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DIY irrigation control with Home Assistant and ESPHome

With our cistern, which we got last year as a buffer and with the new pipes for rainwater drainage, there is plenty of free water from the roof. At least when it rains again one day.

We have therefore laid pipes for automatic irrigation on the property, using the Gardena irrigation system, as these components were cheaper last year than the alternatives from Hunter or Rainbird.

We control 5 individual circuits via 5 valves:

  • East lawn irrigation
  • West lawn irrigation
  • Raised bed / flower beds
  • Front garden
  • Water outlet in the driveway

The material used was

Gardena Versenkregner

The electronics of the Waterking

The typical irrigation valves are controlled with 24 volts alternating current. According to the data sheet, the switch-on current is 370 mA, the holding current 210 mA. According to my measurements, the actual values were somewhat lower.

As all the valves are never in operation at the same time because otherwise the water pressure would drop too much (even with the 4 bar submersible pressure pump), a 24 volt AC power supply with 1 ampere is sufficient. I still had this from an old outdoor light chain. You can also find suitable power supply units on Ebay.

If the valves were operated with DC voltage, the cores of the electromagnets could become permanently magnetised and the valves would “stick”. In the worst case, the core would become saturated, which could mean a higher current flow and thus the destruction of the coils.

Therefore, MOSFETs cannot be used for simple control. The simplest solution would be relays, but I didn’t want to rely on that. Firstly, the contacts can corrode and the simple Chinese relays, which are available ready-made as 4 or 8-pin boards, are not necessarily suitable for switching low voltage. This sounds paradoxical, but most alloys used for relay contacts (AgCdO for these relays) require a short arc, which only occurs at higher voltages and currents (the so-called frit current). This burns away oxides, which ensures a permanently good contact. As there is also high humidity in the shed, relays were ruled out for me.

The triacs of the 5 channels with the white optocouplers

For my DIY controller, which I christened Waterking, I opted for BTA08-600B triacs, which are controlled via a MOC3041 optocoupler that also contains a zero-crossing triac driver. If you add 5 resistors, an NPN transistor and an LED, one channel costs less than one euro and you will never have contact problems. The LEDs indicate on the hardware side whether a valve is open and the optocoupler is activated.

As you already have the 24 volts, you can also use them to supply the ESP8266 and the display. Rectified, you get 35 V DC, which I convert very efficiently to 5 V using an LM2596S step-down converter.

As is often the case with my projects, a Wemos D1 Mini Pro is used because I bought a large quantity at a good price a long time ago. The Wemos is also utilised down to the (almost) last GPIO. I need 6 outputs to control 5 valves and our submersible pressure pump. Now you could use 6 GPIOs or use a shift register of type SN74HC595. This allows you to switch 8 outputs with 3 control pins. If you need more, you can cascade up to 4 SN74HC595 under ESPHome, for which you then need one more pin, but this gives you 32 outputs.

The pump is switched via a solid state relay (SSR).

TL - 136 Flüssigkeitsstandsender Wasser Ölstandsensor Detektor 24VDC 420mA Signalausgang(0-2m), SenderTL – 136 Flüssigkeitsstandsender Wasser Ölstandsensor Detektor 24VDC 420mA Signalausgang(0-2m), Sender

Originally, my controller was supposed to remain “dumb”, i.e. only make the triac outputs switchable via Home Assistant. But if you already have a microcontroller, you might as well add a few extra functions. For example, the valves switch off after a configurable time (10 minutes). If no valve is active, the pump is also deactivated. If the WLAN connection is lost during irrigation or Home Assistant has a bug, the valves and pump switch off automatically and autonomously. I built everything on a strip grid board. I’m “Team Strip Grid” – I just don’t like the messing around with solder on the perfboards.

Please understand that I don’t have a plan for the layout of the board. I do things like this freely and without much pre-planning directly from the circuit diagram. Just test the position of the parts and off you go. Maybe I’ll add a circuit board layout with KiCAD when I get the chance – maybe one of you would like to do that too? The circuit diagram in KiCAD is available.

Circuit diagram without display and encoder

Using a rotary encoder and the LED display, I can not only display the status of the valves (in addition to the LEDs on the optocoupler), but also switch them on and off directly on the controller. Other menu levels show the water level of the cistern in centimetres and litres, the strength of the WLAN signal, today’s water consumption and the time. I have described how to build the water level meter with a TL-136 sensor here: https://nachbelichtet.com/wasserstand-in-zisternen-mit-homeassistant-esphome-und-tl-136-drucksensor-messen/

Water level in the cistern

You can change levels by simply turning the encoder. Pressing the button takes you to the setup menu for the valves. A dash indicates an inactive valve, a box an active one. The decimal point indicates which valve has just been selected and a long press on the button switches it on or off. A short press takes you back to the main menu.

The Waterking in use

I was once tempted to create a convenient menu with a simple 8-digit LED display. It doesn’t always have to be an OLED or LC display and the LED display is very robust, which is not unimportant at -20 to 50 °C in the shed.

The various menus and settings in the display

By checking the water level in the cistern, I can deactivate the pump if the water level drops below 12 cm. A long press on the encoder button switches off all valves and the pump immediately.

Valve control in Home Assistant with cistern water level

Interlocking the outputs prevents certain valves from being active at the same time. This not only prevents a drop in pressure, but also prevents the power pack from being overloaded. A maximum of 3 valves(Gardena Micro Trip dripper raised bed, front garden and water withdrawal) can be active and only one of the two circuits for the lawn area. The controller also provides this safety function directly – regardless of what else I would configure in Home Assistant.

3D-printed housing for the Waterking

To ensure that everything is properly packaged and looks good, I printed a housing from PETG and PLA. The transparent PETG allows the LEDs and the display to shine through.

Housing with abstracted model of the circuit board

For the display cut-out, I chose the layer thickness during construction so that no infill is printed. This makes it look like a transparent film.

The entire housing can be closed without screws and the circuit board is also only held in place by snap fasteners. With a handmade circuit board, the construction of a housing with a lid is not entirely trivial, but it worked on the first attempt and print.

Construction in Fusion 360

A holder for a spare fuse is also included as a gag. Access to the connection terminals is from below. As always, I used Autodesk Fusion 360 for the design. My Creality Ender 3 did the printing in about 10 hours.

Access to the connection terminals

If you don’t want to go to the trouble of controlling the valves, you can also use an SSR board instead of the triacs, which you can get for less than €20. Here you only have to control the channels with the ESP. The code below can also be used for this.

SSR module with 8 channels.

I have annotated the YAML configuration in ESPHome accordingly:

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esphome:
  name: waterking
  platform: ESP8266
  board: d1_mini
  # Switch off all outputs at startup for safety reasons
  on_boot: 
    then:
      - switch.turn_off: v1
      - switch.turn_off: v2
      - switch.turn_off: v3
      - switch.turn_off: v4
      - switch.turn_off: v5
      - switch.turn_off: pump
      - sensor.rotary_encoder.set_value:
          id: enc
          value: 0

# Switch off serial logger on RX/TX to be able to use pins for other tasks
logger: 
  baud_rate: 0

# Activate Home Assistant API
api:

ota:
  password: !secret otapass"

wifi:
  ssid: !secret wifi_ssid
  password: !secret wifi_password
  use_address: waterking.local

  # Fallback hotspot
  ap:
    ssid: "Bewaesserung Fallback Hotspot"
    password: !secret hotspot

captive_portal:

# Get time from HA
time:
  - platform: homeassistant
    id: homeassistant_time

# Set global variables
globals: 
  - id: setpage #Setting mode
    type: bool
    restore_value: no
    initial_value: 'false'

  - id: maxtime #maximum valve runtime as protection
    type: int
    restore_value: yes
    initial_value: '600000' # in ms = 10 min

# Set up shift register
sn74hc595:
  - id: 'sn74hc595_hub'
    data_pin: D5
    clock_pin: D6
    latch_pin: D7
    oe_pin: D2
    sr_count: 1

# SPI for display
spi:
  clk_pin: D0
  mosi_pin: D1

# Define valves

switch:
  - platform: gpio
    name: "Valve East"
    id: v1
    pin:
      sn74hc595: sn74hc595_hub
      number: 1
      inverted: false
    interlock: [v2,v4,v5] # Do not switch on certain valves at the same time -> pressure loss
    on_turn_on:
      - switch.turn_on: pump
      - delay: !lambda "return id(maxtime);"
      - switch.turn_off: v1

  - platform: gpio
    name: "Valve West"
    id: v2
    pin:
      sn74hc595: sn74hc595_hub
      number: 2
      inverted: false
    interlock: [v1,v4,v5]
    on_turn_on:
      - switch.turn_on: pump
      - delay: !lambda "return id(maxtime);"
      - switch.turn_off: v2

  - platform: gpio
    name: "Ventil Beet"
    id: v3
    pin:
      sn74hc595: sn74hc595_hub
      number: 3
      inverted: false
    interlock: [v2]
    on_turn_on:
      - switch.turn_on: pump
      - delay: !lambda "return id(maxtime);"
      - switch.turn_off: v3

  - platform: gpio
    name: "Front garden valve"
    id: v4
    pin:
      sn74hc595: sn74hc595_hub
      number: 4
      inverted: false
    interlock: [v1,v2]
    on_turn_on:
      - switch.turn_on: pump
      - delay: !lambda "return id(maxtime);"
      - switch.turn_off: v4

  - platform: gpio
    name: "Valve inlet"
    id: v5
    pin:
      sn74hc595: sn74hc595_hub
      number: 5
      inverted: false
    interlock: [v2,v5]
    on_turn_on:
      - switch.turn_on: pump
      - delay: 1h #Valve 5 may be on for max. 1 hour -> water withdrawal
      - switch.turn_off: v5

# Solid state relay output for pump control
  - platform: gpio
    name: "SSR pump"
    internal: true # Do not display pump in HA
    id: pump
    pin:
      sn74hc595: sn74hc595_hub
      number: 0
      inverted: false

# Set up display
display:
  - platform: max7219
    cs_pin: D3
    num_chips: 1
    update_interval: 500ms
    lambda: |-
      // Display page 5 time
      if ((id(enc).state == 5) && (id(setpage) == false)) {
        it.print(" ");
        it.strftime("%H.%M.%S", id(homeassistant_time).now());
      }

      // Page 4 Wifi Level
      if ((id(enc).state == 4) && (id(setpage) == false)) {
        it.print(" ");
        it.printf("Wi %.0fdB", id(wlan_signal).state);
      }

      // Page 1 Water level Height
      if ((id(enc).state == 1) && (id(setpage) == false)) {
        it.print(" ");
        it.printf("FH %.1fcn", id(cistern_cm).state);
          }

      // Page 2 Water level litres
      if ((id(enc).state == 2) && (id(setpage) == false)) {
        it.print(" ");
        it.printf("FS %.0fL", id(cistern_litre).state);
          }

      // Page 3 Water consumption today
      if ((id(enc).state == 3) && (id(setpage) == false)) {
        it.print(" ");
        it.printf(1,"= %.0f L", id(cistern_delta_today).state);

          } 

      // Display page 0 status valves    
      if ((id(enc).state == 0) && (id(setpage) == false)) {
        it.print(" ");
          if ((id(v1).state)) {
            it.print("o");
            } else {
            it.print("_");
              }

          if ((id(v2).state)) {
            it.print(1, "o");
            } else {
            it.print(1,"_");
              }

          if ((id(v3).state)) {
            it.print(2, "o");
            } else {
            it.print(2,"_");
              }

          if ((id(v4).state)) {
            it.print(3, "o");
            } else {
            it.print(3,"_");
              }

          if ((id(v5).state)) {
            it.print(4, "o");
            } else {
            it.print(4,"_");
              }
          if ((id(pump).state)) {
            it.print(6, "P");
            } else {
            it.print(6,"_");
              }
          } 

      // First page setup page
      if (id(setpage) == true && id(enc).state == 0) {
        it.print(" S");
        if ((id(v1).state)) {
          it.print("o");
          } else {
          it.print("_");
            }

        if ((id(v2).state)) {
          it.print(1, "o");
          } else {
          it.print(1,"_");
            }

        if ((id(v3).state)) {
          it.print(2, "o");
          } else {
          it.print(2,"_");
            }

        if ((id(v4).state)) {
          it.print(3, "o");
          } else {
          it.print(3,"_");
            }

        if ((id(v5).state)) {
          it.print(4, "o");
          } else {
          it.print(4,"_");
            }
        if ((id(pump).state)) {
          it.print(6, "P");
          } else {
          it.print(6,"_");
            }

      }


      // Set valve 1 

      if (id(setpage) == true && id(enc).state == 1) {


        if ((id(v1).state)) {
          it.print("o.");
          } else {
          it.print("_.");
            }

        if ((id(v2).state)) {
          it.print(1, "o");
          } else {
          it.print(1,"_");
            }

        if ((id(v3).state)) {
          it.print(2, "o");
          } else {
          it.print(2,"_");
            }

        if ((id(v4).state)) {
          it.print(3, "o");
          } else {
          it.print(3,"_");
            }

        if ((id(v5).state)) {
          it.print(4, "o");
          } else {
          it.print(4,"_");
            }

          } // End V1  

        // Set valve 2 

        if (id(setpage) == true && id(enc).state == 2) {


          if ((id(v1).state)) {
            it.print("o");
            } else {
            it.print("_");
              }

          if ((id(v2).state)) {
            it.print(1, "o.");
            } else {
            it.print(1,"_.");
              }

          if ((id(v3).state)) {
            it.print(2, "o");
            } else {
            it.print(2,"_");
              }

          if ((id(v4).state)) {
            it.print(3, "o");
            } else {
            it.print(3,"_");
              }

          if ((id(v5).state)) {
            it.print(4, "o");
            } else {
            it.print(4,"_");
              }

          }

          if (id(setpage) == true && id(enc).state == 3) {


            if ((id(v1).state)) {
              it.print("o");
              } else {
              it.print("_");
                }

            if ((id(v2).state)) {
              it.print(1, "o");
              } else {
              it.print(1,"_");
                }

            if ((id(v3).state)) {
              it.print(2, "o.");
              } else {
              it.print(2,"_.");
                }

            if ((id(v4).state)) {
              it.print(3, "o");
              } else {
              it.print(3,"_");
                }

            if ((id(v5).state)) {
              it.print(4, "o");
              } else {
              it.print(4,"_");
                }

            }

            if (id(setpage) == true && id(enc).state == 4) {


              if ((id(v1).state)) {
                it.print("o");
                } else {
                it.print("_");
                  }

              if ((id(v2).state)) {
                it.print(1, "o");
                } else {
                it.print(1,"_");
                  }

              if ((id(v3).state)) {
                it.print(2, "o");
                } else {
                it.print(2,"_");
                  }

              if ((id(v4).state)) {
                it.print(3, "o.");
                } else {
                it.print(3,"_.");
                  }

              if ((id(v5).state)) {
                it.print(4, "o");
                } else {
                it.print(4,"_");
                  }

              }
              if (id(setpage) == true && id(enc).state == 5) {


                if ((id(v1).state)) {
                  it.print("o");
                  } else {
                  it.print("_");
                    }

                if ((id(v2).state)) {
                  it.print(1, "o");
                  } else {
                  it.print(1,"_");
                    }

                if ((id(v3).state)) {
                  it.print(2, "o");
                  } else {
                  it.print(2,"_");
                    }

                if ((id(v4).state)) {
                  it.print(3, "o");
                  } else {
                  it.print(3,"_");
                    }

                if ((id(v5).state)) {
                  it.print(4, "o.");
                  } else {
                  it.print(4,"_.");
                    }

                } 

sensor:

  - platform: rotary_encoder # Set up rotary encoder
    name: "Rotary Encoder"
    id: enc
    publish_initial_value: true
    pin_a: 
      number: TX
      inverted: true
      mode:
        input: true
        pullup: true
    pin_b: 
      number: RX
      inverted: true
      mode:
        input: true
        pullup: true
    max_value: 5
    min_value: 0

# Get fill level in litres from HA
  - platform: homeassistant
    id: cistern_litre
    entity_id: sensor.cistern_litre

# Get consumption today from HA
  - platform: homeassistant
    id: cistern_delta_today
    entity_id: sensor.cistern_delta_today

# Get fill level in cm from HA  
  - platform: homeassistant
    id: cistern_cm
    entity_id: sensor.wasserstandraw # Emergency shutdown water level < 12 cm -> pump protection
    on_value_range:
      - below: 12
        then:
          - switch.turn_off: v1
          - switch.turn_off: v2
          - switch.turn_off: v3
          - switch.turn_off: v4
          - switch.turn_off: v5
          - switch.turn_off: pump

# Get WLAN signal strength ... because you can
  - platform: wifi_signal
    name: "ESP Wifi Signal"
    update_interval: 30s
    id: wlan_signal      

binary_sensor:

  - platform: template
    name: "Any Valve On" # If all valves are off, switch off the pump
    internal: true
    lambda: 'return id(v1).state or id(v2).state or id(v3).state or id(v4).state or id(v5).state ;'
    on_release:
      then:
        - switch.turn_off: pump

  - platform: gpio # Set up buttons on the encoder
    id: encswitch
    pin: 
      number: GPIO2
      mode: INPUT_PULLUP
      inverted: True 
    on_click:
    - min_length: 50ms # Short actuation to enter the valve setup
      max_length: 250ms
      then: 
        - lambda: |-
            if(id(setpage)) {
              id(setpage) = false; 
            } else {
              id(setpage) = true; 
            } 

    - min_length: 600ms # long actuation to switch selected valve on/off
      max_length: 1500ms
      then:
        - if:
            condition:
              lambda: 'return (id(setpage) == true && id(enc).state == 1);'
            then:
              switch.toggle: v1

        - if:
            condition:
              lambda: 'return (id(setpage) == true && id(enc).state == 2);'
            then:
              switch.toggle: v2  

        - if:
            condition:
              lambda: 'return (id(setpage) == true && id(enc).state == 3);'
            then:
              switch.toggle: v3  

        - if:
            condition:
              lambda: 'return (id(setpage) == true && id(enc).state == 4);'
            then:
              switch.toggle: v4  

        - if:
            condition:
              lambda: 'return (id(setpage) == true && id(enc).state == 5);'
            then:
              switch.toggle: v5 


    - min_length: 3000ms # very long actuation to switch off all valves and the pump
      max_length: 60000ms
      then:
        - switch.turn_off: v1
        - switch.turn_off: v2
        - switch.turn_off: v3
        - switch.turn_off: v4
        - switch.turn_off: v5
        - switch.turn_off: pump

Irrigation control with Home Assistant

Home Assistant will take over the actual irrigation control. As various sensors such as the rain sensor of the LCN-WIH weather station, rain quantity sensor and the weather forecast are already available as entities in HA, these can be used for optimal and economical irrigation.

Installation in the shed

The level measurement of the cistern is also an excellent sensor when it comes to rainfall, as it receives the rainfall from 75 square metres of roof area. If the water level in the cistern is low, you can also shorten the watering times, etc.

Bodenfeuchtesensor

New project: The DIY soil moisture sensor

The most important values for irrigation come from a soil moisture sensor. Although capacitive sensors are relatively robust, they only measure the soil moisture in a narrow range of a few square centimetres. I have therefore built a resistive sensor from two 1 metre long stainless steel threaded rods, which are buried 20 mm apart at a depth of 10 cm.

The DIY soil moisture sensor

Stainless steel is corrosion-resistant and robust. The two M5 rods cost 3 euros in the special price DIY store. With this sensor, you can measure a representative area and not just selectively. As the measuring current and the resulting electrolysis could cause salts and minerals to be deposited on the electrodes over time, the measurement is only activated very briefly and at longer intervals. There will be a separate article on this.

Which hardware should I choose for Home Assistant?

In January 2021, I already gave a hardware recommendation for Home Assistant. A lot has changed since then: Home Assistant has become more powerful and the chip crisis has meant that the Raspberry Pi is no longer as affordable as it was back then. In this article, I’ll tell you about possible platforms for Home Assistant and their pros and cons.

UPDATE 12.09.2024: Here is another article on the topic, which also discusses the advantages of virtualisation with Proxmox Selecting a Home Assistant server: 3 expansion stages with advantages and disadvantages

Raspberry Pi and Home Assistant

The Raspi was – and to some extent still is – the favoured hardware of many Home Assistant users. It is compact, comparatively powerful, requires little power and was cheap to buy.

During the chip crisis, prices for the popular single-board computer rose to absurd heights. A Raspberry Pi 4 with 4 GB RAM sometimes cost just under €200, if it was available at all. In the meantime, prices for the Raspi 4 with 4 GB RAM have levelled off at around €65, which is slightly higher than before the chip crisis.

The new Raspberry Pi 5 has also been available for a few weeks now. The 4 GB model costs around €85 and the version with 8 GB RAM around €95.

The interesting thing about the Raspberry Pi 5 is that it is not only more powerful than its predecessor, but also that it is now equipped with a PCI express interface, which allows the direct use of NVMe (M.2) SSDs. This requires a suitable shield, which costs an additional €20, and of course a corresponding M.2 SSD

The advantage of this solution is that it runs much faster and more stable than a micro SD card, which was often used as an installation target for the Raspberry 3 and 4. SSDs could also be used here. However, these were connected via USB3.0 and some configuration work was required to ensure that the system could also boot from the SSD.

Raspberry Pi 4 with USB SATA adapter, SSD and power supply unit

From today’s perspective, I would no longer rely on the USB3 SATA adapter and a Raspi 4, unless you still have one lying around and absolutely want to use it.

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  • Montagemöglichkeiten: Mit zwei Schlüssellöchern an der Unterseite für die Wandmontage, bietet vielseitige Installationsmöglichkeiten für verschiedene Einrichtungen und Räume. Dieses Gehäuse ist auch kompatibel mit dem KKSB DIN-Schienenclip (nicht im Lieferumfang enthalten). Jetzt bei Amazon kaufen

If you add up the costs for the Raspi 5, the SSD shield, SSD (250 GB is more than enough), power supply unit, housing, etc., you end up with around €180 for the entire system. That’s no mean feat for a relatively limited performance.

That’s why I’ve been recommending the next option for a long time:

Home Assistant on cheap, used PC hardware

Cheap refurbished mini PCs are available on every corner these days. These compact computers also have a very low power consumption, but are usually more powerful than even a Raspberry Pi 5. What’s more, you have everything ready to go in a well-cooled compact housing.

Such a mini PC with an older Intel i5 CPU, 8 GB RAM and 250 GB SSD is often available for less than €100. Models with an i7 CPU and 16 GB RAM are available from around €240.

Topseller: Refurbished Mini PCsHP Elitedesk Mini PC DM Intel Core i5 6th, 16GB RAM, 256GB SSD, WiFi USB, Windows 11 Pro + Libre Office (Generalüberholt)HP Elitedesk Mini PC DM Intel Core i5 6th, 16GB RAM, 256GB SSD, WiFi USB, Windows 11 Pro + Libre Office (Generalüberholt)

These computers have a sufficient number of USB ports and are an ideal basis for Home Assistant if, for example, you also want to integrate surveillance cameras via Frigate etc., which requires a lot of computing power.

If you want, you can also install virtualisation such as Proxmox on it and run several applications such as NAS, media servers etc. separately from each other – alongside Home Assistant.

I think this is the most suitable solution if you don’t have a Raspi to spare and want a powerful and stable system for Home Assistant. With external USB3 hard drives, you can also set up a small NAS or a backup server for the other devices in the house.

When buying, I’d also go for a tested, refurbished PC. I’ve been keeping an eye on the offers in the classified ads and it’s hardly worth buying from private sellers.

Inexpensive or disused notebooks are also interesting. Here you have two further advantages:

  1. The display, keyboard and touchpad are part of the hardware and therefore offer quick access to the console in an emergency.
  2. The battery practically gives you an in-built UPS that can also bridge longer power outages. When the display is switched off, notebooks are also often very energy efficient

Home Assistant on affordable new PC hardware

For a long time, the Intel NUC was the choice for Home Assistant on compact, energy-saving PC hardware. Intel has sold the series to ASUS. There are still remaining stocks of Intel NUCs, which nevertheless start at €260 and end at well over €600, with manageable performance.

In the meantime, there is also a large selection of Mini PCs based on Intel Alder Lake N100 CPUs for around €200. Powerful mini PCs with AMD Ryzen CPU and 16 GB RAM can often be found on offer here at similar prices.

Bestseller Nr. 1NiPoGi Pinova P1 Mini PC AMD Ryzen 4300U W-11 Pro(4C/4T, bis zu 3,7 GHz) 8GB DDR4 RAM+256GB SSD, 4K@60Hz Triple Display HDMI 2.0+Type-C+DP 1.4, Wi-Fi 5/BT 4.2, LAN, Desktop-PC für Büro/BildungNiPoGi Pinova P1 Mini PC AMD Ryzen 4300U W-11 Pro(4C/4T, bis zu 3,7 GHz) 8GB DDR4 RAM+256GB SSD, 4K@60Hz Triple Display HDMI 2.0+Type-C+DP 1.4, Wi-Fi 5/BT 4.2, LAN, Desktop-PC für Büro/Bildung

I would also prefer this hardware to a Raspberry Pi.

The Mac Mini

The Mac Minis with Apple Silicon CPUs are compact, very economical and surprisingly powerful. Now, it doesn’t necessarily make sense to buy a Mac Mini specifically for Home Assistant, as even refurbished models still cost at least €400.

Erfahrungen mit dem Mac Mini M1

But perhaps you would like to swap your old Mac Mini for a current M3 model? Then the Mac Mini M1 or M2 can still provide good and economical service as a home assistant platform for a long time to come.

NAS and servers

Many NAS systems today are so powerful that you can install and run applications on them in Docker environments or even as virtual machines.

If you already have a suitable NAS system with the appropriate CPU and RAM, you can also install Home Assistant on it. However, these systems are comparatively expensive and the storage and distribution of data should be the primary application.

In any case, you should install Home Assistant Core and the add-ons as individual Docker containers or – if the NAS is powerful enough – as a virtual machine.

HP Proliant Microserver Gen8

I run Home Assistant as a virtual machine on an HP ProLiant Microserver Gen 8 with Intel E1230 V3 Xeon CPU, 16 GB RAM and 4 disks plus SSD for the system. These micro servers were ridiculously cheap a few years ago and the performance is still more than adequate today.

Tip: Security with a cold server

I also use a refurbished mini PC from Dell (older i5 CPU, 8 GB RAM, 256 GB SSD) as a so-called cold server. This is connected to power and network, but switched off.

It runs the same Proxmox environment as the (running) productive server. Every few weeks, the cold server – including the Home Assistant – receives an up-to-date backup. If the main server goes down, I can start the cold server within a very short time and have all services available again. The only thing I have to do is reconnect the ZigBee dongle and import the latest HA backup, which I store daily on a Microsoft OneDrive.

Of course, this also works without Proxmox. Simply equip another device with a Home Assistant installation and import the backup of the main system in the event of a failure.

Home Assistant Blue, Yellow and Green

The Home Assistant makers themselves have brought out a series of mini-computers that have been tailored directly to HA. It started with the Blue, complete with a stylish aluminium housing, which was based on an Odroid computer.

Home Assistant Blue

Then came the Yellow, with the Raspberry 4 compute module, built-in ZigBee and M.2 slot. However, the Rapi module was not available for a long time due to the chip crisis and the Yellow was therefore not an alternative. The Home Assistant Green is now also available.

The Home Assistant Green comes with built-in ZigBee, Thread and Matter support, costs $99, but is less powerful than its predecessors.

Home Assistant Green

Home Assistant Green

All were and are plug-and-play solutions with preconfigured Home Assistant. So all you need is power and a network and you can get started with Home Assistant.

Whether there is a real advantage to buying a preconfigured system for Home Assistant remains to be seen: The real complexity of HA is not the installation, but the configuration and maintenance.

Power consumption and costs of a Home Assistant system

The Home Assistant server usually runs around the clock, 365 days a year. That is why power consumption – especially in times of rising electricity prices – is an argument that should not be underestimated.

Stromverbrauch berechnen und einschätzen

A Raspberry Pi 5 with NVMe and ZigBee stick can be assumed to consume around 5 watts. However, this is always very dependent on which other add-ons are installed.

5 watts * 24h * 365 days = 0.005 * 24 * 365 = 45.8 kWh

If we assume an electricity price of €0.30 per kWh, we arrive at €13.40 electricity consumption per year.

A modern mini PC draws about 10 watts from the mains and therefore costs €27 per year.

Although the Raspberry Pi5 consumes less power than an inexpensive mini PC, its lower acquisition costs relativise the higher power consumption compared to the Raspi over the years.

NAS systems and servers with several hard drives often require 30 or 50 watts (depending on how well the spin-down of the hard drives works) and then cost €100 per year or more.

Avoid power failures with a UPS

A sudden power failure shuts down the system hard. This is often accompanied by data loss or corrupt file systems. Especially with an application like Home Assistant, you want to avoid such failures. Therefore, every Home Assistant installation should also include an uninterruptible power supply.

Depending on the hardware used, connected devices and their power consumption, as well as the desired bridging time, you should also select the power of the UPS.

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For a Raspberry Pi with SSD, even the smallest variants with 450 VA are sufficient. A power bank can also be used as a UPS for the Raspberry, provided it can supply 3A current.

If you have a UPS with a USB interface, you can also shut down the system automatically when the UPS runs out of charge. With Home Assistant, this is very easy with the NUT integration. If the power failure lasts longer than the UPS can bridge, the system is shut down cleanly beforehand.

These are my tips for a powerful and affordable hardware basis for Home Assistant and other services.

What is your Home Assistant installation running on and why? Write it in the comments!

Measure water level in cisterns and tanks with Home Assistant, ESPHome and TL-136 pressure sensor – UPDATE!

>> Zur deutschen Version dieses Beitrags gehen

Rainwater is now a precious commodity. Last year we got a 5,000 litre rainwater cistern from Rewatec. It’s rarely worth having something like this installed just for the rainwater, as the effort and costs are considerable.

5.000 litre rainwater cistern from Rewatec

However, when renovating our patio, we realised that our guttering was dilapidated and the digger was already there anyway, so the cistern could be installed with little effort. The rain that falls on the 75 square metres of the south side of the roof now flows into it – if it rains at all …

We feed our Gardena sprinklers from the cistern, which are supplied by a Renkforce submersible pump (which has been in service for 5-7 years). Of course, we want to know how much water is in the cistern so that we can then control the irrigation. In addition, the submersible pump needs a minimum fill level of 8 cm so that it does not run dry.

DIY solutions usually unreliable

There are several DIY approaches for measuring the water level, but they often work rather poorly. Ultrasonic sensors that are aimed at the water surface not only suffer from the damp environment and then fail, but often do not measure correctly due to reflections. The same applies to optical TOF (Time of Flight) sensors. Capacitive sensors tend to measure inaccurately, as impurities change the dielectric constant of the water. I also experimented with this, but quickly abandoned it.

Tests with capacitive water level measurement

Cascades with reed relays and resistors and a float with a magnet work well and are robust, but only have a very coarse resolution. This is rather unsatisfactory for a cistern that can reach a maximum level of 1.05 metres.

Floats with pulleys and rope on a potentiometer are too adventurous.

Pressure sensors, on the other hand, are very accurate. Small pressure sensors, such as those built into blood pressure monitors, would be sufficient for the application and are quite inexpensive. However, they do not take into account the variable air pressure acting on the water column and do not provide accurate readings, and the hose to the sensor is also prone to clogging.

TL-136 pressure sensor as a solution

Piezoelectric pressure sensors, the TL-136 liquid level transducer, are not quite as inexpensive, but are robust and accurate. These also have a small tube in the supply line that allows the external pressure to flow into the measurement. These sensors are available for various filling levels for around 50 euros. For this you get a solid stainless steel housing with a very simple control unit. The sensor is simply placed at the bottom of the cistern or tank. I chose the 0-1 metre model as the overflow of my cistern is already at 105 cm. The 0-1 metre model should also be suitable for the popular IBC containers, as you don’t let them fill up to the last centimetre.

TL-136 sensor

The sensor is supplied with 24 volts and converts the pressure in the range 0-20 mA. The current must therefore be measured in order to calculate the fill level and later the fill quantity. There are inexpensive small modules with a transconductance converter, i.e. the conversion of a current into a voltage. However, you can also simply use a resistor to pick up the dropped voltage.

With a 150 Ohm resistor, you can tap the range up to 100 cm in such a way that it becomes a voltage with a maximum of 3.2 volts – ideal for the ADC of an ESP8266 or ESP32. With a 27 kOhm resistor in series to the analogue input of the ESP, you have additional protection, as this can tolerate a maximum of 3.3 volts. I still like to use the practical and inexpensive WeMos D1 Mini.

Circuit diagram with an ESP8266 WeMos D1 Mini

There is no need to use an additional power supply for the sensor’s 24 volts. A step-up converter does the job and can generate the 24 V from the 5 V pin of the ESP. The step-up converter is set to the required 24 V output voltage BEFORE installation.

Test setup with a water-filled HT tube and multimeter

To find out which voltage is output at which fill level, I put a plug in a 100 mm HT pipe, filled it with water, immersed the sensor to different depths and measured the voltage. The hydrostatic pressure in such a pipe at the same depth is just as high as in a 5,000 litre cistern.

Determine immersion depth and measured values

The ESPHome code for water level measurement

The code for the ESPHome sensor is fairly self-explanatory. The A0 pin, i.e. the analogue-digital converter, is read out. Incidentally, the ESP8266 does not output 0 – 3.3 volts here, but 0 – 1 V. I have therefore installed a filter with – multiply: 3.3. The id: levelraw allows me to access the level in centimetres again later in another function.

esphome:
  name: waterking
  platform: ESP8266
  board: d1_mini


# Enable logging
logger:
  baud_rate: 0

# Enable Home Assistant API
api:

ota:
  password: !secret ota password
wifi:
  ssid: !secret wifi_ssid
  password: !secret wifi_password

  # Enable fallback hotspot (captive portal) in case wifi connection fails
  ap:
    ssid: "Waterking Fallback Hotspot"
    password: !secret fallback password

captive_portal:


sensor:
  - platform: adc
    pin: A0
    name: "Wasserstandcm"
    id: levelraw
    update_interval: 2s
    filters:
      - multiply: 3.3
      - sliding_window_moving_average:
          window_size: 30
          send_every: 30
      - calibrate_linear:
            - 0.61 -> 0.0
            - 0.76 -> 0.075
            - 0.8 -> 0.09
            - 0.81 -> 0.1
            - 0.8411 -> 0.12
            - 0.99 -> 0.172
            - 1.04 -> 0.22
            - 1.2 -> 0.25
            - 1.8 -> 0.5
            - 2.4 -> 0.75
            - 2.66 -> 0.9
            - 2.983 -> 1.0
            - 3.2 -> 1.19
      - multiply: 100
    accuracy_decimals: 1
    unit_of_measurement: cm
    icon: "mdi:car-coolant-level"

  - platform: adc
    pin: A0
    name: "Cistern Volt"
    update_interval: 5s
    filters:
      - multiply: 3.3
      - median:
          window_size: 7
          send_every: 4
          send_first_at: 3

  - platform: template
    name: "Cistern litre"
    lambda: |-
      return id(levelraw).state;

    filters:
      - calibrate_linear:
          - 4 -> 80
          - 10 -> 200
          - 12.5 -> 300
          - 15 -> 400
          - 17.5 -> 500
          - 20 -> 600
          - 25 -> 850
          - 27.5 -> 1000
          - 40 -> 1700
          - 45 -> 2000
          - 60 -> 3000
          - 70 -> 3600
          - 80 -> 4000
          - 85 -> 4400
          - 90 -> 4700
          - 95 -> 4900
          - 100 -> 5100
    unit_of_measurement: l
    accuracy_decimals: 0

  - platform: template
    name: "Idraw"
    lambda: |-
      return id(levelraw).state;

The median smoothes the values, as the signal is somewhat noisy. I have not yet found out why. The voltage supply of the step-up converter is stable. However, the noise is in the range of 0.5 cm fill level, which is negligible. The accuracy of the sensor itself is specified as 0.2 – 0.5 % FS. At a fill level of 0 – 1 metre, the 0.5 cm noise is exactly 0.5 % …

[Update] A 1 uF capacitor between ground and A0 provides some noise reduction and is included in the circuit diagram.

[Update 2] The A/D converter of the ESP8266 is not suitable for such measurements and does not work linearly. The Espressif data sheets say the same. That’s why I’m now using an ADS1115 AD converter, which has eliminated the noise. However, I have to recalculate the values and the cistern is currently full. An update will be coming soon.

The calibrate_linear filter converts the voltage into the actual fill level, because the sensor is not completely linear. I have determined the first values with my test setup and am now gradually correcting them with the values from the cistern. The – multiply: 100 filter ensures that the output is in centimetres.

Wasserstandsensor Home Assistant

The circuit on a perfboard in a junction box

I then query the ADC a second time to obtain an output in volts, which I can use to gradually correct the linear filter with the real fill levels.

The second function starts with – platform: template

Here I get the value in centimetres with return id(levelraw).state; and then convert it to the fill level in litres with another – calibrate_linear filter.

TL - 136 Flüssigkeitsstandsender Wasser Ölstandsensor Detektor 24VDC 420mA Signalausgang(0-2m), SenderTL – 136 Flüssigkeitsstandsender Wasser Ölstandsensor Detektor 24VDC 420mA Signalausgang(0-2m), Sender

Convert filling height to volume with level curve

My Rewatec cistern has a rather complex shape, so the fill levels in litres are not linear over the fill level. Rewatec sent me a fill level curve on request. This allows the fill level to be converted as a function of the fill level. As mentioned before: With 5,000 litres, it doesn’t matter whether 20 litres more or less are displayed. The rest is just an auxiliary function that can be omitted.

Fill level curve of the cistern

At the moment it is also very dry here, so the water level in the cistern is at a very low level of 10 – 25 centimetres and therefore 150 – 1000 litres.

Level progression over 10 days with irrigation and little rainfall

However, you can easily see the inflows and outflows and can therefore also determine how many litres 5 minutes of lawn watering is. In our case, we get about 150 litres per watering. You can also easily recognise rainfall and the rapid rise in the level.

Füllstand Zisterne Home Assistant

Level rise during rain

As we also have two recessed and connected rain barrels with 1,500 litres each, I will also be installing a sensor here soon.

The two recessed rainwater barrels will also be fitted with a TL-136

Overall, the solution with the TL-136 liquid level transmitters is a simple and sufficiently accurate solution for measuring fill levels. The sensors are robust and easy to control. They can be easily corrected with the linear filters of the ESPHome platform, so that an accuracy in the range of 1 % is possible. This is more than sufficient for use in rainwater barrels and cisterns.

Fill level display in Home Assistant

The values obtained can be used to dynamically control the watering time, for example by shortening the watering time when there is only a little water left in the cistern.

Update 2023 – more reliable and accurate measurement

As announced last year, I have optimised the water level sensor. The problem with the original project was the poor ADC of the ESP8266, which was very noisy. In addition, the circuit with the simple measuring resistor was not particularly reliable, which was also correctly noted here in the comments. Due to the winter season and other projects, the update took a little longer than planned.

As already described, I am now using an ADS1115 4-channel ADC. You only need one of the 4 channels of the ADS1115, so you still have 3 ADCs left for other tasks.

After a few tests, I also decided in favour of the inexpensive current transformer / transducer. This small module not only has the advantage that the input of the ADS1115 never sees more than 3.3 volts. All jumpers on the module are removed for this purpose. You can also set the zero point (sensor not immersed) and the maximum output voltage. This allows you to maximise the measuring range, even if you only have to measure up to a maximum of 70 cm with a 0-1 metre sensor, for example. I have desoldered the terminals so that I can solder the module to my strip grid board.

Simplified circuit diagram of the new version with ADS1115 (click to enlarge!)

Following a tip in the comments, I had to refresh my knowledge of 4-20 mA current loops (that was almost 30 years ago and I no longer had it to hand): These current loops are very robust against interference and can be 100 m or more long. This means you can extend the TL136 sensor into the house, where the associated electronics are installed in a warm and dry place

The wiring is very simple. The ADS1115 is connected to the Wemos via I2C bus, the output of the transducer is connected to an input (ADC0 in my case) of the ADS1115.

TL136 Wasserstandssensor

First tests and series of measurements with the new electronics

Using the trimmer labelled “Zero” in the circuit diagram, set the output voltage of the module (green cable in the diagram) to almost 0 volts when the sensor is not immersed. Now immerse the TL136 sensor to the maximum depth at the maximum fill level and set the voltage at the output (green cable in the diagram) to just under 3.3 volts using the “Span” trimmer. This makes optimum use of the possible measuring range and gives the maximum resolution.

I again took a series of measurements in 10 cm steps and noted the corresponding voltages. As before, this is used to calculate the filling height in centimetres and from this the filling quantity according to the manufacturer’s filling diagram.

Thanks to the transducer and the ADS1115, you are rewarded with a very precise (although already excessive for the application) and noise-free measurement. The residual noise is a maximum of 0.1 % and thus corresponds to the tolerance of the TL136 sensor.

Here is a comparison of the old method with the new one, which probably speaks for itself:

Zoomed in sharply, you can see that the deviation is now only – 1mm:

The remaining ADC channels of the ADS1115 can be used, for example, for simple soil moisture sensors etc.

As there were still GPIOs free on the Wemos anyway, I also provided an input for 1-wire sensors. The inexpensive DS18B20 temperature sensors can be used, for example, to record the ground temperature, the temperature in the shed or the water temperature in the cistern. Several of these 1-wire sensors can be operated in parallel at one input.

Parts list:

The new code with ADS1115 and 1-Wire (the 1-Wire circuit is not included in the circuit diagram – you can do it yourself if you need it 😉 !) looks like this for me:

esphome:
  name: cistern
  platform: ESP8266
  board: d1_mini


# Enable logging
logger:
  baud_rate: 0

# Enable Home Assistant API
api:

ota:
  password: !secret ota_password

wifi:
  ssid: !secret wifi_ssid
  password: !secret wifi_password
  use_address: cistern.local


  # Enable fallback hotspot (captive portal) in case wifi connection fails
  ap:
    ssid: "Waterking Fallback Hotspot"
    password: !secret fallback_password

captive_portal:

# Configure i2c bus on D1 and D2
i2c:
  id: bus_a
  sda: D2
  scl: D1
  scan: True

# 1-wire sensors on pin D4
dallas:
  - pin: D4

# Set up ADC, ADDR pin is connected to VCC, therefore address 0x49
ads1115:
  - address: 0x49
    id: ads1115_49

# ADC channel A0 for measured value acquisition 
sensor:
  - platform: ads1115
    multiplexer: 'A0_GND'
    gain: 4.096
    name: "Water level cistern cm"
    id: levelraw
    update_interval: 2s
    unit_of_measurement: cm
    accuracy_decimals: 1
    icon: "mdi:car-coolant-level"
# Smooth measured values:
    filters:
      - sliding_window_moving_average:
          window_size: 20
          send_every: 20
# Convert voltages to fill level according to measurement series      
      - calibrate_linear:
          - 0.0 -> 0.0
          - 0.3 -> 10
          - 0.69 -> 20
          - 1.0 -> 30
          - 1.35 -> 40
          - 1.75 -> 50
          - 2.03 -> 60
          - 2.42 -> 70
          - 2.7 -> 80
          - 3.1 -> 90

# Calculate fill quantity according to fill level curve

  - platform: template
    name: "Cistern litres"
    lambda: |-
      return id(levelraw).state;

    filters:
      - calibrate_linear:
          - 4 -> 80
          - 10 -> 200
          - 12.5 -> 300
          - 15 -> 400
          - 17.5 -> 500
          - 20 -> 600
          - 25 -> 850
          - 27.5 -> 1000
          - 40 -> 1700
          - 45 -> 2000
          - 60 -> 3000
          - 70 -> 3600
          - 80 -> 4000
          - 85 -> 4400
          - 90 -> 4700
          - 95.5 -> 4980

    unit_of_measurement: l
    accuracy_decimals: 0

# 1-wire temperature sensor 

  - platform: dallas
    address: 0xef0516905a21ff28
    name: "Cistern Sens1"
    unit_of_measurement: °C
    accuracy_decimals: 1

If you wish, you can also connect a display to show the water level, temperature etc. via the I2C bus or the Wemos SPI bus pins D5, D6 and D7. An LC display of type 1602/HD44780 or a MAX7219 7-segment display are suitable here. I also use the latter in my “Waterking” irrigation controller, which also displays the water level in the cistern.

Home Assistant Server auswählen: 3 Ausbaustufen mit Vor- und Nachteilen

Home Assistant kann man getrost als “DEN” Smarthome Hub bezeichnen. Innerhalb weniger Jahre hat es OpenHAB, ioBroker und andere Systeme hinter sich gelassen. Gründe dafür sind die riesige Entwicklergemeinde, viele Integrationen, Add-ons und Erweiterungen sowie die immer einfachere Handhabung. Home Assistant zählt mittlerweile zu den größten Open-Source-Projekten überhaupt. Die Einstiegshürden fallen immer weiter und was vor ein paar Wochen noch per YAML in der Konfigurationsdatei manuell eingestellt werden musste, wandert immer öfter in die Benutzeroberfläche und kann per Mausklick konfiguriert werden.

Da ich ständig Beiträge im Home Assistant Forum, bei Reddit oder bei Discord verfolge, um selbst am Ball zu bleiben, ist mir ein Problem aber besonders aufgefallen: Welche Hardware soll ich für den Einstieg in Home Assistant wählen?

Der Klein(st)-Rechner Ansatz

Anfänglich war Home Assistant eine typische Anwendung für einen Raspberry Pi. Der kompakte Alleskönner war preiswert, vergleichsweise leistungsfähig und benötigte wenig Energie. Dann kam die Chip-Krise, und die Preise für den Raspi schossen in absurde Höhen – sofern er überhaupt noch zu haben war.

Raspberry Pi 4 mit SSD am USB3.0 Port

Nabu Casa, der kommerzielle Teil hinter Home Assistant, brachten im Laufe der Zeit auch eigene Hardware heraus. Darunter den Home Assistan Green, Yellow und Blue. Allesamt waren bereits mit Home Assistant ausgestattet und hatten teilweise auch ZigBee an Bord. Natürlich macht ein so vorkonfigurierter Rechner den Einstieg in Home Assistant einfacher, wenngleich er nicht bei der Konfiguration der Smarthome-Anwendungen hilft. Zudem waren diese Rechner in Deutschland nicht einfach zu bekommen und Nabu Casa scheint den Ansatz eigener Hardware auch nicht mehr stark zu verfolgen.

Der Raspberry Pi: Für den Einstieg und kleine Systeme okay

Wer aber einen Raspberry Pi 3 Model B herumliegen hat, kann damit einen einfachen Home Assistant Server aufsetzen, mit dem man erst einmal in die Thematik hineinschnuppern kann. Allerdings hat dieser zu wenig RAM für größere Installationen. Möchte man erst einmal auf der Raspberry-Plattform bleiben, sollte es schon ein Raspberry 4 oder 5 sein.

Der Raspberry 5 hat den großen Vorteil, dass er nicht nur eine höhere Rechenleistung mitbringt, sondern auch direkt mit einer SSD betrieben werden kann. Dazu ist ein zusätzlicher Adapter nötig, der, zusammen mit z. B. einer 256 GB M.2 SSD etwa 40 € kostet. Die SSD erhöht nicht nur die Geschwindigkeit, sondern auch die Betriebssicherheit, im Vergleich zu einer SD-Karte.

Dazu benötigt man aber auch noch ein Netzteil, ein Gehäuse, evtl. auch noch einen Lüfter, sodass man mit dieser Kombination schon bei etwa 150 € für ein komplettes Raspi-System liegt.

Da der Raspi auf der ARM-Architektur basiert, kann man darauf keine Virtualisierung mit Proxmox betreiben, da diese x86-Prozessoren voraussetzt. Will man auch noch Überwachungskameras mit Frigate betreiben, geht selbst dem Raspi 5 schnell die Luft aus.

Vorteile Raspberry Pi

  • Wenn ohnehin vorhanden: Ein preiswerter und schneller Einstieg
  • Sehr geringer Strombedarf (etwa 100 kWh pro Jahr = 30 €)
  • Leise (wenn kein Zusatzlüfter zum Einsatz kommt)
  • geringer Platzbedarf

Nachteile Raspberry Pi

  • vergleichsweise teuer, wenn er neu gekauft werden muss
  • Rechenleistung bei wachsender Home Assistant Installation vielleicht bald nicht mehr ausreichend
  • Wenig USB-Ports
  • SSD für stabilen Betrieb empfohlen

Günstige Mini-PCs und gebrauchte PCs als Raspberry-Alternativen

Für 150 € erhält man mittlerweile nagelneue Mini-PCs mit INTEL Alter Lake CPU (N100), 16 GB RAM, 500 GB SSD und kompaktem Gehäuse. Diese PCs benötigen oft nur unwesentlich mehr Strom, bieten aber ungleich mehr Leistung, als ein Raspi 5. Oft gibt es diese Kleinst-PCs sogar mit 2 LAN-Ports, sodass man hier später auch Dinge wie Firewalls realisieren kann.

Asus PN52S Mini PC

Wer es noch günstiger und trotzdem leistungsfähig haben möchte, kann sich bei spezialisierten Gebraucht-PC-Händlern nach wiederaufbereiteten (Refurbished) Mini-PCs umsehen. Interessante Modelle sind hier etwa HPs Elitedesk 600 und 800, Dell Optiplex Mini-PCs oder Lenovo Thinkcentre aus der M-Reihe. Häufig bekommt man hier Rechner mit i5 CPU, 16 GB und SSD für unter 100 €. Allerdings scheint der Run auf Home Assistant auch bei den Preisen der gebrauchten Kleinst-PCs angekommen zu sein.

Ebenso kann ein ausgedienter Mac Mini (soll sogar mit Apple Silicon funktionieren, also M1 etc.) oder ein alter Laptop eine gute Basis für Home Assistant sein.

Vorteile Mini-PCs

  • Meist nicht teurer als ein aktueller Raspi
  • Leistungsfähiger als ein Raspi
  • SSD ist standardmäßig im System
  • Deutlich mehr RAM macht sie zukunftssicherer
  • Häufig mehr USB-Ports und teilweise interne Erweiterungsmöglichkeiten
  • x86 CPU ermöglicht Virtualisierung mit Proxmox
  • Betrieb von Überwachungskameras mit Frigate möglich
  • Einfache Verfügbarkeit und große Auswahl an Hardware-Ausstattung
  • Bei Laptops hat man mit dem eingebauten Akku sogar eine Notstromversorgung bei Stromausfällen

Nachteile Mini-PCs

  • Etwas höherer Stromverbrauch im Vergleich zum Raspberry Pi
  • Je nach Modell, etwas mehr Stellfläche notwendig
  • Möglicherweise Lüftergeräusche

Auf einem der genannten Mini-PCs kann die Virtualisierungsumgebung Proxmox installiert werden (siehe unten). Damit lassen sich auch andere Dienste wie ein NAS mit OpenMediaVault, ein Medienserver mit Plex usw. parallel zu Home Assistant betreiben.

NAS-Systeme mit x86-Hardware

Seit einigen Jahren gibt es auch für den privaten Bereich leistungsfähige NAS-Systeme, die mit x86 Hardware von INTEL laufen und 2 GB und mehr RAM bieten. Diese gibt es von Synology, QNAP und auch Asustor. Gerade letztere bieten ein hervorragendes Preisleistungsverhältnis, 4 GB RAM, M.2 SSD-Steckplätze und vieles mehr.

Die Installation von Home Assistant erfolgt hier meist über Docker Container, wobei die Installation bei den meisten Systemen direkt aus deren App-Stores erfolgen kann (siehe: Home Assistant – ASUSTOR NAS)

Natürlich kauft man kein NAS, weil man Home Assistant betreiben möchte. Wenn es aber ohnehin vorhanden ist oder Bedarf an viel lokalem Speicherplatz besteht, sind entsprechend ausgestattete NAS-Systeme eine Möglichkeit, Home Assistant zu betreiben, ohne zusätzliche Hardware anschaffen zu müssen.

Vorteile NAS-Systeme:

  • Wenn ohnehin vorhanden: einfach und kostengünstig
  • Home Assistant Installation häufig per Mausklick möglich
  • Viel Speicherplatz
  • Meist ausreichend zusätzliche USB-Ports für ZigBee-Sticks, Backup-Laufwerke etc. vorhanden

Nachteile NAS-Systeme:

  • Bezahlbare Leistung meist eingeschränkt
  • Höherer Strombedarf (lässt sich mit SSD, anstatt mechanischer Laufwerke, senken)
  • Echte Virtualisierung oft nur mit besserer Hardware-Ausstattung möglich

Proxmox Virtualisierung als Basis

Mein System läuft seit vielen Jahren auf einem HP Microserver Gen1, den es 2017 spottbillig gab (200 € ohne Festplatten). Da ich ohnehin noch eine INTEL Xeon 1230 CPU herumliegen hatte und diese in den kleinen Server passte, habe ich auch heute noch mehr als genug Leistung für meine Proxmox-Virtualisierung.

Auf dieser läuft nicht nur Home Assistant Supervised mit diversen Add-ons sehr flott und zuverlässig, sondern auch ein LXT-Container mit Frigate für 5 Überwachungskameras und Google Coral TPU, OpenMediaVault als NAS, sowie ein LXT-Container mit Docker und Portainer zur Verwaltung.

Mit Docker werden Paperless NGB (Dokumentenmanagement), PiHole (zentraler Adblocker), Calibre Web (e-Book Verwaltung), Teslamate (Erfassung von Tesla Fahrzeugdaten, zentraler Backup-Server mit Duplicati, Syncthing und vieles mehr bereitgestellt.

Man könnte vieles davon auch mit Home Assistant Supervised und den entsprechenden Add-ons innerhalb von Home Assistant realisieren. Allerdings möchte ich innerhalb von Home Assistant nur Dienste betreiben, die auch direkt etwas mit dem Thema “Smarthome” zu tun haben. Läuft ein Add-on einmal Amok (was mir schon mit VSCode passiert ist), kann es auch Home Assistant in Mitleidenschaft ziehen. Das soll aber ja möglichst 24/7 stabil zu zuverlässig zur Verfügung stehen, daher trenne ich alles, was nicht direkt mit dem Smarthome zu tun hat, von Home Assistant.

Zusätzlich gibt es auf meinem Server eine virtualisierte Windows 10 Installation, auf die ich auch aus der Ferne zugreifen kann, sowie eine Linux Mint Maschine – ebenfalls mit Fernzugriff.

Monitoring des Proxmox Servers mit VMs in Home Assistant

Das alles lastet den mittlerweile betagten Server durchschnittlich nur zu 30 % aus.

Die Virtualisierung mit Proxmox hat dabei aber gleich mehrere Vorteile:

Mittels Snapshots kann ich vor jedem Home Assistant Update ein Abbild der aktuellen Installation erstellen und notfalls per Mausklick diesen Zustand wiederherstellen. Ich kann ebenso eine virtuelle Maschine klonen und als Testsystem mit allen bisherigen Einstellungen nutzen.

Die Backup-Funktion von Proxmox sichert die komplette Home Assistant Installation samt Betriebssystem. Im Fall einer Hardware-Havarie kann die Sicherung der virtuellen Maschine auf einem anderen System wiederhergestellt werden.

Die vorhandene Hardware kann für viel mehr als nur Home Assistant genutzt und damit optimal ausgelastet werden.

Natürlich benötigt mein Mini-Server mit einer SSD, 4 mechanischen Festplatten, 16 GB RAM und XEON-CPU, vergleichsweise viel Strom – im Schnitt etwa 35 Watt – dafür erschlägt er gleich mehrere Aufgaben und dank PV-Anlage ist der Mehrverbrauch zu vernachlässigen.

Allein die einfache Sicherung per Snapshots und Komplett-Backup des Systems, macht einen PC mit Proxmox zu einer der besten Lösungen für Home Assistant. Hier kommen etwa auch Eigenbau-Lösungen infrage: Im Computermagazin c’t gab es hier einen interessanten Bauvorschlag für einen stromsparenden Heimserver unter 400 €.

Der größte Nachteil des Proxmox-Wegs ist die höhere Komplexität. Man muss sich zusätzlich in das Thema Virtualisierung und Proxmox einarbeiten, wobei dessen hohe Verbreitung und die dadurch vorhanden Tutorials helfen.

Vorteile Proxmox:

  • Die Hardware kann für viele Dienste genutzt und optimal ausgelastet werden
  • Integrierte Backup- und Snapshot-Funktionen
  • Virtuelle Maschinen können einfach dupliziert (geklont) werden
  • Backups virtueller Maschinen können im Fehlerfall schnell umgezogen werden
  • Einfacher Hardware-Wechsel
  • Läuft selbst auf kleinen x86-Rechnern zufriedenstellend

Nachteile Proxmox:

  • Höhere Komplexität und Einstiegshürden

Fazit

Wer sich mit dem Gedanken trägt, Home Assistant einsetzen zu wollen, sollte einige Überlegungen zur Hardware-Basis anstellen. Hat man einmal hineingeschnuppert, werden die Anforderungen an das, was Home Assistant leisten und können soll, schnell größer. Dinge wie lokale Sprachsteuerung mittels KI, Überwachungskameras etc. benötigen ausreichend Rechenleistung. Daher sollte man hier nicht am falschen Ende sparen. Ein Hardware-Wechsel ist zwar relativ einfach möglich, aber vermeidbar, wenn man gleich auf das richtige Pferd setzt.

Zudem übernimmt Home Assistant oft wichtige Funktionen und muss daher rund um die Uhr verfügbar sein und funktionieren. Eine Backup-Strategie ist daher unerlässlich, was mit virtuellen Maschinen ganz besonders komfortabel ist.

Aus meiner Erfahrung würde ich 2024 nicht mehr auf einen Raspberry Pi setzen, sondern PC-Hardware nutzen. Damit hält man sich auch die Möglichkeit offen, das System später einmal mit Proxmox zu virtualisieren.

Was das Thema Stromverbrauch des Home Assistant Servers angeht, solle man nicht vergessen, dass die Smarthome-Komponenten hier schnell den größeren Anteil am zukünftigen Stromverbrauch haben könnten. Jeder kleine Aktor und Sensor, LED-Strips, smarte Leuchtmittel, Sprachassistenten und WLAN-Steckdosen benötigen ein paar Watt, die sich schnell summieren.

Das Plus an Komfort und Möglichkeiten machen den Stromverbrauch des Home Assistant Servers meiner Ansicht nach aber wieder wett, sodass man hier zugunsten der Vorteile entscheiden sollte.

Wozu würde ich zukünftig greifen?

Stünde ich – mit meinen jetzigen Erfahrungen und Anforderung – vor der Wahl, würde ich mir einen kleinen Server auf Basis eines AMD Ryzen 5600GT, A520-uATX-Mainboard, 16 GB RAM und M.2 SSDs zusammenstellen und meine Proxmox-Konfiguration darauf umziehen. Das System wäre an den Vorschlag der c’t angelehnt. Eine große mechanische Festplatte das alten Servers, würde intern als Backup-Ziel weiterleben.

Die AMD 5600GT CPU hat auf dem Papier die 3-fache Leistung meiner jetzigen XEON-CPU, die jetzt – wie oben beschrieben – noch mehr als ausreichend ist.

Ich habe nicht den großen Bedarf an NAS-Kapazitäten, da ich keinen Medienserver etc. betreibe. Natürlich kann man den DIY-Server auch mit entsprechend viel Festplattenkapazität ausstatten.

Erfahrungen mit dem AL-KO Robolinho 1300 W Mähroboter nach 170 Mähstunden

Unser Robolinho 1300 W hat nun 170 Mähstunden hinter sich. Meine Erfahrungen mit dem Mähroboter von AL-KO sind in der Grunddisziplin durchwegs positiv.

Grunddisziplin bedeutet für mich: Er mäht bei jedem Start zuverlässig und gleichmäßig, ohne Bereiche auszulassen. Er bleibt nicht hängen und findet seine Basis. Hier funktioniert der Robolinho wie ein Uhrwerk, obwohl unser Grundstück alles andere als einfach ist. Es ist ein gewachsener Garten mit Unebenheiten, Steigungen, unregelmäßigem Randverlauf usw.

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Der Mäher blieb bislang nur ein einziges Mal hängen und da fiel bei Sturm ein Rechen um, auf den er unglücklich aufgefahren ist. Ansonsten fährt der AL-KO Mähroboter unbeeindruckt aller Widrigkeiten seine Runden und hält hier teilweise 3 Stunden mit einer Akkuladung durch.

AL-KO Robolinho Erfahrungen und Test

Auf der neu angelegten Fläche auf den Rechen aufgefahren

Es ist eine richtige Freude, ihm beim Mähen zuzusehen, da die Rasenfläche sehr gleichmäßig bearbeitet wird und er auch regelmäßig in kleinere Ecken fährt. Vergangene Woche habe unserem Garten weitere 150 qm abgerungen und die Drahtschleife dort erweitert. Auch diesen, sehr rohen Bereich mäht er seitdem zuverlässig mit, ohne dass es bei der bisherigen Fläche Nachteile bringt. Wenn ich den Robolinho so beobachte, habe ich den Eindruck, dass er intern eine Karte erstellt. So wie er die Fläche mäht, sieht das ziemlich koordiniert und nicht ganz nach Zufallsprinzip aus.

Wartung und Messer

Der AL-KO Robolinho zeigt ein ausgezeichnetes Schnittbild mit glatten Schnitten an den Grashalmen und äußerst feinem Schnittgut, was wohl am speziellen Aufbau der Messerscheibe liegt. Höheres Gras mäht er problemlos und verringert seine Geschwindigkeit, wenn er mehr Widerstand beim Mähen registriert.

Die Messer nach 120 Stunden Mähzeit

Die Wartung ist einfach und der Robolinho lässt sich gut reinigen. Die Messer habe ich nach 100 Stunden gedreht und die bislang verwendete Seite mit meinem Work Sharp Ken Onion Messerschärfer selbst, rasiermesserscharf nachgeschliffen. Die Original-Ersatzmesser sind, auch wegen ihrer besonderen Form, deutlich teurer als die anderer Mähroboter. Man findet aber auch einige Drittanbieter, bei denen man deutlich günstigere Ersatzmesser für den AL-KO Robolinho bekommt.

Die App – ein Trauerspiel

Jetzt komme ich gleich zum größten Problem des AL-KO Robolinho: die App und Software. Wenn man sich die Bewertung der App ansieht – und das gilt für die iOS- und Android-Variante, erkennt man schnell, dass da was ganz und gar nicht stimmt.

Zwar gehören die Verbindungsprobleme, bei der sich die App gleich gar nicht mit dem Robolinho verbinden ließ, der Vergangenheit an – ich hatte hier im Februar auch keinerlei Probleme. Allerdings reagiert der Mäher nicht immer sofort auf Befehle der App und auch die Benutzeroberfläche ist ein undurchdachtes Sammelsurium an Symbolen und dahinter versteckten Funktionen.

Auf dem ersten Screen hat man z. B. unten rechts das übliche Icon für “Einstellungen”, dahinter kann man aber seine verbundenen Geräte neu anordnen. Nun haben vermutlich die wenigsten Anwender mehrere Rasenroboter und wenn doch, wird man die nicht jeden Tag neu anordnen wollen.

Swiped man nach links, bekommt man einen neuen Screen, auf dem man nur ein neues Gerät hinzufügen kann. Warum nutzt man diesen Screen nicht etwa für die Konfiguration der Mähzeiten etc.? Das Hinzufügen neuer Geräte würde doch zum “Neu anordnen” besser passen, oder?

Zu den wichtigen Einstellungen des Mähers kommt man, indem man entweder auf die Abbildung des Mähers oder eines der drei Icons für Batterie, Mähzeit oder Verbindung tippt. Allesamt führen zum gleichen Untermenü, wo man noch einmal eine ähnliche Ansicht erhält, jetzt aber mit einer weiteren Menüzeile.

Diese bietet jetzt ein Menü für die Einstellung der Mähzeiten an. Dann folgt ein Schraubenschlüssel-Icon. Was verbirgt sich dahinter: Genau! Die Bestellung von Ersatzteilen und die Produkthilfe. Ist doch klar …

Dem folgt ein Zahnrad. Dahinter sind dann Einstellungen für die Smarthome-Anbindung (Alexa und IFTTT), Frostsensor und Startzeit nach Frost, verbleibende Messerlaufzeit, Firmware-Update (das aktuell nicht funktioniert), aber auch Funktionen wie der Eco-Modus versteckt. Der Eco-Modus gehört aber meiner Ansicht nach zu den Grundfunktionen und damit prominenter dargestellt.

Wichtige Funktionen sind tief im Menü vergraben, wie etwa der Eco-Modus

Bitte eine echte Smarthome-Anbindung per API – andere haben das längst!

Apropos Smarthome: Viele Hersteller begreifen einfach nicht, dass eine Sprachsteuerung oder IFTTT, keine Smarthome-Anbindung ist. Es hat sich vermutlich bislang nicht herumgesprochen, dass Smarthome-Hubs wie Home Assistant, ioBroker oder OpenHAB millionenfach eingesetzt werden und Nutzer solcher Systeme ausschließlich Geräte kaufen, die sich auch damit verbinden lassen.

Hallo AL-KO! Seid nicht so dumm, und überlasst Mähroboter-Herstellern wie Husqvarna, Gardena, Landroid usw. dieses Feld und gebt endlich eure API frei!

Die Home Assistant Karte für unseren Garten – da gehört auch die Steuerung des Mähroboters hinein

Smarthome-Anbindung bedeutet, dass ich das Gerät aktiv steuern kann und auch Rückmeldung über den Betriebszustand, Akkustand, Messerlaufzeit etc. erhalte. Warum sollte ich so etwas benötigen, fragt ihr euch nun bestimmt.

Beispiele gefällig? Okay! Ich habe auf dem Dach eine Wetterstation mit Regensensor. Der Robolinho 1300W hat keinen solchen. Mit der Integration des Mähroboters in Home Assistant (oder andere Systeme), könnte ich ebendiesen Regensensor nutzen, um den Mähvorgang zu unterbrechen. Dabei könnte ich sogar zwischen leichtem und starkem Regen unterscheiden. Auch wäre es ganz einfach möglich, die automatische Rasenbewässerung mit den Mähzeiten zu koordinieren oder den Mäher gleich gar nicht loszuschicken, wenn die Wettervorhersage ohnehin Dauerregen oder Trockenheit verheißt.

Mit einer älteren Android-Version der App und etwas Bastelei, kann man den API-Zugang auslesen und über Umwege in Home Assistant nutzbar machen, aber das muss doch nicht sein. Verlangt meinetwegen ein paar Euro im Jahr dafür, aber öffnet diese Möglichkeit. Andere Hersteller bietet das kostenlos an.

AL-KO Mähroboter Robolinho®1300 W, Schnittbreite 22 cm, Li-Ion-Akku 25,2 V/5 Ah, für Flächen bis 1300 m², max. Steigfähigkeit 45%, sehr leise 60 dbAAL-KO Mähroboter Robolinho®1300 W, Schnittbreite 22 cm, Li-Ion-Akku 25,2 V/5 Ah, für Flächen bis 1300 m², max. Steigfähigkeit 45%, sehr leise 60 dbA

App-Probleme und Firmware-Updates funktionieren nicht

Momentan haben viele jedoch ein ganz anderes Problem bei der App: Bei der neuen Version hat man nun ein zusätzliches Menü, in dem man einstellen kann, ob man den Rand und Fläche oder nur Fläche mähen möchte, wann und wo der Mähvorgang gestartet und wie lange er dauern soll.

Eigentlich eine interessante Funktion, wenn sie denn auch nutzbar wäre. Dazu wäre nämlich erst ein Firmware-Update des Mähers erforderlich, aber genau das funktioniert mit der aktuellen App-Version nicht. Das Update kreiselt seit Tagen vor sich hin und nichts passiert.

Die Firmware-Aktualisierung läuft und läuft und läuft …

Damit kann man das Randmähen nur manuell am Mäher auswählen und nicht mehr aus der App. Auch alle anderen Einstellungen des neuen Menüs sind damit nicht nutzbar, weil der Mäher nach der einstellten Startzeit nicht losfährt. Das ist ein echtes und vermeidbares Ärgernis, zumal der AL-KO Robolinho auch kein Sonderangebot ist.

Zudem wäre es sinnvoll (wenn es denn eines Tages funktionieren würde), wenn dieses neue Menü ermöglichen würde, Voreinstellungen (Presets) abspeichern zu können, also etwa

Preset 1: Randmähen und Fläche, 2 Stunden Mähdauer, ab Station starten
Preset 2: Nur Fläche mähen, 1 Stunde, ab Startpunkt 2
Preset 3: Randmähen, 30 Minuten, ab Startpunkt 1

Wenn man dann die Presets noch bei den automatischen Mähzeiten hinterlegen könnte, würde die Sache interessant werden. Ach ja: fügt bitte als Mähdauer auch noch ein “bis Akku leer” hinzu.

Fazit zum AL-KO Robolinho im Mai 2024

Die Hardware und wie der Robolinho seine Arbeit verrichtet, sind über jeden Zweifel erhaben. Kein Festfahren, lange Mähzeit pro Akkuladung. Zuverlässiges Zurückfinden zur Ladestation und eben ein hervorragendes Schnittbild.

Die schlecht ausgeführte und fehlerhafte Software sowie die fehlende Smarthome-API trüben diesen guten Eindruck aber gewaltig. Warum verstehen die Hersteller denn nicht, dass heutzutage die Software sehr viel wichtiger ist, weil sie die Verbindung zum Anwender herstellt. Den Mäher muss ich, außer um ihn zu reinigen, nie anfassen. Deshalb muss die Software und App funktionieren – ohne Wenn und Aber.

Stand 29.05.2024: Laut AL-KO Service wird gerade ein Release der App getestet, das die Fehler beim Update beheben und dann in den nächsten Tagen verfügbar sein soll.

Hier geht es zum ersten Erfahrungsbericht zum AL-KO Robolinho 1300W >>>

Meinung: Warum die Zettelkasten Methode mit Obsidian Quatsch ist

In Deutschland ist die Zettelkasten-Methode gar nicht so bekannt, obwohl deren Schöpfer (Überraschung!), Deutscher war. Niklas Luhmann hieß er und war Soziologe. Zettelkasten ist eine Methode, um Wissen zu organisieren und das Gelesene und Gelernte zu organisieren und in Kontext zu setzen.

The Files

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Dazu schrieb Luhmann über 90.000 Karteikarten (Zettel), verpasste ihnen eine Indexnummer und steckte sie in einen physischen Schubkasten. Ich will das System hier nicht weiter erklären, da es dazu zig Abhandlungen und Videos gibt. Gerade im englischsprachigen Raum erlebt “Zettelkasten” gerade einen regelrechten Hype – nicht zuletzt durch Programme wie Obsidian, Notion, Logseq usw.

Im Prinzip legte Luhmann für interessante Inhalte in Büchern, Ideen, Zitate und Gedanken einen Zettel an und brachte zusammenhängende Inhalte in Verbindung. Daraus entstanden Literaturnotizen und daraus wieder permanente Notizen mit Zusammenfassungen in eigenen Worten. Diese Arbeitsweise führt auch dazu, dass man sie immer wieder mit verschiedenen Zetteln beschäftigen muss und damit das Wissen vertieft. Heute würde man es eine Datenbank mit Hyperlinks nennen.

Zettelkasten für Blogger und Content-Creator?

Ich habe mich in den vergangenen Wochen sehr ausführlich damit beschäftigt und mir überlegt, was die Zettelkasten-Methode für Blogger, Content-Creator oder für meinen Job tun könnte. Spoiler: Absolut nichts!

Dabei habe ich festgestellt, dass sich sehr viele dafür interessieren und versucht haben, “Zettelkasten” gewinnbringend für sich anzuwenden. Schließlich hat der Zettelkasten-Erfinder Luhmann, dank dieser Methode, 58 Bücher und unzählige Artikel veröffentlicht. Hat man den Zettelkasten erst einmal gut gefüllt, in Literatur- und permanente Notizen gegliedert, braucht man nur noch hineingreifen und das nächste Buch entsteht praktisch von selbst. So zumindest die Theorie und Hoffnung, welche das Thema Zettelkasten für viele so attraktiv macht.

If you feel the desire to write a book, what would it be about?

Photo by Glenn Carstens-Peters on Unsplash

Tatsächlich kann diese Methode hilfreich sein, wenn man zu einem bestimmten Thema, mit einem bestimmten Ziel, Informationen sammelt – etwa in der Forschung oder wenn man ein Buch zu einem Thema schreiben möchte. Vielleicht auch noch, wen man EIN großes Hobby hat und sein Wissen darin festhalten und festigen will.

Geht es jedoch um viele unterschiedliche Themen, die hauptsächlich aus digitalen Quellen stammen (die sicher auch Überschneidungen und Gemeinsamkeiten haben können) – ist Zettelkasten ein unnötiger und verkopfter Weg aus analoger Vergangenheit, der zudem für Dritte kaum nutzbar ist.

Zettelkasten ist meiner Überzeugung nach auch kein Werkzeug für das Wissensmanagement. Vielmehr ist es dazu da, ein bestimmtes Thema zu strukturieren und zu vertiefen. Sobald es um viele unterschiedliche Themen geht, bringt Zettelkasten gar nichts, außer zusätzlichem Aufwand.

Luhmann konnte nicht auf Möglichkeiten zurückgreifen, wie wir sie heute mit Wikis oder Apps wie Obsidian, Loqseq, Notion etc. zur Verfügung haben. Es war noch eine Welt, in der Wissen auf Papier verbreitet und festgehalten wurde. Er hätte also entweder Seiten aus den Büchern reißen, sie physisch kopieren, zuschneiden und einkleben müssen oder er konnte Fragmente daraus in seinem Zettelkasten verewigen.

Wir können heute beliebige Inhalte mit Copy-and-Paste einfügen, abfotografieren oder ganze Bücher, Paper, Webseiten und Magazine als PDFs speichern und durchsuchbar machen.

Verbundene Notizen im Obsidian-Graph

Zettelkasten ist nichts anderes als die Verlinkung und Zusammenfassung von Notizen und Anmerkungen. Dazu kann man etwa in Obsidian Links, die Fuzzy-Suche, Tags oder einfach Keywords und Ordner verwenden. Wenn ich etwa zum Thema Home Assistant Themen recherchiere, bekommen die einzelnen Notizen das Tag “HA”. Auch bei Home Assistant kommen Themen wie Docker oder Backup auf. Die lassen sich ganz einfach mit vorhandenen Notizen verlinken.

Luhmann konnte seinem Schrank nicht einfach sagen: Gebe mir schnell mal alle Karten zum Thema XY der letzten 2 Jahre. In der digitalen Welt ist das eine Grundfunktion. Er war dazu verdammt, allen Notizen einen Index zu geben und diesen zumindest einmal an einem anderen Ort zu referenzieren. Er hätte in seinen 90.000 Zetteln sonst nie mehr etwas gefunden.

Eine schnelle Suche in Obsidian liefert auch alle Inhalte

Gründe, warum viele am Zettelkasten scheitern

Verfolgt man die Diskussionen in verschiedenen Foren, bei Reddit, wie auch im Obsidian-Forum stellt man fest, dass viele bei der Umsetzung der Zettelkasten-Methode scheitern. Oft sorgt sie für unnötige Arbeit, ohne einen wirklichen Mehrwert und Erkenntnisgewinn zu bringen. Viele versuchen beinahe verzweifelt, die Methode anzuwenden, scheitern dabei und fragen sich, was sie falsch machen.

person holding white printer paper

Photo by Kelly Sikkema on Unsplash

Sie machen gar nichts falsch: Zettelkasten ist einfach eine Methode

  • die momentan gehypt wird
  • nur für wenige Anwender sinnvoll ist
  • aus einer anderen Zeit stammt,
  • und ggf. noch am ehesten für die Forschung und eng begrenzte Themen geeignet scheint.

Eine digitale Notiz kann heute so lang sein, wie sie will und man kann sie so oft verändern, ergänzen und erweitern, wie man möchte. Obsidian Plugins können automatisch Inhaltsverzeichnisse generieren. Dataviews erzeugen automatisch und dynamisch Zusammenhänge und schaffen Kontext. Hat man erst einmal eine solche umfangreiche Notiz, ist es mit Obsidian ein Klacks, diese nachträglich in kleinere Themen aufzuteilen oder umgekehrt.

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Luhmann schrieb seine Notizen gar auf sehr dünnes Papier, um physischen Platz in seinen Kästen (und seinem Büro) zu sparen. Bei den Giga- und Terabyte an günstigem Speicherplatz, ist das heute egal und man hat den Luxus, die komplette Quelle speichern zu können.

Für digitale Werkzeuge ist die Verlinkung von Inhalten eine Grundfunktion. Es ist meist sinnlos, einen analogen Workflow 1:1 in die digitale Welt übernehmen zu wollen, was viele Zettelkasten-Fans beinahe sklavisch tun – inklusive Indexnummern, hochkomplexen Templates etc. Ich habe oft den Eindruck, dass es eher darum geht, Zettelkasten auf Biegen und Brechen umzusetzen, weil es schick und angesagt ist.

Daher nutze ich Obsidian mit Verlinkungen, Tags und Dataviews, wo es sinnvoll erscheint. Aber es muss nicht jede Notiz mit einer anderen in Verbindung stehen, was sie bei meinen vielen Interessen und Themen ohnehin nicht kann. Die hervorragende Suchfunktion von Obsidian bringt die Inhalte hervor, die relevant sind – ganz ohne aufwendige Nacharbeit mit “Literaturnotizen” und “Permanenten Notizen”.

Meine Alternative zum Zettelkasten: Die große Leinwand

Wenn es um ein Thema geht, zu dem ich umfangreichere Inhalte und Quellen sammle, werfe ich diese in eine Datei und mache dort meine Anmerkungen und Notizen. Das schafft einen besseren und schnelleren Überblick, als die “atomaren” Informationseinheiten (Fleeting Notes), die erst im Nachgang zu größeren Informationseinheiten zusammengefasst werden müssen. In Obsidian können selbst Überschriften, Aufzählungen und Abschnitte referenziert werden – so es denn nötig ist.

Viele Fragen drehen sich bei der Zettelkasten-Methode darum, wie man nun die vielen kleinen Notizen behandelt, wohin man sie speichert usw. Mit einer großen Datei pro Thema ist dieses Problem gelöst, bevor es entsteht. Jedem Eintrag darin ein Erstellungsdatum geben (kann man auch automatisieren), von Obsidian noch ein Inhaltsverzeichnis aus den Überschriften generieren und aktualisieren lassen und der Drops ist gelutscht!

In die große Notiz kommen nur die wirklich relevanten Inhalte. Ich mache dumme Notizen und keine smarten Notizen. Wichtig ist nur: Ich mache sie schnell und einfach, damit ich mich daran erinnere und ich muss sie wieder finden.

Ich organisiere hier auch nicht viel und wenn, dann erst zu einem späteren Zeitpunkt. Hat man erst einmal eine nennenswerte Sammlung an Inhalten, stellt man fest:

  • Welche Struktur für eine sinnvolle Organisation sinnvoll ist
  • Wie viel davon schon wieder veraltet ist und gelöscht werden kann

Also nicht vorher den Kopf darüber zerbrechen, was die ideale zukünftige Ordnerstruktur etc. wäre, sondern dann darüber entscheiden, wenn darüber entschieden werden kann und muss.

Viele Notizen sind auch insofern überflüssig, als man sehr viel schneller und aktueller googeln kann. Dazu muss ich sie nicht in meiner eigenen “Datenbank” haben.

Die wichtigsten Funktionen, die eine Software für Notizen mitbringen muss:

  • Man muss sie einfach und schnell zur Verfügung haben (Mobil!) und bedienen können
  • Sie muss eine hervorragende Suchfunktion mitbringen
  • Die Inhalte sollten in einem Format gespeichert werden, das nicht von der Software abhängt (weshalb ich Obsidian und Markdown so sehr mag)

Selbstoptimierung, PKM und Data-Hoarding

Man muss auch das Thema Personal Knowledge Management (PKM) grundsätzlich kritisch betrachten:

Data-Hoarding ist ein Problem, mit dem sich viele konfrontiert sehen. Gerade im Zuge des Selbstoptimierungswahnsinns, wird auf Teufel komm raus alles gesammelt, mit Tasks versehen, notiert, sortiert, priorisiert usw. Dabei bleibt das entspannte Nachdenken auf der Strecke.

Genau das ist aber wichtig, wenn man nach Ideen sucht. Darum kommen diese auch eher unter der Dusche oder auf der Toilette 😉 und selten am Schreibtisch. Langeweile ist fast ein Garant für neue Ideen.

Manch einer verbringt mehr Zeit damit, sein PKM-System zu optimieren und zu pflegen, als daraus eigene Inhalte entstehen zu lassen. Ich sammle Informationen, um daraus einen interessanten Blogbeitrag entstehen zu lassen, nicht des Sammelns wegen.

Viele Inhalte sind heute schon nach kurzer Zeit überholt und können besser, aktueller und schneller gegoogelt werden. Darum haben viele meiner Notizen ein “Verfallsdatum”. Notizen, die ich z. B. zu einer bestimmten Anwendungsversion gemacht habe, sind vermutlich nach 2 Jahren überholt und werden dann auch gelöscht.

Als ich mit meinen Notizen von Evernote zu Obsidian umgezogen bin, nutzte ich die Gelegenheit gleich dazu, einmal umfangreich auszumisten. Mehr als die Hälfte der Inhalte, die in fast 15 Jahren Evernote-Nutzung entstanden, konnte bedenkenlos gelöscht werden, da sie überholt oder nicht mehr relevant waren.

Und da kommen wir zu …

The Collector’s Fallacy

Die Collector’s Fallacy (Sammler-Illusion) beschreibt unsere Tendenz, Informationen zu sammeln und zu archivieren, ohne sie tatsächlich zu lernen oder zu verinnerlichen.

Der Zettelkasten, aber natürlich auch Obsidian und andere Programme verleiten geradezu, jeden Schnipsel an Information zu sammeln und zu horten. Eines Tags wird er schon einmal nützlich sein – Hauptsache, nicht verlieren.

files, paper, office

Photo by myrfa on Pixabay

Wir fühlen uns belohnt, wenn wir Dinge sammeln, sei es physische Kopien von Texten oder digitale Lesezeichen. Ein prall gefüllter Zettelkasten oder Obsidian-Vault mit vielen Verlinkungen, sieht beeindruckend aus und war viel Arbeit. Darum hat er für uns einen gewissen Wert.
Das Problem dabei ist, dass das bloße Sammeln von Informationen nicht dasselbe ist wie das tatsächliche Verstehen und Anwenden dieser Informationen.

  • Beispiele für die Collector’s Fallacy:
  • Physische Kopien von Texten: Studierende kopieren oft viele Texte, lesen sie aber nicht wirklich. Die Stapel von Kopien werden zu einem Alibi, das vorgibt, dass sie den Inhalt bereits kennen.
  • Digitale Lesezeichen: Wir speichern interessante Webseiten als Lesezeichen, aber das bedeutet nicht, dass wir den Inhalt wirklich verstanden haben.
  • Warum passiert das?
  • Das Sammeln von Informationen ist einfach. Wir erhalten sofort physische oder digitale Kopien als Belohnung.
  • Wir konditionieren uns selbst, ähnlich wie Skinner Tauben konditionierte: Wenn wir auf „Kopieren“ klicken, erhalten wir sofort Papierstapel oder digitale Lesezeichen und Notizen. Das für außerdem dazu, dass wir glauben, etwas Sinnvolles oder Wichtiges getan zu haben.
  • Warum ist das ein Problem?
  • Echtes Wissen erfordert, dass wir Informationen in unser eigenes Wissen integrieren.
  • Nur das Ablegen von Dingen führt nicht zu Fortschritt oder Veränderung.

Fazit

Zettelkasten war für Niklas Luhmann ein analoger Weg, sein Wissen zu konservieren und es war eine Methode, die für ihn in einer Welt aus Papier funktionierte. Sein hoher Output an Büchern, Veröffentlichungen etc., kam aber sicher nicht wegen seiner Zettelkasten-Methode. Sie war Teil seiner persönlichen Arbeitsweise und seiner Disziplin. Damals war die Methode aber sicher bemerkenswert und revolutionär.

Notetaking-Apps helfen heute beinahe automatisch dabei, Inhalte in Verbindung zueinander zu bringen. Das geht weit über das hinaus, was Zettelkasten zu leisten vermochte und vermag, denn die Apps können Zusammenhänge finden, an die wir selbst nicht gedacht hätten. In einer Zeit, in der immer mehr Informationen auf uns einprasseln, ist das auch notwendig.

Man kann sogar ChatGPT in Obsidian integrieren und das findet auf Wunsch Themen über den ganzen Vault, kann sie zusammenfassen, Anregungen und Zusammenhänge liefern. Mit einem Klick erstellt man aus diesen Erkenntnissen eine schön gegliederte Notiz, die (hoffentlich) echte Erkenntnisse liefert. Luhmann wäre vermutlich begeistert gewesen und hätte damit vielleicht 100 Bücher geschrieben.

Auf der Seite des Niklas Luhmann Archivs steht daher am Schluss:

Durch das Multiple-storage-Prinzip und die an Hyperlinks erinnernde Verweisungstechnik simulierte Luhmann trotz der analogen Speichertechnik also schon seit den 1950er Jahren ein modernes, computergestütztes Datenbanksystem.

Niklas Luhmann-Archiv (niklas-luhmann-archiv.de)

Ich bin überzeugt davon, dass Luhmann heute auch einfach eine Software wie Obsidian nutzen würde. Allein schon deshalb, weil er damit seine Notizen immer dabeihaben könnte. Das war mit seinem Holzkasten nicht möglich und er hätte weniger Zeit mit der Verwaltung der Notizen verbringen müssen.

Welche Hardware soll ich für Home Assistant wählen?

Im Januar 2021 hatte ich schon einmal eine Hardware-Empfehlung für Home Assistant gegeben. Seitdem hat sich viel verändert: Home Assistant ist mächtiger geworden und die Chip-Krise führte dazu, dass der Raspberry Pi nicht mehr so günstig zu haben ist, wie damals. In diesem Beitrag nenne ich euch mögliche Plattformen für Home Assistant und deren Vor- und Nachteile.

UPDATE 12.09.2024: Hier gibt es einen weiteren Beitrag zum Thema, der auch auf die Vorteile der Virtualisierung mit Proxmox eingeht Home Assistant Server auswählen: 3 Ausbaustufen mit Vor- und Nachteilen

Raspberry Pi und Home Assistant

Der Raspi war – und ist teilweise – noch immer die bevorzugte Hardware vieler Home Assistant Nutzer. Er ist kompakt, vergleichsweise leistungsfähig, benötigt wenig Strom und war günstig zu haben.

Während der Chip-Krise stiegen die Preise für den beliebten Einplatinen-Computer in absurde Höhen. Ein Raspberry Pi 4 mit 4 GB RAM kostete teilweise knapp 200 €, so er denn überhaupt lieferbar war. Mittlerweile haben sich die Preise für den Raspi 4 mit 4 GB RAM, bei etwa 65 € eingependelt, was etwas höher ist, als vor der Chip-Krise.

Seit ein paar Wochen, ist auch der neue Raspberry Pi 5 lieferbar. Hier kostet das 4 GB Modell etwa 85€ und die Version mit 8 GB RAM etwa 95 €.

Das Interessante am Raspberry Pi 5 ist, dass er nicht nur leistungsfähiger ist, als der Vorgänger, sondern auch, dass er nun mit einer PCI express-Schnittstelle ausgestattet ist, welche den direkten Einsatz von NVMe (M.2) SSDs erlaubt. Dazu benötigt man noch ein passendes Shield, was zusätzlich mit etwa 20 € zu Buche schlägt und natürlich auch eine entsprechende M.2 SSD

Der Vorteil dieser Lösung ist, dass sie sehr viel schneller und stabiler läuft, als eine Micro-SD-Karte, wie sie beim Raspberry 3 und 4 häufig als Installationsziel eingesetzt wurde. Zwar konnte man auch hier SSDs nutzen. Diese waren aber per USB3.0 angebunden und es erforderte einigen Konfigurationsaufwand, damit das System auch von der SSD booten konnte.

Raspberry Pi 4 mit USB-SATA-Adapter, SSD und Netzteil

Ich würde aus heutiger Sicht nicht mehr auf den USB3-SATA-Adapter und einen Raspi 4 setzen, außer, man hat noch einen herumliegen und will ihn unbedingt verwenden.

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Rechnet man die Kosten für den Raspi 5, das SSD-Shield, SSD (250 GB sind mehr als ausreichend), Netzteil, Gehäuse usw. zusammen, kommt man auf etwa 180 € für das gesamte System. Das ist kein Pappenstiel, für eine doch relativ eingeschränkte Leistung.

Darum empfehle ich seit langer Zeit die nächste Variante:

Home Assistant auf günstiger, gebrauchter PC Hardware

Günstige refurbished Mini-PCs bekommt man heute an jeder Ecke. Die kompakten Rechner haben ebenfalls eine recht geringe Stromaufnahme, sind aber meist leistungsfähiger, als es selbst ein Raspberry Pi 5 ist. Außerdem hat man alles fix und fertig in einem gut gekühlten kompakten Gehäuse.

Einen solchen Mini-PC, mit einer älteren Intel i5 CPU, 8 GB RAM und 250 GB SSD, bekommt man häufig schon für unter 100 €. Modelle mit i7 CPU und 16 GB RAM gibt es bereits ab etwa 240 €.

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Diese Rechner verfügen über ausreichend viele USB-Schnittstellen und sind eine ideale Basis für Home Assistant, wenn man z. B. auch Überwachungskameras per Frigate etc. einbinden möchte, was einiges an Rechenleistung erfordert.

Wer möchte, kann darauf auch eine Virtualisierung wie Proxmox installieren und damit mehrere Anwendungen, wie NAS, Medienserver usw. schön voneinander getrennt – neben Home Assistant betreiben.

Ich halte diesen Weg für die geeignetste Lösung, wenn man keinen Raspi übrig hat und ein leistungsfähiges und stabiles Systems für Home Assistant möchte. Mit externen USB3-Festplatten kann man damit auch ein kleines NAS oder einen Backup-Server für die anderen Geräte im Haus aufbauen.

Dabei würde ich beim Kauf auch eher auf einen geprüften, refurbished PC setzen. Ich habe die Angebote bei Kleinanzeigen etwas beobachtet und es lohnt sich kaum, hier von privat zu kaufen.

Ebenfalls interessant, sind preiswerte oder ausgediente Notebooks. Hier hat man gleich zwei weitere Vorteile:

  1. Display, Tastatur und Touchpad sind Teil der Hardware und bieten somit im Notfall einen schnellen Zugriff auf die Konsole.
  2. Durch den Akku bekommt man praktisch eine eingebaute USV, die auch längere Stromausfälle überbrücken kann. Bei ausgeschaltetem Display, sind auch Notebook häufig sehr stromsparend

Home Assistant auf günstiger neuer PC-Hardware

Der Intel NUC war lange Zeit die Wahl, für Home Assistant auf kompakter, stromsparender PC-Hardware. Intel hat die Baureihe an ASUS verkauft. Es gibt noch Restbestände der Intel-NUCs, die bei überschaubarer Leistung trotzdem erst bei 260 € beginnen und bei weite über 600 € enden.

Für etwa 200 € gibt es zwischenzeitlich auch eine große Auswahl an Mini-PCs auf Intel Alder Lake N100 CPU-Basis. Leistungsstarke Mini PCs mit AMD Ryzen CPU und 16 GB RAM, findet man im Angebot hier häufig zu ähnlichen Preisen.

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Auch diese Hardware würde ich einem Raspberry Pi vorziehen.

Der Mac Mini

Die Mac Minis mit Apple Silicon CPUs, sind kompakt, sehr sparsam und überraschend leistungsfähig. Nun ist es nicht unbedingt sinnvoll, einen Mac Mini speziell für Home Assistant anzuschaffen, da selbst refurbished Modelle noch mindestens 400 € kosten.

Erfahrungen mit dem Mac Mini M1

Aber vielleicht möchte man seinen alten Mac Mini gegen ein aktuelles M3 Modell tauschen? Dann kann der Mac Mini M1 oder M2 noch immer lange gute und sparsame Dienste als Home Assistant Plattform leisten.

NAS und Server

Viele NAS-Systeme sind heute so leistungsfähig, dass man Anwendungen darauf in Docker-Umgebungen oder gar als virtuelle Maschinen installieren und betreiben kann.

Hat man bereits ein geeignetes NAS-System mit entsprechender CPU und RAM, kann man Home Assistant auch darauf installieren. Allerdings sind diese Systeme vergleichsweise teuer und die Speicherung und Verteilung von Daten, sollte die primäre Anwendung zu sein.

Hier geht man auf jeden Fall den Weg über eine Installation von Home Assistant Core und der Add-Ons als einzelne Docker Container oder – sofern das NAS leistungsfähig genug ist – als virtuelle Maschine.

HP Proliant Microserver Gen8

Ich betreibe Home Assistant als virtuelle Maschine auf einem HP ProLiant Microserver Gen 8 mit Intel E1230 V3 Xeon CPU, 16 GB RAM und 4 Platten plus SSD für das System. Diese Microserver gab es vor einigen Jahren lächerlich preiswert und die Leistung ist auch heute noch mehr als ausreichend.

Tipp: Sicherheit mit einem Cold Server

Ich nutze übrigens außerdem einen refurbished Mini-PC von Dell (ältere i5 CPU, 8 GB RAM, 256 GB SSD) als sog. Cold Server. Dieser ist mit Strom und Netzwerk verbunden, aber ausgeschaltet.

Darauf befindet sich die gleiche Proxmox-Umgebung wie auf dem (laufenden) produktiven Server. Alle paar Wochen, bekommt diese – samt Home Assistant – ein aktuelles Backup eingespielt. Sollte der Haupserver die Grätsche machen, kann ich innerhalb kürzester Zeit den Cold Server starten und habe alle Dienste wieder verfügbar. Einzig, den ZigBee Dongle muss ich umstecken und das letzte HA Backup einspielen, das bei mir täglich auf einem Microsoft OneDrive gespeichert wird.

Das geht natürlich auch ohne Proxmox. Einfach ein weiteres Gerät mit einer Home Assistant Installation ausstatten und im Havarie-Fall, das Backup des Hauptsystems einspielen.

Home Assistant Blue, Yellow und Green

Die Home Assistant Macher, haben selbst eine Reihe an Mini-Computern herausgebracht, die direkt auf HA zugeschnitten wurden. Es ging mit dem Blue, samt schickem Alu-Gehäuse los, der als Basis auf einem Odroid-Rechner setzte.

Home Assistant Blue

Dann kam der Yellow, mit dem Raspberry 4 Compute-Module, eingebautem ZigBee und M.2 Steckplatz. Allerdings war das Rapi-Modul wegen der Chip-Krise lange nicht lieferbar und damit auch der Yellow keine Alternative. Nun ist auch der Home Assistant Green am Start.

Der Home Assistant Green kommt mit eingebauter ZigBee-, Thread- und Matter-Unterstützung, kostet $99, ist aber im Vergleich zu seinen Vorgängern weniger leistungsfähig.

Home Assistant Green

Home Assistant Green

Alles waren und sind Plug-and-Play Lösungen mit vorkonfiguriertem Home Assistant. Man braucht also nur noch Strom und Netzwerk und kann mit Home Assistant loslegen.

Ob es ein wirklicher Vorteil ist, ein vorkonfiguriertes System für Home Assistant zu kaufen, sei einmal dahingestellt: Die eigentliche Komplexität bei HA entfällt nicht auf die Installation, sondern die Konfiguration und Wartung.

Stromverbrauch und Kosten eines Home Assistant Systems

Üblicherweise läuft der Home Assistant Server 365 Tage im Jahr rund um die Uhr. Darum ist der Stromverbrauch – gerade in Zeiten gestiegener Strompreise – ein Argument, das man nicht unterschätzen sollte.

Stromverbrauch berechnen und einschätzen

Ein Raspberry Pi 5 mit NVMe und ZigBee-Stick, kann mit etwa 5 Watt angenommen werden. Das ist aber immer sehr davon abhängig, welche weiteren Add-Ons installiert sind.

5 Watt * 24h * 365 Tage = 0,005 * 24 * 365 = 45,8 kWh

Nimmt man einen Strompreis von 0,30 € pro kWh an, kommt man auf 13,40 € Stromverbrauch pro Jahr.

Ein moderner Mini-PC nimmt sich etwa 10 Watt aus dem Netz und kostet damit 27 € pro Jahr.

Der Raspberry Pi5 verbraucht zwar weniger Strom, als ein preiswerter Mini-PC, aber dessen niedrigere Anschaffungskosten relativieren den höheren Stromverbrauch, gegenüber dem Raspi, über Jahre.

NAS-Systeme und Server mit mehreren Platten wollen häufig schon 30 oder 50 Watt (je nachdem, wie gut der Spin-Down der Festplatten funktioniert) und schlagen dann schon mit 100 € pro Jahr oder mehr zu Buche.

Stromausfälle mit einer USV vermeiden

Ein plötzlicher Stromausfall fährt das System hart herunter. Nicht selten geht das mit Datenverlust oder korrupten Dateisystemen einher. Gerade bei einer Anwendung wie Home Assistant möchte man solche Ausfälle vermeiden. Daher sollte zu jeder Home Assistant-Installation auch eine unterbrechungsfreie Stromversorgung gehören.

Je nach eingesetzter Hardware, angeschlossenen Geräte und deren Stromverbrauch, sowie der gewünschten Überbrückungszeit, sollte man auch die Leistung der USV wählen.

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Für einen Raspberry Pi mit SSD genügen auch die kleinsten Varianten mit 450 VA. Beim Raspberry kann man auch eine Powerbank als USV nutzen, sofern sie 3A Strom liefern kann.

Bei einer USV mit USB-Schnittstelle, kann man das System auch automatisch herunterfahren lassen, wenn auch die Ladung der USV zur Neige geht. Mit Home Assistant geht das mit der NUT-Integration ganz einfach. Dauert der Stromausfall länger, als die USV überbrücken kann, wird das System zuvor noch sauber heruntergefahren.

Das waren meine Tipps, für eine leistungsfähige und auch günstige Hardware-Grundlage für um Home Assistant und weitere Dienste.

Worauf läuft eure Home Assistant Installation und warum? Schreibt es in die Kommentare!

Das sind meine 10 wichtigsten Obsidian-Plugins

Obsidian kommt mit einer Auswahl von sogenannten Core-Plugins, die bereits interessante und wichtige Funktionen bieten. Diese können in den Einstellungen aktiviert werden. Die Obsidian-Macher hätten diese Funktionserweiterung auch grundsätzlich aktivieren können, aber Obsidian soll so individuell sein, wie man es möchte. Jede überflüssige Funktion soll vermieden werden, da sie dem perfekten Workflow im Weg stehen könnte.

Zusätzlich zu den Core-Plugins, können die Community-Plugins aktiviert werden und dann hat man auf einem Schlag über 1.400 Plugins zur Verfügung, die beinahe jede Funktion und Anbindung an andere Systeme ermöglichen.

Unter Browse kann man die Community-Plugins durchsuchen und nach Anzahl der Downloads, Veröffentlichungs- bzw. Update-Datum und auch alphabetisch sortieren.

Klickt man ein Plugin in der Auswahl an, erfährt man Details zur Funktion und zur Anwendung. Nun ist man (oder zumindest ich) dazu geneigt, Obsidian mit Plugins zu überfrachten, da sich fast alle interessant und nützlich anhören. Ich würde euch jedoch empfehlen, Obsidian erst einmal ganz ohne Community-Plugins zu nutzen und euch mit den Grundfunktionen vertraut zu machen. Dazu gehört auch ein Basis-Verständnis für Markdown und dessen grundlegende Syntax.

Es gibt jedoch einige Plugins, die man mittlerweile getrost als “Standardausstattung” für Obsidian bezeichnen kann, da deren Funktionen so nützlich sind, dass man Obsidian mit ihnen auf ein vollkommen neues Niveau hebt.

Diese Art Plugin, möchte ich euch hier vorstellen, da ich der Meinung bin, dass sie in jede Obsidian-Installation gehören.

Calendar

Das Calendar Plugin verbirgt sich nach der Installation in der rechten Seitenleiste von Obsidian und ermöglicht einen sehr schnellen Zugriff auf die täglichen Notizen eines bestimmten Tages.

Obsidian Calendar Plugin

Obsidian Calendar Plugin

In den Einstellungen des Plugins, kann man außerdem die Anzeige der Kalenderwochen aktivieren. Klickt man dann im Kalender auf die entsprechende Woche, bietet Obsidian an, eine neue Notiz für diese Woche anzulegen.

Jede Menge weiterer Funktionen gibt es mit einem rechten Mausklick auf einen Kalendertag.

ReaditLater

ReadItLater, legt für Links aus der Zwischenablage eine neue Notiz an. Dabei beschränkt sich das Plugin nicht nur auf den schöden Link, sondern kann Inhalte komplett einbetten. Hat man etwa einen Link zu einem YouTube-Video, Tweet, Vimeo-Video, Mastodon-, TikTok-Inhalt, wird der Inhalt oder bei einem Video, der Player in die die Notiz eingebettet.

ReadItLater Plugin für Obsidian

ReadItLater Plugin -Einstellungen für Obsidian

Ich habe ReadItLater auf den Shortcut STRG+Shift+L gelegt und damit einen denkbar kurzen Weg, um Inhalte schnell in Obsidian zu bringen. Mit verschiedenen Variablen, kann man bestimmen, welche Metadaten automatisch angelegt werden sollen und wie die Notiz aussehen soll.

Omnisearch

Egal wie gut man seine Notizen organisiert und sortiert: Ab einer bestimmten Größe des Obsidian-Vaults, benötigt man auch eine leistungsfähige Suchfunktion. Omnisearch findet Inhalte innerhalb von Notizen, aber auch Text in Bildern oder PDFs.

Omnisearch Plugin

Omnisearch Plugin in Aktion

Auch hier empfiehlt es sich, die Funktion auf eine Tastenkombination zu legen, dann hat man es immer schnell parat – auch wenn es im linken Toolbar ein Icon dafür gibt.

Advanced Tables

Ich liebe Markdown, weil man damit schnell und ohne Ablenkung schreiben kann. Was allerdings gar keinen Spaß macht, ist das Erstellen von Tabellen mit Markdown. Hier kommt das Advanded Tables Plugin ins Spiel. Man beginnt einfach mit einer Pipe | und erstellt damit den Tabellenkopf. Mit der Tab-Taste generiert man weitere Spalten.

Das eigentliche Highlight von Advanced Tables ist jedoch, dass man damit sogar Formeln verwenden kann, um etwa schnell eine Summe zu berechnen etc. Die Navigation durch Advanced Tables, erfolgt mit den gleichen Tastenkombination wie in MS Excel.

Editing Toolbar

Nicht jeder ist ein Freund von Markdown oder auch gerade erst dabei, den Umgang damit zu lernen. Um trotzdem Inhalte schnell und einfach formatieren zu können, kann man das Editing Toolbar Plugin installieren.

Es bietet eine komfortable Werkzeugleiste mit Formatierungsbefehlen, wie man sie aus jeder Textverarbeitung kennt. Das Plugin bietet ebenfalls einen einfachen Tabellen-Generator, Emojis, aber auch individuell konfigurierbare Funktionen und Schaltflächen, um etwa vordefinierte Inhaltsblöcke einzufügen.

Janitor

Hat man Obsidian häufig und lange im Einsatz, sammeln sich auch Müll, wie verwaiste oder leere Notizen und Bilder an. Mit Janitor kann man auch nach sehr großen Dateien suchen und Dateien, die nirgends referenziert sind. Janitor kann außerdem ein Expire Attribut berücksichtigen, das man mit Frontmatter automatisch in jede Notiz einfügen kann. Ist das “Verfallsdatum” der Notiz erreicht, schlägt Janitor es zur Löschung vor,

Janitor Einstellungen

Janitor Einstellungen

Damit hält mal Obsidian sauber und übersichtlich. Vorsichtshalber sollte man vor einer großen Aufräumaktion ein Backup des Vaults machen. Da es sich dabei nur um eine Ordnerstruktur handelt, ist das bei Obsidian sehr einfach und im Zweifelsfall genügt eine manuelle Kopie in ein anderes Verzeichnis.

Plugin Update Tracker

Hat man erst einmal einige Community-Plugins installiert, müssen die natürlich auch auf dem aktuellen Stand gehalten werden. Dabei hilft der Plugin Update Tracker. Dieser zeigt in der Statuszeile von Obsidian an, ob und für wie viele Plugins Updates bereitstehen.

Plugin Update Tracker zeigt mögliche Aktualisierungen an

Plugin Update Tracker zeigt mögliche Aktualisierungen an

Mit einem Klick auf diese Anzeige öffnet sich der Updater und man erhält eine detaillierte Übersicht über die Plugins, für die es Updates gibt. Man kann sich dann auch erst einmal den Changelog ansehen, um dann entweder alle auf einmal oder nur ausgewählte Plugins zu aktualisieren.

Excalidraw

Excalidraw ist mehr als nur ein Plugin. Es ist eine komplette Anwendung in Obsidian. Auch wenn Obsidian mit Canvas eine ähnliche Funktionalität im Standard mitbringt, die immer besser wird, ist Excalidraw noch immer ungeschlagen.

Von Skizzen, über handschriftliche Notizen, bis hin zu Flowcharts, Mindmaps, Whiteboards, Moodboards und noch vieles mehr – Excalidraw bietet alles. Selbst Mockups für die App- und Web-Entwicklung sind damit möglich. Es muss also nicht immer Figma sei.

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Omnivore

Das Omnivore-Plugin erfordert einen kostenlosen Omnivore-Account. Omnivore ist ein Bookmark-Management ähnlich Pocket oder Raindrop.io

Für mich hat Omnivore genau diese Tools abgelöst, denn es speichert nicht nur die URL der Seite, sondern auch gleich dessen Inhalt, sodass dieser auch noch verfügbar ist, wenn es die Seite nicht mehr geben sollte. Zudem kann Omnivore auch PDFs durchsuchbar speichern und ist gleichzeitig ein Read-It-Later Tool. Für Omnivore gibt es eine schöne Browser-Extension, bei der man mit der Erfassung der Seite auch gleich Notizen hinterlegen oder Text highlighten kann.

Omnivore

Mit dem Omnivore-Plugin für Obsidian, kann man sich Inhalte aus Omnivore, über dessen API, direkt als Obsidian Notiz holen. Das geht entweder manuell oder auch in konfigurierbaren Zeitintervallen.

Omnivore Browser Extension

Omnivore Browser Extension

Welche Omnivore-Inhalte synchronisiert werden sollen, kann man mit Filtern einstellen. Auch hier kann man mit Variablen festlegen, wie die Notizen aussehen sollen und wo die Omnivore-Inhalte gespeichert werden.

Dataview

Dataview ist wohl das mächtigste, aber auch komplexeste Obsidian-Plugin. Ich halte es für so essenziell, dass es meiner Ansicht nach in den Core gehört.

Dataview kann Listen und Tabellen aus allen möglichen Properties und Frontmatter-Daten erstellen. Mit Dataview lassen sich aber auch Daten als Diagramme visualisieren, sämtliche ToDos einer Kategorie und/oder Zeitraums auflisten – über den kompletten Vault hinweg.

Ich nutze Dataview etwa, um in meinem täglichen Journal alle Notizen aufzulisten, die ich an diesem Tag angelegt oder bearbeitet habe. Auch alle Omnivore- und ReadItLater-Inhalte von diesem Tag werden mit Dataview angezeigt.

Es ist wichtig zu wissen, dass Dataview Inhalte nur anzeigen, aber nicht bearbeiten kann. Die primären Formate für die Dataview-Anzeige sind:

  • Tabellen
  • Listen
  • Tasks
  • Kalender

Dabei hilft eine Syntax, die bei komplexeren Anfragen an SQL erinnert. Wer also schon einmal mit SQL-Datenbanken gearbeitet hat, wird sich etwas leichter zurechtfinden. Bei Dataview nennt sich das DQL (Dataview Query Language).

Um z. B. alle Notizen mit einem bestimmten Tag als Liste anzeigen zu lassen, genügt folgendes Skript:

<span style="background-color: initial; font-family: var(--theme-font-family); font-size: var(--theme-font-size); font-style: var(--theme-font-style, inherit); font-weight: var(--theme-font-weight); letter-spacing: var(--theme-letter-spacing); text-transform: var(--theme-text-transform); text-wrap: wrap;">dataview</span></code><code>LIST
FROM #MeinTagname</code>

Um alle Dateien zu finden, die am selben Tag erstellt oder bearbeitet wurden, an dem die Notiz erstellt wurde, die den Dataview enthält und NICHT das Tag #omnivore enthalten, habe ich folgenden Dataview in meiner Vorlage für das tägliche Journal im Einsatz:

1
2
3
4
5
dataview 
TABLE file.folder AS Verzeichnis
FROM "" and -#Omnivore
WHERE file.day = date(this.file.cday) OR file.cday = date(this.file.cday) OR file.cday = date(this.file.mday) OR file.mday = date(this.file.cday)  AND file.name !=(this.file.name)
SORT file.folder ASC, file.name ASC

Die Ausgabe sieht dann z. B. so aus:

Obsidian Dataview Beispiel

Die Ausgabe des Dataview

Dataview hat eine etwas steilere Lernkurve und ich musste häufig in die sehr gute Dokumentation schauen und noch mehr ausprobieren. Dabei hat mir der Dataview-Example-Vault geholfen, den man sich bei Github herunterladen kann. Er enthält Beispieldaten sowie eine große Auswahl an unterschiedlichen Dataview-Codes, die beim Einstieg helfen und mit denen man selbst herumspielen kann.

Spätesten, wenn man die Anwendung und den Einsatz von Dataviews verstanden hat, weiß man, warum man nicht mehr auf Obsidian verzichten möchte ... oder kann.

Welche Obsidian-Plugins habt ihr im Einsatz oder welche könnt ihr empfehlen?

LED-Beleuchtung bei Metabo, Scheppach, Einhell und vielen anderen reparieren

In meiner Werkstatt habe ich eine Metabo Bandsäge BAS261. Diese ist für meine Anwendungen, die sich in der Hauptsache auf das Zuschneiden von Platten zum Fräsen oder Lasern beschränkt. Leider ist kürzlich die LED-Beleuchtung des Sägetischs ausgefallen. Auch wenn diese nicht zwingend erforderlich ist (meine Werkstatt ist hervorragend ausgeleuchtet), habe ich doch gerne alles so, dass es auch funktioniert.

Der kleine LED-Treiber hinter der Umlenkrolle

Der Treiber für die LED-Beleuchtung befindet sich im oberen Teil der Maschine, hinter der Umlenkrolle und lässt sich auch ohne Ausbau der Rolle demontieren. Darin befindet sich ein kleiner Treiber mit Schaltnetzteil und hier ist der Schaltregler defekt, was man am aufgeplatzten Gehäuse gut erkennen kann.

Der defekte Schaltregler oben rechts

Bei meiner Recherche, habe ich zwar nicht den Original-Treiber vom Typ Cheetah 3720033 lieferbar finden können, jedoch die Erkenntnis, dass dieser Treiber in zig anderen stationären Elektrowerkzeugen zu finden ist. Dieser Treiber versorgt nicht nur LEDs, sondern auch Laser in Kappsägen oder Bohrmaschinen.

Hinweis: Es handelt sich um eine Reparatur, bei der ihr mit potenziell lebengefährlicher Netzspannung hantiert. Darum solltet ihr wissen, was ihr tut und das im Zweifel besser einen Fachmann machen lassen!

Alter Treiber oben, neuer Standard-Treiber unten

Als Ersatzteil von Metabo kostet der Treiber zwischen 15 und 30 Euro – je nachdem, wer es gerade liefern kann (aktuell von Amazon für 16 €). Da das Modul jedoch häufig auszufallen scheint, wollte ich eine andere Lösung. Die kam in Form eines Standard-LED-Treibers mit 3 Watt, die man bei Ebay und anderswo für unter 3 € bekommt.

Alte LED, neuer Treiber

Die Kabel des alten Treibers zwickt man am besten direkt an der Platine ab. Der neue Treiber könnte zwar auch mit seinem eigenen Gehäuse montiert werden. Da sich dieses aber unkompliziert öffnen lässt und die eigentliche Treiber-Elektronik winzig ist, kann man diese auch wieder ins Original-Gehäuse einbauen.

Funktionstest mit dem neuen Treiber vor dem Zusammenbau

Achtet beim Anlöten der LED-Anschlüsse auf die richtige Polung und fixiert die Platine ggf. mit einem guten Schuss Heißkleber im Gehäuse. Die Reparatur dauert 15 Minuten und danach leuchtet eure Maschine wieder.

Unsere Sungrow PV-Anlage mit SH10RT, SBR160 Speicher und Wallbox

Die Entscheidung für die Installation einer Photovoltaik-Anlage auf unserem Hausdach war eine der besten Investitionen, die wir je getroffen haben. Doch die wahre Effizienz und Funktionalität unserer Anlage wurde erst vollständig realisiert, als wir uns für Sungrow entschieden und die SH10RT mit dem SBR160 Speicher und einer Wallbox in unser System integrierten.

Da wir wohl zu den ersten Anwendern gehörten, die alle drei Sungrow-Systemkomponenten inklusive dem AC-Charger installiert haben, wurde ich von Sungrow um ein Statement zu meiner Entscheidung gebeten:

Sungrow gibt es seit 1997 war bislang eher für Großanlagen bekannt, wobei 340 GW installierte Leistung schon eine Ansage sind. 2019 wurde zudem die weltweit größte Wechselrichterfabrik in Betrieb genommen.

Sungrow SH10RT und SBR160 Speicher

Warum Sungrow Komponenten?

Die Komponenten von Sungrow waren für uns aus mehreren Gründen interessant: Der SH10RT Wechselrichter passte nicht nur perfekt zu unseren 14,5 kWp installierter Solarleistung (Jinko Module), sondern hatte auch einige Features, die man – nicht nur in dieser Preisklasse – kaum findet. Dazu gehört der eingebaute 3-phasige Backup-Modus, der das Haus im Falle eines Stromausfalls mit bis zu 10 kVA mit Strom versorgen kann. Dabei schaltet der Wechselrichter automatisch und innerhalb von 20 Millisekunden auf den Notstrombetrieb um. Es ist auch keine manuelle Netztrennvorrichtung notwendig. Wir haben sie trotzdem installiert, mehr dazu später.

Die Sungrow Hybridwechselrichter beherrschen außerdem den Schwarzstart-Betrieb. Das bedeutet, dass sie bei genügend PV-Leistung von Dach auch ohne externes Netz wieder starten und Strom produzieren können. Die meisten anderen Wechselrichter haben meist nur eine Notstrom-Steckdose und können nur so lange den Notstrombetrieb gewährleisten, wie auch Strom vom Dach oder aus dem Speicher kommt. Ist beides erschöpft, starten diese erst, wenn auch wieder Energie aus dem Netz anliegt.

Nun bin ich weit davon entfernt, ein Schwarzmaler zu sein und glaube, dass die sehr gute Stabilität unserer Stromnetze auch in den nächsten Jahren gewährleistet sein wird. Es ist aber schön zu wissen, dass man im Fall der Fälle einigermaßen unabhängig wäre. Wir hatten in den vergangenen Jahren auch schon Stromausfälle durch beschädigte Leitungen, die teils mehrere Stunden andauerten.

Natürlich sind die Sungrow-Komponenten auch preislich sehr interessant. Aktuell (September 2023), bekommt man den SH10RT Wechselrichter für unter 1.800 €. Den SBR096, der wohl für die meisten Anwender interessant sein dürfte, kostet teils deutlich unter 4.000 € und unser 16 kWh Modell, der SBR160, liegt bei etwa 7.000 €. Im Vergleich dazu kostet etwa der BYD hvs 10.2 derzeit etwa 5.800 € und der BYD hvs 16.6 knapp 10.000 €.

Man kann auch mit kleinerer Speicherkapazität starten und schrittweise weitere Module ergänzen. Ein zusätzliches 3 kWh Modul bekommt man für etwa 1.300 €.

Die technischen Details unserer Sungrow PV-Anlage

1. Sungrow SH10RT Wechselrichter

Der SH10RT Wechselrichter hat eine maximale AC-Ausgangsleistung von 10kVA und eine maximale PV-Eingangsleistung von 15 kW. Die Effizienz nach Euro-Standard beträgt 97,9 %, was sich im Bereich dessen abspielt, was auch andere Hersteller, wie z. B. Fronius für den Symo 10.0-3-M angeben.

Sungrow SH10RT Wechselrichter mit Notstrom-Funktion

Wie schon erwähnt, beherrscht der Sungrow SH10RT einen automatischen, 3-phasigen Notstrombetrieb mit maximal 3 kVA Schieflast. Für den Notstrombetrieb ist hier auch kein externer Netztrennschalter notwendig. Wir haben ihn trotzdem installiert, denn sollte der Wechselrichter einmal defekt sein, würden alle Verbraucher, die am Backup-Ausgang hängen, nicht mehr mit Strom versorgt werden. Durch den Netztrennschalter kann man diese Lasten überbrücken und damit den Wechselrichter umgehen.

Netztrennschalter

Netztrennschalter

Wir haben alle “Großverbraucher” wie E-Herd, Backofen, Waschmaschine, Wäschetrockner, meine komplette Werkstatt und natürlich auch die Wallbox in der Verteilung getrennt. Damit sind nur noch einige Steckdosen, die Beleuchtung, Gebäudeautomation, Heizung und Heizungspumpen, Jalousien, Kühlschrank und natürlich unser Heimserver mit Home Assistant am Backup-Ausgang angeschlossen.

Da unsere Installation ohnehin schon sehr überlegt aufgeteilt war, stellte das keinen großen Aufwand dar. Man muss nur wissen, dass man natürlich nicht das ganze Haus einfach an den Notstrom-Ausgang des Wechselrichters hängen kann. Man sollte hier auf jeden Fall erst einmal mit dem Elektriker sprechen, der die Verteilung dann entsprechend umbauen kann. Natürlich kann man den Sungrow SH10RT aber auch ohne den Backup-Betrieb betreiben.

2. SBR160 Batteriespeicher

Der SBR160 Batteriespeicher von Sungrow ist das Herzstück unserer Anlage. Mit einer Kapazität von 16 kWh kann er tagsüber überschüssige Energie speichern und sie in den Abendstunden oder in bewölkten Phasen abrufen. Dies ermöglicht uns, unseren Eigenverbrauch zu maximieren und unseren Strombedarf zu decken, auch wenn die Sonne nicht scheint.

Natürlich wird es in den Wintermonaten schwer werden, die 16 kWh zu füllen und ob sich ein Batteriespeicher rechnet, muss jeder für sich selbst entscheiden. Aktuell decken wir unseren Verbrauch aber zu 100 % selbst und ohne Netzbezug. Da wir, durch Homeoffice, Server etc. einen recht hohen Stromverbrauch haben, macht das schon Laune.

Sungrow SBR160 Speicher

Sungrow SBR160 Speicher mit 16 kWh Kapazität

Im Vergleich zum SBR096 mit 9,6 kWh Kapazität, kann man den SBR160 mit bis zu 10,6 kW laden und entladen. Der SBR096, kann hier nur 5,4 kW Lade- und Entladeleistung bereitstellen.

An einem sonnigen und fast wolkenlosen Tag wie heute, wird der 16 kWh Speicher in 2,5 Stunden von 25 auf 100 Prozent aufgeladen und ist um 11:30 Uhr wieder voll. Für den Notstrombetrieb kann eine Mindestladung (SoC) festgelegt werden, die immer zur Verfügung steht. Sollte die PV-Leistung nicht genügen, diese Mindestladung zu gewährleisten, kann sie automatisch über den Bezug von Netzstrom erfolgen. So hat man auch in Wintermonaten immer die Gewissheit, dass bei einem Stromausfall eine gewisse Zeit durch den Backup-Modus überbrückt werden kann, um etwa die Heizungsanlage oder Kühlschränke in Betrieb halten zu können.

3. Wallbox zum Laden unseres Tesla E-Autos

Ein weiteres Highlight unserer Sungrow-Anlage ist die integrierte Wallbox, die es uns ermöglicht, unser Tesla-Elektroauto (das wir mittlerweile 3,5 Jahre fahren) mit selbst erzeugtem Strom zu laden. Dies ist nicht nur umweltfreundlich, sondern spart auch erheblich Geld, da wir nicht auf teuren Netzstrom angewiesen sind.

Der Sungrow AC-Charger ist eine Wallbox mit maximal 11 kW Ladestrom. Ich habe die Wallbox bzw. den maximalen Ladestrom des Autos auf 14 Ampere (3-phasig) begrenzt, was in der Praxis eine Ladeleistung von 9,6 kW bedeutet. Die Sungrow Wallbox kann im “Öko Modus” den Ladestrom dynamisch an den PV-Ertrag anpassen. Kommen Wolken, wird der Ladestrom heruntergeregelt, damit kein Strom aus dem Netz bezogen werden muss. Kurze bewölkte Phasen werden dann auch durch die Batterie abgefangen, sodass meist kein Strom hinzugekauft werden muss.

Sungrow AC-Charger 11 kW Wallbox

Sungrow AC-Charger 11 kW Wallbox

Im Modus “Maximale Leistung”, wird immer mit der eingestellten Ladeleistung geladen. Kommt nicht genügend Strom vom Dach, wird entsprechend Netzleistung hinzugeholt. Seit Ende April konnte ich unser Tesla Model 3 LR ausschließlich mit selbst produziertem Strom laden. Dabei hilft es in unserem Fall natürlich, dass wir viel im Homeoffice sind und damit das Auto auch tagsüber geladen werden kann.

Nimmt man 8 Cent pro Kilowattstunde an, die der selbst produzierte Strom kostet, weil man ihn nicht vergütet bekommt, kostet der gefahrene Kilometer mit dem Tesla gerade mal 1 Cent. Die Investition für die PV-Anlage und sonstige Fahrzeugkosten sind hier natürlich nicht eingerechnet.

Der Sungrow Wechselrichter und der AC-Charger arbeiten hier wirklich gut zusammen und man hat diese effiziente Ladelösung mit dynamischer Leistungsregelung ohne zusätzlichen Aufwand zur Verfügung.

Eigenverbrauch optimieren und Kosten senken

Der Hauptvorteil unserer Sungrow PV-Anlage besteht darin, dass wir unseren Eigenverbrauch maximieren können. Das bedeutet, dass wir weniger Strom aus dem Netz beziehen müssen und somit unsere Stromrechnung erheblich gesenkt haben. Dank des SBR160 Speichers können wir Überschussstrom speichern und in den Abendstunden nutzen, wenn die Sonne untergegangen ist. Dies hat unsere Abhängigkeit von teurem Netzstrom drastisch reduziert.

4191 kWh Einspeisung seit dem 20. April 2023 (Stand 15.09.2023)

Ich habe unseren Verbrauch und den Ertrag einmal simulieren lassen und komme auf voraussichtlich 1.500 kWh, die wir zukünftig noch zukaufen müssen. Zuvor hatten wir inkl. E-Auto laden etwa 7.000 kWh. Obendrauf kommt noch die Vergütung für die Überschusseinspeisung, sodass wir voraussichtlich übers Jahr auf null herauskommen. Aktuell sind es 4991 kWh Einspeisung, was 330 € Einspeisevergütung entspräche.

Sungrow iSolarCloud

Sungrow bietet mit der iSolarCloud einen Zugang, um die eigene Anlage zu überwachen, Erträge und Verbrauch im Auge zu behalten und um die Wallbox zu steuern. Die iSolarCloud ist dabei per Webbrowser oder über eine Android/iOS App nutzbar. Die Apps wurden eben erst komplett überarbeitet und bieten nun einen sehr viel übersichtlicheren und praktischeren Zugriff auf die wichtigen Funktionen.

Wallbox-Menü in der iSolarCloud App

Die Aktualisierung der Daten erfolgt dabei nicht in Echtzeit und mit einer Verzögerung von etwa 30 Sekunden, was aber für den Überblick vollkommen ausreichend ist. Wer hier Echtzeitdaten möchte, kann die Daten über den internen Ethernet-Anschluss des SH10RT abgreifen. Diese liegen im MODBUS-Protokoll vor und es gibt mittlerweile erfolgreiche Anbindungen an Home Assistant, ioBroker, OpenHAB und bestimmt noch viele andere Smarthome-Hubs.

iSolarCloud im Browser

Kosten und Wirtschaftlichkeit

Nun, da wir die technischen Aspekte unserer Sungrow PV-Anlage und ihre Funktionen behandelt haben, lasst uns über die Kosten sprechen.

Unsere Anlage hat inkl. Installation, Anschluss und Abnahme ca. 28.000 € gekostet. Darin enthalten sind:

  • 35 Jinko Solarmodule, insgesamt 14,5 kWp
  • 2-lagige Installation mit Mazari Dachziegeln
  • Sungrow SH10RT Wechselrichter
  • Sungrow SHR160 Batteriespeicher
  • Sungrow AC-Charger Wallbox (Drehstromanschluss in der Garage war schon vorhanden)
  • Netztrennschalter
  • Blitzschutz etc.

Über die Rendite und Amortisierung möchte ich aktuell weiterhin nicht spekulieren. Dazu muss ich erst einmal den tatsächlichen Eigenverbrauchsanteil etc. kennen und eine Wintersaison beobachten.

Die Strompreise gehen aktuell ja wieder stark nach unten und ab November werde ich, mit einem neuen Vertrag, die Kilowattstunden für 28,9 Cent (aktuell 40 ct.) beziehen. Das liegt auf dem Niveau, das ich vor der Krise hatte. Wenn man die Berechnungen des Bundeswirtschaftsministeriums betrachtet, wird der Strompreis – trotz steigender CO?-Abgaben – bis 2042 nur sehr moderat steigen und die propagierten Horror-Szenarien bleiben aus.

Sungrow Wechselrichter und Home Assistant

Ich habe den Wechselrichter per MODBUS (mit Hilfe der tollen Arbeit von MKaiser) in Home Assistant eingebunden und kann damit alle wichtigen Daten in Echtzeit abrufen und protokollieren. So habe ich etwa aus dem durchschnittlichen Verbrauch der letzten 30 Minuten und dem aktuellen Füllstand des Speichers eine voraussichtliche Restlaufzeit errechnen lassen.

Anlagendaten in Home Assistant

Das erste Meter oben links zeigt den aktuellen PV-Überschuss an. Ab dem gelben Bereich hat man so viel Überschuss, dass man hier idealerweise große Verbraucher wie einen Geschirrspüler, Waschmaschine oder Wäschetrockner starten kann. Das lässt sich natürlich auch automatisieren, dazu aber mehr in einem detaillieren Beitrag.

Energie-Dashboard in Home Assistant

Die Verbrauchs- und Ertragswerte, kommen übrigens direkt vom zusätzlichen Smartmeter, das bei der Installation eingebaut wird.Noch gibt es keine offizielle Integration in Home Assistant, aber daran wird gearbeitet.

Fazit

Unsere Erfahrung mit der Sungrow PV-Anlage, einschließlich des SH10RT Wechselrichters, des SBR160 Speichers und der Wallbox, ist äußerst positiv. Wir haben unseren Eigenverbrauch maximiert, unser E-Auto mit selbst erzeugtem Strom geladen und die integrierte Notstromversorgung gibt ein gutes Gefühl. Die Kostenersparnisse sind beeindruckend, und wir sind stolz darauf, einen Beitrag zum Umweltschutz zu leisten.

Wenn ihr darüber nachdenkt, in eine PV-Anlage zu investieren, kann ich Sungrow wärmstens empfehlen. Die Produkte haben eine hervorragende Ausstattung, sind überaus preiswert und die Vorteile der eigenen erneuerbaren Energieerzeugung sind unübertroffen.

Mehr Infos gibt es hier: Home | SUNGROW (sungrowpower.com)