In einer Ecke unseres Schlafzimmers, an einer kalten Außenwand, hatten wir Stockflecken. Die Wand liegt an einer Stelle mit Wärmebrücke – dort kühlt die Oberfläche stärker aus als der Rest des Raums, und genau dort setzt sich Feuchtigkeit zuerst ab. Ich wollte nicht mehr nur nach Gefühl entscheiden, ob und wann Lüften gerade etwas bringt. Daraus ist ein Mess- und Automatisierungs-Setup in Home Assistant entstanden, das ich hier zeige.

Transparenzhinweis: Dieser Artikel beschreibt ein tatsächlich bei uns eingesetztes Home-Assistant-Setup. Die genannten Geräte, die Automationslogik und die YAML-Ausschnitte sind real – konkrete Messwerte eines einzelnen Lüftungsvorgangs, die exakten Entity-IDs sowie die Modellbezeichnung des Außensensors fehlen an einzelnen Stellen noch und sind als TODO markiert, statt erfunden zu werden.

Warum ich die Luftfeuchtigkeit automatisch überwache

Die kalte Wandfläche in der Ecke war der Auslöser. Was sich für mich ändern lässt, ist der Umgang mit der Luftfeuchtigkeit im Raum: Wann ist sie kritisch hoch, und wann hilft Lüften tatsächlich, statt nur gefühlt zu helfen? Bis dahin hatte ich dafür kein System, nur ein Hygrometer, das ich unregelmäßig angeschaut habe. Wie ein Hygrometer überhaupt am richtigen Ort misst, ordnet Hygrometer richtig aufstellen und sinnvoll messen ein – genau dieses Problem der Messposition taucht weiter unten auch bei meinem Home-Assistant-Sensor wieder auf.

Warum die relative Luftfeuchtigkeit allein nicht reicht

Der Fehler, den ich anfangs selbst gemacht habe: die relative Luftfeuchtigkeit innen direkt mit der relativen Luftfeuchtigkeit außen vergleichen. Das funktioniert nicht zuverlässig, weil bei niedrigerer Temperatur der Sättigungsdampfdruck niedriger liegt – vereinfacht gesagt, die maximale Wasserdampfmenge, die die Luft überhaupt aufnehmen kann. Deshalb kann kalte Außenluft trotz höherer relativer Luftfeuchtigkeit absolut weniger Wasserdampf enthalten als wärmere Innenluft.

Ein Beispiel: Zeigt der Innensensor 20 °C bei 55 % relativer Feuchtigkeit, und draußen zeigt der Sensor 5 °C bei 80 % relativer Feuchtigkeit, wirkt die Außenluft auf den ersten Blick feuchter. Tatsächlich enthält sie absolut weniger Wasserdampf pro Kubikmeter. Lüften würde in diesem Fall trotzdem helfen – obwohl die Außenluft-Prozentzahl höher ist als drinnen. Genau deshalb braucht die Entscheidung „jetzt lüften?” die absolute, nicht die relative Luftfeuchtigkeit.

Illustration: Hygrometer im Schlafzimmer, Außensensor neben dem geöffneten Fenster und Pfeile für den LuftaustauschKI-erstellte Illustration

Die Innen- und Außensensoren sind hier nur schematisch dargestellt; das Bild zeigt keine echten Geräte oder Messwerte aus unserem Setup.

Was du für die Lösung brauchst

Für ein vergleichbares Setup sind das die Bausteine:

  • Temperatur- und Feuchtigkeitssensor innen
  • Temperatur- und Feuchtigkeitssensor außen
  • Home Assistant
  • optional: Fensterkontakt
  • optional: Telegram oder ein anderer Benachrichtigungsdienst
  • optional: Luftentfeuchter mit schaltbarer Steckdose oder eigener Smart-Home-Anbindung

Dieser Artikel ist kein allgemeines Home-Assistant-Tutorial und setzt ein bereits laufendes Home-Assistant-Setup voraus. Wer noch kein Home Assistant im Einsatz hat, findet die offizielle Einstiegsdokumentation als Ausgangspunkt für Installation und Grundeinrichtung, bevor sich die hier gezeigten Automationen sinnvoll umsetzen lassen.

Mein Setup im Überblick

Konkret sieht unser Aufbau so aus:

  • Zigbee-Koordinator: Home Assistant Connect ZBT 1 – läuft bei uns weiterhin zuverlässig. Home Assistant hat die Produktion des ZBT 1 inzwischen eingestellt, liefert aber laut eigener Angabe weiter Software-Updates dafür; ein Wechsel ist bei einem funktionierenden Gerät nicht nötig. Wer heute neu mit Zigbee in Home Assistant beginnt, findet im ZBT 2 das aktuelle Nachfolgemodell.
  • Innensensor: SONOFF SNZB-02D im Schlafzimmer
  • Außensensor: Temperatur- und Feuchtigkeitssensor im Außenbereich unter dem Balkon
  • Fenstersensor: Aqara Tür- und Fenstersensor am Schlafzimmerfenster
  • Heizungssteuerung: Better Thermostat
  • Luftentfeuchter: Comfee MDDF-20DEN7, per eigener Home-Assistant-Automation gesteuert
  • Home Assistant mit eingebundenen Zigbee-Geräten sowie Telegram für Benachrichtigungen

Warum ich einen separaten Raumsensor verwende

Der naheliegende Gedanke wäre, einfach die Temperaturmessung des Heizkörperthermostats zu verwenden – die ist ja ohnehin schon in Home Assistant vorhanden. Bei uns hat sich das aber als nicht repräsentativ herausgestellt: Das Thermostat sitzt direkt am Heizkörper und zusätzlich hinter einem Vorhang. Beides beeinflusst die gemessene Temperatur spürbar gegenüber dem, was im restlichen Raum tatsächlich herrscht – Wärme vom Heizkörper direkt am Sensor, dazu der Vorhang als zusätzliche thermische Barriere zum Raum.

Deshalb misst bei uns ein separater SONOFF SNZB-02D an einer neutraleren Stelle im Schlafzimmer – meine ausführlicheren Erfahrungen damit, auch als externer Sensor für Better Thermostat, stehen im verlinkten Artikel. Das Gerät ist ein Zigbee-Temperatur- und Feuchtigkeitssensor mit Display, läuft batteriebetrieben und lässt sich unkompliziert in Home Assistant einbinden. Welche Kriterien für eine sinnvolle Sensorposition allgemein gelten, erklärt Hygrometer richtig aufstellen und sinnvoll messen im Detail – die dortige Einordnung von Luftzirkulation, Wärmequellen und Zugluft gilt für einen smarten Sensor genauso wie für ein einfaches Hygrometer.

Absolute Luftfeuchtigkeit innen und außen berechnen

Home Assistant liefert Temperatur und relative Luftfeuchtigkeit direkt von den Sensoren, aber nicht automatisch die absolute Luftfeuchtigkeit – die muss aus beiden Werten berechnet werden. Bei uns übernimmt das aktuell die Community-Integration Thermal Comfort, die aus Temperatur und relativer Feuchtigkeit unter anderem die absolute Luftfeuchtigkeit als eigenen Sensor bereitstellt.

Wichtig dabei: Thermal Comfort ist eine von mehreren möglichen Lösungen, keine zwingende Voraussetzung. Wer die Berechnung lieber selbst als Template-Sensor nachbauen möchte, findet die Formel dafür bereits fertig aufbereitet in EinfachGadgets’ eigenem Lüftungsassistenten: Der Rechner vergleicht Innen- und Außenluft nach genau demselben physikalischen Prinzip – absolute statt relativer Feuchtigkeit – und macht das auch ganz ohne Home Assistant nutzbar, etwa als schnelle manuelle Kontrolle. Die zugrunde liegende Physik (ASHRAE-Gleichungen für Sättigungsdampfdruck und absolute Feuchtigkeit) ist in EinfachGadgets’ eigener Bibliothek psychrometrics.ts dokumentiert; dieser Artikel dupliziert diese Berechnung bewusst nicht, sondern verweist darauf.

Innen und außen vergleichen

Um aus den beiden absoluten Feuchtewerten eine nutzbare Differenz zu machen, habe ich einen zusätzlichen Template-Sensor angelegt, der die beiden Thermal-Comfort-Sensoren voneinander abzieht:

template:
  - sensor:
      - name: 'Absolute Luftfeuchtigkeit Schlafzimmer Unterschied'
        unique_id: absolute_humidity_schlaf_difference
        unit_of_measurement: 'g/m³'
        state_class: measurement
        state: >
          {% set innen = states('sensor.thermal_schlaf_absolute_humidity') %}
          {% set aussen = states('sensor.thermal_garten_absolute_humidity') %}
          {% if innen not in ['unknown','unavailable']
                and aussen not in ['unknown','unavailable'] %}
            {{ (innen | float - aussen | float) | round(2) }}
          {% else %}
            {{ 'unknown' }}
          {% endif %}

Das Vorzeichen der Differenz sagt dabei Folgendes aus:

  • Positive Differenz: Die Innenluft enthält absolut mehr Wasserdampf als die Außenluft – lüften kann Feuchtigkeit abführen.
  • Negative Differenz: Die Außenluft enthält absolut mehr Wasserdampf als die Innenluft – Lüften würde in diesem Moment eher zusätzliche Feuchtigkeit hereinlassen.

Wichtig ist dabei eine Einschränkung, die ich anfangs unterschätzt habe: Ein nur minimal positiver Wert bedeutet noch nicht automatisch, dass Lüften praktisch sinnvoll ist. Ein nur knapp positiver Unterschied liefert weniger Trocknungspotenzial als ein deutlich größerer und kann zudem näher an den Mess- und Schwankungsungenauigkeiten der beteiligten Sensoren liegen als ein klar positiver Wert. Genau deshalb braucht die eigentliche Lüftungsentscheidung weiter unten zusätzlich eine konfigurierbare Mindestdifferenz, nicht nur „größer null”.

Die hier gezeigte Mindestdifferenz in g/m³ ist dabei eine pragmatische, konfigurierbare Entscheidungslogik für diesen ersten Home-Assistant-Aufbau – nicht die einzig richtige Methode. Eine weiterführende Variante könnte stattdessen berechnen, welche relative Luftfeuchtigkeit die Außenluft hätte, wenn man sie rechnerisch auf Innentemperatur erwärmt, und diesen Wert direkt mit der gemessenen Innenfeuchtigkeit vergleichen. Das wäre ein eigenes Tutorial für sich und ist hier bewusst nicht weiter ausgeführt.

Telegram: Home Assistant sagt mir, wann ich lüften sollte

Für die eigentliche Lüftungsempfehlung braucht es mehr als nur die Differenz – sonst würde die Automation bei jedem kurzen Schwanken über die Nulllinie neu auslösen. Ich habe deshalb ein paar input_number- und input_boolean-Helfer angelegt, mit denen sich die Schwellenwerte später anpassen lassen, ohne die Automation selbst zu verändern:

Schematische Darstellung: Innen- und Außensensoren, Auswertung, Benachrichtigung, Fensterkontakt und weitere Überwachung beim LüftenKI-erstellte schematische Darstellung

Die Grafik zeigt den Ablauf vereinfacht. Die Sensoren und Smartphone-Meldungen sind keine Fotos oder Screenshots unseres Home-Assistant-Systems.

input_number.lueften_feuchte_start
input_number.lueften_feuchte_ziel
input_number.lueften_min_abs_differenz
input_boolean.lueftungsempfehlung_schlafzimmer

Als Startwerte für den Praxisaufbau verwende ich aktuell:

  • Start-Raumfeuchtigkeit: 60 %
  • Ziel-Raumfeuchtigkeit: 55 %
  • Mindestdifferenz absolute Feuchtigkeit: 1,0 g/m³

Das sind ausdrücklich konfigurierbare Beispiel- beziehungsweise Testwerte für diese Automation, keine allgemeingültigen wissenschaftlichen Grenzwerte. Diese konkrete Kombination aus 60 %, 55 % und 1,0 g/m³ habe ich bislang nicht über einen dokumentierten Testzeitraum validiert – es gibt auch keine belastbare, allgemein gültige „optimale” Mindestdifferenz, ab der Lüften wissenschaftlich sinnvoll wird. Die Werte lassen sich über die Helfer jederzeit anpassen, ohne die Automation neu zu schreiben.

Die folgenden Entity-IDs sind sprechende Platzhalter (sensor.LUFTFEUCHTIGKEIT_SCHLAFZIMMER, sensor.ABSOLUTE_FEUCHTIGKEIT_INNEN, sensor.ABSOLUTE_FEUCHTIGKEIT_AUSSEN, sensor.ABSOLUTE_FEUCHTE_DIFFERENZ_SCHLAFZIMMER, binary_sensor.FENSTER_SCHLAFZIMMER, notify.TELEGRAM) – ersetze sie durch die Entity-IDs deines eigenen Home-Assistant-Systems.

Die Automation für die Empfehlung selbst prüft alle relevanten Werte in einer einzigen Vorlagen-Bedingung (template-Trigger), statt nur auf das Überschreiten der Feuchte-Schwelle zu reagieren. Das ist wichtig: Würde nur die Raumluftfeuchtigkeit selbst den Trigger auslösen, könnte die Automation eine neue Lüftungsmöglichkeit verpassen, wenn die Feuchtigkeit schon vorher über der Schwelle lag und erst später die Außenluft trockener wird. Ein Template-Trigger dagegen wird von Home Assistant automatisch neu ausgewertet, sobald sich einer der referenzierten Werte ändert – Raumluftfeuchtigkeit, Differenzsensor, Fensterzustand oder der Status der bereits aktiven Empfehlung:

automation:
  - alias: 'Lüftungsempfehlung Schlafzimmer'
    triggers:
      - trigger: template
        value_template: >
          {{ states('sensor.LUFTFEUCHTIGKEIT_SCHLAFZIMMER') not in ['unknown', 'unavailable']
             and states('sensor.ABSOLUTE_FEUCHTE_DIFFERENZ_SCHLAFZIMMER') not in ['unknown', 'unavailable']
             and states('sensor.LUFTFEUCHTIGKEIT_SCHLAFZIMMER') | float(-999)
                 > states('input_number.lueften_feuchte_start') | float
             and states('sensor.ABSOLUTE_FEUCHTE_DIFFERENZ_SCHLAFZIMMER') | float(-999)
                 > states('input_number.lueften_min_abs_differenz') | float
             and is_state('binary_sensor.FENSTER_SCHLAFZIMMER', 'off')
             and is_state('input_boolean.lueftungsempfehlung_schlafzimmer', 'off') }}
        for:
          minutes: 5
    actions:
      - action: notify.TELEGRAM
        data:
          message: >
            Lüften sinnvoll: Raumluftfeuchtigkeit {{ states('sensor.LUFTFEUCHTIGKEIT_SCHLAFZIMMER') }} %,
            absolute Feuchtigkeit innen {{ states('sensor.ABSOLUTE_FEUCHTIGKEIT_INNEN') }} g/m³,
            außen {{ states('sensor.ABSOLUTE_FEUCHTIGKEIT_AUSSEN') }} g/m³,
            Unterschied {{ states('sensor.ABSOLUTE_FEUCHTE_DIFFERENZ_SCHLAFZIMMER') }} g/m³.
      - action: input_boolean.turn_on
        target:
          entity_id: input_boolean.lueftungsempfehlung_schlafzimmer

Die Bedingung prüft zunächst ausdrücklich, dass die beiden Sensoren nicht unknown oder unavailable sind, bevor sie mit ihnen rechnet – der zusätzliche Default-Wert in | float(-999) fängt zusätzlich ab, falls ein Sensor trotzdem einen nicht-numerischen Zustand liefert, ohne dass die Automation dabei mit einem Fehler abbricht. Das input_boolean am Ende verhindert, dass bei weiterhin erhöhter Feuchtigkeit ständig neue Nachrichten verschickt werden, solange die Empfehlung noch aktiv ist.

Wichtige Einschränkung von for:: Läuft Home Assistant während der fünfminütigen Wartezeit neu an – etwa durch einen Neustart oder ein Neuladen der Automationen –, geht dieser laufende Timer laut offizieller Home-Assistant-Dokumentation verloren. Die Bedingung muss danach erneut ununterbrochen fünf Minuten lang erfüllt sein, bevor die Automation auslöst. Das betrifft im weiteren Verlauf dieses Artikels jede Automation, die for: verwendet.

Fenstersensor: Home Assistant weiß, wann tatsächlich gelüftet wird

Am Schlafzimmerfenster sitzt bei uns ein Aqara Tür- und Fenstersensor, der den Zustand „offen” oder „geschlossen” per Zigbee an Home Assistant liefert – ohne Aqara Hub, direkt über unseren Zigbee-Koordinator. Diesen Zustand nutzt die oben gezeigte Automation bereits als Bedingung (keine Empfehlung, solange das Fenster schon offen ist).

Für die hier vorgestellte Lüftungslogik reicht dieser einfache Zustand „offen”/„geschlossen” bereits aus. Bei uns läuft parallel noch Better Thermostat, eine Community-Integration zur Steuerung von Heizkörperthermostaten, die ebenfalls auf denselben Fenstersensor reagiert: Öffnet sich das Fenster, kann Better Thermostat unabhängig davon die Heizungsregelung entsprechend anpassen. Beide Automationen laufen parallel und unabhängig voneinander – die Raumklima-Automation hier verändert Better Thermostat nicht und greift nicht in dessen Logik ein. Wie genau wir Better Thermostat mit externem Sensor und Fensterkontakt eingerichtet haben, zeigt der eigene Better-Thermostat-Ratgeber. Details zum Aqara-Sensor selbst, inklusive Einzelpack/3er-Pack und Kauflink, stehen im Aqara-Artikel.

Wann das Fenster wieder geschlossen werden sollte

Nach dem Öffnen beobachtet eine zweite Automation weiter die Innenwerte und den Innen-Außen-Unterschied. Geschlossen werden sollte, sobald entweder das konfigurierte Feuchteziel erreicht ist oder der Vorteil der Außenluft unter die konfigurierte Mindestdifferenz gefallen ist – und zwar erst, wenn das ununterbrochen für eine kurze Mindestdauer gilt, damit nicht schon eine einzelne kurze Messschwankung die Nachricht auslöst.

Eine frühere Version davon hatte ich mit wait_template gefolgt von einem festen delay: 3 Minuten gebaut. Das war fehlerhaft: wait_template wartet nur, bis die Bedingung einmal wahr wird, der anschließende delay läuft dann unabhängig davon weiter – selbst wenn die Bedingung in der Zwischenzeit längst wieder falsch geworden ist, wird die Nachricht trotzdem verschickt. Wie bei der Lüftungsempfehlung oben löst das jetzt stattdessen ein template-Trigger mit for:, der die Bedingung erst dann als erfüllt zählt, wenn sie tatsächlich drei Minuten lang durchgehend zutrifft:

automation:
  - alias: 'Lüften beenden Schlafzimmer'
    triggers:
      - trigger: template
        value_template: >
          {{ is_state('binary_sensor.FENSTER_SCHLAFZIMMER', 'on')
             and is_state('input_boolean.lueftungsempfehlung_schlafzimmer', 'on')
             and states('sensor.LUFTFEUCHTIGKEIT_SCHLAFZIMMER') not in ['unknown', 'unavailable']
             and states('sensor.ABSOLUTE_FEUCHTE_DIFFERENZ_SCHLAFZIMMER') not in ['unknown', 'unavailable']
             and (states('sensor.LUFTFEUCHTIGKEIT_SCHLAFZIMMER') | float(999)
                      <= states('input_number.lueften_feuchte_ziel') | float
                  or states('sensor.ABSOLUTE_FEUCHTE_DIFFERENZ_SCHLAFZIMMER') | float(999)
                      < states('input_number.lueften_min_abs_differenz') | float) }}
        for:
          minutes: 3
    actions:
      - action: notify.TELEGRAM
        data:
          message: 'Fenster wieder schließen'

Weil die Bedingung Fensterzustand und Empfehlungsstatus direkt mit einschließt, bricht der Drei-Minuten-Timer automatisch ab, sobald das Fenster zwischenzeitlich wieder geschlossen oder die Empfehlung zurückgesetzt wird – es braucht dafür keine separate condition mehr. Auch hier gilt die oben beschriebene Einschränkung: Ein Neustart von Home Assistant während der drei Minuten setzt den Timer zurück, die Bedingung muss danach erneut komplett von vorn durchgehend erfüllt sein.

Nach dem tatsächlichen Schließen des Fensters setzt eine dritte, kurze Automation input_boolean.lueftungsempfehlung_schlafzimmer wieder zurück, damit beim nächsten Anstieg der Feuchtigkeit erneut eine Empfehlung möglich ist:

automation:
  - alias: 'Lüftungsempfehlung zurücksetzen Schlafzimmer'
    triggers:
      - trigger: state
        entity_id: binary_sensor.FENSTER_SCHLAFZIMMER
        to: 'off'
    actions:
      - action: input_boolean.turn_off
        target:
          entity_id: input_boolean.lueftungsempfehlung_schlafzimmer

Damit ergibt sich der komplette Ablauf: keine Empfehlung → Lüften sinnvoll (Situation A) → Fenster öffnen (Situation B) → Lüften beobachten und beenden (Situation C) → Fenster schließen, Status zurücksetzen (Situation D).

Wenn Lüften nicht reicht: Luftentfeuchter automatisch steuern

Lüften hilft nur, wenn draußen tatsächlich trockenere Luft zur Verfügung steht – bei durchgehend feuchter Witterung reicht das allein nicht. Für diesen Fall haben wir zusätzlich einen Comfee MDDF-20DEN7 im Einsatz, den eine separate Home-Assistant-Automation steuert.

Aktuelle Schaltwerte bei uns:

  • über 70 % relative Luftfeuchtigkeit → Entfeuchter einschalten
  • unter 66 % relative Luftfeuchtigkeit → Entfeuchter ausschalten
  • Zeitfenster: 9 bis 22 Uhr

Auch das sind ausdrücklich persönliche Einstellungen unseres Praxisaufbaus, keine allgemeine Empfehlung. Die unterschiedlichen Ein- und Ausschaltwerte (70 % statt z. B. 66 % zum Einschalten) bilden bewusst eine Hysterese: Würde bei ein und demselben Grenzwert sowohl ein- als auch ausgeschaltet, würde das Gerät bei einem Wert nahe der Grenze ständig hin- und herschalten. Der Abstand zwischen den beiden Schwellen verhindert das.

Dieser Abschnitt ist bewusst kurz gehalten – die ausführlichere Einordnung des Geräts inklusive Herstellerangaben steht im eigenen Comfee-Artikel, die Automation dahinter im Automatisierungsratgeber. Wer grundsätzlich prüfen möchte, ob und welcher Entfeuchtertyp zur eigenen Situation passt, findet dafür die qualitative Luftentfeuchter-Auswahlhilfe.

Was diese Automation kann und was nicht

Die Automation kann Innen- und Außenwerte fortlaufend überwachen, statt sie gelegentlich manuell abzulesen, anhand der absoluten statt der relativen Luftfeuchtigkeit erkennen, ob Lüften gerade einen physikalischen Vorteil bringt, per Telegram benachrichtigen, wann Lüften sinnvoll ist und wann das Fenster wieder zu sollte, und bei vorhandener Technik zusätzliche Geräte wie einen Luftentfeuchter automatisch schalten.

Eine Wärmebrücke oder eine kalte Wandfläche beseitigt die Automation dagegen nicht – sie macht aber ungünstige Feuchtebedingungen in genau diesem Raum sichtbar und hilft dabei, schneller auf sie zu reagieren, statt sie erst an sichtbaren Folgen wie Stockflecken zu bemerken. Eine fachliche Schimmelbeurteilung ersetzt sie ebenfalls nicht: Bleibt eine Wand trotz sinnvoll genutzter Lüftungsempfehlungen wiederholt feucht oder treten erneut Stockflecken auf, sollte nicht einfach immer häufiger gelüftet werden, sondern die bauliche Ursache der kalten beziehungsweise feuchten Fläche geprüft werden. Eine erste Einordnung dazu, wann ein auffälliger Messwert weitere Schritte braucht, gibt Luftfeuchtigkeit zu hoch? Was du jetzt prüfen kannst; für Handlungsschritte bei bereits sichtbarem Schimmelbefall und wann Fachfirmen nötig sind, verweist dieser Artikel auf die entsprechenden Informationsseiten des Umweltbundesamts. Wie genau diese Stockflecken bei uns entstanden sind und was neben der hier gezeigten Automation noch dazugehörte – Risikostellen, Möbelabstand, Farbe und Messwerte –, beschreibt der Praxisbericht Schimmel vorbeugen.

Mein Fazit aus der Praxis

Vorher habe ich in unserem Schlafzimmer mit der bekannten kalten Ecke nach Gefühl oder aus schlechtem Gewissen gelüftet, meist anhand des reinen Raumfeuchte-Werts. Jetzt betrachtet Home Assistant Innen- und Außenwerte gemeinsam und leitet daraus eine nachvollziehbare Entscheidung ab: Ich bekomme eine Nachricht, wenn Innen- und Außenwerte tatsächlich für Lüften sprechen, und eine zweite, wenn es wieder Zeit ist, das Fenster zu schließen. Der Fensterkontakt sorgt dabei dafür, dass die Automation den tatsächlichen Lüftungsvorgang berücksichtigt statt nur die reine Empfehlung; Better Thermostat übernimmt parallel und unabhängig davon die Heizungsregelung, wenn das Fenster offen ist.

Der Innen-Außen-Vergleich über die absolute statt der relativen Luftfeuchtigkeit ist dabei der eigentliche Kern: Ohne ihn hätte ich vermutlich öfter zur „falschen” Zeit gelüftet, einfach weil draußen die Prozentzahl niedriger aussah. Reicht Lüften an einem Tag nicht aus, übernimmt der Luftentfeuchter mit den beiden Schaltwerten die Ergänzung. Und bleibt die Feuchtigkeit trotz sinnvoll genutzter Lüftungsempfehlungen dauerhaft hoch, ist das für mich das Signal, die eigentliche Wärmebrücke als bauliche Ursache anzugehen, statt einfach nur häufiger zu lüften.