在如今注重可持续发展的世界中,消费者、企业甚至于国家都在努力应对城市化所带来的能源增长需求,因此推动碳中和(carbon-neutral)是必不可少的,采用既可有效减少能源浪费又能为用户提供节能效益的技术变得至关重要。现在,物联网行业也正面临着迎接这一转变的挑战。本文将以Silicon Labs(亦称“芯科科技”)最新发布的EFR32xG22E(xG22E)系列SoC支持能量采集(Energy Harvesting)解决方案为例,说明如何推动并简化无电池物联网解决方案的开发。点击文末的阅读原文按钮获取完整文章!
电池的需求引发环境问题
当我们想到物联网时,我们会想到一个由智能、创新设备驱动且无缝连接的世界。但是,这些设备需要什么来保持这种连接性呢?较为简单的答案是—电源,在大多数情况下是指传统电池。
虽然电池可以胜任并满足这些设备的目的,但确实存在缺点。
每年有超过 150 亿个废旧电池被送往垃圾填埋场。这导致约900,000吨有害的土壤和地下水污染废物被排放。此外,仅在美国,平均每个家庭每年就会购买90块以上的电池,其中大多数甚至没有10年的使用寿命。到2025年,预计约有250亿台物联网设备投入运行,每天需要更换600万块电池。
这指出了传统电池的三个主要问题——不便和不当的处置实践、不断的更换和可扩展性问题。这些缺陷不仅会对这些设备的功能和可靠性产生不利影响,而且还会阻碍智能物联网应用向无电池、节能的未来转变。
环境物联网-新型的联网设备
为了应对传统电池给设备制造商带来的挑战,并尽量减少互联世界对环境和生态系统造成的威胁,行业现在提出了一类新兴的联网设备—统称为环境物联网(Ambient IoT)。
环境物联网是指依靠磁场和电场、光、热、动能和声音等自然界中可利用的能源为其提供动力的一类物联网设备。这种从我们周围的环境能源中提取运行功率的方法消除了在物联网设备中过多使用电池的需求。
借助环境物联网,我们喜爱的智能设备现在可以依靠自然能源来获取电力并维持连接性,而不是依靠传统电池。这些能源(如光、热、运动等)不仅延长了设备的使用寿命,并且还显著降低了电池对环境的不利影响。
应用于能量采集的 xG22E SoC
芯科科技是专注于万物互联物联网领域的领先企业。我们的使命是让开发人员能够创造无线联网设备,从而改变行业、发展经济并改变人们的生活。我们正朝着促进互联且可持续的未来迈步前行,并通过近期推出优化的EFR32xG22E系列 SoC来纳入能量采集的功能,进一步扩展对物联网设备节能设计的支持。
xG22E系列提供了8ms 的上电复位 (PoR),仅消耗 150 微焦耳 (µJ) 的能量,EM4模式唤醒仅需 1.83 毫秒,仅消耗16.6 µJ的能量。此外,它还提供很高的RF 性能、多协议支持和2.4GHz操作,并且支持多个电源和电源管理设备,使用户能够探索超级电容器(super capacitors)等新的电池技术。
EFR32xG22E具有超快速低能耗的冷启动、低能耗的深度睡眠唤醒和高效的能源模式转换,可减轻有害电流尖峰并防止损坏蓄电池,是市场上可靠的无线远程 SoC 之一。
xG22E能量采集解决方案的目标应用领域
xG22E SoC目前市场上常见的一些应用包括:
智能家居和家电:在门、水龙头和开关等 Zigbee 智能家居和家电中,可以使用能量收集技术来消除对电池的依赖及其相关的更换成本。
游戏类电子设备:室内太阳能电视遥控器和计算机键盘都需要节能且经济高效的低功耗蓝牙SoC。
智能建筑:使用xG22E支持的Zigbee Green Power协议,进行无电池门把手和电灯开关控制的动能脉冲收集有助于减少不断更换电池的需求。
其他一些关键应用包括轮胎压力监测传感器(TPMS)、资产跟踪(Asset Tracking)、电子货架标签(ESL)、工厂自动化、预测性维护(Predictive Maintenance)和智慧农业。
芯科科技与e-peas持续深化在能量采集领域的合作
为了帮助设备制造商构建完整的能量收集解决方案,芯科科技与行业领先的电源管理集成电路 (PMIC) 提供商e-peas合作,共同开发了一个适用于新的电源优化xG22E Explorer Kit的先进能量收集屏蔽体套件。
该套件配有三个专用屏蔽体,紧贴在开发套件板上,该板已经过优化,可隔离任何电力泄漏并方便外部测量。第一个屏蔽体允许使用替代电池化学物质和超级电容器进行试验,并为开发人员提供多个测试点。第二个屏蔽体专门用于动能/脉冲收集应用,使用e-peas AEM0300 PMIC 进行功率降压,并提供多个外部测量测试点。第三个屏蔽体使用了e-peas新颖而先进的PMIC AEM13920。这种屏蔽体使开发人员能够同时使用双重能量收集来源进行试验。
该套件附带了大量适用于蓝牙和 Zigbee Green Power的示例应用,并提供了有关如何设置PMIC和优化代码以进行基于能源决策的说明。
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