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waterman97/sensor-optimiser

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SensorOptimiser

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SensorOptimiser ist eine Custom Integration für Home Assistant, die mehrere Sensoren zu einem virtuellen Durchschnittssensor zusammenfasst – mit intelligentem Ausreißer-Filter.

Features

  • Vollständige UI-Konfiguration – kein YAML notwendig
  • Alle numerischen Sensortypen – Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck, CO₂, Lux, Energie, …
  • IQR-Ausreißerfilter – erkennt automatisch fehlerhafte Werte ohne festen Schwellenwert
  • Fester Schwellenwert – z. B. alle Werte < 5 °C ignorieren
  • Diagnose-Attribute – zeigt an, welche Sensoren genutzt/ausgeschlossen wurden
  • HACS-kompatibel
  • Mehrere Instanzen – beliebig viele virtuelle Sensoren anlegbar

Installation via HACS

  1. HACS → Integrationen → ⋮ → Benutzerdefinierte Repositories
  2. URL: https://github.com/waterman97/sensor-optimiser
  3. Kategorie: Integration
  4. Installieren → Home Assistant neu starten

Manuelle Installation

  1. Ordner custom_components/sensor_optimiser in dein HA-Konfigurationsverzeichnis kopieren
  2. Home Assistant neu starten
  3. Einstellungen → Geräte & Dienste → Integration hinzufügen → SensorOptimiser

Einrichtung

Schritt 1 – Grundeinstellungen

  • Name der virtuellen Entität (z. B. „Durchschnittstemperatur Wohnung")
  • Messgrößentyp auswählen (Temperatur, Feuchtigkeit, CO₂ …)

Schritt 2 – Sensoren

  • Alle passenden Sensoren aus deiner HA-Instanz werden angezeigt
  • Mindestens 2 auswählen

Schritt 3 – Ausreißer-Filter

Methode Beschreibung
IQR automatisch Berechnet Quartile und filtert statistische Ausreißer heraus – funktioniert ohne Schwellenwert
Fester Schwellenwert Ignoriert alle Werte unterhalb eines definierten Grenzwerts
Kein Filter Einfacher Mittelwert aller verfügbaren Sensoren

Diagnose-Attribute

Der virtuelle Sensor schreibt folgende Zusatzattribute:

Attribut Bedeutung
sensor_count_total Anzahl konfigurierter Sensoren
sensor_count_valid Davon mit gültigem Messwert
sensor_count_used Nach Filterung genutzte Sensoren
sensor_count_excluded Ausgeschlossene Ausreißer
excluded_values Die tatsächlichen Ausreißer-Werte
raw_min / raw_max Minimum/Maximum vor der Filterung
used_min / used_max Minimum/Maximum nach der Filterung
status ok, too_few_sensors, all_filtered

Warum IQR?

Der Interquartilsabstand (IQR) ist eine robuste Methode zur Ausreißererkennung:

Q1 = 25%-Quartil aller Messwerte
Q3 = 75%-Quartil aller Messwerte
IQR = Q3 - Q1

Gültig: Q1 - 1.5×IQR  bis  Q3 + 1.5×IQR

Ein Sensor der 0 °C meldet während alle anderen ~21 °C messen, wird automatisch erkannt und ignoriert – ganz ohne manuellen Schwellenwert.

Hinweis: IQR benötigt mindestens 4 Sensoren um sinnvoll zu funktionieren. Bei weniger Sensoren werden alle gültigen Werte gemittelt.

Lizenz

MIT License

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