DE102012204173A1 - Übermittlung von Messwerten und Prognosewerten eines Sensorknotens - Google Patents

Abstract

Es wird vorgeschlagen, Messwerte und Prognosewerte z.B. zusammen in einem Datenpaket von einem Sensorknoten zu einer Datensenke zu übertragen und keine erneute Übertragung für aktualisierte Messwerte durchzuführen, solange diese noch ausreichend gut mit den Prognosewerten übereinstimmen. Insbesondere kann für die Zeitdauer, in der keine erneute Übertragung von Messwerten (und Prognosewerten) erfolgt, die Übertragungseinheit des Sendeknotens in einen Niederenergiezustand versetzt und somit Energie eingespart werden. Dadurch kann der Sensorknoten deutlich länger mit ein und derselben Batterie versorgt werden, als wenn jeder neuer Messwert erneut in einem eigenen Datenpaket übertragen würde. Die Erfindung kann beispielsweise in der Überwachung eingesetzt werden; bei den Sensorknoten kann es sich um autarke Sensorsysteme handeln, die z.B. flexibel an unterschiedlichen Stellen angebracht sein können und über lange Zeit (z.B. über Jahre) mit einer Batterie über eine Funkschnittstelle Messwerte bereitstellen.

Description

• Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung sowie ein System zur Übermittlung von Messwerten und Prognosewerten von einem Sensorknoten an eine Datensenke.
• In großen, drahtlosen, vermaschten Sensornetzen zur Messung und/oder Überwachung des Energieverbrauchs ist eine lange Batterielebensdauer der Sensoren (auch bezeichnet als Sensorknoten) von z.B. mehr als 10 Jahren erstrebenswert, um die benötigte Akzeptanz beim Benutzer zu erreichen. Bei dem Sensor handelt es sich z.B. um eine Einheit, die mindestens einen Messwert aufnimmt und diesen über eine geeignete Schnittstelle, z.B. an ein Management-System, weiterleitet.
• Werden nur selten (z.B. wenige Male pro Tag) Messwerte (z.B. Abrechnungsdaten) übertragen, kann eine lange Einsatzdauer des Sensors bereits heute sichergestellt werden. Durch Anforderungen, in wesentlich kürzeren zeitlichen Abständen Messwerte zu erfassen und zu übertragen (z.B. für Energiemanagementzwecke), erhöht sich der Energieverbrauch des Sensors deutlich, was zu einer stark reduzierten Einsatzdauer führt.
• Eine Möglichkeit, dem gesteigerten Energieverbrauch des Sensors zu entsprechen, besteht darin, einen größeren Energiespeicher (z.B. eine größere Batterie) vorzusehen bzw. den Sensor mit dem Stromnetz zu verbinden (und entsprechende Elektronik vorzusehen, die eine Adaption auf die Betriebsspannung vornimmt). Diese Lösungen sind jedoch aufwändig und teuer, oft auch wartungsintensiv und schränken die Einsatzmöglichkeiten von ansonsten weitgehend autarken Sensoren deutlich ein.
• Insbesondere kann es sich bei dem Sensor um einen Funksensor handeln, der die Messwerte über eine Funkschnittstelle überträgt. Hierbei entsteht ein hoher Energieverbrauch, wenn der Funksensor sich in einem Empfangs- oder Sendemodus befindet. Durch die Verwendung solcher flexibel platzierbarer Funksensoren verschärft sich demnach die Problematik der reduzierten Haltbarkeit bei der Verwendung bisheriger Batterien bei gleichzeitig häufigen Messwertübertragungen.
• In den bekannten Verfahren werden von Sensoren (Sensorknoten) und der Datensenke gleiche Prognosemodelle verwendet: Die Datensenke benutzt die Prognosewerte so lange, bis sie neue Daten von den Sensoren empfängt. Der Sensor verschickt neue Daten dann, wenn die Prognose stark von einem aktuellen Messwert abweicht. Dies reduziert den Datenverkehr im Netzwerk, was sich vor allem in vermaschten Sensornetzen positiv auswirkt.
• Hierbei ist es von Nachteil, dass die Datensenke für alle Sensorknoten in dem Netzwerk ein Prognosemodell auswerten und deshalb für große Sensornetze eine entsprechend hohe Rechenkapazität bereitstellen muss.
• Die Aufgabe der Erfindung besteht darin, die vorstehend genannten Nachteile zu vermeiden und insbesondere eine effiziente Lösung zum Einsatz von Sensoren in einem Netzwerk zu schaffen.
• Diese Aufgabe wird gemäß den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen sind insbesondere den abhängigen Ansprüchen entnehmbar.
• Zur Lösung der Aufgabe wird ein Verfahren zur Übermittlung von Messwerten und Prognosewerten eines Sensorknotens vorgeschlagen,
• – bei dem ein erster Messwert bestimmt wird,
• – bei dem für ein vorgegebenes Zeitintervall eine diesem Zeitintervall entsprechende Anzahl Prognosewerte bestimmt wird,
• – bei dem der erste Messwert und die Prognosewerte zu bzw. in Richtung einer Datensenke übertragen werden,
• – bei dem für die Dauer des Zeitintervalls keine weiteren von dem Sensorknoten bestimmten Messwerte übertragen werden, falls die weiteren Messwerte nicht um mehr als einen vorgegebenen Schwellwert von den Prognosewerten abweichen.
• Hierbei ist es von Vorteil, dass die Übertragungsphasen effizient reduziert werden können und so deutlich Energie, z.B. in dem Sensorknoten, eingespart wird. Anstatt zu jedem Zeitschritt Messwerte zu übertragen, werden nur alle n Zeitschritte Messwerte übertragen, solange der aktuell pro Zeitschritt von dem Sensorknoten bestimmte Messwert um nicht mehr als den vorgegebenen Schwellwert von dem für den Zeitschritt vorherbestimmten Prognosewert abweicht. Mit dem ersten Messwert werden die Prognosewerte für das Zeitintervall übertragen; die Datensenke geht davon aus, dass die Prognosewerte eine ausreichende Güte (d.h. Übereinstimmung mit den Messwerten) aufweisen solange sie z.B. keine weiteren Messwerte (und ggf. Prognosewerte) von dem Sensorknoten erhält.
• Das Zeitintervall bzw. die Anzahl der Prognosewerte kann abhängig von dem jeweiligen Einsatzgebiet und der Variation der Messwerte flexibel (ggf. auch dynamisch) z.B. von dem Sensorknoten bestimmt werden.
• Dieser Ansatz ist vor allem dann von Vorteil, wenn für das Zeitintervall eine hinreichend gute Prognose möglich ist und/oder wenn ein gewisser (geringer) Prognosefehler akzeptabel ist. Dies ist z.B. bei Überwachungsanwendungen der Fall.
• Der Sensorknoten bzw. Sensor beschreibt insbesondere einen Knoten eines Netzwerks, der zumindest zeitweise in einer Kommunikationsverbindung mit der Datensenke steht. Dabei kann der Sensorknoten vorübergehend auch inaktiv bzw. in einem Niederenergiezustand (Schlafmodus) sein, wobei während dieses Zustands nicht notwendigerweise die Kommunikationsverbindung mit der Datensenke (und/oder dem Netzwerk) besteht.
• Hierbei sei angemerkt, dass die Formulierung "um (nicht) mehr als einen vorgegebenen Schwellwert abweichen" auch den Fall umfassen kann, dass der vorgegebene Schwellwert gerade erreicht ist. Mit anderen Worten liegt die Abweichung innerhalb (oder außerhalb) eines vorgegebenen Bereichs, wobei die Bereichsgrenzen je nach Implementierung dem Bereich zugeordnet sein können.
• Eine Weiterbildung ist, dass
• (a) das Zeitintervall mehrere Zeitschritte umfasst und pro Zeitschritt ein Prognosewert bestimmt wird,
• (b) pro Zeitschritt ein nächster Messwert bestimmt wird,
• (c) der nächste Messwert mit dem zu dem Zeitschritt gehörigen Prognosewert verglichen wird,
• (d) der nächste Messwert in Richtung der Datensenke übertragen wird, falls der nächste Messwert und der zugehörige Prognosewert um mehr als den vorgegebenen Schwellwert voneinander abweichen.
• Optional können in dem Schritt (d) der nächste Messwert und n Prognosewerte in Richtung der Datensenke übertragen werden.
• Eine nächste Weiterbildung ist es, dass das Verfahren erneut durchgeführt wird, falls die Bedingung in dem Schritt (d) nicht erfüllt ist. So kann das Verfahren z.B. in einer Schleife wiederholt ausgeführt werden.
• Somit lagen in diesem Fall die Abweichungen zwischen den von dem Sensorknoten während des Zeitintervalls ermittelten Messwerten und den zuvor bestimmten Prognosewerten innerhalb des vorgegebenen Toleranzbereichs und eine Übermittlung eines (korrigierenden) Messwerts an die Datensenke während des Zeitintervalls war nicht notwendig. Nach Ablauf des Zeitintervalls wird erneut ein aktueller Messwert mit Prognosewerten an die Datensenke übermittelt.
• Insbesondere ist es eine Weiterbildung, dass die Prognosewerte mittels einer linearen oder nichtlinearen Regression bestimmt werden.
• Beispiel für ein lineares Modell ist ein Kalman-Filter und ein Beispiel für ein nichtlineares Modell ist ein künstliches neuronales Netz. Letzteres kann offline trainiert werden und bestimmt aus aktuellen und vergangenen Messwerten die Prognosewerte. Das Modell könnte auch online trainiert werden, was aber wegen des erforderlichen Rechenaufwands insbesondere nur für kleine neuronale Netze vorteilhaft ist.
• Auch ist es eine Weiterbildung, dass die Prognosewerte mittels vergangener Messwerte bestimmt werden.
• Beispielsweise kann der Sensorknoten vergangene Messwerte sammeln und für ein Prognosemodell auswerten, d.h. basierend auf bereits durchgeführten Messungen die Prognosewerte ermitteln. Dabei können vergangene Messwerte, z.B. abhängig von deren Aktualität, unterschiedlich gewichtet werden.
• Ferner ist es eine Weiterbildung, dass der Sensorknoten die Messwerte und die Prognosewerte über eine Funkschnittstelle überträgt.
• Beispielsweise kann der Sensorknoten zumindest teilweise auch über eine Leitung mit dem Netzwerk und insbesondere der Datensenke verbunden sein. Die Funkschnittstelle kann z.B. eine WLAN-, Bluetooth- oder Mobilfunkschnittstelle sein oder umfassen.
• Im Rahmen einer zusätzlichen Weiterbildung umfasst der Sensorknoten mindestens eine Einheit zur Bestimmung des Messwerts, eine Verarbeitungseinheit zur Bestimmung der Prognosewerte und eine Übertragungseinheit, wobei die Übertragungseinheit einen Transceiver oder einen Sender aufweisen kann.
• Optional weist der Sensorknoten einen Energiespeicher auf, z.B. eine (aufladbare oder nicht-aufladbare) Batterie.
• Eine nächste Weiterbildung besteht darin, dass die Übertragungseinheit nur dann aktiviert wird, wenn ein Messwert und/oder ein Prognosewert in Richtung der Datensenke übertragen werden soll und bei dem die Übertragungseinheit ansonsten in einem Niederenergiemodus betrieben wird.
• Eine Ausgestaltung ist es, dass die Einheit zur Bestimmung des Messwerts mindestens eine der folgenden Komponenten umfasst:
• – eine Einheit zur Messung einer Temperatur,
• – eine Einheit zur Messung eines Stromverbrauchs,
• – eine Einheit zur Messung einer Feuchtigkeit,
• – eine Einheit zur Durchflussmessung, insbesondere ein Wasserzähler, Gaszähler,
• – ein Heizkostenverteiler.
• Eine alternative Ausführungsform besteht darin, dass die Datensenke eine zentrale oder eine verteilte Komponente eines Netzwerks ist und basierend auf den Prognosewerten des Sensorknotens Prognosewerte für ein System umfassend weitere Sensorknoten bestimmt.
• Hierbei ist es von Vorteil, dass ein Teil eines Prognosemodells für das System in dem Sensorknoten ausgelagert werden kann und die Datensenke diesen Teil des Prognosemodells nicht unbedingt auswerten muss. Dies reduziert die bei der Datensenke benötigten Rechenressourcen.
• Eine nächste Ausgestaltung ist es, dass der erste Messwert und die Prognosewerte in einem Datenpaket übertragen werden.
• Durch die Übertragung von Messwert(en) und Prognosewerten in einem gemeinsamen Datenpaket lässt sich insgesamt für die Übertragung der notwendige Overhead an Daten (auch bezeichnet als Paket-Overhead, also Daten, die mit dem Paket übertragen werden, aber selbst weder Messwert oder Prognosewert sind) deutlich reduzieren. Dies verbessert zusätzlich die Energiebilanz.
• Auch ist es eine Ausgestaltung, dass der Sensorknoten und die Datensenke Teil eines Netzwerkes mit TDMA-Medienzugriff (TDMA: Time Division Multiple Access) oder LPL-Medienzugriff (LPL: Low Power Listening) sind.
• Eine zusätzliche Ausgestaltung ist es, dass eine Kommunikation zwischen dem Sensorknoten und der Datensenke unidirektional oder bidirektional durchgeführt wird.
• Die vorstehend genannte Aufgabe wird auch gelöst durch einen Sensorknoten
• – mit mindestens einer Einheit zur Bestimmung eines ersten Messwerts,
• – mit einer Verarbeitungseinheit und
• – mit einer Übertragungseinheit, wobei die Übertragungseinheit insbesondere einen Transceiver oder einen Sender aufweist,
• – wobei die Verarbeitungseinheit derart eingerichtet ist, dass
• – für ein vorgegebenes Zeitintervall eine diesem Zeitintervall entsprechende Anzahl an Prognosewerten bestimmt wird,
• – der erste Messwert und die Prognosewerte mittels der Übertragungseinheit zu einer Datensenke übertragen werden,
• – für die Dauer des Zeitintervalls keine weiteren von dem Sensorknoten bestimmten Messwerte übertragen werden, falls die weiteren Messwerte nicht um mehr als einen vorgegebenen Schwellwert von den Prognosewerten abweichen.
• Auch wird die oben genannte Aufgabe gelöst anhand eines Systems zur Übermittlung und Erfassung von Messwerten und Prognosewerten umfassend mindestens einen der hier beschriebenen Sensorknoten sowie eine Datensenke.
• Die weiteren vorstehend gemachten Ausführungen betreffend das Verfahren gelten entsprechend auch für den vorstehenden Sensorknoten sowie das System.
• Die hier vorgestellte Lösung umfasst ferner ein Computerprogrammprodukt, das direkt in einen Speicher eines digitalen Computers ladbar ist, umfassend Programmcodeteile, die dazu geeignet sind, Schritte des hier beschriebenen Verfahrens durchzuführen.
• Weiterhin wird das oben genannte Problem gelöst mittels eines computerlesbaren Speichermediums, z.B. eines beliebigen Speichers, umfassend von einem Computer ausführbare Anweisungen (z.B. in Form von Programmcode), die dazu geeignet sind, dass der Computer Schritte des hier beschriebenen Verfahrens durchführt.
• Die oben beschriebenen Eigenschaften, Merkmale und Vorteile dieser Erfindung sowie die Art und Weise, wie diese erreicht werden, werden klarer und deutlicher verständlich im Zusammenhang mit der folgenden schematischen Beschreibung von Ausführungsbeispielen, die im Zusammenhang mit den Zeichnungen näher erläutert werden. Dabei können zur Übersichtlichkeit gleiche oder gleich wirkende Elemente mit gleichen Bezugszeichen versehen sein.
• Es zeigen:
• 1 eine beispielhafte Anordnung von Komponenten eines AMR-Systems;
• 2 ein sogenanntes ZESAN-Netzwerk, das in Verbindung mit Anwendungen zur Erfassung von Sensordaten eingesetzt werden kann;
• 3 beispielhaft ein Flussdiagramm mit Schritten eines Verfahrens zur Übermittlung von Messwerten und Prognosewerten von einem Sensorknoten zu einer Datensenke;
• 4 beispielhaft eine schematische Anordnung mit einem Sensorknoten umfassend eine Einheit zur Bestimmung von Messwerten, einer Übertragungseinheit und einer Verarbeitungseinheit, wobei der Sensorknoten über ein Netzwerk mit einer Datensenke verbunden ist.
• In dem vorliegenden Ansatz wird vorgeschlagen, dass ein Sensorknoten einen aktuellen Messwert und mindestens einen Prognosewert betreffend den prognostizierten Verlauf der Messwerte an eine Datensenke (einen Empfänger) übermittelt. Der Sensorknoten und die Datensenke können logisch oder real Teil eines Netzwerks sein. Beispielsweise kann eine Vielzahl von Sensorknoten vorgesehen sein, die zumindest vorübergehend (oder andauernd) eine Kommunikationsverbindung mit der Datensenke aufweisen. In dem Netzwerk kann eine zentrale Datensenke vorgesehen sein; alternativ können mehrere Datensenken vorgesehen und/oder die Datensenke kann auf mehreren physikalischen Einheiten verteilt realisiert sein.
• Der Sensorknoten oder Sensor umfasst vorzugsweise eine Einheit zur Bestimmung mindestens eines Messwerts, eine Verarbeitungseinheit und eine Übertragungseinheit. Bei der Übertragungseinheit kann es sich um einen Transceiver handeln, der Daten zu der Datensenke überträgt und/oder Daten von der Datensenke empfängt. Die Übertragung kann auch indirekt erfolgen, indem mehrere Sensorknoten die Datenpakete an die Datensenke weiterleiten. Optional kann der Sensorknoten statt des Transceivers einen Sender aufweisen, um unidirektional Daten an die Datensenke zu übertragen.
• Die Datensenke nutzt die von dem Sensorknoten erhaltenen Daten (Messwert, Prognosewert(e)) so lange, bis sie neue (aktualisierte) Daten von dem Sensorknoten erhält.
• Der Sensorknoten verschickt diese neuen (aktualisierten) Daten, wenn die Abweichung der tatsächlich gemessenen Daten von dem mindestens einen Prognosewert größer als ein vorbestimmter Wert ist (bzw. eine maximal zulässige Abweichung überschritten wird/wurde).
• Zur Bestimmung der Prognosewerte können bekannte Verfahren, z.B. Verfahren zur linearen und nichtlinearen Regression eingesetzt werden. Die von dem Sensorknoten bestimmten Prognosewerte können insbesondere vergangene Messwerte des Sensorknotens berücksichtigen.
• Somit wird vorteilhaft ausgenutzt, dass es energetisch günstiger ist, eine Übertragung mehrerer Daten auf einmal (z.B. in einem Paket) anstatt mehrere separate Übertragungen durchzuführen, da pro Übertragung der Transceiver oder Sender aktiviert (hochgefahren) werden muss. Insbesondere ist es von Vorteil, mehrere Daten zusammen in einem Paket zu übertragen, so dass der Paket-Overhead für die Übertragung minimiert wird; dadurch verkürzt sich die Zeit, während der der Sender oder Transceiver aktiviert sein muss. Weiterhin ist es von Vorteil, die mehreren Daten in einem gemeinsamen Paket zu verschicken, weil auch ein in einem Niederenergiestatus betriebener Empfänger für jedes Paket erneut aktiviert wird, ehe er die Daten empfangen kann.
• Ein Energiekostenverteilungsprozess basiert beispielsweise auf Messwerten (Sensordaten), wobei die Messwerte von unterschiedlichen Sensoren auf verschiedene Arten bereitgestellt werden können. So können die Messwerte z.B. manuell abgefragt werden, was im Einzelfall aufwändig und kostspielig sein kann. Alternativ dazu können die Messwerte zumindest teilweise automatisiert bestimmt und übermittelt werden, wobei die Sensoren hierfür vorzugsweise Funkschnittstellen aufweisen, anhand derer eine Übertragung der bestimmten Messwerte möglich ist. Auch können die Messwerte auf eine halbautomatisierte Weise "eingesammelt" werden, indem ein hierfür speziell vorgesehenes Gerät an den Sensoren vorbei oder entlang einer Route bewegt wird.
• Der automatisierte Ansatz zum Ablesen der Sensordaten (auch bezeichnet als AMR-Ansatz; AMR: Automated Meter Reading) kann vorzugsweise über leitungsgebundene Netze erfolgen, die zur Anbindung der Sensoren, z.B. mit einem Server, dienen. Der AMR-Ansatz ist auch im Hinblick auf die Direktive 2006/32/EC des Europäischen Parlaments und die darin adressierten Anforderungen von Vorteil.
• 1 zeigt eine beispielhafte Anordnung von Komponenten eines AMR-Systems. Netzwerkknoten 101 bis 103 sind miteinander verbunden, wobei der Netzwerknoten 101 mit einem Gateway 104 verbunden ist. Weiterhin sind mehrere Heizkostenverteiler 105 bis 111, elektronische Wasserzähler 112 und 113 sowie Wärmezähler 114 bis 116 vorgesehen, die mit den Netzwerkknoten 101 bis 103 verbunden sind. Die Heizkostenverteiler, Wasser- und Wärmezähler sind Beispiele für Sensoren gemäß den vorliegenden Ausführungen.
• Die Sensoren 105 bis 116 sind mit Funkeinheiten ausgestattet, anhand derer eine drahtlose Kommunikation möglich ist. Sie übertragen Telegramme, bspw. in einer Richtung (unidirektional) zu den Netzwerkknoten 101 bis 103. Die Netzwerkknoten 101 bis 103 bilden ein vermaschtes Netzwerk, das z.B. über das Gateway 104 mit einem Server (Backbone) eines Gebäudes verbunden ist. Das Gateway 104 dient als eine Schnittstelle zu einem leitungsgebundenen Netzwerk (nicht in 1 dargestellt).
• Beispielsweise beziehen die Netzwerkknoten 101 bis 103 und die Sensoren 105 bis 116 ihre elektrische Energie aus Batterien, nur das Gateway 104 ist in diesem Szenario mit einem elektrischen Versorgungsnetz verbunden. Aufgrund der von den Batterien bereitgestellten begrenzten elektrischen Energie spielt der Energieverbrauch in den Sensoren 105 bis 116 und den Netzwerkknoten 101 bis 103 eine große Rolle. Beispielsweise können die Sensoren mit Batterien ausgestattet sein, die eine Kapazität von 1 bis 2 Ah haben und erreichen so eine Betriebsdauer von ca. 12 Jahren. Die Netzwerkknoten können mit speziellen Batterien ausgestattet sein, die eine Kapazität von z.B. 10 Ah haben und erreichen so eine Betriebsdauer von bis zu 10 Jahren.
• Die unidirektionale Kommunikation zwischen den Sensoren und den Netzwerkknoten kann optimiert werden, indem eine bidirektionale Kommunikation vorgesehen wird. In diesem Fall kann die zentralisierte Funktionalität (Backbone Funktionalität) von den Netzwerkknoten durch die Sensoren selbst ersetzt werden.
• 2 zeigt ein sogenanntes ZESAN-Netzwerk 201 (ZESAN: Zuverlässige, energieeffiziente drahtlose Sensor-/Aktornetze für Gebäudeautomatisierung), das in Verbindung mit Anwendungen zur Erfassung von Sensordaten eingesetzt werden kann.
• Das ZESAN-Netzwerk 201 umfasst verteilte Sensorknoten 202 bis 204, die beispielhaft mit Temperatursensoren ausgestattet sind, um so die Funktionalität von Heizkostenverteilern zu simulieren. Das ZESAN-Netzwerk 201 erfasst (z.B. regelmäßig) die gemessenen Temperaturen am Ort der Sensorknoten 202 bis 204.
• Das ZESAN-Netzwerk 201 ist über ein Gateway 205 mit einer Umwandlungseinheit 206 verbunden. Die Umwandlungseinheit 206 ist mit einem Netzwerkknoten 207 eines AMR-Systems verbunden. Somit erfolgt anhand der Umwandlungseinheit 206 eine Anbindung oder Kopplung mit dem AMR-System. Der Netzwerkknoten 207 ist über ein IP-basiertes Gateway 208 mit einem IP-Netzwerk 209 verbunden, an das ein Applikationscomputer 210 angeschlossen ist.
• Das ZESAN-Netzwerk 201 kann somit verstanden werden als ein drahtloses Sensornetzwerk, das z.B. mittels des ISO-OSI Modells und damit verbundenen Kommunikationsdiensten beschrieben werden kann. Die grundlegenden Kommunikationsdienste, z.B. MAC (Medium Access) und Routing haben dabei eine deutliche Auswirkung auf den Energieverbrauch der drahtlosen Sensoren. Beispielsweise kann für das ZESAN-Netzwerk ein sogenanntes BoX-MAC-2 System als eine Mithör-Schicht geringer Leistung vorgesehen sein. Diesbezüglich sei auf [D. Moss and P. Levis, "BoX-MACs: Exploiting physical and link layer boundaries", Technical Report SING-08-00, 2007] verwiesen.
• Für die Messapplikation spielt die Erfassung der Daten an dem Gateway eine bedeutende Rolle, weshalb ein sogenanntes Collection Tree Protocol (CTP) [http://www.tinyos.net/tinyos-2.x/doc/html/tep123.html] als Routing-Protokoll eingesetzt werden kann. Dieses kombiniert zwei Routing-Mechanismen: ein sogenanntes adaptives Beaconing und eine Validierung von Datenpfaden. In diesem Fall zeigen Knoten sich selbst als Wurzelknoten einer Baumstruktur an. Die Knoten senden nicht ein Paket zu einem bestimmten Wurzelknoten, sondern wählen den nächsten Abschnitt (Hop) unter Betrachtung eines Gradienten, um zur Datensenke zu gelangen.
• Beispielsweise können die Sensorknoten mit einem Betriebssystem TinyOS, das BoX-MAC-2 und CTP implementiert, ausgestattet sein.
• Der Energieverbrauch der Sensorknoten hängt nicht nur von grundlegenden Diensten wie MAC und Routing ab, sondern auch von der Menge der Daten, die übermittelt werden sollen und der Frequenz mit der die Übertragung erfolgen soll. Diese Größen werden insbesondere von der Anwendungsschicht gesteuert. Die Anwendungsschicht selbst kann auch einen deutlichen Beitrag zur Energieeffizienz leisten. Eine Option besteht darin, die Daten zu komprimieren bevor sie übertragen werden. Dies kann z.B. mittels eines sogenannten Self-Based-Regression(SBR)-Algorithmus erreicht werden, der ausnutzt, dass Sensordatenströme korreliert sind und somit effizient komprimiert werden können [siehe z.B. Deligiannakis, A.; Kotidis, Y. & Roussopoulos, N., Compressing Historical Information in Sensor Networks, Proceedings of the 2004 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, ACM, 2004, 527–538]. Eine andere Möglichkeit besteht darin, dass die Sammlung der Daten adaptiv erfolgt, wobei aktualisierte Daten nur dann übertragen werden, wenn die aktuellen Sensordaten deutlich (z.B. um mehr als einen vorgegeben Schwellwert) von den vorherigen Sensordaten abweichen.
• Modernes Energiemanagement erfordert eine zeitnahe Überwachung mit einer vergleichsweise hohen Rate, mit der die Messwerte zu übermitteln sind. Dies kann energieeffizient z.B. unter Berücksichtigung einer der folgenden Punkte erfolgen:
• (1) Zusätzlich zu einem aktuellen Messwert übermittelt der Sensor auch eine bestimmte Menge an Prognosewerten für eine Reihe nachfolgender Zeitintervalle. Für die Dauer dieser Zeitintervalle erfolgt keine weitere Übermittlung von Sensordaten mit Ausnahme der folgenden Bedingung (2).
• (2) Falls ein Sensordatum um mehr als einen vorgegebenen Wert von einem zuvor übermittelten Prognosewert abweicht, erfolgt erneut eine Übertragung gemäß (1).
• Energieeinsparungs-Mechanismen werden nachfolgend beispielhaft für ein TDMA-System (TDMA: Time Division Multiple Access) und für LPL-System (LPL: Low Power Listening, auf Deutsch etwa: energie-effizientes Mithören) beschrieben.
• 3 zeigt beispielhaft ein Flussdiagramm mit Schritten eines Verfahrens zur Übermittlung von Messwerten und Prognosewerten von einem Sensorknoten zu einer Datensenke. Bei der Datensenke kann es sich um einen beliebigen Empfänger handeln, der z.B. über ein Netzwerk mit dem Sensorknoten verbindbar ist.
• Das Diagramm gemäß 3 gilt insbesondere für jeden Zeitschritt. Zunächst wird in einem Schritt 301 ein Messwert bestimmt, dann wird in einem Schritt 304 entschieden, ob ein Prognosewert vorliegt und der Messwert nicht zu sehr davon abweicht. Trifft dies zu, geht es im nächsten Intervall mit dem Schritt 301 weiter. Ist eine der in Schritt 304 geprüften Bedingungen nicht erfüllt, werden in einem Schritt 302 neue Prognosewerte bestimmt und in einem Schritt 303 zusammen mit dem Messwert verschickt. Dann geht es im nächsten Intervall wieder mit dem Schritt 301 weiter.
• 4 zeigt beispielhaft eine schematische Anordnung mit einem Sensorknoten 401 umfassend eine Einheit 402 zur Bestimmung von Messwerten 405, einer Übertragungseinheit 403 und einer Verarbeitungseinheit 404. Anhand der Verarbeitungseinheit 404 können die von der Einheit 402 erfassten Messwerte 405 übertragen werden und es können Prognosewerte, vorzugsweise basierend auf vergangenen Messwerten 405, bestimmt werden. Der Sensorknoten 401 ist mittels der Übertragungseinheit 403 mit einem Netzwerk 406 verbunden. Eine Datensenke 407 ist ebenfalls mit dem Netzwerk 406 verbunden. Somit können die Messwerte 405 und die Prognosewerte – vorzugsweise gemeinsam in einem Datenpaket – von dem Sensorknoten 401 an die Datensenke 407 übertragen werden. Die Übertragungseinheit 403 kann eine Funkschnittstelle aufweisen und das Netzwerk 406 kann z.B. ein drahtloses Netzwerk (Funknetzwerk) umfassen. Der Sensorknoten 401 wird mitsamt seiner vorstehend erläuterten Komponenten von einer Batterie 410 mit elektrischer Energie versorgt.
• Auch sind in 4 beispielhaft zwei weitere Sensorknoten 408 und 409 dargestellt, die vorzugsweise wie der Sensorknoten 401 aufgebaut sind und ihrerseits Messwerte und Prognosewerte an die Datensenke 407 übermitteln. Die Datensenke 407 kann ein Prognosemodell basierend auf den erhaltenen Messwerten und Prognosewerten der mehreren Sensorknoten 401, 408 und 409 erstellen.
• Energieeinsparung in einem TDMA-System
• In dem TDMA-System werden spezifische Zeitschlitze zur Übertragung von Paketen verwendet bzw. zugewiesen. Beispielhaft wird angenommen, dass ein Empfänger nicht in einen Schlafzustand verfällt, falls er nach Ablauf einer vorgegebenen Zeitdauer (Timeout) in dem für ihn vorgesehenen Zeitschlitz kein Signal detektiert hat. Somit ist es bei diesem Ansatz nur dem Sender möglich, Energie einzusparen.
• Beispielhaft wird davon ausgegangen, dass der Sensorknoten ein Paket übermittelt umfassend den aktuellen Wert des Sensors sowie Prognosewerte für die zukünftigen m Messintervalle (Sampling-Intervall). Jedes Datum hat eine Größe von n_data Bytes, z.B. den Sensorwert bzw. den Prognosewert und einen Zeitstempel. Die zum Übermitteln eines solchen Pakets benötigte elektrische Energie ist bestimmt durch:
• E_Tx(m) = UI₀t₀ + UI_Tx(t_oh + (m + 1)n_datat_byte) + mUI_cput_pred, (1) wobei

U

eine Versorgungsspannung,

I_Tx

einen Stromverbrauch des Transceivers bei der Datenübertragung,

I_cpu

einen Strom des Mikrocontrollers während der Berechnung der Prognosewerte,

t_pred

eine Zeitdauer für die Berechnung eines Prognosewerts,

t_oh

eine Zeitdauer für die Übertragung des Paket-Overheads (Mehraufwand an Daten für das eigentliche Datenpaket),

t_byte

eine Zeitdauer zur Übertragung eines Datenbytes,

I₀

einen durchschnittlichen Strom während der Einschaltphase, Backoff-Phase (Zeitdauer, die der Sender wartet bis er mit der Übertragung beginnt), Wartedauer während des Empfangs einer Bestätigung und Dauer des Ausschaltens des Transceivers in den Schlafmodus,

t₀

die Zeitdauer, während der der Strom I₀ benötigt wird,

m

die Anzahl der nachfolgenden (zukünftigen) Messintervalle

bezeichnen. Im Fall m = 0 wird nur der aktuelle Sensorwert übermittelt.
• Beispielhaft wird davon ausgegangen, dass die Prognosewerte genau genug sind, so dass durchschnittlich k Übertragungen von k + 1 Übertragungen vermieden werden können. In diesem Fall ergibt sich ein normalisierter Energieverbrauch zu:

  
• Da der Term ΔE_Tx,rel(k, m) positiv sein muss, damit Energie eingespart werden kann, folgt:

  
• Als eine beispielhafte Auslegung seien die folgenden Werte angenommen: I_Tx ≈ I₀ ≈ 20mA I_cpu ≈ 2mA t₀ ≈ 0.4ms t_byte = 0.032ms t_oh = 0.8ms (entsprechend einem beispielhaften Paketoverhead von 25 Bytes).
• Daraus resultiert:

  

  wobei t_pred in Millisekunden bestimmt wird. Falls ein Sensordatum (ein Sensorwert) 2 Bytes und ein zugehöriger Zeitstempel 4 Bytes benötigt, ergibt dies einen Wert von 6 Bytes für n_data. Dies führt dazu, dass k > m(0.192 + 0.1t_pred)/1.392. (4)
• Für eine beispielhafte Schätzung von t_pred = 1ms resultiert k > 0.21m.
• Dies bedeutet, dass durchschnittlich mehr als 0.21m Prognoseschritte einen Fehler unterhalb eines vorgegebenen Schwellwerts aufweisen müssen, falls m Prognosewerte mit jedem Paket übertragen werden. Mit dieser Zahl ergibt sich eine normalisierte Energieeinsparung zu:

  
• In diesem Beispiel gibt es die folgenden Randbetrachtungen:
• (i) m = k, d.h. m soll mindestens so groß wie k sein.
• (ii) m = k/0.21, d.h. es ergibt sich keine Energieeinsparung.
• Für den Fall (i) ergibt sich die Energieeinsparung zu 0.79k/(k + 1), d.h. 0.79k für kleine Werte k und 0.79 für große Werte k. Für k = 1 ergibt sich eine Energieeinsparung von ca. 40%. Hierbei handelt es sich insbesondere um obere Schranken.
• Für den Fall m = 2k ergibt sich eine relative Energieeinsparung zu 0.58k/(k + 1); falls durchschnittlich nur k = 1 Prognosewerte erfolgreich mit m = 2 übertragenen Prognosewerten sind, ergibt sich eine Energieeinsparung von ca. 29% für den Sendeknoten. Die Energieeffizienz kann ggf. weiter gesteigert werden, indem die Zeitdauer für die Berechnung des Prognoseschritts kleiner wird. Dies kann z.B. mittels eines Prognosemodells mit vorgegebenen Parametern erreicht werden. Um ein Prognosemodell online zu bestimmen (z.B. zu erlernen), wird vorzugsweise zusätzliche Rechenleistung benötigt.
• Energieeinsparung in einem LPL-System
• LPL ist ein Zugriffsschema, das insbesondere für drahtlose Sensornetzwerke mit einem geringen Auslastungsgrad von Vorteil ist. Die Sensorknoten sind die meiste Zeit in einem Niederenergiezustand ("low power"-Zustand oder Schlaf-Zustand). Der Sensorknoten wird zu vorgegebenen Zeiten (z.B. regelmäßig oder unregelmäßig) für eine vorgegebene Zeitdauer aktiviert ("aufgeweckt") und überprüft den Kanal auf Übertragungen. Eine solche Übertragung wird erkannt anhand einer von einem Sender empfangenen Präambel oder eines von diesem übermittelten Pakets. Empfängt der Sensorknoten während dieser Aktivierungszeitdauer keine Daten, kehrt er in den Niederenergiezustand zurück.
• Empfängt der Sensorknoten während der Aktivierungszeitdauer Daten, so übermittelt er eine Bestätigungsnachricht (Acknowledgement-Nachricht oder ACK-Nachricht) an den Sender.
• Gemäß einer beispielhaften Implementierung kann der Sender eine Abfolge Warten, Paketübertragung, Warten auf eine Bestätigungsnachricht wiederholen und zwar für eine Zeitdauer, die zweimal der Aufweckzeitdauer des Sensorknotens entspricht. In diesem Fall kann der Sensorknoten das von dem Sender übermittelte Paket mit hoher Wahrscheinlichkeit zeitnah erkennen und die Bestätigungsnachricht an den Sender schicken.
• Der Energieverbrauch des Senders kann gemäß Gleichung (1) bestimmt werden, wobei jedes Paket durchschnittlich r-mal übertragen wird, bevor der Empfang des Pakets vom Empfänger bestätigt wird. Hierdurch ergibt sich der folgende durchschnittliche Energieverbrauch für den Sender: E_Tx(m) = rUI₀t₀ + rUI_tx(t_oh + (m + 1)n_datat_byte) + mUI_cput_pred (6)
• Es folgt für einen normalisierten Energieverbrauch:

  
• Setzt man die im obigen Beispiel angenommenen Werte ein, ergibt dies:

  
• In diesem Fall sollte k > 0.138m + 0.072m/r erfüllt sein, um Energie einsparen zu können. Im Falle eines asynchronen LPL-Systems mit einem Aufweck-Intervall, das deutlich länger als die Zeit für eine Paketübertragung ist, gilt r >> 1. Beispielsweise kann der von r abhängige Term vernachlässigt werden und es ergibt sich näherungsweise k > 0.138m.
• Für den Grenzfall m = k ergibt sich ΔE_tx,rel(k, k, r) ≈ 0.862k/(k + 1). Im Fall m = 2k ergibt sich eine relative Energieeinsparung zu ΔE_tx,rel(k, 2k, r) ≈ 0.724k/(k + 1), d.h. ca. 72% für eine große Anzahl erfolgreicher Prognosewerte und ca. 36% für k = 1.
• Im Gegensatz zu dem TDMA-System kann in dem LPL-System nicht nur der Sender, sondern auch der Empfänger Energie einsparen. So begibt sich der Empfänger in den Niederenergiezustand, wenn er während einer bestimmten Zeitdauer kein Signal detektiert hat. Die zusätzliche Energie, die benötigt wird, um ein Paket mit m Prognosewerten zu detektieren beträgt im Schnitt: E_Rx(m) = UI_Rx(1.5 t_oh + 1.5 (m + 1)n_datat_byte + t_ipi), (9) wobei t_ipi einem kurzen Zeitintervall zwischen zwei aufeinanderfolgenden Übertragungen des Senders entspricht (umfassend die Backoff-Zeit und die Wartezeit für die Bestätigungsnachricht).
• Der Faktor 1.5 berücksichtigt hierbei beispielhaft, dass der Empfänger das Signal während der Paketübertragung detektiert, was im Durchschnitt die halbe Zeitdauer der Paketübertragung benötigt.
• Die relative Energieeinsparung des Empfängers ergibt sich zu:

  
• Mit den obigen Zahlen und t_ipi = 4ms folgt:
• 
• Dies entspricht Gleichung (5) für das TDMA-System. Für den Fall k = 1 und m = 2 resultiert eine beispielhafte Energieeinsparung in Höhe von 29%.
• Weitere Vorteile:
  Die Datensenke muss nur die von den Sensorknoten übermittelten Prognosewerte abspeichern, anstatt ein Prognosemodell auch für den Sensorknoten auszuwerten. Das reduziert die bei der Datensenke benötigten Rechenressourcen.
• Bereits bei relativ kurzem Prognosehorizont kann die vorgestellte Lösung im Zusammenspiel mit einem LPL-Zugriffsverfahren signifikant Energie einsparen.
• Falls Prognosemodelle online adaptiert werden, kann dies auch lokal im jeweiligen Sensorknoten erfolgen; das Prognosemodell selbst muss nicht an die Datensenke übermittelt werden.
• Obwohl die Erfindung im Detail durch das mindestens eine gezeigte Ausführungsbeispiel näher illustriert und beschrieben wurde, so ist die Erfindung nicht darauf eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.
• ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
• Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
• Zitierte Nicht-Patentliteratur
• Direktive 2006/32/EC des Europäischen Parlaments [0054]
• D. Moss and P. Levis, "BoX-MACs: Exploiting physical and link layer boundaries", Technical Report SING-08-00, 2007 [0062]
• http://www.tinyos.net/tinyos-2.x/doc/html/tep123.html [0063]
• Deligiannakis, A.; Kotidis, Y. & Roussopoulos, N., Compressing Historical Information in Sensor Networks, Proceedings of the 2004 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, ACM, 2004, 527–538 [0065]

Claims (15)

1. Verfahren zur Übermittlung von Messwerten und Prognosewerten eines Sensorknotens, – bei dem ein erster Messwert bestimmt wird, – bei dem für ein vorgegebenes Zeitintervall eine diesem Zeitintervall entsprechende Anzahl Prognosewerte bestimmt wird, – bei dem der erste Messwert und die Prognosewerte zu einer Datensenke übertragen werden, – bei dem für die Dauer des Zeitintervalls keine weiteren von dem Sensorknoten bestimmten Messwerte übertragen werden, falls die weiteren Messwerte nicht um mehr als einen vorgegebenen Schwellwert von den Prognosewerten abweichen.
2. Verfahren nach Anspruch 1, (a) bei dem das Zeitintervall mehrere Zeitschritte umfasst und pro Zeitschritt ein Prognosewert bestimmt wird, (b) bei dem pro Zeitschritt ein nächster Messwert bestimmt wird, (c) bei dem der nächste Messwert mit dem zu dem Zeitschritt gehörigen Prognosewert verglichen wird, (d) bei dem der nächste Messwert in Richtung der Datensenke übertragen wird, falls der nächste Messwert und der zugehörige Prognosewert um mehr als den vorgegebenen Schwellwert voneinander abweichen.
3. Verfahren nach einem Anspruch 2, bei dem das Verfahren erneut durchgeführt wird, falls die Bedingung (d) nicht erfüllt ist.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Prognosewerte mittels einer linearen oder nichtlinearen Regression bestimmt werden.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Prognosewerte mittels vergangener Messwerte bestimmt werden.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem der Sensorknoten die Messwerte und die Prognosewerte über eine Funkschnittstelle überträgt.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem der Sensorknoten mindestens eine Einheit zur Bestimmung des Messwerts, eine Verarbeitungseinheit zur Bestimmung der Prognosewerte und eine Übertragungseinheit umfasst, wobei die Übertragungseinheit insbesondere einen Transceiver oder einen Sender aufweist.
8. Verfahren nach Anspruch 7, bei dem die Übertragungseinheit nur dann aktiviert wird, wenn ein Messwert und/oder ein Prognosewert in Richtung der Datensenke übertragen werden soll und bei dem die Übertragungseinheit ansonsten in einem Niederenergiemodus betrieben wird.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 7 oder 8, bei dem die Einheit zur Bestimmung des Messwerts mindestens eine der folgenden Komponenten umfasst: – eine Einheit zur Messung einer Temperatur, – eine Einheit zur Messung eines Stromverbrauchs, – eine Einheit zur Messung einer Feuchtigkeit, – eine Einheit zur Durchflussmessung, insbesondere ein Wasserzähler oder ein Gaszähler, – ein Heizkostenverteiler.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Datensenke eine zentrale oder eine verteilte Komponente eines Netzwerks ist und basierend auf den Prognosewerten des Sensorknotens Prognosewerte für ein System umfassend weitere Sensorknoten bestimmt.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem der erste Messwert und die Prognosewerte in einem Datenpaket übertragen werden.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem der Sensorknoten und die Datensenke Teil eines Netzwerkes mit TDMA-Medienzugriff oder LPL-Medienzugriff sind.
13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem eine Kommunikation zwischen dem Sensorknoten und der Datensenke unidirektional oder bidirektional durchgeführt wird.
14. Sensorknoten – mit mindestens einer Einheit zur Bestimmung eines ersten Messwerts, – mit einer Verarbeitungseinheit und – mit einer Übertragungseinheit, wobei die Übertragungseinheit insbesondere einen Transceiver oder einen Sender aufweist, – wobei die Verarbeitungseinheit derart eingerichtet ist, dass – für ein vorgegebenes Zeitintervall eine diesem Zeitintervall entsprechende Anzahl Prognosewerte bestimmt wird, – der erste Messwert und die Prognosewerte mittels der Übertragungseinheit zu einer Datensenke übertragen werden, – für die Dauer des Zeitintervalls keine weiteren, von dem Sensorknoten bestimmten Messwerte, übertragen werden, falls die weiteren Messwerte nicht um mehr als einen vorgegebenen Schwellwert von den Prognosewerten abweichen.
15. System zur Übermittlung und Erfassung von Messwerten und Prognosewerten umfassend mindestens einen Sensorknoten nach Anspruch 14 sowie eine Datensenke.

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