Energiesparpotentiale mit statistischen Berechnungsmethoden erkennen

Das als »statistische Anpassung« bezeichnete Konzept bietet dem Entwickler eine Methode, um die Gesamtenergieaufnahme eines Chips, eines Gerätes oder eines komplexen Systems durch Anpassung an die jeweils herrschenden Bedingungen soweit wie möglich zu senken. Hierdurch lässt sich der »Arbeitspunkt« so steuern, dass stets die vom Anwender erwartete Leistungsfähigkeit mit minimalem Energieaufwand geboten wird. Von Richard F. Zarr

Das als »statistische Anpassung« bezeichnete Konzept bietet dem Entwickler eine Methode, um die Gesamtenergieaufnahme eines Chips, eines Gerätes oder eines komplexen Systems durch Anpassung an die jeweils herrschenden Bedingungen soweit wie möglich zu senken. Hierdurch lässt sich der „Arbeitspunkt“ so steuern, dass stets die vom Anwender erwartete Leistungsfähigkeit mit minimalem Energieaufwand geboten wird. 
Von Richard F. Zarr

Kontinuierliche Anpassung

Das Beispiel verdeutlicht die brutto erzielte Senkung der Leistungsaufnahme, die größtenteils durch Herabsetzung der Taktrate oder das Abschalten ganzer Subsysteme herbeigeführt wird. Es gibt jedoch noch detailliertere Anpassungsmöglichkeiten, die noch mehr Energie einsparen können. Diese so genannte kontinuierliche Anpassung bedient sich einer sehr feinstufigen Einstellung und einer geregelten Überwachung, um der niedrigstmöglichen Leistungsaufnahme so nah wie möglich zu kommen, ohne dass Störungen zu befürchten sind.

Als Beispiel für ein System mit kontinuierlicher Anpassung lässt sich die Helligkeitssteuerung für eine LEDHinterleuchtung des Displays eines mobilen DVD-Spielers heranziehen. In diesem Fall kommt es nicht in Frage, die Hinterleuchtung schlicht abzuschalten, wenn der Anwender einige Minuten keine Eingabe vornimmt, denn üblicherweise wird das Gerät beim Anschauen eines Videos ununterbrochen genutzt – auch ohne Bedienung. Es ist allerdings möglich, die Hinterleuchtung an die jeweilige Umgebungshelligkeit anzupassen. Die Helligkeit der Hinterleuchtung kann sich somit automatisch an geänderte Lichtverhältnisse in der Umgebung anpassen. Jene Anwender, die ihren mobilen DVD-Spieler immer in sehr hellen Umgebungen nutzen, werden bei dieser Methode keine Verbesserung registrieren. Statistisch gesehen werden aber jene Nutzer, die ihre Videos bei durchschnittlichen Lichtbedingungen anschauen, einen niedrigeren Strombedarf feststellen.

Bild 1 veranschaulicht als Gaußsche Glockenkurve die Helligkeitsverteilung des Umgebungslichts von DVD-Spielern. Ebenso könnten eine andere Verteilungskurve verwendet oder andere Nutzungsmodelle zugrunde gelegt werden. In diesem Fall wird auf die Gaußsche Glockenkurve und die zugehörigen Fehlerfunktionen zurückgegriffen. Zu jedem beliebigen Zeitpunkt fällt die Mehrzahl der Anwender in den Bereich von –3 δ bis +1 δ, in dem sich etwa 84 % – und damit eine klare Mehrheit – der Bevölkerung befinden. Dieser Bereich, der von nahezu völliger Dunkelheit bis zu mäßig hellem Licht reicht, entspricht zudem einem Helligkeitsspektrum, bei dem die meisten Anwender ihre DVDs ansehen. Um zu verstehen, wie viel Energie auf der Basis dieser Verteilung im Mittel eingespart wird, muss die Fläche berechnet werden, die von der Verteilungskurve

aus Bild 1 und der Geraden umschlossen wird, die für alle Anwender die Abhängigkeit der Display-Helligkeit vom Umgebungslicht wiedergibt – von Dunkelheit bis zu direktem Sonnenlicht.

Angenommen, die niedrigste Helligkeit wäre 20 % bei –3 δ und 100 % bei +3 δ. Dies wird in Bild 2 und Gleichung 2 verdeutlicht:

Daraus errechnet sich die relative Leistung für die Hinterleuchtung (PHL) über der Verteilungsfunktion zu:

Ausintegriert mit der Fehlerfunktion:

ergeben sich:

und die Lösung:

Entsprechend diesen Berechnungen, würden 84 % der Bevölkerung, die ihren DVD-Spieler bei dunklen bis moderaten Lichtverhältnissen nutzen, nur 42 % der Energie – bezogen auf die Maximalhelligkeit – benötigen. Dies gilt, wenn das Gerät mit einer kontinuierlichen Helligkeitssteuerung ausgestattet wird, die die Umfeldhelligkeit erfasst. Auch wenn die übrigen Teile der Verteilungskurve mit einbezogen werden, steigt die Energieaufnahme nur auf 60 % an – solange man von der Gaußschen Normalverteilung ausgeht. Auch wenn der Einzelne diese Verbesserung nicht unbedingt feststellen wird, lassen sich über einen großen Nutzerkreis hinweg diese Ersparnisse beobachten.

Autor:

Richard F. Zarr
hat ein Studium der Elektrotechnik an der University of South Florida mit einem Bachelor- Diplom (BSEE) abgeschlossen und ist Mitglied des IEEE. Als Cheftechnologe für PowerWise bei National Semiconductor widmet er sich aktiv der Erforschung energierelevanter Technologien und Anwendungen für Halbleiter. Er verfügt über mehr als 25 Jahre praktische Ingenieurserfahrung und hat zahlreiche Schriften und Artikel veröffentlicht. Für seine Arbeiten auf dem Gebiet der Akkuladetechniken wurde er mit dem „National Semiconductor Applications Engineer of the Year Award 1994“ ausgezeichnet.

energyzarr@national.com