4. 能量预算与电池寿命估算

低功耗传感终端的续航不是“电池容量除以平均电流”这么简单。真正可用的估算必须回答三个问题：终端在每种工作状态下的电流是多少、每种状态占多少时间、电池在真实温度和老化条件下还能放出多少电。本节把这三个问题串成一条可复算的链路：先建立状态电流表，再做电流积分得到单周期电荷，然后叠加占空比与静态漏电，最后用自放电和温度降额修正，得到可交付的寿命区间。

一、从数据手册到状态电流表

估算的起点不是电池，而是芯片与外围器件的数据手册。以 Silicon Labs EFR32 系列无线 SoC 为例，数据手册会分别给出：深度睡眠（EM2/EM4）电流、无线收发（TX/RX）电流、MCU 运行电流（每 MHz）、外设（ADC、LEUART、传感器）工作电流。这些数值通常标注在特定电压（如 3.0 V）和温度（25 ℃）下，必须连同条件一起记录，否则后续修正无从谈起。

把一次完整工作周期拆成若干状态，例如：休眠、传感器采样、MCU 处理、无线发射、无线接收/等待、再次休眠。为每个状态记录电流 I_i 和持续时间 t_i。这里要特别注意“电流积分”的含义：单周期电荷量 Q_cycle = Σ I_i × t_i，单位是 μA·s 或 mA·ms。若把 Q_cycle 除以周期 T，就得到平均电流 I_avg = Q_cycle / T。这一步是全部估算的核心，任何“平均电流”都必须能追溯到这张状态表。

二、占空比计算：把时间轴变成权重

占空比描述每个状态在一个周期内占的时间比例。设周期 T = 60 s，其中发射占 20 ms、接收等待占 5 ms、采样占 10 ms、处理占 15 ms，其余为休眠。则各状态占空比分别为 3.3×10⁻⁴、8.3×10⁻⁵、1.7×10⁻⁴、2.5×10⁻⁴，休眠占空比接近 1。可以看到，即使发射电流高达 20 mA，只要占空比极低，它对平均电流的贡献也可能小于休眠电流。

下面这张图把“状态电流—占空比—单周期电荷—平均电流—电池寿命”的完整链路画出来，并标出温度降额与自放电修正的插入位置。图中数值为教学示例，用于说明量级关系，不代表任何具体产品的实测结果。

三、自放电与温度降额：把“理想值”拉回现实

电池自放电是常被忽略的一项。以 CR2032 为例，标称容量约 220 mAh，年自放电率约 1%，折算成等效持续电流约为 220 mAh × 1% / 8760 h ≈ 0.25 μA。这个数值与 EM2 休眠电流（约 1.4 μA）处于同一量级，因此不能省略。若终端平均电流只有 1.4 μA，加上自放电后变为约 1.65 μA，寿命直接缩短约 15%。

温度降额更复杂，它同时影响电池可用容量和自放电速率。锂电池在低温下内阻升高、可用容量下降；在高温下自放电加快、老化加速。工程上常用两个系数描述：容量温度系数 k_temp 和老化系数 k_age。例如 −20 ℃ 时 k_temp 取 0.7，意味着标称 220 mAh 只能按 154 mAh 计算；+60 ℃ 时自放电等效电流可能翻倍。最终有效平均电流为 I_eff = I_avg + I_self，有效容量为 C_eff = C_nom × k_temp × k_age，寿命 Life = C_eff / I_eff。

四、可复算的估算表与判断依据

为了让估算可复查、可迭代，建议把上述过程固化成一张计算表。下表给出教学示例的字段与数值，实际使用时把“示例值”替换为数据手册值或实测值即可。

注意：上表为了展示“发射主导”的量级关系，把发射时间设为 20 ms，得到平均电流约 9.41 μA。若把发射周期拉长到 10 分钟一次，平均电流会显著下降。这说明占空比是续航优化中最敏感的杠杆：缩短发射时间、降低发射频次、提高休眠占比，往往比单纯更换低功耗 MCU 更有效。

五、从估算回到实测校正

估算完成后，用实测数据反向校正。具体做法：在样机上测量一个完整周期的电流波形，用积分功能得到实际 Q_cycle，与估算表对比。若偏差超过 20%，逐项排查：LDO 静态电流是否计入、传感器待机是否被忽略、无线发射是否包含匹配网络损耗、MCU 唤醒后是否长时间停留在高频运行。把偏差来源写回状态表，更新电流值，再重新计算寿命。经过两到三轮迭代，估算值与实测值的偏差通常可以收敛到 10% 以内，此时能量预算才具备工程参考价值。

最后要强调：电池寿命估算不是一次性计算，而是随固件版本、传感器型号、无线协议参数、外壳热设计变化的持续过程。把状态电流表、占空比、自放电与温度系数作为版本化输入，每次硬件或固件变更后重新跑一遍，才能避免“实验室续航 10 年、现场 2 年没电”的典型问题。