Luftfeuchtigkeit & Temperatur Sensor DHT22

In diesem Artikel zeige ich euch, wie ihr mit einem ESP (z.B.: ESP8266) und einem DHT22-Sensor die Luftfeuchtigkeit und die Temperatur messen könnt. Anschließend erkläre ich, was man mit den Daten speziell in Bezug auf die Luftfeuchtigkeit in eurem Wohnraum anfangen kann und gebe ein paar Ideen für smarte Automatisierungen.

Voraussetzung für dieses Projekt ist ein ESP auf dem ihr ESPHome installiert habt und diesen mit Homeassistant verbunden habt.
Wie das funktioniert, habe ich bereits in diesem Artikel erklärt:
ESPHome mit Web Installer flashen

Aufbau und Verkabelung

Am einfachsten ist der Aufbau, wenn ihr einen DHT22 kauft, welcher bereits auf einer passenden Platine verlötet ist, z.B. wie hier:
Amazon DHT22 (Affiliate-Link)

Falls der Link, wenn ihr das hier lest, nicht mehr aktiv sein sollte, so sieht das Bauteil aus:

Der Vorteil ist, dass diese Platine praktische Pins hat, mit denen ihr eure Patch-Kabel verbinden könnt und zum anderen hat sie bereits den Pull-Up-Widerstand verbaut, welchen der DHT22 für den Betrieb benötigt.
Anschließend müsst ihr nur noch den DHT22 direkt mit eurem ESP verbinden. Für den DATA Pin könnt ihr einen beliebigen digitalen Eingang eures ESP verwenden. Hier als Beispiel mit Pin D2:

Mit einer einfachen Abzweigdose und ein wenig Heißkleber lässt sich ein einfaches Gehäuse bauen, welches unauffällig irgendwo im Raum platziert werden kann:

Einbindung Homeassistant

Sobald ihr euren ESP verkabelt und mit Spannung versorgt habt, könnt ihr zunächst folgende Konfiguration in ESPHome definieren:

sensor:
  - platform: dht
    pin: D2
    model: DHT22
    temperature:
      name: "Wohnzimmer Temperatur"
    humidity:
      name: "Wohnzimmer Luftfeuchtigkeit"
    update_interval: 60s

Wie auch im Schaltplan habe ich als Pin D2 definiert.
Die Namen könnt ihr natürlich euren Bedürfnissen gemäß anpassen.
Sobald ihr diese Konfiguration via ESPHome auf euren ESP übertragen habt, stehen euch die entsprechenden Entitäten in Homeassistant zur Verfügung:

Kalibrieren

Nach meiner Erfahrung sind die meisten DHT22 Sensoren nach der initialen Konfiguration sehr ungenau und müssen erst kalibriert werden, bevor man sinnvolle Werte messen kann.
Ich nutze dafür immer andere Luftfeuchtigkeits- & Temperatur-Sensoren und stelle diese gemeinsam mit dem DHT22 auf:

Der weiße Kasten rechts im Bild ist die Außenstation für den Wettermonitor, der ganz links steht. Der Wecker in der Mitte hat ebenfalls einen Temperatur- und Luftfeuchtigkeitssensor. Insgesamt haben wir also 3 Messpunkte.

Wie ihr seht, zeigen auch die "gekauften" Sensoren sehr unterschiedliche Werte an. Ich nutze meistens einfach den Mittelwert der anderen Sensoren als Richtwert für meinen DHT22.
Mir ist natürlich völlig klar, dass das keine hochpräzise Messmethode ist, aber wir bauen hier eine Messung für einen Wohnraum und nicht für eine Raketen-Abschussrampe ;-).
Falls ihr aber bessere Methoden kennt, euren DHT22 oder ähnliche Sensoren zu kalibrieren, lasst mich das gerne wissen.

Desto mehr Messpunkte ihr festhaltet, desto besser wird eure Kalibrierung.
Baut euer Mess-Setup also am besten in unterschiedlichen Bereichen auf. z.B. Im Wohnzimmer, im Keller, draußen oder im Badezimmer (Hohe Temperatur und viel Luftfeuchtigkeit nach dem Duschen)

Ich habe für dieses Beispiel an 3 Orten gemessen und folgende Werte festgehalten:

Man sieht, dass die Werte des DHT22 deutlich von den Mittelwerten der anderen Sensoren abweichen. Allerdings ist diese Abweichung nicht konstant. Einfach einen bestimmten Wert zum gemessenen Wert hinzuzurechnen oder abzuziehen wäre also nicht zielführend.

Um jetzt den DHT22 mit diesen Daten zu kalibrieren, nutzen wird den calibrate_linear Filter von ESP Home. Mehr Infos dazu hier:
ESPHome Calibrate Linear

Man sieht in den Messwerten, dass die relative Luftfeuchtigkeit für Draußen und dem Wohnzimmer ungefähr gleich sind, der DHT22 aber stark unterschiedliche Werte misst. Ich erkläre mir das so, dass die geringe Temperatur draußen den DHT22 auch bei der Luftfeuchtigkeitsmessung beeinflusst. Wie ich diesen Umstand in einer linearen Kalibrierung darstellen kann, weiß ich allerdings nicht. Mein Sensor ist sowieso für die Verwendung in Innenräumen vorgesehen und deshalb habe ich die Messung der Luftfeuchtigkeit von draußen für meine Kalibrierung ignoriert.

Um jetzt die Kalibrierung auf den ESP anzuwenden, müssen wir Wertpaare in den Filterregeln definieren. Links steht immer der vom DHT22 gemessene Wert und rechts der "korrekte" Wert:

sensor:
  - platform: dht
    pin: D2
    model: DHT22
    temperature:
      name: "Wohnzimmer Temperatur"
      filters:
        - calibrate_linear:
           method: least_squares
           datapoints:
            - 10.7 -> 10.33
            - 20.6 -> 19.7
            - 25.8 -> 23.27
    humidity:
      name: "Wohnzimmer Luftfeuchtigkeit"
      filters:
        - calibrate_linear:
           method: least_squares
           datapoints:
            - 50 -> 50.33
            - 65 -> 77.33
    update_interval: 60s

Anschließend übertragt ihr wieder eure Konfiguration auf euren ESP. Von nun an solltet ihr brauchbare Messergebnisse in eurem Homeassistant erhalten.

Wofür die Luftfeuchtigkeit messen?

Jetzt stellt sich noch die Frage: Warum eigentlich die Luftfeuchtigkeit messen? Was kann ich mit diesen Werten anfangen?

Relative Luftfeuchtigkeit

Vom DHT22 wird die relative Luftfeuchtigkeit gemessen, diese ist in % angegeben.
100% wäre die maximale Menge an Wasser, welche die Luft bei der jeweiligen Temperatur und dem jeweiligen Luftdruck aufnehmen kann.
Desto wärmer die Luft ist, desto mehr Luftfeuchtigkeit kann sie aufnehmen. Bzw. desto kälter sie ist, desto weniger kann sie aufnehmen.
Besonders gut kann man diesen Effekt wahrnehmen, wenn man im Winter das Fenster öffnet. Die kalte Luft mit gegebener Luftfeuchtigkeit kommt in den Raum und wird anschließend erwärmt. Wenn sie wärmer wird, könnte sie mehr Luftfeuchtigkeit aufnehmen, die absolute Luftfeuchtigkeit (also wie viel Gramm Wasser pro Kubikmeter Luft) bleibt aber gleich, folglich muss die relative Luftfeuchtigkeit im Raum also sinken.
Das ist auch der Grund, warum die Luft im Innenraum in den Wintermonaten schnell zu trocken sein kann.

Auswirkungen

Für Wohnräume wird generell eine relative Luftfeuchtigkeit von 40-60% empfohlen.
Bei zu hoher relativer Luftfeuchtigkeit fühlt sich die Luft schwül an. Auch die Schimmelbildung wird dadurch gefördert.
Bei zu geringer relativer Luftfeuchtigkeit trocknen die Schleimhäute aus und werden dadurch anfälliger für Krankheitserreger.
Speziell in der kalten Jahreszeit, wo, wie oben beschrieben, es leicht passieren kann, dass die relative Luftfeuchtigkeit gering ist, stellt das natürlich ein doppeltes Problem dar.

Ein weiterer Faktor, welcher oft übersehen wird, ist, wie die Temperaturwahrnehmung mit der relativen Luftfeuchtigkeit zusammen hängt. Bei zu niedriger relativer Luftfeuchtigkeit verdunstet der Schweiß auf unserer Haut schneller, wodurch uns Wärme entzogen wird. Wir haben im Winter also ein sich selbst verstärkendes Problem. Durch die geringe Luftfeuchtigkeit kommt uns die Temperatur im Raum kühler vor. Dadurch ist man versucht, stärker einzuheizen, was wiederum die Luft noch trockener macht.

Gerade im Winter kann es also ausgesprochen sinnvoll sein, die relative Luftfeuchtigkeit im Wohnraum zu überwachen und mit Luftbefeuchtern gegenzusteuern.
Weiter unten gebe ich euch ein paar Ideen, wie man das umsetzen könnte.

Absolute Luftfeuchtigkeit

Wie oben beschrieben, hängt die relative Luftfeuchtigkeit von der Temperatur ab. 50% relative Luftfeuchtigkeit bei 23°C sind also etwas ganz anderes als 50% relative Luftfeuchtigkeit bei 10°C.
Wie kann man aber jetzt zwei Luftmengen (z.B. Wohnzimmer und draußen) bezogen auf ihre Luftfeuchtigkeit miteinander vergleichen?
Hier kommt die absolute Luftfeuchtigkeit ins Spiel. Sie gibt an, welche Menge Wasser sich tatsächlich in einer gegebenen Menge Luft befindet.
Es könnte z.B. die Einheit g/m^3 benutzt werden. Also Gramm Wasser pro Kubikmeter Luft.
Wenn man die absolute Luftfeuchtigkeit von 2 Luftmengen miteinander vergleicht, kann man vorhersagen, was passiert, wenn man man diese mischt, mit anderen Worten z.B. das Fenster öffnet. Wird dadurch die Luftfeuchtigkeit im Wohnraum steigen oder fallen? Wie man das umsetzen kann, siehe weiter unten.

Smarthome Ideen

Wenn man die Dynamiken der relativen Luftfeuchtigkeit, wie ich sie oben beschrieben habe, kennt, wird klar, dass damit einige smarte Anwendungen denkbar sind.
Der Eine möchte evtl. nur die relative Luftfeuchtigkeit sehen bzw. im Nachhinein betrachten, der Andere evtl. mit komplexeren Automatisierungen darauf Einfluss nehmen.
2 Ideen die ich selbst nutze, möchte ich auch hier vorstellen: Smarte Luftbefeuchter und smartes Lüften.

Luftbefeuchter

Eine Variante ist es, abhängig von der relativen Luftfeuchtigkeit einen Luftbefeuchter ein- bzw. auszuschalten. Zu beachten ist, dass dieser Prozess natürlich je nach Raumgröße ziemlich träge ist. Es empfiehlt sich also, verschiedene Vorgehensweisen auszuprobieren, bis ihr etwas findet, dass für euren Wohnraum passt.
Ich schalte z.B. meinen Luftbefeuchter ein, wenn die relative Luftfeuchtigkeit unter 48% fällt und wieder aus, wenn sie über 53% liegt.
Das kann mit einfachen Homeassistant-Automatisierungen umgesetzt werden.
Am einfachsten geht es, wenn ihr einen Luftbefeuchter habt, welcher sofort losstartet, wenn er mit Strom versorgt wird (Und nicht zusätzlich noch mit Tasten eingeschaltet werden muss). Diesen könnt ihr dann mit einer smarten Steckdose einfach ein- und ausschalten.

Ich habe 2 Arten von Luftbefeuchtern ausprobiert: Dampfluftbefeuchter und Kaltverdunster.

Dampfluftbefeuchter funktionieren wie ein kleiner Wasserkocher, sie machen also einfach Wasser heiß.
Die Vorteile davon sind, dass das Wasser durch den Erhitzungs-Prozess desinfiziert wird und dass die Luftfeuchtigkeit schnell in die Höhe gebracht werden kann.
Ein Nachteil ist, dass es potenziell zu einer "Überfeuchtung" kommen kann, man also über das Ziel hinaus schießt. Mit einer entsprechenden smarten Steuerung passiert das aber natürlich nicht.
Ein weiterer (und für mich der Entscheidende) Nachteil ist, dass Dampfluftbefeuchter sehr viel Strom verbrauchen für das Erhitzen des Wassers.

Ich bevorzuge Kaltluftbefeuchter. Diese funktionieren mit der natürlichen Verdunstung des Wassers. Rotierende, feuchte Flächen und Ventilatoren beschleunigen diesen Prozess.
Der Stromverbrauch ist minimal, weshalb sie mein Mittel der Wahl sind.
Der Nachteil ist, dass das Wasser nicht durch das Erhitzen desinfiziert wird. Es ist also notwendig, ein Hygienemittel in den Wassertank zu geben und das Wasser regelmäßig zu wechseln.
Empfehlen kann ich die Luftbefeuchter von Venta.
Diese gibt es in verschiedenen Größen, je nachdem wie groß der Raum ist, in dem ihr diese verwenden möchtet.

ACHTUNG: Wenn ihr euren Aufbau genau so machen wollt, wie ich es hier zeige, braucht ihr eines der älteren Venta Modelle. Also LW14, LW24 oder LW44. Diese haben im Gegensatz zu den neueren Modellen (LW15, LW25, LW45) den Vorteil, dass sie einen mechanischen Schalter haben, welcher in seiner Stellung verbleibt, wenn die Stromversorgung des Geräts abgeschaltet wird. Dadurch können diese einfach mit einer smarten Steckdose ein- und ausgeschaltet werden. Bei den neueren Modellen muss man, nachdem die Stromversorgung hergestellt wurde, jedes Mal noch zusätzlich auf einen Taster am Deckel drücken, um sie zu aktivieren.

Hier mein LW14 mit smarter Steckdose im Einsatz:

Damit man nicht vergisst, das Wasser zu wechseln, kann man sich mittels Homeassistant daran erinnern lassen.
Zuerst erstellen wir eine input_boolean und eine input_datetime in unserer Homeassistant configuration.yaml: (Alternativ könnt ihr diese natürlich auch über die Benutzeroberfläche definieren)

input_boolean:
  fresh_water_in_humidifier_watcher:
    initial: false

input_datetime:
  humidifier_water_refreshed_last_press:
    has_time: true
    has_date: true

input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher gibt an, dass die Überwachung aktiv ist, also das Wasser im Luftbefeuchter noch nicht abgelaufen ist.
input_datetime.humidifier_water_refreshed_last_press speichert den Zeitpunkt zudem zum letzten Mal das Wasser erneuert wurde.

Anschließend erstellen wir folgende Automatisation:

alias: Humidifier Water Replaced
description: ""
trigger: []
condition: []
action:
  - service: input_boolean.turn_on
    target:
      entity_id: input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher
    data: {}
  - service: input_datetime.set_datetime
    target:
      entity_id: input_datetime.humidifier_water_refreshed_last_press
    data:
      datetime: "{{ now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') }}"
mode: single

Diese Automatisierung hat keinen Trigger, weil wir diese mit dem Klick auf einen Button manuell triggern.
input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher wird auf on gesetzt und der aktuelle Zeitpunkt wird in input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher gespeichert.
Damit geben wir Homeassistant bekannt, dass wir soeben das Wasser in unserem Luftbefeuchter gewechselt haben.
Jetzt können wir in unserem Homeassistant Dashboard einen Button erstellen, um eben dies zu machen. Hier ein Beispiel:

show_name: true
show_icon: true
type: button
tap_action:
  action: call-service
  service: automation.trigger
  target:
    entity_id: automation.humidifier_water_replaced
  data:
    skip_condition: true
entity: input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher

Wir nutzen den Service automation.trigger, um unsere eben erstellte Automatisation automation.humidifier_water_replaced auszulösen.

Als Nächstes brauchen wir eine Entität, welche berechnet, wie viel Zeit vergangen ist, seit das Wasser gewechselt wurde. Dafür erstellen wir in unserer configuration.yaml folgenden Template-Sensor:

sensor:
  - platform: template
  sensors:
    time_elapsed_since_last_water_refresh:
      friendly_name: "Time Elapsed Since Last Water Refresh"
      unit_of_measurement: "hours"
      value_template: >-
        {% if is_state('input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher', 'on') %}
          {{ ((as_timestamp(now()) - as_timestamp(states('input_datetime.humidifier_water_refreshed_last_press'))) / 3600) | round(2) }}
        {% else %}
          0
        {% endif %}

Abhängig davon ob, input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher im Zustand on ist, wird die Differenz zwischen dem momentanen Zeitpunkt und dem Zeitpunkt, welcher in input_datetime.humidifier_water_refreshed_last_press gespeichert wurde, errechnet. Falls input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher im Zustand off ist, bedeutet das, dass das Wasser abgelaufen ist. Somit wird der Wert für den Sensor auf 0 gesetzt.

Nun brauchen wir noch eine Automatisierung, welche überwacht, wann das Wasser abläuft:

alias: Humidifier Refresh Water Watcher (1 Woche)
description: ""
trigger:
  - platform: time_pattern
    minutes: /15
condition:
  - condition: state
    entity_id: input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher
    state: "on"
    enabled: true
  - condition: numeric_state
    entity_id: sensor.time_elapsed_since_last_water_refresh
    above: 168
action:
  - service: input_boolean.turn_off
    target:
      entity_id: input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher
    data: {}
  - service: notify.notify
    data:
      title: Luftbefeuchter
      message: Wasser abgelaufen => Wohnzimmer ausschalten
  - type: turn_off
    device_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    entity_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    domain: switch
mode: single

Mittels time_pattern wird alle 15 Minuten die Automatisation ausgelöst.
Es werden 2 Bedingungen geprüft:

1. Ob input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher im Zustand on ist. Also, ob das Wasser nicht bereits schon abgelaufen ist.
2. Ob unser vorher erstellter Template-Sensor sensor.time_elapsed_since_last_water_refresh über dem Wert 168 liegt. 168 Stunden entsprechen einer Woche. Je nachdem, ob und welches Hygienemittel ihr für euren Luftbefeuchter verwendet, kann dieser Wert für euch natürlich anders sein. Für meine Anwendung habe ich diesen nach ein paar Tests als ideal empfunden.

Wenn diese Bedingungen erfüllt sind, ist das Wasser abgelaufen. Die Automatisation führt in diesem Fall folgende Schritte durch:

1. input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher wird auf off gesetzt, um unserem Template-Sensor und der Automatisierung selbst mitzuteilen, dass das Wasser jetzt abgelaufen ist.
2. Mit dem notify Service wird an die mit Homeassistant verbundenen Mobilgeräte eine Nachricht gesendet, dass das Wasser abgelaufen ist und gewechselt werden muss.
3. Die smarte Steckdose für den Luftbefeuchter wird ausgeschaltet. Wir wollen schließlich keine Keimschleuder betreiben.

Die Automatisierungen um den Luftbefeuchter ein- bzw. auszuschalten, sind trivial. Hier für das Einschalten:

alias: Humidifier Wohnzimmer On
description: ""
trigger:
  - type: humidity
    platform: device
    device_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    entity_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    domain: sensor
    below: 48
    for:
      hours: 0
      minutes: 15
      seconds: 0
condition:
  - condition: and
    conditions:
      - condition: device
        type: is_off
        device_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
        entity_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
        domain: switch
      - condition: state
        entity_id: input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher
        state: "on"
action:
  - type: turn_on
    device_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    entity_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    domain: switch
mode: single

Wenn unser DHT22 Sensor für 15min eine Luftfeuchtigkeit unter 48% misst und input_boolean.fresh_water_in_humidifier_watcher im Zustand on ist (also das Wasser noch nicht abgelaufen ist) und unsere smarte Steckdose nicht sowieso schon an ist, wird mit turn_on unsere smarte Steckdose eingeschaltet.

Als Gegenstück dazu, hier die Automatisierung, welche die smarte Steckdose wieder ausschaltet, wenn die relative Luftfeuchtigkeit ausreichend ist:

alias: Humidifier Wohnzimmer Off
description: ""
trigger:
  - type: humidity
    platform: device
    device_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    entity_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    domain: sensor
    above: 53
    for:
      hours: 0
      minutes: 15
      seconds: 0
condition:
  - condition: device
    type: is_on
    device_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    entity_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    domain: switch
action:
  - type: turn_off
    device_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    entity_id: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    domain: switch
mode: single

Lüften durch Differenz der absoluten Luftfeuchtigkeit

Die Idee bei dieser Variante liegt darin, die absolute Luftfeuchtigkeit des Wohnraums mit der von draußen zu vergleichen, um einzuschätzen, wie man möglichst effizient lüften kann, um die Luftfeuchtigkeit im Raum zu regulieren.

Zunächst brauchen wir je einen Template-Sensor für unseren Wohnraum sowie für Draußen, welcher aus der relativen Luftfeuchtigkeit und der Temperatur die absolute Luftfeuchtigkeit berechnet. Diese Berechnung ist relativ komplex und sollte eigentlich auch den Luftdruck mit einbeziehen. Für unseren Anwendungsfall reicht aber eine näherungsweise Berechnung. Ihr könnt folgenden Code als Beispiel nehmen:

sensor:
  - platform: template
    sensors:
      absolute_humidity_wohnzimmer:
        friendly_name: "Absolute Humidity Wohnzimmer"
        unit_of_measurement: "g/m³"
        value_template: >
          {% set relative_humidity = states('sensor.relative_humidity_wohnzimmer') | float %}
          {% set temperature = states('sensor.temperature_wohnzimmer') | float %}
          {% set vapor_pressure_saturation = 6.112 * (2.71828 ** ((17.67 * temperature) / (temperature + 243.5))) %}
          {% set actual_vapor_pressure = (relative_humidity / 100) * vapor_pressure_saturation %}
          {% set absolute_humidity = 217 * (actual_vapor_pressure / (temperature + 273.15)) %}
          {{ absolute_humidity | round(2) }}

sensor.relative_humidity_wohnzimmer müsst ihr durch die Entität eures DHT22 für die relative Luftfeuchtigkeit ersetzen und sensor.temperature_wohnzimmer durch die für die Temperatur.

Falls ihr draußen keinen Sensor anbringen wollt oder könnt, könnt ihr auch die entsprechenden Werte von der OpenWeatherMap Integration für Homeassistant erhalten:
OpenWeatherMap

Wenn ihr diese Sensoren erstellt habt, könnt ihr sie mit der Gauge-Karte in eurem Homeassistant Dashboard anzeigen lassen:

Hier die relative Luftfeuchtigkeit zum selben Zeitpunkt:

In meinem Beispiel kann ich erkennen, dass zu diesem Zeitpunkt die absolute Luftfeuchtigkeit innen wesentlich höher ist als draußen. Betrachte ich hingegen die relative Luftfeuchtigkeit, ist das für mich nicht intuitiv erkennbar.
Würde ich also jetzt lüften, könnte ich die Luftfeuchtigkeit in meinem Wohnraum senken.

Dass es noch weitere Gründe gibt, warum man regelmäßig seine Wohnung lüften sollte, abgesehen von der idealen Luftfeuchtigkeit, ist selbstverständlich und bedarf wohl keiner weiteren Erklärung.

Von diesem Punkt an sind der Kreativität für Automatisierungen keine Grenzen gesetzt. Denkbar wäre z.B. ein weiterer Template-Sensor, welcher die Differenz der absoluten Luftfeuchtigkeit von drinnen und draußen direkt als eine Zahl darstellt.
Basierend darauf könnte man z.B. Automatisierungen erstellen, welche via Notification zum Lüften auffordern.

Lasst mich gerne wissen, was ihr von diesem Artikel umgesetzt habt und ob ihr noch weitere Ideen habt, wie man das Wohnraumklima optimieren kann.