Die Wetterdaten von Webdiensten standortbezogen abzurufen ist eine feine Sache. Schöner ist es jedoch, die direkt am Standort erhobenen Wetterdaten der eigenen Wetterstation zu nutzen.
Wetterstationen zur Messung der Temperatur, der Windrichtung, dem Niederschlag und der Windstärke kann man bereits für unter 100€ erwerben. Je genauer die Daten sein sollen bzw. je umfangreicher die erhobenen Messdaten, desto höher auf der Preis. Für rund 100 bis 150€ bekommt man aber schon durchaus zuverlässige 5 in1 bzw. sogar 7 in 1 Wetterstationen.
Die höherwertigen Stationen lassen sich via WLAN direkt in heimische Netzwerk einbinden und an entsprechende Wetterdienste koppeln.
WeatherUnderGround oder die WeatherCloud sind wohl die bekanntesten. Den erstgenannten, WeatherUnderground, werden wir bei der Einbindung der eigenen Station näher unter die Lupe nehmen.
Aber warum das?
Genaugenommen rufen wir die Daten nicht direkt von der eigenen Wetterstation ab, sondern hinterlegen diese zunächst bei Cloudanbieter Weatherunderground. In einem zu definierenden zeitlichen Zyklus rufen wir diese ab und verarbeiten diesen Daten in unserer Gebäude- und Automatisierungslösung. Gehen also den “Cloudumweg”.
Bis vor einiger Zeit war es noch möglich auch “fremde” Daten ortsnaher Wetterstationen, insofern diesen angebunden sind, abzurufen. Dieses ist aber inzwischen nur noch dann möglich, wenn man selbst Daten zur Verfügung stellt.
Aber wie gesagt, sind die Daten halt nur ortsnah. Vielleicht im gleichen Ort/der gleichen Stadt – oder wenn man richtig Glück hat sogar in einer Nebenstrasse oder auf dem Nachbargrundstück. Will man Daten aus der unmittelbaren Umgebung, also dem eigene Grundstück auswerten, bleibt nur der Einsatz entsprechender eigener Sensoren.
Am Beispiel der Bresser 5 in 1 – 7002580
Die Wetterstation verfügt über ein 5,7 zoll LCD Display, welches auch gleichzeitig als Gateway zur Anbindung an WeatherUnderGround dient. Die Daten werden per 866Mhz Funksignal von den Sensoren übertragen und anschliessend via WLAN Bridge an den Webdienst übermittelt. Alle Daten lassen sich natürlich auch direkt im Display ablesen.
Bevor man die Einrichtung der Bresser selbst vornimmt ist es ratsam, sich einen kostenlosen Account bei WeatherUnderGround zu erstellen. Hat man dieses erledigt fügt man eine über das Anbieterprofil eine Wetterstation hinzu. Nunmehr erhält man eine StationID sowie einen Key.
Diese Informationen benötigen wir anschließend, um unsere lokale Station an den Dienst anzubinden.
Bei der genannten Bresser versetzen wir diese wie im Betriebshandbuch beschrieben in den AP (Access Point) Modus. Mit dem nun “aufgespannten” WLAN der Basisstation kann man sich nun via Handy, Tablet oder PC verbinden. Die Ansicht ist an sich selbsterklärend und ist im Betriebshandbuch ausführlich beschrieben. Wichtig ist es nun, die zuvor beim Anbieter erhaltenen Daten (ID und Key) in den entsprechenden Dialogen zu hinterlegen. Selbiges gilt auch bei der Einbindung ins heimische WLAN. Der Einrichtungsassistent leitet entsprechend durch den Prozess.
Wechselt man nun zurück zum Cloudanbieter, wird das noch als “offline” angezeigte Gerät auf online umspringen. Alle Daten werden somit nun direkt und in Echtzeit an den Clouddienst übermittelt.
Einbindung in FHEM
Dien Einbindung in FHEM kann auf zweierlei Wegen erfolgen, Über ein klassisches HTTPMOD oder aber über das Weather Modul.
Für beide Varianten wird der API Key benötigt, um wirklich alle Informationen abrufen zu können. Inzwischen stehen auch öffentliche API Keys bereit, die dann ebenfalls eine freie Auswahl der Wetterstation, basierend auf der StationsID, erlauben. Allerdings hängt man dann am Tropf des Users, welcher die Daten bereitstellt bzw. ist abhängig vom fremden, öffentlichen Key. Daher die Empfehlung, wenn man selbst Daten bereitstellt, den eigen Key zu nutzen.
Eine detaillierte Aufstellung aller Messdaten erhält man über das Wettermodul, welcher wir wie folgt definieren:
define meinWetter Weather API=wundergroundAPI,stationId:DEINESTATIONID apikey=DEINAPIKEY interval=60
Das war es auch schon. nach kurzer Zeit kann man die Messdaten (readings) einsehen.
Ausgehend von diesen Informationen, welche in meinem Fall alle 60 Sekunden aktualisiert werden, kann man nun seine Gebäudesteuerung optimieren. Ich nutze diese beispielsweise zur wettergesteuerten Öffnung / Schliessung von Rollläden und Markisen (Windgeshwindigkeit, Windböen etc.).
Über entsprechende Attribute lassen sich auch berechnete Vorhersagen abrufen (forecast).