WPT en ambiente RF-EH

 Las ciudades modernas están impulsadas por una amplia gama de tecnologías inalámbricas que pueden proporcionar niveles promedio de densidad de potencia de RF ambiental del orden de −25 dBm/cm2 [2].

 Por lo general, la RF-EH ambiental se adapta a dispositivos de potencia ultra baja, ya que el desajuste de polarización de la antena, las condiciones de línea de visión (LoS), el tráfico de datos y las condiciones atmosféricas pueden debilitar la energía incidente. Afortunadamente, la llegada de redes ultradensas (para las que la densidad estimada es de alrededor de 103 células/km2 [30]) reducirá considerablemente la distancia de propagación de las señales de RF; por lo tanto, hace que la RF-EH sea prácticamente atractiva para reciclar energía de RF ambiental, como se muestra en la figura 6. En este ejemplo, adoptamos el modelo sigmoideo propuesto en [31] para el circuito RF-EH descrito en [32] al tiempo que ilustramos las posibilidades de no satisfacer una potencia de recolección de 1 mW. Además, consideramos una potencia de transmisión de 1 W para los transmisores de RF al tiempo que modelamos su implementación como un proceso de punto de Poisson homogéneo. Además, consideramos un modelo de pérdida de trayectoria de distancia logarítmica con exponente 2,7 y pérdida no dependiente de la distancia de 40 dB, y canales sujetos a desvanecimiento de Rician con factor LoS 10. Proporcionamos más detalles sobre el rendimiento de las arquitecturas de combinación de RF y corriente continua (CC) de múltiples antenas en la Sección III-C. El circuito RF-EH tiene la misma arquitectura independientemente de si la fuente de RF es dedicada o no. Esto permite una coexistencia optimizada de WET con RF-EH ambiental, lo que resulta en un suministro de energía más confiable para los dispositivos IoT en escenarios con alta densidad de potencia ambiental. Al habilitar un modo EH dual, los dispositivos IoT pueden recolectar energía exclusivamente de fuentes de RF ambientales y solo solicitar energía de los gPB si es necesario. Por el contrario, RF-EH ambiental puede verse como una fuente de energía de respaldo o complementaria, si está disponible, cuando WET se degrada momentáneamente. Sin embargo, tenga en cuenta que lograr esos modos operativos puede requerir un receptor optimizado para regímenes de potencia de entrada baja y alta, para recolectar de transmisiones de energía ambiental y dedicada, respectivamente. La figura 5a ilustra una implementación ejemplar de dicho receptor que tiene un circuito de control adaptativo que conecta la ruta rectificadora correspondiente dependiendo del nivel de potencia de entrada medido.

Bibliografia

[1] O. M. Rosabal, O. L. A. López, H. Alves and M. Latva-Aho, "Sustainable RF Wireless Energy Transfer for Massive IoT: Enablers and Challenges," in IEEE Access, vol. 11, pp. 133979-133992, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3337214. keywords: {Lead;Internet of Things;Green products;Wireless communication;Radio frequency;Costs;Batteries;Energy harvesting;Sustainable development;Wireless power transfer;Energy harvesting;green energy;massive IoT;radio frequency wireless energy transfer;sustainable charging},

CONFIGURACIONES AVANZADAS DE RECTENNA (Mutibanda)

 Las rectenas pueden diseñarse para operar en múltiples bandas y con un rango dinámico extendido para aumentar la energía recolectada. Las rectenas multibanda recolectan energía en diferentes bandas de frecuencia. Como ejemplo, se puede lograr un funcionamiento multibanda conectando la salida de múltiples antenas, cada una optimizada para una banda de frecuencia diferente, a diferentes rutas de rectificación, como se muestra en la Figura 5b.

 En general, proporcionan una mayor eficiencia de conversión y un funcionamiento más confiable que su contraparte de banda estrecha. Las rectenas de banda ancha operan en un ancho de banda de frecuencia amplio, empleando antenas de banda ancha/independientes de la frecuencia, y típicamente funcionan con una eficiencia de conversión menor que las rectenas multibanda.

fig 5c. receptor de banda anche

 La Figura 5c ilustra un diseño ejemplar de un receptor de este tipo que utiliza una arquitectura sintonizable. Es decir, el circuito oscilador local sintoniza el funcionamiento del circuito de adaptación de entrada a ese rango de frecuencia con la mayor potencia de CC de salida. Sin embargo, la no linealidad del rectificador y la red de adaptación impiden mantener un alto rendimiento en el ancho de banda operativo. 

Finalmente, las técnicas de operación de rango dinámico extendido apuntan a incrementar el rango de niveles de potencia de entrada sobre los cuales la eficiencia de conversión de potencia del circuito rectificador es superior al 20%. Para lograr eso, los rectificadores deben tener tanto una alta sensibilidad, es decir, el nivel de potencia de entrada mínimo para el cual la salida de CC es igual a 1 V para condiciones de carga específicas, como una baja caída de voltaje a través de los diodos en el régimen de baja potencia. Mientras tanto, en el régimen de alta potencia, se prefieren rectificadores de baja corriente de fuga para reducir las pérdidas de potencia cuando los diodos están polarizados inversamente. Una solución práctica para estos requisitos de diseño consiste en incorporar múltiples caminos rectificadores, cada uno optimizado para un nivel de potencia de entrada diferente, como se muestra en la Figura 5a. 

FIGURA 5a. Arquitecturas genéricas de circuitos RF-EH mejorados: i) receptor de rango dinámico adaptativo

Específicamente, uno puede controlar de forma adaptativa el número y la configuración de los bloques rectificadores conectados a la salida de la antena dependiendo de la potencia disponible [2]. Alternativamente, uno puede incorporar un circuito elevador en la entrada para aumentar el voltaje en el régimen de baja potencia y un camino de autopolarización para reducir las corrientes de fuga [3].

Bibliografia

[1] O. M. Rosabal, O. L. A. López, H. Alves and M. Latva-Aho, "Sustainable RF Wireless Energy Transfer for Massive IoT: Enablers and Challenges," in IEEE Access, vol. 11, pp. 133979-133992, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3337214. keywords: {Lead;Internet of Things;Green products;Wireless communication;Radio frequency;Costs;Batteries;Energy harvesting;Sustainable development;Wireless power transfer;Energy harvesting;green energy;massive IoT;radio frequency wireless energy transfer;sustainable charging},

[2] A. Choo, H. Ramiah, K. K. P. Churchill, Y. Chen, S. Mekhilef, P.-I. Mak, and R. P. Martins, ‘‘A reconfigurable CMOS rectifier with 14-dB power dynamic range achieving >36-dB/mm2 FoM for RF-based hybrid energy harvesting,’’ IEEE Trans. Very Large Scale Integr. (VLSI) Syst., vol. 30, no. 10, pp. 1533–1537, Oct. 2022

[3] P. K. C. Mishu and I. Song, ‘‘Highly-efficient CMOS rectifier for wide range of input RF power in energy-harvesting systems,’’ in Proc. IEEE Int. Midwest Symp. Circuits Syst. (MWSCAS), Aug. 2021, pp. 75–79.

APE 1

 1. Considerando las líneas de investigación de la UTA y la FISEI, determinar: 

a. Áreas de dominio en las que pueda investigar.

ÁREA ELECTRÓNICA

 ÁREA COMUNICACIONES 

ÁREA PROGRAMACIÓN Y REDES 

 b. Docentes especialistas en las áreas determinadas 

ÁREA ELECTRÓNICA 

Ing. Carlos Gordón 

Ing. Mario García 

Ing. Pamela Castro 

Ing. Patricio Córdova 

ÁREA COMUNICACIONES

 Ing. Juan Pablo Pallo 

Ing. Carlos Gordón 

Ing. Julio Cuji 

Ing. Geovanny Brito 

Ing. Santiago Altamirano 

Ing. Jesús Guamán 

ÁREA PROGRAMACIÓN Y REDES 

Ing. Santiago Manzano

 Ing. Andrea Sánchez 

Ing. Freddy Robalino 

Ing. Pamela Castro 

Ing. Carlos Gordón 

2. Buscar en repositorios tesis y artículos dentro del área determinada. 

1 articulo

2 articulo

3 articulo

 

1 tesis 

“PROTOTIPO A ESCALA DE TRANSMISIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA INALÁMBRICA"

https://repositorio.unesum.edu.ec/handle/53000/1541

2 tesis

Arrays de Antenas Inteligentes para la Captación Óptima de Energía Electromagnética

https://repositorio.uta.edu.ec/handle/123456789/34075

Diseño e investigación de la implementación de un sistema de carga inalámbrica por inducción para incrementar la autonomía en una motocicleta eléctrica.

https://repositorio.espe.edu.ec/items/4b4dab66-c826-40a5-91c7-d3c0ad0f0e30

3. Determinar un problema de investigación que sea susceptible de presentarse como trabajo de titulación y argumentarlo

Problema

Causas

Efectos

Solución

Conclusiones 

Recomendaciones 

RECEPTORES RF-EH MEJORADOS

 Diseñar los receptores RF-EH para que funcionen en diferentes condiciones de señal de entrada es fundamental para aumentar la confiabilidad del suministro de energía de los dispositivos. En esta sección, analizamos algunas de las estrategias para mejorar el RF-EH desde la perspectiva del receptor. Basaremos nuestra discusión en las arquitecturas de receptor ilustradas en la Figura 5.

Bibliografia

O. M. Rosabal, O. L. A. López, H. Alves and M. Latva-Aho, "Sustainable RF Wireless Energy Transfer for Massive IoT: Enablers and Challenges," in IEEE Access, vol. 11, pp. 133979-133992, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3337214. keywords: {Lead;Internet of Things;Green products;Wireless communication;Radio frequency;Costs;Batteries;Energy harvesting;Sustainable development;Wireless power transfer;Energy harvesting;green energy;massive IoT;radio frequency wireless energy transfer;sustainable charging},

[2] X. Gu, P. Burasa, S. Hemour, and K. Wu, ‘‘Recycling ambient RF energy: Far-field wireless power transfer and harmonic backscattering,’’ IEEE Microw. Mag., vol. 22, no. 9, pp. 60–78, Sep. 2021.

UBIQUITOUS WET: eliminar los puntos ciegos

 La implementación conveniente de múltiples PB es fundamental para eliminar los puntos ciegos en la red y distribuir la energía de acuerdo con los requisitos de la aplicación. 

También puede contribuir a la equidad social al promover la carga inalámbrica ubicua y permitir nuevos casos de uso. Sin embargo, la implementación óptima de gPB trae consigo nuevos desafíos. 

Los algoritmos de implementación de PB tradicionales se centran principalmente en maximizar las funciones de energía/tasa recolectadas de los dispositivos y/o minimizar el consumo de energía, los costos de instalación y/o la radiación RF-EMF de los PB. Mientras tanto, la implementación de gPB agrega un nuevo grado de libertad a los problemas de optimización correspondientes, ya que la disponibilidad/intensidad de la energía ambiental puede influir en las estrategias de implementación.

 Para hacer frente a eso, la literatura considera dos enfoques de modelado de la llegada de energía de fuentes ambientales, a saber, determinista y estocástico. Los modelos deterministas se adaptan a aplicaciones con llegadas de energía predecibles y de variación lenta. Por ejemplo, es posible obtener fórmulas empíricas para predecir la energía incidente de fuentes ambientales utilizando registros meteorológicos históricos [23]. 

Cuando este enfoque deja de ser atractivo, el sistema puede diseñarse para el peor escenario posible, suponiendo que la energía incidente es limitada, y que se puede estimar con suficiente precisión. Con esto, un diseñador de red puede idear una estrategia de gestión de energía (subóptima) considerando el presupuesto de energía del dispositivo IoT en cada instante de tiempo, la energía incidente mínima, el consumo máximo de energía y las imperfecciones de la batería. Otro enfoque consiste en utilizar mediciones anteriores para alimentar herramientas de análisis de series temporales, por ejemplo, promedio móvil, suavizado exponencial y promedio móvil integrado autorregresivo, para realizar predicciones a corto plazo de la energía incidente [24]. Desafortunadamente, este enfoque no es adecuado para tratar con conjuntos de datos con datos faltantes, mientras que los requisitos de memoria y el tiempo de cálculo para lograr errores de predicción bajos podrían ser prohibitivos, especialmente para conjuntos de datos grandes. Finalmente, los enfoques de aprendizaje automático (ML), como el algoritmo de bosque aleatorio, las redes neuronales convolucionales y la memoria a corto plazo larga, han demostrado potencial para capturar las características espacio-temporales de la energía ambiental incidente. Estos enfoques no están vinculados a ningún modelo físico de la atmósfera y, por lo tanto, son más simples y requieren menos recursos computacionales que los métodos de predicción numérica del tiempo de última generación [25]. Mientras tanto, los modelos estocásticos describen la llegada de energía como un proceso aleatorio correlacionado con el tiempo o no correlacionado. El supuesto estocástico tiene como objetivo imitar la incertidumbre de la mayoría de las fuentes ambientales. Por ejemplo, las distribuciones Weibull y Gamma pueden describir la densidad de energía eólica promedio y la radiación solar, respectivamente [26]. Cuando la recolección de una sola fuente se vuelve insuficiente, es deseable tener una solución EH híbrida que permita que un dispositivo recolecte energía de diferentes fuentes y potencialmente aumente la confiabilidad de la aplicación IoT. Una forma eficaz de caracterizar la potencia de salida promedio total de una solución EH híbrida es mediante el uso de un modelo de mezcla gaussiana (GMM) [27]. Con este enfoque, las fuentes similares se clasifican en grupos no superpuestos. Luego, cada grupo se modela con una distribución gaussiana. El GMM final consiste en la suma de las distribuciones individuales que modelan cada grupo. El método de estimación de densidad de kernel (KDE) también es eficaz para modelar soluciones híbridas de EH, como RF-EH a partir de múltiples canales de servicio móvil [24]. A diferencia del enfoque GMM, donde se deben especificar los clústeres y sus ubicaciones, KDE es un método de estimación de densidad no paramétrico donde cada punto de datos corresponde al centro de un clúster. De manera similar, se puede recurrir a herramientas de geometría estocástica para modelar la posición de múltiples fuentes de RF en un área de servicio como un proceso de puntos de Poisson. Este enfoque permite modelar la energía recolectada como una variable aleatoria que depende de la densidad espacial de las fuentes de RF, su potencia de transmisión y los canales de energía correspondientes.2 Además, se puede caracterizar el rendimiento de la red utilizando la energía promedio recolectada en un dispositivo seleccionado aleatoriamente, la probabilidad de cobertura de energía que es el porcentaje del área donde los dispositivos EH recolectan más de una cierta cantidad de unidades de energía, y la distribución de la probabilidad de corte de energía condicionada a las ubicaciones de las fuentes de RF [4]. A continuación, ilustramos la aplicación de un modelo determinista ejemplar para optimizar la implementación de un gPB para maximizar la potencia de RF recibida del peor dispositivo IoT de la red. Además, consideramos que la energía recolectada de los gPB está inmediatamente disponible para su uso y que su potencia máxima de transmisión es de 1 W. Finalmente, inspirados por el enfoque adoptado en [27], modelamos las variaciones espaciales de la potencia ambiental promedio como una suma ponderada de funciones gaussianas. Las campanas gaussianas se han centrado en {−5, −5}, {5, −5}, {5, 5}, {−5, 5} y {0, 0}, respectivamente. sus matrices de covarianza diagonales, consideramos que el valor de las entradas distintas de cero es el mismo e igual a 5, 3, 2, 7 y 8, respectivamente. La figura 3 muestra los resultados numéricos para el escenario anterior con pérdidas de canal calculadas de acuerdo con el modelo de Friis para una frecuencia de operación de 1 GHz. Las líneas de nivel en la figura 3a y la figura 3b denotan la potencia incidente promedio de las fuentes de RF ambientales (en W) y dedicadas (en dBm), respectivamente, en cada ubicación. Además, hemos optimizado el despliegue de los gPB a través de un solucionador de algoritmos genéticos. Observe que la potencia ambiental promedio disponible en la posición de cada gPB para El despliegue optimizado resultante es diferente, por ejemplo, los gPBs1−5 reciben {3,1, 2,5, 1,5, 3,1, 1,8} W, respectivamente. Este despliegue de gPBs proporciona una potencia de RF incidente promedio en el dispositivo peor posicionado, que está encerrado en el círculo de línea de puntos, de aproximadamente 39 µW. Por lo tanto, cuando se utilizan antenas omnidireccionales, los gPBs deben estar cerca de los dispositivos IoT y lejos de las ubicaciones donde la energía ambiental incidente tiene valores máximos. Además, dependiendo de la distribución espacial de los dispositivos IoT en el área de servicio, algunas regiones pueden necesitar desplegar múltiples gPBs cerca uno del otro. Finalmente, el lector puede observar en la Fig. 3b cómo la distribución de potencia de RF proporciona acceso ubicuo al servicio de carga a los dispositivos IoT mediante el despliegue de más gPBs en el cuadrante con la mayor densidad de dispositivos implementados. Para aplicaciones IoT en áreas remotas, y para aquellas que requieren servicios de comunicación temporales, el despliegue de una infraestructura de red con gPB fijos puede no ser factible. Como se muestra en la figura 4, el WET nómada, que utiliza gPB móviles [6], [7], [8], [19], [28] y/o voladores [9], [16], puede proporcionar mayor flexibilidad para cumplir con los requisitos del servicio en condiciones climáticas o ambientales severas y en zonas con acceso prohibido. En tales casos, los gPB pueden moverse o volar para alimentar las implementaciones de IoT, recopilar mediciones y regresar una vez que se haya completado la misión. Sin embargo, tenga en cuenta que los marcos regulatorios actuales para vehículos no tripulados pueden restringir los parámetros operativos de dichos gPB, por ejemplo, la velocidad/altitud máxima y la distancia mínima de la infraestructura civil y los humanos. Inevitablemente, en algunas condiciones, las demandas de energía pueden superar con creces la energía recolectada en los gPB y, por lo tanto, comprometer el servicio WET. En estos casos, el comercio de energía se convierte en una solución atractiva para equilibrar la energía disponible en la red de los gPB, como se muestra en la Figura 4. Sin embargo, el mayor desafío del comercio de energía inalámbrica entre gPB es que la eficiencia de transferencia de energía de extremo a extremo puede reducirse significativamente. Esto se debe a que la energía sufre más transformaciones que en el caso de que los dispositivos sean alimentados por sus gPB correspondientes sin recurrir al comercio de energía. Como se muestra en la Figura 4, se puede aliviar esta carga habilitando sistemas de almacenamiento de energía distribuidos; sus nodos constituyentes podrían verse como gPB con circuitos EH más grandes y capacidades de almacenamiento de energía con la función especializada de transferir grandes cantidades de energía a los gPB a través de enlaces WET de alta potencia. Finalmente, la llegada de superficies inteligentes reflectantes (RIS) en sistemas inalámbricos ha traído la posibilidad de reconfigurar convenientemente el entorno de propagación. Las RIS aumentan la eficiencia de conversión al implementar una formación de haz de reflexión de baja potencia que garantiza una interferencia constructiva de las señales de energía reflejada en los dispositivos IoT. Esto ayuda a extender la cobertura WET y evitar obstáculos, como ilustra la Figura 4. En el caso de los RIS pasivos, esto no supone ningún consumo energético adicional en cadenas de RF o amplificadores, ya que el controlador de los reflectores pasivos es el único elemento activo.

Bibliografia

O. M. Rosabal, O. L. A. López, H. Alves and M. Latva-Aho, "Sustainable RF Wireless Energy Transfer for Massive IoT: Enablers and Challenges," in IEEE Access, vol. 11, pp. 133979-133992, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3337214. keywords: {Lead;Internet of Things;Green products;Wireless communication;Radio frequency;Costs;Batteries;Energy harvesting;Sustainable development;Wireless power transfer;Energy harvesting;green energy;massive IoT;radio frequency wireless energy transfer;sustainable charging},

WET Verde

 Los PB tienen un factor de forma más grande y mejores capacidades de hardware/conectividad que los dispositivos IoT. Esto les permite incorporar un circuito EH más eficiente que posiblemente podría recolectar de múltiples fuentes ambientales simultáneamente, lo que reduce la incertidumbre de la energía total recolectada. Nos referiremos a los PB alimentados por fuentes de energía renovables como PB de energía verde (gPB).

 Los gPB contribuyen a la WET sostenible en las dimensiones económica y ambiental, ya que la generación autónoma de electricidad reduce los costos generales. 

Para ilustrar esto, en la Figura 2a comparamos los costos generales de las implementaciones de IoT habilitadas para WET, incluidos los PB alimentados por la red, los PB alimentados por batería, los gPB y el escenario de referencia donde los dispositivos dependen únicamente de sus baterías. 

Para este ejemplo, implementamos un PB por cada 50 dispositivos IoT. Para escenarios habilitados para WET, adoptamos el transmisor de potencia inalámbrica RF Powercast TX91503 PowerSpot®1 como el equipo PB de referencia, cuyo costo por unidad es =C100.00. Además, escalamos los gastos de instalación y operación de acuerdo con el costo por kWh consumido por la red del PB en cada escenario. Específicamente, adoptamos los valores =C0.30/kWh, =C0.15/kWh y =C1.50/kWh para los PB alimentados por la red, los gPB y los PB alimentados por batería, respectivamente. Además, consideramos que los PB operan 24/7 durante la vida útil del hardware de los dispositivos IoT con un consumo de energía de 6 W. A menos que se indique lo contrario, asumimos que la vida útil de la batería de un dispositivo IoT es de cinco años y que el mantenimiento representa el 50% del costo de instalación de =C20.00 por dispositivo IoT.

 Por último, tenga en cuenta que los costos generales se calculan durante la vida útil del hardware de los dispositivos de IoT. Tenga en cuenta que el escenario de referencia es la solución más rentable para alimentar unos pocos dispositivos. Sin embargo, a medida que aumenta la cantidad de dispositivos, la implementación de PB alimentados por la red, y especialmente gPB, reduce los costos generales; por lo tanto, promueve oportunidades comerciales y permite más casos de uso. Para este ejemplo, asumimos que la vida útil de la batería de los dispositivos es fija y coincide con las expectativas de diseño. Sin embargo, el perfil de energía del hardware inexacto y las imperfecciones de la batería pueden aumentar los costos generales lejos de lo esperado, como lo sugiere la Figura 2b. Hemos asumido en ambos ejemplos que WET es factible para alimentar incluso la implementación de IoT más demandante de energía que se muestra en la Figura 2b. Finalmente, vale la pena notar que los valores numéricos indicados en este ejemplo son para fines de comparación cualitativa y, por lo tanto, no reflejan los precios exactos en el mercado. Aquí, hemos asumido que el costo por kWh en el

Bibliografia

O. M. Rosabal, O. L. A. López, H. Alves and M. Latva-Aho, "Sustainable RF Wireless Energy Transfer for Massive IoT: Enablers and Challenges," in IEEE Access, vol. 11, pp. 133979-133992, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3337214. keywords: {Lead;Internet of Things;Green products;Wireless communication;Radio frequency;Costs;Batteries;Energy harvesting;Sustainable development;Wireless power transfer;Energy harvesting;green energy;massive IoT;radio frequency wireless energy transfer;sustainable charging},

Consideraciones de una Wet sostenible

i) alimentar de manera eficiente los balizas de energía PB con fuentes de energía ecológicas,

 ii) asegurar las transacciones de energía (por ejemplo, dispositivos PB a PB y PB a IoT),

 iii) permitir una implementación flexible de los PB,

 iv) minimizar los gastos generales de las redes habilitadas para WET, 

v) proporcionar un servicio de carga ubicuo con niveles compatibles de contaminación de RF. 

Esto implica una desconexión total de WET de la red basada en combustible y la adopción de estrategias de carga de baja complejidad, seguras y energéticamente eficientes, al tiempo que se evitan las brechas de seguridad que comprometen el presupuesto energético potencialmente limitado. Además, la WET sostenible exige un diseño adecuado del circuito RF-EH, ya que también determina la eficiencia de conversión general y la confiabilidad del sistema

Bibliografia

O. M. Rosabal, O. L. A. López, H. Alves and M. Latva-Aho, "Sustainable RF Wireless Energy Transfer for Massive IoT: Enablers and Challenges," in IEEE Access, vol. 11, pp. 133979-133992, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3337214. keywords: {Lead;Internet of Things;Green products;Wireless communication;Radio frequency;Costs;Batteries;Energy harvesting;Sustainable development;Wireless power transfer;Energy harvesting;green energy;massive IoT;radio frequency wireless energy transfer;sustainable charging},

Para una evaluación integral de las consecuencias ambientales de las tecnologías WET

  requiere una evaluación precisa del ciclo de vida de la tecnología. e un estudio de este tipo abarcaría todas las etapas de la vida útil de un producto, incluida la extracción y el procesamiento de las materias primas, la fabricación y la distribución, la operación y, en última instancia, el reciclaje o la eliminación final de los materiales constituyentes

Bibliografia

O. M. Rosabal, O. L. A. López, H. Alves and M. Latva-Aho, "Sustainable RF Wireless Energy Transfer for Massive IoT: Enablers and Challenges," in IEEE Access, vol. 11, pp. 133979-133992, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3337214. keywords: {Lead;Internet of Things;Green products;Wireless communication;Radio frequency;Costs;Batteries;Energy harvesting;Sustainable development;Wireless power transfer;Energy harvesting;green energy;massive IoT;radio frequency wireless energy transfer;sustainable charging},

optimizaciones de rendimiento de RF-WPT

 Mediante la implementación de múltiples PB, utilizando estrategias de formación de haces de energía eficientes y mejorando el diseño de receptores RF-EH

[4] H. Alves and O. A. López, Wireless RF Energy Transfer in the Massive IoT Era: Towards Sustainable Zero-energy Networks. Hoboken, NJ, USA: Wiley, 2021. 

 Mediante la implementación de múltiples PB, utilizando estrategias de formación de haces de energía eficientes y mejorando el diseño de receptores RF-EH

optimizan la implementación de balizas de poder  direccionales para cargar sensores móviles considerando el espacio físico que ocupa cada sensor dentro del área de cobertura de los PB.

idean estrategia de asignación de dispositivo a PB basada en demandas de energía individuales para minimizar los costos totales de carga

[5] S. Wu, H. Dai, L. Liu, L. Xu, F. Xiao, and J. Xu, ‘‘Cooperative scheduling for directional wireless charging with spatial occupation,’’ IEEE Trans. Mobile Comput., early access, Oct. 17, 2022, doi: 10.1109/TMC.2022.3214979.

 Mediante la implementación de múltiples PB, utilizando estrategias de formación de haces de energía eficientes y mejorando el diseño de receptores RF-EH

optimizan la posición, la orientación de la antena y la asignación de tiempo de servicio de los PB móviles. En este trabajo, maximizan una función de la energía recolectada por dispositivo considerando que los PB pueden moverse dentro de un área restringida

 [6] H. Dai, X. Wang, X. Lin, R. Gu, S. Shi, Y. Liu, W. Dou, and G. Chen, ‘‘Placing wireless chargers with limited mobility,’’ IEEE Trans. Mobile Comput., vol. 22, no. 6, pp. 3589–3603, Jun. 2023.

aprovechan al máximo las capacidades de movimiento/ vuelo de los PB , para acortar dinámicamente la distancia de carga.

minimizan el gasto de energía de un PB en movimiento, es decir, la suma de la energía de propulsión y la energía de transmisión, para satisfacer las demandas de carga de los dispositivos

, los autores optimizan la trayectoria y la programación de carga del PB considerando la radiación omnidireccional y una distribución arbitraria de los dispositivos en la red. 

. [7] R. Jia, J. Wu, X. Wang, J. Lu, F. Lin, Z. Zheng, and M. Li, ‘‘Energy cost minimization in wireless rechargeable sensor networks,’’ IEEE/ACM Trans. Netw., vol. 31, no. 5, pp. 2345–2360, Oct. 2023. 

aprovechan al máximo las capacidades de movimiento/ vuelo de los PB , para acortar dinámicamente la distancia de carga.

estudia una configuración similar pero considera un PB direccional que carga diferentes grupos de dispositivos en cada punto de parada. El tiempo total de carga se minimiza optimizando la trayectoria del PB, la orientación de la antena y la posición de los puntos de parada para obtener la máxima potencia recibida de los sensores dentro del grupo servido. Nótese que se pueden aprovechar grados de libertad espaciales adicionales cuando se utilizan PB voladores debido a su inherente flexibilidad de implementación y cobertura tridimensional

[8] Y. Liang, M. Yin, Y. Zhang, W. Wang, W. Jia, and T. Wang, ‘‘Grouping reduces energy cost in directionally rechargeable wireless vehicular and sensor networks,’’ IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 72, no. 8, pp. 10840–10851, May 2023. 

aprovechan al máximo las capacidades de movimiento/ vuelo de los PB , para acortar dinámicamente la distancia de carga.

e estudia un ejemplo de un escenario habilitado para PB volador, donde los autores idean el consumo mínimo de energía del PB que satisface las demandas de carga de los dispositivos. Para lograrlo, los autores optimizan conjuntamente la trayectoria de carga, las ubicaciones de vuelo y el tiempo de carga para cada grupo de dispositivos

[9] H. Ren, Z. Zhang, Z. Peng, L. Li, and C. Pan, ‘‘Energy minimization in RIS-assisted UAV-enabled wireless power transfer systems,’’ IEEE Internet Things J., vol. 10, no. 7, pp. 5794–5809, Apr. 2023.

aprovechan al máximo las capacidades de movimiento/ vuelo de los PB , para acortar dinámicamente la distancia de carga.

os autores analizan las principales características, potenciales y desafíos de WET para impulsar implementaciones masivas de IoT. En concreto, analizan mejoras adicionales en las redes habilitadas para WET, como la implementación de bandas de radio, PB equipados con rotor, WET asistida por superficies reflectantes inteligentes y la implementación de receptores de potencia ultrabaja. Además, los autores también

Plantear las limitaciones de la estimación precisa de la información del estado del canal (CSI) en WET y discutir posibles soluciones. Vale la pena mencionar otras mejoras que ya se han propuesto para las comunicaciones inalámbricas y que se pueden explotar también para WET, como las antenas flexibles

integración de fuentes renovables en redes habilitadas para WET

 analiza variantes para integrar energía renovable para alimentar PB. 

 [10] O. L. A. López, H. Alves, R. D. Souza, S. Montejo-Sánchez, E. M. G. Fernández, and M. Latva-Aho, ‘‘Massive wireless energy transfer: Enabling sustainable IoT toward 6G era,’’ IEEE Internet Things J., vol. 8, no. 11, pp. 8816–8835, Jun. 2021. 

realizadas mediante antenas fluidas y móviles. El primer caso se refiere a una antena reconfigurable por software cuyas propiedades de radiación se pueden ajustar mediante materiales fluídicos, mientras que el segundo se refiere a una antena orientable mecánicamente. Independientemente de la implementación, las antenas flexibles proporcionan las herramientas para superar las deficiencias del canal mediante la reconfiguración dinámica del radiado

[11] J. Zheng, J. Zhang, H. Du, D. Niyato, S. Sun, B. Ai, and K. B. Letaief, ‘‘Flexible-position MIMO for wireless communications: Fundamentals, challenges, and future directions,’’ 2023, arXiv:2308.14578.

integración de fuentes renovables en redes habilitadas para WET

estudia la estrategia óptima de programación de carga de una red de PB alimentada por fuentes renovables para maximizar el número de dispositivos cargados en una ronda

[12] X. Liu, N. Ansari, Q. Sha, and Y. Jia, ‘‘Efficient green energy far-field wireless charging for Internet of Things,’’ IEEE Internet Things J., vol. 9, no. 22, pp. 23047–23057, Nov. 2022.

integración de fuentes renovables en redes habilitadas para WET

 se centra en la integración de EH ambiental y WET

 [13] X. Liu and N. Ansari, ‘‘Toward green IoT: Energy solutions and key challenges,’’ IEEE Commun. Mag., vol. 57, no. 3, pp. 104–110, Mar. 2019.

integración de fuentes renovables en redes habilitadas para WET

analiza las principales características, requisitos y tecnologías habilitadoras para ecologizar las redes habilitadas para WET.

 [14] H.-V. Tran and G. Kaddoum, ‘‘RF wireless power transfer: Regreening future networks,’’ IEEE Potentials, vol. 37, no. 2, pp. 35–41, Mar. 2018. 

integración de fuentes renovables en redes habilitadas para WET

[15] Q. Sha, X. Liu, and N. Ansari, ‘‘Efficient multiple green energy base stations far-field wireless charging for mobile IoT devices,’’ IEEE Internet Things J., vol. 10, no. 10, pp. 8734–8743, May 2023.

integración de fuentes renovables en redes habilitadas para WET

propone una arquitectura habilitada para WET para realizar aplicaciones de agricultura inteligente sostenibles, 

 [16] Y. Liu, D. Li, B. Du, L. Shu, and G. Han, ‘‘Rethinking sustainable sensing in agricultural Internet of Things: From power supply perspective,’’ IEEE Wireless Commun., vol. 29, no. 4, pp. 102–109, Aug. 2022.

reducir el consumo de energía de los PB

[17] Q. Wu, G. Zhang, D. W. K. Ng, W. Chen, and R. Schober, ‘‘Generalized wireless-powered communications: When to activate wireless power transfer?’’ IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 68, no. 8, pp. 8243–8248, Aug. 2019.

han identificado amenazas de seguridad que pueden provocar cortes de energía en redes habilitadas para WET y para ello han propuesto soluciones basadas en blockchain.

[19] L. Jiang, S. Xie, S. Maharjan, and Y. Zhang, ‘‘Blockchain empowered wireless power transfer for green and secure Internet of Things,’’ IEEE Netw., vol. 33, no. 6, pp. 164–171, Nov. 2019.

Estudio de las etapas

[20] L. Portilla, K. Loganathan, H. Faber, A. Eid, J. G. D. Hester, M. M. Tentzeris, M. Fattori, E. Cantatore, C. Jiang, A. Nathan, G. Fiori, T. Ibn-Mohammed, T. D. Anthopoulos, and V. Pecunia, ‘‘Wirelessly powered large-area electronics for the Internet of Things,’’ Nature Electron., vol. 6, no. 1, pp. 10–17, 2023.

La reposición de energía

 la reposición de energía comprende técnicas de recolección de energía (EH) para recargar las baterías mediante la explotación de fuentes de energía ambientales o dedicadas, también conocidas como balizas de energía (PB)

Bibliografia

O. M. Rosabal, O. L. A. López, H. Alves and M. Latva-Aho, "Sustainable RF Wireless Energy Transfer for Massive IoT: Enablers and Challenges," in IEEE Access, vol. 11, pp. 133979-133992, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3337214. keywords: {Lead;Internet of Things;Green products;Wireless communication;Radio frequency;Costs;Batteries;Energy harvesting;Sustainable development;Wireless power transfer;Energy harvesting;green energy;massive IoT;radio frequency wireless energy transfer;sustainable charging},

Los mecanismos de ahorro de energía

 . Los mecanismos de ahorro de energía tienen como objetivo minimizar la energía necesaria para completar tareas como detección, procesamiento y comunicación sin degradar significativamente el rendimiento del sistema

Bibliografia

O. M. Rosabal, O. L. A. López, H. Alves and M. Latva-Aho, "Sustainable RF Wireless Energy Transfer for Massive IoT: Enablers and Challenges," in IEEE Access, vol. 11, pp. 133979-133992, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3337214. keywords: {Lead;Internet of Things;Green products;Wireless communication;Radio frequency;Costs;Batteries;Energy harvesting;Sustainable development;Wireless power transfer;Energy harvesting;green energy;massive IoT;radio frequency wireless energy transfer;sustainable charging},

Las baterias y el IoT

la vida útil de la batería es fundamental al estimar los costos de mantenimiento de la infraestructura de red

 El uso de las baterias si bien es rentable, la vida util de las baterias y los dispositivos IoT no coincide, por lo cual requieren de cambios de bateria, 

El mantenimiento de dispositivos IoT que operan en áreas remotas, integrados en infraestructura civil o implantes médicos, representa una operación A medida que crece la popularidad de las aplicaciones de IoT, mantener el riesgosa y posiblemente costosa.

Bibliografia

O. M. Rosabal, O. L. A. López, H. Alves and M. Latva-Aho, "Sustainable RF Wireless Energy Transfer for Massive IoT: Enablers and Challenges," in IEEE Access, vol. 11, pp. 133979-133992, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3337214. keywords: {Lead;Internet of Things;Green products;Wireless communication;Radio frequency;Costs;Batteries;Energy harvesting;Sustainable development;Wireless power transfer;Energy harvesting;green energy;massive IoT;radio frequency wireless energy transfer;sustainable charging},

Revision: Diseño y simulación de un convertidor DC-DC reductor en modo de conducción continua

Se describen el diseño y la simulación, bajo diferentes escenarios de alimentación y configuración, de un circuito convertidor DC-DC reductor

El sistema presenta 12 configuraciones posibles 

trabajo previo base

(Rueda-Panchano, 2022)

simulador

Simulink de MATLAB

metodologia

Determinar los valores de inductancia, capacitancia mediante modelos matematicos 

sintonizar el controlador del convertidor en lazo cerrado para obtener de esta forma el comportamiento dinámico deseado.

Verificar con Simulink que el diseño del convertidor reductor cumpla las especificaciones de diseño deseadas

estructura

Módulo experimental del convertidor DC-DC reductor.

Diagrama de bloques de Simulink del convertidor DC-DC reductor en lazo cerrado con los parámetros de operación mínimos.

parametros

Potencia mínima de la carga para evitar paso de CCM a DCM: 10 W. • Voltaje de salida mínimo: 10 V. • Voltaje de entrada nominal: 24 V (fijos).

Bibliografia

Rueda Panchano, C. I. ., Mina González, N. F. ., Ramírez Toro, J. A. ., Hidalgo Solórzano, L. E. ., & Simisterra Quiñonez, K. Y. . (2022). Design and simulation of a step-down DC-DC converter in continuous conduction mode. Sapienza: International Journal of Interdisciplinary Studies, 3(4), 312–323. https://doi.org/10.51798/sijis.v3i4.475

Avances de la WPT RF

 los autores en [5] optimizan la implementación de PB direccionales para cargar sensores móviles considerando el espacio físico que ocupa cada sensor dentro del área de cobertura de los PB, una estrategia de asignación de dispositivo a PB basada en demandas de energía individuales para minimizar los costos totales de carga

, los autores en [6] optimizan la posición, la orientación de la antena y la asignación de tiempo de servicio de los PB móviles.  maximizan una función de la energía recolectada por dispositivo considerando que los PB pueden moverse dentro de un área restringida

n [7], [8], [9] y [10] que aprovechan al máximo las capacidades de movimiento/ vuelo de los PB (una estrategia también denominada WET nómada) para acortar dinámicamente la distancia de carga

n [7] minimizan el gasto de energía de un PB en movimiento, es decir, la suma de la energía de propulsión y la energía de transmisión, para satisfacer las demandas de carga de los dispositivos. , los autores optimizan la trayectoria y la programación de carga del PB considerando la radiación omnidireccional y una distribución arbitraria de los dispositivos en la red.

El trabajo en [8] estudia una configuración similar pero considera un PB direccional que carga diferentes grupos de dispositivos en cada punto de parada. El tiempo total de carga se minimiza optimizando la trayectoria del PB, la orientación de la antena y la posición de los puntos de parada para obtener la máxima potencia recibida de los sensores dentro del grupo servido. Nótese que se pueden aprovechar grados de libertad espaciales adicionales cuando se utilizan PB voladores debido a su inherente flexibilidad de implementación y cobertura tridimensional.

n [9] se estudia un ejemplo de un escenario habilitado para PB volador, donde los autores idean el consumo mínimo de energía del PB que satisface las demandas de carga de los dispositivos. Para lograrlo, los autores optimizan conjuntamente la trayectoria de carga, las ubicaciones de vuelo y el tiempo de carga para cada grupo de dispositivos

 Hacia la realización de WET sostenible.

: i) alimentar de manera eficiente los PB con fuentes de energía ecológicas, ii) asegurar las transacciones de energía (por ejemplo, dispositivos PB a PB y PB a IoT), iii) permitir una implementación flexible de los PB, iv) minimizar los gastos generales de las redes habilitadas para WET, y v) proporcionar un servicio de carga ubicuo con niveles compatibles de contaminación de RF

[0] O. M. Rosabal, O. L. Alcaraz López, H. Alves, and M. Latva-Aho, “Sustainable RF Wireless Energy Transfer for Massive IoT: Enablers and Challenges,” IEEE Access, vol. 11, pp. 133979–133992, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3337214.

Revision: A Microwave Power Transmission System Using Sequential Phase Ring Antenna and Inverted Class F Rectenna

Presenta un sistema MPT basado en un rectificador de clase F invertida (F−1 ).  Su estructura usa un antena transmisora (Tx) de polarización circular izquierda (LHCP) basada en un divisor de rotación de fase secuencial (SPR) con una matriz de 2 × 2 con una ganancia máxima LHCP de 11,85 dBi a 5,8 GHz. El receptor está compuesto por una antena receptora LHCP (Rx) y un rectificador de microondas F-1 .  Utiliza la red de procesamiento de armónicos de clase F-1 en la carga del rectificador, evitando usar filtro CC, logra una PTE máxima del 8,8% en la carga múltiple de dispositivos hasta 200 mm.

En este artículo se propone un sistema WPT de microondas eficiente para cargar múltiples dispositivos a largas distancias empleando una antena CP Tx compacta con alta directividad y un rectificador F−1 de alta eficiencia de conversión a 5,8 GHz. El análisis teórico muestra que el Tx propuesto puede lograr una alta concentración de energía hacia la antena Rx. Además, el rectificador está conectado detrás de la antena Rx de gran ancho de haz para lograr una rectenna simple y compacta para recolectar ondas EM y reducir las pérdidas por desalineación. El sistema general se verificó con distancias que variaban de 60 a 200 mm. La eficiencia PTE máxima alcanzable fue del 8,8% y la energía se recibió dentro de un área con un radio de 60 mm. En general, el sistema propuesto es adecuado para la alimentación simultánea de muchos dispositivos de baja potencia.

Para realizar la región de potencia radiada del Tx, se propone un Rx con un ancho de haz amplio para minimizar la pérdida de distancia, que tiene un ancho de haz de relación axial (AR) de 3 dB de 165,55 ◦ y 175,17 ◦ en los planos xz e yz , respectivamente. Además, para mejorar la eficiencia de conversión de RF a CC (η), se utiliza la red de procesamiento de armónicos de clase F-1 en la carga del rectificador que puede procesar las formas de onda de voltaje y corriente sin usar un filtro de paso de CC. El circuito rectificador F-1 propuesto ocupa un área compacta de 15,3 × 12,7 mm2 y exhibe un η promedio del 50% para el rango de potencia de entrada de 4 a 20 dBm con una eficiencia máxima del 77,9% a 18 dBm. En general, los resultados experimentales muestran que nuestro sistema propuesto logra una eficiencia de transmisión de energía (PTE) máxima del 8,8% para cargar de forma inalámbrica múltiples dispositivos de bajo consumo a una distancia de 60-200 mm

Aportes al Diseño de Sistemas WPT

El sistema WPT (Wireless Power Transmission) desarrollado en el artículo aporta un enfoque eficiente para la transmisión de energía a largas distancias utilizando un sistema de antenas con polarización circular y un rectificador de clase F invertida. Este diseño optimiza la eficiencia de conversión de RF a DC, crucial para aplicaciones de carga inalámbrica, minimizando las pérdidas por desalineación y maximizando la directividad de la antena.

Estructura del Sistema

El sistema se compone de un transmisor (Tx) que incorpora una antena de anillo de fase secuencial y un receptor (Rx) con una antena de polarización circular acoplada a un rectificador de clase F invertida. La antena Tx está diseñada para ser compacta y de alta ganancia, mientras que la Rx está optimizada para recibir señales con un amplio ancho de haz axial, mejorando la eficiencia de la transferencia de energía.

Funcionamiento del Sistema (Fases)

1. Generación y Emisión de Señal: La antena Tx genera una señal de microondas que es emitida con alta directividad hacia la Rx.
2. Recepción de la Señal: La antena Rx capta la señal y, mediante su diseño de amplio haz axial, minimiza la pérdida de energía.
3. Conversión de Energía: El rectificador de clase F invertida convierte la señal de RF recibida en energía DC para cargar dispositivos.

Hardware Destacado

El hardware clave incluye la antena Tx de anillo de fase secuencial, que proporciona una alta directividad, y el rectificador de clase F invertida, que logra una alta eficiencia de conversión RF-DC. La antena Rx, diseñada para minimizar la desalineación, también es crítica para el rendimiento del sistema.

Parámetros Logrados

El sistema alcanza una eficiencia de transmisión de potencia máxima del 8.8% a una distancia de 200 mm y logra una eficiencia de conversión de RF a DC de hasta el 77.9%. Estas cifras son significativas para aplicaciones de carga inalámbrica a largas distancias.

Metodología

La metodología incluye el diseño y la simulación de las antenas y del rectificador, seguidos de pruebas experimentales para validar el rendimiento en condiciones reales, ajustando la configuración para maximizar la eficiencia del sistema.

Resultados Condensados

Los resultados muestran que el sistema puede transmitir energía eficientemente a una distancia de hasta 200 mm, con una máxima eficiencia de 8.8% y un voltaje de salida de 5.876 V. La antena Tx presenta un alto grado de directividad y la Rx una buena capacidad para captar señales sin perder energía debido a la desalineación.

Conceptos Teóricos Explicados

Entre los conceptos teóricos abordados en el artículo se incluyen: polarización circular, eficiencia de conversión RF-DC, redes de procesamiento armónico de clase F invertida, y diseño de antenas de alta directividad.

Aplicaciones de la WPT

El sistema WPT está destinado principalmente a aplicaciones de carga inalámbrica para dispositivos de baja potencia, como sensores IoT y dispositivos portátiles, permitiendo la carga simultánea de múltiples dispositivos dentro de una región específica de energía.

Bibliografia

[1] D. M. Nguyen, N. D. Au, and C. Seo, “A microwave power transmission system using sequential phase ring antenna and inverted class f rectenna,” IEEE Access, vol. 9, pp. 134 163–134 173, 2021. [Online]. Available: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3115762

Ciclo de Trabajo (D)

El ciclo de trabajo $D$

$D$ es un término común en electrónica de potencia y sistemas de control de pulsos. Se refiere a la fracción de tiempo en que un interruptor (como un transistor en un convertidor de potencia) está "encendido" durante un período de conmutación. Se define matemáticamente como:

$D = \frac{t_{\text{on}}}{T}$

donde:

• $t_{\text{on}}$ es el tiempo durante el cual el interruptor está encendido.
• $T$ es el período total del ciclo de conmutación.

Aplicación en el Sistema Propuesto

En el contexto del sistema propuesto [1] para la transferencia de potencia por láser:

1. Ciclo de Trabajo del Láser (LD): El ciclo de trabajo $D$ del láser se refiere a la proporción del tiempo durante el cual el láser está activo (emitiendo luz) en comparación con el tiempo total del ciclo de operación.
2. Control Dinámico del Ciclo de Trabajo: El sistema ajusta dinámicamente $D$ para optimizar la eficiencia. Un ciclo de trabajo menor significa que el láser está encendido por un menor tiempo en cada ciclo, lo cual puede ser ajustado para mejorar la eficiencia energética del sistema.
3. Búsqueda del Ciclo de Trabajo Óptimo: El algoritmo propuesto ajusta $D$ continuamente para encontrar el valor que maximiza la eficiencia del sistema. Este proceso de ajuste dinámico es parte integral del sistema de control en circuito cerrado.

Beneficios del Control en Circuito Cerrado y del Ciclo de Trabajo Óptimo

1. Adaptabilidad: Un sistema en circuito cerrado puede adaptarse a cambios en las condiciones operativas, manteniendo la eficiencia óptima bajo diferentes cargas y fluctuaciones de energía.
2. Eficiencia Mejorada: Al ajustar dinámicamente el ciclo de trabajo, el sistema puede operar cerca de su punto de máxima eficiencia, minimizando las pérdidas de energía.
3. Estabilidad y Precisión: El control en circuito cerrado ofrece una mayor estabilidad y precisión en el manejo de la energía, ajustando parámetros en tiempo real para responder a cambios instantáneos en el sistema. 

Bibliografia 

W. Zhou and K. Jin, “Power control method for improving efficiency of laser-based wireless power transmission system,” IET Power Electronics, vol. 13, no. 10, pp. 2096–2105, Aug. 2020, doi: 10.1049/iet-pel.2019.1372.

Circuito Cerrado vs. Circuito Abierto

 

Circuito Abierto

En diferentes trabajos de LPT, los sistemas de transferencia de potencia inalámbrica por láser (WPT) funcionaban en un circuito abierto. Esto significa que no hay un control continuo y retroalimentado del sistema. Los parámetros, como la corriente de entrada del láser, se configuran de manera estática y no se ajustan automáticamente en respuesta a cambios en las condiciones del sistema, como variaciones en la carga o fluctuaciones en el suministro de energía. [1]

Circuito Cerrado

En contraste, el sistema propuesto en el artículo [1] opera en un circuito cerrado. Esto implica la inclusión de un sistema de control que monitorea continuamente el estado del sistema y ajusta los parámetros en tiempo real para optimizar el rendimiento. Un sistema de control de circuito cerrado generalmente incluye sensores que recogen datos sobre el rendimiento actual del sistema y un controlador que procesa estos datos y ajusta los parámetros del sistema en consecuencia. [1]

En este caso, el circuito cerrado incluye un controlador de bucle dual (interno y externo). El lazo interno controla la corriente de entrada del láser, mientras que el lazo externo optimiza la eficiencia del sistema ajustando el ciclo de trabajo. [1]

 Bibliografia

[1]W. Zhou and K. Jin, “Power control method for improving efficiency of laser-based wireless power transmission system,” IET Power Electronics, vol. 13, no. 10, pp. 2096–2105, Aug. 2020, doi: 10.1049/iet-pel.2019.1372.

Revision: Modeling of Capacitive Resonant Wireless

Un sistema WPT de acoplamiento capacitivo resonante (RCC) para implantes cerebrales logra una eficiencia de 24,2\% para acoplamiento capacitivo y 42,21\% para acoplamiento capacitivo resonante. Usa un amplificador de potencia de clase E para generar energia, transmisión mediante placas capacitivas, resonancia y modulación de datos mediante ASK usa transistores como el BC547, Opera a 6,78 MHz con una potencia de 5 W , medido por un DSO de dos canales Keysight. Integra la plataforma IoT ThingSpeak con el controlador SP-12E Development KG164.

El diseño de sistemas de Transferencia de Energía Inalámbrica (WPT), en el contexto de aplicaciones biomédicas, aporta mejoras significativas en la eficiencia de transferencia de energía a dispositivos implantables, como sensores intracraneales. El sistema propuesto utiliza una estructura de acoplamiento capacitivo resonante (RCC) con una capa intermedia (RCCI), optimizando la tasa de absorción específica (SAR) y minimizando las pérdidas de energía por los tejidos. El sistema funciona en varias fases: generación de energía a través de un amplificador de potencia de clase E, transmisión mediante placas capacitivas, resonancia y modulación de datos mediante ASK.

El hardware clave incluye transistores como el BC547, un amplificador de clase E, y el ESP-12E Development KG164, que facilita la integración con la plataforma IoT ThingSpeak para el registro en la nube. Los parámetros logrados incluyen eficiencias de transferencia energética de hasta 42.21% en configuraciones RCCI. En cuanto al diseño, es crucial considerar la seguridad de los tejidos, la capacidad de modulación de datos, y las propiedades electromagnéticas de los materiales involucrados.

La metodología empleada incluye análisis teóricos, modelado por elementos finitos, y pruebas experimentales con simulaciones en tejidos humanos y porcinos. Los resultados demostraron que la configuración RCCI es la más eficiente, pero su implementación se limita a distancias cortas, lo que la hace adecuada principalmente para aplicaciones médicas. Los conceptos teóricos incluyen acoplamiento resonante, modulación ASK, y eficiencia de transferencia de energía. El sistema está destinado a dispositivos biomédicos implantables, siendo su principal aplicación la monitorización intracraneal.

propone un enfoque de acoplamiento capacitivo resonante (RCC) 

 Se realizan simulaciones de elementos finitos para estimar la distribución del campo eléctrico, la variación de la temperatura y la variación de la SAR en el tejido de la cabeza humana

Mension de diferentes técnicas: transferencia de potencia ultrasónica, el método termoiónico, el acoplamiento resonante inductivo (IRC) y el acoplamiento capacitivo 

En enlace capacitivo para transferir datos

Aporte

comparativa de enfoques CC, RCC y RCC con placa intermedia (RCCI), respectivamente.

para eliminar el uso de la antena para la transferencia de datos, se utilizan las mismas placas capacitivas y se prueban con la técnica de modulación por desplazamiento de fase de amplitud (ASK) para la comunicación de enlace ascendente. 

Con base en la simulación observada y los resultados experimentales, el método propuesto puede proporcionar una solución alternativa para la transferencia inalámbrica de energía y datos a implantes profundos como el sensor ICP con la fácil interconexión de IoT.

Teoria

 Los sensores implantables neuronales requieren una técnica de transferencia de energía inalámbrica sostenible e inocua para su funcionamiento durante toda su vida útil. 

El método de transferencia de energía acoplado capacitivamente (CC) ha demostrado inducir una interferencia electromagnética mínima en comparación con la transferencia de energía resonante inductiva.

 Sin embargo, el método CC sufre la limitación de una baja eficiencia de transferencia de energía (PTE) y solo es adecuado para aplicaciones de transferencia de energía a corta distancia.

nvestiga con la capacitancia de placa intermedia adicional entre el transmisor (Tx) y el receptor (Rx). Se llevan a cabo estudios analíticos y experimentales para la aplicación del sensor de presión intracraneal (ICP) y 

Uso

para la transferencia de energía inalámbrica a implantes cerebrales

En las prácticas de monitoreo de la salud física, los implantes profundos requieren una PTE alta con una interferencia electromagnética mínima.

Los dispositivos biomédicos MPLANTABLES 

Funcionamiento

Diagrama de bloques funcional del sistema RCC con transferencia de datos

Los datos medidos deben transmitirse al mundo externo para el monitoreo y análisis remotos. Sin embargo, las restricciones de tamaño y seguridad limitan la interfaz directa del módulo de comunicación de datos con los implantes. 

El sistema propuesto también está integrado con el módulo de Internet de las cosas (IoT) para la monitorización remota y los análisis de la salud del paciente.

Parámetros

La unidad fuente consta de un amplificador de potencia de clase E de alta frecuencia, un circuito resonante y una capacitancia del lado del transmisor (Tx). El amplificador de potencia de clase E se utiliza para proporcionar suministro de alta frecuencia al lado del transmisor con una eficiencia superior al 90% para una frecuencia de funcionamiento de unos pocos kilohercios a unos pocos megahercios

. Además, para mejorar aún más la PTE, el modelo propuesto se ise obtiene una PTE de 24,2%, 34,14% y 42,21% para los enfoques CC, RCC y RCC con placa intermedia (RCCI), respectivamente.

Se ha investigado el modelado y análisis de los métodos CC, RCC y RCCI para la alimentación inalámbrica del sensor ICP.

 El método RCC/RCCI propuesto proporciona una mejor PTE con una distorsión mínima del campo eléctrico en el tejido.

.Las investigaciones experimentales se llevan a cabo bajo un nivel de presión de 10 mmHg y una temperatura de 37,0 °C, 

 la frecuencia de operación del sistema debe estar entre 1 y 20 MHz para cumplir con la normativa de seguridad humana

Configuración de medición del sistema CC con tejido de cerdo.

Bibliografia

R. Narayanamoorthi, “Modeling of Capacitive Resonant Wireless Power and Data Transfer to Deep Biomedical Implants,” IEEE Trans Compon Packaging Manuf Technol, vol. 9, no. 7, pp. 1253–1263, Jul. 2019, doi: 10.1109/TCPMT.2019.2922046.

Revision: Analysis and Design of Inductive and Capacitive Hybrid Wireless Power Transfer System for Railway Application

 Se propone un sistema híbrido inductivo y capacitivo HWPT , con una potencia de entrada de 745 W y una salida de 653 W con una eficiencia del 87,7\%, trabajando a 1 MHz , el sistema IPT con compensación SS y el sistema CPT con compensación LC de doble cara se combinan. 

propone un sistema híbrido de transferencia de energía inalámbrica (HWPT) inductivo y capacitivo para mejorar la capacidad antidesalineación del acoplador del sistema. 

Con la teoría de superposición se analiza en detalle el sistema propuesto. Luego se diseña un sistema a escala. Para verificar el rendimiento del sistema HWPT propuesto, se organiza un experimento.

Otros ejemplos de WPT inductiva y capacitiva

Este artículo es una extensión de un trabajo previo

La Sección II describe el análisis detallado del sistema HWPT propuesto con el teorema de superposición.

Modelo de circuito equivalente 

s ecuaciones para describir C

 En la Sección III se diseña un ejemplo del sistema HWPT.

 La Sección IV presenta la configuración experimental y los resultados medidos. 

Finalmente, las conclusiones se extraen en la Sección V.

. 

Uso 

Aplicaciones ferroviarias 

Teoria

 El sistema IPT necesita un condensador para compensar el sistema

 el sistema CPT requiere un inductor para sintonizar el sistema.

 Por lo tanto, el acoplador IPT se puede utilizar para compensar el acoplador CPT y viceversa.

Funcionamiento

Los acopladores de IPT y CPT se emplean juntos para compensarse entre sí y transferir energía juntos. 

, el sistema IPT con compensación SS y el sistema CPT con compensación LC de doble cara se combinan en un sistema híbrido para aplicaciones ferroviarias. El sistema HWPT propuesto puede mejorar efectivamente la capacidad antidesalineación con canales de transferencia IPT y CPT en comparación con el sistema único acoplado IPT y CPT. La estructura y los principios de funcionamiento del sistema HWPT se presentan en detalle. Se diseña un sistema de reducción de escala para validar el método propuesto

Proceso de diseño del sistema HWPT propuesto.

Estructura

. Sistema HWPT propuesto para aplicaciones ferroviarias.

se utiliza un inversor de puente completo en el lado primario para proporcionar una excitación de CA para la red de compensación, y un rectificador de puente completo se utiliza en el lado secundario para proporcionar CC a la fuente de salida. La topología de compensación del circuito es similar a la topología de compensación LC doble 

 excepto que se utilizan bobinas de acoplamiento inductivo LP y LS entre el inductor de compensación L1 y L2 y el acoplador capacitivo tanto en el lado del transmisor como en el del receptor. Para el sistema CPT, normalmente se requieren cuatro placas para formar dos canales de transferencia. En el sistema ferroviario, el tren suele estar conectado a las vías a través de ruedas metálicas. Puede formar una ruta de retorno de corriente natural

Parametros

 el sistema HWPT propuesto puede alcanzar una potencia de salida de 653 W con una eficiencia CC-CC del 87,7 % en condiciones bien alineadas, y la variación máxima de la potencia de salida es del 8,3 % con una desalineación del acoplador de 0 a 270 mm (ancho medio). del acoplador), que concuerdan bien con los resultados del análisis.

En la misma condición de desalineación, solo se prueban los sistemas acoplados IPT y CPT, y los resultados experimentales muestran que la variación máxima de la potencia de salida del IPT o CPT monoacoplado es 232% y 33%, por separado. 

, la frecuencia de operacion del sistema HWPT se fija en 1 MHz

a placa transmisora P2 y la placa receptora P3 están hechas de placas cuadradas de aluminio del mismo tamaño de 500 × 500 mm. Se utilizan dos placas de aluminio más grandes, de 600 × 600 mm, para simular el vehículo P1 y el suelo P4. El espesor de todas las placas es de 1 mm. El diámetro interior de las bobinas de acoplamiento es de 510 mm

El alambre Litz se utiliza para modelar las ruedas que conectan P1 y P4 directamente. Los condensadores externos Cex1 y Cex2 son ambos de 183 pF. Dado que el área opuesta entre las bobinas y las placas es pequeña y la distancia d2 entre ellas es de 20 mm, las capacitancias parásitas entre ellas se desprecian.

Bibliografia

B. Luo, T. Long, L. Guo, R. Dai, R. Mai, and Z. He, “Analysis and Design of Inductive and Capacitive Hybrid Wireless Power Transfer System for Railway Application,” in IEEE Transactions on Industry Applications, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., May 2020, pp. 3034–3042. doi: 10.1109/TIA.2020.2979110.

Revision: A Simultaneous Wireless Power and Data Transmission Method for Multi-Output WPT Systems: Analysis, Design, and Experimental Verification

 El WPDT es presentado para sistemas de múltiples salidas usa dos bobinas unipolares con núcleos de ferrita y una placa de aluminio, transfiriendo datos con bobinas bipolares superpuestas. Transfiere 180 W con una eficiencia del 90\% y una velocidad de datos de 19,2 kb/s a 20 mm de distancia

Esto de aqui no es

El sistema SWPDT de multiples salidas presentado utiliza una topología de compensación LCC de doble cara y transformadores de inyección/extracción, capacitores resonantes y controladores de modulación FSK. Opera a 85 kHz para energía y 1.5/16.5 MHz para datos, alcanzando una eficiencia del 90,5\% y una velocidad de datos de 150 kbps 

El diseño de sistemas de Transferencia Inalámbrica de Energía (WPT) aporta eficiencia en la transmisión de energía sin cables, resolviendo problemas de alineación y distancia. Los sistemas suelen estructurarse en una topología de compensación inductiva, como la topología LCC, que mejora la estabilidad y la transferencia simultánea de energía y datos. 

Su funcionamiento consta de fases clave: modulación, inyección de señal, transferencia a través de acoplamiento inductivo y extracción de datos o energía

. Hardware crítico incluye transformadores de inyección/extracción, capacitores resonantes y controladores de modulación FSK. Se logran parámetros notables como una eficiencia energética del 90.5%, una tasa de transferencia de datos de 150 kbps, y una alta relación señal/ruido de 47 dB. En el diseño es clave optimizar el acoplamiento y minimizar la interferencia. La metodología usada incluyó modelado y prototipos experimentales para validar el rendimiento.

Resultados Condensados: Se alcanzó una eficiencia de transferencia del 90.5% con alta robustez ante desalineaciones. La tasa de transferencia de datos fue estable a 150 kbps, incluso con un acoplamiento reducido en un 95.3%. El sistema demostró alta inmunidad al ruido y una relación señal/ruido destacada.

Conceptos Teóricos Explicados: Modulación por Desplazamiento de Frecuencia (FSK), Topología de Compensación LCC, Relación Señal/Ruido (SNR), Acoplamiento Inductivo.

Aplicaciones de WPT: Los sistemas WPT están destinados a aplicaciones como la carga inalámbrica de dispositivos electrónicos, vehículos eléctricos, y la transmisión de datos en sistemas integrados con monitoreo remoto y control industrial.

se propone un método de transmisión simultánea de potencia y datos para sistemas de transferencia de potencia inalámbrica (WPT) de múltiples salidas

excusa

 rendimiento de control satisfactorio.

E+

Estructura

. Una unidad intermedia, formada por dos bobinas unipolares con núcleos de ferrita y una placa de aluminio en el medio para mejorar el acoplamiento mutuo y dar forma al área de acoplamiento, no solo puede transferir potencia a unidades adyacentes, sino que también puede suministrar potencia a cargas locales. 

Funcionamiento

Por lo tanto, se pueden lograr múltiples salidas. Luego, se utilizan bobinas bipolares, colocadas en superposición con las bobinas de transferencia de potencia del mismo lado para formar una estructura compacta y simétrica, para transferir datos. Dichas bobinas de transferencia de datos están desacopladas naturalmente con las bobinas de transferencia de potencia, lo que conduce a un diseño sencillo del circuito de procesamiento de datos. Además, los datos se pueden transferir entre unidades de circuito adyacentes, lo que facilita el monitoreo y control de todas las salidas. La viabilidad de la estructura de acoplamiento propuesta y la transmisión paralela de potencia y datos se verifican en un prototipo de laboratorio con dos voltajes de salida, y la distancia de transferencia es de 20 mm mientras que la potencia de salida es de 180 W. La eficiencia del sistema alcanza el 90% y la velocidad de transferencia de datos es de 19,2 kb/s.

Se propone un método de transmisión en paralelo de potencia y datos basado en una estructura de acoplamiento desacoplada para sistemas WPT de salida de múltiples voltajes. Se utilizan un núcleo de ferrita y una placa de aluminio para mejorar el acoplamiento mutuo y dar forma al área de acoplamiento, respectivamente. Se emplean bobinas bipolares para transferir datos. Están desacopladas naturalmente con las bobinas de transferencia de potencia, de modo que el diseño del circuito de procesamiento de datos es sencillo. Los datos se pueden transferir entre las unidades adyacentes, lo que permite un fácil monitoreo y control desde el lado del transmisor para las salidas. Se construye un prototipo experimental para verificar la viabilidad de la estructura de acoplamiento propuesta y la transmisión en paralelo de potencia y datos. Se obtienen dos voltajes de salida constantes basados ​​en el controlador de bucle cerrado formado por el canal de transferencia de datos. La eficiencia del sistema alcanza el 90% y la velocidad de transferencia de datos es de 19,2 kb/s.

Topología del circuito de transferencia de potencia y datos; (b) Circuito del rectificador de puente completo no controlado []

Configuración experimental []

(a) Circuito de procesamiento de datos del lado del transmisor; (b) Circuito de procesamiento de datos del lado del receptor.

El primer modo transmite energía por la portadora “0”, el segundo modo transmite energía por la portadora “1”, los modos restantes son modos WPIT quen la señal de datos estándar de “010101…” a diferentes velocidades de

Parametros

 este prototipo, las bobinas de enlace son una bobina inductora paralela del circuito primario (bobina TX) y una bobina inductora en serie del circuito secundario (bobina RX) y son bobinas planas enrolladas con un cable litz de cobre AWG-38 de 600 hilos. El número de vueltas de la bobina TX es 2 y su radio medio es 110 mm. El número de vueltas de la bobina RX es 10 y su radio interior es de 75 mm, el radio exterior es de 110 mm. El inductor en serie del circuito primario está hecho de una bobina espiral con núcleo de aire de 28 vueltas y el inductor paralelo del circuito secundario está hecho de una bobina espiral con núcleo de aire de 5 vueltas, ambas bobinas están enrolladas con alambre y bobina de cobre litz AWG-38 de 300 hilos. El radio es de 25 mm. La fuerza electromotriz de la fuente de alimentación es de 5 V y la resistencia interna del inversor de puente completo es de aproxi

 podría garantizar una velocidad de datos de hasta 20 kbps y una eficiencia de transferencia de energía de más del 85 % a una distancia de 50 mm, que son superiores al rendimiento de los sistemas 2FSK-WPIT convencional

Bibliografia

[1] Y. Li, X. Li, and X. Dai, “A Simultaneous Wireless Power and Data Transmission Method for Multi-Output WPT Systems: Analysis, Design, and Experimental Verification,” IEEE Access, vol. 8, pp. 206353–206359, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3035574.