====== Optimierungsanalyse Wetterstation (ESP32-S3) ======

Diese Seite fasst die Analyse der ESPHome-Konfiguration zusammen. Die Maßnahmen sind unterteilt in kritische Korrekturen, Code-Optimierungen und Erweiterungen (Software & Hardware).

===== 1. Kritische Korrekturen & Bereinigungen =====

Die folgenden Punkte sollten priorisiert umgesetzt werden, um Fehler in den Daten zu vermeiden.

  * **Batterie-Status (SoC) korrigieren:**
    * **Problem:** Der aktuelle Sensor ``${SmartSolar} Batterie Prozent`` nutzt eine Spannungstabelle. Bei LiFePO4-Akkus (JBD BMS) ist die Spannungskurve zu flach für präzise Werte.
    * **Lösung:** Den Template-Sensor entfernen. Stattdessen den SoC direkt aus dem BMS auslesen (``bms0_capacity_remaining`` / ``nominal``).
  * **Regenmesser Logik:**
    * **Beobachtung:** ``pulse_counter`` ist für Wippen-Regenmesser oft ungenau (Prellen, sehr niedrige Frequenz).
    * **Empfehlung:** Prüfen, ob bei Nieselregen Pulse verloren gehen. Falls ja, Umbau auf ``binary_sensor`` mit Filter ``delayed_on`` und einem ``counter``.
  * **Taupunkt (Dew Point) reaktivieren:**
    * **Status:** Der Code ist aktuell auskommentiert.
    * **Maßnahme:** Einkommentieren! Der Taupunkt ist essenziell für Nebelvorhersage, Wolkenuntergrenze und Schwüle-Empfinden.
  * **Datenflut JBD BMS:**
    * **Problem:** Das BMS sendet Dutzende Sensoren (Einzelzell-Spannungen, Bitmasks), die die Home Assistant Datenbank unnötig füllen.
    * **Lösung:** Bei reinen Debug-Werten ``internal: true`` setzen oder ``entity_category: diagnostic`` verwenden.

===== 2. Code & Konfigurations-Optimierung =====

Maßnahmen für Stabilität und Energieeffizienz.

  * **WiFi Power Save:**
    * Aktuell: ``power_save_mode: none``.
    * **Empfehlung:** Im Winter (bei geringem Solarertrag) auf ``light`` ändern, um ca. 50-100mA zu sparen.
  * **Filter-Nutzung:**
    * Die Nutzung von ``delta`` und ``heartbeat`` ist bereits exzellent umgesetzt. Dies bei neuen Sensoren beibehalten.
  * **INA3221 Integration:**
    * Der Shunt auf Kanal 3 misst den Verbrauch. Diesem Sensor muss eine feste ID gegeben werden (z.B. ``id: verbraucher_power``), um damit die Energiebilanz zu rechnen.

===== 3. Neue Berechnungen (Software-Sensoren) =====

Diese Werte können **ohne neue Hardware** rein rechnerisch ermittelt werden.

==== Meteorologie ====
  * **Absolute Luftfeuchtigkeit (g/m³):** Zeigt die tatsächliche Wassermenge in der Luft (wichtig für Lüftungsempfehlungen).
  * **Wolkenuntergrenze (Cloud Base):** Berechnet die theoretische Höhe von Cumulus-Wolken (``(Temp - Taupunkt) * 125 + Höhe``).
  * **Frostgrenze im Boden:** Interpolation zwischen dem -5cm und -30cm Sensor, um zu errechnen, wie tief der Frost in den Boden eingedrungen ist.
  * **Luftdichte (kg/m³):** Berechnet aus Druck, Temperatur und Gaskonstante.

==== Energie & Solar ====
  * **Energiebilanz Heute (Wh):** ``Solar Ertrag (Yield) - Verbrauch (Integration)``. Zeigt sofort, ob der Akku geladen oder entladen wird.
  * **Sonnenschein-Status:** Ein ``binary_sensor``, der "ON" geht, wenn ``Panel Spannung > Batterie Spannung + 5V`` ist (Workaround für fehlenden Lichtsensor).
  * **Autonomiezeit (Tage):** ``Restkapazität (Ah) / Durchschnittsstrom (A) / 24``. Zeigt an, wie lange die Station ohne Sonne überlebt.
  * **Kabel-Diagnose:** Differenz zwischen ``Victron Batterie Spannung`` und ``BMS Gesamtspannung``. Hohe Abweichungen deuten auf Korrosion hin.

===== 4. Hardware Fehlteile (Empfehlung zur Nachrüstung) =====

Um aus der Station eine "vollständige" Wetterstation zu machen, fehlen folgende Sensoren:

^ Priorität ^ Sensor-Typ ^ Hardware Empfehlung ^ Nutzen ^
| **Hoch** | Helligkeit / Licht | **BH1750** (Lux) oder **VEML6075** (UV) | Unterscheidung Sonnig/Bewölkt, UV-Warnung, unabhängige Sonnenscheindauer |
| **Mittel** | Bodenfeuchte | Kapazitiver Sensor (v1.2) | Gießempfehlung. Die Bodentempsensoren sind vorhanden, Feuchte fehlt. |
| **Mittel** | Feinstaub | **SDS011** oder **SPS30** | Luftqualität (Winter: Kaminrauch, Frühling: Pollen-Indikator) |
| **Niedrig** | Blitzsensor | **AS3935** | Erkennung von Gewitterfronten (Distanzschätzung) |
| **Wartung** | Gehäuse-Feuchte | SHT3x / BME280 | Überwachung des Elektronik-Gehäuses auf Kondenswasser (Silica-Gel Check) |

===== 5. YAML Code-Schnipsel (Copy & Paste) =====

Hier die wichtigsten Ergänzungen für die ``sensor:`` bzw. ``binary_sensor:`` Sektion.

<code yaml>
# --- BERECHNETE WETTERWERTE ---

  # Absolute Luftfeuchtigkeit
  - platform: template
    name: "${WetterCalc} Absolute Luftfeuchtigkeit"
    unit_of_measurement: "g/m³"
    lambda: |-
      float T = id(aht_temp).state;
      float rh = id(aht_hum).state;
      if (std::isnan(T) || std::isnan(rh)) return NAN;
      float e = 6.112 * exp((17.67 * T) / (T + 243.5));
      return (e * rh * 2.1674) / (273.15 + T);

  # Wolkenuntergrenze (Benötigt Taupunkt ID!)
  - platform: template
    name: "${WetterCalc} Wolkenuntergrenze (NN)"
    unit_of_measurement: "m"
    lambda: |-
      float T = id(aht_temp).state;
      float td = id(taupunkt_sensor).state; // ID vom Taupunkt prüfen!
      if (std::isnan(T) || std::isnan(td)) return NAN;
      return ((T - td) * 125.0) + ${hoehe_in_m};

  # Frostgrenze Tiefe (Interpolation Boden)
  - platform: template
    name: "${WetterCalc} Frostgrenze Tiefe"
    unit_of_measurement: "cm"
    lambda: |-
      float t5 = id(dallas_temp_addr_2).state; // -5cm
      float t30 = id(dallas_temp_addr_3).state; // -30cm
      if (t5 > 0) return 0.0;
      if (t30 < 0) return 30.0;
      return 5.0 + ((0.0 - t5) * (30.0 - 5.0) / (t30 - t5));

# --- BERECHNETE ENERGIEWERTE ---

  # Sonnenschein Erkennung (Via Solarpanel)
  - platform: template
    name: "${WetterCalc} Sonnenschein Status"
    id: sun_is_shining
    lambda: |-
      // Wenn Panelspannung deutlich über Akkuspannung liegt
      if (id(pv).state > (id(bv).state + 4.0)) return true;
      if (id(panel_power).state > 15.0) return true;
      return false;

  # Spannungsabfall Kabel (Diagnose)
  - platform: template
    name: "${WetterCalc} Spannungsverlust Kabel"
    unit_of_measurement: "V"
    lambda: |-
      return abs(id(bv).state - id(bms0_total_voltage).state);
</code>



====== Optimierung der ESPHome-Wetterstation ======

Diese Seite fasst alle Verbesserungsvorschläge und Optimierungen zusammen, die in einer ausführlichen Diskussion mit Grok für die ESPHome-Konfiguration der Outdoor-Wetterstation (basierend auf ESP32-S3, Victron MPPT, JBD BMS, diversen Sensoren) erarbeitet wurden.

Ziel ist es, die Konfiguration übersichtlicher, effizienter, stromsparender und informativer zu machen – bei gleichzeitiger Reduktion der Entity-Anzahl in Home Assistant und Erhöhung der meteorologischen Aussagekraft.

===== 1. Allgemeine Struktur und Wartbarkeit =====

  * **accuracy_decimals** ohne Anführungszeichen definieren (z. B. ''accuracy: 2'' statt ''"2"'').
  * Auskommentierte und ungenutzte Blöcke komplett entfernen:
    * ADS1115-Hub (wird nicht mehr benötigt, da interner ADC für Windrichtung verwendet wird)
    * SHT3x-Sensor (falls nicht verbaut)
    * Alte GPIO-Pins für „normalen“ ESP32
    * Auskommentierte Berechnungen (Wind Chill, Heat Index, Dew Point) – stattdessen aktivieren (siehe Abschnitt 3)
  * Pin-Definitionen konsolidieren – nur die aktuellen ESP32-S3-Pins behalten.
  * INA3221 erweitern, falls weitere Kanäle (1 oder 2) für zusätzliche Strommessungen genutzt werden können.

===== 2. Reduktion der Sensoren (weniger Entities, weniger Load) =====

Die aktuelle Config erzeugt sehr viele Entities – besonders durch JBD BMS und Victron. Viele davon sind redundant oder nur für Debugging relevant.

**JBD BMS (von ~40 auf ~15–20 Sensoren reduzieren):**

Behalte nur das Wesentliche:
  * State of Charge (%), Capacity Remaining + Nominal Capacity
  * Total Voltage, Average/Min/Max/Delta Cell Voltage + Min/Max Voltage Cell
  * Current (inkl. average_current), Power, Charging/Discharging Power
  * Temperaturen 1–3
  * Binary Sensoren: Balancing, Charging, Discharging
  * Switches: Charging/Discharging
  * Remaining Charging/Discharging Time (Packages)
  * Errors Bitmask + Balancer Status Bitmask (als diagnostic)

**Entfernen:**
  * Einzelne Cell Voltage 1–4 (Delta/Min/Max reichen)
  * Alle einzelnen Error Counts (Short Circuit, Overcurrent etc.)
  * Operation Status Bitmask, Software Version, Battery Strings, Charging Cycles, Battery Cycle Capacity

**Victron MPPT (von ~20 auf ~12 reduzieren):**

Behalte:
  * Panel Voltage/Power/Current
  * Battery Voltage/Current
  * Yield Today/Yesterday/Total
  * Max Power Today/Yesterday
  * Error Code + Charging Mode (Text)
  * FVE Prozent + Tages Medianwert

**Entfernen/Ersetzen:**
  * Load Current (redundant)
  * Day Number
  * Batterie-Prozent aus Voltage (ungenau – besser SOC vom BMS nutzen)
  * Tracking Mode

**Weitere Reduktionen:**
  * Interne Sensoren (z. B. raw Hz, total_pulses, wind_direction_raw_voltage) auf ''internal: true'' setzen.
  * Debug-Sensoren (loop_time etc.) nur bei Bedarf aktivieren.

===== 3. Neue und aktivierte berechnete Sensoren =====

**Pflicht-Aktivierungen (aus auskommentierten Blöcken):**
  * Taupunkt (Dew Point) – Magnus-Formel
  * Wind Chill (Windkühle)
  * Heat Index (gefühlte Temperatur bei Hitze)

**Neue Sensoren hinzufügen:**

  * **Absolute Feuchte** (built-in Component – präziser als manuelles Template):
<code yaml>
- platform: absolute_humidity
  temperature: aht_temp
  humidity: aht_hum
  name: "${WetterCalc} Absolute Feuchte"
</code>

  * **Gefühlte Temperatur (kombiniert „Feels Like“)** – schaltet je nach Bedingung zwischen realer Temp, Wind Chill und Heat Index:
    * Template-Sensor mit Bedingungen (T < 10°C + Wind → Wind Chill; T > 27°C → Heat Index; sonst reale Temp)

  * **Täglicher Niederschlag** (automatischer Reset um Mitternacht):
<code yaml>
- platform: integration
  source_id: niederschlag_total_mm
  name: "${Wetter} Niederschlag heute"
  time_unit: day
</code>

  * **Solar-Effizienz Heute** (aktuelle Power im Verhältnis zur Panel-Nennleistung, z. B. 75 W):
<code yaml>
- platform: template
  name: "${SmartSolar} Effizienz Heute"
  unit_of_measurement: "%"
  lambda: |-
    return (id(panel_power).state / 75.0) * 100.0;
</code>

  * Wind Gust standardisieren: Die „+10 km/h“-Bedingung entfernen → reiner 10-Minuten-Maximum-Gust (meteorologisch korrekter).

===== 4. Effizienz und Stromspar-Optimierungen =====

  * Update-Intervalle anpassen:
    * Windrichtung-ADC von 1s auf 5s (Richtung ändert sich langsam)
    * JBD BMS von 2s auf 10s
    * Bodentemperaturen auf 600s
    * WiFi-Signal auf 1800s
  * I²C-Frequenz von 50 kHz auf 100 kHz erhöhen (schneller, immer noch sparsam).
  * Victron-Throttle von 10s auf 30s erhöhen.
  * Viele Sensoren mit ''exponential_moving_average'' oder anderen Filtern glätten, um Updates zu reduzieren.

===== 5. WiFi Power Save Mode =====

Aktuell: ''power_save_mode: none'' (maximale Stabilität, höherer Verbrauch).

**Empfehlung:**
  * Auf ''light'' wechseln (ESP32-Default) oder die Zeile komplett entfernen → moderates Stromsparen bei guter Stabilität.
  * Testen: 1–2 Wochen beobachten (Akku-Verlauf, Disconnections).
  * Fallback: Bei Problemen zurück zu ''none''.

===== Fazit =====

Durch diese Änderungen wird die Station:
  * Übersichtlicher (ca. 50 % weniger Entities)
  * Informativer (professionelle meteorologische Werte wie Taupunkt, Absolute Feuchte, Feels Like)
  * Stromsparender (besonders wichtig bei Solarbetrieb)
  * Wartbarer (sauberer Code)

Die Vorschläge sind schrittweise umsetzbar – am besten mit Versionskontrolle testen und Akku-Verhalten beobachten.