Active management of battery degradation in wireless sensor network using deep reinforcement learning for group battery replacement

📄 arXiv: 2503.15865v2 📥 PDF

作者: Jong-Hyun Jeong, Hongki Jo, Qiang Zhou, Tahsin Afroz Hoque Nishat, Lang Wu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-03-20 (更新: 2025-03-22)

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的无线传感器网络电池主动管理方法，实现分组电池更换。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 无线传感器网络 电池管理 深度强化学习 电池退化 分组更换

📋 核心要点

  1. 现有WSN电池管理方法侧重于延长单个电池寿命，忽略了系统层面的电池更换规划与调度问题。
  2. 论文提出一种基于深度强化学习的主动电池退化管理策略，通过优化WSN占空比，减少电池个体早期失效。
  3. 实验结果表明，该策略在不同网络规模下均有效，能够在不牺牲WSN性能的前提下实现电池分组更换。

📝 摘要（中文）

无线传感器网络(WSN)已成为结构健康监测(SHM)的一种有前景的解决方案，尤其是在难以到达或偏远地区。与有线系统相比，电池供电的WSN具有多种优势，但无论采用何种能量收集方法，有限的电池寿命一直是实际应用中最大的障碍之一。虽然已经研究了各种电池健康管理方法，但现有方法专门旨在延长单个电池的寿命，缺乏系统层面的视角。应用这些方法的一个后果是，WSN中的电池往往在不同的时间失效，给电池更换行程的规划和调度带来很大的困难。本研究提出了一种深度强化学习(DRL)方法，通过优化WSN的占空比，实现电池退化的主动管理。这种主动管理策略有效地减少了单个电池的早期失效，从而可以在不牺牲WSN性能的情况下进行分组更换。开发了一个基于真实WSN设置的模拟环境，用于训练DRL代理并学习最佳占空比策略。该策略的性能在各种网络规模的长期设置中得到了验证，证明了其效率和可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：无线传感器网络中，电池寿命是限制其应用的关键因素。现有电池管理方法主要关注延长单个电池的寿命，导致网络中电池失效时间分散，给大规模电池更换带来极大的不便和成本增加。因此，需要一种系统层面的电池管理策略，能够协调电池的退化过程，实现分组更换，降低维护成本。

核心思路：本研究的核心思路是通过主动控制WSN节点的占空比，影响电池的放电速率，从而协调整个网络中电池的退化过程。通过深度强化学习，学习最优的占空比策略，使得电池尽可能在相近的时间失效，方便进行分组更换，同时保证WSN的性能。

技术框架：该方法采用深度强化学习框架，包括以下主要模块：1) 模拟环境：基于真实WSN场景构建模拟环境，模拟电池的退化过程和WSN的性能指标。2) DRL Agent：使用深度神经网络作为策略网络，学习最优的占空比策略。3) 奖励函数：设计奖励函数，鼓励Agent选择能够实现电池分组更换并保持WSN性能的占空比策略。4) 训练过程：通过与模拟环境的交互，不断优化策略网络，最终得到最优的占空比策略。

关键创新：该研究的关键创新在于将深度强化学习应用于WSN电池管理，实现了系统层面的电池退化主动管理。与传统的被动式电池管理方法不同，该方法能够主动控制电池的退化过程，实现电池失效时间的协调，从而方便进行分组更换。

关键设计：在DRL Agent的设计中，使用了深度Q网络(DQN)作为策略网络。状态空间包括各个节点的剩余电量、网络连通性等信息。动作空间为各个节点的占空比调整幅度。奖励函数的设计综合考虑了电池失效时间的方差（鼓励分组更换）和WSN的性能指标（如数据传输成功率）。训练过程中，使用了经验回放和目标网络等技术，以提高训练的稳定性和收敛速度。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够有效地协调WSN中电池的退化过程，实现分组更换。在不同网络规模下，该方法均能显著降低电池失效时间的方差，同时保证WSN的数据传输成功率。与传统的被动式电池管理方法相比，该方法能够显著降低电池更换的频率和成本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种大规模无线传感器网络，例如结构健康监测、环境监测、智能农业等领域。通过主动管理电池退化，可以显著降低电池更换的频率和成本，提高WSN的可靠性和可持续性。未来，该方法还可以扩展到其他类型的电池和能源管理系统。

📄 摘要（原文）

Wireless sensor networks (WSNs) have become a promising solution for structural health monitoring (SHM), especially in hard-to-reach or remote locations. Battery-powered WSNs offer various advantages over wired systems, however limited battery life has always been one of the biggest obstacles in practical use of the WSNs, regardless of energy harvesting methods. While various methods have been studied for battery health management, existing methods exclusively aim to extend lifetime of individual batteries, lacking a system level view. A consequence of applying such methods is that batteries in a WSN tend to fail at different times, posing significant difficulty on planning and scheduling of battery replacement trip. This study investigate a deep reinforcement learning (DRL) method for active battery degradation management by optimizing duty cycle of WSNs at the system level. This active management strategy effectively reduces earlier failure of battery individuals which enable group replacement without sacrificing WSN performances. A simulated environment based on a real-world WSN setup was developed to train a DRL agent and learn optimal duty cycle strategies. The performance of the strategy was validated in a long-term setup with various network sizes, demonstrating its efficiency and scalability.