


Erstellen einer intelligenten Heizungssteuerung mit Python, Docker und Bluetooth #1
Kapitel 1: Erste Schritte
Warum einen intelligenten Heizungsregler bauen?
Ich habe vor kurzem damit begonnen, einen intelligenten Heizungsregler für meine Terma MOA Blue-Heizungen zu erstellen, und zwar unter Verwendung von Python, Docker und Bluetooth Low Energy (BLE).
Das Problem
Derzeit gibt es keine native Möglichkeit, zwischen Home Assistant (HA) und meinen Heizungen zu kommunizieren.
Das Ziel
Ich benötigte eine präzise Steuerung der Heizungen für mein Saisonmietobjekt, um:
- Optimieren Sie den Energieverbrauch – Verhindern Sie, dass Gäste beim Auschecken die Temperaturen zu hoch einstellen oder die Heizungen eingeschaltet lassen.
- Einstellungen aus der Ferne verwalten – Vermeiden Sie kostspielige Heizkosten, ohne die Immobilie persönlich zu besichtigen.
- Aktivieren Sie die Automatisierung – Integrieren Sie in Zukunft HA für eine bessere Planung und Überwachung.
Dieser Beitrag ist das erste Kapitel einer Reihe, in der ich Sie durch den Prozess führe – von der Einrichtung des Raspberry Pi und Docker bis zum Schreiben von Python-Skripten für die direkte Bluetooth-Steuerung.
Über die Terma MOA Blue-Heizungen
Das Terma MOA Blue ist ein Bluetooth-fähiges Heizelement, das für elektrische Heizkörper und Handtuchwärmer entwickelt wurde.
Hauptmerkmale:
-
Mehrere Modi:
- Manuell (Raumtemperatur)
- Manuell (Heizelementtemperatur)
- Zeitpläne und Timer
-
Temperaturregelung:
- Unterstützt Präzisionseinstellungen in 0,1°C-Schritten.
-
Bluetooth Low Energy (BLE):
- Ermöglicht die Fernsteuerung über mobile Apps oder benutzerdefinierte Integrationen.
Während diese Heizungen nahtlos mit der mobilen App des Herstellers funktionieren, wollte ich mehr Flexibilität, indem ich sie direkt in ein benutzerdefiniertes Python/Docker-Setup integriere.
Besonderer Dank geht an die Home Assistant Community
Ich möchte der Home Assistant Community ein großes Lob dafür aussprechen, dass sie den Grundstein gelegt und Einblicke in die Verbindung dieser Heizungen mithilfe von BLE gegeben hat.
Ihre Diskussionen haben dazu beigetragen, zu klären, wie die Bluetooth-Eigenschaften strukturiert sind, und viele der in diesem Projekt implementierten Techniken inspiriert.
Projektübersicht
Wir behandeln:
- Einrichten des Raspberry Pi mit Docker.
- Schreiben eines Python-Skripts unter Verwendung von BLE, um eine Verbindung zur Heizung herzustellen.
- Kodierung und Dekodierung von Temperaturdaten und Heizmodi.
- Verpacken der App in Docker für eine einfache Bereitstellung.
- Planung für zukünftige Funktionen wie Unterstützung mehrerer Heizungen und Automatisierung.
Einrichten des Raspberry Pi
Ich habe mich entschieden, einen Raspberry Pi als zentrale Steuerung für dieses Projekt zu verwenden. So habe ich es eingerichtet:
- Flash Raspberry Pi OS: Laden Sie das neueste Raspberry Pi OS-Image herunter und installieren Sie es.
- SSH und WLAN aktivieren: Konfigurieren Sie den SSH-Zugriff und die WLAN-Anmeldeinformationen während des Flashens, um die Remote-Entwicklung zu ermöglichen.
- Docker installieren: Docker erleichtert die Bereitstellung und das Testen.
Befehle:
sudo apt update sudo apt install -y docker.io sudo usermod -aG docker $USER
- Docker-Installation testen:
docker --version docker run hello-world
Dadurch wird überprüft, ob Docker installiert ist und ordnungsgemäß ausgeführt wird.
Einrichten von Git und Fernzugriff
Um Aktualisierungen des Codes zu vereinfachen, habe ich SSH-Schlüssel und Git für den Fernzugriff von meinem PC aus eingerichtet.
Wichtige Schritte:
- Generieren Sie ein SSH-Schlüsselpaar:
ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com"
- Fügen Sie den öffentlichen Schlüssel zu GitHub hinzu.
- Klonen Sie das Repository:
git clone git@github.com:<username>/<repo>.git </repo></username>
Repository-Link
Sie können sich den vollständigen Quellcode in meinem GitHub-Repo ansehen:
? GitHub – ha-hudsonread-heater-control
Sie können es gerne forken, Verbesserungen vorschlagen oder etwaige Probleme melden!
Steuern des Heizgeräts mit Bluetooth
Die Terma MOA Blue-Heizung kommuniziert über Bluetooth Low Energy (BLE), daher habe ich die Bleak-Bibliothek in Python verwendet, um die Verbindung zu verwalten.
Wichtige Funktionen bisher implementiert:
- Temperaturen lesen und schreiben: Verwendung von UUID-basierten Merkmalen.
- Modussteuerung:Umschaltung zwischen Aus, Manuell (Raumtemperatur) und Manuell (Heizelementtemperatur).
- Dynamische Updates: Steuern Sie die Temperaturen, ohne die Modi zu beeinflussen.
Aktueller Stand und nächste Schritte
Im Moment kann der Controller:
- An die Heizung anschließen.
- Lesen Sie die aktuelle Temperatur und die Zieltemperatur ab.
- Wechseln Sie Modi und passen Sie die Temperaturen unabhängig an.
Nächste Schritte:
- Unterstützung für mehrere Heizungen hinzufügen.
- Aktivieren Sie die Automatisierung durch Integration mit Home Assistant oder ähnlichen Plattformen.
Folgen Sie uns
Bleiben Sie dran für Kapitel 2, in dem ich in den Python-Code eintauche, erkläre, wie die BLE-Kodierung und -Dekodierung funktioniert, und Erkenntnisse aus dem Debuggen von Bluetooth-Verbindungen teile.
Wir behandeln auch manuelle Kopplungs- und Verbindungsbefehle mit bluetoothctl für alle, die sich tiefer mit dem BLE-Debugging befassen möchten.
Vergessen Sie nicht, ⭐️ das GitHub-Repo zu besuchen und mir in den Kommentaren mitzuteilen, welche Funktionen Sie gerne als nächstes hinzugefügt sehen würden!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen einer intelligenten Heizungssteuerung mit Python, Docker und Bluetooth #1. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc

ListsandNumPyarraysinPythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblebutlessmemory-efficient,whileNumPyarraysareoptimizedfornumericaldata.1)Listsstorereferencestoobjects,withoverheadaround64byteson64-bitsystems.2)NumPyarraysstoredatacontiguou

TensurepythonscriptsBehavectelyAcrossdevelopment, Staging und Produktion, UsethesStrategien: 1) Umweltvariablenforsimplesettings, 2) configurationFilesForComplexSetups und 3) dynamikloadingForAdaptability.eachMethodofferiqueNefits und Requiresca

Die grundlegende Syntax für die Python -Liste ist die Liste [START: STOP: STEP]. 1.Start ist der erste Elementindex, 2.Stop ist der erste Elementindex, und 3.Step bestimmt die Schrittgröße zwischen den Elementen. Scheiben werden nicht nur zum Extrahieren von Daten verwendet, sondern auch zum Ändern und Umkehrlisten.

ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.


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