Energieverbrauch visualisieren: Dashboards in Home Assistant bauen

Du misst deinen Stromverbrauch bereits mit smarten Steckdosen oder einem Shelly-Gerät, aber die Zahlen verschwinden in irgendeiner App. Was fehlt, ist der Gesamtblick: Wie viel Strom verbraucht die Wohnung pro Tag? Welches Gerät frisst am meisten? Und wann lohnt sich der Blick auf den Verbrauch besonders?

Welche Zentrale dein Setup überhaupt tragen soll, klärst du am schnellsten im Vergleich der Smart-Home-Hubs, wo du nach Protokoll und Cloud-Zwang filtern kannst.

Damit das Energie-Dashboard rund läuft, brauchst du eine stabile Home-Assistant-Basis, etwa das Home Assistant Green oder das leistungsfähigere Home Assistant Yellow. Beide findest du mit Stromverbrauch und lokaler API in der Smart-Home-Hub-Datenbank.

Home Assistant bietet dafür ein eingebautes Energie-Dashboard und die Möglichkeit, eigene Dashboards mit Karten wie Mushroom Cards und ApexCharts zu bauen.

Sensor-Prüfblatt: Warum fehlt ein Wert im Energie-Dashboard?

Watt ist momentane Leistung; Kilowattstunden sind über die Zeit gezählte Energie. Beispiel: 100 Watt für genau zwei Stunden ergeben rechnerisch 0,2 kWh. Eine Entität mit dem Namen „Energy“ ist nicht automatisch ein geeigneter Energiezähler: Entscheidend sind Einheit, Geräteklasse, Zustandsklasse und Statistik.

Entitäten vor der Kartengestaltung prüfen

Vorhandener Wert	Erforderliche Einordnung	Nächster Schritt
Fortlaufender Energiezähler in unterstützter Einheit	sensor, device_class: energy; state_class: total oder total_increasing entsprechend dem realen Zählerverhalten	Passende Statistik im Energie-Feld auswählen
Momentanleistung in W oder kW	device_class: power; state_class: measurement	Für Leistungsanzeigen verwenden; bei benötigtem Energiezähler Integral-Helfer prüfen
Sensor existiert, erscheint aber nicht zur Auswahl	Unterstützte Einheit, Recorder-Erfassung und Statistikfehler kontrollieren	Entwicklerwerkzeuge/Zustände und Statistik öffnen
Tageszähler oder Neustart-Rücksetzung	Tatsächliches Reset-Verhalten und passende state_class prüfen	Nicht durch frei erfundene Klassen einen Fehler überdecken
Netzbezug und Einspeisung	Passende Bezugs- und Rücklieferstatistiken getrennt zuordnen	Keine unpassende Nettosumme doppelt als Bezug und Einspeisung verwenden

Wenn nur Watt vorhanden sind: Der Integral-Helfer kann aus der Leistung einen Energiezähler ableiten. Bei sprunghaften, lange konstanten Lasten ist laut Dokumentation die Methode left oft geeigneter; trapezoidal passt eher zu häufig abgetasteten, gleichmäßig veränderlichen Werten. unit_prefix: k und eine Zeitbasis in Stunden ergeben bei einer W-Quelle kWh. Prüfe die erzeugten Attribute statt eine Zustandsklasse zu unterstellen.

Kontrollrechnung: Notiere den Originalzähler um 18:00 Uhr und 20:00 Uhr. Steigt er von 12,40 auf 12,60 kWh, beträgt die Differenz 0,20 kWh. Vergleiche genau dieses Zeitfenster im Dashboard. Abweichungen prüfst du auf Zeitzone, fehlende Messpunkte, Reset und falsche Einheit; sie beweisen nicht sofort ein ungenaues Messgerät. Ein Utility Meter ist für eigene Tages-/Monatszähler nützlich, aber keine Pflicht für jede Energieansicht.

Recherchestand: 16. Oktober 2026. Primärquellen: Home Assistant: Energie-FAQ und zulässige Attribute · Integral-Helfer und Berechnungsmethoden · Utility Meter. Die Prüfreihenfolge und ausdrücklich bezeichnete Rechenbeispiele sind redaktionelle Hilfen.

Voraussetzungen: Was du brauchst

Bevor du loslegst, brauchst du mindestens eine Datenquelle, die den Stromverbrauch misst. Geeignet sind:

• Smarte Steckdosen mit Energiemessung: z. B. Shelly Plug S, Nous A1T, TP-Link Tapo P110. Diese liefern Leistung (Watt) und oft auch den kumulierten Verbrauch (kWh).
• Messung am Hausanschluss: Ein geeignetes, korrekt installiertes Messgerät kann Haushaltsverbrauch und Einspeisung erfassen. Einbau und Arbeiten im Verteiler gehören zur Elektrofachkraft; prüfe die konkrete Home-Assistant-Integration für die gewünschten Werte.
• Smarte Zwischenstecker: Sonoff S31 (geflasht mit Tasmota) oder Sonoff POW Ring liefern ebenfalls Energiedaten.

Wichtig: Für Energiestatistiken braucht ein Sensor passende Energieeinheiten und device_class: energy sowie eine zum tatsächlichen Zählerverhalten passende state_class: total oder total_increasing. Leistungssensoren haben device_class: power und state_class: measurement. Welche Statistik im konkreten Energie-Feld auswählbar ist, richtet sich nach Einheit, Recorder und unterstütztem Feld.

Schritt 1: Das eingebaute Energie-Dashboard einrichten

Home Assistant bringt seit Version 2021.8 ein fertiges Energie-Dashboard mit. Du findest es unter Einstellungen > Dashboards > Energie oder direkt in der Seitenleiste unter dem Blitz-Symbol.

Die Einrichtung ist einfach:

1. Klicke auf Stromverbrauch hinzufügen und wähle den kumulierten kWh-Sensor deines Messgeräts aus.
2. Optional: Hinterlege einen Strompreis (z. B. 0,32 EUR/kWh) oder nutze einen dynamischen Preissensor (z. B. von Tibber oder aWATTar).
3. Falls du eine Solaranlage hast: Füge unter Solarproduktion den entsprechenden Sensor hinzu.
4. Unter Einzelne Geräte kannst du einzelne Steckdosen-Sensoren zuordnen, um den Verbrauch pro Gerät aufzuschlüsseln.

Nach ein paar Stunden Datensammlung zeigt das Dashboard Balkendiagramme für Tages-, Wochen- und Monatsverbrauch. Die Darstellung ist solide, aber nicht anpassbar. Für individuelle Visualisierungen brauchst du eigene Karten.

Schritt 2: Utility Meter Helper anlegen

Der Utility Meter ist eine optionale Ergänzung für eigene Tages-, Wochen- oder Monatszähler. Er teilt Werte einer geeigneten Quelle in Perioden auf. Für das eingebaute Energie-Dashboard sind nicht zwingend zusätzliche Utility Meter nötig, wenn bereits passende Statistiken vorliegen.

Du kannst den Utility Meter unter Einstellungen > Geräte & Dienste > Helfer anlegen oder YAML verwenden. Ersetze die Beispiel-Entity durch deinen tatsächlichen Energiezähler.

utility_meter:
  stromverbrauch_taeglich:
    source: sensor.shelly_plug_s_energy
    cycle: daily
  stromverbrauch_monatlich:
    source: sensor.shelly_plug_s_energy
    cycle: monthly

Die beiden erzeugten Periodenzähler setzen sich zum jeweiligen Zyklusende zurück. Prüfe die Konfiguration gegen die Anleitung deiner Home-Assistant-Version.

Schritt 3: Riemann-Summe für Watt-Sensoren

Liefert ein Gerät nur aktuelle Leistung, kannst du für einen benötigten Energiezähler den Integral-Helfer verwenden. Er integriert die Werte über die Zeit näherungsweise. Für reine Leistungsanzeigen brauchst du dagegen keinen künstlichen kWh-Zähler.

Die Einrichtung erfolgt unter Einstellungen > Geräte & Dienste > Helfer > Helfer erstellen > Integration - Riemann-Summe oder per YAML:

sensor:
  - platform: integration
    source: sensor.waschmaschine_power
    name: "Waschmaschine Energie"
    unit_prefix: k
    unit_time: h
    method: left
    round: 2

Das Beispiel nutzt eine Leistung in Watt und die Zeitbasis Stunden. Wähle left für eine passende sprunghafte Quelle; für andere Signalverläufe kann trapezoidal sinnvoll sein. Prüfe Einheit und Statistikattribute des erzeugten Sensors. Eine bestimmte Zustandsklasse wird durch dieses Beispiel nicht pauschal zugesagt.

Achtung: Abtastrate, Meldungen bei Zustandsänderungen, Ausfälle und gewählte Integrationsmethode beeinflussen die Näherung. Ohne konkretes Signal lässt sich keine pauschale Fehlerquote von 5–10 Prozent nennen. Vergleiche ein identisches Zeitfenster mit dem Zähler des Geräts.

Schritt 4: Mushroom Cards für schnelle Übersicht

Die Mushroom Cards (installierbar über HACS) sind die beliebtesten Custom Cards in der Home-Assistant-Community. Sie sehen modern aus und sind einfach zu konfigurieren.

Für ein Energie-Dashboard eignen sich vor allem zwei Kartentypen:

Mushroom Entity Card mit Verbrauchsanzeige

type: custom:mushroom-entity-card
entity: sensor.stromverbrauch_taeglich
name: "Heute verbraucht"
icon: mdi:flash
icon_color: amber
layout: vertical

Mushroom Chips Card für kompakte Darstellung

type: custom:mushroom-chips-card
chips:
 - type: entity
 entity: sensor.stromverbrauch_taeglich
 icon: mdi:flash
 name: "Heute"
 - type: entity
 entity: sensor.stromverbrauch_monatlich
 icon: mdi:calendar
 name: "Monat"

Mit der Chips Card kannst du Tages-, Wochen- und Monatsverbrauch nebeneinander in einer Zeile anzeigen, ideal als Header für dein Energie-Dashboard.

Schritt 5: ApexCharts für detaillierte Diagramme

Für historische Verlaufskurven ist die ApexCharts Card (ebenfalls über HACS) das Mittel der Wahl. Du kannst damit Linien-, Balken- und Flächendiagramme erstellen, die den Verbrauch über Tage, Wochen oder Monate darstellen.

Tagesverbrauch als Balkendiagramm (letzte 7 Tage)

type: custom:apexcharts-card
header:
 title: "Stromverbrauch (letzte 7 Tage)"
 show: true
graph_span: 7d
span:
 end: day
series:
 - entity: sensor.stromverbrauch_taeglich
 type: column
 group_by:
 func: max
 duration: 1d
 color: "#f59e0b"
 show:
 legend_value: false

Leistungsverlauf als Liniengraph (24 Stunden)

type: custom:apexcharts-card
header:
 title: "Leistung (letzten 24h)"
 show: true
graph_span: 24h
series:
 - entity: sensor.shelly_plug_s_power
 type: area
 stroke_width: 2
 color: "#3b82f6"
 opacity: 0.15

Schritt 6: Das Dashboard zusammenbauen

Ein sinnvolles Energie-Dashboard hat typischerweise diesen Aufbau:

1. Header-Zeile: Mushroom Chips Card mit Tages-, Wochen- und Monatsverbrauch sowie den geschätzten Kosten.
2. Hauptdiagramm: ApexCharts Balkendiagramm mit dem Tagesverbrauch der letzten 7 oder 14 Tage.
3. Geräte-Aufschlüsselung: Mushroom Entity Cards für die drei bis fünf größten Verbraucher mit Tagesverbrauch.
4. Detailansicht: ApexCharts Liniengraph mit der aktuellen Leistung (Watt) der letzten 24 Stunden.

Verwende eine Grid Card oder ein Horizontal Stack, um die Karten sauber nebeneinander anzuordnen. Auf Tablets und Desktop-Monitoren empfehlen sich zwei bis drei Spalten.

Tipps für bessere Datenqualität

• Historie und Statistik unterscheiden: Die Rohhistorie wird standardmäßig nur begrenzt aufbewahrt; Langzeitstatistiken geeigneter Sensoren sind ein anderer Datenbestand. Prüfe zuerst, welchen Datentyp deine Karte nutzt. Eine längere Recorder-Aufbewahrung ist nicht pauschal für Energieauswertungen erforderlich.
• Sensoren filtern: Nimm nur die Sensoren in den Recorder auf, die du wirklich brauchst. Das reduziert die Datenbankgröße erheblich. In der configuration.yaml kannst du mit include/exclude-Filtern arbeiten.
• Statistikfehler gezielt prüfen: Kontrolliere unter Entwicklerwerkzeuge > Statistik die konkrete Meldung, Einheit und Zustandsklasse. Ein erwarteter Zählerreset ist nicht automatisch ein Fehler; ändere historische Daten nur, wenn du Ursache und Korrektur sicher kennst.