Wasserstand der Zisterne messen: ESP32-Projekt mit Solar und Deep Sleep
Eine smarte Zisternenüberwachung klingt zunächst nach einem relativ einfachen ESPHome-Projekt. Ein Sensor misst den Abstand zur Wasseroberfläche, ein ESP32 überträgt den Wert an Home Assistant und im Dashboard erscheint der aktuelle Füllstand.
Die eigentliche Herausforderung beginnt jedoch dann, wenn an der Zisterne kein Stromanschluss vorhanden ist. Genau das ist bei meinem Projekt der Fall. Am Installationsort steht zwar WLAN zur Verfügung, eine dauerhafte Stromversorgung gibt es aber nicht.
Deshalb wollte ich eine vollständig autarke Zisternenüberwachung entwickeln. Ein Akku versorgt den ESP32 und den Ultraschallsensor mit Energie. Ein kleines Solarmodul lädt den Akku nach. Nach jeder Messung wechselt das System in den Deep Sleep und reduziert dadurch seinen Stromverbrauch auf wenige Mikroampere.
In diesem Artikel zeige ich dir nicht nur den Aufbau der Zisternenüberwachung. Ich erkläre auch, warum viele ESP32-Akkuprojekte trotz Deep-Sleep-Code bereits nach wenigen Tagen ausfallen und welche Hardware- und Softwareentscheidungen für eine lange Laufzeit entscheidend sind.
Zudem kannst du dich auch gerne zu meinem Live-Workshop einschrieben, bei dem der Zisternen-Sensor mit Deep Sleep nachgebaut wird.
Warum viele ESP32-Akkuprojekte nur wenige Tage laufen
Im Internet findest du zahlreiche ESPHome-Konfigurationen, mit denen ein ESP32 in den Deep Sleep versetzt werden kann. Trotzdem bedeutet ein funktionierender Deep-Sleep-Befehl noch lange nicht, dass das gesamte Gerät wirklich wenig Strom verbraucht.
Der ESP32-Chip selbst kann während des Tiefschlafs sehr sparsam sein. Auf einem Entwicklungsboard befinden sich jedoch weitere Bauteile. Dazu gehören beispielsweise eine dauerhaft leuchtende LED, ein ineffizienter Spannungsregler, eine USB-Schnittstelle oder andere Komponenten, die auch während des Deep Sleep Energie verbrauchen.
In meinem Test benötigte ein klassisches ESP32-Entwicklungsboard im Deep Sleep ungefähr 3,42 Milliampere. Mit einem Akku von etwa 2.500 mAh würde ein solches Projekt nur ungefähr 19 Tage laufen.
Für einen fest installierten Smart-Home-Sensor ist das wenig praktikabel. Niemand möchte alle zwei oder drei Wochen den Akku einer Zisternenüberwachung laden.
Mit einem auf niedrigen Stromverbrauch optimierten Board lag der gemessene Deep-Sleep-Verbrauch dagegen nur bei ungefähr 38 Mikroampere. Allein durch den Wechsel des Boards verlängerte sich die theoretische Laufzeit im gezeigten Vergleich auf mehr als 100 Tage.
Das zeigt, wie stark die Wahl der Hardware das gesamte Projekt beeinflusst.
Die Wahl des richtigen ESP32-Boards
Ein klassisches ESP32-DevKit ist für viele Projekte eine gute Wahl. Es ist günstig, robust, weit verbreitet und einfach zu programmieren. Für erste ESPHome-Experimente verwende ich solche Boards ebenfalls gerne.
Für ein dauerhaft akkubetriebenes Deep-Sleep-Projekt sind sie jedoch häufig nicht optimal.
Die größten Probleme sind meist die Onboard-LED und der Spannungsregler. Beide können auch dann Energie verbrauchen, wenn der ESP32 selbst bereits schläft.
Für ein Akkuprojekt solltest du deshalb auf ein Board achten, das möglichst wenig zusätzliche Hardware besitzt und ausdrücklich für einen niedrigen Stromverbrauch ausgelegt ist.
Praktisch sind außerdem folgende Eigenschaften:
- direkter Anschluss für einen Lithium-Akku
- integrierte Ladefunktion
- Möglichkeit zur Messung der Akkuspannung
- keine dauerhaft aktive LED
- niedriger Verbrauch des Spannungsreglers
Für das konkrete Solarprojekt mit der Zisterne verwende ich einen Seeed Studio XIAO ESP32-C3. Das Board ist kompakt und eignet sich gut für das relativ kleine Gehäuse.
Da ich bei diesem Projekt einen externen Solarladeregler verwende, benötige ich nicht zwingend eine vollständig integrierte Ladeelektronik auf dem ESP32-Board.
Das Projekt lässt sich grundsätzlich auch mit einem ESP32-C6 oder einem anderen sparsamen ESP32-Board umsetzen. Die Pinbelegung und die Boarddefinition in ESPHome müssen dann entsprechend angepasst werden.
Stromverbrauch richtig messen
Bei einem Deep-Sleep-Projekt reichen grobe Schätzungen nicht aus. Zwischen 3 Milliampere und 30 Mikroampere liegt der Faktor 100. Mit einem ungeeigneten Messgerät lässt sich dieser Unterschied möglicherweise nicht zuverlässig erfassen.
Für die Messungen verwende ich ein Power Profiler Kit von Nordic. Damit kann ich den Stromverbrauch über einen längeren Zeitraum aufzeichnen und auch sehr kleine Werte im Mikroamperebereich sichtbar machen.
Ein einfaches Multimeter kann für eine grobe Kontrolle ausreichen. Möchtest du jedoch mehrere Deep-Sleep-Projekte entwickeln und optimieren, ist ein geeignetes Messgerät eine große Hilfe.
Entscheidend ist, dass das Messgerät sowohl die höheren Stromspitzen während des WLAN-Verbindungsaufbaus als auch den sehr kleinen Verbrauch während des Deep Sleep erfassen kann.
Die aktive Phase ist dabei häufig weniger problematisch, als man zunächst denkt. Der ESP32 benötigt beim Start und während der WLAN-Verbindung zwar deutlich mehr Strom. Diese Phase dauert aber nur wenige Sekunden.
Der Schlafverbrauch wirkt dagegen über viele Minuten oder Stunden. Deshalb entscheidet vor allem der Verbrauch während des Deep Sleep über die tatsächliche Akkulaufzeit.
Warum eine Powerbank für Deep Sleep oft ungeeignet ist
Für einen schnellen Test kann eine Powerbank durchaus praktisch sein. Ich verwende sie beispielsweise, wenn ein ESPHome-Projekt nur einige Stunden im Garten laufen soll.
Für einen dauerhaft schlafenden Sensor ist sie jedoch häufig ungeeignet.
Viele Powerbanks schalten ihren Ausgang automatisch ab, wenn der angeschlossene Verbraucher nur sehr wenig Strom benötigt. Genau das passiert während des Deep Sleep. Der ESP32 verbraucht so wenig Energie, dass die Powerbank davon ausgeht, es sei kein Gerät mehr angeschlossen.
Beim nächsten Aufwachen erhält der ESP32 dann keinen Strom mehr.
Für ein dauerhaftes Akkuprojekt verwende ich deshalb lieber eine einzelne Lithium-Zelle. Geeignet sind beispielsweise flache Lithium-Akkus oder zylindrische Lithium-Ionen-Zellen, wie sie auch in größeren Akkupacks eingesetzt werden.
Für die Zisternenüberwachung verwende ich einen Akku mit ungefähr 2.000 bis 2.500 mAh. In Verbindung mit dem Solarmodul bietet diese Kapazität zunächst ausreichend Reserve.
Beispiel Temepratursensor Deep Sleep
Das erste Projekt war für mich ein Temp Sensor nur mit Akkubetrieb.
Hier der Beispielcode:
esphome:
name: 384deepsleeptemp
friendly_name: 3-8-4-DeepSleepTemp
on_shutdown:
then:
- wifi.disable:
- lambda: |-
gpio_set_direction(GPIO_NUM_15, GPIO_MODE_OUTPUT);
gpio_set_level(GPIO_NUM_15, 0);
gpio_hold_en(GPIO_NUM_15);
esp32:
board: dfrobot_firebeetle2_esp32c6
framework:
type: esp-idf
logger:
api:
encryption:
key: "jdeinKEY="
on_client_connected:
then:
- logger.log: "=== HA verbunden! Lese Sensoren... ==="
- component.update: wassertemp
- component.update: akku_spannung
- delay: 1s
- component.update: akku_prozent
- delay: 3s
- if:
condition:
binary_sensor.is_on: ota_ha_modus
then:
- logger.log: "OTA-Modus ist AN: Bleibe wach, kein Deep Sleep"
else:
- logger.log: "=== Daten gesendet, pruefe Akku und gehe schlafen ==="
- if:
condition:
lambda: |-
return id(akku_spannung).state < 3.3;
then:
- logger.log: "Akku niedrig! Verlaengere Sleep auf 30 min"
- deep_sleep.enter:
id: tiefschlaf
sleep_duration: 1800s
else:
- deep_sleep.enter: tiefschlaf
ota:
- platform: esphome
password: "DEINKEY"
safe_mode:
disabled: true
wifi:
ssid: !secret wifi_ssid
password: !secret wifi_password
fast_connect: true
binary_sensor:
- platform: homeassistant
id: ota_ha_modus
entity_id: input_boolean.3_8_4_deepsleep_ota_tempsensor
one_wire:
- platform: gpio
pin: GPIO6
# v1.0: sleep_duration: 60s (01.04. - 17.04.2026)
# v2.0: sleep_duration: 900s (ab 17.04.2026) # 15min
deep_sleep:
id: tiefschlaf
sleep_duration: 900s
run_duration: 60s
sensor:
- platform: dallas_temp
name: "Wassertemperatur"
id: wassertemp
address: 0xf00000006e21b328
update_interval: never
- platform: adc
pin: GPIO0
name: "Akku Spannung"
id: akku_spannung
attenuation: 12db
update_interval: never
filters:
- calibrate_linear:
- 1.38 -> 2.9
- 1.42 -> 3
- 1.92 -> 4
- 2.02 -> 4.2
unit_of_measurement: "V"
accuracy_decimals: 2
- platform: template
name: "Akku Prozent"
id: akku_prozent
unit_of_measurement: "%"
accuracy_decimals: 0
icon: "mdi:battery"
lambda: |-
float v = id(akku_spannung).state;
if (v >= 4.2) {
return 100.0;
}
if (v <= 3.0) {
return 0.0;
}
return (v - 3.0) / (4.2 - 3.0) * 100.0;Das Ziel der autarken Zisternenüberwachung
Die Zisterne befindet sich im Außenbereich. WLAN ist am Installationsort vorhanden, ein Stromanschluss jedoch nicht.
Das System soll deshalb regelmäßig den Wasserstand messen, die Daten an Home Assistant übertragen und danach wieder schlafen. Ein kleines Solarmodul übernimmt die Nachladung des Akkus.
Der grundsätzliche Ablauf sieht folgendermaßen aus:
- Der ESP32 wacht aus dem Deep Sleep auf.
- Der Ultraschallsensor wird mit Strom versorgt.
- Der Sensor misst den Abstand zur Wasseroberfläche.
- Der ESP32 verbindet sich mit WLAN und Home Assistant.
- Die Messwerte werden übertragen.
- Der ESP32 wechselt erneut in den Deep Sleep.
Damit dieser Ablauf zuverlässig funktioniert, muss auch der Ultraschallsensor zwischen den Messungen abgeschaltet werden.
Warum ich Ultraschall statt Time-of-Flight verwende
Ursprünglich wollte ich einen Time-of-Flight-Sensor einsetzen. Diese Sensoren senden Infrarotlicht beziehungsweise einen kleinen Laserimpuls aus und messen die Zeit bis zur Rückkehr des reflektierten Signals.
Die Technologie benötigt relativ wenig Energie und ermöglicht präzise Abstandsmessungen. Bei einer Wasseroberfläche kann es allerdings zu Problemen kommen.
Je nach Sensor und Einbauwinkel wird das Licht möglicherweise nicht zuverlässig von der Wasseroberfläche reflektiert. Dadurch können unplausible oder stark schwankende Werte entstehen.
Für die Zisterne verwende ich deshalb einen Ultraschallsensor. Dieser sendet eine Schallwelle aus und misst die Zeit, bis das Echo von der Wasseroberfläche zurückkommt.
Je kleiner der gemessene Abstand ist, desto voller ist die Zisterne.
Vergleich der Ultraschallsensoren
Für das Projekt habe ich drei unterschiedliche Ultraschallsensoren untersucht. Dabei waren nicht nur die Messwerte wichtig. Entscheidend waren auch der Mindestabstand, die Wasserdichtigkeit und der Stromverbrauch.
HC-SR04: Günstig, aber nicht wasserdicht
Der HC-SR04 ist einer der bekanntesten Ultraschallsensoren im DIY-Bereich. Er ist sehr günstig und einfach anzusteuern.
Ich habe einen solchen Sensor bereits vor mehreren Jahren für eine Wasserfassüberwachung eingesetzt. Trotz des einfachen Aufbaus funktionierte er überraschend lange.
Für einen dauerhaften Einbau in einer Zisterne würde ich ihn heute trotzdem nicht mehr verwenden. Die Elektronik ist offen und damit nicht ausreichend gegen Kondenswasser und Feuchtigkeit geschützt.
Im Test verbrauchte der Sensor im Leerlauf ungefähr 3 Milliampere. Für ein Deep-Sleep-Projekt ist dieser Wert viel zu hoch, sofern der Sensor nicht separat abgeschaltet wird.
JSN-SR04T: Wasserdicht, aber mit großem Mindestabstand
Der JSN-SR04T besitzt einen wasserdichten Sensorkopf und wirkt deshalb zunächst deutlich geeigneter.
Das Problem ist sein Totraum. Bei der getesteten Variante lag der Mindestabstand bei ungefähr 20 Zentimetern. Befindet sich die Wasseroberfläche näher am Sensor, entstehen keine brauchbaren Messwerte.
In meiner Zisterne kann das Wasser bis auf wenige Zentimeter an den Deckel heranreichen. Der Sensor könnte den oberen Füllbereich deshalb nicht zuverlässig erfassen.
Im Standby benötigte der JSN-SR04T ungefähr 2 Milliampere. Während der Messung traten Stromspitzen von bis zu etwa 40 Milliampere auf.
Der Sensor ist grundsätzlich verwendbar, wenn ausreichend Abstand zur maximalen Wasseroberfläche vorhanden ist. Für meinen Aufbau eignet er sich jedoch nicht optimal.
Wasserdichter DFRobot-Sensor mit UART
Für das Projekt verwende ich schließlich einen wasserdichten Ultraschallsensor von DFRobot.
Der Sensor ist deutlich teurer als die einfachen Modelle, bietet dafür aber mehrere Vorteile. Die Elektronik ist wasserdicht vergossen, das Gehäuse lässt sich einfach mit zwei Schrauben befestigen und die Messwerte werden über eine serielle UART-Verbindung übertragen.
Besonders wichtig ist die Versorgungsspannung. Der Sensor kann mit 3,3 bis 5 Volt betrieben werden.
Bei 3,3 Volt lag der gemessene Strom in meinem Test ungefähr bei 17 Milliampere. Dadurch kann ich den Sensor in diesem konkreten Aufbau direkt über einen GPIO des ESP32 ein- und ausschalten.
Ein zusätzlicher MOSFET ist damit nicht notwendig.
Warum auch der Sensor abgeschaltet werden muss
Selbst ein sparsamer ESP32 bringt wenig, wenn der angeschlossene Sensor dauerhaft mehrere Milliampere verbraucht.
Ein permanenter Verbrauch von 3 Milliampere entspricht:
3 mA × 24 Stunden = 72 mAh pro Tag
Ein Akku mit 2.000 mAh würde dadurch in relativ kurzer Zeit entladen.
Deshalb wird der Sensor nur während der aktiven Messphase eingeschaltet. Nach der Übertragung der Werte geht der gesamte Aufbau wieder in den Deep Sleep.
Bei leistungsstärkeren Sensoren wäre dafür ein High-Side-MOSFET sinnvoll. Dabei wird die positive Versorgungsspannung geschaltet.
Das reine Abschalten der Masse kann bei UART- oder I²C-Sensoren problematisch sein. Über die Datenleitungen können weiterhin kleine Ströme fließen, obwohl die Masseverbindung getrennt wurde.
Da der verwendete DFRobot-Sensor mit 3,3 Volt arbeitet und laut Hersteller über einen Controller-Ausgang versorgt werden kann, reicht bei diesem Projekt ein GPIO.
Benötigte Hardware
Für die Zisternenüberwachung verwende ich folgende Komponenten:
- Seeed Studio XIAO ESP32-C3
- wasserdichten DFRobot-Ultraschallsensor mit UART
- Lithium-Akku mit ungefähr 2.000 bis 2.500 mAh
- Solarmodul mit ungefähr 1 Watt
- externen Solarladeregler
- zwei Widerstände mit jeweils 220 kΩ für die optionale Akkumessung
- wetterfestes oder 3D-gedrucktes Gehäuse
- Kabel, Stecker und Schrumpfschlauch
- Klettband zur Befestigung des Akkus
- dauerelastische Dichtmasse
Die Überwachung der Akkuspannung ist optional. Gerade während der ersten Testphase ist sie jedoch sehr hilfreich.
Verkabelung, Code und Dashboard
Der Ultraschallsensor wird über Stromversorgung, Masse und UART mit dem ESP32 verbunden. In meinem Aufbau schaltet ESPHome den Sensor über einen GPIO ein, liest mehrere Messwerte aus und überträgt Abstand, Füllstand und optional die Akkuspannung an Home Assistant. Danach wechselt der ESP32 wieder in den Deep Sleep.
In Home Assistant können die Werte dann im Dashboard angezeigt werden:
- Abstand zur Wasseroberfläche
- berechneter Füllstand
- Akkuspannung
- Akkustand in Prozent
Die vollständige Verkabelung, Pinbelegung, der komplette ESPHome-Code und die EInrichtung des Home Assistant Dashboards werden im Workshop Schritt für Schritt aufgebaut und ausführlich erklärt.
Messintervall bei niedrigem Akkustand verlängern
Sinkt die Akkuspannung unter etwa 3,3 Volt, kann das Messintervall verlängert werden. Statt alle 15 Minuten wacht der ESP32 dann beispielsweise nur noch alle 30 Minuten auf.
Dadurch sinkt der durchschnittliche Verbrauch. Bei der solarbetriebenen Zisternenüberwachung ist diese Funktion optional, kann aber während längerer Schlechtwetterphasen zusätzliche Reserve schaffen.
Solarmodul und Laderegler
Für die Zisternenüberwachung verwende ich ein Solarmodul mit ungefähr 1 Watt.
Das Modul ist zunächst bewusst etwas größer gewählt. So bleiben Reserven für bewölkte Tage, eine nicht optimale Ausrichtung und Verluste beim Laden.
Ein externer Solarladeregler verbindet das Solarmodul mit dem Akku und versorgt gleichzeitig den ESP32.
Gerade bei einem Solarprojekt finde ich diese Lösung praktisch. Das kleine XIAO-Board benötigt wenig Platz und die Ladeelektronik ist klar vom Mikrocontroller getrennt.
Später kann getestet werden, ob auch ein kleineres Solarmodul mit etwa 0,5 Watt ausreicht.
Aufbau des Outdoor-Gehäuses
Das Gehäuse muss den ESP32, den Akku und den Laderegler vor Regen und Feuchtigkeit schützen.
Gleichzeitig sollte berücksichtigt werden, dass sich im Inneren Kondenswasser bilden kann.
Die Elektronik wird deshalb erhöht montiert und liegt nicht direkt auf dem Gehäuseboden. Kleine Öffnungen ermöglichen es, dass eventuell entstehendes Wasser wieder ablaufen kann.
Den Akku befestige ich mit Klettband auf einem Sockel. Dadurch wird er nicht fest eingeklemmt und kann später problemlos ausgetauscht werden.
Lithium-Akkus sollten nicht unter starken mechanischen Druck gesetzt werden, da sich die Zellen leicht ausdehnen können.
Geeignetes Material für den 3D-Druck
Für den Außeneinsatz empfehle ich PETG oder ASA.
PLA lässt sich zwar sehr einfach drucken, kann sich bei hohen Temperaturen und direkter Sonneneinstrahlung verformen.
PETG ist für viele Outdoor-Projekte ein guter Kompromiss. ASA ist besonders UV-beständig, aber etwas schwieriger zu drucken.
Ein 3D-gedrucktes Gehäuse ist nicht automatisch vollständig wasserdicht. Die Oberfläche kann deshalb optional mit einer geeigneten Beschichtung versiegelt werden.
Im ersten Test lasse ich das Gehäuse jedoch zunächst unbehandelt, um zu sehen, wie gut der rohe Druck dem Außeneinsatz standhält.
Solarmodul abdichten
Das Solarmodul wird leicht geneigt auf dem Gehäuse montiert. Dadurch kann Regenwasser besser ablaufen.
Eine Nut beziehungsweise Tropfkante verhindert, dass Wasser direkt zur Kabeldurchführung läuft.
Zur Befestigung verwende ich eine dauerelastische Dichtmasse, wie sie auch im Wohnmobilbereich verwendet wird.
Die Dichtmasse klebt das Modul auf das Gehäuse und verschließt gleichzeitig den Übergang. Da sie flexibel bleibt, kann sie Bewegungen durch unterschiedliche Temperaturen ausgleichen.
Wichtig ist eine geschlossene Dichtwulst ohne Unterbrechung.
Zusätzlich können Warnungen eingerichtet werden. Home Assistant kann beispielsweise eine Benachrichtigung senden, wenn der Wasserstand zu niedrig ist, die Akkuspannung absinkt oder über längere Zeit keine neuen Messwerte eintreffen.
Typische Fehler bei der Inbetriebnahme
Ungültige Messwerte können entstehen, wenn sich die Wasseroberfläche zu nah am Sensor befindet oder der Sensor nicht senkrecht nach unten ausgerichtet ist.
Auch Rohre, Pumpen oder Seitenwände können das Ultraschallsignal reflektieren.
Der Sensor sollte deshalb möglichst freie Sicht auf die Wasseroberfläche besitzen.
Wird direkt nach dem Einschalten kein gültiger Wert geliefert, benötigt der Sensor möglicherweise etwas mehr Zeit zum Starten.
Geht der ESP32 trotz eingeschaltetem OTA-Modus schlafen, sollte geprüft werden, ob der Home-Assistant-Helfer korrekt eingebunden wurde und ob das ESPHome-Gerät die erforderlichen Berechtigungen besitzt.
Ist der Deep-Sleep-Verbrauch unerwartet hoch, solltest du neben dem Board auch angeschlossene Sensoren, LEDs, Spannungsregler und aktive GPIOs überprüfen.
Wie lange hält der Akku?
Die tatsächliche Laufzeit hängt von mehreren Faktoren ab:
- Stromverbrauch während des Deep Sleep
- Dauer der aktiven Phase
- Geschwindigkeit der WLAN-Verbindung
- Messintervall
- Kapazität und Zustand des Akkus
- Stromverbrauch des Sensors
- Leistung und Ausrichtung des Solarmoduls
Mit einem ungeeigneten Entwicklungsboard und mehr als 3 Milliampere Schlafverbrauch kann ein Akku bereits nach wenigen Wochen leer sein.
Mit einem optimierten Board und ungefähr 38 bis 50 Mikroampere im Deep Sleep sind dagegen Laufzeiten von mehreren Monaten möglich.
Wird nur einmal pro Stunde gemessen, kann die theoretische Laufzeit mit einem Akku von etwa 2.500 mAh sogar mehr als ein Jahr betragen.
Bei der Zisternenüberwachung kommt zusätzlich das Solarmodul hinzu. Dadurch soll das System vor allem während der sonnigen Gartensaison dauerhaft autark arbeiten.
Fazit: Deep Sleep ist mehr als nur eine Zeile Code
Eine autarke Zisternenüberwachung mit ESPHome ist möglich. Entscheidend ist jedoch, dass der gesamte Aufbau auf einen niedrigen Stromverbrauch optimiert wird.
Ein einfacher Deep-Sleep-Befehl reicht nicht aus, wenn das verwendete Board weiterhin mehrere Milliampere verbraucht oder der Ultraschallsensor dauerhaft eingeschaltet bleibt.
Die wichtigsten Punkte sind die Wahl eines geeigneten ESP32-Boards, eine saubere Messung des Stromverbrauchs, die richtige Akkuversorgung und eine gezielte Abschaltung aller nicht benötigten Komponenten.
Für meine Zisternenüberwachung kombiniere ich einen XIAO ESP32-C3 mit einem wasserdichten UART-Ultraschallsensor, einem Lithium-Akku, einem externen Solarladeregler und einem 1-Watt-Solarmodul.
Der ESP32 wacht nur kurz auf, misst den Wasserstand, überträgt die Daten an Home Assistant und wechselt danach wieder in den Deep Sleep.
Die optionale Akkuüberwachung zeigt mir, wie sich das System im realen Betrieb verhält. Dadurch kann ich später das Messintervall, die Akkukapazität und die Größe des Solarmoduls gezielt optimieren.
Teste den Aufbau zunächst auf dem Schreibtisch. Miss den Stromverbrauch, kalibriere den Abstandssensor und beobachte die Akkuspannung über mehrere Tage. Erst wenn alle Werte zuverlässig übertragen werden, solltest du das System im Outdoor-Gehäuse montieren und an deiner Zisterne installieren.
So entsteht Schritt für Schritt eine lokale, cloudfreie und vollständig autarke Zisternenüberwachung für Home Assistant.
Schreibe dich gerne für meinen Live-Workshop: Dein Zisternen-Sensor mit Deep Sleep ein, da bauen wir gemeinsam zusammen den Sensor auf.
Wenn du dieses und noch viele weitere ESPHome Projekte praktisch umsetzen möchtest empfehle ich dir an meinem ESPHome Meisterkurs mit umfangreichem Videokurs teilzunehmen:
Alex Kly (Alkly)
Ich glaube an ein Smart Home, das dir gehört – nicht der Cloud. Ich zeige dir, wie du Technik nutzt, um Energie zu sparen, Solar optimal einzubinden und dein Zuhause nachhaltig zu steuern.
Ein Zuhause, das mitdenkt, dich entlastet – und dich jeden Tag ein Stück freier macht.
