インダストリー4.0により、業界で導入される組み込みシステムの需要が増加しました。これらのシステムは、産業設備内のさまざまなパラメータを監視および制御し、産業が機能するための重要な要素となります。これらの電子機器は中断することなく24時間365日稼働する必要があるため、これらのシステムへの電力供給が中断されてはいけません。組み込みシステムは通常、 DC電源。
バッテリーは信頼性の高いDC電源ですが、電力消費により頻繁に交換する必要があるため、鉱山や地下パイプラインなどの遠隔地では使用できません。放射性同位元素やその他の放射性元素は長期間にわたってエネルギーを供給できますが、その普及が進むと環境に損害を与える可能性があります。したがって、従来のリソースから効率的にエネルギーを収穫することは、電子システムの円滑な機能にとって非常に重要です。
風力や光などの再生可能エネルギー源は、何十年もの間、 クリーンエネルギー を収穫するために使用されてきましたが、主に大規模なものでした。これらの従来の収穫方法を縮小することは可能ですが、あるレベルでの利益が別のレベルでの効率の低下を招かないように、システム全体について慎重に検討する必要があります。そうしないと、システム全体の効率が低下する可能性があります。これらの再生可能エネルギー源のもう一つの欠点は安定性です。風、太陽光、流水などのエネルギー源は、負荷の需要に応じて常に同じ量のエネルギーを生成することはできないため、バッテリーとエネルギー収集技術の両方で構成されるハイブリッド ソリューションを使用して最適なパフォーマンスを得ることができます。
エネルギー管理技術の理解
エネルギー収集技術は、再生可能で環境に優しい資源から電力を得るために使用できます。これらのハーベスターは不連続なエネルギーを供給するため、電力管理デバイスと制御システムはこの点を考慮して設計する必要があります。収穫回路と電子回路を接続するには、電力管理回路が必要です。この回路の機能は、負荷のニーズに合わせてハーベスターから供給される電力を制御することです。これには、電圧レベルの変更、電流および電圧プロファイルの維持などが含まれます。
電力管理回路は最大電力点を追跡し、ハーベスター回路から得られる電力を最大化します。MPPT（最大電力点追従） 回路は、最大電力がソースから負荷に転送されるようにトランスデューサ条件を設定するためによく使用されます。MPPTは通常、電圧、電流、ソース、負荷インピーダンスなどのシステム パラメータを継続的に監視して電力伝送を向上させる専用のDSPによって実装されます。高電力回路には専用のMPPT回路が使用され、低電力回路ではヒルクライミング法、フラクショナルショート回路、フラクショナルオープン回路などの技術を使用して最大電力点を決定します。
収集したエネルギーをハイブリッド電気エネルギー貯蔵システムに貯蔵する
ハイブリッド電気エネルギー貯蔵 (HEES) は、バッテリー、スーパーキャパシタなどの電気エネルギー貯蔵デバイスと、光、風、動きなどのソースからエネルギーを生成するエネルギーハーベスティング技術を組み合わせたものです。HEESは、より長い稼働時間と効率で、組み込みシステムに長期間電力を供給する効率的な方法です。この方法では、収集されたエネルギーが組み込みシステムによって使用され、余剰エネルギーがバッテリーなどの エネルギー貯蔵 デバイスに保存される場合（収集されたエネルギーが負荷の要件よりも少ない場合は、余剰エネルギーが貯蔵デバイスによって提供されます）、保存できる電荷量とエネルギー貯蔵要素の寿命は、収集モジュールの効率、DC-DCコンバータの入出力電圧レベル、接続された負荷の特性などの要因によって異なります。
エネルギー貯蔵ユニットは通常、バッテリーとスーパーキャパシタという2つの異なるデバイスで構成されます。ニッケル水素 (NiMH) とリチウムイオン (Li-ion) は、最も人気のある2種類の電池です。リチウムイオン電池はエネルギー密度が高く、自己放電率が中程度で、部分充電によるメモリ効果がありませんが、制御には複雑な回路が必要です。NiMHバッテリーはメモリ効果の影響を受けますが、複雑な回路を必要とせずに直接使用できます。スーパーキャパシタは、短時間で高電流を必要とするアプリケーションに適した高い充電および放電限界を備えています。
(画像提供: Power Tech Review)
収穫が豊富な場合、システムの目標は、負荷のさまざまな要件を供給しながら、できるだけ多くのエネルギーを蓄えることです。タスク スケジューリングと動的電圧および周波数スケーリングは、充電プロセス中に効率を維持するために負荷とコンバータのパラメータを制御するために使用されるエネルギー効率技術です。一方、収集されるエネルギーが少ない場合は、 ストレージ要素から負荷を供給する必要があります。タスク スケジューリングは、負荷の電力要件を可能な限り削減し、エネルギー貯蔵要素の寿命を延ばすために再び使用されます。
最近の動向
研究者たちは、システム全体の効率を高めるために、エネルギーハーベスターのトランスデューサー設計、コンバーター、センサーシステム用の新しい材料を見つけることに注力してきました。研究者が注目しているもう一つの大きな欠点は、エネルギーハーベスターの不連続性です。人工知能と機械学習モデルは、光や風などのエネルギー源の利用可能性を予測し、必要なエネルギーを効率的かつタイムリーに収集して貯蔵するために使用できます。気象条件をより正確に予測するために、指数加重移動平均 (EWMA) に基づくより高度なモデルが開発されています。
無線モバイルデバイスの場合、トランシーバーモジュールは、通信が行われていないときでも、着信パケットをチェックするためにアクティブな状態を維持するために、可能な限り最大の電力を消費します。消費電力を削減するために、非同期ウェイクアップ トランシーバーを使用して、着信パケットを感知したときにのみアクティブにすることができます。
現代のモバイル電子機器やウェアラブル機器は、特に人体に埋め込まれるセンサーのサイズが縮小する傾向にあります。従来サイズのデバイスと同様の効率を実現するために、より小型のストレージ デバイスが研究されています。最近の分野における進歩 エネルギー収集 クリーンかつ長寿命のエネルギー源を提供するインダストリー4.0に大きな推進力を与えています。