Hydrogen Dashboard — Complete Documentation
1. Overview
The
Hydrogen Dashboard retrieves and visualizes power generation and consumption data from the
SMARD API (German Federal Network Agency). It provides graphical analysis and enables a complete simulation of a hydrogen-based energy ecosystem — from photovoltaic generation to hydrogen storage and reconversion.
2. Use Cases
The use case selector changes the simulation parameters to reflect typical machinery and energy needs:
- Off-Grid Home — Solar panels for daily needs, battery for nighttime, electrolyzer for long-term hydrogen storage.
- Microgrid (Remote Village) — Renewable sources stabilize supply for a village, hydrogen enables long-term buffering.
- EV Charging Station — Renewables power charging, battery and hydrogen balance peak loads.
- Industrial Plant — Large-scale hydrogen production, electrolyzer at high capacity.
3. Live Simulation (Real-Time)
The live simulation models a renewable energy system using four main components:
- Photovoltaik — Generates electricity from sunlight based on geolocation. Parameters: Power (W), Efficiency (%).
- Battery — Stores excess electricity. Parameters: Capacity (kWh), Efficiency (%).
- Electrolyzer — Converts surplus electricity into hydrogen when battery > 80%. Parameters: Power (W), Efficiency (%), H₂ Capacity (g).
- Fuel Cell — Converts stored hydrogen back to electricity. Parameters: Power (W), Efficiency (%).
The simulation compresses 1 hour into 1 second. Enable the "Realism" checkbox for realistic circumstances. All parameters can be adjusted manually via sliders.
4. Yearly H₂ Ecosystem Calculator
Simulates the full hydrogen ecosystem over
one year (8760 hours) using real SMARD data.
Data Sources:
- Hourly PV generation data (Germany) — SMARD API, graph ID 4068
- Hourly wholesale electricity prices (Day-Ahead) — SMARD API, graph ID 4169
Energy Flow per Hour:
PV → Battery → Electrolyzer → H₂ Storage → Fuel Cell → Sell Electricity
Mathematical Model:
Step 1 — PV Generation: E
PV(h) = P
PV · η
PV · (I(h) / I
max) · Δt
Step 2 — Battery Charging: E
Bat(h) = min(E
PV(h) · η
Bat, C
Bat − SOC
Bat(h))
Step 3 — Electrolysis (when battery ≥ 80%): m
H₂(h) = min(E
El · η
El · 30, C
H₂ − m
stored)
Step 4 — Fuel Cell (when H₂ ≥ 95% OR nighttime + battery < 20%): E
FC(h) = (m
H₂,used / 30) · η
FC
Step 5 — Revenue: R(h) = E
FC(h) · p
sell(d) — three scenarios: best (daily max price), average, worst (daily min price)
Key Constants:
- Lower Heating Value of H₂: 33.33 kWh/kg → Conversion factor k = 30 g/kWh
- SMARD prices: €/MWh → converted to €/kWh (÷ 1000)
- Timestep: Δt = 1 hour
Assumptions:
- Battery and H₂ tank start empty (SOC = 0)
- No self-consumption, no grid fees or taxes modeled
- Losses only via efficiencies — no degradation, standby, or transport losses
- The min() function ensures physical limits: no storage overflow, no operation above rated power
5. Thermal Energy Recovery
The simulation recovers waste heat from the
electrolyzer and
fuel cell. Recoverable heat is computed from each machine's throughput and inefficiency, multiplied by a configurable recoverable fraction and heat-exchanger efficiency. Energy accumulates in a thermal storage (shown in kWh) with passive losses of ~1%/hour.
Guidance per use case:
- Off-Grid Home — Thermal capacity: 10–50 kWh
- Microgrid — Thermal capacity: 50–200 kWh
- EV Charging Station — Thermal capacity: 50–200 kWh
- Industrial Plant — Capped at 200 kWh in UI; industrial sites may need MWh-scale stores
6. Graphs & Charts
Interactive graphs display power generation (by source), battery/hydrogen storage levels, wholesale prices, and hydrogen price history. Time filters (1D/1W/1M/1Y) are available. The dashboard also shows the current German electricity mix.
7. Trading Panel
Buy or sell electricity at real-time SMARD wholesale prices. Sell hydrogen at market rates. The account balance, storage levels, and current market price are displayed. Trades affect the simulation state.
8. Widget Embedding
The dashboard can be embedded as a widget in external websites via an iframe. Configuration is passed via URL parameters or postMessage. Options include hiding the flowchart, sticky bar, and controlling chrome mode.
Tip: Adjust parameters and switch use cases to explore how different setups affect your energy system's efficiency and profitability.
Wasserstoff-Dashboard — Vollständige Dokumentation
1. Überblick
Das
Wasserstoff-Dashboard ruft Stromerzeugung- und Verbrauchsdaten von der
SMARD-API (Bundesnetzagentur) ab und visualisiert diese. Es ermöglicht eine vollständige Simulation eines wasserstoffbasierten Energiesystems — von der PV-Erzeugung über die Wasserstoffspeicherung bis zur Rückverstromung.
2. Anwendungsfälle
Der Anwendungsfall-Selektor ändert die Simulationsparameter für typische Anlagen und Energiebedarfe:
- Netzunabhängiges Zuhause — Solarmodule für den Tagesbedarf, Batterie für die Nacht, Elektrolyseur für langfristige H₂-Speicherung.
- Mikronetz (Dezentrales Dorf) — Erneuerbare Quellen stabilisieren die Versorgung, Wasserstoff ermöglicht langfristige Pufferung.
- EV-Ladestation — Erneuerbare Energien laden Fahrzeuge, Batterie und H₂ gleichen Spitzenlasten aus.
- Industrieanlage — Großtechnische Wasserstoffproduktion, Elektrolyseur mit hoher Kapazität.
3. Live-Simulation (Echtzeit)
Die Live-Simulation modelliert ein erneuerbares Energiesystem mit vier Hauptkomponenten:
- Photovoltaik — Erzeugt Strom aus Sonnenlicht basierend auf Geolokalisierung. Parameter: Leistung (W), Wirkungsgrad (%).
- Batterie — Speichert überschüssigen Strom. Parameter: Kapazität (kWh), Wirkungsgrad (%).
- Elektrolyseur — Wandelt überschüssigen Strom in Wasserstoff um, wenn Batterie > 80 %. Parameter: Leistung (W), Wirkungsgrad (%), H₂-Kapazität (g).
- Brennstoffzelle — Wandelt gespeicherten Wasserstoff zurück in Strom. Parameter: Leistung (W), Wirkungsgrad (%).
Die Simulation komprimiert 1 Stunde in 1 Sekunde. „Realismus"-Checkbox für realistische Bedingungen aktivieren. Alle Parameter sind manuell über Schieberegler einstellbar.
4. Jährlicher H₂-Ökosystem-Kalkulator
Simuliert das gesamte Wasserstoff-Ökosystem über
ein Jahr (8760 Stunden) mit realen SMARD-Daten.
Datenquellen:
- Stündliche PV-Erzeugungsdaten (Deutschland) — SMARD-API, Graph-ID 4068
- Stündliche Großhandelsstrompreise (Day-Ahead) — SMARD-API, Graph-ID 4169
Energiefluss pro Stunde:
PV → Batterie → Elektrolyseur → H₂-Speicher → Brennstoffzelle → Stromverkauf
Mathematisches Modell:
Schritt 1 — PV-Erzeugung: E
PV(h) = P
PV · η
PV · (I(h) / I
max) · Δt
Schritt 2 — Batterieladung: E
Bat(h) = min(E
PV(h) · η
Bat, C
Bat − SOC
Bat(h))
Schritt 3 — Elektrolyse (bei Batterie ≥ 80 %): m
H₂(h) = min(E
El · η
El · 30, C
H₂ − m
gespeichert)
Schritt 4 — Brennstoffzelle (bei H₂ ≥ 95 % ODER Nacht + Batterie < 20 %): E
BZ(h) = (m
H₂,verbraucht / 30) · η
BZ
Schritt 5 — Erlös: R(h) = E
BZ(h) · p
Verkauf(d) — drei Szenarien: Bester Fall (Tageshöchstpreis), Durchschnitt, Schlechtester Fall (Tagestiefstpreis)
Variablen:
| Variable | Einheit | Beschreibung |
|---|
| PPV | kW | Nennleistung der PV-Anlage |
| ηPV | [0–1] | Wirkungsgrad der PV-Anlage |
| CBat | kWh | Batteriekapazität |
| ηBat | [0–1] | Batteriewirkungsgrad |
| PEl | kW | Elektrolyseur-Leistung |
| ηEl | [0–1] | Elektrolyseur-Wirkungsgrad |
| CH₂ | g | H₂-Speicherkapazität |
| PBZ | kW | Brennstoffzellen-Leistung |
| ηBZ | [0–1] | Brennstoffzellen-Wirkungsgrad |
| I(h) | MW | PV-Erzeugung (SMARD) zur Stunde h |
| Imax | MW | Maximale PV-Erzeugung im Datensatz |
| SOCBat | kWh | Ladezustand der Batterie |
| kconv | g/kWh | Umrechnungsfaktor = 30 (aus Hu = 33,33 kWh/kg) |
| p(h) | €/kWh | Großhandelsstrompreis (SMARD, umgerechnet) |
| R(h) | € | Erlös aus Stromverkauf zur Stunde h |
Physikalische Konstanten:
- Unterer Heizwert von H₂: Hu = 33,33 kWh/kg → kconv = 1000 / 33,33 ≈ 30 g/kWh
- SMARD-Preise: €/MWh → geteilt durch 1000 = €/kWh
- Zeitschritt: Δt = 1 Stunde
Schwellenwerte:
- Elektrolyseur startet bei Batterie ≥ 80 %
- Brennstoffzelle startet bei H₂-Speicher ≥ 95 % ODER (Nacht + Batterie < 20 % + H₂ vorhanden)
- Kein Verkauf bei negativen Strompreisen
Vereinfachungen:
- Batterie und H₂-Tank starten leer (SOC = 0)
- Kein Eigenverbrauch modelliert
- Keine Netzentgelte, Steuern oder Abgaben
- Keine Degradation, Standby- oder Transportverluste
- min()-Funktion sichert physikalische Grenzen (kein Speicherüberlauf, keine Überlast)
Drei Erlös-Szenarien:
- Bester Fall — Verkauf zum höchsten Stundenpreis jedes Tages
- Durchschnitt — Verkauf zum Tagesdurchschnittspreis
- Schlechtester Fall — Verkauf zum niedrigsten Stundenpreis jedes Tages
5. Thermische Energierückgewinnung
Die Simulation gewinnt Abwärme aus
Elektrolyseur und
Brennstoffzelle zurück. Die rückgewinnbare Wärme wird aus dem Durchsatz und der Ineffizienz jeder Maschine berechnet, multipliziert mit einem konfigurierbaren Rückgewinnungsfaktor und Wärmetauscher-Wirkungsgrad. Die Energie akkumuliert in einem thermischen Speicher (angezeigt in kWh) mit passiven Verlusten von ~1 %/Stunde.
Richtwerte pro Anwendungsfall:
- Netzunabhängiges Zuhause — Thermische Kapazität: 10–50 kWh
- Mikronetz — Thermische Kapazität: 50–200 kWh
- EV-Ladestation — Thermische Kapazität: 50–200 kWh
- Industrieanlage — Im UI auf 200 kWh begrenzt; industrielle Standorte benötigen oft MWh-Speicher
6. Graphen & Diagramme
Interaktive Graphen zeigen Stromerzeugung (nach Quelle), Batterie-/Wasserstoff-Speicherstände, Großhandelspreise und Wasserstoffpreis-Verlauf. Zeitfilter (1T/1W/1M/1J) sind verfügbar. Das Dashboard zeigt auch den aktuellen deutschen Strommix.
7. Handelspanel
Kauf und Verkauf von Strom zu realen SMARD-Großhandelspreisen. Wasserstoff kann zu Marktpreisen verkauft werden. Kontostand, Speicherstände und aktueller Marktpreis werden angezeigt. Transaktionen wirken sich auf den Simulationszustand aus.
8. Widget-Einbettung
Das Dashboard kann als Widget in externe Websites via iframe eingebettet werden. Konfiguration über URL-Parameter oder postMessage. Optionen: Flussdiagramm ausblenden, Sticky-Bar ausblenden, Chrome-Modus steuern.
Tipp: Parameter anpassen und Anwendungsfälle wechseln, um zu sehen, wie verschiedene Konfigurationen die Effizienz und Wirtschaftlichkeit Ihres Energiesystems beeinflussen.
