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Comment optimiser l’autonomie énergétique de vos capteurs IoT

Les applications IIoT mettent en œuvre des capteurs dont les trois principales fonctions sont de mesurer, de communiquer et de se mettre en état de veille. Ces capteurs peuvent être placés n’importe où et répondre à une variété de cas d’usage, tel que la relève des données de consommations énergétiques d’un bâtiment ou d’une installation industrielle ou encore la surveillance des paramètres clés des équipements d’un site industriel afin de prévenir les pannes potentielles et planifier les activités de maintenance. Ces capteurs IIoT sont dans la plupart du temps alimentés par des piles. Ils doivent donc répondre à un impératif : minimiser leur consommation d’énergie. Adeunis explique pourquoi il est indispensable de minimiser la consommation d’énergie des capteurs alimentés par des piles et fournit les piste pour y parvenir.

Pour tout capteur Io déployé, le remplacement des piles a non seulement un coût matériel mais aussi un coût lié à la main-d’œuvre. Et, dans le cas d’un déploiement massif de capteurs ou de capteurs installés dans des lieux difficiles d’accès ou en itinérance, ces coûts de main-d’œuvre dépassent très largement le coût du produit lui-même. En effet, le coût d’un déplacement sur site est généralement estimé entre 300€ et 500 €. L’équation économique ne tient plus donc plus dès lors qu’il faut se déplacer pour intervenir sur un capteur ! Pour être rentables, la plupart des capteurs IoT doivent pouvoir fonctionner sur une période pouvant aller jusqu’à 10 ans. L’autonomie d’un capteur IoT est déterminée à l’aide d’un calcul simple : capacité de la batterie / taux de consommation moyen. Il existe donc deux façons d’optimiser la durée de vie de la batterie : réduire la quantité d’énergie utilisée par le capteur IoT et/ou augmenter la capacité de sa batterie. Pour y parvenir différents compromis sont nécessaires et doivent être mis en œuvre à la fois par le fabricant de capteurs IoT mais aussi par l’utilisateur de ces capteurs.

Les leviers des fabricants

En réduisant la périodicité d’envoi des données de 24 trames/jour à 12 trames/jour l’autonomie d’un capteur Comfort CO2 d’Adeunis communicant en LoRaWAN en SF12 passe de 6,8 ans à 8,3 ans. En optant pour le facteur d’étalement SF7, son autonomie grimpe à 10,2 ans. La durée de vie de la batterie (pack piles 8000 mAh) dépend également de la fréquence d’échantillonnage des mesures de CO2, de température et d’humidité : 5 ans si les mesures sont effectuées toutes les minutes et de 6,8 ans toutes les 10 minutes.

L’ajout d’une batterie stockant davantage d’énergie est le moyen le plus évident d’améliorer l’autonomie d’un capteur IoT. En fonction du type de capteur et de son usage, cette solution simple n’est pas forcément la meilleure option car elle impacte fortement l’encombrement et le prix de revient du capteur. Le coût d’achat d’un pack double pile Lithium 3.6V avec une capacité de 8.2 Ah est par exemple de plusieurs euros. L’impact environnemental et le bilan carbone sont d’autres facteurs à considérer lors du choix du type de batterie. Quel que soit le type de batterie sélectionné, il est crucial pour un fabricant de mettre sur le marché un capteur qui consomme le moins d’énergie possible. De nombreux facteurs affectent cette consommation, voici une liste non exhaustive des décisions à prendre côté fabricants pour adresser la question de l’optimisation énergétique.

Le premier levier d’optimisation consiste à sélectionner des composants embarqués économes en énergie. Cette sélection doit se faire dans un premier temps sur la base d’une analyse des spécifications techniques de chaque composant. Mais, la consommation énergétique dépend surtout de la manière dont les composants sont utilisés. Il est donc crucial de mesurer le profil de puissance réel sur des prototypes pour déterminer le plus précisément possible la consommation d’un capteur IoT.

– Selon la grandeur mesurée par un capteur embarqué (température, CO2, impulsion…), l’énergie nécessaire pour effectuer la mesure peut avoir un impact significatif sur la consommation globale. Quels sont les capteurs embarqués disponibles sur le marché et quelles références présentent le meilleur compromis performances/consommation/prix/disponibilité ?
– Comment faut-il utiliser ces capteurs embarqués (en continu avec des modes basse conso, en pulsé ?)
– Quel(s) microcontrôleur(s) sélectionner ?
– Faut-il intégrer des LED ?
Quelle que soit la consommation intrinsèque des composants embarqués – périphériques externes, microcontrôleur, ou encore module radio – si le logiciel qui les contrôle les utilise d’une manière non optimisée alors tous les efforts énergétiques au niveau matériel sont vains. Il faut donc notamment se demander quels sont les algorithmes à développer pour garantir les modes de fonctionnement les moins énergivores et comment mettre en veille profonde le plus souvent possible les composants électroniques embarqués au dispositif IoT.

Les technologies de communication LPWAN

La technologie de communication utilisée par un capteur IoT est un autre facteur affectant sa consommation énergétique. Les réseaux LPWAN (Low Power Wide Area Network) se sont imposés comme le choix privilégié par les fabricants pour rendre communiquant des capteurs IoT alimentés par piles en raison de leur longue portée, de leur basse consommation et du faible coût de déploiement. Nous pouvons classifier les implémentations LPWAN en deux grandes catégories : les réseaux LPWAN non-cellulaires et les LPWAN cellulaires. Bien que l’on dénombre actuellement une vingtaine de technologies LPWAN différentes dans le domaine de l’IoT, quatre d’entre elles sont particulièrement adaptées aux enjeux actuels et largement déployées : LoRa, Sigfox, LTE-M, et NB-IoT. Selon IoT Analytics, ces quatre technologies représentent plus de 92% du marché du LPWAN ! Bien sûr en tant qu’acheteur de capteurs IoT, vous êtes dépendant des choix de conception pris par les fabricants. Cependant, ces choix techniques peuvent constituer des critères de comparaison à utiliser lors de votre processus d’achat.

Actions à mener côté utilisateurs

Adeunis met à disposition des utilisateurs de la plateforme Kare de gestion des capteurs une calculatrice d’autonomie. Cet outil, compatible avec l’ensemble du catalogue des capteurs du fabricant, permet d’estimer en un clic et en temps réel l’autonomie des capteurs déployés. La calculatrice permet également d’expérimenter différentes approches en montrant l’impact d’un changement de paramètre tel que le nombre journalier de transmissions, le facteur d’étalement (SF) ou encore l’utilisation de LED.

Basique mais capital : commencez par choisir le bon réseau et le bon emplacement pour votre capteur IoT. N’oubliez pas que les conditions radio sur le site de déploiement peuvent entraîner une surconsommation d’énergie des capteurs IoT, réduisant ainsi leur durée de vie. Pour réduire les risques, des experts peuvent vous accompagner pour réaliser une étude de connectivité sur vos sites et effectuer en conséquence des recommandations quant au choix des réseaux à utiliser pour l’installation de vos capteurs IoT. Le positionnement du capteur IoT et plus particulièrement de son antenne a également un impact sur la consommation. L’emplacement idéal en fonction du type de capteur IoT est généralement indiqué dans le manuel d’utilisation fourni par le fabricant. Il convient notamment d’optimiser la fréquence d’échantillonnage de vos capteurs et l’utilisation des indicateurs à LED.

Optimisez la connectivité

La fonction de communication sans fil est généralement la plus consommatrice d’énergie dans un capteur IoT. Il est toutefois possible d’améliorer facilement la durée de vie de la batterie d’un capteur en jouant sur les paramètres suivants :
– Réduction de la périodicité d’envoi des données.
– Activation de l’ADR (Adaptive Data Rate) en LoRa qui permet de modifier dynamiquement le temps d’envoi d’une trame en surveillant les paramètres de connexion et en modifiant le facteur d’étalement (SF pour Spreading Factor) en fonction. Le le facteur d’étalement est lié au mécanisme qui adapte la puissance d’émission et la vitesse de transmission aux conditions du réseau dans lesquelles se trouve l’objet.
– Historisation des mesures avant transmission afin de ne réveiller les circuits de communication que lorsqu’ils disposent de suffisamment de données pour une transmission efficace.
– Limitation de la quantité de données envoyées dans chaque trame (uplink)
– Limitation de l’acquittement après envoi d’une trame (uplink)
– Réduction du nombre de retry (Sigfox)
– Optimisation de l’utilisation du FOTA (Firmware Over-The-Air pour applicatif logiciel par liaison radio) et des downlinks
– Utilisation des fonctionnalités PSM (Power Saving Mode) et eDRX (Extended Discontinuous Reception)

Quelle que soit la technologie LPWAN utilisée, il est possible d’éteindre le module radio d’un dispositif IoT afin de limiter sa consommation. Cependant, le dispositif doit généralement effectuer une procédure d’attache au réseau lors du rallumage du module radio. Si chaque procédure d’attache consomme une petite quantité d’énergie, la consommation cumulée induite par les multiples procédures d’attache au cours de la vie du capteur peut impacter significativement son autonomie. Pour répondre à cette problématique, les opérateurs de réseaux cellulaires NB-IoT et LTE-M ont développé la fonctionnalité PSM (Power Saving Mode) qui permet au capteur de se mettre en veille à intervalles fixes et de se réveiller seulement pour réaliser et transmettre une mesure sans avoir besoin de lancer une procédure d’attache au réseau. Le capteur et le réseau optimisent conjointement cet intervalle en fonction des contraintes applicatives.

La réception discontinue eDRX fonctionne indépendamment du mode PSM et prolonge considérablement l’intervalle de temps pendant lequel un appareil IoT n’écoute pas le réseau.
Pour les capteurs IoT cellulaires, le choix de protocole de communication applicatif aura lui aussi un impact sur la consommation globale (MQTT, LWM2M, HTTPS,…). Dans une logique de réduction de la consommation de sa nouvelle gamme de capteurs NB-IoT et LTE-M, Adeunis a fait le choix d’intégrer le LWM2M.

 

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