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Tesla Model 3: Warum ich nach 5 Jahren & 77.000 km verkaufe

Sun, 16 Mar 2025 12:00:00 +0100

Tesla Model 3 Langzeittest: 77.000 km nach 5 Jahren - Ehrliche Bilanz zu Kosten, Verbrauch & Akkugesundheit

Nach fünf Jahren und 77.000 Kilometern mit unserem Tesla Model 3 ziehen wir Bilanz. Spoiler: Der Akku hat noch 93 % seiner Kapazität, wir haben rund 3.500 Euro fürs Laden ausgegeben und der Durchschnittsverbrauch liegt bei 20,6 kWh/100 km. Trotzdem verkaufen wir das Auto jetzt. Warum? Das erfährst du in diesem ehrlichen Erfahrungsbericht mit allen Zahlen, die du für deine Kaufentscheidung brauchst.

Der Start: Corona sei Dank fast ohne Auto dastanden

Vor ziemlich genau fünf Jahren haben wir unser Tesla Model 3 abgeholt. Wir hatten sehr viel Glück, denn es wurden reichlich Überstunden der Mitarbeitenden geschoben damit alle ihr Auto noch rechtzeitig bekommen. Am Folgetag sollte nämlich die erste Corona Ausgangsbeschränkung gelten und wir hätten auf unbestimmte Zeit auf unser neues Auto warten müssen. Dahingehend fing der Start eigentlich schon mal ziemlich gut an.

Verarbeitungsqualität nach 5 Jahren: Besser als ihr Ruf

In den Anfangsjahren haben sich viele Menschen über die Qualität der Autos lustig gemacht. Wir hatten das Glück ein, auf den ersten Blick, mängelfreies Auto zu erhalten. Zugegebenermaßen bin ich nicht wie andere mit einer X-seitigen Checkliste um das Auto herum gelaufen. Als ob die Personen das jemals bei anderen Neufahrzeugen gemacht hätten…

Im Laufe der Jahre fiel auf, dass die eine oder andere Fixierung durch Plastikteile nicht vorhanden waren. Es wurde da also ein wenig an den Cent-Artikel gespart. Bei den heutigen Modellen wird das sicherlich nicht mehr der Fall sein.

Was nach 5 Jahren auffällt:

Keine größeren Qualitätsprobleme
Einzelne fehlende Plastikfixierungen im Innenraum
Lackierung und Verarbeitung insgesamt solide
Keine Rostprobleme oder Spaltmaße-Dramen

Verbrauch und Kosten im Detail: Die nackten Zahlen

Ich hatte das Auto fast die ganze Zeit bei Tronity in der Datenerfassung. Es könnte sein, dass zwar einzelne Fahrten fehlen, aber das Gesamtbild wird trotzdem stimmen.

Die harten Fakten:

Gesamtkilometer: 76.922 km (davon 76.310 km getrackt)
Durchschnittsverbrauch: 20,6 kWh/100 km
Gesamte Ladekosten: ca. 3.500 Euro
Kosten pro Kilometer: ca. 4,6 Cent
AC/DC-Verhältnis: 80/20

Warum unser Verbrauch höher liegt

Wir fahren kaum schnell und Langstrecke häufig mit ca. 120 - 140 km/h Tempomat. Allerdings mag ich die sehr zügige Beschleunigung des Elektroautos. Entsprechend geht viel Energie immer hier verloren. Zudem kommt, dass die Heizung fast das ganze Jahr auf ca. 22,5 °C eingestellt ist und wir die Vorklimatisierungsfunktion sehr häufig nutzen. Das fällt alles in den Verbrauch mit rein und ist entsprechend zu bedenken.

Zum Vergleich: Ein vergleichbarer Verbrenner (z.B. BMW 320i) hätte bei ähnlichem Fahrprofil etwa 7-8 Liter auf 100 km verbraucht. Bei einem Benzinpreis von durchschnittlich 1,70 Euro wären das Kraftstoffkosten von rund 9.000 Euro gewesen.Ersparnis: ca. 5.500 Euro - und das obwohl wir zu 80 % an der heimischen Wallbox laden konnten.

Akkugesundheit nach 77.000 km: Das ist der wichtigste Wert

Das Verhältnis zwischen AC und DC laden beträgt 80/20. Das ergibt einen derzeitigenState of Health (SoH) von 93 % laut Tronity. Bedeutet: Der Akku unseres Autos hat noch 93 % der Leistung seines Neuzustandes.

Was bedeutet das konkret?

Von ursprünglich ca. 500 km Reichweite (WLTP) bleiben noch ca. 465 km
Der Verlust von 7 % in 5 Jahren ist völlig im Rahmen
Hochgerechnet hätte der Akku nach 10 Jahren noch etwa 86 % Kapazität
Tesla gibt 8 Jahre Garantie auf mindestens 70 % Restkapazität

6 Länder, 0 Ladeprobleme: Langstreckentauglichkeit im Test

Wir waren mit dem Auto in sechs Ländern und in keinem hatten wir jemals das Problem eine funktionierende Ladesäule zu finden. Durch Corona sind wir allerdings dann doch nicht so viel im Ausland gewesen als wir eigentlich gedacht hätten.

Lediglich unser Roadtrip im Jahr 2024 hat uns durch Frankreich, Spanien und Portugal geführt. Damals sind wir knapp6.200 km in 14 Tagen gefahren. Ein Urlaub der toll und zugleich ansträngend war.

Ladeerfahrung auf Langstrecke:

Tesla Supercharger: Quasi immer verfügbar und zuverlässig
Andere Anbieter: Mittlerweile deutlich besser als vor 5 Jahren
Ladeplanung: Mit der Tesla-Navigation eigentlich kein Thema

Warum wir nach 5 Jahren verkaufen: Die ehrlichen Gründe

Nach fünf Jahren werden wir das Auto verkaufen. Das hat mehrere Gründe:

1. Die Marke und ihr Geschäftsführer Wir möchten die Marke mit seinem derzeitigen Geschäftsführer nicht mehr repräsentieren. Das ist eine persönliche Entscheidung, die jeder für sich treffen muss.

2. Zeit für etwas Neues Nach fünf Jahren wird es Zeit für etwas neues. Die aktuellen Modelle sind sehr spannend und scheinen weiterhin ein extrem gutes Preis-/Leistungsverhältnis zu haben.

3. Zu viel Touchscreen, zu wenig Tasten Der Weg den Tesla mit der immer voranschreitenden Reduzierung von physischen Knöpfen und Hebeln beschreitet, ist nicht mehr unseres. Wir mögen das reduzierte und aufgeräumte Interieur aber manche Funktionen haben für mich lieber einen Knopf als eine Geste im Infotainmentsystem. Ein gefühltes Flugzeugcockpit wie bei den deutschen Herstellern brauche ich aber auch überhaupt nicht.

Was kommt als Nächstes?

Wir haben uns jetzt einenNIO zugelegt den wir mindestens die nächsten drei Jahre fahren werden. Warum? Das wird ein eigener Erfahrungsbericht - stay tuned!

Fazit: Lohnt sich ein Tesla Model 3 nach 5 Jahren noch?

Die Top 3 Vorteile:

Niedrige Betriebskosten: 4,6 Cent/km sind unschlagbar günstig
Akkugesundheit: 93 % nach 77.000 km spricht für die Batteriequalität
Ladeinfrastruktur: Supercharger-Netz ist und bleibt der Goldstandard

Die Top 3 Nachteile:

Bedienkonzept: Immer mehr Funktionen nur über Touchscreen nervig
Markenimage: Das Thema Elon Musk polarisiert stark
Kleine Qualitätsmängel: Cent-Artikel wie Plastikclips wurden gespart

Für wen lohnt sich ein gebrauchter Tesla Model 3?

Wer primär Kurzstrecke und gelegentlich Langstrecke fährt
Wer Zugang zu günstigen Lademöglichkeiten hat (Wallbox, Arbeit)
Wer mit dem Touchscreen-Konzept gut zurechtkommt
Wer ein Auto mit niedrigen laufenden Kosten sucht

Wer sollte die Finger davonlassen?

Wer viele physische Bedienelemente bevorzugt
Wer ausschließlich öffentlich laden müsste
Wer mit der Marke Tesla nicht identifizieren möchte

Häufige Fragen zum Tesla Model 3 Langzeittest

Wie hoch ist der Wertverlust nach 5 Jahren?[Falls du den Verkaufspreis schon kennst, könntest du das hier ergänzen]

Würdest du das Auto nochmal kaufen? Ja, für die damalige Zeit war es die richtige Entscheidung. Heute würde ich mir aber die Konkurrenz genauer anschauen - der Markt hat sich stark entwickelt.

Wie oft musstest du an die Werkstatt?[Hier könntest du deine Erfahrungen ergänzen]

Lohnt sich ein Tesla Model 3 gebraucht? Absolut, wenn du mit dem Bedienkonzept klarkommst und günstig laden kannst. Die Technik ist ausgereift, die Akkus halten gut.

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Teslamate Setup: Docker, Fleet API & Grafana

Mon, 27 Mar 2023 20:19:57 +0200

Update Dezember 2025: Dieser Artikel wurde überarbeitet und berücksichtigt die wichtigen Änderungen der Tesla Fleet API sowie aktuelle Teslamate-Versionen.

Moderne Fahrzeuge bieten mittlerweile eine API-Schnittstelle, um alle möglichen Daten auslesen zu können. Tesla war einer der ersten Hersteller, der dies umfangreich zur Verfügung stellt. Entsprechend sind Softwareprodukte wie Teslamate entstanden. Teslamate ist ein selbstgehosteter Open-Source-Datenlogger, der deine Tesla-Daten kontinuierlich erfasst, speichert und mit Grafana visualisiert.

Was hat sich 2025 geändert?

Die wichtigsten Updates auf einen Blick:

Tesla Fleet API: Tesla hat die inoffizielle “Owner API” durch die offizielle Fleet API ersetzt. Seit Februar 2025 gilt ein Pay-per-Use-Modell mit monatlichem $10-Freikontingent. Für Privatnutzer mit 1-2 Fahrzeugen reicht das Kontingent meist aus, zusätzliche Kosten liegen bei etwa $2-5/Monat bei intensiver Nutzung.

PostgreSQL 17: Teslamate benötigt nun mindestens PostgreSQL 16.7 oder 17.3. Die Entwickler empfehlen PostgreSQL 17.

Fleet Telemetry: Neu ist die Möglichkeit, dass das Fahrzeug Daten direkt streamt. Das ist präziser und günstiger als klassisches Polling, aber komplexer in der Einrichtung. Fleet Telemetry erfordert einen eigenen Server-Endpunkt und TLS-Zertifikate. Die Daten werden dann vom Fahrzeug per WebSocket gestreamt, sobald sich Werte ändern. Das spart API-Kosten, da du nicht mehr aktiv pollen musst. Besonders bei Fahrten erhältst du hochfrequente Daten mit minimaler Latenz. Für die meisten Nutzer funktioniert das bewährte Polling jedoch weiterhin problemlos und ist deutlich einfacher einzurichten.

Teslamate – Installieren oder einkaufen?

Teslamate ist keine Software-as-a-Service, sondern wird vom Nutzer selbst installiert. Ob im heimischen Homelab oder auf einem VPS-Server in der Cloud, z. B. beiNetcup (externer Link) – beides funktioniert. Ich hoste die Software auf meinem eigenen Server im Heimnetzwerk.

Die Installation ist mitDocker sehr einfach. Du benötigst eine Datenbank (PostgreSQL) und den Anwendungscontainer. Für die Visualisierung setzt Teslamate auf Grafana mit fertig konfigurierten Dashboards.

Voraussetzungen

Hardware & Software:

Server mit mindestens 2 GB RAM (Raspberry Pi 4/5, NAS, VPS)
Docker und Docker Compose installiert
Dauerhaft aktive Internetverbindung

Tesla-Account:

Tesla-Konto mit Zwei-Faktor-Authentifizierung
Tesla Developer Account (kostenlos beideveloper.tesla.com (externer Link) )

Tesla Developer Account einrichten

Seit der Umstellung auf die Fleet API brauchst du einen Developer Account:

Melde dich beideveloper.tesla.com (externer Link) mit deinem Tesla-Konto an
Erstelle eine neue Application (z.B. “Teslamate Homelab”)
Gib eine kurze Beschreibung an
Bei lokaler Nutzung kannst du localhost als Domain verwenden

Die Prüfung dauert ein paar Tage, für private Zwecke erfolgt die Freigabe normalerweise problemlos. Das monatliche $10-Guthaben ist ein echtes Guthaben – du musst keine Kreditkarte hinterlegen, solange du darunter bleibst.

Token-Erstellung

Früher funktionierte die Anmeldung mit Benutzerdaten. Heute benötigst du einen „Refresh Token" und „Access Token". Diese generierst du am einfachsten mit Apps:

iOS: “Auth for Tesla” (Apple AppStore)
Android: “Tesla Tokens” oder “Auth for Tesla”
Windows/Mac: “Tesla Auth” oder Web-basierte Tools

Vorgehensweise:

App installieren und mit Tesla-Benutzernamen anmelden
Passwort eingeben
Beim zweiten Prompt deinen 2FA-Code eingeben (nicht nochmal das Passwort!)
App zeigt Refresh Token und Access Token – beide sicher aufbewahren

Die Tokens bleiben mehrere Monate gültig. Teslamate erneuert den Access Token automatisch.

Installation mit Docker Compose

Die einfachste Installation erfolgt über Docker Compose. Falls du Docker Compose noch nicht installiert hast:

bash

# Auf Ubuntu/Debiansudo apt install docker-compose-plugindocker compose version

Erstelle ein Arbeitsverzeichnis:

bash

mkdir ~/teslamate&& cd ~/teslamate

Ich verweise auf dieoffizielle Dokumentation (externer Link) , da sich die Konfiguration regelmäßig ändert.

Wichtige Anpassungen für 2025:

yaml

version:"3"services:teslamate:image:teslamate/teslamate:latestrestart:alwaysenvironment:-ENCRYPTION_KEY=dein_sicherer_schluessel-DATABASE_USER=teslamate-DATABASE_PASS=sicheres_passwort-DATABASE_NAME=teslamate-DATABASE_HOST=database-TZ=Europe/Berlin# Deine Zeitzone!-MQTT_DISABLE=true# Falls kein MQTT benötigtports:-4000:4000cap_drop:-alldatabase:image:postgres:17# Mindestens 16.7 oder 17.3!restart:alwaysenvironment:-POSTGRES_USER=teslamate-POSTGRES_PASSWORD=sicheres_passwort-POSTGRES_DB=teslamatevolumes:-teslamate-db:/var/lib/postgresql/datagrafana:image:teslamate/grafana:latestrestart:alwaysenvironment:-DATABASE_USER=teslamate-DATABASE_PASS=sicheres_passwort-DATABASE_NAME=teslamate-DATABASE_HOST=databaseports:-3000:3000volumes:-teslamate-grafana-data:/var/lib/grafanavolumes:teslamate-db:teslamate-grafana-data:

MQTT für Home Assistant:

Wenn du die Daten an einen MQTT-Server weiterleiten willst (z. B. fürHome-Assistant ), ersetzeMQTT_DISABLE=true durchMQTT_HOST=mosquitto und füge einen Mosquitto-Container hinzu.

Container starten:

bash

docker compose up -d

Teslamate ist anschließend unterhttp://{IP-deines-Servers}:4000 erreichbar. Beim ersten Aufruf gibst du die zuvor generierten Tokens ein. Nach 1-2 Minuten (ggf. Fahrzeug mit der App aufwecken) sollten erste Daten angezeigt werden.

Auswertung mit Grafana

Ein großer Vorteil der vordefinierten Docker-Compose-Datei: Grafana ist direkt mit dabei. Grafana läuft standardmäßig unterhttp://{IP-deines-Servers}:3000.

Standard-Login (sofort ändern!):

Benutzername:admin
Passwort:admin

Grafana hat die PostgreSQL-Datenbank als Datenquelle bereits konfiguriert und alle Dashboards sind importiert. Bei Nutzung einer eigenen Grafana-Instanz musst du die JSON-Dateien aus demGitHub (externer Link) Repository manuell importieren.

Wichtige Dashboards:

Overview: Gesamtübersicht aller Kennzahlen – der perfekte Einstieg
Drives: Fahrtenauswertung mit interaktiven Karten, zeigt Route, Geschwindigkeit und Verbrauch
Charges: Detaillierte Ladehistorie mit Kostenanalyse pro Ladevorgang, Vergleich verschiedener Ladestationen
Battery Health: Langzeitentwicklung der Batteriekapazität, zeigt Degradation über Zeit und Kilometer
Efficiency: Verbrauchsanalysen nach Geschwindigkeit, Temperatur, Höhenmetern – erkenne was deine Reichweite beeinflusst
Vampire Drain: Standby-Verbrauch im geparkten Zustand, hilft Phantom Drain zu identifizieren
Locations: Häufige Aufenthaltsorte, automatische Geofencing-Erkennung
Updates: Historie aller Software-Updates mit Zeitstempeln

Langzeitnutzung und Erkenntnisse

Der wahre Wert zeigt sich nach mehreren Monaten. Hier konkrete Beispiele aus meiner Nutzung:

Batteriedegradation: Mein Model Y zeigte nach 50.000 km etwa 4% Kapazitätsverlust. Typisch sind 3-5% in den ersten 50.000 km, danach verlangsamt sich die Degradation deutlich. Mit Teslamate siehst du die exakte Entwicklung und kannst Ausreißer (z.B. durch BMS-Kalibrierung) erkennen.

Saisonale Unterschiede: Im Winter (Temperaturen um 0°C) liegt mein Verbrauch bei ca. 20-22 kWh/100km, im Sommer bei 15-17 kWh/100km. Das sind rund 30% Mehrverbrauch durch Heizung und kalte Batterie. Diese Daten helfen bei der Routenplanung.

Kostenoptimierung: Heimladen (0,30 €/kWh) vs. Supercharger (0,52 €/kWh) – der Unterschied summiert sich. Bei 15.000 km jährlich spare ich durch Heimladen etwa 400 € pro Jahr. Noch besser:PV-Überschussladen reduziert die Kosten auf ca. 0,08 €/kWh.

Effizienz: Überraschend war, dass mein optimaler Geschwindigkeitsbereich bei 90-110 km/h liegt, nicht wie erwartet bei 70 km/h. Unter 70 km/h steigt der relative Verbrauch durch Hilfsaggregate wieder leicht an.

Troubleshooting

Teslamate zeigt “offline” statt “asleep”: Das ist seit Tesla-Firmware 2024.8+ normal. Tesla hat die API-Rückmeldung geändert – kein Teslamate-Bug.

Token wird nicht akzeptiert: Verwende den Refresh Token (der längere der beiden Strings), nicht den Access Token.

Keine Daten: Prüfe die Docker-Logs mitdocker compose logs teslamate. Häufige Ursachen: Fahrzeug im Tiefschlaf, falsche Zeitzone, Netzwerkprobleme.

Hohe API-Kosten: Reduziere die Polling-Frequenz, nutze Fleet Telemetry oder prüfe auf unnötige Wake-Befehle.

Sicherheit und Backup

Netzwerk:

Nicht direkt ins Internet exponieren
Reverse Proxy mit HTTPS nutzen (Nginx, Caddy, Traefik)
Firewall-Regeln aktivieren

Backup:

bash

docker compose exec database pg_dump -U teslamate teslamate > backup.sql

Updates:

bash

docker compose pulldocker compose up -d

Häufige Fragen

Kostet Teslamate Geld? Die Software ist kostenlos. Tesla API-Kosten fallen an, werden aber meist vom $10-Freikontingent abgedeckt. Nur bei intensiver Nutzung entstehen ca. $2-5/Monat zusätzlich.

Funktioniert es mit der neuen Fleet API? Ja, vollständig kompatibel und aktuell gehalten.

Entlädt es die Batterie? Nein, der Zusatzverbrauch ist vernachlässigbar.

Mehrere Fahrzeuge möglich? Ja, jedes wird separat erfasst.

Fazit

Teslamate ist für mich die beste Lösung für umfassende Fahrzeugdatenanalyse. Die Vorteile:

Volle Datenkontrolle durch Self-Hosting
Detaillierte Analysen mit Grafana
Geringe Kosten dank Freikontingent
Aktive Community
Perfekt für Home-Assistant-Integration

Die Nachteile: Technisches Know-how erforderlich, eigener Server nötig, kein offizieller Support.

Für Tesla-Besitzer mit Smart-Home- oder Homelab-Affinität ist Teslamate eine hervorragende Software. Nach einigen Monaten Nutzung werden die Auswertungen besonders interessant, da sich Tendenzen und Langzeitentwicklungen zeigen. Selbst während der Fahrt liefern die Grafana-Dashboards diverse interessante Daten.

Tipps für Fortgeschrittene

Reverse Proxy Setup: Für sicheren Zugriff von unterwegs empfehle ich einen Reverse Proxy mit Let’s Encrypt SSL-Zertifikat. Traefik oder Caddy automatisieren den Prozess komplett.

Datenbank-Optimierung: Bei sehr alten Installationen kann ein manuelles Vacuum der Datenbank helfen:

bash

docker compose exec database vacuumdb -U teslamate -d teslamate -z -v

Custom Dashboards: Grafana bietet unendliche Möglichkeiten. Du kannst beispielsweise Vergleiche mit anderen Tesla-Fahrern erstellen oder Korrelationen zwischen Wetter und Verbrauch visualisieren.

Weiterführende Links:

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Tesla Überschussladen mit Home-Assistant

Tue, 08 Mar 2022 18:30:00 +0100

Wir haben seit ein paar Wochen eine Photovoltaikanlage und natürlich möchten wir mit unseremTesla Überschussladen realisieren. Die verkaufte kWh bringt nicht wirklich viel ein, sodass ich den Strom lieber ins Auto packe. Da Tesla eine gute API anbietet und mit Home-Assistant schon eine Software vorhanden ist, die viele Dinge steuern kann, wollte ich beides zusammenbringen um dieses Vorhaben zu realisieren.

Warum Home-Assistant zum Tesla Überschussladen?

Natürlich fragt sich der geneigte Leser jetzt warum ich nicht einfach eine Wallbox gekauft habe die das schon von sich aus mitbringt? Wir haben damals eine Mennekes Amtron Compact gekauft welche recht günstig war. Erst im letzten Jahr ist die Auswahl an Wallboxen wirklich groß geworden und die Auswahl an intelligenten Wallboxen hat zugenommen. Zudem hatten wir zum damaligen Zeitpunkt noch eine andere Dachkonstruktion die eine PV-Anlage nicht möglich machten. Das „Schicksal“ nötigte uns allerdings zu einer Dachsanierung und somit wurde natürlich auch recht zeitnah (was man bei den derzeitigen Lieferschwierigkeiten nicht sagen kann) eine Solaranlage angeschafft und installiert.

Voraussetzungen

Um ein Überschussladen überhaupt zu ermöglichen sollten natürlich die Komponenten der PV-Anlage wie Wechselrichter (und Batterie) in Home-Assistant eingebunden werden. Bei unserem Kostal Plenticore mache ich das via Integration. Hierzu muss nur der Modbus im Plenticore aktiviert werden und schon kann Home-Assistant darauf zugreifen. Grundsätzlich wird aber nur die Gesamtleistung sowie ggf. der Batterieladestatus benötigt. Sollte man keine Batterie haben, müssen die Automatisierungen dann nur entsprechend angepasst werden.

Zudem muss dieTesla Integration (externer Link) installiert werden. Home-Assistant bringt diese nicht mehr von Haus aus mit. ViaHACS (externer Link) lässt diese sich aber problemlos installieren. Bitte bedenkt das ein Zugriff auf die Tesla API nur noch mittels Tokens und nicht mehr mit Benutzername und Passwort möglich ist. Das ist eine Restriktion seitens Tesla.

Setup in Home-Assistant

Sensor

Die Tesla API erlaubt es die Stromstärke der Ladung feiner zu justieren als das in der App möglich ist. In dieser ist bei 5 A Schluss. Via API kann man das allerdings kleiner definieren. Allerdings dann in Umrechnung auf km/h-Ladeleistung. Entsprechend brauchen wir ein Sensor der die Wattzahl in Tesla-Ladestärke umrechnet

yaml

sensor:-platform:templatesensors:tesla_max_charge:unit_of_measurement:Avalue_template:{{(states('sensor.pv_prod_ges') | float(0) - states('sensor.pv_wr_pc_pv_to_battery_power') | float(0) - 500) * 0.0014 }}

Aus diversen Gründen arbeite ich noch mit einem Zwischensensor dersensor.pv_prod_ges errechnet. Dieser symbolisiert nur die aktuell produzierte Leistung in Watt. Davon ziehe ich die derzeitige Ladeleistung zur Batterie ab, subtrahiere noch 500 W Puffer fürs Haus (hier kann man natürlich auch den realen Wert als Sensor verwenden) und Multipliziere das mit 0,0014 um die km/h-Ladestärke zu bekommen.

Automatisierung

Ich verwende mehrere Automatisierungen. Die erste startet den Ladevorgang wenn die Batterie mehr als 90 % SoC über 20 Sekunden hat. Natürlich kann man auch sagen, sobald ins Netz eingespeist wird oder ähnliches. Da ist man natürlich nicht festgelegt. Die Automatisierung startet nur wenn das Auto zuhause und angesteckt ist, aber keine Ladung initiiert wurde (z. B. am Auto oder in der App).

yaml

automation:-id:'Tesla001'alias:Tesla - Start charging above 2 kW power to gridtrigger:-platform:numeric_stateentity_id:sensor.pv_wr_pc_battery_socabove:'90'for:00:00:20condition:-condition:andconditions:-condition:stateentity_id:device_tracker.tesla_location_trackerstate:home-condition:stateentity_id:binary_sensor.tesla_charger_sensorstate:'on'-condition:stateentity_id:switch.tesla_charger_switchstate:'off'action:-service:switch.turn_ontarget:entity_id:switch.tesla_charger_switchmode:single

Nun fängt das Auto an zu laden. Allerdings mit maximaler bzw. Vorangestellter Geschwindigkeit. Im Regelfall 16 A bzw. dann 11 kW. Für meine 9,6 kWp Anlage natürlich zu viel. also müssen wir den maximalen Ladestrom drosseln. Das allerdings muss häufig angepasst werden. Dafür gibt es die zweite Automatisierung

yaml

-alias:Adjust charging speedtrigger:-platform:time_patternminutes:'/1'seconds:00condition:-condition:andconditions:-condition:stateentity_id:switch.tesla_charger_switchstate:'on'-condition:stateentity_id:device_tracker.tesla_location_trackerstate:home-condition:stateentity_id:switch.tesla_maxrange_switchstate:'off'action:service:script.adjust_tesla_charging

Diese schaut jede Minute (du kannst das natürlich auch feiner justieren) ob das Auto daheim ist, das Auto lädt und nicht der Max Range Switch aktiviert wurde. Sollten die Bedingungen passen, wird ein Script ausgeführt.

Als nächste Automatisierung brauchen wir noch etwas das die Ladung stoppt. Sonst würde ja weiter geladen werden obwohl die Sonne schon längst weg ist, oder die Batterie unter einen gewünschten State of Charge fällt. Je nach Wunsch…

yaml

-id:'Tesla002'alias:Tesla - Stop charging if solar generation is below 1 kWdescription:''trigger:-platform:numeric_stateentity_id:sensor.pv_prod_gesbelow:'1000'for:00:01:00condition:-condition:andconditions:-condition:stateentity_id:device_tracker.tesla_location_trackerstate:home-condition:numeric_stateentity_id:sensor.tesla_charging_rate_sensorabove:'2'-condition:notconditions:-condition:stateentity_id:switch.tesla_maxrange_switchstate:'on'action:-service:switch.turn_offtarget:entity_id:switch.tesla_charger_switchmode:single

In meiner dritten Automatisierung schauen wir ob die produzierte Strommenge unter 1 kW fällt. Den Wert habe ich mir einfach so ausgesucht. Zumal es dann noch reicht um meine Batterie noch weiter zu füllen bzw. das der Hausverbrauch nicht an die Batterie muss. Natürlich wird diese Automatisierung auch nur dann getriggert wenn wir zuhause laden.

Die letzte Automatisierung zielt auf den SoC der Batterie der PV-Anlage ab

yaml

-id:'Tesla003'alias:Tesla - Stop charging if solar battery is under 90 %description:''trigger:-platform:numeric_stateentity_id:sensor.pv_wr_pc_battery_socbelow:'90'condition:-condition:andconditions:-condition:stateentity_id:device_tracker.tesla_location_trackerstate:home-condition:notconditions:-condition:stateentity_id:switch.tesla_maxrange_switchstate:'on'action:-service:switch.turn_offtarget:entity_id:switch.tesla_charger_switchmode:single

Wir stoppen also die Ladung wenn der State of Charge der PV-Battarie unter 90 % fällt.

Script

Du hast dich sicherlich schon gefragt was für ein Script in der zweiten Automatisierung benutzt wird. Dazu kommen wir jetzt. Dieses Script habe ich durch das Home-Assistant Forum gefunden und ist eigentlich die ganze Intelligenz. Dieses regelt die eigentliche Ladeleistung des Teslas.

yaml

script:'adjust_tesla_charging':alias:Charge teslasequence:-service:tesla_custom.apidata:command:CHARGING_AMPSparameters:path_vars:vehicle_id:'{{ state_attr("binary_sensor.tesla_online_sensor", "id") }}'charging_amps:'{{ (states("sensor.tesla_max_charge"))| int }}'mode:single

Das alles im Zusammenspiel lässt das Auto sauber mit dem überschüssigen Strom laden sobald die Batterie voll ist. Ohne Batterie kann man das natürlich viel früher starten lassen. Ich habe dieses Script und die Automatisierungen jetzt seit knapp vier Wochen aktiv und es funktioniert wirklich gut. Auch wenn die Sonne noch nicht die Kraft hat viel Leistung zu erbringen reicht es jetzt im Winter schon um 30 – 40 % der Autobattarie mit dem Tesla Überschussladen zu betanken. Mit größerer Anlage oder später im Jahr wird sicherlich mehr möglich sein.

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Warum ein Tesla? Der Grund hinter unserer Entscheidung

Tue, 05 Jan 2021 13:27:00 +0100

Als wir vor mehr als drei Jahren ein Auto brauchten, wollten wir eigentlich schon auf ein Plug-In Hybrid Fahrzeug wechseln. Damals stand der Audi A3 e-tron hoch im Kurs. Auf Grund sehr langer Lieferzeiten, mussten wir uns anderes entscheiden. Warum Tesla werden wir sicherlich auch noch häufiger in diesem Blog erläutern.

Ich bin weiterhin ein großer Audi-Fan. Ich mag die Designsprache, die Anmutung des Interieuer und das Fahrverhalten der Autos sehr. Entsprechend war die Begeisterung groß, als Audi ein rein elektrisch betriebenes KfZ vorstellte: DerAudi e-Tron (externer Link) .

Kurze Zeit später sickerten die ersten Preisinformationen durch und das Auto sollte bei knapp 80.000 Euro starten. Schon ein ziemlich großer Haufen Geld.

Zu diesem Zeitpunkt hatte Tesla auch noch massive Probleme mit der Produktion desTelsa Model 3 (externer Link) . Ein Start in Deutschland war noch nicht avisiert und die Gedanken sich ein Computer auf Rädern zu kaufen war noch nicht wirklich geboren.

Vor jetzt ziemlich genau einem Jahr befassten wir uns also erneut mit der Fahrzeugwahl. Wir wussten, dass wir unser Auto nach Finanzierungsende lieber wieder zurück geben, als weiter zu verwenden.

Auf diversen Messen schaute ich mir verschiedene Konzepte von Elektroautos an. Bei vielen störten mich aber eine größere Menge an Kleinigkeiten. Warum baut man ein Elektroauto z. B. ohne vollständige LED Beleuchtung? Sei es Scheinwerfer, Rückleuchten oder Innenraumbeleuchtung.

„Warum Tesla“ ist immer noch die Frage. Schlussendlich war es nach viel Recherche, Testfahrten, garantierte Verfügbarkeit im Mai 2020 eine gewisse Auschlussentscheidung. Recht früh haben wir bereits eine Probefahrt im einem Tesla Model 3 Performance gemacht um uns primär von der Verarbeitungsqualität zu „überzeugen“.

Was soll ich sagen: Diese ist weiterhin kein Plus-Punkt für den Kauf dieses Autos. Gerade wenn man von einem deutschen Premiumhersteller kommt, sind die Unterschiede schon teils gewaltig.

Aber: Warum Tesla, wenn es im Preis-/Leistungsverhältnis eigentlich nicht wirklich passt?

Wie gesagt: Mangels Alternativen. Wir wollten keinen Verbrenner mehr. Plug-Ins sind nett, aber nicht mehr state of the art. Viele Hersteller konnten ihre angekündigten Fahrzeuge nicht garantiert bis Mai liefern. Es lieben nur sehr wenige Modelle übrig. Zieht man von diesen noch die preislich nicht realisierbaren Modelle (i-Pace, e-tron), die Fahrzeuge bei denen ich die Fahrdynamik nicht gut fand (Mercedes EQC) und ein paar andere Punkte ab: Es blieb quasi nur Tesla übrig.

Wir werden das Auto jetzt für fünf Jahre fahren und wohl anschließend weiter verkaufen. Dann werden die Karten völlig neu gemischt. Stand jetzt wäre es sehr unseriös zu sagen welches Fahrzeug man sich anschaffen wird. Ein Audi wäre allerdings sehr wünschenswert. 🙂

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