Home Assistant - Show je setup

[Septillion]

Omdat mijn schoonouders wat meer inzicht in hun verbruik willen daar ook maar even Home Assistant op de NAS gedrukt. Restte alleen nog een P1 lezer. Nu ESPhome support heeft voor om UART pins te inverteren is er geen externe inverter meer nodig. Wel bleek de interne pull up van de ESP te zwak.

Maar zie dan daar, de SuperSimpleP1™ ESP-C3 SuperMini, 1k weerstand en een RJ12 (6P6C) kabeltje.





Kan je gewoon de SlimmeLezer ESPhome config voor gebruiken met als aanpassing:

YAML:

uart:
  baud_rate: 115200
  rx_pin:
    number: GPIO4
    inverted: true
  rx_buffer_size: 1700

[ Voor 6% gewijzigd door Septillion op 13-04-2026 19:26 ]

[scoobs]

Ik heb een automatisering die ik graag wil showcasen: een temperatuurcontroller die zelf bepaalt waarmee (en hoe hard) de woonkamer verwarmd wordt.

Stukje achtergrond: ik heb een pelletkachel met een Micronova-bord — daar moet nog een ESP32 aan gehangen worden voor controlling via HA. Verder een Daikin airco, ~20kWp PV, een 48kWh thuisaccu met off-grid mogelijkheden, en een dynamisch contract (EPEX).

De kern van het systeem: source selection gebeurt op thermische kosten, niet op temperatuur. Per uur wordt berekend wat een kWh warmte nu kost via de airco (EPEX-prijs gedeeld door COP, waarbij COP uit een lookup-tabel komt op basis van buitentemperatuur en luchtvochtigheid — onder de 3°C met hoge RH komt er een defrost lookup table bij). Dat wordt vergeleken met de vaste pelletprijs van ~8 ct/kWh thermisch. De goedkoopste én voldoende capaciteit-hebbende bron wint; kan de airco qua vermogen de warmtebehoefte niet aan, dan draait 'ie gecombineerd met de kachel.

De boel draait in vijf lagen. Laag 0 is het basisschema (ochtend/middag/avond targets per weekdag/weekend). Laag 1 is de strateeg: plant 24u vooruit in blokken van 4u en kiest per blok airco, kachel, gecombineerd of coast. Laag 2 vertaalt dat naar setpoints. Laag 3 let op het thermische gedrag (temperatuurtrend, vroegtijdig uitschakelen zodra de kamer warm genoeg is). Laag 4 zijn de safety overrides.

De planner kijkt naar een hoop inputs: huidige en toekomstige EPEX-prijzen (12u vooruit), buitentemperatuur- en vochtigheidforecast via Met.no, PV-prognose via Solcast (vandaag + morgen), huidige accu-SoC en verwachte capaciteit over het blok. Bij lage prijzen met duurdere perioden verderop in de dag wordt het setpoint actief opgetrokken — goedkope stroom wordt dan omgezet in thermische buffer die de dure uren overslaat. Nu nog niet echt relevant met saldering, maar alvast ingebouwd voor 2027 wanneer eigen verbruik voordeliger wordt, en voor als de nettarieven erbij komen. Ook meegenomen: thermische buffercapaciteit (W/°C heat loss coefficient, te tunen per seizoen), minimale sessieduur van de kachel (4u — anders roet en auger-schade), max cycles per dag, en een "away"-offset die automatisch -3°C toepast als niemand thuis is.

Safety overrides: grid-detectie op basis van de L1-spanning van de omvormer, valt die langer dan 10 min weg in nov/dec/jan dan schakelt het systeem naar pellet-only om de accu te sparen.

Daarnaast een extreme-koude waarschuwing (<-7°C én geen pellet gepland = check je sensoren), een brandstof-op detector (kachel valt onverwachts uit terwijl de kamer onder target zit → airco neemt het over), en een handmatige "pellet only" knop.

De knoppen in de screenshot: heat loss coefficient, pellet cost, grid tax (staat op 0 tot jan 2027), Daikin power offsets (full/med/low/coast), cost breakpoints voor het opwaarderen van het setpoint bij goedkope stroom, plus een correction offset voor de Daikin omdat diens interne sensor structureel 2-3°C hoger zit dan de kamer (door plaatsing bovenin).

Next up: ESP32 flashen en aan de kachel koppelen zodat het geheel de winter in kan. Verder moet een stukje meerdaagse solar prediction beter uitgewerkt worden; met 20kwp en 48kwh kan hier in de tussenseizoenen veel gewonnen worden. Misschien dat EMHASS hier nog wat kan betekenen, maar dat is pas post-salderen handig.

Hoe het in het advanced menu uit ziet:



tijd zal het leren of ik volledig hands-off kan werken in de toekomst. Er zal vast nog wel eea aan te tunen vallen.

[jaapsh]

Leuk! een showcase topic. Pak je bril of vergrootglas er maar vast bij. Want mijn dashboard is nogal uitgebreid. Ik hoop dat mensen hier inspriratie uit kunnen opdoen. De onderliggende automations zijn overigens best uitgebreid en complex maar ik zal het proberen te omschrijven:

Ik heb 4x Homewizard batterijen die als 0 op de meter laag fungeren.
Ik heb 3x een Marstek Venus E die ik limiteer op 1600W laden/ontladen als grotere buffer voor arbitrage/opslag/slim terugleveren.

Componenten dashboard:

- Basis info zoals P1 meter, huishouden verbruik etc. Maar belangrijker, er wordt steeds real time een verdeling gemaakt tussen de homewizards en marsteks. (soort load balancing op basis van soc waardes)
- Een zichtbare bewegende ring (sneller langzamer op basis van het vermogen) laat de basics zien. Op dit moment overschot terugleveren dus. Maar alle denkbare scenario's worden hier weergegeven.
- Battery monitor is een safeguard en laat de huidige waarde zien en de gewenste waarde volgens de automation. Klopt er iets niet? Dan wordt er ingegrepen.
- Manual battery management. Ik kan de marsteks handmatig instructie geven. Als ik in Off modus sta (anders grijpen automations weer in) Kan soms handig zijn om te testen.
- Ik monitor alle batterijen en waardes uiteraard incl efficiency
- Advanced battery strategy. Hier zie je in kleurtjes welke modus er gekozen wordt per uur op basis van de instellingen daaronder. Ik kan instellen:
Max charge price = boven deze stroomprijs laden we niet
Min discharge price = onder deze waarde verkopen we niet
Max soc = als ik de batterijen niet volledig wil opladen, kan ik dan instellen met deze waarde. Laden stopt dan op de target soc
Battery reserve = Altijd x% in de batterijen als reserve houden.

Battery optimizer stats
Hier wordt het leuk. Ik heb een systeem die volledig autonoom beslissingen mag maken. Er zijn meer dan 20 scenarios momenteel en er wordt (denk ik) overal rekening mee gehouden. Enkele voorbeelden
- We laden op, we zijn op tijdstip x vol. moet ik dan nu laden of pas later afhankelijk van de terugleververgoeding
- Welke uren hebben de hoogste teruglever vergoeding? Daar gaan we volle bak verkopen rekening houdende met het huishouden verbruik + reserve en de verwachte PV de komende dagen
- We komen tekort, en moeten bijkopen. Dat doen we in de meest gunstige tijdsloten rekening houdende met battery efficiency
- Arbitrage kan het systeem ook. Laag kopen en hoop verkopen
- Buffer opbouwen tegen laag tarief voor de komende 2 dagen
etc

Ik heb een stappenplan uitgewerkt op basis van ITTT. In normaal nederlands worden elke strategische beslissingen aangegeven en ook waarom dat is. Dat finetune ik nog iedere dag, want scenarios zijn altijd weer anders. Ik denk dat het voor zichzelf spreekt als je de teksten leest.

Verder nog wat bassale info zoals de verwachting voor de komende 7 dagen, frank energy dynamische prijzen (waar we op sturen). Daily totals, solar forecast en de apparaten die momenteel vermogen gebruiken.

Ik heb nog veel meer dashboard zoals deze. Wie weet deel ik die ook nog een keer :-)

Overigens kan je met een aantal losse kleinere batterijen echt geweldige dingen doen! En redelijk low budget. Natuurlijk kan je ook een zeer dure kant en klare oplossing kopen. Maar dit is echt volledig custom en te programmeren zoals je zelf wil. En echt super snel. (Dit alles staat op een raspberry pi 5 met 8GB RAM)

[ Voor 4% gewijzigd door jaapsh op 14-04-2026 17:34 ]

[scoobs]

Erg leuk dashboard, vooral de automations erachter zijn interessant vind ik. Heb je ergens een codebase op github staan toevallig?