能量采集(Energy Harvesting)是從各種環境能源(如太陽能、射頻波、物理振動)中捕獲、轉換并儲存能量的過程。這項技術在環境物聯網(Ambient IoT)的基礎中發揮著關鍵作用，環境物聯網是一代超低功耗的連接設備，它們通過從周圍環境獲取能量運行，而不是依賴傳統電池。

本文將逐步講解如何評估能量流的每個階段，幫助您了解核心問題：能量預算能否支持您的應用場景?我們還將探討光能采集系統的架構、能量流、設計權衡和驗證技術，并重點介紹實用工具，如Silicon Labs(芯科科技)的支持藍牙和Zigbee Green Power無線連接的專門開發板-EFR32xG22E能量采集開發套件，以及Qoitech的Otii Ace Pro功率測量和分析工具。

芯科科技能量采集平臺概述

芯科科技EFR32xG22E無線SoC的能量采集平臺經過優化，具備超低功耗特性。測量結果顯示，從上電復位冷啟動僅需150微焦耳(μJ)，而從深度睡眠模式(EM4)喚醒僅消耗17微焦耳(μJ)，實現快速任務執行且能量開銷極低。該平臺采用精確的能量預算技術，以微焦耳為單位平衡輸入與消耗，并根據可用能量動態調整固件行為——包括調節傳輸頻率、負載大小和內存操作。此架構支持在能量受限環境中的持續運行，非常適合可擴展的環境物聯網部署。

能量采集的開發

一個典型的光能采集系統應包括四個主要組件：

光伏電池：將光轉換為電能。轉換效率取決于光強、角度和電池材料。

電源管理芯片：調節電壓、提升功率，并執行最大功率點跟蹤(MPPT)以優化能量捕獲。

能量存儲：使用超級電容、可充電電池或混合方案儲存采集的能量。選擇取決于應用的能量特征和工作周期。

負載：消耗能量的嵌入式系統，如傳感節點或無線發射器。

設備概述：能量采集硬件

xG22-EK8200A

xG22E 能量采集探索套件旨在實現功能并加速基于能量采集供電設備的開發，這些設備使用 Bluetooth Low Energy (LE) 和 Zigbee Green Power 等射頻協議。該套件基于EFR32xG22E開發板，具備超快速低能耗冷啟動和低能耗深度睡眠喚醒，非常適合多種能量受限的應用。套件包含三個與行業領先PMIC 供應商e-peas聯合開發的擴展板，可穩固安裝在開發套件的主板上，支持包括光伏電池在內的能量源評估。

BRD8201A - 雙源采集擴展板

該擴展板采用e-peas最新且最先進的PMIC —— AEM13920，允許開發人員同時測試雙能量源、調試獨立運行場景，并評估電池壽命。

BRD8202A - 動能按鈕擴展板(配備BRD8206A 動能按鈕)

該擴展板用于演示特定應用，即通過動能開關為無線SoC供電。專用于動能/脈沖能量采集應用，采用e-peas AEM00300。

BRD8203A - 電池擴展板

該擴展板用于測試替代電池化學體系和超級電容器。

EFR32xG22E能量采集探索套件的內容

光伏電池(PV Cell)：Voltaic Systems P121 R1H，一款專為戶外使用設計的光伏電池。

能量存儲器(Energy Storage)：Tecate 10F 3.8V 鋰超級電容器。

xG22-EK8200A與兩臺Otii Ace Pro的測量設置示意圖。該設置可根據需要評估的組件數量進行擴展。

使用xG22-EK8200A與Qoitech Otii Ace Pro進行光能采集評估

能量采集實測

來自光伏電池的能量與PMIC行為

讓我們觀察由e-peas AEM13920能量采集器收集的光伏電池輸出能量。當查看Otii Ace Pro(在此設置中稱為 Ace_EnergyHarvester)測得的電流和電壓數據時，你會看到頻繁的尖峰(見下方 Otii 圖表)。放大這些尖峰可以揭示 PMIC 的工作方式。

每個循環開始時，PMIC 會暫時斷開能量采集器(EH)的負載。這段短暫的暫停使其能夠測量 EH 的開路電壓(Voc)。測得的 Voc 隨后用于計算最大功率點(MPP)——即 EH 在該電壓下工作效率最高。

對于許多能量采集器而言，Voc 與 MPP 電壓之間的比例在不同光照條件下保持不變。在 e-peas PMIC 的情況下，該比例可配置在 35% 至 85% 之間，默認設置為 75%。在數據中標注的時間段內，Voc被測量，隨后 PMIC 調節電壓以保持在 Voc 的 75%。

PMIC與光伏能量采集器的電流和電壓循環行為

能量存儲

通過分析Otii Ace Pro(在此設置中稱為 Ace_Battery)測得的電流和電壓數據，該設備用于監測能量在能量存儲器(電池)中的流入和流出，我們可以觀察電池電壓以及電流流動的方向。在此設置中，正電流表示電池放電，負電流表示充電。

在下圖中，在高亮部分的起始階段，芯片喚醒并傳輸數據。在此過程中，平均電流為正，表明芯片從電池中獲取的功率超過了能量采集器在該時刻提供的功率。然而，當觀察整個傳輸與休眠周期時，整體電流和能量值為負，如整個高亮部分所示。這意味著能量采集器在空閑時間提供的能量多于芯片消耗的能量，使電池能夠重新充電。在這種情況下，系統實現了自我維持。

芯片組喚醒并傳輸數據時的電流和電壓行為

物聯網設備功耗特性

設計和優化高效的能量采集系統涉及許多變量。其中最關鍵的起點之一是確保目標設備本身具備能效。在整個開發過程中進行持續測量和不斷優化是成功的關鍵，同時選擇低功耗組件以實現整體高效設計。

BRD8201A是其中一個組件——一款雙源采集擴展板，搭載EFR32xG22E無線SoC。作為能量采集套件的一部分，我們為開發者提供機會，在真實的能量采集條件下探索和評估其性能。

在此設置中，我們使用Otii Ace Pro(在該配置中命名為 Ace_IoT)分析其行為。結果顯示在下圖中，展示了由能量采集供電的 Silicon Labs 芯片的電流消耗。

在每 27 秒發生一次的活動周期中，平均電流消耗約為160μA。在休眠模式下，芯片平均僅消耗不到300 nA，這凸顯了其在超低功耗應用中的適用性。

BRD8201A—雙源采集擴展板在休眠模式下的電流消耗

總結：無電池物聯網已到來

本次評估強調了基于光能采集技術在實現無電池物聯網系統中的變革潛力，尤其是通過集成的EFR32xG22E平臺和Qoitech的Otii Ace Pro測量工具。借助光伏電池和先進的 PMIC(如 e-peas AEM13920)，開發者可以設計出能夠動態適應環境條件的系統，通過最大功率點跟蹤(MPPT)優化能量捕獲，并在光照波動場景中保持能量平衡。測試設置采用雙 Otii Ace Pro，分別監測光伏輸入和存儲行為，提供了能量流的細粒度視圖，揭示了關鍵指標，如芯片的超低休眠電流(<300 nA)和高效喚醒能耗(EM4 模式僅 17 μJ)。這些數據凸顯了在能量受限環境中實現持續運行的可行性。

此外，評估表明，通過合理的功耗分析和設計權衡，此類系統可以實現自給自足，這在完整的傳輸-休眠周期中凈負電流的結果中得到了驗證。這不僅證明了能量采集架構的可行性，還強調了選擇低功耗組件以及根據實時能量可用性持續優化固件行為的重要性。采用超級電容器和混合存儲方案進一步增強了系統在低光照期間的韌性。隨著環境物聯網的持續發展，此處呈現的洞察和方法論為開發者構建可擴展、可持續、免維護的IoT解決方案提供了實用藍圖。借助xG22E能量采集探索套件和Otii的功耗分析工具，無電池物聯網的未來不僅充滿希望——它已經觸手可及。