Im folgenden Modul wirst du erfahren, wie du den Stromverbrauch des Octopus berechnen und durch einige einfache Maßnahmen reduzieren kannst. Weiter wirst du sehen, dass es Zeiten am Tag gibt, an denen du Geräte "grüner" betreiben kannst, als zu anderen Tagezeiten und somit beispielsweise einen Energieverbraucher wie eine Waschmaschine nachhaltig betreiben kannst. Wenn du wissen möchtest, was Nachhaltigkeit bedeutet, starte das Modul mit dem Video auf der rechten Seite.
Wir haben in vorherigen Modulen (zum Beispiel Modul 3 und Modul 4) bereits kennengelernt, wie wir Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck mit dem Octopus messen können. Verwenden wir den Octopus nun beispielsweise für die Überwachung eines Gewächshauses, muss der Octopus dort natürlich durch ein Akkupack oder Batterien mit Energie versorgt werden, sofern es im Gewächshaus keine anderen Stromquellen gibt. Dabei werden wir aber vor das Problem gestellt, dass sowohl Akkupack als auch Batterien sehr schnell leer sind, wenn wir den Octopus permanent laufen lassen! Wir müssen uns also einen Trick überlegen, damit wir nicht permanent die Stromquelle wechseln müssen.
Überlege dir, wie man den Octopus im Gewächshaus mit Strom versorgen könnte, ohne Batterien oder ein Akkupack zu verwenden.
Laut Datenblatt des Octopus beträgt der theoretische mittlere Strom 80 mA. In der Praxis kommen noch weitere Verbraucher (Spannungsregler LDO, Neopixel, BME680, USB-Controller) hinzu, so dass wir von ca. 100 mA ausgehen müssen. Bei einer Versorgungsspannung von 3.3 V sind das 330 mW elektrische Leistung, die wir unter Berücksichtigung von Netzteilverlusten großzügig auf 500 mW aufrunden. Betreiben wir das IoT-Kit also 24 Stunden am Tag, so kommen wir im Jahr auf 0.5 W * 24 h * 365 Tage = 4.4 kWh/Jahr.
Was das für den mobilen Betrieb bedeutet, lässt sich auch einfach abschätzen: Mikrozellen (AAA) mit ca. 800 mAh erlauben uns damit eine Betriebsdauer weniger als 8 Stunden – ein in der praktischen Anwendung eher unbefriedigender Wert.
Betrachten wir unsere bisherigen Programme, so stellen wir fest, dass diese die meiste Zeit im Wartemodus (delay) verbringen. Die eigentliche Datenerfassung und die Kommunikation sind dagegen schnell erledigt. So ein Betriebsverhalten ist typisch für Datalogger-Anwendungen.
Schauen wir also, welche Schlafmöglichkeiten der ESP neben dem delay noch bietet: Deep-sleep ist im Datenblatt mit 20 µA angegeben. Selbst wenn sich der Bedarf in der Praxis eher bei 50 µA einpendelt, so bedeutet das eine Batterielebensdauer von (800 mAh/ 50µA = 16.000 Stunden (oder 666 Tage). Je länger unser Kit im deep-sleep verweilt, desto länger hält die Batterie bzw. desto geringer sind die CO2-Emissionen. Leider müssen wir zwischendurch ab und zu zur Messung aufwachen. Je nach Zykluszeit ergibt sich aber trotzdem eine praktische Laufzeit von mehreren Tagen bis Wochen. Unsere Werkzeugkiste besitzt dazu ein entsprechendes Puzzleteil für den Tiefschlaf, bei dem wir sogar einstellen können, ob der Mikrocontroller mit oder ohne aktivem WLAN-Interface aufwachen soll. Das spart nochmals einige Energie – vorausgesetzt, wir benötigen das WLAN gar nicht und funken z.B. über LoRaWAN.
In Abbildung 1 siehst du ein Beispiel: Der Octopus verbindet sich mit dem WLAN und lädt Sensordaten ins Thingspeak. Danach schläft er für 600000 Millisekunden, was 100 Minuten etnspricht. Da der Octopus während des deep sleeps die WLAN-Verbindung verliert, müssen wir diese in jedem Schleifendurchlauf herstellen. Aus diesem Grund befindet sich das WLAN-Bauteil, wie bereits zuvor in Modul 6 nicht im Setup- sondern im Schleifen-Block.
Ein Nachteil des deep-sleep soll nicht verschwiegen werden: Leider wacht unser ESP nach dem deep-sleep systembedingt wie nach einem Reset auf, d.h. alle Variablen haben ihren Inhalt verloren und das Programm startet wieder vom Anfang an. Als Programmierer stellt sich die Herausforderung, trotzdem einen sinnvollen Programmablauf zu realisieren. Das funktioniert nur deshalb, weil es einen kleinen nichtflüchtigen Speicherbereich innerhalb des Uhrenmoduls (RTC, Realtime Clock) gibt, den wir zur Zustandsspeicherung nutzen können. Die Anwendung solcher Tricks sprengt aber den Rahmen unserer grafischen Programmierplattform und bleibt dem C-Programmierer vorbehalten.
Wir haben gesehen, dass der Octopus 500 mW elektrische Leistung hat. Betreiben wir das IoT-Kit also 24 Stunden am Tag, so kommen wir im Jahr auf 0.5 W * 24 h * 365 Tage = 4.4 kWh/Jahr. Bei einem Strompreis von 30 Cent pro kWh sind das Betriebskosten von 1.3 €/Jahr. Legen wir den deutschen Strommix zugrunde (lt. Umweltbundesamt derzeit 474 gCO2/kWh), so entspricht dies einer jährlichen CO2-Emission von rund 2 kg CO2.
Du kannst mit dem Octopus einen einfachen Zähler bauen, der dir anzeigt, wie viele CO2-Emmisionen Google während der Laufzeit des Octopus erzeugt. Ein Internet-Riese wie Google, der ebenfalls viele Cloud-Anwendungen bereitstellt, erzeugt sehr viel und sehr schnell CO2, denn pro Sekunde erzeugt Google, als meistbesuchte Webseite der Welt, 500 kg an CO2 (vergleiche hier). Zum Vergleich: Ein Auto mit einem Benzinverbrauch von 6 Litern erzeugt pro 100 Kilometern 14 kg an CO2. Du siehst also, dass die Cloud zwar Vorteile mit sich bringt, die Nachteile trotzdem beachtet werden müssen.
Da Google so viel CO2 erzeugt, muss unser Octopus den CO2-Verbrauch in Tonnen berechnen. Weiter wollen wir den Wert auf einer 7-Segement-Anzeige darstellen. Sie wird einfach auf den vorne auf den Octopus aufgesteckt (vergleiche Abbildung 3). Haben wir die Matrix aufgesteckt, reicht ein einfaches Ardublock-Programm zur Anzeige der CO2-Emmisionen(vergleiche Abbildung 4).
Größter CO2-Emittent in Deutschland ist der Energiesektor, d.h. die Stromproduktion durch fossile Kraftwerke spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung des Klimawandels. Im Mittel werden bei uns heute schon 40% des Strombedarfs durch regenerative Energieerzeugung gedeckt, mehr wäre technologisch durchaus realisierbar. Zu den Hintergründen ist das folgende Interview mit Prof. Volker Quaschning sehr empfehlenswert. Aktuell stehen wir also vor dem Problem, dass in sonnen- und windarmen Zeiten vor allem die Kohlekraftwerke für die Bedarfsdeckung und die Versorgungssicherheit sorgen. Wie lässt sich Angebot und Nachfrage im Strommarkt zur Deckung bringen und dabei der Einsatz von fossilen Brennstoffen möglichst minimal halten?
IoT, als "Allesnetz" der Dinge, kennt jeden Stromverbraucher und seinen aktuellen Bedarf. Gleichzeitg kennt das Netz aber auch das aktuelle Angebot der zur Verfügung stehenden Energiequellen. Aufgabe von IoT2 als intelligente Komponente ist der Abgleich von Angebot und Nachfrage unter Optimierung der CO2 - Emissionen. Prognose und Steuerung der Lasten bei gleichzeitigem Vorrang von emissionsarmen Quellen ist ein Schlüssel zum Erfolg, ohne für den Verbraucher merkliche Komforteinbußen zu verursachen. Bei einem Überschuss an regenerativen Energiequellen werden am Strommarkt auch schon einmal negative Strompreise aufgerufen. Dann kann es durchaus sinnvoll sein, sein Gebäude mit Strom statt mit Öl zu heizen. Gibt es einen Mangel an regenerativen Energien, so könnten unwichtige Verbraucher vielleicht kurzfristig vom Netz getrennt werden. Dazu bedarf es einer denzentralen Steuerung, d.h. die Waschmaschine oder der eigene Ölkessel muss unter Klimaschutzgesichtspunkten selbst entscheiden, wie die optimale Betriebsweise aussieht.
An der Strombörse in Leipzig laufen Angebot und Nachfrage zusammen. Die Bundesnetzagentur bietet mit SMARD.de einen kostenlosen, quasi in Echtzeit arbeitenden offenen Zugang auf diese Daten. Zusammen mit den Kommunikations- und Vorhersagemöglichkeiten des IoT2 bieten sich viele Potentiale zur aktiven Optimierung (siehe Abbildung 5).
Einer Untersuchung von Ericsson zufolge kann die Informations- und Kommunikationstechnologie (einschließlich des IoT) dazu beitragen, die Treibhausgasemissionen bis 2030 um bis zu 63,5 Gigatonnen oder 15% zu senken. Andere Studien sehen sogar ein Potential von 20 % bis 2030. Neben dem schon zu diskutierenden Stromsektor sind dies:
Auch die Teams der IoT-Werkstatt suchen innovative Ideen zum Klimaschutz. Von der Überwachung der Wachstumsbedingungen und Schädlingsbefall in der Landwirtschaft, Solarzellen mit Sonnenstandsnachführung bis hin zur smarten Bushaltestelle finden sich in den 100 Ideen viele interessante Projektideen.
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