# Zuverlässige Wind-Überwachung und Gefahrenbewertung (CV7-OEM, InfluxDB, Grafana) – Open Source

**URL:** <https://community.symcon.de/t/zuverlaessige-wind-ueberwachung-und-gefahrenbewertung-cv7-oem-influxdb-grafana-open-source/142765>\
**Category:** Externe Zusatzsoftware\
**Created:** [1. Januar 2026 um 07:49 UTC](https://community.symcon.de/t/zuverlaessige-wind-ueberwachung-und-gefahrenbewertung-cv7-oem-influxdb-grafana-open-source/142765 "2026-01-01T07:49:03Z")\
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**Author:** ![aag](https://community.symcon.de/user_avatar/community.symcon.de/aag/32/372_2.png) [@aag](https://community.symcon.de/u/aag)\
**Post date:** [1. Januar 2026 um 07:49 UTC](https://community.symcon.de/t/zuverlaessige-wind-ueberwachung-und-gefahrenbewertung-cv7-oem-influxdb-grafana-open-source/142765/1 "2026-01-01T07:49:03Z")

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ich möchte hier ein kleines Open-Source-Projekt vorstellen, das ich in den letzten Wochen aufgebaut habe und für Symcon-Anwendungen interessant sein dürfte.

 ![image](https://community.symcon.de/uploads/default/original/3X/e/b/eb2e704a53751412162d348cee2f5cf89920fa19.png)

In der Gebäudeautomation (insbesondere bei Beschattung, Markisen, Sonnensegeln, leichten Fassadenelementen etc.) ist Wind einer der kritischsten Umweltfaktoren.

Typische Probleme, die ich in bestehenden Lösungen gesehen habe:

- reine Schwellwert-Logik („Wind \> X m/s“)

- starke Abhängigkeit von einzelnen Messspitzen

- Fehlalarme bei Böen oder Richtungswechseln

- mangelnde Nachvollziehbarkeit, _warum_ ein Alarm ausgelöst wurde

- wenig saubere Historisierung und Auswertung

Entstanden ist ein kompletter Mess- und Auswertungs-Stack, der hochaufgelöste Winddaten aufnimmt, diese zeitlich und statistisch sinnvoll aggregiert, daraus einen mehrstufigen Risiko-Index berechnet, und die Ergebnisse visualisiert und alarmiert

**Repository:**  
[https://github.com/aagaag/wind-telemetry-cv7-oem](https://github.com/aagaag/wind-telemetry-cv7-oem)

* * *

### Wie funktioniert das technisch?

Datenfluss (vereinfacht):

```auto
Ultraschall-Windsensor
        ↓
Serial-to-IP (TCP)
        ↓
Python TCP-Reader
        ↓
Telegraf
        ↓
InfluxDB 2
        ↓
Flux-Tasks (Aggregation & Risiko)
        ↓
Grafana Dashboard + Alerts

```

Wesentliche Punkte:

- Rohdaten (mehrere Messungen pro Sekunde) werden erfasst

- daraus werden u. a. berechnet:

- am Ende entsteht ein diskreter Risiko-Level (0–3):

Alarme werden nicht auf Rohwerten ausgelöst, sondern auf diesen abgeleiteten, robusten Kenngrößen.

* * *

### Visualisierung & Alarmierung

- Grafana Dashboard (vollautomatisch provisionierbar)

- Grafana Alerting

* * *

### Verwendete Hardware

- CV7-OEM Ultraschall-Windsensor  
Hersteller: LCJ Capteurs

Vorteile:

- keine beweglichen Teile

- sehr schnelle Reaktionszeit

- hohe Langzeitstabilität

- professionelle Qualität (Industrie / Meteorologie)

Die Anbindung erfolgt aktuell über Serial-to-IP (TCP), das NMEA-ähnliche Datensätze liefert.

* * *

Eine Integration in IP-Symcon wäre relativ einfach, z. B. über:

- HTTP-Abfrage der InfluxDB

- Webhook-Empfang von Grafana-Alerts

- MQTT-Bridge

- oder direkte Abfrage des Risiko-Levels (0–3)

Feedback, Fragen oder Ideen sind sehr willkommen.

Viele Grüße  
aag