Modellbasiertes Energiemanagement für die intelligente Steuerung solarversorgter drahtloser Sensorsysteme
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Die wechselhafte Energiebereitstellung für drahtlose Sensorknoten durch Solarzellen stellt das Energiemanagement dieser Systeme vor große Herausforderungen. Bedingt durch saisonale und kurzfristige Effekte treten kontinuierlich Schwankungen in der Eingangsleistung auf, gleichzeitig soll jedoch eine zuverlässige und konstante Systemfunktion realisiert werden. Um dies miteinander zu vereinbaren, wird ein Modell zur Beschreibung der erwarteten Eingangsleistung aufgestellt, mit welchem der planmäßige Energieverlauf bestimmt werden kann. Dieser kann wiederum mit der realen Eingangsleistung verglichen werden, um den tatsächlichen energetischen Zustand des Sensorknotens zu bestimmen. Daraus lassen sich beispielsweise Entscheidungskriterien für die Steuerung der Energieverteilung oder Betriebszustände ableiten. Im Rahmen der Arbeit werden die physikalischen Hintergründe zur Modellierung der eingehenden Sonnenenergie beschrieben, der Stand der Technik zur Modellierung aufgezeigt und ein Modell als Basis für die weiteren Untersuchungen ausgewählt. Dieses wird auf die stark limitierte Hardware von drahtlosen Sensorknoten angepasst. Die Herausforderungen liegen dabei hauptsächlich in der geringen verfügbaren Rechenleistung, wenig Datenspeicher im System und dem Ziel, möglichst wenig Energie für die Berechnung zu verbrauchen. Im Ergebnis zeigt sich, dass ein angepasstes Modell auf drahtlosen Sensorsystemen umgesetzt werden kann und trotz der starken Limitierungen lauffähig ist. Es wird eine deutliche Verbesserung in der Verteilung der Energie über den Tag ermöglicht, wodurch sich trotz wechselhafter Quelle eine konstante Systemfunktion ergibt. Nebenher wird die Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit erhöht und Überdimensionierungen in Energiespeicher und Solarzelle können verringert werden. Das modellbasierte Energiemanagement stellt somit einen wichtigen Baustein für eine gesicherte Energieversorgung drahtloser Sensorsysteme dar.
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- ISBN
- 9783961000227