{"id":33035,"date":"2026-01-27T08:50:00","date_gmt":"2026-01-27T07:50:00","guid":{"rendered":"https:\/\/fmd-insight.de\/?p=33035"},"modified":"2026-03-17T07:41:48","modified_gmt":"2026-03-17T06:41:48","slug":"co%e2%82%82-fussabdrucks-von-energieautarken-sensorsystemen-ein-green-ict-validierungsprojekt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fmd-insight.de\/de\/projekte\/fmd-projekte\/co%e2%82%82-fussabdrucks-von-energieautarken-sensorsystemen-ein-green-ict-validierungsprojekt\/","title":{"rendered":"CO\u2082-Fu\u00dfabdrucks von energieautarken Sensorsystemen<\/strong> | Ein Green ICT-Validierungsprojekt"},"content":{"rendered":"\n
©<\/span>Adobe Stock | Montri Thipsorn <\/div><\/div><\/div>\n
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Zielsetzung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Drahtlose Sensoren ben\u00f6tigen f\u00fcr ihren Betrieb elektrische Energie zur Versorgung der elektronischen Komponenten. Um eine einfache Installation und einen Einsatz an Stellen ohne kabelbasierte Stromversorgungen zu erm\u00f6glichen, wird diese Energie typischerweise durch Batterien bereitgestellt.<\/p>\n

Alternativ k\u00f6nnen drahtlose Sensoren auch \u00fcber Energy Harvesting mit Energie aus der direkten Umgebung des Sensorknotens versorgt werden. Beispiele f\u00fcr solche Energieformen in der Umgebung sind Licht, Temperaturdifferenzen, Verformungen oder Vibrationen. Hier ist die Gr\u00f6\u00dfe des ben\u00f6tigten Energy Harvesting Systems abh\u00e4ngig vom Energieverbrauch des Sensorknotens und der Menge an verf\u00fcgbarer Umgebungsenergie.<\/p>\n

Das Ziel des Validierungsprojekts war es daher, die Nachhaltigkeit dieser unterschiedlichen Energieversorgungskonzepte zu bewerten, indem deren jeweiliger CO\u2082-Fu\u00dfabdruck systematisch ermittelt und miteinander verglichen wurde.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n <\/div>\n\n\n

Vorgehensweise<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Um die verschiedenen Varianten der Sensoren und deren Energieversorgung bzgl. ihrer Nachhaltigkeit und Umweltbelastung zu bewerten, wurde der CO\u2082-Fu\u00dfabdruck der Produktion aller Bauteile von drei unterschiedlich versorgten Sensorknoten f\u00fcr zwei Use Cases abgesch\u00e4tzt und verglichen. Im ersten Use Case wurden Daten alle 15 min \u00fcbertragen, im zweiten Use Case alle 5 min, was einen durchschnittlichen Leistungsbedarf von 400 bzw. 790 \u00b5W zur Folge hatte. Dieser Leistungsbedarf musste durch die Energieversorgung gedeckt werden.<\/p>\n

Neben einem Sensorknoten, der mit einer Prim\u00e4rbatterie versorgt wurde, hatte ein weiterer Sensorknoten eine Energieversorgung \u00fcber eine Solarzelle, der dritte wurde \u00fcber einen thermoelektrischen Generator versorgt. F\u00fcr die Solarzelle wurde dabei eine Beleuchtungsst\u00e4rke von 500 Lux \u00fcber 8 Stunden pro Tag angenommen. F\u00fcr den Betrieb mit dem thermoelektrischen Generator wurde eine Temperaturdifferenz von 10 K ber\u00fccksichtigt, die beispielsweise zwischen einem warmen Objekt wie einem Wasser- oder Heizungsrohr oder einem Motor und der Umgebungsluft herrschen kann.<\/p>\n

Im Betrieb m\u00fcssen diese energieautarken Systeme nicht vom Stromnetz gespeist werden, somit ist ihr CO\u2082-Fu\u00dfabdruck w\u00e4hrend des Betriebs gleich null. Die Bauteile der verschiedenen Sensorknoten wurden in Kategorien unterteilt und deren Anteil am gesamten CO\u2082-Fu\u00dfabdruck in Diagrammen dargestellt. Bauteilkategorien, deren Anteil kleiner als 5 % war, wurden zusammengefasst.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n <\/div>\n\n\n

CO\u2082-Fu\u00dfabdruck der Varianten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Abbildung 1: CO\u2082-Fu\u00dfabdruck bei Use Case 1
©<\/span>Fraunhofer IIS; Fraunhofer IZM<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n

F\u00fcr Use Case 1 ergaben sich die folgenden Werte (Abbildung 1) und deren Aufteilung auf die unterschiedlichen Komponenten. Unter die Anteile, die kleiner als 5 % waren, fallen Kondensatoren, Widerst\u00e4nde, Induktivit\u00e4ten, Superkondensator, LED, Quarze, Transistoren, Antennen, Schrauben, Transformatoren, TIM und in manchen F\u00e4llen auch Dioden, Nylon und der TEG. In allen F\u00e4llen waren die beiden gr\u00f6\u00dften Anteile am gesamten CO\u2082-Fu\u00dfadruck die integrierten Schaltungen (ICs) und die Energieversorgung.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n\n

Analyse der Laufzeit: Break-Even-Point<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Die Gr\u00f6\u00dfe und damit der CO\u2082-Fu\u00dfabdruck sind bei den Energy-Harvesting-Systemen nur von den Umgebungsbedingungen und dem Energiebedarf abh\u00e4ngig, da diese zusammen mit der Gr\u00f6\u00dfe die Leistungsausbeute bestimmen. Der CO\u2082-Fu\u00dfabdruck ist aber nicht von der Laufzeit abh\u00e4ngig, da die Leistung aus der Umgebung stetig nachgeliefert wird. Bei der Version mit Batterie steigt der CO\u2082-Fu\u00dfabdruck dagegen mit Energiebedarf und Laufzeit, da damit auch die Gr\u00f6\u00dfe der n\u00f6tigen Batterie und deren CO\u2082-Fu\u00dfabdruck anwachsen.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n <\/div>\n\n\n

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Abbildung 2 zeigt den CO\u2082-Fu\u00dfabdruck der Batteriel\u00f6sung f\u00fcr die beiden Use Cases als Funktion der geplanten Lebensdauer. Gleichzeitig sind die CO\u2082-Fu\u00dfabdr\u00fccke der Energy-Harvesting-L\u00f6sungen als konstante Geraden eingezeichnet, da diese ja unabh\u00e4ngig von der geplanten Einsatzdauer sind. Hierbei stellte sich heraus, dass im ersten Use Case der batteriebetriebene Funksensor ab etwa 3,5 Jahren einen gr\u00f6\u00dferen CO\u2082-Fu\u00dfabdruck als die PV-L\u00f6sung hatte und ab 7,5 Jahren einen gr\u00f6\u00dferen CO\u2082-Fu\u00dfabdruck als die TEG-L\u00f6sung hatte.<\/p>\n

Der gr\u00f6\u00dfere Energiebedarf im zweiten Use Case f\u00fchrte dazu, dass die Schnittpunkte der CO\u2082-Fu\u00dfabdr\u00fccke um circa ein halbes Jahr bei PV bzw. um circa ein ganzes Jahr bei TEG fr\u00fcher auftraten. Das ist darin begr\u00fcndet, dass in beiden Use Cases das PV-Modul einen geringeren CO\u2082-Fu\u00dfabdruck pro Mikrowatt Leistung besitzt als der TEG.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n

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©<\/span>Fraunhofer IIS; Fraunhofer IZM<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n\n

Zusammenfassung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Es zeigt sich in bestimmten Szenarien ein geringerer CO\u2082-Fu\u00dfabdruck in der Herstellung der Energieversorgung bei der Nutzung von Energy Harvesting im Vergleich zum Betrieb mit Prim\u00e4rbatterien. Beispielsweise wurde errechnet, dass bei einem Leistungsverbrauch eines Funksensors von 800 \u00b5W und einer Laufzeit von 10 Jahren der CO\u2082-Fu\u00dfabdruck um 50 % reduziert werden kann, wenn statt einer Prim\u00e4rbatterie eine Solarzelle eingesetzt wird, vorausgesetzt, es steht eine Beleuchtungsst\u00e4rke von 500 Lux f\u00fcr 8 h t\u00e4glich zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n

Dieser CO\u2082-Fu\u00dfabdruck ist jedoch abh\u00e4ngig von Umgebungsbedingungen in Form von Beleuchtungsst\u00e4rke bzw. Temperaturdifferenz, Laufzeit und Energiebedarf des Sensorknotens. Daher wurde im Weiteren der Schnittpunkt ermittelt, an dem die Energieversorgung durch Energy Harvesting den gleichen CO\u2082-Fu\u00dfabdruck hatte wie die Versorgung \u00fcber Batterie (Break-Even-Point).<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n <\/div>\n\n\n

©<\/span>Adobe Stock | Montri Thipsorn <\/div><\/div><\/div>\n
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Validierungsprojekt<\/strong> auf einem Blick<\/h3><\/span><\/th>\n <\/tr>\n \n

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Projektpartner<\/p>\n\n <\/td>\n

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u. a. Fraunhofer IIS, Fraunhofer IZM<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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Ziele<\/p>\n\n <\/td>\n

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  • Ermittlung des CO\u2082-Fu\u00dfabdrucks drahtloser Sensorknoten<\/li>\n
  • Vergleich von Prim\u00e4rbatterien und Energy-Harvesting-L\u00f6sungen (PV, TEG)<\/li>\n
  • Analyse des Einflusses von Leistungsbedarf, Laufzeit und Umgebungsbedingungen<\/li>\n
  • Bestimmung des Break-Even-Points zwischen Batterie- und Energy-Harvesting-Versorgung<\/li>\n<\/ul>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n
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F\u00f6rderung<\/p>\n\n <\/td>\n

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Im Rahmen des Kompetenzzentrums Green ICT @ FMD<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n <\/table>\n <\/div>\n \n <\/div>\n <\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Das im Rahmen des Kompetenzzentrums Green ICT @ FMD gestartete Validierungsprojekte besch\u00e4ftigt sich mit dem CO\u2082-Fu\u00dfabdruck der Produktion drahtloser Funksensoren.<\/p>\n","protected":false},"author":138,"featured_media":32776,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[104],"tags":[],"class_list":["post-33035","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-fmd-projekte"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fmd-insight.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33035","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fmd-insight.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fmd-insight.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fmd-insight.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/138"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fmd-insight.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=33035"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/fmd-insight.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33035\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":33039,"href":"https:\/\/fmd-insight.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33035\/revisions\/33039"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fmd-insight.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=33035"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fmd-insight.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=33035"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fmd-insight.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=33035"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}