Mejora de la vida útil de los dispositivos IoT LPWAN: estrategias técnicas para una mejor gestión de la batería

En el caso de los dispositivos IoT que funcionan en redes de área amplia de bajo consumo (LPWAN), la duración de la batería es un factor crucial, especialmente cuando estos dispositivos se implementan en ubicaciones remotas o de difícil acceso. Sin embargo, la pregunta es… ¿Qué estrategias pueden ayudar a maximizar la duración de la batería de estos dispositivos IoT?

Para explorar estas estrategias, este artículo presentará un escenario del mundo real basado en una empresa ficticia, Y. En este escenario, el enfoque estará en optimizar la duración de la batería de los sensores de Y abordando los desafíos comunes que se enfrentan durante el desarrollo de sensores IoT alimentados por batería.

Escenario: Desafíos de optimización de la batería

La empresa Y diseña sensores ambientales alimentados por batería que se utilizan para monitorear la calidad del aire, la temperatura y la humedad en áreas forestales remotas. Estos sensores se conectan a través de LoRaWAN y deben durar varios años sin reemplazos frecuentes de la batería debido al alto costo y la dificultad de acceder a sitios remotos. Durante el desarrollo del producto, la empresa Y enfrentó varios desafíos: estimaciones inconsistentes de la duración de la batería, consumo rápido de energía durante la transmisión de datos y variaciones en el rendimiento de la batería en diferentes condiciones ambientales.

Suite de productos Otii | Mediciones de energía compactas y portátiles para pruebas de oficina, laboratorio y campo. (Fuente de la imagen: Qoitech)

1. Identificación de factores clave que afectan la duración de la batería de LPWAN

Para abordar estos problemas, la empresa Y comenzó por comprender los factores que influyen en la duración de la batería, incluidos el consumo de energía durante diferentes estados del dispositivo, los requisitos de conectividad de red y el impacto de las variables ambientales.

Mediciones del mundo real frente a cálculos teóricos

El enfoque inicial de Y implicó el uso de cálculos teóricos para estimar la duración de la batería en función de los valores de las hojas de datos. Sin embargo, al medir el consumo de energía con herramientas como los instrumentos Otii, encontraron discrepancias entre el consumo teórico y el real. Como ejemplo, un sensor que transmitía datos cada hora a 100 mW consumía un 30 % más de energía durante malas condiciones de red que en condiciones óptimas, debido a las retransmisiones y los tiempos de conexión más prolongados. El perfil de energía mostró la necesidad de realizar ajustes adaptativos de la potencia de transmisión para optimizar la duración de la batería, lo que reduce el consumo de energía innecesario en un 20 %.

Suite de productos Otii | Instrumento Otii. (Fuente de la imagen: Qoitech)

2. Implementación de técnicas de administración de energía para una vida útil óptima de la batería

La empresa Y aplicó varias estrategias de administración de energía enfocadas en minimizar el uso de energía durante los períodos de inactividad y la transmisión de datos.

Pasos y resultados de la administración de energía

• Ajuste dinámico de la potencia de transmisión: La empresa Y adoptó una estrategia para ajustar la potencia de transmisión del dispositivo en función de la calidad de la señal y la distancia desde la estación base. Para los dispositivos ubicados más cerca de la estación base, se redujo la potencia de transmisión, lo que redujo el consumo general de energía y extendió la vida útil de la batería.
• Modo de suspensión optimizado: Los sensores pasaron la mayor parte del tiempo en modo de suspensión profunda y solo se activaron para la recopilación y transmisión de datos. El firmware se configuró para ajustar dinámicamente las duraciones de suspensión según la importancia de los datos, como durante cambios rápidos de temperatura. Este ajuste redujo significativamente el consumo promedio de energía durante los períodos de inactividad.
• Reducción del tiempo activo durante la transmisión: Al optimizar el protocolo de comunicación para comprimir los paquetes de datos y reducir la frecuencia de las actualizaciones de estado, la empresa Y logró reducir la energía utilizada durante las transmisiones, lo que contribuyó a un uso más eficiente de la energía.

Suite de productos Otii | Otii Ace Pro | Configuración de Power Box para medir canales de corriente, potencia y voltaje. (Fuente de la imagen: Qoitech)

3. Selección de la batería adecuada para condiciones adversas

Para los dispositivos de IoT como los sensores ambientales de la empresa Y, que funcionan en entornos exteriores con temperaturas fluctuantes, elegir la batería adecuada es esencial para un rendimiento confiable y una vida útil prolongada. Los factores clave a considerar son la electroquímica, la capacidad, la densidad de energía, las características de voltaje y descarga, el rango de temperatura, la vida útil del dispositivo y el costo y la vida útil. Al evaluar estos factores, los ingenieros de Y garantizan una fuente de alimentación confiable y duradera para sus dispositivos de IoT, lo que contribuye al éxito general de sus implementaciones.

4. Cuatro pasos para un proceso de selección de baterías de IoT exitoso

Seguir un proceso de selección de baterías estructurado fue crucial para que la empresa Y optimizara la vida útil de la batería de manera efectiva. Estos son los cuatro pasos seguidos:

N.° 1) Definición del caso de uso: La empresa Y estableció que el caso de uso principal involucraba el monitoreo ambiental continuo en diferentes condiciones exteriores, lo que requería baterías robustas con alta densidad de energía y resistencia a la temperatura.

N.° 2) Creación de perfiles de energía: Usando Otii Battery Toolbox, la empresa Y realizó perfiles de energía para diferentes actividades del dispositivo, como transmisión de datos, detección activa y sueño profundo. Los datos de los perfiles mostraron que el 80 % del consumo de energía se produjo durante la transmisión, lo que impulsó una mayor optimización e iteraciones del firmware y el software de la aplicación.

N.° 3) Creación de perfiles de batería: Los perfiles de batería se crearon en función de escenarios de casos de uso del mundo real, que incluían diferentes temperaturas y condiciones de carga. Esto destacó las diferencias en la capacidad disponible entre diferentes marcas y químicas, especialmente en situaciones de alto consumo de corriente.

N.° 4) Emulación del rendimiento de la batería: Usando Otii Ace Pro, la empresa Y reprodujo perfiles de batería para emular las condiciones del mundo real. Las pruebas revelaron que, dependiendo de la carga, la capacidad utilizable real de algunas marcas de baterías era tan baja como el 60 % de la capacidad de la hoja de datos, lo que subraya la importancia de la creación de perfiles detallados.

Suite de productos Otii | Configuración del generador de perfiles de batería. (Fuente de la imagen: Qoitech)

5. Análisis de composiciones y emulación de la química de las baterías

En Análisis de diferentes composiciones químicas de baterías: un estudio de caso, Qoitech realizó una comparación detallada de varias composiciones químicas de baterías utilizando Otii Ace Pro y Otii Battery Toolbox. La empresa Y aplicó estos métodos para evaluar el rendimiento de las distintas baterías en sus dispositivos.

Resultados de los perfiles para estimaciones realistas de la capacidad de las baterías

• Baterías de litio y manganeso: el perfil de tres muestras de Saft LM17500 reveló una capacidad promedio de 3050 mAh a temperatura ambiente, que era ligeramente superior al valor de la hoja de datos. En condiciones de frío, la capacidad se redujo solo un 10 %, lo que indica una gran resistencia a la temperatura.
• Baterías alcalinas: las variaciones en la capacidad entre las marcas fueron significativas, con baterías AAA que iban desde 1080 mAh a 1150 mAh y baterías AA entre 2420 mAh y 2730 mAh. Las baterías alcalinas mostraron una reducción de capacidad de hasta un 35 % a 0° C, lo que las hace menos adecuadas para su uso en climas fríos.
• Emulación de perfiles de batería: Al reproducir los perfiles de batería con Otii Ace Pro, la empresa Y pudo predecir el comportamiento de apagado del dispositivo en diferentes condiciones de batería. Este enfoque de emulación permitió realizar estimaciones precisas de los ciclos de vida del dispositivo en varios escenarios, lo que garantiza una planificación confiable de la administración de la energía.

Suite de productos Otii | Battery Toolbox | Emulación de batería. (Fuente de la imagen: Qoitech)

Conclusión: Un enfoque integral para optimizar la vida útil de la batería de LPWAN

El recorrido de la empresa Y destaca la importancia fundamental de un enfoque sistemático y técnico para maximizar la vida útil de la batería en dispositivos de IoT LPWAN. La validación de baterías en condiciones del mundo real (teniendo en cuenta los patrones de consumo de energía reales, los factores ambientales y los comportamientos operativos) garantiza que los dispositivos se prueben en escenarios que reflejen verdaderamente su uso previsto. Este enfoque va más allá de las estimaciones teóricas y los valores de las hojas de datos, y se centra en la optimización de la gestión de la energía, el ajuste fino de las técnicas de ahorro de energía y la selección y el perfil minuciosos de las baterías.

Al seguir estas prácticas, los desarrolladores pueden mejorar significativamente el rendimiento general y la vida útil de los sensores de IoT, lo que garantiza un funcionamiento fiable y eficiente incluso en entornos difíciles.