Diese Seite fasst die Analyse der ESPHome-Konfiguration zusammen. Die Maßnahmen sind unterteilt in kritische Korrekturen, Code-Optimierungen und Erweiterungen (Software & Hardware).
Die folgenden Punkte sollten priorisiert umgesetzt werden, um Fehler in den Daten zu vermeiden.
Maßnahmen für Stabilität und Energieeffizienz.
Diese Werte können ohne neue Hardware rein rechnerisch ermittelt werden.
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) |
Hier die wichtigsten Ergänzungen für die ``sensor:`` bzw. ``binary_sensor:`` Sektion.
# --- 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);
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.
accuracy: 2 statt “2”).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:
Entfernen:
Victron MPPT (von ~20 auf ~12 reduzieren):
Behalte:
Entfernen/Ersetzen:
Weitere Reduktionen:
internal: true setzen.Pflicht-Aktivierungen (aus auskommentierten Blöcken):
Neue Sensoren hinzufügen:
- platform: absolute_humidity temperature: aht_temp humidity: aht_hum name: "${WetterCalc} Absolute Feuchte"
- platform: integration source_id: niederschlag_total_mm name: "${Wetter} Niederschlag heute" time_unit: day
- platform: template name: "${SmartSolar} Effizienz Heute" unit_of_measurement: "%" lambda: |- return (id(panel_power).state / 75.0) * 100.0;
exponential_moving_average oder anderen Filtern glätten, um Updates zu reduzieren.
Aktuell: power_save_mode: none (maximale Stabilität, höherer Verbrauch).
Empfehlung:
light wechseln (ESP32-Default) oder die Zeile komplett entfernen → moderates Stromsparen bei guter Stabilität.none.Durch diese Änderungen wird die Station:
Die Vorschläge sind schrittweise umsetzbar – am besten mit Versionskontrolle testen und Akku-Verhalten beobachten.