Präsentation - Institut für Telematik - TUHH
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Energiebewusste Aufgabenplanung<br />
<strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer<br />
Energiequelle auf Basis von<br />
Prädiktionen<br />
Florian Meier<br />
Abschlussvortrag zur Bachelorarbeit (IIW)<br />
28. September 2011<br />
<strong>Institut</strong> <strong>für</strong> <strong>Telematik</strong><br />
Technische Universität Hamburg-Harburg<br />
<strong>TUHH</strong>
Energiebewusste Aufgabenplanung<br />
<strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer<br />
Energiequelle auf Basis von<br />
Prädiktionen<br />
Florian Meier<br />
Abschlussvortrag zur Bachelorarbeit (IIW)<br />
28. September 2011<br />
<strong>Institut</strong> <strong>für</strong> <strong>Telematik</strong><br />
Technische Universität Hamburg-Harburg<br />
<strong>TUHH</strong>
Verhalten von Sensorknoten muss sich an<br />
zeitlich und räumlich veränderliche<br />
Bedingungen anpassen.<br />
<strong>Institut</strong> <strong>für</strong> <strong>Telematik</strong><br />
Technische Universität Hamburg-Harburg<br />
<strong>TUHH</strong>
Anforderungen<br />
Ausfallsicher<br />
Gleichmäßiger Nutzen über den Tag<br />
Anwendbar auf die im<br />
<strong>Institut</strong> entwickelte Hardware<br />
Solarzelle<br />
Supercap<br />
Einfach und vielseitig einsetzbar<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 1
Inhalt<br />
1 Existierende Verfahren<br />
2 Aufgabenplanung mittels Restenergievorhersage<br />
3 Auswertung<br />
4 Fazit<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 2
1<br />
Existierende Verfahren
Existierende Verfahren<br />
LQ-Tracker<br />
Ziel: Statische Energiereserve halten<br />
Mittel: Anpassung des Duty-Cycles<br />
mittels Regelungstechnik<br />
Optional: Nachgeschaltete rekursive Glättung<br />
1.8 V<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 3
Existierende Verfahren<br />
Prädiktionsbasierte Algorithmen<br />
72<br />
Solarstrom [mA]<br />
54<br />
36<br />
18<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24<br />
Stunde<br />
Kommender Tag wird in Zeitschlitze eingeteilt<br />
Steuerung durch Vorhersage der Solareinstrahlung<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 4
Existierende Verfahren<br />
Kansal et al.<br />
Ziel: Maximierung des summierten Duty-Cycles<br />
Mittel:<br />
54<br />
Solarstrom [mA]<br />
36<br />
18<br />
Verbrauch bei 100%<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24<br />
Stunde<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 5
Existierende Verfahren<br />
Kansal et al.<br />
Ziel: Maximierung des summierten Duty-Cycles<br />
Mittel:<br />
Solarstrom [mA]<br />
54<br />
36<br />
18<br />
0 % 100 % 0 %<br />
Verbrauch bei 100%<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24<br />
Stunde<br />
Anpassen, falls Gesamtverbrauch zu groß oder zu klein.<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 5
Existierende Verfahren<br />
Moser et al.<br />
Ziel: Anwenderdefinierte Bedingungen optimieren<br />
Mittel: Lösung als lineares Optimierungsproblem<br />
Beispiel:<br />
maximiere λ<br />
Verbrauch ≤ Einnahmen<br />
Messrate ≥ λ<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 6
Existierende Verfahren<br />
Moser et al.<br />
Ziel: Anwenderdefinierte Bedingungen optimieren<br />
Mittel: Lösung als lineares Optimierungsproblem<br />
Beispiel:<br />
maximiere λ + 3μ<br />
Verbrauch ≤ Einnahmen<br />
Messrate Sensor 1 ≥ λ<br />
Messrate Sensor 2 ≥ μ<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 6
Existierende Verfahren<br />
Vorhandene Algorithmen<br />
LQ-Tracker Kansal et al. Moser et al.<br />
ungeglättet geglättet<br />
Ausfallsicher ✓ – ✓ ✓<br />
Gleichmäßig – ✓ – ✓<br />
Anwendbar ✓ ✓ –<br />
Steuerung Duty-Cycle Duty-Cycle Flexibel<br />
Komplexität niedrig niedrig hoch<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 7
2<br />
Aufgabenplanung mittels<br />
Restenergievorhersage
Aufgabenplanung mittels Restenergievorhersage<br />
Prinzip<br />
Vorhersage des zukünftigen Energieverlaufs<br />
Einflüsse<br />
Momentane Ausgangslage<br />
Vorhergesagter Energiezufluss<br />
Energieverbrauch<br />
Verlauf wird hinsichtlich Energiekompatibilität bewertet<br />
Ausfallsicherheit<br />
Neutrale Energiebilanz oder voller Energiespeicher<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 8
Aufgabenplanung mittels Restenergievorhersage<br />
Prinzip<br />
Vorhersage des zukünftigen Energieverlaufs<br />
Einflüsse<br />
Momentane Ausgangslage<br />
Vorhergesagter Energiezufluss<br />
Energieverbrauch<br />
Verlauf wird hinsichtlich Energiekompatibilität bewertet<br />
Ausfallsicherheit<br />
Neutrale Energiebilanz oder voller Energiespeicher<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 8
Aufgabenplanung mittels Restenergievorhersage<br />
Performance Level<br />
Nutzen Messrate Lebenszeichenrate<br />
5 60 0<br />
4 20 0<br />
3 8 6<br />
2 3 12<br />
1 0 12<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 9
Aufgabenplanung mittels Restenergievorhersage<br />
1.8 V<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 10
Aufgabenplanung mittels Restenergievorhersage<br />
Solarstrom [mA]<br />
54<br />
36<br />
18<br />
0<br />
0 10 20<br />
Stunde<br />
1.8 V<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 10
Aufgabenplanung mittels Restenergievorhersage<br />
Nutzen Messrate Lebenszeichenrate<br />
Solarstrom [mA]<br />
54<br />
36<br />
18<br />
0<br />
0 10 20<br />
Stunde<br />
5 60 0<br />
4 20 0<br />
3 8 6<br />
2 3 12<br />
1 0 12<br />
1.8 V<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 10
Aufgabenplanung mittels Restenergievorhersage<br />
Nutzen Messrate Lebenszeichenrate<br />
Solarstrom [mA]<br />
54<br />
36<br />
18<br />
0<br />
0 10 20<br />
Stunde<br />
5 60 0<br />
4 20 0<br />
3 8 6<br />
2 3 12<br />
1 0 12<br />
Vorhersage<br />
1.8 V<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 10
Aufgabenplanung mittels Restenergievorhersage<br />
Nutzen Messrate Lebenszeichenrate<br />
Solarstrom [mA]<br />
54<br />
36<br />
18<br />
0<br />
0 10 20<br />
Stunde<br />
5 60 0<br />
4 20 0<br />
3 8 6<br />
2 3 12<br />
1 0 12<br />
Vorhersage<br />
1.8 V<br />
Spannung [V]<br />
2<br />
1<br />
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24<br />
Stunde<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 10
Aufgabenplanung mittels Restenergievorhersage<br />
Nutzen Messrate Lebenszeichenrate<br />
Solarstrom [mA]<br />
54<br />
36<br />
18<br />
0<br />
0 10 20<br />
Stunde<br />
5 60 0<br />
4 20 0<br />
3 8 6<br />
2 3 12<br />
1 0 12<br />
Vorhersage<br />
1.8 V<br />
Spannung [V]<br />
2<br />
1<br />
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24<br />
Stunde<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 10
Aufgabenplanung mittels Restenergievorhersage<br />
Nutzen Messrate Lebenszeichenrate<br />
Solarstrom [mA]<br />
54<br />
36<br />
18<br />
0<br />
0 10 20<br />
Stunde<br />
5 60 0<br />
4 20 0<br />
3 8 6<br />
2 3 12<br />
1 0 12<br />
Vorhersage<br />
1.8 V<br />
Spannung [V]<br />
2<br />
1<br />
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24<br />
Stunde<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 10
Aufgabenplanung mittels Restenergievorhersage<br />
Systemmodell<br />
Spannungregler<br />
(Effizienz η)<br />
I n<br />
I h<br />
V c ≥ V max<br />
C V c V n<br />
dV c (t)<br />
dt<br />
= 1 (︂<br />
C · I h (t) − I n(t) · V n<br />
η · V c (t)<br />
)︂<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 11
Aufgabenplanung mittels Restenergievorhersage<br />
Implementierung<br />
Programmiert <strong>für</strong> TinyOS<br />
Integration vorhandener Komponenten zu einem<br />
Gesamtsystem (Vorhersage, Energiemessungen...)<br />
Simulation mit tossim<br />
Getestet auf realer Hardware<br />
Steuerung durch anwenderspezifizierte Performance Level<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 12
Auswertung<br />
3
Auswertung<br />
Auswertung<br />
Vergleich von LQ-Tracker mit eigenem Verfahren<br />
Simuliert mit linear ansteigenden Performance Levels<br />
Niedrigstes Level mit Messraten im Minutenbereich<br />
⇒ 12.8 µW<br />
Höchstes Level mit mehreren Messungen pro Sekunde<br />
⇒ 4800 µW<br />
LQ-Tracker: Linearer Nutzen approximiert durch 200 Levels<br />
Restenergiebasiert: Diskreter Nutzen mit 20 Levels<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 13
Auswertung<br />
LQ-Tracker ohne Glättung<br />
2.5<br />
10<br />
2<br />
[V]<br />
1.5<br />
1<br />
0.5<br />
1<br />
0 2 4 6 8 10 Tag<br />
0.8<br />
λ 0.6<br />
λ max<br />
12 14 16 18 5<br />
20 0 0.4<br />
[mA]<br />
0.2<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20<br />
Tag<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 14
Auswertung<br />
LQ-Tracker ohne Glättung<br />
2.5<br />
10<br />
2<br />
[V]<br />
1.5<br />
1<br />
5<br />
[mA]<br />
0.5<br />
1<br />
0.8<br />
λ 0.6<br />
λ max<br />
0.4<br />
0.2<br />
0<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20<br />
Tag<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 14
Auswertung<br />
LQ-Tracker ohne Glättung<br />
2.5<br />
10<br />
2<br />
[V]<br />
1.5<br />
1<br />
5<br />
[mA]<br />
0.5<br />
1<br />
0.8<br />
λ 0.6<br />
λ max<br />
0.4<br />
0.2<br />
0<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20<br />
Tag<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 14
Auswertung<br />
LQ-Tracker mit Glättung<br />
2.5<br />
10<br />
2<br />
[V]<br />
1.5<br />
1<br />
5<br />
[mA]<br />
0.5<br />
1<br />
0.8<br />
λ 0.6<br />
λ max<br />
0.4<br />
0.2<br />
0<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20<br />
Tag<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 15
Auswertung<br />
Neutrale Energiebilanz<br />
2.5<br />
10<br />
2<br />
[V]<br />
1.5<br />
1<br />
5<br />
[mA]<br />
0.5<br />
1<br />
0.8<br />
λ 0.6<br />
λ max<br />
0.4<br />
0.2<br />
0<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20<br />
Tag<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 16
Auswertung<br />
Vollen Energiespeicher erreichen<br />
2.5<br />
10<br />
2<br />
[V]<br />
1.5<br />
1<br />
5<br />
[mA]<br />
0.5<br />
1<br />
0.8<br />
λ 0.6<br />
λ max<br />
0.4<br />
0.2<br />
0<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20<br />
Tag<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 17
Auswertung<br />
Analyse: Gleichmäßiger Nutzen<br />
0.16<br />
0.14<br />
0.12<br />
0.1<br />
σ<br />
0.08<br />
0.06<br />
0.04<br />
0.02<br />
0.0<br />
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6<br />
λ<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 18
Auswertung<br />
5 Performance Level<br />
2.5<br />
10<br />
2<br />
[V]<br />
1.5<br />
1<br />
5<br />
[mA]<br />
0.5<br />
1<br />
0.8<br />
λ 0.6<br />
λ max<br />
0.4<br />
0.2<br />
0<br />
0<br />
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20<br />
Tag<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 19
Fazit<br />
4
Fazit<br />
Zusammenfassung<br />
Analyse der Anforderungen <strong>für</strong> energiebewusste<br />
Sensorknoten<br />
Untersuchung vorhandener Verfahren<br />
Entwicklung von einem eigenen<br />
vorhersagebasierten Algorithmus<br />
Implementierung in TinyOS<br />
Auswertung zeigt Eignung vom System<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 20
Fazit<br />
Ausblick<br />
Optimierung vom Algorithmus<br />
Verbesserte Solarprädiktion<br />
Verbesserung der Gleichmässigkeit<br />
◮ Neuberechnung nur falls Vorhersage stark abweicht<br />
Längerfristiger Test eines realen Systems<br />
Erweiterung auf Multi-Hop Netzwerke<br />
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 21
Energiebewusste Aufgabenplanung<br />
<strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer<br />
Energiequelle auf Basis von<br />
Prädiktionen<br />
Florian Meier<br />
Abschlussvortrag zur Bachelorarbeit (IIW)<br />
28. September 2011<br />
<strong>Institut</strong> <strong>für</strong> <strong>Telematik</strong><br />
Technische Universität Hamburg-Harburg<br />
<strong>TUHH</strong>
Florian Meier Energiebewusste Aufgabenplanung <strong>für</strong> Sensorknoten mit regenerativer Energiequelle 22
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