【導讀】一旦IoT 設備的第一個原型可用，就需要開始功耗分析和電池壽命估算。過程包含了全面了解設備在特定部署環境下的配置及其功耗特性。
一旦IoT 設備的第一個原型可用，就需要開始功耗分析和電池壽命估算。過程包含了全面了解設備在特定部署環境下的配置及其功耗特性。
進行功耗分析時，需要考慮以下細節。
? 硬件和傳感器配置。分析設備中的組件、傳感器及其功耗特性。理解硬件配置如何影響能耗。
? 固件設置。檢查固件設置和配置，以檢查能夠優化功耗的潛在之處。調整設置和參數以便實現更加高效的功耗使用。
? 通信參數。評估設備使用的通信參數，比如傳輸頻率和數據速率。分析不同的通信設置如何影響功耗和電池壽命。
? 使用場景和邊緣場景?？紤]部署設備的不同使用場景。調查設備在不同條件下的表現和功耗變化。尤其注意一些邊緣場景，可能會有獨特的功耗模式。
在產品開發階段，持續的基準測試十分關鍵。使用UART的智能輸出，及其與功耗相關聯，能夠識別出消耗能量的具體組件或者功能。這一分析會為優化功耗的區域提供洞察。請記得一旦完成分析，關閉UART功能，以免影響終端產品。
此外，還應考慮影響功耗的網絡變量。導入網絡日志文件，理解像距離網關或者NodeB、天氣條件以及同一網絡下的設備密度等因素如何影響功耗。這些變量會極大影響電池如何消耗能量，應當在評估電池壽命時考慮進來。
通過產品開發階段的功耗分析，不斷來迭代計算電池壽命，開發人員能夠對影響功耗特性的因素有更深的理解和直覺。如此便使得他們能夠即便在開發堆棧發生變化時，也維持想要的功耗特性，從而保證最佳功耗使用和電池壽命。
精細化電池選擇與電池功耗分析
理解物聯網設備的功耗表現，絕不能僅僅依賴數據表的信息。還需要進行深入分析，評估在與項目相關的特殊條件下的電池表現。這一過程能夠給出關于電池效率、穩定性和部署適用性的寶貴洞見。
定義電池功耗曲線
電池功耗曲線不是一個簡單的概覽，而是關于電池在特定環境、特定負載時如何放電的定制化描述。通常可以在電池數據表中找到此類信息。但是為了您的解決方案找到理想的電池，您需要創建與設備功耗需求相配的功耗曲線。另外，對于不同品牌、批次和溫度下的多種電池進行分析，有利于更全面地理解電池表現。
通過以上這些步驟，您可以更深入理解物聯網設備的功耗表現，從而在選擇項目最合適的電池時做出明智的決策。
加速電池功耗曲線
為創建電池放電曲線，并與設備當下的電流消耗曲線保持一致，或許需要數月甚至數年的時間。因此，加速放電曲線十分關鍵。以下行為對于創建準確的曲線非常有效：
? 保持高放電一致性：紐扣電池對于高放電尤其敏感，因此與設備峰值電流匹配非常關鍵?？沙潆姷匿囯x子電池能夠承受更高的放電電流，而堿性電池則介于兩者之間。
? 縮短循環時間：確定電池恢復所需的低放電時間。
? 提高睡眠電流：確保電池即使在高放電狀態下也能恢復。
? 詢問電池廠商：尋求電池廠商協助，驗證目標電池的假設條件。
準確性考量
需注意，加速曲線中釋放的能量可能無法與原始曲線完全匹配，這會影響曲線的準確性。加速程度越低，結果越準確，但此方法的精度通常足以滿足物聯網應用需求。它能全面反映電池在真實場景中的性能，助力物聯網解決方案的成功實施。
不同化學體系電池的分析
以下案例來自某LoRaWAN廢物管理物聯網設備的客戶。針對該應用，我們分析了涵蓋6個品牌的兩種不同化學體系電池（每個品牌含多個樣本），并在室溫下使用由電池制造商協助開發的加速放電曲線進行測試。通過對比多個廠商的樣本，我們評估了不同外形因素和化學成分對結果的影響。鑒于該測試在室溫下進行，下一步可在各種環境中分析電池，觀察實際容量與受控曲線的偏差。
（使用 Otii Arc Pro 的電池分析設置）
電池特性分析
? LM17500：對該電池的3個樣本進行了特性分析，結果顯示在達到截止電壓點前，其平均容量約為3050 mAh，略高于規格書中標稱的3000 mAh。
? CR123A：分析了2節電池，平均容量約1600 mAh，與該型號在特定溫度下的規格書數據一致。
? 值得注意的是，堿性電池的可用容量因制造商差異顯著波動，若需由客戶自行更換電池，這一因素至關重要。
? AAA電池：容量范圍為1080至1150 mAh，平均約1100 mAh，而規格書標稱容量為1200 mAh。
? AA電池：容量波動范圍更大，介于2420至2730 mAh，平均約2590 mAh。例如，Varta品牌的AA電池規格書標稱容量為2950 mAh。
（本研究中分析的電池）
我們的電池特性分析流程揭示了不同品牌、化學體系和外形規格電池的性能差異。這些關鍵發現能夠幫助用戶根據具體設備和應用場景做出精準決策，信息量遠超規格書中的標稱參數。若能在多樣化環境條件（尤其是溫度變化）下進一步開展特性分析，將深化我們對電池性能的理解，從而打造更具適應性的物聯網設備設計方案。如需獲取本研究的詳細數據，歡迎下載白皮書。
（針對 Saft 與 GP 鋰錳電池 放電特性曲線的專業分析描述及圖示）
（由五個不同品牌提供的堿性電池（AA 和 AAA）電池特性分析曲線圖）
回放電池功耗曲線
精確測量的電池特性分析可為特定應用場景提供比規格書更真實的電池容量評估。通過將實測放電曲線直接應用于目標設備（替代標準電源），可確定電池的實際可用容量，大幅提升設備續航預測的準確性。實際可用容量取決于設備本身行為，在某些案例中，該數值可能低至標稱容量的20%。利用Otii Ace Pro 配合Otii Battery Toolbox 等工具可以復制這些電池功耗曲線，充當 IoT 設備“已分析的電池”。通過在這些儀器的電池仿真器中調整已使用的電池容量，并監控設備何時關閉或重啟，您可以發現真正的、實際的可用電池容量。這能夠更加精確理解電池在特定應用下的容量和潛力大小。
（使用 Otii Battery Toolbox 進行電池仿真）
結論
以上是我們團隊提出的在選擇理想電池時的技巧。首先根據定義的使用場景和數據表進行初步篩選，然后對物聯網設備和電池在該使用場景下進行功耗分析，最后通過設備的功耗行為進一步優化電池選擇，以評估電池在特定使用場景和設備中的實際性能。這種細化的方法使開發人員能夠做出更明智的決策，從而提升電池壽命。
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