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    混合LPWAN連線促進智慧電表推向市場
    [作者 Lorenzo Amicucci]   2021年09月09日 星期四 瀏覽人次: [7281]

    在歐洲,智慧電表通常結合無線電表匯流排(wMBus)技術,當無線M-Bus閘道器根據本地網路可用性和無線訊號覆蓋範圍,進而選擇合適的LPWAN時,能夠為電力公司和大樓管理提供更大的設計靈活性和可靠性。


    隨著同時提供NB-IoT和LoRaWAN選項的閘道器上市,電力公司不再需要面臨二選一,而可以兩者兼得。


    能源成本正在不斷上升,美國去年的電價為平均每度(kWh)10.66美分,這是三十多年來的最高水準。儘管如此,至少與其他發展國家,尤其是歐洲地區的同等國家相比,美國的電力仍然相對便宜。歐洲國家占據全球家庭用電價格前十名中的七個,德國消費者的負擔最大,平均每度要支付36美分。


    歐盟在智慧電表部署方面居於領先其他國家,就不足為奇了。預計在未來五年內,大約四分之三的家庭將會安裝智慧電表。這項技術承諾將能源消耗動態同步到非高峰電費時段,以幫助人們節省電費。電力公司也將從中受益。電力公司能夠根據電網的即時回饋結果啟動動態定價、監控電網損耗情況,並實施最佳的供電性能,最終可降低成本並提高利潤率。


    從家庭到雲端

    為了完全實現此一目標,電力公司必須決定如何以最佳方式將數億個家庭智慧電表的大量使用資料傳到雲端,然後雲端系統上功能強大的伺服器即可分析資料,並依此採取相應的行動。在歐洲,智慧電表通常結合無線電表匯流排(wMBus)


    技術,這種成熟的技術在一組智慧電表和一個閘道器之間提供短距離連接,以將一公里範圍的低功耗廣域網路(LPWAN)資料轉發到雲端。


    與之競爭的各項LPWAN技術為閘道到雲端的無線連接提供獨特的優勢,但卻陷入了兩難的境地。電力公司可能不願意在兩項技術中只能二選一,因為害怕若錯誤押注在競爭失敗而面臨過時的技術上,便會陷入困境。


    邁向未來的解決方案

    例如,LoRaWAN具有先發優勢,部署工作相對容易,單個LoRa閘道器就能監管數千臺終端設備。然而,它不適用於連續監控用途或低延遲「即時」應用,它的傳輸範圍或大資料有效載荷也不如建基於蜂巢式技術的NB-IoT標準(LPWAN智慧電表的主要連接競爭技術)。


    在標準組織3GPP和許多主要企業的支援下,NB-IoT成為一項邁向未來的標準化技術。它提供了即插即用的簡便性、安全性,並且非常適合固定安裝用途,因為NB-IoT技術能夠在地下室和建築物深處穿透牆壁和其他潛在的障礙物,而電力儀表經常安置於這些地方。


    設計靈活性和網路可靠性

    然而,隨著兼具NB-IoT和LoRaWAN兩大標準選項的強大閘道器出現,歐洲的電力公司已不需要在雲端連接解決方案上二選一。例如,德國工業物聯網解決方案公司Lobaro,已開發出一款閘道產品,可以從數百個智慧電表接收wMBus計量資料,並使用NB-IoT或LoRaWAN或者兩者的組合,來將資料中繼傳到雲端。


    這款無線M-Bus閘道器根據本地網路可用性和無線訊號覆蓋範圍選擇合適的 LPWAN,為電力公司和大樓管理提供了更大的設計靈活性和可靠性。


    此外,雙模式雲端連接功能,還為已有LoRaWAN安裝裝置的電力公司提供轉換到蜂巢式物聯網的選項,而無需進行大規模改動,或者僅限於改動LoRaWAN裝置以用於未來安裝。


    處理器高性能

    這款閘道產品的核心是Nordic Semiconductor的低功耗元件nRF9160 SiP,它整合LTE-M/NB-IoT數據機和GPS,提供必要的計算能力來監測要求嚴苛的應用。


    雖然nRF9160 SiP是專為蜂巢式物聯網而設計,但它具有專用Arm Cortex-M33應用處理器、1MB Flash和256KB RAM,提供充足的功率和記憶體,可同時支援蜂巢式韌體以及Lobaro的wMBus堆疊和LoRaWAN韌體。nRF9160 SiP還擁有充裕的性能以支援未來的閘道產品。例如很可能使用溫度和振動感測器來提供預測性維護功能。


    將會部署的智慧電表和閘道器數以百萬計,因此不可能頻繁地更換電池。RF9160 SiP的數據機和MCU經過全新設計,目的是要實行最佳化物聯網系統電源性能。它支援節能功能,包括eDRX和PSM,使得Lobaro閘道器能夠由單個3.6V電池供電。在每天發送一次計量資料的條件下,可實現長達十年的電池使用壽命。


    展望未來

    智慧計量應用的直接機會在於費用計算的透明度,以及為消費者節省電費和改進電網性能,以及為電力公司節省成本。但更令人感到興奮的可能性還在前面。


    由雲端連接起來的數以千萬計智慧電表將以前所未有的規模,為大數據(big data)分析和電網智慧系統鋪起一條康莊大道。電力公司可以根據歷史資料和天氣預報等資料建立由人工智慧驅動的預測模型,以順利整合可再生能源的供應。這項技術已經存在,現在只剩下採用的問題。


    (本文作者Lorenzo Amicucci任職於Nordic Semiconductor公司)


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