eigene Wetterstation Oregon Scientific WMRS200 + Pi

Der Weihnachtsmann hat eine Wetterstation Oregon Scientific WMRS200 mitgebracht. Insgesamt zu einem unschlagbaren Preis für unter 100€ eine sehr solide Station mit allen erforderlichen Sensoren für Lufttemperatur, Luftdruck, Luftfeuchtigkeit, Niederschlagsmenge und Windstärke/-Richtung. Das ganze lässt sich sehr einfach aufbauen und auch die Funkreichweite zwischen Sensoren und Empfangsstation scheint mir sehr gut zu sein.

Eigentlich ist diese Station zur Anbindung an den PC per USB gedacht, was meines Erachtens aber keinen Sinn mach. Deshalb habe ich das ganze per USB an einen Raspberry PI B+ gehängt. Dieser verbraucht nur ca. 3Watt. und ist für das Auslesen, Speichern und weiterverarbeiten der Wetterdaten zuständig. Es hat zwar einige Stunden gedauert, bis ich alles am Laufen hatte, aber nun funzt es einwandfrei.

Für die Geeks: Als Image habe ich ein Standard-Raspbian genutzt. Für die Verbindung und Weiterverarbeitung der Wetterdaten nutze ich wfrog. Auf der Webseite des wfrog-Projekts ist eigentlich alles sehr gut dokumentiert.

Durch wfrog bzw. die pyweather-Skripte werden die Daten zyklisch im minutentakt von der Station abgerufen und in eine SQL-Lite Datenbank auf dem PI abgelegt. Wfrog liefert auch gleich noch eine grafische Web-Oberfläche für die Datenansicht.

Der Clou ist aber aus meiner Sicht, dass die Daten per wfrog zyklisch an Wunderground gesendet werden. Dort kann man seine Station als PWS (personal weather station) kostenlos anmelden und so einerseits von den Wunderground-Service profitieren und einen Beitrag für eine genauere Wettervorhersage leisten.

Hier sind die Live-Daten für meine Wetterstation für jedermann abrufbar.

Meine Wetterstation IBRANDEN78 bei Wunderground

Und wozu das ganze?

Zunächst mal hört sich das sicher als Spielerei an, was es natürlich zum großen Teil auch. Denn sein eigenes Wetter kann man ja leider trotzdem nicht zaubern. Der große Nutzen kommt erst durch die Anbindung an die Loxone Hausautomatisierung zum Tragen. Durch die vorhandenen Live-Daten für Wind & Regenmenge kann das Smart Home so auf bestimmte Wetterszenarien geeignet reagieren. Zum Beispiel:

• In den letzten Tagen xx Liter zu wenig Niederschlag – beregne Rasen für xy Minuten
• Sturmböen – fahre Markise ein – Beschattung aktivieren
• Sonnenstrahlung über 300 Watt/qm – Beschattung aktivieren
• Lüftungsanlage abhängig von Innen- & Außenluftfeuchtigkeit regeln