JP2012080622A - センサノード電力予測制御装置、センサノード電力予測制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】多台数配置した周囲のセンサノードが過去から取得してきた環境情報データに基づいて今後の日照量を予測しセンサノードの動作制御を行ってセンサノードの消費電力量を制御するセンサノード電力予測制御装置を提供する。
【解決手段】センサネットワークを構成する太陽電池で発電した電力をバッテリーに充電してその電力で駆動するセンサノードの電力予測制御装置であって、対象となるセンサノードを選択する手段と、センサノードと、該センサノード周辺に配置されたセンサノードと、により取得した環境情報データに基づいてセンサノードが配置されている地点の今後の日照量を予測する手段と、センサノードを駆動するバッテリーの残電力量を取得する手段と、を有し、予測した日照量と、取得した残電力量と、に基づいてセンサノードの動作周期あるいはセンサノードが取得する環境情報データの数を設定することによりセンサノードの消費電力量を制御する。
【選択図】図３

Description

本発明は、センサノードの消費電力制御に係わり、特に多台数配置した周囲のセンサノードの取得情報に基づいて行うセンサノードの消費電力制御に関する。

センサ、無線通信機能、駆動電源を備えたセンサノードと呼ばれる小型端末によって、モノや人あるいは環境の状態を計測し、それらをネットワークで結ぶセンサネットワークという技術がある。そのため、この技術を利用することにより人の有無、照度・温度・湿度・加速度、赤外線など、目的に応じた各種のセンサにより環境の状態変化を常に計測することが可能となってきた。

センサノードは、さまざまな対象物に取り付けたりして長時間かつ継続的に環境の状態変化を測定するので、できるだけ小型で、長時間稼働できなければならない。しかし電池は小さくすればするほど容量が少なくなるという問題がある。そこで自立したセンサノードにおいては、給電（バッテリー）をどうするかという問題が重要となっている。

例えば特許文献１においては、自己給電により、継続して定期的にプラントを監視することのできる自己給電式無線データ収集システムが開示されている。これは光を受光して発電する太陽電池を備えており、太陽電池の発電量を検知して、発電電力量の増減に応じてセンサのデータ採取周期を増減設定し、電力の消費を節約するものである。

特開２００４−２８８０９２号公報

通常、センサノードは消費電力を抑える為に短い時間だけ動作（データ測定、データ送信）した後、省エネモードに入り、ある一定期間後に省エネモードから復帰して、再び動作し、その後また省エネモードに入るということを繰り返すことになる。

従って、センサノードを、どの程度の時間間隔で動作させるかという動作制御は、バッテリーに充電した電力量と密接に関係する。特に夜間動作は、太陽光による発電が出来ないためにバッテリー電源のみの動作となるので、日中いかに太陽光による発電でバッテリーに充電させるかが重要となる。

特許文献１に記載されている方法は、現在の太陽電池の発電量に基づいてセンサのデータ採取周期を増減設定するために、天候（日照）が変化するなどして発電量が減少した場合などには、すぐにセンサのデータ採取周期制御や電力制御が行えないという問題があった。

また太陽パネルとバッテリーとを組み合わせて使う場合には、日照時間や、太陽光の強さ（光度）は、センサが動作可能な電力を確保する上で重要な問題である。

そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、多台数配置した周囲のセンサノードが過去から取得してきた環境情報データに基づいて今後の日照量を予測し、センサノードの動作制御を行って、センサノードの消費電力量を制御するセンサノード電力予測制御装置、センサノード電力予測制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明に係るセンサノード電力予測制御装置は、センサネットワークを構成する、太陽電池で発電した電力をバッテリーに充電してその電力で駆動するセンサノードの電力予測制御装置であって、日照量予測の対象となるセンサノードを選択する選択手段と、前記選択されたセンサノードと、該センサノードの周辺に配置された少なくとも１以上のセンサノードと、により取得した環境情報データに基づいて前記選択されたセンサノードが配置されている地点の今後の日照量を予測する日照予測手段と、前記選択されたセンサノードを駆動するバッテリーの残電力量を取得する電力量取得手段と、を有し、前記予測した日照量と、前記取得した残電力量と、に基づいて前記選択されたセンサノードの動作周期あるいは前記選択されたセンサノードが取得する環境情報データの数を設定することにより、前記選択されたセンサノードの消費電力量を制御することを特徴とする。

本発明に係るセンサノード電力予測制御方法は、センサネットワークを構成する、太陽電池で発電した電力をバッテリーに充電してその電力で駆動するセンサノードのセンサノード電力予測制御方法であって、日照量予測の対象となるセンサノードを選択する選択工程と、前記選択されたセンサノードと、該センサノードの周辺に配置された少なくとも１以上のセンサノードと、により取得した環境情報データに基づいて前記選択されたセンサノードが配置されている地点の今後の日照量を予測する日照予測工程と、前記選択されたセンサノードを駆動するバッテリーの残電力量を取得する電力量取得工程と、前記予測した日照量と、前記取得した残電力量と、に基づいて前記選択されたセンサノードの動作周期あるいは前記選択されたセンサノードが取得する環境情報データの数を設定することにより、前記選択されたセンサノードの消費電力量を制御する工程と、を有することを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、上記に記載のセンサノード電力予測制御方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明により、多台数配置した周囲のセンサノードが過去から取得してきた環境情報データに基づいて今後の日照量を予測し、センサノードの動作制御を行って、センサノードの消費電力量を制御するセンサノード電力予測制御装置、センサノード電力予測制御方法及びプログラムを提供することが可能になる。

本発明の実施形態に係るセンサネットワークを説明する図である。 本発明の実施形態に係るセンサノードの構成図である。 本実施形態のセンサノードの動作制御を説明する図である。 本実施形態のセンサノードの動作制御を説明する図である。 本実施形態のセンサノードの動作制御フロー図である。 本実施形態のセンサノードの動作制御例を説明する図である。 本実施形態のセンサノードの動作制御例を説明する図である。 バッテリー電力量の推移とセンサノードの動作制御の関係を示す図である。 本実施形態のセンサノードの動作制御を説明する図である。

本発明の好適な実施の形態について以下に図面を参照して詳細に説明する。

＜センサネットワーク＞
図１〜図２を参照しながら、本実施形態のセンサネットワークについて説明する。

図１は、本実施形態のセンサネットワークを説明する図である。図２は、本実施形態のセンサノードとサーバーの構成図である。図２（ａ）はセンサノードの構成図であり、図２（ｂ）はサーバーの構成図である。

センサネットワーク１は、複数のセンサノード（無線センサ端末）２ａ〜２ｎとサーバー３と、を備えて構成される。

センサノード２は、センサ５と制御部（マイクロプロセッサ）６と無線通信部７とアンテナ８とバッテリー９と太陽光発電パネル（太陽電池）１０と、を備えて構成される。センサ５は、照度、温度、湿度などの環境情報をセンシングする。制御部６は、センサノード２全体の制御を行う。例えば、太陽電池からの電力量を検知、充電・放電の制御、バッテリー９の電力量を検知、センサ５の制御、無線送信の制御などである。無線通信部７は、センサ５により取得した環境情報データをアンテナ８により他のセンサノード２を経由してサーバー３に送信する。アンテナ８は、無線通信部７からの信号を送信する。バッテリー９は、センサノード２を動作させる電力を供給するとともに太陽光発電パネル１０で発電された電力を充電する二次電池である。

サーバー３は、センサノード２から送信された環境情報データを受信するアンテナ２５と無線通信部２０とサーバー３の各部の動作を制御する制御部２１と受信した環境情報データを表示するデータ表示部２２と、環境情報データを保存するデータ記憶部２３と、サーバー３の各部に電力を供給する電源供給部２４と、を備えて構成されている。制御部２１は、今後の日照量の予測、環境情報データ取得の周期（検出周期）制御、取得した環境情報データの処理などを行う。なお各部の詳細については公知の情報処理装置（サーバー）が適用可能であるので詳細な記述は省略する。

本実施形態のセンサネットワーク１は、複数のセンサノード２を広範囲に設置して、各地点の日照、温度（気温）、湿度などの環境情報データを取得する。各センサノード２ａ〜２ｎが送信する環境情報データは、マルチホップ方式によりセンサノード２ａ〜２ｎ同士がベストな経路を判断して中継しサーバー３に送られるようになっている。従って長距離（広範囲）のデータ通信が可能となっている。センサネットワーク１はネットワーク形成・マルチホップ機能、各センサノード２ａ〜２ｎが自動的にネットに入るアドホックネットワーク（Ａｄ Ｈｏｃ Ｎｅｔｗｏｒｋ）機能や通信状態に応じて経路を自己修復する機能などを備えているものである。アドホックネットワークとは、近くのセンサノード２がお互いを認識し、自動的にネットワークを構成し、情報を自律的に運んでいくものである。センサネットワーク１の無線通信方式は、ＺｉｇＢｅｅを採用しているが、これに限ることはなく消費電力が極めて少ない、公知の無線通信方式（特定小電力無線、微弱無線、無線ＬＡＮなど）が適用可能である。

（センサノードの動作例）
図２を参照しながら、本実施形態のセンサノード２の動作例について説明する。

太陽電池１０は、太陽光に照射されることで電力を発電する。この発電電力の大きさは設置場所の照度に比例する。この発電電力を積算することで、設置場所の日照条件を判断することが可能となる。発電量に対応する発電電力量は制御部６で検知する。制御部６は、発電された電力をバッテリー（二次電池）９に充電させる。また、バッテリー（二次電池）９に充電された電力は、センサノード２の駆動のために各部に供給される。制御部６は、センサ５の動作や動作周期を制御してセンサ５により環境情報データを取得して、無線通信部７とアンテナ８を経由してサーバー３に送信する。なお、センサ５は、例えば照度センサ、温度センサ、湿度センサ、加速度センサを示し、測定対象データによって使い分けられる。制御部６がセンサ５の動作や動作周期を制御することの詳細に関しては後述する。

（サーバーの動作例）
次に、図２を参照しながら、本実施形態のサーバー３の動作例について説明する。

サーバー３は、電源供給部２４からの給電により駆動する。アンテナ２５を経由して無線通信部２０は、センサノード２から送信された環境情報データを受信する。サーバー３は、受信された環境情報データをデータ表示部２２に表示させるとともに、環境情報データをデータ記憶部２３に保存させる。

以上のように、太陽電池１０で駆動するセンサノード２で取得された環境情報データをサーバー３で収集する。そして取得した環境情報データより各センサノードが配置されている地点の今後の日照量を予測し、センサノードのバッテリーの残電力量と、からセンサノードの動作周期を設定することで、センサノードの消費電力量を制御するセンサノード電力予測制御を行う。サーバー３で算出された次回センサノード起動設定は、アンテナ２５と無線通信部２０より、センサノード２へと送信され、センサノード２のアンテナ８、無線通信部７で受信され、制御部６へ設定され、省エネモードに移行する。センサノード２は、設定されたデータに従い、次回の起動、データ測定、データ送信を行う。

＜センサノード電力予測制御＞
（第１の実施形態）
図３〜図４を参照しながら、本実施形態のセンサノードの電力予測制御について説明する。

図３は、センサノード２の動作制御を説明する図である。

図３において、天候は西側（左側）から変わって東側（右側）に順次移動してくると定義する。図３の左側である一番西側にはセンサノードＡが配置され、順次西側方向に、センサノードＢ、センサノードＣ（センサノードＥ）、センサノードＤが配置されている。例えばセンサノードＡ地点の天候がセンサノードＢ地点に到達するのが３０分後だと仮定する。同様にセンサノードＣ地点は１時間後、センサノードＤ地点は１時間３０分後であると仮定する。

上記の仮定のもとで、センサノードＤの動作制御を行うものとする。現時点でセンサノードＤの取得した環境情報データ（ここでは例えば天候（日照）データとする）は、雨（日照なし）である。センサノードＣの取得した環境データが、曇り（日照少ない）であり、センサノードＢの取得した環境データが、晴れ（日照多い）であり、センサノードＡの取得した環境データが、晴れ（日照多い）であった場合の天候（日照）を予測する。

センサノードＤ地点は、雨であるが、３０分後にはセンサノードＣ地点の天候である曇り、と予測する。また１時間後ではセンサノードＢ地点の天候である晴れ、と予測する。そして１時間３０分後ではセンサノードＡ地点の天候である晴れ、と予測する。これらの予測に基づいて、センサノードＤが今後見込まれる日照状況は、３０分後は曇り（日照少ない）、１時間後〜１時間３０分後は晴れ（日照多い）と予測できる。この日照予測から太陽光発電パネル１０の発電量と現在のバッテリー９の残電力量とを取得し、センサノードＤの消費電力量からセンサノードＤの動作周期（動作制御）を決定して、その動作周期を送信して設定し、センサノードＤの消費電力の制御を行うことが可能である。上述したことがセンサノード電力予測制御である。なお本実施形態の上記で説明したセンサノード電力予測制御、日照予測、センサノードの動作周期設定は、サーバー３側で行うものとする。

本実施形態のセンサノードの電力予測制御は、各センサノードが取得した環境情報データを現時点のデータではなく、過去から取得してきた環境情報データの蓄積データに基づいて行うものである。

（第２の実施形態）
図４は、センサノード２の動作制御を説明する図である。

図４において、天候は西側（左側）から変わって東側（右側）に順次移動してくると定義する。例えばセンサノードＡ地点の天候がセンサノードＢ地点に到達するのが３０分後だと仮定する。同様にセンサノードＣ地点は１時間後、センサノードＤ地点は１時間３０分後であると仮定する。

上記の仮定のもとで、第１の実施形態と同様にセンサノードＤの動作制御を行うものとする。センサノードＤ地点は、雨であるが、過去のセンサノードＤとＣと、の取得データの蓄積から雨はすぐに上がり３０分過ぎにはセンサノードＢ地点の天候である晴れ模様（日照多い）となる、と予測する。センサノードＣとＢと、の取得データの蓄積から、センサノードＢ地点のその後晴れ（日照多い）はあまり続かずに、１時間過ぎ頃では若干曇（日照少ない）が発生する、と予測する。そしてセンサノードＡの過去のデータの蓄積から１時間３０分後からはセンサノードＡ地点の天候である晴れがかなり続く、と予測する。

これらの予測に基づいて、センサノードＤが今後見込まれる日照量は、現時点は雨（日照なし）であるが、まもなく曇り（日照少ない）となり３０分後過ぎからは晴れ（日照多い）、１時間後に若干曇り（日照少ない）ではあるが１時間３０分少し前から晴れ（日照多い）で、その晴れ（日照多い）の日照量はかなりの時間続くと予測できる。

この日照予測から太陽光発電パネル１０の発電量と現在のバッテリー９の残電力量とを取得し、センサノードＤの消費電力量からセンサノードＤの動作周期（動作制御）を決定して、その動作周期を送信して設定し、センサノードＤの消費電力の制御を行うことが可能である。上述したことがセンサノード電力予測制御である。なお本実施形態の上記で説明したセンサノード電力予測制御、日照予測、センサノードの動作周期設定は、サーバー３側で行うものとする。

＜センサノードの動作制御例＞
図５〜図８を参照しながら、本実施形態のセンサノードの動作制御例について説明する。

図５は、センサノードの動作制御フロー図である。図６及び図７は、センサノードＤの動作制御例を説明する図である。図８は、バッテリー電力量の推移とセンサノードの動作制御の関係を示す図である。

最初に、センサノードの動作制御の流れについて説明する。まず日照予測に用いるセンサノードを選択する（ステップＳ１）。選択したセンサノードの日照データを取得する（ステップＳ２）。そして取得したデータと過去から蓄積した日照データに基づいて、対象となるセンサノード地点の今後の日照予測を行う（ステップＳ３）。次に、対象となるセンサノードのバッテリー残電力量を取得する（ステップＳ４）。日照予測データとバッテリー残電力量とから、センサノードの動作周期、センシングする項目を決定する（ステップＳ５）。以上が本実施形態のセンサノード電力予測制御の大筋の流れである。

次に、センサノードＤの動作制御を行うために、センサノードＤ地点の日照予測を行うものとする。図６に示す予測（１）は、過去から測定してきたセンサノードＤの蓄積データを参照した今後のセンサノードＤ地点の日照の予測結果は、時間当たりのバッテリー充電量（太陽電池の発電量）が大きかったことから日照は多い（晴れ）と予測する。次にセンサノードＣの蓄積データを参照した今後のセンサノードＣ地点の日照の予測結果は、時間当たりのバッテリー充電量（太陽電池の発電量）が大きかったことから日照は多い（晴れ）と予測する。次にセンサノードＢの蓄積データを参照した今後のセンサノードＢ地点の日照の予測結果は、時間当たりのバッテリー充電量（太陽電池の発電量）が大きかったことから日照は多い（晴れ）と予測する。次にセンサノードＡの蓄積データを参照した今後のセンサノードＡ地点の日照の予測結果は、時間当たりのバッテリー充電量（太陽電池の発電量）が大きかったことから日照は多い（晴れ）と予測する。

以上の予測結果に基づいて、センサノードＤ地点とセンサノードＣ地点との関連付けにより、センサノードＤ地点は、３０分後にはセンサノードＣ地点の日照予測結果を反映し、センサノードＤ地点とセンサノードＢ地点との関連付けにより、センサノードＤ地点は、１時間後にはセンサノードＢ地点の日照予測結果を反映し、センサノードＤ地点とセンサノードＡ地点との関連付けにより、センサノードＤ地点は、１時間３０分後にはセンサノードＡ地点の日照予測結果を反映して、センサノードＤ地点の日照予測をする。

その予測結果は図６に示すように、予測（１）は「今後も日照量は大である」という日照予測になる。同様にして日照予測を行った結果は、予測（２）は「現在の日照量は十分だが、今後は日照量が大幅に減る」。予測（３）は「現在は日照量不足だが、約○○％の確率で日照量は回復する」という日照予測となる。

次に、制御部６によりバッテリー残電力量を取得した結果は、図６に示している。そこで上記の各センサノードの日照予測結果とバッテリー残電力量の結果とにより、図７に示すように、センサノードＤの動作制御（動作周期）を決定することになる。

予測（１）でバッテリー残電力量が大なら、次回動作周期は最短の周期にて行い、センシングする項目は全部と決定する。また、バッテリー残電力量が小なら、次回動作周期は中間の周期にて行い、センシングする項目は全部と決定する。

予測（２）でバッテリー残電力量が大なら、次回動作周期は長い周期にて行い、センシングする項目は一部制限と決定する。また、バッテリー残電力量が小なら、次回動作周期は最長の周期にて行い、センシングする項目は最小限と決定する。

なお上記で説明した各センサノード２の蓄積データを参照した今後のセンサノード２地点の日照の予測は、１日〜数日の蓄積データ、月単位の蓄積データ、年単位の蓄積データなど任意に設定することが可能である。例えば季節毎（春夏秋冬）に参照蓄積データを設定しても良い。

次に、図８を参照して、バッテリーの電力量の推移とセンサノード動作制御の関係について説明する。

図８（ａ）に示すように、予測した日照状態が良くない場合は、日中のセンサノードの動作周期は最長の間隔を空けるようにようにして、バッテリー充電を優先させる。そして夜間にセンサノードが動作可能な電力量を夕方までに確保するように制御する。また夜間の動作電力を確保できないと判断した時は夜間のセンサノードの動作周期は長くして間隔を空けるようにし、センシングする項目も少なく設定し、消費電力を抑えたセンサノードの動作制御を行うようにする。

図８（ｂ）に示すように、予測した日照状態が良い場合は、バッテリーは短時間で満充電状態になるため、センサノードの動作周期は最短の間隔で動作させ、センシングする項目も全部とすることで、取得するデータ数を増加して環境情報データの精度を向上させる。そして夜間はバッテリーの残電力量に合わせたセンサノードの動作周期を設定し、センシングする項目も全部とするセンサノードの動作制御を行うようにする。

（第３の実施形態）
本実施形態のセンサノードの電力予測制御は、第２の実施形態と同じく各センサノードが過去から取得してきた環境情報データの蓄積データに基づいて行うものである。第２の実施形態と異なるのは、日照予測に用いるセンサノードの対象群が異なる。

図９は、本実施形態のセンサノード２の動作制御を説明する図である。

図９（ａ）において、天候は西側（左側）から変わって東側（右側）に順次移動してくると定義する。図３の左側である一番西側にはセンサノードＡが配置され、順次西側方向に、センサノードＢ、センサノードＣ、センサノードＤ、センサノードＥが配置されている。例えばセンサノードＡ地点の天候がセンサノードＢ地点に到達するのが３０分後だと仮定する。同様にセンサノードＣ地点は１時間後、センサノードＤ地点は１時間３０分後、センサノードＥ地点は２時間後であると仮定する。

上記の仮定のもとで、センサノードＤの動作制御を行うものとする。現時点でセンサノードＤの取得した環境情報データ（ここでは例えば天候（日照）データとする）は、雨（日照なし）である。センサノードＣの取得した環境データが、曇り（日照少ない）であり、センサノードＢの取得した環境データが、晴れ（日照多い）であり、センサノードＡの取得した環境データが、晴れ（日照多い）であった場合の天候（日照）を予測する。

センサノードＤ地点は、雨であるが、３０分後にはセンサノードＣ地点の天候である曇り、と予測する。また１時間後ではセンサノードＢ地点の天候である晴れ、と予測する。そして１時間３０分後ではセンサノードＡ地点の天候である晴れ、と予測する。これらの予測に基づいて、センサノードＤが今後見込まれる日照量は、３０分後は曇り（日照少ない）、１時間後〜１時間３０分後は晴れ（日照多い）と予測できる。

次に、センサノードＥの動作制御を行うものとする。上記と異なる点は、センサノードＥから一番離れているセンサノードＡの日照データは参照対象とはしないで、センサノードＥに１つ近いセンサノードＢの日照データから、センサノードＥの今後の日照予測を行うものである。

この日照予測から太陽光発電パネル１０の発電量と現在のバッテリー９の残電力量とを取得し、センサノードＥの消費電力量からセンサノードＥの動作周期（動作制御）を決定して、その動作周期を送信して設定し、センサノードＥの消費電力の制御を行うことが可能である。上述したことが第３の実施形態のセンサノード電力予測制御である。なお本実施形態の上記で説明したセンサノード電力予測制御、日照予測、センサノードの動作周期設定は、サーバー３側で行うものとする。またセンサノードの動作制御例については、第１及び第２の実施形態と同様であるので省略する。

（第４の実施形態）
本実施形態のセンサノードの電力予測制御は、第２の実施形態と同じく各センサノードが過去から取得してきた環境情報データの蓄積データに基づいて行うものである。第２の実施形態と異なるのは、日照予測に用いる天候の推移が通常とは逆の動きをする場合で、東側（右側）から天候が変わって西側（左側）に順次移動してくると仮定する。

上記の仮定のもとで、第２の実施形態と同様にして日照予測を行う。例えばセンサノードＥ地点の天候がセンサノードＤ地点に到達するのが３０分後だと仮定する。同様にセンサノードＦ地点は１時間後、センサノードＧ地点は１時間３０分後であると仮定する。

上記の仮定のもとで、センサノードＤの動作制御を行うものとする。現時点でセンサノードＤの取得した環境情報データ（ここでは例えば天候（日照）データとする）は、晴れ（日照多い）である。センサノードＥの取得した環境データが、晴れ（日照多い）であり、センサノードＦの取得した環境データが、曇り（日照少ない）であり、センサノードＧの取得した環境データが、雨（日照なし）であった場合の天候（日照）を予測する。

センサノードＤ地点は、晴れであるが、３０分後でもセンサノードＥ地点の天候である晴れ、と予測する。また１時間後ではセンサノードＦ地点の天候である曇り、と予測する。そして１時間３０分後ではセンサノードＧ地点の天候である雨、と予測する。これらの予測に基づいて、センサノードＤが今後見込まれる日照状況は、３０分後は晴れ（日照多い）、１時間後は曇り（日照少ない）、１時間３０分後は雨（日照なし）と予測できる。この日照予測から太陽光発電パネル１０の発電量と現在のバッテリー９の残電力量とを取得し、センサノードＤの消費電力量からセンサノードＤの動作周期（動作制御）を決定して、その動作周期を送信して設定し、センサノードＤの消費電力の制御を行うことが可能である。上述したことが第４の実施形態のセンサノード電力予測制御である。なお本実施形態の上記で説明したセンサノード電力予測制御、日照予測、センサノードの動作周期設定は、サーバー３側で行うものとする。またセンサノードの動作制御例については、第１及び第２の実施形態と同様であるので省略する。

＜本実施形態のセンサノード電力予測制御の作用効果＞
本実施形態のセンサノード電力予測制御は、多台数配置した周辺のセンサノードが過去から取得してきた環境情報データに基づいて今後の日照量を予測することができ、その予測結果によりセンサノードの動作制御を行うので、センサノードの消費電力を制御することができる。
本実施形態のセンサノード電力予測制御は、センサネットワークの各センサノードの消費電力を有効に使いつつ、センサノードが取得するデータの精度を向上させ、センシングする項目も最大とすることができる。
本実施形態のセンサノード電力予測制御は、多台数配置した周囲のセンサノードの日照データに基づいて今後の日照状況を予測するので日照予測精度を向上させることができる。
本実施形態のセンサノード電力予測制御は、日照予測から太陽光発電パネルの発電量と、現在のバッテリーの残電力量と、を取得し、センサノードの消費電力量からセンサノードの動作周期（動作制御）を決定するのでセンサノードの消費電力制御を行うことができる。

なお、上述する実施形態は、本発明の好適な実施形態であり、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。

本発明に係るセンサノード電力予測制御装置の前記日照予測手段は、過去から蓄積されてきた環境情報データに基づいて今後の日照量を予測することを特徴とする。

本発明に係るセンサノード電力予測制御装置の前記センサノードは、前記環境情報データを送信することを特徴とする。

本発明に係るセンサノード電力予測制御装置の前記環境情報データは、太陽電池の発電量であることを特徴とする。

本発明に係るセンサノード電力予測制御装置は、前記予測した日照量が大であり、前記取得した電力量が大である場合、前記センサノードの休止期間を短く設定することを特徴とする。

本発明に係るセンサノード電力予測制御装置の前記予測した日照量が小であり、前記算出した電力量が小である場合、前記センサノードの動作周期を最長に設定し、かつ前記センサノードが取得する環境情報データの数を最小に設定することを特徴とする。

本発明に係るセンサノード電力予測制御方法の前記日照予測工程は、過去から蓄積されてきた環境情報データに基づいて今後の日照量を予測することを特徴とする。

本発明によれば、センサノード、消費電力制御装置、電力予測制御装置、センサネットワークなどの用途に適用できる。

１ センサネットワーク
２ センサノード
２ａ〜２ｎ センサノード
３ サーバー
５ センサ
６ 制御部
７ 無線通信部
８ アンテナ
９ バッテリー
１０ 太陽光発電パネル
２０ 無線データ受信部
２１ 制御部
２２ データ表示部
２３ データ記憶部
２４ 電源供給部

Claims (7)

1. センサネットワークを構成する、太陽電池で発電した電力をバッテリーに充電してその電力で駆動するセンサノードの電力予測制御装置であって、
   日照量予測の対象となるセンサノードを選択する選択手段と、
   前記選択されたセンサノードと、該センサノードの周辺に配置された少なくとも１以上のセンサノードと、により取得した環境情報データに基づいて前記選択されたセンサノードが配置されている地点の今後の日照量を予測する日照予測手段と、
   前記選択されたセンサノードを駆動するバッテリーの残電力量を取得する電力量取得手段と、
   を有し、
   前記予測した日照量と、前記取得した残電力量と、に基づいて前記選択されたセンサノードの動作周期あるいは前記選択されたセンサノードが取得する環境情報データの数を設定することにより、前記選択されたセンサノードの消費電力量を制御することを特徴とするセンサノード電力予測制御装置。
2. 前記日照予測手段は、過去から蓄積されてきた環境情報データに基づいて今後の日照量を予測することを特徴とする請求項１に記載のセンサノード電力予測制御装置。
3. 前記センサノードは、前記環境情報データを送信することを特徴とする請求項１または２に記載のセンサノード電力予測制御装置。
4. 前記環境情報データは、太陽電池の発電量であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のセンサノード電力予測制御装置。
5. 前記予測した日照量が大であり、前記取得した電力量が大である場合、前記センサノードの休止期間を短く設定することを特徴とする請求項１または２に記載のセンサノード電量予測制御装置。
6. センサネットワークを構成する、太陽電池で発電した電力をバッテリーに充電してその電力で駆動するセンサノードのセンサノード電力予測制御方法であって、
   日照量予測の対象となるセンサノードを選択する選択工程と、
   前記選択されたセンサノードと、該センサノードの周辺に配置された少なくとも１以上のセンサノードと、により取得した環境情報データに基づいて前記選択されたセンサノードが配置されている地点の今後の日照量を予測する日照予測工程と、
   前記選択されたセンサノードを駆動するバッテリーの残電力量を取得する電力量取得工程と、
   前記予測した日照量と、前記取得した残電力量と、に基づいて前記選択されたセンサノードの動作周期あるいは前記選択されたセンサノードが取得する環境情報データの数を設定することにより、前記選択されたセンサノードの消費電力量を制御する工程と、
   を有することを特徴とするセンサノード電力予測制御方法。
7. 請求項６に記載のセンサノード電力予測制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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