MQTT und Energie: Was steckt dahinter?

MQTT ist ein leichtgewichtiges Nachrichtenprotokoll, mit dem du Strom-, Wärme- und Sensordaten in Echtzeit einsammelst. Du meldest deine Zähler und Messgeräte an einem Broker an und bekommst jede Messung sofort dorthin geschickt, wo du sie auswerten willst.

MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) ist ein Publish/Subscribe-Protokoll über TCP/IP. Ein zentraler „Broker“ (z. B. Mosquitto) nimmt Nachrichten entgegen; deine Geräte „publishen“ Messwerte auf einem Topic wie haus/zaehler/leistung, und deine Auswertung „subscribed“ dieses Topic. Der Vorteil: sehr wenig Overhead, ideal für viele kleine Sensoren und schwache Netze.

Du brauchst drei Bausteine: eine Datenquelle (Smart-Meter, Shelly, Tasmota-Steckdose oder ein Auslesegerät am Zähler), einen MQTT-Broker und einen Abnehmer (Datenbank, Dashboard, Home Assistant). Praktisch: Gerät sendet z. B. alle paar Sekunden Watt und Wattstunden an ein Topic, der Broker verteilt es, und deine Software schreibt es weg. So entsteht ein Lastgang in Echtzeit statt monatlicher Ablesung.

Viele IoT-Energiegeräte unterstützen MQTT direkt: Shelly-Relais und -Messklemmen, Tasmota-geflashte Steckdosen, sowie Gateways, die Modbus- oder SML-Zählerdaten in MQTT umsetzen. Zähler ohne eigenes MQTT bindest du über eine Brücke an – etwa einen Raspberry Pi, der den Zähler ausliest und die Werte als MQTT-Nachricht weitergibt.

Strukturiere Topics hierarchisch (standort/gerät/messgröße), damit du gezielt abonnieren kannst. Über die QoS-Stufen 0, 1 und 2 steuerst du, wie zuverlässig eine Nachricht ankommt – für Abrechnungsdaten eher QoS 1 oder 2. Schütze den Broker mit Benutzer/Passwort und TLS (Port 8883 statt unverschlüsselt 1883), sonst liegen deine Verbrauchsdaten offen im Netz.

MQTT transportiert nur – es speichert und rechnet nicht. Für Auswertung, Lastgang-Analyse oder §-Berechnungen leitest du die Nachrichten in eine Zeitreihen-Datenbank und ein Dashboard weiter. Erst dann siehst du Trends, Spitzenlasten und Einsparpotenziale. MQTT ist also das Nervensystem, nicht das Gehirn deiner Energieüberwachung.

Sinnvoll ist MQTT, wenn du viele Messpunkte hast, Daten sekundengenau brauchst oder Geräte verschiedener Hersteller zusammenführen willst. Für eine einzelne Steckdose reicht oft die Hersteller-App. Sobald du aber PV, Speicher, Wärmepumpe und Zähler an einem Ort auswerten willst, ist ein MQTT-Broker der schlanke gemeinsame Nenner.

Kurz gesagt: MQTT selbst ist keine KI, sondern ein schlankes Nachrichtenprotokoll (Publish/Subscribe). Ein zentraler Broker nimmt Meldungen entgegen und verteilt sie über sogenannte Topics an alle, die dieses Topic abonniert haben. Ein Gerät – etwa ein BHKW, ein Stromzähler oder ein Wechselrichter – „published“ seine Messwerte, meist als kleine JSON-Nachricht, und wer die Daten braucht, hört einfach mit. Genau deshalb taucht MQTT so oft im gleichen Atemzug mit KI auf: Es ist der Transportweg, über den eine KI ihre Echtzeit-Daten bekommt. Die Intelligenz steckt nicht im Protokoll, sondern in dem Dienst, der die Nachrichten auswertet.

Praktisch läuft die Kette in drei Schritten: Erstens schickt der Sensor seine Werte an ein Topic (z. B. anlage/bhkw/leistung) auf dem Broker. Zweitens abonniert ein Bridge-Dienst dieses Topic und schreibt den Strom in eine Zeitreihen-Datenbank. Drittens rechnet darauf ein KI- oder Analyse-Modell – etwa für Anomalie-Erkennung, Verbrauchsprognose oder Störungs-Früherkennung. Die KI kann ihr Ergebnis danach selbst wieder auf ein MQTT-Topic zurückschreiben, das ein Aktor abonniert – so entsteht ein geschlossener Regelkreis. Ob du KI „über MQTT“ betreibst, ist also eine Architektur-Frage: MQTT liefert die Daten und die Stellbefehle zuverlässig und in Echtzeit, die eigentliche Auswertung passiert in einem angeschlossenen System dahinter.