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Design and Implementation of Power Management Strategies for Long Range Radio Module with Energy Harvesting Philip-Dylan Gléonec

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Design and Implementation of Power Management Strategies for Long Range Radio Module with Energy Harvesting Philip-Dylan Gléonec Design and implementation of power management strategies for long range radio module with energy harvesting Philip-Dylan Gléonec To cite this version: Philip-Dylan Gléonec. Design and implementation of power management strategies for long range radio module with energy harvesting. Hardware Architecture [cs.AR]. Université Rennes 1, 2019. English. NNT : 2019REN1S017. tel-02281759 HAL Id: tel-02281759 https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02281759 Submitted on 9 Sep 2019 HAL is a multi-disciplinary open access L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est archive for the deposit and dissemination of sci- destinée au dépôt et à la diffusion de documents entific research documents, whether they are pub- scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, lished or not. The documents may come from émanant des établissements d’enseignement et de teaching and research institutions in France or recherche français ou étrangers, des laboratoires abroad, or from public or private research centers. publics ou privés. THESE DE DOCTORAT DE L'UNIVERSITE DE RENNES 1 COMUE UNIVERSITE BRETAGNE LOIRE ECOLE DOCTORALE N° 601 Mathématiques et Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication Spécialité : Télécommunications Par Philip-Dylan GLEONEC Design and implementation of power management strategies for long range radio modules with energy harvesting Thèse présentée et soutenue à Rennes, le 08/02/2018 Unité de recherche : IRISA -- UMR6074 | Equipe GRANIT Rapporteurs avant soutenance : Alain Pégatoquet Maître de Conférences – HDR, Université de Nice-Sophia Antipolis Hervé Barthélémy Professeur d’Université, Université de Toulon-Var Composition du Jury : Président : Laurent Clavier Professeur d’Université, Institut Mines-Télécom Examinateurs : Jeremy Ardouin CTO, Wi6labs Jean-François Diouris Professeur d’Université, Université de Nantes Sylvie Kerouedan Maître de Conférences – HDR, IMT Atlantique Dir. de thèse : Oliver Berder Professeur, Université de Rennes 1 Co-dir. de thèse : Matthieu Gautier Maître de conférence, Université de Rennes 1 Time’s up, let’s do this. Leeroy Jenkins Remerciements Je remercie tout d’abord Hervé Barthélemy et Alain Pégatoquet pour avoir accepté la charge de rapporteurs et pour leurs précieux retours sur ce manuscrit. Merci également à Laurent Clavier, Jean-François Diouris et Sylvie Kerouedan, qui m’ont fait l’honneur de participer au jury de soutenance. Je remercie mes directeurs et encadrants de thèse Olivier Berder, Matthieu Gau- tier et Jeremy Ardouin pour m’avoir guidé, encouragé, soutenu tout au long de cette thèse. Ce manuscrit ne serait pas le même sans leurs conseils et expertises. Je remercie également Wi6labs pour m’avoir fait confiance en me confiant et fi- nançant ces travaux, ainsi que l’équipe Granit de l’IRISA pour son accueil. Pour leurs conseils et leurs retours sur mes travaux, je remercie mes collègues de laboratoire, et notamment Fayçal Ait Aoudia pour son aide dans mes travaux. Je remercie également chaudement mes collègues de Wi6labs pour ces 3 années passées. Faire partie de cette équipe fut un réel délice. Mersi bras à tous ceux qui m’ont fait sourire et soutenu durant cette thèse. À ma famille, parents, frères et sœurs, neveux et nièces, pour leur soutien sans faille durant ces 3 années, mais aussi les années passées et les années futures. À mes amis grâce à qui ces années ont été bien courtes, avec une pensée particulière pour ceux de Rennes et d’ailleurs qui ont toujours été à mes cotés. Et enfin à tous ceux que je n’ai pas pu nommer mais qui demanderont “Et alors, cette thèse ?” Et bien voilà, elle est finie. Résumé en français Contexte La miniaturisation et la baisse du coût des systèmes électroniques connectés ont permis de créer de nouveaux services en connectant de nombreux appareils et ob- jets. Cette révolution, appelée l’Internet des Objets (IoT), engendre notamment le déploiement de nombreux capteurs connectés, dont les mesures doivent permettre d’optimiser les processus auxquels ils s’intègrent afin d’en réduire les coûts. Ces cap- teurs visent un large nombre de cas d’usage, comprenant notamment l’optimisation de la production agricole ou de processus industriels, ainsi que la mise en place de villes intelligentes afin d’en réduire la consommation énergétique. L’architecture de tous ces capteurs est généralement similaire. Chaque objet em- barque un ou plusieurs transducteurs, qui transforment une donnée physique en une valeur électrique. Un microcontrôleur, composé d’un processeur, de ses mémoires et d’entrées/sorties afin de communiquer avec d’autres composants. Afin de commu- niquer les données mesurées, il intègre également une interface réseau. En plus de ces composants matériels, les capteurs connectés embarquent un logiciel embarqué (“firmware”), qui a pour fonction de récupérer les données des différents transduc- teurs, d’effectuer d’éventuels traitements sur ces données, et de les transmettre via le protocole de communication choisi. Afin de réduire les coûts d’installation de ces réseaux, les capteurs communiquent général via des technologies sans-fil. De nombreux protocoles de communication sans-fil ont été développés afin de répondre à la demande croissante de systèmes IoT. Parmi les technologies utilisées, la technologie LoRaWAN permet l’envoi d’un message du capteur à une passerelle réseau sur plusieurs kilomètres avec une faible consommation d’énergie. Cette longue portée permet au réseau de couvrir une large zone avec un nombre réduit de passerelles, ce qui a pour effet de baisser le coût d’installation du réseau. Ces systèmes électroniques doivent cependant être eux-mêmes alimentés en én- ergie. Alors que plus de 8 milliards d’objets connectés pourraient être déployés dans les prochaines années d’après certaines études, la question de la consommation én- ergétique de ces appareils ne peut être ignorée. L’alimentation sur secteur de ces systèmes pose des problèmes de déploiement, certains capteurs pouvant être instal- lés à distance de toute infrastructure électrique. De plus, les courants de fuite de plus de 8 milliards de transformateurs AC/DC provoqueraient une forte hausse de la con- sommation électrique globale. L’utilisation de piles permet le déploiement de réseaux de capteurs à distance de toute infrastructure électrique, mais limite la durée de vie des capteurs. En outre, le remplacement de ces piles afin d’entretenir le réseau de Source Puissance de la source Puissance récupérée Lumière ambiante Intérieur 0.1 mW / cm2 10 µW / cm2 Extérieur 100 mW / cm2 10 mW / cm2 Vibration/Mouvement Humain 0.5 m à 1 Hz 1m/s2 à 50 Hz 4 µW / cm2 1 m à 5 Hz 10 m / s2 à 1 kHz 100 µW / cm2 Energie thermique Humaine 20 mW / cm2 30 µW / cm2 Industrielle 100 mW / cm2 1 — 10 mW / cm2 RF Station de base GSM 0.3 µW / cm2 0.1 µW / cm2 Table 1: Aperçu de différentes sources d’énergie et leurs caractéristiques (source [1]). capteurs serait coûteux et les piles usagées deviendraient de nouveaux déchets chim- iques à traiter. Si l’utilisation de batterie rechargeable permet de limiter le volume de déchets chimique produit, elle ne réduit cependant pas le coût d’entretien des réseaux de capteurs. En conséquence, il est intéressant d’utiliser l’énergie naturellement présente dans l’environnement (sous forme de lumière, chaleur, mouvement...) pour alimenter les futurs réseaux de capteurs connectés. Cette méthode permet de réduire le coût d’entretien des réseaux, puisque la batterie se recharge de manière autonome, sans besoin d’intervention humaine. L‘essor récent des énergies renouvelables, couplé aux progrès de la miniaturisation, a permis le développement de récupérateurs d’énergie (panneaux solaires, éoliennes...) suffisamment petits pour être intégrés à des cap- teurs de taille réduite pour un coût modéré. Bien que délivrant de faibles quantités d’énergie, illustrées dans la Table 1, la faible consommation électrique des com- posants électroniques récents permet d’envisager des capteurs connectés entièrement autonomes en énergie. Les sources d’énergie ambiante sont cependant généralement variables, et ne délivrent pas continuellement de l’énergie. C’est le cas de la récupération d’énergie solaire, qui ne délivre d’énergie qu’en journée. Afin de concevoir des systèmes élec- troniques entièrement autonomes en énergie, il est nécessaire de prendre en compte cette variabilité de l’alimentation. Pour cela, des gestionnaires d’énergie ont été développés, afin de moduler l’activité et la consommation énergétique du capteur à sa source d’énergie, permettant ainsi un fonctionnement théoriquement perpétuel. Cependant, ces technologies ont uniquement été testées sur des réseaux de capteurs à courte portée et très faible consommation, et jamais sur des réseaux longue portée tels que LoRaWAN. En outre, la possibilité d’exploiter plusieurs sources d’énergie ambiante pour alimenter le capteur reste peu explorée. L’objectif de cette thèse est donc la conception d’un capteur connecté à un réseau LoRaWAN alimenté par plusieurs sources de récupération d’énergie ambiante, et au fonctionnement entière- ment autonome. Power Manager Software EB EBE EA Networking Data processes Sensing tasks ER / ΔER LoRa MCU Sensors Hardware Transceiver STM32L0 Energy Energy Multi-source Source(s) Source(s)Energy Harvester Energy storage DCDC Sources Energy flow Control Information Figure 1: Diagramme bloc complet de l’architecture du capteur développé. Récupération d’énergie multi-source pour capteur con- necté Ce travail commence par une étude de la fiabilité des différents composants consti- tuant le capteur connecté. En effet, lorsqu’un gestionnaire d’énergie est utilisé afin d’assurer l’alimentation en continu du capteur, l’usure de ses composants devient l’un des facteurs limitant sa durée de vie. Cette étude, basée sur le référentiel MIL- HDBK-217, permet de comparer la durée de vie estimée des différents composants, afin d’isoler le maillon faible du capteur. L’étude démontre que les composants de stockage d’énergie (super-condensateur et batterie lithium-ion) sont les éléments limitant la durée de vie globale de l’appareil.
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