Captures d’écran Extraites du README de snazzybean/roommind.
À propos
RoomMind est une intégration Home Assistant de régulation de la climatisation par pièce, qui apprend comment chaque pièce chauffe et refroidit. Elle construit un modèle thermique pour chaque pièce et l'utilise pour une commande prédictive basée sur un modèle, avec un repli sur une régulation tout ou rien pendant l'apprentissage. Les vannes de radiateur reçoivent des consignes calculées au lieu de simples commandes marche/arrêt, et le modèle tient aussi compte des apports solaires estimés à partir de la position du soleil et des données météo. Les pièces peuvent suivre plusieurs programmes, avec des dérogations de température manuelles (boost, éco ou personnalisée), ainsi qu'un mode vacances avec une température de réduction globale. La détection de présence peut baisser la température lorsque les personnes associées sont absentes, et la régulation de la climatisation se met en pause quand des fenêtres ou des portes sont ouvertes. Elle fonctionne en local, se configure dans l'interface et fournit des entités de climatisation, de capteur, de capteur binaire et d'interrupteur.
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Prise en charge
Fonctionne en local Communique avec tes appareils sur ton propre réseau. Aucun cloud de fournisseur entre les deux.
Depuis la Marketplace S’installe depuis la Marketplace, anciennement HACS.
Maintenance active Son auteur a publié une version ou poussé une modification au cours des six derniers mois.
Fournit
- Climatisation
- Interrupteurs
- Capteurs
Mise en place
Installe-la depuis la Marketplace et redémarre Home Assistant, puis ajoute-la dans Paramètres > Appareils et services.
Dépannage
- DiagnosticsTélécharge un fichier de diagnostics à joindre à un rapport de bug.
- Avis de correctionLes avis qu’elle peut afficher dans Paramètres > Corrections :Redémarrage nécessaire, Entités RoomMind à remplacer
Extrait du README
Intelligent room climate control for Home Assistant - self-learning thermal model, proportional valve control, and a dedicated management panel.
- Self-Learning MPC - Per-room thermal model (Extended Kalman Filter) that learns your home's heating/cooling behavior over time. Automatic fallback to on/off control while learning.
- Proportional Valve Control - TRVs receive calculated setpoints instead of simple on/off, producing smoother temperature curves with less overshoot.
- Solar Gain Awareness - Estimates solar irradiance from sun position and weather data. The model learns each room's solar response and reduces unnecessary heating.
- Multi-Scheduler - Multiple schedule.* entities per room with selector switching via input_boolean or input_number.
- Manual Override - Boost, eco, or custom temperature with configurable duration and instant UI feedback.
- Presence Detection - Link person.*, device_tracker.*, binary_sensor.*, or input_boolean.* entities globally or per room. Eco temperature is used when all assigned persons are away.
- Ignore Presence per Room - Rooms can opt out of presence detection to always follow their schedule.
- Eco When the Room Is Empty - Per room, optional. Occupancy sensors (motion, presence) always help the thermal model learn how much heat people and devices add. With "Eco when the room is empty"…
- Vacation Mode - Global setback temperature with end date for all rooms.
S’affiche dans Vulpo :
carte Bascule rapide, carte Climat, carte Graphique, Apple Watch, centre de contrôle, Activité en direct de climatisation.Informations
- Installations
- 417 partagent leurs statistiques
- Étoiles GitHub
- 418
- Connexion
- Fonctionne en local
- Maintenance
- Mise à jour au cours des 6 derniers mois
- Version
- v1.8.0,
- Catégorie
- Chauffage et climatisation
- Type
- Intégration de la Marketplace
- Prérequis
- Nécessite la Marketplace (HACS sur Home Assistant 2026.10 et les versions antérieures)
- Domaine
roommind- Problèmes
- Signaler un problème
