Zwei gleichwertige Wege zu Strompreis- und CO2-Daten in Home Assistant

type: custom:apexcharts-card
header:
  show: true
  title: Energy Price Forecast EU
graph_span: 3d
span:
  start: day
now:
  show: true
  label: Jetzt
yaxis:
  - id: price
    decimals: 3
    apex_config:
      title:
        text: EUR/kWh
all_series_config:
  yaxis_id: price
  type: line
  curve: stepline
  extend_to: false
  stroke_width: 2
  float_precision: 4
  show:
    legend_value: false
series:
  # Replace ALL three placeholders with the SAME price or retail sensor.
  - entity: sensor.CHANGE_ME
    name: Offiziell (Day-Ahead)
    color: "#43a047"
    data_generator: |
      const raw = [...(entity.attributes.raw_today ?? []),
                   ...(entity.attributes.raw_tomorrow ?? [])];
      const slots = raw.map(e => ({
        start: Date.parse(e.start), end: Date.parse(e.end), value: e.value
      })).filter(e => Number.isFinite(e.start) && Number.isFinite(e.end)
        && e.end > e.start && typeof e.value === 'number' && Number.isFinite(e.value))
        .sort((a, b) => a.start - b.start);
      const points = [];
      let previousEnd = null;
      for (const slot of slots) {
        if (previousEnd !== null && slot.start > previousEnd) {
          points.push([previousEnd, null], [slot.start - 1, null]);
        }
        points.push([slot.start, slot.value], [slot.end - 1, slot.value]);
        previousEnd = slot.end;
      }
      return points;
  - entity: sensor.CHANGE_ME
    name: Aktuelle Prognose
    color: "#fb8c00"
    data_generator: |
      const raw = entity.attributes.raw_forecast ?? [];
      const slots = raw.map(e => ({
        start: Date.parse(e.start), end: Date.parse(e.end), value: e.value
      })).filter(e => Number.isFinite(e.start) && Number.isFinite(e.end)
        && e.end > e.start && typeof e.value === 'number' && Number.isFinite(e.value))
        .sort((a, b) => a.start - b.start);
      const points = [];
      let previousEnd = null;
      for (const slot of slots) {
        if (previousEnd !== null && slot.start > previousEnd) {
          points.push([previousEnd, null], [slot.start - 1, null]);
        }
        points.push([slot.start, slot.value], [slot.end - 1, slot.value]);
        previousEnd = slot.end;
      }
      return points;
  - entity: sensor.CHANGE_ME
    name: Gespeicherte Prognose (zuerst empfangen)
    color: "#1e88e5"
    stroke_dash: 5
    data_generator: |
      const raw = entity.attributes.raw_forecast_reference ?? [];
      const slots = raw.map(e => ({
        start: Date.parse(e.start), end: Date.parse(e.end), value: e.value
      })).filter(e => Number.isFinite(e.start) && Number.isFinite(e.end)
        && e.end > e.start && typeof e.value === 'number' && Number.isFinite(e.value))
        .sort((a, b) => a.start - b.start);
      const points = [];
      let previousEnd = null;
      for (const slot of slots) {
        if (previousEnd !== null && slot.start > previousEnd) {
          points.push([previousEnd, null], [slot.start - 1, null]);
        }
        points.push([slot.start, slot.value], [slot.end - 1, slot.value]);
        previousEnd = slot.end;
      }
      return points;

Hilf mir, die ApexCharts-Karte für Energy Price Forecast EU anzupassen. Frage zuerst nach meiner genauen Entity-ID, Sensor-Einheit, HACS-Version, Abrechnungsauflösung (stündlich oder viertelstündlich) und ob ich Basis- oder Endkundenpreise anzeigen will. Fordere keinen API-Key an.
Ab Integration 1.12.0 liefern Preisreihe und Aktueller Endkundenpreis:
- raw_today und raw_tomorrow: veröffentlichte Day-Ahead-Slots.
- raw_forecast: aktuelle Prognose-Slots außerhalb der offiziellen Abdeckung.
Diese drei Listen enthalten {start, end, value}.
- raw_forecast_reference: {start, end, value, captured_at}; zuerst empfangene Prognose für einen damals zukünftigen Slot, lokal gespeichert. Spätere Prognosen oder offizielle Preise überschreiben sie nicht.
Referenzen entstehen erst nach dem Update, überstehen Neustarts und werden nach Ende des jeweiligen Markttages entfernt. captured_at ist der HA-Empfangszeitpunkt, nicht die Modellerstellung.
Zeige offizielle Preise grün, aktuelle Prognosen orange und gespeicherte Prognosen blau gestrichelt auf derselben Achse. Verwende die Einheit des Sensors, ApexCharts Card ab 2.1.0, je Serie data_generator und extend_to: false. Zeichne start bis end, erhalte Datenlücken mit null und behalte echte Null- und Negativpreise. Kopiere keine offiziellen Werte in eine Prognoselinie. Nutze nur die beschriebenen Attribute.
Frage optional nach dem Stunden-/Wochenendplan. Dessen hours-Attribut enthält {start, end, average_value}; markiere diese Zeiten separat, ändere aber keine Ladeplanung. Liefere vollständige YAML für eine manuelle Lovelace-Karte und erkläre, wo sie eingefügt wird. Eine Karte allein schaltet keine Wallbox.

Du hilfst mir, eine sichere Home-Assistant-Automation mit der Energy Price Forecast EU API zu bauen.

Lies zuerst den API-Vertrag unter:
https://energypriceforecast.eu/openapi/integration-api.json

Verwende den Endpunkt /api/v1/home-assistant/summary und erfinde keine Felder. Die API nutzt offizielle Day-Ahead-Preise, sobald sie verfügbar sind, und Prognosewerte nur für den danach noch offenen Zeitraum.

Stelle mir vor dem YAML nacheinander höchstens diese Fragen:
1. Land oder Preiszone?
2. Welcher Verbraucher soll gesteuert werden und welche Home-Assistant-Entity schaltet ihn?
3. Leistung, benötigte Laufzeit und spätester Endzeitpunkt?
4. Soll nach Preis, CO2 oder beidem optimiert werden?
5. Free ohne Key und maximal 48 Stunden oder Private Pro mit maximal 120 Stunden?
6. Nutze ich packages oder configuration.yaml?

Regeln für dein Ergebnis:
- Free: hours=48 und kein Authorization-Header.
- Private Pro: hours=120 und Header Authorization: Bearer DEIN_API_KEY.
- Bitte mich niemals, den echten Key in den Chat einzufügen.
- Prüfe HTTP-Fehler sowie meta.api_key_state und meta.allowed_horizon_hours.
- Erkläre jede verwendete API-Eigenschaft kurz.
- Erzeuge vollständiges, gültig eingerücktes YAML und nenne den genauen Ablageort.
- Baue zuerst einen sicheren Testmodus mit Benachrichtigung oder input_boolean. Schalte den echten Verbraucher erst in einem getrennten, klar markierten Schritt.
- Definiere ein sicheres Verhalten bei alten, fehlenden oder unplausiblen Daten. Ein API-Fehler darf den Verbraucher nicht unkontrolliert einschalten.
- Gib zum Schluss eine kurze Prüfliste: API liefert HTTP 200, Sensoren haben Werte, erlaubter Horizont stimmt, Testmodus löst korrekt aus.

Wenn Angaben fehlen, frage nach. Triff keine stillen Annahmen über Entity-Namen, Tarif oder elektrische Grenzen.