ecos
Ein smarter Hub für Licht und Raumklima
Mein Jugend-forscht-Projekt: was ich baue, wie ich vorgehe und was ich damit herausfinden will.
Ausgangspunkt: Energie geht verloren
Licht brennt unnötig
Auch dann, wenn genug Tageslicht da ist.
Lüften ohne Plan
Fenster sind zur falschen Zeit offen oder geschlossen.
Keine Übersicht
Wer wie viel verbraucht, bleibt unsichtbar.
Ich möchte herausfinden, wie viel sich mit einfacher, günstiger Technik verbessern lässt.
Forschungsfrage
Frage
Kann ein günstiger Hub, der Tageslicht und Raumklima misst, in einem Raum Energie sparen, ohne dass der Komfort leidet?
Hypothese
Wenn sich die Lampe nach dem Tageslicht richtet, sinkt der Stromverbrauch der Beleuchtung.
Mein Ziel
Prototyp bauen und die Einsparung im Vorher-Nachher-Vergleich messen.
Die Idee und der Aufbau
Web-App
Auf dem Handy, läuft offline (PWA)
ecos-Hub
Raspberry Pi Zero 2 W mit Sensoren für Temperatur, Licht und CO₂
Licht
LED-Streifen mit ESP32, automatisch auf die richtige Helligkeit
Daten bleiben lokal. Kein Account, kein Cloud-Zwang. Gekoppelt wird per Schlüssel.
Funktionen: Kern und Erweiterungen
Raumklima messen
Temperatur, CO₂ und Helligkeit in Echtzeit.
Automatisches Licht
Einmal kalibrieren, danach passt ecos die Helligkeit dem Tageslicht an.
Fensterhinweise
ecos empfiehlt, wann Fenster geöffnet oder geschlossen werden sollten.
Profile
Jede Person hat ihre eigenen Voreinstellungen.
Statistik
Verbrauch pro Profil und geschätzte Ersparnis pro Monat.
Warum sich ecos lohnt
Ersparnis wird sichtbar
Die Statistik zeigt, was das System bringt. Im Test messe ich vorher und nachher.
Datenschutz von Anfang an
Daten bleiben im Raum. Kein Account, kein Internet nötig.
Günstig und ohne Abo
Bauteile unter 170 €, keine laufenden Softwarekosten.
Einfach zu nutzen
Läuft als Web-App auf dem Handy, ohne Store-Installation.
Wo ecos einsetzbar wäre
Zuhause
Wohn- und Arbeitszimmer
Büros
Arbeitsplätze und Coworking
Schulen
Klassen- und Seminarräume
Ferienunterkünfte
Räume mit wechselnden Gästen
Der Prototyp entsteht zunächst für einen einzelnen Raum bei mir.
So lernt das Licht
1. Raum einzeichnen
Höhe, Wandfarben und Fenster in einer Skizze eintragen.
2. Kalibrieren
Vorhang ziehen, Licht von Hand passend einstellen. ecos merkt sich den Wert.
3. Automatik
ecos hält die Helligkeit passend zum Tageslicht. Nachstellen geht immer.
Der Lichtsensor misst echte Werte. Das ist genauer und einfacher als eine Raumsimulation.
So messe ich die Einsparung
1. Referenz
Licht wie üblich von Hand bedienen. Verbrauch (Messsteckdose) und Helligkeit (Lux) aufzeichnen.
2. Mit ecos
Gleicher Raum, gleiche Dauer, Automatik an. Dieselben Werte aufzeichnen.
3. Vergleich
Verbrauch in kWh und Helligkeit vergleichen. Wetter und Tageszeit notieren.
Ich halte auch fest, wo die Messung ungenau sein kann.
Materialkosten im Detail
Zusatzkosten und Budget
Alles sind Schätzungen. Vor dem Kauf prüfe ich die aktuellen Preise, vor allem beim Raspberry Pi.
Umsetzung in drei Etappen
Etappe 1: Kernziel
Sensoren, Hub und App zeigen live Werte, Licht regelt sich automatisch. 90–135 Std., ca. 9–14 Wochen bei 10 Std. pro Woche.
Etappe 2: Messung
Vorher-Nachher-Vergleich von Verbrauch und Helligkeit. 15–25 Std., ca. 2–3 Wochen.
Etappe 3: Erweiterungen
Fensterhinweise, Profile und Statistik, falls Zeit bleibt. 70–100 Std., ca. 7–10 Wochen.
Insgesamt 160–235 Stunden. Ich plane 30 % Puffer ein, weil Hardware oft länger dauert als gedacht. Die schriftliche Ausarbeitung ist nicht eingerechnet.
Risiken und Lösungen
Bluetooth nur in Chrome auf Android
Lösung: Bluetooth nur zum Koppeln, danach WLAN im Heimnetz.
Lichtberechnung aus der Raumform ist ungenau
Lösung: Der Lichtsensor misst echte Werte.
Personenerkennung ist technisch schwierig
Lösung: Start mit manueller Profilwahl.
Zeitaufwand ist schwer zu schätzen
Lösung: Kernziel zuerst, Zwischenstand nach jeder Phase.
Nächste Schritte
1. Bauteile bestellen
Ca. 130–200 €
2. Kernziel umsetzen
Sensoren, App und automatisches Licht bauen
3. Einsparung messen
Vorher-Nachher-Vergleich durchführen
Dafür brauche ich einen Testraum und ggf. ein Claude Code Abo.
ecos: weniger Energie, mehr Komfort, Schritt für Schritt umgesetzt.
Hinweise
Lizenz: Apache License 2.0
Der Code steht auf GitHub frei zur Nutzung, Veränderung und Weitergabe, auch kommerziell. Bedingung: Copyright- und Lizenzhinweis müssen erhalten bleiben. Enthält eine ausdrückliche Patentfreigabe, aber keine Gewährleistung.
Erstellt mit KI-Unterstützung
Inhalt und Gestaltung dieser Präsentation sind mit Unterstützung von syc.ai entstanden, einem auf Claude basierenden KI-System.