Energy harvesting offers an attractive and promising mechanism to power low-energy devices. However, it alone is insufficient to enable an energy-neutral operation, which can eliminate tedious battery charging and replacement requirements. Achieving an energy-neutral operation is challenging since the uncertainties in harvested energy undermine the quality of service requirements. To address this challenge, we present a runtime energy-allocation framework that optimizes the utility of the target device under energy constraints using a rollout algorithm, which is a sequential approach to solve dynamic optimization problems. The proposed framework uses an efficient iterative algorithm to compute initial energy allocations at the beginning of a day. The initial allocations are then corrected at every interval to compensate for the deviations from the expected energy harvesting pattern. We evaluate this framework using solar and motion energy harvesting modalities and American Time Use Survey data from 4772 different users. Compared to prior techniques, the proposed framework achieves up to 35% higher utility even under energy-limited scenarios. Moreover, measurements on a wearable device prototype show that the proposed framework has 1000x smaller energy overhead than iterative approaches with a negligible loss in utility.


翻译:能源采收为低能装置提供了有吸引力和有希望的动力机制。然而,光靠能源采收本身不足以实现能源中性操作,从而消除乏味电池充电和更换要求。实现能源中性操作具有挑战性,因为收获能源的不确定性破坏了服务质量要求。为了应对这一挑战,我们提出了一个运行时能源分配框架,利用推出算法优化能源限制下目标装置的效用,这是解决动态优化问题的顺序方法。拟议框架使用高效迭代算法来计算一天开始时的初步能源分配量。最初分配额随后在每一间隙进行更正,以弥补与预期能源采收模式的偏差。我们利用太阳能和移动能源采收模式以及4772个不同用户的美国时间利用调查数据评估这一框架。与以往的技术相比,拟议框架在能源限制情景下达到最高35%的效用。此外,对耗竭装置原型的测量显示,拟议的框架比迭代方法少出1000倍的能源中位,但功用损失微不足道。

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