Abstract
Replacement of sensor nodes for monitoring a wide range area such as mountains and forests needs a lot of time and cost. Using new and renewable energy around them can maximize the lifetime of wireless sensor networks, in which solar energy is infinite energy source that is available in 365 days. To design these sensor networks, solar energy model is essential and to estimate and analyze the overall photovoltaic energy. Using this, we can figure out important data such as the size and performance of solar panel needed. However, existing researches for solar energy harvesting consider parts of many factors to influence the quantity of solar energy gathered. In this paper, we suggest advanced solar energy harvesting model considering angular loss (solar cell panel), overheat loss (solar cell), rechargeable battery heat and cooling for each monthly properties. From our experimental results according to outdoor temperature, panel angle and the surface temperature of solar panel, we show these impact factors are correctly configured.
산이나 숲과 같은 광범위한 영역을 모니터링하기 위해 설치된 센서 노드들은 배터리 교체할 때 시간과 비용이 많이드는 단점이 있다. 이에 무선 센서 네트워크 주위에 존재하는 신재생 에너지를 이용하여 사용 기간을 최대로 늘릴 필요가 있는데, 태양 에너지는 365일 항상 수집할 수 있는 무한한 에너지원이 된다. 이러한 센서 네트워크를 최적으로 설계하기 위해서는 센서 네트워크가 실제 구축되는 환경에서 수집되는 태양 에너지의 양을 예측하고 분석해주는 에너지 모델이 필요하다. 이는 설치 환경에서 필요로 하는 태양광 패널의 크기나 성능 등의 요구 사항을 미리 파악할 수 있도록 필요한 데이터를 제공해줄 수 있기 때문이다. 그러나 이를 분석하는 기존의 태양 에너지 하베스팅 모델들은 수집되는 에너지 양에 영향을 주는 여러 요소 중 일부만 고려하여 에너지를 예측하였다. 이에 본 논문에서는 기존 모델에서 고려하지 않는 태양전지 패널의 발열 손실, 월별 각도 손실, 월별 배터리 발열/냉각까지 모두 고려하여 기존 모델을 개선한 모델을 제안하였다. 그리고 이 모델에 대해 패널 각도, 기온, 패널 표면 온도에 따른 에너지 수집양을 실험을 통하여 분석한 결과, 이러한 요소들이 태양 에너지 수집 양에 영향을 준다는 것을 확인할 수 있다.