Radon Sensoren in Home Assistant integrieren – Dein Leitfaden fürs Smart Home

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Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide – in diesem Beitrag zeige ich dir Schritt für Schritt, wie ich die Radonsensoren Air-Q, RadonEye RD200 und EcoCube in Home Assistant eingebunden habe, um Radonwerte dauerhaft zu überwachen und mein Smart Home sicherer zu machen.

Radon ist ein radioaktives Gas, das oft unbemerkt in Kellern oder schlecht belüfteten Räumen vorkommt. Ich habe mir deshalb angeschaut, wie sich Radon Sensoren in Home Assistant integrieren lassen, um die Raumluft jederzeit im Blick zu behalten. Dabei habe ich drei verschiedene Sensoren getestet, sie in Home Assistant eingebunden, die Werte analysiert und grafisch aufbereitet – sowohl direkt in der Oberfläche als auch mit Tools wie der Apex Chart Card und Grafana.

Warum eine Radonmessung im Smart Home wichtig ist

Radon kann sich in schlecht belüfteten Räumen ansammeln und langfristig gesundheitliche Probleme verursachen. Mit einer kontinuierlichen Messung erkennst du hohe Konzentrationen frühzeitig und kannst lüften oder andere Maßnahmen ergreifen. In einem smarten System wie Home Assistant lassen sich zudem Automationen erstellen, die bei Grenzwerten warnen oder Lüfter einschalten. Deshalb ist dieser Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide besonders hilfreich, um Automationen und Warnsysteme aufzubauen.

Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide - Lüften

In dieser Grafik lässt sich sehr gut erkennen, wie durch gezieltes Lüften die Radon Werte sofort gesenkt werden können. Leider hatte der EcoSense Sensor genau in dieser Situation keine Werte aufgezeichnet, aber die anderen beiden Sensoren spiegeln die Situation sehr gut wieder.

Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide – Überblick der getesteten Sensoren

Hinweis Transparenz: Bei den hier vorgestellten Produkten handelt es sich um Affiliate Links. Wenn ihr das Produkt über den Link kauft, erhalte ich dafür eine Vermittlungsprovision. Der Preis ändert sich für euch dabei nicht! Ich verlinke nur Produkte, die ich auch selber im Einsatz habe und empfehlen kann. Ihr unterstützt damit meine Arbeit und meinen Kanal und erlaubt es mir, einige Anschaffungen für die Erstellung der Videos zu tätigen. Vielen Dank 🙂

Bevor wir zur Integration kommen, lohnt sich ein Blick auf die drei Geräte im Test. Jedes hat seine eigenen Stärken und Schwächen.

Air‑Q

Der Air‑Q‑Sensor ist in einer Science‑Variante erhältlich, die zusätzliche Messwerte wie Feinstaub liefert. Er arbeitet lokal auch ohne Cloud und bietet sehr präzise Radon‑Messungen. Allerdings ist er das teuerste Gerät im Vergleich.

air-Q Radon Luftanalysator, Luftmessgerät, Luftqualitätsmessgerät mit 5 Sensoren, kostenlose App, Smart Home, Radon Messgerät
  • Patentierter Hochpräzisions-Radon-Sensor misst zuverlässig radioaktives Gas und schützt vor Gesundheitsrisiken in Innenräumen.
  • Integrierte Sensoren überwachen zudem Feinstaub (PM1, PM2,5, PM10), VOC, CO2, Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck für ganzheitliche Raumluftanalyse.
  • Echtzeit-Messung mit 1,8 Sekunden Intervall sichert präzise Daten zur sofortigen Raumluftbewertung und effektiven Schadstoffkontrolle.
  • Benutzerfreundliche air-Q App mit KI-gestützter Analyse, individuellen Gesundheitstipps und flexibler Smart-Home-Integration, auch offline nutzbar. MQTT, IFTTT, Home Assistant und viele weitere Integrationen.
  • Erweiterbar mit Zusatzsensoren und professioneller Science-Option inkl. API-Zugriff und CSV-Export für intensive Datenanalyse und Anpassungen.

RadonEye RD200

Der RadonEye benötigt kein WLAN; er überträgt seine Daten per Bluetooth. Für Home Assistant brauchst du daher einen Bluetooth‑Proxy, z. B. den M5 Stack Atom.

Ecosense – RadonTec RadonEye RD200 – Präzises Radonmessgerät | Sofortige Überwachung | Dauerhafte Messung | Ideal für Wohnräume & Arbeitsplätze
  • ✅ SCHNELL & EINFACH RADON MESSEN – Das Messgerät eignet sich bestens für die Kurz- & Langzeitmessung in privaten Wohnräumen. Es lässt sich kinderleicht bedienen & erfasst Radonwerte in Rekordzeit.
  • ✅ RADON ECHTZEITWERT – Der schnellste Radonmesser auf dem Markt für Privatpersonen! Im Vergleich zu anderen Radon-Detektoren misst das RadonEye mit einem besonders kurzen Intervall von nur 10 Minuten.
  • ✅ HOHE MESSGENAUIGKEIT – Radongas kann zur lebensbedrohlichen Gefahr werden. Das Gerät verwendet neuste Messtechnik & liefert präzise Messwerte. Bis zu 20x genauer als andere Radon Messgeräte.
  • ✅ LIEFERUMFANG – Zusätzlich erhälst du eine deutsche Anleitung & Messtipps, um Radon richtig zu messen.
  • ✌ INKL. SMARTPHONE APP – Verbinde dein Handy oder Tablet via Bluetooth mit dem RadonEye, um Werte detailliert abzulesen und zu exportieren (Excel). Bequeme & einfache Überwachung der Schutzmaßnahmen.

Mit diesem Proxy lassen sich die Daten zuverlässig an Home Assistant übermitteln.

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M5Stack Atom Lite ESP32 IoT Entwicklungsboards und Kits | Development Kit C008
  • M5Stack SKU: C008
  • ESP32-basiert, RGB-LED (SK6812)
  • Eingebaute Infrarot
  • Erweiterbare Pins & Löcher
  • Programmierplattform: Arduino, UIFlow

Ecosense EcoCube

Der EcoCube ist der günstigste Sensor im Vergleich. Er erfordert jedoch eine Cloud‑Anbindung; ohne Internetverbindung gibt es derzeit Einschränkungen. Die Messwerte liegen nahe an denen des Air‑Q, jedoch treten gelegentlich Aussetzer auf.

Ecosense EQ100 EcoQube, Digitaler Radon-Detektor, Schnelle Erfassung schwankender Werte, Kurz- & Langzeitüberwachung mit Trenddiagrammen, Fernzugriff auf Daten, Wi-Fi 2,4 GHz Netzwerke nur
  • PATENTIERTE PROFESSIONELLE HOHE ZÄHLEFFIZIENZ: Radonempfindlichkeit ist 15-mal höher als das Mindestmaß für professionelle Tests
  • ERSTE ERGEBNISSE IN MINUTEN: Erste Radonmessung bereits 10 Minuten nach Anschluss des Stromkabels
  • SCHNELLE UND PRÄZISE ERFASSUNG SCHWANKENDER RADONWERTE: Da sich Radonwerte ständig ändern, ist eine kontinuierliche Langzeitüberwachung der sicherste Schutz für Ihre Familie
  • INTELLIGENTE ANSICHT VON KURZ- UND LANGFRISTIGEN RADON-TRENDS: Stündliche Daten und Diagramme jederzeit und überall mit der kostenlosen Ecosense-App (iOS/Android); die Installation der App ist erforderlich, und Benutzer müssen Benachrichtigungen aktivieren, um eine erfolgreiche Verbindung herzustellen
  • Stellen Sie sicher, dass Ihr EcoQube sich in Reichweite Ihres WLANs befindet und mit einem 2,4-GHz-Netzwerk verbunden ist (5-GHz-Steuerung auf Dualband-Routern deaktivieren). Für Unterstützung zur Internetverbindung finden Sie den QR-Code in der Verpackung oder sehen Sie sich das Video zur WLAN-Fehlerbehebung an

Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide – Schritt für Schritt erklärt

In diesem Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide zeige ich dir, wie du jeden Sensor Schritt für Schritt einbindest.. Die Schritte sind ähnlich aufgebaut: Gerät einrichten, Integration hinzufügen und Daten abrufen. Für jede Integration findest du Platzhalter für die entsprechenden Code‑Snippets, die du später in Home Assistant bzw. in YAML einfügen kannst.

Air‑Q integrieren

  1. Melde dich im Sensor an und stelle die Datenübertragung auf lokal um.
  2. Öffne in Home Assistant Geräte & Dienste und klicke auf Integration hinzufügen.
  3. Suche nach Air‑Q und gib IP‑Adresse sowie Passwort ein.
  4. Speichere die Integration. Der Sensor erscheint sofort und liefert Radon‑Werte.
Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide - Air-Q

Der Air‑Q liefert sehr zuverlässige Daten; im Test gab es keine Aussetzer. Beachte jedoch den hohen Preis.

RadonEye RD200 integrieren

Für den RD200 ist ein Bluetooth‑Proxy erforderlich. Unser Tipp: der M5 Stack Atom* – einen Link zum Video mit den ESP‑Grundlagen findest du hier.

  1. Konfiguriere den Bluetooth‑Proxy
  2. Installiere über HACS die RD200‑Integration. Füge das Repository hinzu und starte Home Assistant neu.
  3. Unter Geräte & Dienste taucht die RD200‑Integration auf. Klicke auf Einrichten, wähle Standort und speichere. Nun siehst du die Radon‑Werte in Home Assistant.
Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide – RadonEye

Der RD200 misst zuverlässig. Allerdings ist die Verbindung über Bluetooth weniger komfortabel, wenn du die App verwenden möchtest.

Ecosense EcoCube integrieren

Die EcoCube‑Integration funktioniert über die Cloud, daher musst du deine Anmeldedaten angeben. Die notwendigen Dateien bekommst du über HACS.

  1. Installiere das EcoCube‑Repository über HACS.
  2. Starte Home Assistant neu und wähle unter Integration hinzufügen die EcoCube-Integration.
  3. Gib Benutzername und Passwort ein und wähle Becquerel pro Kubikmeter als Einheit.
  4. Nach der Einrichtung erscheint der Sensor mit Radon‑Wert und Alarmstufe.
Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide – EcoSense

Beachte, dass EcoCube gelegentlich Verbindungsprobleme hat und die Cloud‑Anbindung für viele Nutzer ein Nachteil ist.

Radonwerte visualisieren und analysieren

Mit den richtigen Dashboards kannst du deine Radon‑Daten anschaulich darstellen.

Apex Chart Card und Tabbed Cards

In Home Assistant lassen sich Radon‑Werte mit der Apex Chart Card grafisch aufbereiten. Du kannst Zeiträume wie 2, 4 oder 10 Tage wählen und Schwellenwerte als Linien einfügen. Eine Ampel zeigt dir an, ob der Wert unter 100 Bq/m³ (grün), zwischen 100 und 200 Bq/m³ (gelb) oder darüber (rot) liegt.

Folgende HACS Dashboard Integrationen benötigt ihr.

  1. apexcharts-card
  2. Tabbed Card
  3. button-card

Sucht danach im HACS Store.

Radonverlauf mit Apex Chart Card und Tabbed Card

Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide – Verlauf

Hinweis : In den Code Snippets müsst ihr die Entitätsnamen nach euren Sensornamen anpassen.

type: custom:tabbed-card
tabs:
  - attributes:
      label: 2 Tage
    card:
      type: custom:apexcharts-card
      header:
        title: Radonwert Air-Q (letzte 2 Tage)
        show: true
      graph_span: 2d
      update_interval: 30min
      yaxis:
        - min: 0
          decimals: 0
      apex_config:
        annotations:
          yaxis:
            - "y": 100
              borderColor: yellow
              label:
                text: 100 Bq/m³
                position: center
                style:
                  color: black
                  background: yellow
            - "y": 300
              borderColor: red
              label:
                text: 300 Bq/m³
                position: center
                style:
                  color: white
                  background: red
      series:
        - entity: sensor.airq_radon
          name: Air-Q
          color: green
          type: line
          stroke_width: 2
          curve: smooth
          extend_to: false
          fill_raw: last
          transform: "return x > 0 ? x : 0.001"
          group_by:
            duration: 1h
            func: avg
  - attributes:
      label: 4 Tage
    card:
      type: custom:apexcharts-card
      header:
        title: Radonwert Air-Q (letzte 4 Tage)
        show: true
      graph_span: 4d
      update_interval: 30min
      yaxis:
        - min: 0
          decimals: 0
      apex_config:
        annotations:
          yaxis:
            - "y": 100
              borderColor: yellow
              label:
                text: 100 Bq/m³
                position: center
                style:
                  color: black
                  background: yellow
            - "y": 300
              borderColor: red
              label:
                text: 300 Bq/m³
                position: center
                style:
                  color: white
                  background: red
      series:
        - entity: sensor.airq_radon
          name: Air-Q
          color: green
          type: line
          stroke_width: 2
          curve: smooth
          extend_to: false
          fill_raw: last
          transform: "return x > 0 ? x : 0.001"
          group_by:
            duration: 1h
            func: avg
  - attributes:
      label: 10 Tage
    card:
      type: custom:apexcharts-card
      header:
        title: Radonwert Air-Q (letzte 10 Tage)
        show: true
      graph_span: 10d
      update_interval: 30min
      yaxis:
        - min: 0
          decimals: 0
      apex_config:
        annotations:
          yaxis:
            - "y": 100
              borderColor: yellow
              label:
                text: 100 Bq/m³
                position: center
                style:
                  color: black
                  background: yellow
            - "y": 300
              borderColor: red
              label:
                text: 300 Bq/m³
                position: center
                style:
                  color: white
                  background: red
      series:
        - entity: sensor.airq_radon
          name: Air-Q
          color: green
          type: line
          stroke_width: 2
          curve: smooth
          extend_to: false
          fill_raw: last
          transform: "return x > 0 ? x : 0.001"
          group_by:
            duration: 1h
            func: avg

Radonverlauf mit Apex Chart Card und Tabbed Card

Tagesmittelwerte (24h)

Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide – Tagesmittelwerte
type: custom:tabbed-card
tabs:
  - attributes:
      label: 2 Tage
    card:
      type: custom:apexcharts-card
      header:
        title: Radonwert – Tägliche Mittelwerte (letzte 2 Tage)
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      graph_span: 2d
      update_interval: 1h
      yaxis:
        - min: 0
          decimals: 0
      series:
        - entity: sensor.airq_radon
          name: Air-Q
          color: green
          type: column
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          fill_raw: last
          group_by:
            duration: 1d
            func: avg
  - attributes:
      label: 4 Tage
    card:
      type: custom:apexcharts-card
      header:
        title: Radonwert – Tägliche Mittelwerte (letzte 4 Tage)
        show: true
      graph_span: 4d
      update_interval: 1h
      yaxis:
        - min: 0
          decimals: 0
      series:
        - entity: sensor.airq_radon
          name: Air-Q
          color: green
          type: column
          extend_to: false
          fill_raw: last
          group_by:
            duration: 1d
            func: avg
  - attributes:
      label: 10 Tage
    card:
      type: custom:apexcharts-card
      header:
        title: Radonwert – Tägliche Mittelwerte (letzte 10 Tage)
        show: true
      graph_span: 10d
      update_interval: 1h
      yaxis:
        - min: 0
          decimals: 0
      series:
        - entity: sensor.airq_radon
          name: Air-Q
          color: green
          type: column
          extend_to: false
          fill_raw: last
          group_by:
            duration: 1d
            func: avg

Für die „Ampel“ Anzeige des Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide, benötigt ihr die Button Card

Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide – Ampel
type: custom:button-card
entity: sensor.airq_radon
name: Radon-Ampel
icon: mdi:radioactive-circle-outline
show_state: true
show_name: true
layout: vertical
styles:
  card:
    - height: 120px
    - font-size: 18px
  name:
    - font-weight: bold
  state:
    - font-size: 16px
state:
  - value: 100
    operator: <=
    name: "Radon: OK"
    styles:
      card:
        - background-color: green
        - color: white
  - value: 200
    operator: <=
    name: "Radon: Erhöht"
    styles:
      card:
        - background-color: yellow
        - color: black
  - value: 200
    operator: ""
    name: "Radon: Hoch"
    styles:
      card:
        - background-color: red
        - color: white

Grafana & InfluxDB

Für Langzeitstatistiken empfiehlt sich die Kombination aus InfluxDB und Grafana. Diese Lösung speichert große Datenmengen effizient und bietet vielfältige Auswertungen. Der Autor verlinkt ein eigenes Video zur Grafana‑Integration. Details findest du im Beitrag Grafana mit Home Assistant.

Fazit – Welcher Radon Sensor ist der richtige?

Wenn du noch unsicher bist, welcher Sensor für dich der richtige ist – dieser Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide hilft dir bei der Entscheidung.

Alle drei Sensoren liefern brauchbare Messergebnisse. Der Air‑Q überzeugt mit sehr hoher Qualität, lokaler Datenverarbeitung und zusätzlichen Sensoren, ist aber teuer. Der RadonEye RD200 bietet ein gutes Preis‑Leistungs‑Verhältnis, erfordert jedoch einen Bluetooth‑Proxy. Der Ecosense EcoCube ist günstig und misst zuverlässig, benötigt aber die Cloud. Welche Lösung du wählst, hängt daher von deinem Budget und deinen Anforderungen ab.

Wenn du tiefer einsteigen möchtest, schau dir auch meine weiteren Blogbeiträge an. Dort findest du Video‑Tutorials zur Einrichtung, ESP, HACS‑Installation und zu Grafana. Hinterlasse gerne einen Kommentar, wenn du Fragen hast oder eigene Erfahrungen teilen möchtest – so hilfst du der Community und trägst zu einem sicheren Zuhause bei.

Teile gern deine Erfahrungen in den Youtube Kommentaren und sag mir, wie dir der Radon Sensoren in Home Assistant integrieren Guide geholfen hat.

Feld verwildert – Zeit für Smart Gardening!

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Heute nehme ich euch mit auf unser zugewachsenes und verwildertes Familienfeld. In diesem Beitrag zeige ich den aktuellen Zustand und erkläre, wie ich das Grundstück mit smarter Technik und einem Mähroboter automatisiert pflegen möchte.


Willkommen auf meinem Kanal Smart Home & More

Mein Name ist Tobias Lerch. Heute bin ich nicht wie sonst im Studio, sondern draußen vor unserem wilden Feld. Dieses Grundstück gehört meiner Familie, und ich habe große Pläne für die Zukunft.


Ziel: Autarker Mähroboter ohne Stromanschluss

Ich möchte, dass hier bald ein autonomer Mähroboter arbeitet – ganz ohne externe Stromversorgung. Dafür muss aber erst die passende Infrastruktur aufgebaut werden. Dazu gehört einiges an Arbeit, aber ich werde das Projekt Schritt für Schritt mit euch teilen.


Das Feld und die Technik vor Ort

Der Zustand des Grundstücks

Aktuell sieht das Feld sehr verwildert aus, mehrere Jahre ist hier nichts passiert. Das wird sich ändern!

Vorhandene Technik

  • Ein Laderegler von Victron
  • Ein Wechselrichter
  • Ein Raspberry Pi (vermutlich Modell 2)
  • Geplant ist eine AGM-Batterie als Stromquelle

Diese Technik soll erneuert und erweitert werden, um das smarte System zuverlässig zu betreiben.


Geplante technische Umsetzung

Ich werde weiterhin den Victron Solarladeregler nutzen und einen DC/DC-Wandler einsetzen, um von 12 Volt auf 24 Volt für den Mähroboter zu kommen. Ein Shelly 1 Plus soll den Laderegler und den Wandler steuern, um den Betrieb nachts zu optimieren.

Später soll auch ein Home Assistant System integriert werden, um alles smart zu steuern. Zudem wird eine Kamera installiert, die für Sicherheit sorgt.


Das Projekt in der Praxis

Ich bin gespannt, wie gut sich der Mähroboter auf diesem eher rauen Gelände schlägt. Falls Hersteller oder Community-Mitglieder Interesse haben, unter realen Bedingungen zu testen, freue ich mich über Nachrichten und Kommentare.


Familienzeit und weitere Pläne

Das Grundstück soll nicht nur smart werden, sondern auch ein gemütlicher Ort für die Familie.


Ausblick: Die Rodung beginnt

Im nächsten Video nehme ich euch mit bei der Rodung mit einer akkubetriebenen Motorsense. Es wird spannend zu sehen, wie ich das Gelände aufbereite, um den Mähroboter einsatzbereit zu machen.


Deine Meinung ist gefragt!

Was haltet ihr von dem Projekt? Habt ihr Tipps, Ideen oder Erfahrungen? Schreibt mir gern in die Kommentare!


Wenn dir das Projekt gefällt

Dann freue ich mich über einen Daumen hoch und ein Abo, damit ich weiterhin spannende Smart-Home- und Smart-Gardening-Inhalte produzieren kann.

🌦️☀️ Automatisiere deine Markise mit Home Assistant und örtlichen Wetterdaten! ☁️🌬️

Viele Smart-Home-Systeme greifen auf allgemeine Wetterdaten zurück. Diese sind allerdings häufig ungenau oder zu weit vom eigenen Standort entfernt. Ich zeige dir, wie du die Daten einer örtlichen Wetterstation von einer Webseite ausliest und für deine Automatisierungen nutzen kannst – ganz einfach mit Home Assistant!

🔧 Voraussetzungen

Um das Ganze umzusetzen, benötigst du:

  • Eine installierte und eingerichtete Instanz von Home Assistant
  • Zugriff auf eine Webseite mit Wetterdaten einer lokalen Wetterstation
  • Grundkenntnisse in Automatisierungen und Template-Sensoren in Home Assistant

🧩 Wetterdaten abrufen – So funktioniert’s

Wir nutzen die Integration von Wetterdaten über RESTful Sensoren, um Informationen wie:

  • Regenstatus
  • Windgeschwindigkeit
  • Wetterlage (z.B. sonnig, bewölkt)
  • Temperatur

auszulesen. Diese Daten werden anschließend in eigene Sensoren überführt, die Home Assistant versteht und in Automatisierungen verwendet.

Zunächst müssen wir uns auf die Seite von Weather Underground begeben. Dort lasst euch den Quelltext anzeigen und kopiert diesen in einen Editor Tool ( z.B. von Windows).

Um den API Eintrag zu finden, sucht nach der Zeichenkette

https://api.weather.com/v2/pws/observations/current

Kopiert euch die gesamte Zeichenkette inklusive apiKey und stationId und passt den Inhalt wie folgt an.

https://api.weather.com/v2/pws/observations/current?apiKey=**deinAPI-KEY**&stationId=**deineStationID**&numericPrecision=decimal&format=json&units=m

die „**“ sind nur zur eindeutigen Identifizierung zu verstehen und nicht dem Key und der StationID hinzuzufügen!

Als nächstes geht mit dem Editor eurer Wahl ( z.B. File Editor oder Studio Code Server ) in eurer Home Assistant Instanz und fügt in der configuration.yaml einen neuen Rest Sensor ein.

rest:
  - resource: https://api.weather.com/v2/pws/observations/current?apiKey=**deinAPI-KEY**&stationId=**deineStationID**&numericPrecision=decimal&format=json&units=m
    scan_interval: 600 
    sensor:
      - name: Wetterstation Lahr
        unique_id: 82413cbe-2261-4d41-a7f4-c271cba75645 #hier musst du eine eigene eindeutige ID erstellen !
        value_template: >
          {{ value_json.observations[0].metric.temp }}
        json_attributes:
          - observations

Hinweis: Bitte geht nicht unter 600 Sekunden beim Scan Interval. In der Regel sehen es die Betreiber einer Website nicht gerne , wenn zu viele Abfragen von einer IP – Adresse kommen. Mit den 600 Sekunden solltet ihr auf der sicheren Seite sein.

⚙️ Automatisierung der Markise

Die Logik ist einfach:

  • Wenn es regnet oder starker Wind herrscht, fährt die Markise automatisch ein.
  • Bei Sonne und angenehmen Bedingungen fährt sie aus.

Die Automatisierung lässt sich natürlich noch weiter verfeinern – zum Beispiel durch Tageszeiten oder Anwesenheit.

Template Helfer Sensoren erstellen

Der nächste wichtige Schritt ist aus den Daten, die nun im Sensor Wetterstation Lahr (obervations) stehen alle relevanten Daten für eine Automatisierung auszulesen.

Dazu legt euch 4 Helfer an vom Typ Template Sensor

Hinweis: Bei mir habe ich die Wetterstation „’sensor.wetterstation_lahr“ genannt. Hier müsst ihr in allen Code Zeilen den von euch vergebenen Namen verwenden!

Wetterstation Lahr Windgeschwindigkeit

{{ state_attr('sensor.wetterstation_Lahr', 'observations')[0]['metric']['windSpeed'] }}

Einheit : km/h

Wetterstation Lahr Wetterlage

{% set obs = state_attr('sensor.wetterstation_Lahr', 'observations')[0] %}
{% set radiation = obs['solarRadiation'] %}
{% set uv = obs['uv'] %}
{% set precip = obs['metric']['precipRate'] %}
{% if precip > 0 %}
   regen
{% elif radiation < 100 or uv <= 1 %}
   bewölkt
{% elif radiation < 500 or uv < 3 %}
   leicht bewölkt
{% else %}
   sonnig
{% endif %}

Einheit: keine

Wetterstation Lahr Temperatur

{{ state_attr('sensor.wetterstation_Lahr', 'observations')[0]['metric']['temp'] }}

Einheit: °C

Wetterstation Lahr Regen

{{ state_attr('sensor.wetterstation_Lahr', 'observations')[0]['metric']['precipRate'] > 0 }}

Einheit: keine

Automatisierung Markise steuern

Sobald

Und wenn

Dann

Gesamter Yaml Code

alias: Markise steuern
description: Steuert die Markise basierend auf den Wetterbedingungen
triggers:
  - entity_id: sensor.wetterstation_lahr_temperatur
    above: 18
    id: Temperatur hoch
    trigger: numeric_state
  - entity_id: sensor.wetterstation_lahr_temperatur
    below: 18.1
    id: Temperatur niedrig
    trigger: numeric_state
  - entity_id: sensor.wetterstation_lahr_wetterlage
    to: regen
    id: Regen
    trigger: state
  - entity_id: sensor.wetterstation_lahr_wetterlage
    to: sonnig
    id: Sonnig
    trigger: state
  - entity_id: sensor.wetterstation_lahr_wetterlage
    to: leicht bewölkt
    id: Leicht bewölkt
    trigger: state
  - entity_id: sensor.wetterstation_lahr_wetterlage
    to: bewölkt
    id: Bewölkt
    trigger: state
  - entity_id: sensor.wetterstation_lahr_windgeschwindigkeit
    above: 22
    id: Windgeschwindigkeit hoch
    trigger: numeric_state
  - entity_id: sensor.wetterstation_lahr_windgeschwindigkeit
    below: 22.1
    id: Windgeschwindigkeit niedrig
    trigger: numeric_state
conditions:
  - condition: time
    after: "10:00:00"
    before: "19:00:00"
actions:
  - choose:
      - conditions:
          - condition: or
            conditions:
              - condition: state
                entity_id: sensor.wetterstation_lahr_wetterlage
                state: regen
              - condition: numeric_state
                entity_id: sensor.wetterstation_lahr_windgeschwindigkeit
                above: 22
              - condition: numeric_state
                entity_id: sensor.wetterstation_lahr_temperatur
                below: 18.1
        sequence:
          - entity_id: switch.markise_markise2
            action: switch.turn_on
            alias: Markise einfahren
        alias: Schlechte Wetterlage -> Markise einfahren
      - conditions:
          - condition: and
            conditions:
              - condition: numeric_state
                entity_id: sensor.wetterstation_lahr_temperatur
                above: 18
              - condition: numeric_state
                entity_id: sensor.wetterstation_lahr_windgeschwindigkeit
                below: 22.1
              - condition: or
                conditions:
                  - condition: state
                    entity_id: sensor.wetterstation_lahr_wetterlage
                    state: sonnig
                  - condition: state
                    entity_id: sensor.wetterstation_lahr_wetterlage
                    state: leicht bewölkt
                  - condition: state
                    entity_id: sensor.wetterstation_lahr_wetterlage
                    state: bewölkt
            alias: Gute Wetterlage -> Markise ausfahren
        sequence:
          - entity_id: switch.markise
            action: switch.turn_on
            alias: Markise ausfahren
mode: single

Um die Markise um 19:00 Uhr generell wieder einzufahren habe ich eine separate Automatisierung erstellt. Es wäre auch möglich in jedem „Optionsblock“ die Bedingung zwischen 10:00 Uhr – 19:00 Uhr vorzuschalten, ich fand die Variante mit einer separaten Automatisierung in diesem Fall allerdings sinnvoller.

Automatisierung Markise um 19:00 Uhr einfahren

alias: Markise einfahren
description: ""
triggers:
  - trigger: time
    at: "19:00:00"
conditions: []
actions:
  - action: switch.turn_on
    metadata: {}
    data: {}
    target:
      entity_id: switch.markise_markise2
mode: single

Hinweis: Wie schon im Video erwähnt, ist der Code nicht ausgiebig getestet. Gerne dürft ihr mir in den Youtube Kommentaren erweiterte Varianten oder angepassten Lösungen vorstellen, ich würde diese dann auf meiner Blog Seite veröffentlichen.