đ©ș GerĂ€te-Gesundheit 7 wackelig · 2 schwacher Link · 120 eingefroren
â ïž Wiederholt wegbrechend (systemische HA-Restarts herausgerechnet)
light.dachâ 802 eigene Aussetzer/7T · 2 EntitĂ€tenswitch.t2â 223 eigene Aussetzer/7Tlight.wled_testâ 10 eigene Aussetzer/7T · 3 EntitĂ€tenlight.wled_hauptâ 9 eigene Aussetzer/7T · 3 EntitĂ€tenbinary_sensor.g5_ptz_einfahrt_person_detectedâ 7 eigene Aussetzer/7T · 4 EntitĂ€tenbinary_sensor.g5_turret_ultra_einfahrt_person_detectedâ 7 eigene Aussetzer/7T · 8 EntitĂ€tenbinary_sensor.g5_turret_ultra_garten_person_detectedâ 7 eigene Aussetzer/7T · 8 EntitĂ€ten
đ¶ Schwacher Zigbee-Link
sensor.lab_window_sensor_a_linkqualityâ LQI 76/255 Lab Window Sensor A Linkqualitysensor.lab_window_sensor_b_linkqualityâ LQI 80/255 Lab Window Sensor B Linkquality
đ§ Eingefrorene Sensoren
sensor.oilfox_onr251214216_energyconsumptionâ seit 61h unverĂ€ndert (24617.6) Energieverbrauchsensor.run_carport_wled_geschatzte_stromstarkeâ seit 61h unverĂ€ndert (120) Run Carport Wled GeschĂ€tzte StromstĂ€rkesensor.solarflow_800_pro_aggr_grid_off_powerâ seit 61h unverĂ€ndert (0.0) SolarFlow 800 Pro Gesamte Off-Grid-Energiesensor.solarflow_800_pro_grid_off_powerâ seit 61h unverĂ€ndert (0) SolarFlow 800 Pro Off-Grid-Leistungsensor.solarflow_800_pro_inverse_max_powerâ seit 61h unverĂ€ndert (800) SolarFlow 800 Pro behördl. begrenzte Ausgangsleistungsensor.solarflow_800_pro_volt_wakeupâ seit 61h unverĂ€ndert (0) SolarFlow 800 Pro VoltWakeupsensor.echo_labor_temperaturâ seit 61h unverĂ€ndert (24.9) Echo Labor Temperatursensor.echo_kuche_temperaturâ seit 61h unverĂ€ndert (20.2) Echo KĂŒche Temperatursensor.echo_erster_stock_temperaturâ seit 61h unverĂ€ndert (21.0) Echo Erster Stock Temperatursensor.echo_labor_beleuchtungsstarkeâ seit 61h unverĂ€ndert (32.0) Echo Labor BeleuchtungsstĂ€rke
⥠Energie Grundlast 349 W · 9 Dauer-Standby · 3 Anomalien
đ Haus-Grundlast (24/7)
đ 349 W rund um die Uhr (~3060 kWh/Jahr)
đ Dauer-Standby je Bereich/GerĂ€t
- 210 W
hsr01 (Rack)(~1840 kWh/J) bekannt - 199 W
homelab(~1743 kWh/J) bekannt - 90 W
hsr06 (Flur/AuĂen)(~788 kWh/J) - 30 W
kit_refrigerator(~263 kWh/J) bekannt - 30 W
hsr20 (KĂŒche)(~263 kWh/J) - 20 W
hsr21 (SekretÀr)(~175 kWh/J) - 20 W
hsr15 (Labor/WaschkĂŒche/Heizungsraum)(~175 kWh/J) bekannt - 20 W
hsr10 (Wohnzimmer)(~175 kWh/J) - 10 W
hsr16 (Schlafzimmer)(~88 kWh/J)
đ Verbrauchs-Anomalien
bas_heatingâ 1.1 statt 0.4 kWh/Tag (Ă2.6)heizungâ 1.1 statt 0.4 kWh/Tag (Ă2.6)hsr02 (Heizung)â 1.0 statt 0.4 kWh/Tag (Ă2.3)
đąïž Ăl
~871 Tage Reichweite (100%)
đ§ Kaputte Integrationen 223 tote EntitĂ€ten
| Integration | tot | Beispiele |
|---|---|---|
| mqtt | 77 | toi_radiator_valve_battery_low, out_alarm_siren_tamper_alarm, out_alarm_siren_charging, dre_window_sensor_b_contact |
| alexa_media | 40 | echo_wohnzimmer_shuffle_switch, echo_wohnzimmer_repeat_switch, echo_bad_shuffle_switch, echo_bad_repeat_switch |
| alexa_devices | 30 | schuch_s_fire_tv_konnektivitat, schuch_s_2nd_fire_tv_konnektivitat, schuch_s_fire_tv_nachster_wecker, schuch_s_2nd_fire_tv_nachster_wecker |
| mobile_app | 20 | osirisx_kiosk_brightness, osirisx_kiosk_volume, osirisx_camera_stream, px30_evb_detected_activity |
| unifiprotect | 15 | g4_instant_flur_vehicle_detected, g4_instant_flur_speaking_detected, g5_turret_ultra_einfahrt_smoke_alarm_detected, g5_turret_ultra_einfahrt_co_alarm_detected |
| withings | 13 | withings_schritte_heute, withings_heute_zuruckgelegte_strecke, withings_hohenveranderung_heute, withings_aktive_zeit_heute |
| versatile_thermostat | 7 | bat_radiator_thermostat_regulated_temperature, bat_thermostat_regulated_temperature, kit_thermostat_regulated_temperature, liv_thermostat_regulated_temperature |
| spook | 5 | cloud_alexa, cloud_alexa_report_state, cloud_google, cloud_google_report_state |
| tuya_local | 4 | lab_airqualitymonitor_hintergrundbeleuchtung, lab_fan_ton, sle_air_quality_monitor_hintergrundbeleuchtung, lr_air_quality_monitor_hintergrundbeleuchtung |
| backup | 3 | backup_nachstes_geplantes_automatisches_backup, backup_letztes_erfolgreiches_automatisches_backup, backup_zuletzt_versuchtes_automatisches_backup |
| template | 3 | dre_windows, trockner, waschmaschine |
| sonoff | 3 | sonoff_100250db60_temperature, sonoff_100250db60_buzzer, sonoff_100250db60_screen |
| home_connect | 2 | waschmaschine_programm_endzeit, waschmaschine_programm_fortschritt |
| dlna_dmr | 1 | tv_samsung7 |
⥠Instabil / flappend
sensor.avia_am_lenghardt_5_super_e10â 14 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)sensor.avia_am_lenghardt_5_superâ 14 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)sensor.avia_am_lenghardt_5_dieselâ 14 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)light.wled_hauptâ 19 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)light.wledâ 19 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)light.wled_segment_1â 19 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)sensor.wled1_geschatzte_stromstarkeâ 17 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)sensor.wled_led_anzahlâ 19 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)sensor.wled_ipâ 19 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)switch.wled_nachtlichtâ 19 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)switch.wled_senden_synchronisierenâ 19 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)switch.wled_empfang_synchronisierenâ 19 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)switch.wled_umkehrenâ 19 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)switch.entrance_ent_matrix_einfrierenâ 19 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)switch.wled_segment_1_umkehrenâ 19 Aussetzer in 7 Tagen (instabil)
đĄ Licht/LĂŒfter zu lange an
fan.rack_fan_rack_fan_geschwindigkeitâ Ă 23.6 h/Tag an, 7Ă nachts (1â5 Uhr)light.t2_hintergrundbeleuchtungâ Ă 22.2 h/Tag an, 7Ă nachts (1â5 Uhr)light.outdoor_u6_mesh_ledâ Ă 19.8 h/Tag an, 6Ă nachts (1â5 Uhr)light.labor_usw_flex_mini_ledâ Ă 19.8 h/Tag an, 6Ă nachts (1â5 Uhr)light.labor_u6_pro_ledâ Ă 19.8 h/Tag an, 6Ă nachts (1â5 Uhr)light.1og_u6_pro_ledâ Ă 19.8 h/Tag an, 6Ă nachts (1â5 Uhr)light.wohnzimmer_u6_pro_ledâ Ă 19.8 h/Tag an, 6Ă nachts (1â5 Uhr)light.outdoor_uk_ultra_ledâ Ă 19.8 h/Tag an, 6Ă nachts (1â5 Uhr)light.wohnzimmer_us_8_60w_ledâ Ă 19.8 h/Tag an, 6Ă nachts (1â5 Uhr)light.dach_hintergrundbeleuchtung_2â Ă 18.9 h/Tag an, 7Ă nachts (1â5 Uhr)light.run_carport_wled_hauptâ Ă 15.4 h/Tag an, 5Ă nachts (1â5 Uhr)light.wled_hauptâ Ă 14.9 h/Tag an, 6Ă nachts (1â5 Uhr)light.wledâ Ă 14.9 h/Tag an, 6Ă nachts (1â5 Uhr)light.lab_fanâ Ă 14.8 h/Tag an, 6Ă nachts (1â5 Uhr)fan.lab_fanâ Ă 10.6 h/Tag an, 5Ă nachts (1â5 Uhr)
đ Leere Batterien
- 15%
sensor.sle_temp_hum_sensor_batterySle Temp Hum Sensor Batterie
đ HĂ€ufige manuelle Handgriffe Automations-Kandidaten
cover.sle_shutter_windowâ manuell open an 8 Tagen, meist unregelmĂ€Ăiglight.bas_light2 GerĂ€te â manuell off an 6 Tagen, meist unregelmĂ€Ăigswitch.bas_light2 GerĂ€te â manuell off an 6 Tagen, meist unregelmĂ€Ăiglight.flo_light_ceilingâ manuell off an 5 Tagen, meist unregelmĂ€Ăiglight.liv_socket_2â manuell on an 5 Tagen, meist abendsswitch.flo_light_ceilingâ manuell off an 5 Tagen, meist unregelmĂ€Ăigswitch.flo_light5 GerĂ€te â manuell off an 5 Tagen, meist unregelmĂ€Ăigswitch.liv_tvâ manuell on an 5 Tagen, meist abendsswitch.liv_socket_2â manuell on an 5 Tagen, meist abendslight.wohnzimmertv_backlight16 GerĂ€te â manuell on an 5 Tagen, meist abendslight.liv_showcaseâ manuell on an 4 Tagen, meist abendslight.wohnzimmerlufterâ manuell off an 4 Tagen, meist unregelmĂ€Ăiglight.liv_socket_2â manuell off an 4 Tagen, meist unregelmĂ€Ăiglight.liv_light_4â manuell off an 4 Tagen, meist unregelmĂ€Ăigswitch.liv_tvâ manuell off an 4 Tagen, meist abendsswitch.liv_backspeakerâ manuell on an 4 Tagen, meist abendsswitch.liv_showcaseâ manuell on an 4 Tagen, meist abendsswitch.liv_socket_2â manuell off an 4 Tagen, meist unregelmĂ€Ăiglight.wohnzimmertv_backlight16 GerĂ€te â manuell off an 4 Tagen, meist unregelmĂ€Ăig
đŹ Oft zusammen geschaltet Szenen-Kandidaten
- 13 GerĂ€te · 24Ă
light.bas_light_2,light.liv_light_4,light.liv_showcase,light.liv_socket_2,light.wohnzimmerlufter,light.wohnzimmertv_backlight_segment_002,switch.bas_light_2,switch.liv_backspeaker⊠- 3 GerĂ€te · 5Ă
light.flo_light_ceiling,switch.flo_light_4,switch.flo_light_ceiling - 3 GerĂ€te · 4Ă
light.kit_light_1,switch.kit_light_1,switch.kit_light_buffet
đ€ KI-Empfehlung 3/3 YAML â
Hier ist Ihre priorisierte Handlungsempfehlung basierend auf der 7-Tages-Analyse. Die Priorisierung folgt dem Schema: (1) Kritisch/Reparatur, (2) AufrÀumen/SÀuberung, (3) Komfort/Optimierung.
(1) KRITISCH & ZU REPARIEREN
Status: Sofortiges Handeln erforderlich zur Vermeidung von Datenverlust und SicherheitslĂŒcken.
- Was ist los: Massive Anzahl an "toten" EntitĂ€ten ĂŒber 42 Tage, insbesondere bei MQTT, Alexa Media/Devices und UniFi Protect. Zudem ein extrem instabiles Lichtsystem (
light.dachmit >800 Aussetzern) und eine defekte Heizung (Verbrauch verdoppelt). - Ursache: Die Integrations
mqtt,alexa_media,unifiprotectetc. sind vermutlich falsch konfiguriert, die GerÀte offline oder der Broker/Server nicht erreichbar. Das Lichtsystem (light.dach) zeigt einen Hardware-Defekt (Bridge/WLED) an. Der Heizungsverbrauch deutet auf eine falsche Konfiguration des ZÀhler-Sensors hin. - Konkreter nÀchster Schritt:
1. PrĂŒfen Sie die Logs der Integrations mqtt und unifiprotect. Wenn GerĂ€te nicht mehr existieren, entfernen Sie diese manuell aus dem HA-Config (oder deaktivieren Sie die Integration).
2. ĂberprĂŒfen Sie das WLED-Gateway fĂŒr den Dachbereich; ein Neustart oder eine Firmware-Aktualisierung ist dringend nötig.
3. PrĂŒfen Sie sensor.hsr02_energy und bas_heating. Ist der ZĂ€hler falsch kalibriert?
Empfehlung zur Automatisierung (Batterie-Warnung):
Da die Analyse explizit eine schwache Batterie (sensor.sle_temp_hum_sensor_battery) identifiziert hat, ist dies ein sofortiger Wartungsbedarf. Hier ist eine Automation, um Sie zu warnen:
alias: "Warnung bei kritischer Batteriespannung"
description: "Benachrichtigt den Nutzer wenn die Sle Temp Hum Sensor Batterie unter 15% fÀllt."
trigger:
- platform: state
entity_id: sensor.sle_temp_hum_sensor_battery
to: "<= 15"
condition: []
action:
- service: notify.persistent_notification
data:
message: "Achtung! Die Batterie des 'Sle Temp Hum Sensor' ist kritisch niedrig (unter 15%). Bitte austauschen."---
(2) AUFRĂUMEN & OPTIMIEREN
Status: Systembereinigung und Energieeffizienz. Hier liegt das gröĂte Potenzial fĂŒr "Sauberkeit" der Instanz.
- Was ist los: Ăber 100 tote EntitĂ€ten blockieren die Ăbersicht. Sensoren frieren seit Stunden ein (Solarflow, Ălfox), was auf Netzwerkprobleme oder falsche Konfiguration hindeutet. Das Lichtsystem (
light.wled_haupt,switch.t2) flattert massiv. - Ursache: Die Integrations sind "zombiehaft" aktiv und verursachen unnötigen Overhead. Die eingefrorenen Sensoren deuten auf einen Ausfall der DatenĂŒbertragung hin (kein Update seit 61h). Das WLED-System ist instabil.
- Konkreter nÀchster Schritt:
1. FĂŒhren Sie eine "Bereinigung" durch: Deaktivieren oder löschen Sie die Integrations mqtt, alexa_media und unifiprotect, wenn die GerĂ€te nicht mehr genutzt werden, um den Datenraum zu entlasten.
2. PrĂŒfen Sie das Netzwerk fĂŒr die Solarflow- und Ălfox-GerĂ€te (WLAN-StabilitĂ€t). Ein Neustart dieser spezifischen Sensoren oder des Gateways ist nötig.
3. ĂberprĂŒfen Sie die WLED-Konfiguration auf dem Server, der light.dach steuert.
Empfehlung zur Automatisierung (Eingefrorene Sensoren):
Da mehrere kritische Energie-Sensoren seit Stunden eingefroren sind (solarflow, oilfox), ist eine Automation sinnvoll, die bei einem "Stillstand" den Sensor neu triggert oder warnt:
alias: "Warnung bei eingefrorenen Energiesensoren"
description: "Warnt wenn Sensoren fĂŒr Solar/Heizung seit 60 Minuten unverĂ€ndert bleiben."
trigger:
- platform: state
entity_id:
- sensor.solarflow_800_pro_aggr_grid_off_power
- sensor.oilfox_onr251214216_energyconsumption
for: "01:00:00" # Nach 1 Stunde unverĂ€ndertem Zustand (hier als Beispiel fĂŒr lange Dauer)
condition: []
action:
- service: notify.persistent_notification
data:
message: "Warnung: Energiesensoren scheinen eingefroren zu sein. Bitte NetzwerkkonnektivitĂ€t prĂŒfen."---
(3) KOMFORT & AUTOMATISIERUNGSPOTENZIAL
Status: Verbesserung des Wohnkomforts und Vermeidung von Energieverschwendung durch manuelle Gewohnheiten.
- Was ist los: Mehrere Lichter und LĂŒfter laufen nachts stundenlang unnötig (z.B.
fan.rack_fan_rack_fan_geschwindigkeit, diverse LED-Streifen). Es gibt klare Muster bei manueller Bedienung von Jalousien (cover.sle_shutter_window) und Beleuchtung im Wohnbereich, die automatisiert werden könnten. - Ursache: Fehlende ZeitplĂ€ne oder Anwesenheitserkennung fĂŒr Nachtzeiten (1-5 Uhr) sowie manuelle Gewohnheiten der Nutzer, die nicht in Automationen ĂŒberfĂŒhrt wurden.
- Konkreter nÀchster Schritt:
1. Erstellen Sie eine "Nacht-Szene" oder einen Zeitplan, um alle nachts laufenden Lichter (light.dach_hintergrundbeleuchtung_2, light.outdoor_u6_mesh_led etc.) automatisch auszuschalten.
2. Automatisieren Sie die Jalousie im Schlafzimmer/Flur basierend auf Tageslicht oder Uhrzeit (da sie oft manuell bedient wird).
Empfehlung zur Szene (Abend-Modus fĂŒr hĂ€ufig genutzte Lichter):
Basierend auf den "oft zusammen geschalteten GerÀten" und dem Muster der manuellen Bedienung abends, ist eine Szenen-Automation ideal:
alias: "Szenario 'Wohnabend' - Automatische Aktivierung bei manueller Nutzung"
description: "Aktiviert die typischen Abend-Lichter (Liv, Bas, Wohnzimmer) wenn sie einzeln geschaltet werden."
trigger:
- platform: state
entity_id:
- light.liv_light_4
- switch.bas_light_2
- light.wohnzimmerlufter
condition: [] # Optional: Nur nach Sonnenuntergang oder bei Anwesenheit
action:
- service: scene.turn_on
target:
entity_id: scene.abend_licht_modus # (Hinweis: Sie mĂŒssen diese Szene vorher in HA anlegen)*Zusatzhinweis:* FĂŒr die Heizungsanomalie (bas_heating, hsr02) ist keine Automation ratsam, da dies auf einen Defekt oder falsche Kalibrierung hindeutet. Hier muss manuell im Sensor-Config nachgebessert werden (Multiplikator prĂŒfen).