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Gindullina, Elvina (2019) Sustainable Management of Energy-Harvesting Communication Systems. [Ph.D. thesis]

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Abstract (italian or english)

IoT systems have been massively infiltrating our everyday's life for various applications. One of the main constraints inhibiting the further development of these applications is the limited autonomy of present day batteries. Moreover, energy sustainability is a crucial requirement for systems employed in critical mission applications. A widely used approach to increase the autonomy of IoT systems is the use of renewable sources of energy such as solar, wind, heat, and others to power the devices. For instance, one of the most widespread solutions for wireless sensor nodes is the use of solar panels, which can provide reasonable power input. Their efficiency is determined by the panel's material that defines the conversion efficiency.
Renewable sources of energy are too erratic to provide complete system reliability unless over-dimensioned. In reality, energy supply is often limited, which causes the need for adaption of the node operational strategy to ensure the functional reliability of the system. However, the unreliable nature of renewable energy causes several challenges, which we address in this work. In particular, this thesis investigates the effect of battery imperfections caused by inner diffusion processes in the battery on the energy harvesting wireless device operation and effective energy-balancing strategies for different scenarios and system types.
We propose 1) the transmission strategy, that takes into account the battery properties (leakage, charge recovery, deep discharge, etc.), and reduces the data losses and discharge events; 2) adaptive sampling algorithms, that balances the erratic energy arrivals, validated on the industrial data-logger powered by a solar panel; and 3) energy cooperation in WSN and Smart City contexts. We also focus on critical-mission IoT systems, where the freshness of delivered packets to the monitoring node by the information sources (communication nodes) is the important parameter to be tracked. In this context, we set the objective of age of information minimization taking into account the battery constraints, asymmetry in reliability of information sources, and stability of energy arrivals, that is, the energy harvesting rate.
This array of strategies covers a wide range of applications, scenarios, and requirements. For instance, they can be applied to a smart city represented as a large system of interconnected smart services, or a WSN employed for critical mission applications. We demonstrated that the knowledge of battery and environmental characteristics, and the asymmetric properties of a system is beneficial for designing transmission/sensing strategies.

Abstract (a different language)

I sistemi IoT si sono massivamenti entrati nella vita quotidiana per varie applicazioni. Uno dei principali vincoli che inibiscono l'ulteriore sviluppo di queste applicazioni è l'autonomia limitata delle batterie attuali. Inoltre, la sostenibilità energetica è un requisito cruciale per i sistemi impiegati in applicazioni mission-critical. Un approccio ampiamente utilizzato per aumentare l'autonomia dei sistemi IoT è l'uso di fonti energetiche rinnovabili come solare, eolico, termico e altri per alimentare i dispositivi. Ad esempio, una delle soluzioni più diffuse per i nodi di sensori wireless è l'uso di pannelli solari, che possono fornire un ragionevole input di energia. La loro efficienza è determinata dal materiale del pannello che definisce l'efficienza di conversione.
Le fonti energetiche rinnovabili sono troppo irregolari per garantire la completa affidabilità del sistema se non sovradimensionate. In realtà, l'approvvigionamento energetico è spesso limitato, il che causa la necessità di adattamento della strategia operativa del nodo per garantire l'affidabilità funzionale del sistema. Tuttavia, la natura inaffidabile delle energie rinnovabili provoca diverse sfide, che affrontiamo in questo lavoro. In particolare, questa tesi studia l'effetto delle imperfezioni della batteria causate dai processi di diffusione interna della batteria sul funzionamento del dispositivo wireless per la raccolta di energia e strategie efficaci di bilanciamento dell'energia per diversi scenari e tipi di sistema.
Proponiamo 1) la strategia di trasmissione, che tiene conto delle proprietà della batteria (perdite, recupero della carica, scarica profonda, ecc.) E riduce le perdite di dati e gli eventi di scarica; 2) algoritmi di campionamento adattivo, che bilanciano gli arrivi irregolari di energia, validati sul data logger industriale alimentato da un pannello solare; e 3) cooperazione energetica in contesti WSN e Smart City. Ci concentriamo anche su sistemi IoT di missione critica, in cui la freschezza dei pacchetti consegnati al nodo di monitoraggio da parte delle fonti di informazione (nodi di comunicazione) è il parametro importante da tracciare. In questo contesto, fissiamo l'obiettivo dell'età della minimizzazione delle informazioni tenendo conto dei vincoli della batteria, dell'asimmetria nell'affidabilità delle fonti di informazione e della stabilità degli arrivi di energia, ovvero della velocità di raccolta dell'energia.
Questa serie di strategie copre una vasta gamma di applicazioni, scenari e requisiti. Ad esempio, possono essere applicati a una città intelligente rappresentata come un grande sistema di servizi intelligenti interconnessi o come WSN impiegato per applicazioni mission-critical. Abbiamo dimostrato che la conoscenza della batteria e delle caratteristiche ambientali e le proprietà asimmetriche di un sistema sono utili per la progettazione di strategie di trasmissione / rilevamento.

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EPrint type:Ph.D. thesis
Tutor:Badia, Leonardo
Ph.D. course:Ciclo 32 > Corsi 32 > INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE > SCIENZA E TECNOLOGIA DELL'INFORMAZIONE
Data di deposito della tesi:02 December 2019
Anno di Pubblicazione:02 December 2019
Key Words:Sustainable management, Internet of Things, energy harvesting, renewable sources, transmission policy, adaptive sampling, energy cooperation, age of information, battery management
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/03 Telecomunicazioni
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Codice ID:12331
Depositato il:26 Jan 2021 16:15
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