Migliorare la durata prevista dei dispositivi IoT LPWAN: strategie tecniche per una migliore gestione delle batterie

La durata delle batterie di dispositivi IoT che operano in reti WAN a bassa potenza (LPWAN) rappresenta un fattore cruciale, soprattutto quando questi dispositivi sono installati in luoghi remoti o difficili da raggiungere. Ma, la domanda da porsi è... Quali strategie possono aiutare a massimizzare la durata delle batterie di questi dispositivi IoT?

Per esplorarle, questo articolo presenterà uno scenario reale basato su un'azienda immaginaria Y, concentrandosi sull'ottimizzazione della durata delle batterie dei sensori di Y nel quadro delle sfide comuni affrontate durante lo sviluppo di sensori IoT a batteria.

Scenario: sfide per l'ottimizzazione delle batterie

L'azienda Y progetta sensori ambientali a batteria per il monitoraggio della qualità dell'aria, della temperatura e dell'umidità in aree boschive remote. Questi sensori si collegano tramite LoRaWAN e devono durare diversi anni senza che si renda necessario sostituire spesso le loro batterie, dati i costi elevati e la difficoltà di accesso ai siti remoti in cui sono installati. Nel corso dello sviluppo del prodotto, l'azienda Y ha dovuto affrontare numerose sfide: stime della durata delle batterie disomogenee, assorbimento rapido di potenza durante la trasmissione dei dati e prestazioni delle batterie variabili a seconda delle diverse condizioni ambientali.

Otii Product Suite | Sistemi di misurazione della potenza compatti e portatili per test in ufficio, laboratorio e sul campo. (Immagine per gentile concessione di Qoitech)

1. Identificazione dei fattori chiave che influenzano la durata delle batterie LPWAN

Per affrontare questi problemi, l'azienda Y ha iniziato cercando di capire quali sono i fattori che influenzano la durata delle batterie, tra cui il consumo energetico durante i diversi stati del dispositivo, i requisiti di connettività della rete e l'impatto delle variabili ambientali.

Misurazioni nel mondo reale rispetto ai calcoli teorici

Inizialmente, Y ha usato calcoli teorici per stimare la durata delle batterie sulla base dei valori della scheda tecnica. Ma quando ha misurato il consumo energetico con gli strumenti Otii, ha riscontrato delle discrepanze tra la teoria e la pratica. A titolo di esempio, in condizioni di rete scadenti, a causa delle ritrasmissioni e dei tempi di connessione più lunghi un sensore che trasmette dati ogni ora a 100 mW consuma il 30% in più di energia. La profilazione dell'energia ha mostrato la necessità di regolare la potenza di trasmissione in modo adattivo per ottimizzare la durata delle batterie, riducendo del 20% il consumo energetico superfluo.

Suite di prodotti Otii | Otii Instrument. (Immagine per gentile concessione di Qoitech)

2. Implementazione di tecniche di gestione del consumo energetico per una durata ottimale delle batterie

L'azienda Y ha applicato diverse strategie di gestione del consumo energetico per ridurlo durante i periodi di inattività e quelli di trasmissione dei dati.

Fasi e risultati della gestione del consumo energetico

• Regolazione dinamica della potenza di trasmissione: l'azienda Y ha adottato una strategia per regolare la potenza di trasmissione del dispositivo in base alla qualità del segnale e alla distanza dalla stazione base. La potenza di trasmissione è stata ridotta per i dispositivi più vicini alla stazione base, il che ha diminuito il consumo energetico complessivo e prolungato la durata delle batterie.
• Modalità di sospensione ottimizzata: i sensori hanno trascorso la maggior parte del tempo in modalità di sospensione profonda, riattivandosi solo per la raccolta e la trasmissione dei dati. Il firmware è stato configurato per regolare dinamicamente la durata della sospensione in base all'importanza dei dati, ad esempio in caso di rapidi cambiamenti di temperatura. Questa regolazione ha ridotto significativamente il consumo medio di energia durante i periodi di inattività.
• Riduzione del tempo attivo durante la trasmissione: ottimizzando il protocollo di comunicazione per comprimere i pacchetti di dati e riducendo la frequenza degli aggiornamenti dello stato, l'azienda Y è riuscita a ridurre l'energia consumata durante le trasmissioni, contribuendo a un suo uso più efficiente.

Suite di prodotti Otii | Otii Ace Pro | Impostazione della Power Box per la misurazione dei canali di corrente, alimentazione e tensione. (Immagine per gentile concessione di Qoitech)

3. Selezione della batteria giusta per condizioni difficili

Per dispositivi IoT come i sensori ambientali dell'azienda Y, che operano in ambienti esterni con temperature variabili, per garantire prestazioni affidabili e una durata prolungata è fondamentale scegliere la batteria giusta. I fattori chiave da prendere in considerazione sono l'elettrochimica, la capacità, la densità energetica, la tensione e le caratteristiche di scarica, l'intervallo di temperatura, il periodo di stoccaggio del dispositivo, il costo e la durata. Valutando questi fattori, gli ingegneri dell'azienda Y assicurano un'alimentazione affidabile e duratura per i loro dispositivi IoT, contribuendo al successo generale delle loro implementazioni.

4. Quattro fasi per un processo di selezione di successo delle batterie per IoT

Per ottimizzare in modo efficace la durata delle batterie, è stato fondamentale seguire un processo strutturato di selezione. Queste sono le quattro fasi che l'azienda Y ha seguito:

1) Definizione del caso d'uso: l'azienda Y ha stabilito che il caso d'uso principale implicava il monitoraggio in condizioni esterne variabili, cosa che richiedeva batterie robuste ad alta densità di energia e resilienza di temperatura.

2) Profilazione dell'alimentazione: utilizzando Otii Battery Toolbox, l'azienda Y ha condotto la profilazione dell'alimentazione per diverse attività del dispositivo, come la trasmissione dei dati, il rilevamento attivo e la sospensione profonda. Dai dati della profilazione è emerso che l'80% del consumo energetico avveniva durante la trasmissione. Ciò ha sollecitato un'ulteriore ottimizzazione e iterazioni del firmware e del software dell'applicazione.

3) Creazione di profili di batterie: sono stati creati profili di batterie sulla base degli scenari di casi d'uso del mondo reale, incluse temperature e condizioni di carico variabili. Ne sono emerse differenze nella capacità disponibile tra diverse marche e composizioni chimiche, specie in condizioni di assorbimento di corrente elevata.

4) Emulazione delle prestazioni delle batterie: utilizzando Otii Ace Pro, l'azienda Y ha riprodotto i profili delle batterie per emulare condizioni del mondo reale. I test hanno rivelato che, a seconda del carico, la capacità effettiva utilizzabile di alcune marche di batterie era inferiore al 60% della capacità indicata nella scheda tecnica, il che ha rimarcato l'importanza di una profilazione dettagliata.

Suite di prodotti Otii | Impostazione del profilatore batterie. (Immagine per gentile concessione di Qoitech)

5. Profilazione ed emulazione delle composizioni chimiche delle batterie

Nel Case study: Profilazione delle composizioni chimiche delle batterie, Qoitech ha condotto un confronto dettagliato di diverse composizioni chimiche utilizzando Otii Ace Pro e Otii Battery Toolbox. L'azienda Y ha applicato questi metodi per valutare le prestazioni delle diverse batterie nei suoi dispositivi.

Risultati della profilazione per stime realistiche della capacità delle batterie

• Batterie al litio-manganese: la profilazione di tre campioni di Saft LM17500 ha rivelato una capacità media di 3050 mAh a temperatura ambiente, un valore leggermente superiore a quello della scheda tecnica. In condizioni di freddo, la capacità è diminuita solo del 10%, indicando una forte resilienza.
• Batterie alcaline: le variazioni di capacità tra le varie marche sono risultate significative, con batterie AAA (ministilo) tra 1080 mAh e 1150 mAh e batterie AA (stilo) tra 2420 mAh e 2730 mAh. Le batterie alcaline hanno mostrato una riduzione della capacità fino al 35% a 0 °C, il che le rende meno adatte a impieghi in condizioni di basse temperature.
• Emulazione dei profili delle batterie: riproducendo i profili delle batterie con Otii Ace Pro, l'azienda Y è riuscita a prevedere il comportamento di spegnimento del dispositivo in diverse condizioni delle batterie. Questo approccio di emulazione ha permesso di stimare con precisione i cicli di vita del dispositivo in vari scenari, garantendo una pianificazione affidabile della gestione energetica.

Suite di prodotti Otii | Battery Toolbox | Emulazione delle batterie. (Immagine per gentile concessione di Qoitech)

Conclusione: un approccio completo per ottimizzare la durata delle batterie LPWAN

Il percorso seguito dall'azienda Y evidenzia l'importanza fondamentale di un approccio tecnico e sistematico per massimizzare la durata delle batterie dei dispositivi IoT LPWAN. La convalida delle batterie in condizioni reali, tenendo conto dei modelli di consumo effettivo, dei fattori ambientali e dei comportamenti operativi, garantisce che i dispositivi sono testati in scenari che riflettono realmente l'uso previsto. Questo approccio va oltre le stime teoriche e i valori delle schede tecniche, concentrandosi invece sull'ottimizzazione della gestione del consumo energetico, sulla messa a punto delle tecniche di risparmio energetico e su una selezione e una profilazione approfondite delle batterie.

Seguendo queste pratiche, gli sviluppatori possono migliorare in modo significativo le prestazioni complessive e la durata prevista dei sensori IoT, garantendo un funzionamento affidabile ed efficiente anche in ambienti difficili.