Smart Home Laufzeitanalyse batteriebetriebener Smart-Home-Geräte

Autor / Redakteur: Christian Pätz, Christian Rossberg * / Margit Kuther

In vielen bestehenden Häusern lässt sich ein Smart-Home-System nur mit sehr viel Aufwand installieren. Abhilfe können batteriebetriebene Lösungen schaffen.

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Batteriemessgerät: Datenaufzeichnung von Spannung und Strom für die Leistungsberechnung.
Batteriemessgerät: Datenaufzeichnung von Spannung und Strom für die Leistungsberechnung.
(Bild: Christian Pätz)

Das intelligente Haus von morgen verspricht dem Bewohner Verbesserungen. Dazu zählen neben Bequemlichkeit und Sicherheit auch ein Energiespareffekt. Eine Schwierigkeit ist dabei die Installation sowohl einer Kommunikationsstrecke als auch einer Energiezufuhr für die einzelnen Sensoren und Aktoren. Lösungen mit Funk und Batteriebetrieb versprechen besonders bei der Sensorik Abhilfe.

Der Batteriebetrieb hat für den Nutzer verschiedene Nachteile, denn er muss einzelne Batterien immer wieder kontrollieren. Die Kontrolle kann über eine Weboberfläche, direkt am Gerät oder, sofern vorgesehen, durch Alarmierung des Gerätes mit leerem Akku bereitgestellt werden. Weiterhin kommen laufende Kosten durch die Anschaffung neuer Batterien und ein Umweltproblem bei der Entsorgung alter Batterien hinzu.

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Aus Kostengründen wird die Elektronik meist direkt und ohne zusätzlichen Wandler aus der Batterie versorgt. Durch den Innenwiderstand der Batterien kommt es zu einem Spannungsabfall proportional zum Strom. Sinkt die Spannung dabei unter die Funktionsschwelle der Elektronik, muss dies erkannt und abgefangen werden, da sonst die Elektronik/Software in einen undefinierten Zustand geraten kann.

Für den Entwickler bedeutet ein Batteriemanagement mit entsprechender Benachrichtigung an den Nutzer zusätzlichen Aufwand beim Entwurf. Es stellt sich ebenso die Frage, ob die Funktionalität der Funkkommunikation mit sinkender Batteriespannung noch gewährleistet werden kann.

Batteriemanagement

Für jeden Betriebszustand eines Sensors oder Aktors ergibt sich eine definierte Leistungsaufnahme. Abbildung 1 (Bilder siehe Bildergalerie) veranschaulicht die Stromaufnahme der einzelnen Zustände. Nach der Standby-Phase wird der Mikrocontroller bei ca. 5,1 s aufgeweckt und die Peripherie eingeschaltet.

Der Transceiver und eine LED werden eingeschaltet. Daraus ergibt sich ein Wert von ca. 24 mA. Spitzen von 32 mA werden durch das Senden von Nachrichten erreicht. Die aktiven Phasen der Sensoren oder Aktoren sind nicht äquidistant verteilt und entsprechen selten dem vom Batteriehersteller vorgegebenen idealtypischen Entladeschema mit konstantem sehr geringem Strom. Dies trägt dazu bei, dass nicht die vollständige Kapazität aus der Batterie entnommen werden kann [1].

Da dieser Effekt jedoch schwer abzuschätzen ist, wird meist fälschlicherweise davon ausgegangen, dass jeweils die gesamte Kapazität entnommen werden kann. Eine Schätzung der Lebensdauer ist aufgrund verschiedener Umstände schwierig und unterliegt äußeren Einflüssen, etwa dem Nutzungsverhalten, der Umgebung und der Selbstentladung.

An der Professur Schaltkreis- und Systementwurf der Technischen Universität Chemnitz wurde für die Messung des Energiebedarfs von batteriebetriebenen Geräten ein Messsystem [2] entwickelt. Dieses ist portabel und autark einsetzbar (Bild 2). Somit lässt sich eine Installation von Smart-Home-Produkten im Feld einfach überwachen und Wechselwirkungen zwischen einzelnen Teilnehmern im Smart-Home-Netzwerk verfolgen.

Messung im realen Umfeld

Ziel der Untersuchung war, die Laufzeit von batteriebetriebenen Knoten zu ermitteln. Es ist von großer Bedeutung, die Produkte in einem realen Umfeld zu evaluieren, da sich mit Einzelmessung im Labor mitunter das tatsächliche Verbrauchsverhalten nicht vollständig abbilden lässt.

Störungen durch andere Technologien oder das reale Nutzerverhalten können nicht oder nur schlecht abgebildet werden. Wird eine Tür geöffnet, löst der Sensor ein Ereignis aus und wartet noch auf die Bestätigung der Gegenstelle. Währenddessen wird die Tür geschlossen und ein weiteres Ereignis ausgelöst.

Damit beginnt ein neuer Kommunikationszyklus während der vorhergehende noch nicht abgeschlossen wurde. Dies ergibt eine Verfälschung der gemessenen Energiewerte. Daneben kann eine Abschätzung der Energieeffizienz des Funkprotokolls getroffen werden. Werden Pakete dauerhaft mehrfach gesendet, so verringert sich die Effizienz und die Lebensdauer eines Knotens sinkt.

Für die Untersuchung wurden Produkte verschiedener Hersteller verwendet, darunter die in Deutschland weit verbreiteten Homematic, RWE, Enocean und Z-Wave.

Unterschied zwischen Labormessung und realer Umgebung

Am Beispiel des Homematic Tür-/Fensterkontakts entsprechend Bild 3 wird der Unterschied zwischen Labormessung und Messung in realer Umgebung gezeigt. Dieser wird von einer Reihenschaltung aus zwei Knopfzellen vom Typ LR44 mit jeweils 1,5 V und 138 mAh versorgt. Für die Messung wurde der Tür-/Fensterkontakt mit einer schaltbaren Steckdose logisch verbunden. Ebenso ist die Zentrale der Homematic in Betrieb.

Für die Schätzung der Lebensdauer eines Knotens wird zuerst die Leistungsaufnahme pro Ereignis ermittelt. Mit diesen Daten und den Kennwerten der verwendeten Batterie lässt sich im Labor eine mögliche Anzahl an Ereignisse bestimmen. Diese gelten jedoch nur unter den gegebenen Bedingungen und bilden die Verhältnisse im Realen kaum nach. In mehreren Versuchen ergab sich als durchschnittliche Energiemenge pro Ereignis für den untersuchten Sensor folgender Wert:

E1 = 0,04363091 Ws

Die Batterien stellen mit den oben genannten Kennwerten etwa folgendes zur Verfügung:

EBatterie = U*C = 3V*0,138Ah*3600 =

1490,4 Ws

Unter der Annahme, dass die gesamte Batteriekapazität genutzt werden kann, ergeben sich rund 34.159 Ereignisse:

Ereignisse = EBatterie/E1 = 34.159 Ereignisse.

Bei einer Nutzungshäufigkeit von 20 Ereignissen pro Tag ergibt sich eine Nutzungsdauer von rund 4,5 Jahren.

Ergebnisse der Langzeitmessung

Für die Langzeitmessung wurde der Tür-/Fensterkontakt an einer Tür in den Räumen der Professur befestigt. Diese wird tagsüber häufig genutzt und erzeugt entsprechende Last für das Szenario.

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In Bild 4 ist die Anzahl der Schaltvorgänge in Abhängigkeit ihres Energieverbrauchs aufgetragen. Neben der schon in der Labormessung gezeigten Verteilung um 0,044 Ws, treten in dem realen Szenario auch deutlich höhere Leistungswerte auf. Im Langzeitversuch ergab sich als durchschnittliche Energiemenge pro Ereignis für den untersuchten Sensor folgender Wert:

E1 = 0,05467399 Ws

Mit diesem Ergebnis und bei gleichen Batteriekenndaten lässt sich ebenso eine Anzahl an möglichen Ereignissen vorhersagen. Es ergeben sich rund 27.259 Ereignisse:

Ereignisse = EBatterie/E1 = 27.259 Ereignisse

Im Gegensatz zur Labormessung sind deutlich weniger als 30.000 Schaltvorgänge möglich.

Unter Berücksichtigung eines Standby-Verbrauchs und einer fiktiven Anzahl von Ereignissen pro Tag, ist es möglich, einen Ausfallzeitpunkt abzuschätzen. In Bild 5 ist exemplarisch für 10, 20 und 100 Ereignisse pro Tag die Lebensdauer des Sensors aufgetragen. Bei 100 Ereignissen pro Tag würde der Sensor bestenfalls rund acht Monate halten. Für 20 Ereignisse pro Tag steigt die Lebensdauer bereits auf über zwei Jahre. Ab zehn Ereignissen pro Tag ist die Lebensdauer des Knotens auf über drei Jahre gestiegen.

Gültigkeit für verschiedene Smart-Home-Technologien

Im Vergleich der verschiedenen Smart-Home-Technologien fällt auf, dass die gemachte Beobachtung allgemein gilt. Im realen Szenario treten Fälle auf, in denen mehr Energie benötigt wird als dies im Labor durch eine kurze Betrachtung ermittelt wurde.

Dazu sind in den Bildern 6a und b die Messung von RWE und Z-Wave gegenübergestellt. Die Streuung der Leistungsaufnahme einzelner Ereignisse lässt sich auf unterschiedliche Ursachen zurückführen, etwa

  • Störungen in der Kommunikation
  • Ereignisse in schneller Abfolge ohne Rückkehr in Standby
  • Statusnachrichten haben anderes Energieschema als Nachrichten von Ereignissen

Unter der Annahme, dass die gesamte Kapazität der Batterie entnommen werden kann und kein Ruhestrom fließt, ist in Bild 7 die Anzahl der möglichen Ereignisse für die untersuchten Systeme gegenübergestellt. Das Smart-Home-System von RWE und das Homematic liegen in etwa gleich auf.

Das System mit Z-Wave-Funkschnittstelle erreicht eine deutlich höhere Anzahl an Ereignissen. Dies sieht auf den ersten Blick positiv aus, relativiert sich aber dadurch, dass in der untersuchten Konfiguration im Fünf-Minuten-Takt zusätzliche Nachrichten verschickt wurden. Die Lebensdaueranalyse (Bild 8) zeigt, dass diese Nachrichten einen Großteil der Energie verbrauchen. Eine Lebensdauer über ein Jahr ist kaum zu erwarten.

Zusammenfassung zur Lebensdauer der Systeme

Die von den Herstellern verwendeten Ansätze zur Abschätzung der Lebensdauer sind in realen Szenarien nicht sinnvoll. In der Realität treten Effekte auf, die in einer Labormessung nicht oder nur mit erhöhtem Aufwand beobachtet werden können, etwa die Streuung der Energieverbräuche bei eigentlich identischen Paketen in Bild 4 und Bild 6.

Mit erhöhter Komplexität des eingesetzten Funkprotokolls, etwa durch Routing oder rückbestätigte Pakete, wird eine Vorhersage der Energieverbräuche schwierig. Für eine realistische Abschätzung der Lebensdauer muss ein Test in der Realität erfolgen. Eine Kontrolle zur Einsatzfähigkeit der einzelnen Geräte durch den Nutzer ist notwendig.

Literaturhinweise:

[1] Mathias Jensen. SWRA349: Coin Cells at peak current draw, Texas Instruments, 2010

[2] Christian Roßberg, Luis Lutnyk, Christian Pätz, Ulrich Heinkel. Werkzeug für die Messung der Leistungsaufnahme leistungsarmer Geräte, DASS 2014, 29 to 30. April 2014, Dresden, Fraunhofer Verlag, ISBN 978-3-8396-0738-1

* Prof. Dr.-Ing. Christian Pätz, Christian Rossberg arbeiten an der TU Chemnitz

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