能量採集技術突破IoT裝置供電困境

作者 : David Su,Atmosic執行長

假設我們擁有10億台物聯網裝置,每台裝置的電池壽命達到3年,這就意味著平均每天需要更換近100萬個電池,帶來成本壓力、環境危害等諸多問題。那麼有沒有什麼新的供能方式,可以紓緩這一現象?

長期以來,物聯網(IoT)所形成的巨大市場和數以十億計的龐大裝置數量逐漸為人們所熟知。同時,可移動的物聯網裝置正變得越來越多,有線電源也並非長久之計。隨著物聯網市場持續蓬勃成長,裝置的供電方式、電池問題正成為新的挑戰。

試想一下,假設我們擁有10億台物聯網裝置,每台裝置的電池壽命達到3年,這就意味著平均每天需要更換近100萬個電池,帶來成本壓力、環境危害等諸多問題。那麼有沒有什麼新的供能方式,可以紓緩這一現象?

透過本文,您將瞭解到太陽能、機械能、熱能、射頻(RF)的能量採集技術,以及現有因應方案下的一些應用,為物聯網裝置供能問題提供可靠參考。

「眾所周知」的太陽能採集

有光的地方就有能量,太陽能量(PV)正獲得廣泛應用。同時,很多PV技術不斷取得進展,如大型太陽能PV板,還有在計算機等產品中使用的小型PV電池。

此外,有機太陽能電池技術也有望在未來實現商用,提供同等甚至更佳的性能。部份新材料還具備軟性基板、可客製形狀等特性,能夠客製印刷到軟性塑膠或其他材料上,以便在現有工業設計上添加新的PV元件。

透過太陽能採集到的能量多少與光照強度、PV材料等多種因素有關。不同技術在不同光照水準下從單位面積採集到的能量值是不同的,材料的價格也有差異。因此,PV能量的採集需要考慮所處的光線環境、可用面積以及預算限制等。

「歷史悠久」的機械能量採集

小型計算機是人們非常熟悉的一種電子產品,但鮮為人知的是,早在100年前,當時的「計算機」——加法機,就已經開始依靠機械能量採集進行運轉。

在機械能量採集中,我們透過機械運動使磁極在線圈中移動,形成能量爆發,繼而擷取這些能量,以用於無線傳輸等。借助以運動來採集和釋放能量的機制,我們可以使能量隨產隨用,而不是儲存在電池中。

不過機械能量採集必須擁有對應的採集元件。一個元件往往需要3平方公分大小,高度可以少於1公分。如何整合元件以滿足裝置的能量需求,這是我們需要充分考慮的。

「略顯陌生」的熱能採集

熱能採集可能是人們不太熟悉的一項技術。在熱電裝置中,當不同的溫度並排放置時,電壓隨之產生。利用這種溫差轉化成的電壓,可以實現對熱能的採集。

具體到溫差發電器中,我們給發電器的一端加熱,另一端保持低溫,從而使電路中出現電勢差;再借助升壓電路升高電壓,滿足IC的運行需求。例如,透過這個原理,Atmosic及其合作夥伴聯手開發了一款熱能採集腕錶,能夠僅靠採集手腕的熱量,完全自主支援基本的手錶功能。

需要注意的是,在熱能採集時,我們不僅需要熱源,也需要散熱器來製造溫差。因為熱量必須在裝置中不斷流動,才能產生持續的電流和能量來源。

圖1:典型的RF能量採集方塊圖。

「因地制宜」的RF能量採集

對於100%工作週期的射頻(RF)來源,可獲得的最大理論功率隨著移動距離增加而快速下降。當移動距離超過1公尺時,在2.4GHz的情況下,即使是可獲得的原始能量也小於100微瓦(uW),另外還需考慮採集器和儲存器的效率。而頻段切換到915MHz時,裝置可獲得較高的功率採集水準,可以在2-3公尺或甚至5-6公尺外採集能量。

與其他能量採集方式不同的是,RF能量採集還需要考慮各地區的通訊法規限制,包括可用頻率、最大輸出功率等,這些限制切實影響著可採集到能量的大小。例如歐洲這方面的限制要比北美、日本更加嚴格,以至於通常只能獲得比平時更低10db的能量。

圖2:RF能量採集應用。

針對超低功耗物聯網無線技術的創新,Atmosic研發了超低功耗RF、RF喚醒和受控能量採集三大創新技術,以實現最低功耗,並徹底降低物聯網應用對電池的依賴。例如,可在安全標籤中應用RF喚醒技術,使其只有在靠近讀卡器時才會啟動。透過RF的辨識喚醒,還可允許裝置僅在需要進行能量採集的時候運行;或者依靠將裝置放入特製的盒子、或者靠近訊號源的方式,讓裝置在不運行的時候充電。

當然,能量採集並非一種「全有或全無」的技術路線。我們仍然可以將電池技術與能量採集技術結合起來,透過電源管理單元優先使用採集到的能量,持續最佳化能耗,大幅度延長電池的使用壽命;也可以在某些情況下只使用採集到的能量,完全擺脫對電池的依賴。

例如,專注於能量採集應用的Atmosic超低功率藍牙5.0晶片具備多種有助降低能耗的特性,如獨立而靈活的喚醒接收器,能夠讓晶片僅在接收到特定RF訊號時喚醒,從而保持低能耗;以及整合電源管理單元,能夠採集和管理多種能量輸入,甚至在特定條件下實現電池的「永久」使用。

最後, 針對物聯網和其他裝置的電池、成本等問題,Atmosic的受控能量採集技術提供多種解決方案,但仍然需要深刻理解所處的環境和具體的應用,結合預算、目標等維度,根據條件選擇最合適的解決方案。

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