让能量收集为边缘物联网设备服务
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随着企业追求数字化转型,以及各种形式的智能生活成为提高生活质量和可持续性的关键,物联网部署持续取得进展。
物联网端点通常是传感器,或者较少见的是执行器,它们通过无线方式连接到聚合设备或互联网网关。它们通常大量部署,在智能城市、智能工厂或智能农业等场景中,分散在广阔的地理区域。进行现场维护(例如更换放电的原电池)的成本通常高得令人望而却步。此外,废弃的电池对环境造成的负担越来越令人无法接受。
在设计端点时,工程师可以通过安排足够的能量供应来维持设备的预期寿命来避免更换电池的需要。这可能是几年的时间。由于大小的限制,硬币细胞的形状因子通常是可取的。如果储存的能量没有达到系统要求,可以选择安装一个更大的电池。
另一种选择是重新设计电路,以减少整个系统的能源需求低于可用的电池存储。任何一种方法,或两者的结合,都可能无法达到目标。
微能量收集,以微瓦或毫瓦为单位,可以从周围环境中捕获有用且可能取之不尽的电能。这可以补充或替代原电池,具体取决于应用和可用的环境能量。收集和转换的能量可能可以直接为电路供电。另一方面,将能量存储在缓冲器中直到需要时才使用可能是一种更合适的方法。
无论如何,都需要一个合适的环境能源,能够满足应用的需求。在物联网端点的各个子系统中,无线电对能源的需求最大。分析这里的需求,为能量收集系统的设计和集成提供参考,可能会很有启发。
无线电子系统功耗
选择最合适的无线技术以尽可能低的功耗提供所需的数据速率和通信范围至关重要。
如果传感器距离聚合器或网关(例如连接到互联网或通过本地电信交换机的集线器或路由器)只有很短的距离,则蓝牙、Zigbee 或 Wi-Fi 等技术可能比较合适,具体取决于所需的数据速率以及成本限制。在其他情况下,例如端点分布在地理上较大的区域时,可能需要 LPWAN 或蜂窝连接。
要充分了解对系统整体能源需求的影响,还需要考虑占空比。智能电表等应用涉及每天或每隔几天发送几次小数据包。其他应用,如安全摄像头,可能需要频繁或连续发送大量数据。根据应用,可以通过在传输之前在系统内本地过滤数据来降低占空比;摄像头可以安装运动传感器,仅在检测到活动时开始记录,或者嵌入式图像处理可以丢弃不感兴趣的数据。当然,必须将过滤数据所需的能量与通过降低占空比节省的能量进行比较,以确保净收益。
环境能源
了解了无线子系统所需的能量和功率后,就可以评估合适的环境源和微能量收集技术。
适合为这些系统供电的主要微型能量收集技术是太阳能电池阵列、由振动激活的压电或静电转换器,以及将温度梯度转换为电动势 (EMF) 的珀尔帖设备。通过贴片或线圈天线捕获的射频能量源往往不适合除最节俭的物联网应用之外的所有应用。
面积为 35-40cm 2的太阳能电池可以产生约 0.5 瓦的电能,假设效率约为 20%。这些电池的批量价格不到 1 美元,而压电收集器通常至少要贵一个数量级,而且产生的能量更少。众所周知,太阳能电池在室内使用时效率较低。然而,最近推出了一些室内太阳能收集器,声称可以为低功率无线电提供足够的输出。
总结
利用这些技术进步,微型能量收集可被视为减少或消除物联网端点电池使用量的解决方案。由于能量源本身通常不规则,且在物联网设备需要传输或接收数据时不一定可用,因此通常需要能量缓冲器或存储设备。这可以是可充电电池或电容器(或超级电容器)。需要能量收集电源管理 IC (EH PMIC) 来处理来自收集子系统的能量、管理提供给能量缓冲器的电荷并在需要时为负载供电。各种能量收集技术具有不同的电气特性。热电收集器在低电压下产生连续直流电流,因此阻抗低。虽然太阳能电池也产生低直流电压,电流,以及阻抗,随着光照水平而变化。
目前市场上的典型 EH PMICS 具有固定的架构和输入电压范围,设计用于与特定类型的收集器配合使用。如果单靠一个能源无法满足系统要求,则无法使用替代收集器来捕获额外的环境能量。因此,如果需要多个能源,则每个能源都需要一个专用的 EH PMIC。这会增加系统成本、尺寸和功耗,也会使设计复杂化。
一些 EH PMIC 可以使用外部电路进行修改,以调节能量收集器的输出。但是,为了简化系统设计,Trameto 的 EH PMIC(称为 OptiJoule)提供可自主适应各种类型的连接收集器的输入,并最大化传输到缓冲器的功率,而无需外部电路。有单输入版本或最多四输入版本。多输入版本具有连接相似或不同类型的收集器的灵活性。因此,使用 OptiJoule 设备,可以扩展微能量收集容量,将单个 PMIC 用于多种应用,甚至可以在需要时将能量收集技术的选择推迟到产品开发的后期。
结论
通过优化无线电协议、低能耗微处理器设计、低功耗传感器以及不断提高的微能量收集效率,环境能量已成为一种可行的来源,有助于减少或消除对电池的依赖,并延长现场物联网端点的使用寿命。EH PMIC 的最新发展在集成所选微能量收集技术时,可以更灵活地管理尺寸、成本和复杂性。