Resumen

Uno de los principales objetivos en el diseño de redes de sensores es el desarrollo de redes alimentadas permanentemente para la vigilancia del medio ambiente, con el fin de evitar la sustitución periódica de las baterías y garantizar que la red nunca se desconecte por falta de energía. En muchas aplicaciones de vigilancia del medio ambiente, la red de sensores está conectada a Internet, por lo que el presupuesto energético es elevado, ya que los datos deben transmitirse periódicamente a un servidor a través de un dispositivo de enlace ascendente. Determinar el tamaño óptimo del panel solar que suministrará energía suficiente a la red de sensores en un periodo determinado es, por tanto, de vital importancia. La técnica tradicional para dimensionar los paneles solares fotovoltaicos (FV) se basa en equilibrar la potencia nominal del panel solar y las horas de radiación previstas en una zona determinada con la potencia en vatios de la carga y las horas de uso. Sin embargo, factores como los ángulos de acimut e inclinación de la alineación, la temperatura de funcionamiento, la acumulación de polvo, la intermitencia de la luz solar y los efectos estacionales que influyen en la duración de la radiación máxima en un día reducen la potencia prevista y hacen que esta técnica subestime en gran medida el tamaño necesario del panel solar. La mayoría de estos factores están fuera del alcance del control humano y, por lo tanto, deben presupuestarse utilizando un factor de error. Determinar la magnitud del factor de error a utilizar es crucial para evitar no sólo que el tamaño del panel sea insuficiente, sino también que sea excesivo, lo que aumentaría el coste de funcionamiento de la red de sensores. Pero modelar los factores de error cuando hay muchos parámetros que considerar no es trivial. Y lo que es igualmente importante, el concepto de microclima puede hacer que dos nodos de especificaciones similares tengan un rendimiento energético muy diferente cuando están situados en la misma zona climatológica. Por tanto, es necesario cambiar la filosofía de dimensionamiento de los paneles solares de estos sistemas. En este trabajo se propone el uso de datos reales observados de radiación solar y estado de carga de la batería en una estación meteorológica automática basada en una WSN realista en un entorno exterior no controlado. A continuación, desarrollamos dos modelos matemáticos que se pueden utilizar para determinar la potencia fotovoltaica solar mínima necesaria que garantice que la batería se mantiene por encima de un umbral determinado dados los patrones meteorológicos de la zona. Los valores predichos y observados del estado de carga de la batería tienen correlaciones de 0,844 y 0,935 y presentan errores cuadráticos medios de 9,2 y 1,7 para el modelo de cálculo discreto y el modelo de estimación de la función de transferencia (TFE), respectivamente. Los resultados muestran que los modelos funcionan muy bien en la predicción del estado de carga y la posterior determinación de la potencia ideal de los paneles solares para las redes de sensores utilizadas en aplicaciones de vigilancia del medio ambiente.

• Materias:Biotecnología Sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology sensors Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:red de sensores, estado de la batería, factor de error, redes de sensores, errores cuadráticos medios, radiación solar real observada, potencia mínima de los paneles solares, tamaño óptimo de los paneles solares, potencia nominal de los paneles solares, estación meteorológica automática
• Keywords:sensor network, battery state, error factor, sensor networks, root mean square errors, actual observed solar radiation, minimum solar pv wattage, optimal solar panel size, solar panel power rating, automatic weather station