Solar Prognose Home Assistant: API-Vergleich

Wer OpenDTU oder einen Shelly Pro 3EM bereits in Home Assistant integriert hat, will den nächsten Schritt: Automationen, die auf Basis der erwarteten PV-Produktion handeln, Waschmaschine starten, Speicher vorladen, Warmwasserbereitung ankicken. Dafür braucht es Ertragsprognosen. Drei Dienste stehen zur Auswahl, und die Wahl hängt von Ausrichtung, Budget und Toleranz für Rate-Limits ab.

Drei APIs im Überblick

forecast.solar: die native HA-Integration

forecast.solar ist direkt in Home Assistant eingebaut, kein HACS, kein GitHub-Repo suchen. Unter Einstellungen → Geräte & Dienste → Integration hinzufügen → “Forecast.Solar” trägt man Koordinaten, Ausrichtung (Azimuth), Neigung (Declination) und Peakleistung in kWp ein.

Nach der Einrichtung stehen diese Sensoren bereit:

• Geschätzte Produktion heute / morgen (kWh)
• Geschätzte Produktion verbleibend heute (kWh)
• Produktion diese Stunde / nächste Stunde (kWh)
• Aktuelle PV-Leistung jetzt (W)
• Spitzenproduktionszeitpunkt heute und morgen

Wichtig: die “12-Stunden”-Verwechslung. In vielen Anleitungen steht “forecast.solar Public liefert nur 12 Stunden kostenlos”, das ist falsch. Die 12 bezieht sich auf das Rolling-Rate-Limit (Anzahl API-Calls innerhalb von 60 Minuten), nicht auf den Prognose-Horizont. Der Public-Plan liefert “heute und morgen”, das sind bei einem Abruf am Mittag maximal ~36 Stunden Vorschau . Updates unter 15 Minuten machen keinen Sinn, weil die Wetterdaten seltener aktualisiert werden .

Ost-West-BKW: Public reicht nicht. Wer zwei Module in verschiedene Richtungen ausgerichtet hat, ein häufiges Szenario bei Balkon-Ost-West-Setups, braucht zwei Planes. Das ist bei forecast.solar erst ab Personal Plus (28 €/Jahr) möglich, und ein API-Key ist zwingend erforderlich . Ohne API-Key werden zusätzliche Planes stillschweigend ignoriert, kein Fehler, nur stille Fehlkalkulation.

Solcast: die genaueste Option, mit Einschränkungen

Die Solcast-HACS-Integration (ha-solcast-solar von BJReplay) ist nicht nativ in HA enthalten und muss über HACS installiert werden. Nach der Installation trägt man seinen Solcast-API-Key ein und konfiguriert die Rooftop Sites im Solcast-Webinterface.

Was der Free Tier liefert:

• 10 API-Calls pro Tag für neue Hobbyist-Accounts
• Bis zu 2 Rooftop Sites, Ost und West separat konfigurierbar
• 14-Tage-Prognose-Horizont
• Drei Konfidenz-Stufen: P10 (pessimistisch), P50 (Mittelwert), P90 (optimistisch)

Achtung: Die 50-Calls-Angabe gilt nicht mehr für neue Accounts. Ältere YouTube-Videos und Blogposts nennen 50 API-Calls pro Tag. Das galt für Altaccounts, neue Hobbyist-Accounts haben seit 2024 fix 10 Calls/Tag. Wer einen neuen Account anlegt und 50 Calls erwartet, wird enttäuscht.

Reichen 10 Calls für sinnvolle Automationen? Ja, wenn das Update-Intervall in der HACS-Integration auf 2 Stunden gesetzt wird. Die Integration cached die letzte API-Antwort lokal, HA-Automationen können trotzdem sekündlich auf die Prognose-Sensoren zugreifen, ohne neue Calls auszulösen.

Genauigkeit: Solcast hat in einer unabhängig durchgeführten EPRI-Studie die niedrigste Fehlerrate unter kommerziellen Solar-Prognose-Diensten erreicht . Für ein 800-W-BKW ist das vor allem bei P10/P90-Sensoren relevant: wer seine Automation auf den P10-Wert (pessimistisches Szenario) triggert, baut einen eingebauten Sicherheitspuffer ein.

Open-Meteo: kostenlos und ohne Rate-Limit-Stress

Open-Meteo ist die dritte Option, und die einzige, die weder API-Key noch Rate-Limit-Management erfordert. Die HACS-Integration ha-open-meteo-solar-forecast (rany2) nutzt die kostenlose Open-Meteo-API .

Community-Erfahrungen berichten, dass Open-Meteo beim Free Tier von forecast.solar zumindest gleichauf liegt, teils besser, mit dem Vorteil, beliebig häufig abrufbar zu sein .

Kritische Konfigurationsfalle: Azimuth-Konvention. Open-Meteo verwendet den Bereich [0°, 360°] mit Norden = 0°, Osten = 90°, Süden = 180°, Westen = 270°. Solcast und viele andere Dienste nutzen [-180°, 180°] mit Süden = 0°. Wer aus einem Solcast-Setup kommt und einen negativen Azimuth-Wert (z.B. -90° für West) in Open-Meteo überträgt, bekommt dauerhaft falsche Prognosen, kein Fehler, nur lautlos falsche Zahlen . Die Umrechnung: negativen Wert um 360° erhöhen (−90° → 270°).

Prognose-Automation bauen: Beispiel Waschmaschine

Das häufigste Use-Case: Verbraucher nur starten, wenn die Prognose ausreichend Überschuss verspricht. Mit forecast.solar als Basis (Sensor sensor.energy_production_next_hour) in HA YAML:

automation:
  - alias: "Waschmaschine bei PV-Überschuss starten"
    trigger:
      - platform: time_pattern
        minutes: "/15"
    condition:
      - condition: numeric_state
        entity_id: sensor.energy_production_next_hour
        above: 0.3  # mehr als 300 Wh in der nächsten Stunde prognostiziert
      - condition: state
        entity_id: input_boolean.waschmaschine_freigabe
        state: "on"
    action:
      - service: switch.turn_on
        target:
          entity_id: switch.waschmaschinen_steckdose

Der Schwellwert (hier 0,3 kWh = 300 Wh) sollte konservativ gewählt werden, lieber 20% unter dem tatsächlichen Verbrauch der Waschmaschine, damit Prognose-Abweichungen bei bedecktem Himmel nicht zu Fehlstarts führen. Wer Solcast nutzt, kann statt des P50-Sensors den P10-Sensor als Trigger-Wert nehmen: der pessimistische Wert filtert Schlechtwetter-Fehlstarts zuverlässiger heraus.

Für komplexere Lastverschiebung, z.B. Vorrang-Logik zwischen Waschmaschine, Geschirrspüler und Speicher-Vorladen, lohnt sich ein Blick auf den Home-Assistant-Hub, der die Artikel zu Lastverschiebungs-Strategien und Eigenverbrauchsoptimierung zusammenfasst.

Welche API passt zu deinem Setup?

forecast.solar Public ist der richtige Einstieg für ein einzelnes Modul oder eine Süd-Ausrichtung ohne Ost-West-Split. Keine Kosten, keine HACS-Installation, sofort einsatzbereit. Die 1-Stunden-Auflösung reicht für einfache Verbraucher-Automationen.

Solcast Free ist die bessere Wahl, wenn Genauigkeit zählt oder ein Ost-West-BKW vorliegt. Zwei Sites, 14 Tage Horizont, P10/P90-Sensoren, das ist für Speicher-Vorladestrategien die sauberste Datenbasis. Das 10-Calls-Limit lässt sich mit einem 2-Stunden-Update-Intervall einhalten.

Open-Meteo ist die pragmatische Wahl für alle, die kein Rate-Limit-Management wollen und mehrere Arrays haben. Azimuth-Konvention beim Setup genau prüfen, das ist die einzige Fehlerquelle, die lautlos falsche Prognosen produziert.

forecast.solar Personal Plus (28 €/Jahr) ist die einzige kostenpflichtige Empfehlung, und auch nur für ein spezifisches Szenario: Ost-West-BKW, bei dem man explizit die forecast.solar-Modellgenauigkeit bevorzugt und kein HACS-Setup möchte.

Wer die Prognose-Daten direkt mit dem Ladeverhalten eines Batteriespeichers koppeln will, liest zuerst den Artikel zur Anker SOLIX Home-Assistant-Integration, dort ist beschrieben, welche Latenz bei Cloud-API-Speichern zu erwarten ist und warum schnelle Regelkreise auf Basis von Prognose-Sensoren nicht funktionieren. EcoFlow-Nutzer finden die entsprechenden Hinweise in der EcoFlow Home-Assistant-Integration.