaten dort keinen Vorteil mehr bieten.

Limitierung: 10 API-Aufrufe pro Tag

10 Aufrufe klingen nach wenig, reichen aber für die meisten Anwendungsfälle. Eine sinnvolle Strategie: Zwei Aufrufe morgens (Forecast und Actuals), zwei mittags (Update), einer abends (Tagesbilanz). Bleiben fünf Aufrufe als Reserve.

Die Solcast-Integration in Home Assistant kann die Aufrufe auf die verfügbaren Slots verteilen und die Prognose zwischen den Aufrufen interpolieren.

Weitere Dienste

OpenWeatherMap Solar

OpenWeatherMap bietet eine "Solar Radiation API" mit Daten zur solaren Einstrahlung. Die Integration in Home Assistant läuft über die OpenWeatherMap-Integration, die neben Temperatur und Bewölkung auch UV-Index und Einstrahlung liefert. Die Genauigkeit ist geringer als bei Solcast, aber für eine grobe Einschätzung ("sonnig vs. bewölkt") ausreichend. Kostenloser Account mit 60 Aufrufen pro Minute.

DWD (Deutscher Wetterdienst)

Der DWD stellt Wetterdaten als Open Data zur Verfügung, darunter auch Strahlungsprognosen. Die Home-Assistant-Integration "DWD Weather Warnings" nutzt DWD-Daten. Eine dedizierte Solarprognose bietet der DWD nicht, aber die Bewölkungsprognose lässt Rückschlüsse auf den zu erwartenden Ertrag zu.

Eigenberechnung

Wenn du ambitioniert bist: Du kannst mit den Rohdaten eines Wetterdienstes (Bewölkungsgrad, Temperatur, Sonnenstand) den erwarteten Ertrag selbst berechnen. Die Formel ist im Prinzip einfach (Einstrahlung mal Modulfläche mal Wirkungsgrad), aber die Tücke liegt in der korrekten Umrechnung der Bewölkung in eine Einstrahlungsminderung.

Es gibt Python-Bibliotheken (pvlib), die das können - und in Home Assistant lässt sich per AppDaemon oder pyscript Python-Code ausführen. Für die meisten Nutzer ist forecast.solar aber einfacher und genau genug.

Prognosen in Automatisierungen nutzen

Die Prognose-Sensoren allein sind informativ. Richtig wertvoll werden sie erst in Automatisierungen.

Beispiel 1: Boiler nur bei gutem Ertrag

"Schalte den Warmwasserboiler heute nur ein, wenn forecast.solar mindestens 2 kWh Restproduktion prognostiziert. Wenn unter 2 kWh: Timer-Fallback um 14 Uhr (unabhängig von Sonne)."

Die Idee: An guten Sonnentagen optimiert die Überschusssteuerung das Timing. An schlechten Tagen greift der Timer als Sicherheitsnetz.

Beispiel 2: Waschmaschinen-Freigabe

"Wenn forecast.solar für morgen mehr als 3 kWh Ertrag prognostiziert: Zeige eine Push-Nachricht 'Morgen guter Sonnentag - Waschmaschine einplanen.' Wenn unter 1 kWh: 'Morgen wenig Sonne - heute waschen oder auf Übermorgen verschieben.'"

Das ist keine automatische Steuerung, sondern eine intelligente Benachrichtigung. Manchmal ist der beste Algorithmus ein Hinweis an den Menschen.

Beispiel 3: Speicher-Management

"Wenn Solcast für den Nachmittag hohen Ertrag prognostiziert: Speicher am Morgen nicht aus dem Netz laden, sondern auf Solarladung warten. Wenn Solcast für den gesamten Tag niedrigen Ertrag prognostiziert: Speicher in der günstigsten Nachtstunde laden (dynamischer Tarif)."

Das ist eine fortgeschrittene Automatisierung, die Solarprognose mit Strompreisoptimierung kombiniert. Sie braucht Home Assistant, Tibber-Integration und Solcast - aber die Ersparnis kann bei einem Speichersystem spürbar sein.

Beispiel 4: Dynamische Nulleinspeisung mit Prognose

"Wenn die prognostizierte Produktion in der nächsten Stunde unter dem aktuellen Verbrauch liegt: Wechselrichter-Limit auf Maximum setzen (jeden Watt nutzen). Wenn die Produktion deutlich über dem Verbrauch liegen wird: Limit vorab senken, um Einspeisespitzen zu vermeiden."

Die Prognose glättet die Regelung: Statt bei jedem Wolkenfeld hektisch hoch- und runterzuregeln, weiß das System vorher, was kommt.

Konfiguration für Balkonkraftwerke: Tipps

Richtige Modulparameter eingeben

Die häufigste Fehlerquelle bei ungenauen Prognosen: falsche Anlagenparameter.

Neigung (Tilt): Module am Balkongeländer stehen oft nahezu senkrecht (80 bis 90 Grad). Module auf Aufständerungen am Flachdach haben 20 bis 35 Grad. Steckst du 30 Grad ein, obwohl deine Module bei 85 Grad hängen, weicht die Prognose massiv ab.

Ausrichtung (Azimut): 180 Grad ist exakt Süd. Ost-Süd ist 135 Grad, West-Süd 225 Grad. Nutz einen Kompass oder Google Maps, um die Ausrichtung deines Balkons zu bestimmen. Schon 20 Grad Abweichung verändern den Tagesverlauf der Prognose spürbar.

Modulleistung: Gib die tatsächliche Modulleistung an, nicht die Wechselrichter-Grenze. Wenn du zwei 400-Wp-Module am HM-800 hast, sind das 0,8 kWp Modulleistung. Der Wechselrichter begrenzt auf 800 Watt, aber die API muss wissen, wie viel Einstrahlung die Module aufnehmen können.

Verschattung berücksichtigen

Die APIs kennen deine lokale Verschattung nicht. Wenn ein Baum ab 15 Uhr Schatten auf die Module wirft, prognostiziert die API trotzdem volle Nachmittagssonne. Forecast.solar bietet in der kostenpflichtigen Version (ab 4 Euro/Monat) ein "Dampening"-Feature: Du kannst stundenweise Abschläge definieren (z.B. ab 15 Uhr nur 30 Prozent). Die kostenlose Version hat das nicht.

Die Solcast-HACS-Integration bietet ebenfalls ein Dampening-Feature - du kannst prozentuale Abschläge pro Stunde konfigurieren. Anpassbar an deine Verschattungssituation.

Zwei Module, zwei Ausrichtungen

Wenn deine Module in verschiedene Richtungen zeigen (z.B. eines Ost, eines West für ein Ost-West-Setup), musst du zwei separate Anlageninstanzen in der API anlegen und die Ergebnisse in Home Assistant addieren. Forecast.solar und Solcast unterstützen das.

Die Prognose als Lernwerkzeug

Abseits der Automatisierung ist die Ertragsprognose ein fantastisches Werkzeug, um dein Balkonkraftwerk besser zu verstehen. Vergleiche regelmäßig die Prognose mit den tatsächlichen Erträgen deines Wechselrichters. Wenn die Prognose systematisch 20 Prozent über deinen Erträgen liegt, stimmen wahrscheinlich die Parameter nicht (Verschattung, Neigung, Ausrichtung) oder die Module sind verschmutzt.

Ein Grafana-Dashboard, das Prognose und tatsächlichen Ertrag übereinanderlegt, zeigt dir auf einen Blick, wie gut dein System performt - und wo Optimierungspotenzial liegt.

Die Solarprognose ist kein Muss für ein Balkonkraftwerk-Setup. Ohne sie funktioniert die Überschusssteuerung einwandfrei. Aber mit ihr wird aus einer reaktiven Steuerung eine vorausschauende - und das macht das System nicht nur effizienter, sondern auch zufriedenstellender. Du siehst morgens in der App, was der Tag bringt, und dein System plant den Rest.