LPWAN IoTデバイスの寿命の向上：より良いバッテリ管理のための技術戦略

低電力ワイドエリアネットワーク（LPWAN）で動作するIoTデバイスにとって、バッテリの寿命は、特にこれらの機器が遠隔地や届きにくい場所に配置される場合に、極めて重要な考慮事項となります。しかし、疑問があります。「このようなIoT機器のバッテリ寿命を最大限に延ばすには、どのような戦略が有効なのだろうか」ということです。

このような戦略を探るため、本稿では架空の企業Y社を題材にした現実世界のシナリオをご紹介します。このシナリオでは、バッテリ駆動型のIoTセンサの開発時に直面する一般的な課題に対処することで、Y社のセンサのバッテリ寿命を最適化することに焦点を当てます。

シナリオ：バッテリ最適化の課題

Y社は、人里離れた森林地帯における空気質、温度、湿度の監視に使用されるバッテリ駆動の環境センサを設計しています。これらのセンサはLoRaWANを介して接続され、遠隔地へのアクセスが困難でコストも高いため、頻繁なバッテリ交換を必要とせずに数年間は使用し続ける必要があります。製品開発中、Y社はいくつかの課題に直面しました。バッテリ寿命の予測に一貫性がないこと、データ伝送中に急速に電力が消耗すること、異なる環境条件下でバッテリ性能にばらつきが生じること、などです。

Otii製品スイート｜オフィス、ラボ、フィールドテスト用のコンパクトでポータブルな電源測定器。（画像提供：Qoitech）

1.LPWANのバッテリ寿命に影響する主な要因の特定

こうした問題に対処するため、Y社はまず、さまざまなデバイス状態での消費電力、ネットワーク接続要件、環境変数の影響など、バッテリ寿命に影響を与える要因を理解することから始めました。

実測と理論計算の比較

Y社の最初のアプローチでは、データシートの値に基づいて理論計算でバッテリ寿命を予測しました。しかし、Otii instrumentsのようなツールを使って消費電力を測定したところ、理論値と実際の消費量に食い違いがあることがわかりました。一例として、100mWで1時間ごとにデータを送信するセンサは、ネットワーク状態が悪いときには、再送信と接続時間が長くなるため、、最適な状態のときよりも30%も多くエネルギーを消費しました。電力プロファイリングにより、バッテリ寿命を最適化するために送信電力を状況に応じて調整する必要性が示され、不必要な電力消費を20%削減することができました。

Otii製品スイート｜Otii Instrument .（画像提供：Qoitech）

2.バッテリ寿命を最適化する電源管理技術の実装

Y社では、アイドル時とデータ送信時のエネルギー使用を最小限に抑えることに重点を置き、さまざまな電力管理戦略を採り入れました。

電源管理ステップおよび結果

• 動的な送信電力調整：Y社は、信号品質と基地局からの距離に基づいてデバイスの送信電力を調整する戦略を採用しました。基地局に近いデバイスでは送信電力を下げ、全体的な電力消費を抑え、バッテリ寿命を延ばしました。
• 最適化されたスリープモード：センサはほとんどの時間、ディープスリープモード状態にあり、データ収集と送信時のみ起動します。ファームウェアは、急激な温度変化の際など、データの重要性に応じてスリープ時間を動的に調整するように設定されました。この調整により、アイドル時の平均消費電力が大幅に減少しました。
• 送信中のアクティブ時間の短縮：通信プロトコルを最適化してデータパケットを圧縮し、ステータス更新の頻度を減らすことで、Y社は送信時に使用する電力を削減し、より効率的なエネルギー利用を実現しました。

Otii製品スイート｜Otii Ace Pro｜電流、電力、電圧チャンネルを測定する電源ボックスの設定。（画像提供：Qoitech）

3.過酷な環境に適したバッテリの選択

Y社の環境センサのように、気温が変動する屋外環境で動作するIoTデバイスでは、信頼性の高い性能と長寿命のために適切なバッテリを選択することが不可欠です。考慮すべき主な要素は、電気化学、容量、エネルギー密度、電圧と放電特性、温度範囲、デバイスの保存性、コストおよび寿命です。Y社の技術者は、これらの要素を評価することで、IoTデバイスのための信頼性が高く長持ちする電源を確保し、その導入全体の成果に貢献しています。

4.IoTバッテリの選定を成功させる4つのステップ

Y社がバッテリの寿命を効果的に最適化するためには、体系的なバッテリ選定プロセスに従うことが極めて重要でした。以下はその4つのステップです。

#1）ユースケースの定義：Y社では、主なユースケースとして、屋外のさまざまな条件下での継続的な環境モニタリングを想定しており、高いエネルギー密度と温度耐性を備えた堅牢なバッテリが必要であることを明らかにしました。

#2）電力プロファイリング：Y社は、Otii Battery Toolboxを使用して、データ通信、アクティブセンシング、ディープスリープなど、さまざまなデバイス動作に対する電力プロファイリングを実施しました。プロファイリングデータから、電力消費の80%が送信中に発生していることが判明し、ファームウェアとアプリケーションソフトウェアのさらなる最適化とその改善が求められました。

#3）バッテリプロファイルの作成：バッテリプロファイルは、さまざまな温度や負荷条件など、実際のユースケースのシナリオに基づいて作成されました。これにより、特に大電流が流れる状況での、ブランドや化学物質による使用可能容量の違いが浮き彫りになりました。

#4）バッテリ性能のエミュレート：Y社は、Otii Ace Proを使用して、バッテリプロファイルを再現し、実際の使用状況をエミュレートしました。テストの結果、負荷によっては実際に使用可能な容量がデータシートに記載されている容量の60%にも満たないバッテリがあることが判明し、詳細なプロファイリングの重要性が浮き彫りになりました。

Otii製品スイート｜バッテリプロファイラのセットアップ。（画像提供：Qoitech）

5.バッテリ化学組成のプロファイリングおよびエミュレート

異なるバッテリ化学組成のプロファイリング：ケーススタディ、Qoitech社はOtii Ace ProとOtii Battery Toolboxを使用して、さまざまな化学組成のバッテリを詳細に比較しました。Y社はこれらの方法を応用して、異なるバッテリが自社の機器でどのように機能するかを評価しました。

現実的なバッテリ容量推定のためのプロファイリング結果

• リチウムマンガン電池： Saft LM17500の3つのサンプルをプロファイリングした結果、室温での平均容量は3050mAhで、データシートの値よりもわずかに高いことがわかりました。低温条件下では、容量はわずか10%しか低下せず、温度に対する強い耐性が示されました。
• アルカリ電池：単4電池は1080mAhから1150mAh、単3電池は2420mAhから2730mAhで、ブランドによる容量のばらつきが大きくなっていました。アルカリ電池は0°Cで最大35%の容量低下を示し、寒冷地での使用には適さないことがわかりました。
• バッテリプロファイルのエミュレート：Otii Ace Proを使ってバッテリプロファイルを再現することで、Y社は異なるバッテリ条件下でのデバイスのシャットダウン動作を予測することができました。このエミュレーションアプローチにより、さまざまなシナリオにおけるデバイスのライフサイクルを正確に予測することが可能になり、信頼性の高い電源管理計画を実現することができました。

Otii製品スイート｜バッテリツールボックス｜バッテリエミュレーション。（画像提供：Qoitech）

結論：LPWANのバッテリ寿命を最適化する包括的アプローチ

Y社の事例は、LPWAN IoT機器のバッテリ寿命を最大化するための体系的かつ技術的なアプローチの重要性を浮き彫りにしています。実際の電力消費パターン、環境要因、および動作挙動を考慮し、現実世界の条件下でバッテリを検証することにより、デバイスがその使用目的を真に反映したシナリオでテストされることが保証されます。このアプローチは、理論的な予測やデータシートの値を超えて、電力管理の最適化、省エネ技術の微調整、バッテリの徹底的な選択とプロファイリングに重点を置いています。

これらの手法に従うことで、開発者はIoTセンサの全体的な性能と寿命を大幅に向上させることができ、厳しい環境下でも信頼性の高い効率的な動作を保証することができます。