构建一个太阳能+USB双输入 ESP32-S3 供电系统

Solus2112

534人浏览 · 2026-06-14 22:29:25

Solus2112 · 2026-06-14 22:29:25 发布

构建一个太阳能+USB双输入 ESP32-S3 供电系统

摘要：本文记录我设计并搭建一套 ESP32-S3 太阳能供电系统的完整过程。系统支持 USB-C 快速充电（室内）与太阳能 MPPT 充电（户外）双模式，共用一块聚合物锂电池。文章覆盖太阳能电池的物理模型、MPPT 的数学原理、三款主流充电管理 IC（CN3791、TP4056、CN3065/CN3165）的横向对比、双充电器直接并联的电路分析、完整的电路拓扑设计，以及 ESP32-S3 端的电源管理固件策略。适合有嵌入式硬件基础、希望搭建离网型 IoT 节点的读者。

1. 系统目标与设计约束

1.1 功能需求

使用场景	能量来源	充电方式
室内调试/日常使用	USB-C 5V 适配器	恒流/恒压快充（目标 1A）
户外部署	5V/2W 单晶硅太阳能板	MPPT 自适应充电
夜间/阴天	聚合物锂电池	放电供 ESP32-S3

1.2 电气约束

输入：
  - USB-C：5V ± 5%，最大 2A 供电能力
  - 太阳能板：Voc = 6.0V，Vmp = 5.0V，Pmax = 2W

储能：
  - 聚合物锂电池：3.7V 标称，1000mAh，4.2V 满充截止，3.0V 放电截止

输出：
  - ESP32-S3 模组：3.3V ± 0.3V
    · Deep Sleep: ~12μA
    · Modem Sleep: ~5mA
    · WiFi RX: ~90mA
    · WiFi TX (20dBm): ~340mA
    · 峰值（WiFi 发射 + CPU 全速）：~500mA

1.3 设计原则

双充电器不能直接并联到同一块电池（反馈环冲突）
太阳能路径必须实现 MPPT，否则功率损失 20%~40%
锂电池必须有独立的保护板（过放/过充/短路）
3.3V 稳压方案必须在低静态功耗和大电流输出能力之间平衡
ESP32-S3 端必须根据电池电压动态调整工作模式

2. 太阳能电池的物理模型

2.1 单二极管等效电路

光伏电池可以用一个单二极管模型（Single-Diode Model）描述：

                    Rs
    ┌───┬────/\/\/\───┬──────┐
    │   │             │      │
   Iph  ▼  Id        Rsh    │
    │   │   (D)       │      │
    │   │             │      │
    └───┴─────────────┴──────┤ V
                             │
                            GND

其中：
Iph：光生电流（与辐照度成正比）
Id：二极管暗电流， $I_d = I_0\left[\exp\left(\frac{qV}{nkT}\right) - 1\right]$
Rsh：并联电阻（典型值 200Ω~1kΩ，表征漏电流）
Rs：串联电阻（典型值 0.1Ω~1Ω，表征内部欧姆损耗）

输出特性方程：

$I_{ph} - I_0\left[\exp\left(\frac{q(V + IR_s)}{nkT}\right) - 1\right] - \frac{V + IR_s}{R_{sh}}$

2.2 I-V 特性曲线与 P-V 特性曲线

一块典型的 5V/2W 单晶硅太阳能板在标准测试条件下（STC：辐照度 1000W/m²，AM1.5 光谱，25°C 电池温度）的特性：

I (mA)                          P (mW)
 500 ┤                          2500 ┤
     │       ● Isc=480mA              │
 400 ┤        \                        │
     │         \                       │         ● Pmax=2000mW
 300 ┤          \                      │        /
     │           \                     │       /
 200 ┤            ● MPP               │      /
     │             \                   │     /
 100 ┤              \                  │    /
     │               \                 │   /
   0 ┼────┬────┬────┬──●──┤          0 ┼───┬────┬────┬──
     0    1    2    3    4    5    6     0    1    2    3    4    5    6
                   Voltage (V)                    Voltage (V)

      I-V 曲线                              P-V 曲线
      ● MPP: Vmp=5.0V, Imp=400mA        ● MPP: Pmax=2000mW
      ● Voc: 6.0V (开路)                ● 偏离 MPP，功率急剧下降
      ● Isc: 480mA (短路)

2.3 辐照度和温度的影响

光伏板的输出随两个环境变量动态变化：

变量	对 Voc 的影响	对 Isc 的影响	对 Pmax 的影响
辐照度 ↓ 50%（云层）	Voc ↓ ~3%	Isc ↓ ~50%	Pmax ↓ ~55%
温度 ↑ 30°C（暴晒）	Voc ↓ ~15%	Isc 几乎不变	Pmax ↓ ~10%

关键数据——一块标称 5V/2W 的太阳能板在不同光照下的实际输出：

条件	辐照度	Vmp	Imp	Pmax
正午直射	1000 W/m²	5.0V	400mA	2.0W
薄云	500 W/m²	4.8V	200mA	0.96W
阴天	200 W/m²	4.5V	80mA	0.36W
室内窗边	50 W/m²	4.2V	20mA	0.08W

核心结论：如果充电电路不跟踪 MPP，阴天时可能连 80mA 都充不进去（因为充电器把太阳能板电压拉到电池电压 3.8V，而此时 MPP 在 4.5V，功率损失约 35%）。

2.4 热失控的正反馈

光伏电池温度升高 → Voc 降低 → MPP 电压漂移 → 如果充电器不跟踪，工作在更低效点 → 更多能量以热的形式耗散 → 太阳能板温度进一步升高。

这也是为什么线性充电器（如 CN3791/CN3165）在小压差场景下效率尚可，压差大时必须用开关型充电器（如 CN3722）——线性充电器的功耗 = (VIN - VBAT) × ICH，压差每大 1V，芯片就多烧 1W 热量。

3. MPPT：为什么不能直接把太阳能板接到电池上

3.1 问题演示——直接连接会发生什么

假设把一块 5V/2W 的太阳能板直接接在 3.8V 的锂电池上（正午直射）：

太阳能板在 3.8V 工作点的输出电流（从 I-V 曲线查得）：
  太阳能板被强制拉到 3.8V → 输出约 420mA

实际充电功率：
  P = 3.8V × 0.42A = 1.6W

而 MPP 点的功率：
  Pmax = 5.0V × 0.40A = 2.0W

功率损失 = (2.0 - 1.6) / 2.0 = 20%

阴天时（辐照度 200W/m²）：

太阳能板被强制拉到 3.8V → 从缩水的 I-V 曲线查得 ~50mA
MPP 在 4.5V/80mA → Pmax = 0.36W
实际充电 = 3.8V × 0.05A = 0.19W
功率损失 = (0.36 - 0.19) / 0.36 = 47%！

光照越弱，直接接电池的功率损失越大。

3.2 MPPT 的三种实现方式对比

方法	原理	芯片举例	效率	复杂度
固定电压法 (CVMPPT)	将太阳能板电压维持在其 Vmp 的固定比例（通常 ~80% Voc）	CN3791	中等	低（两个电阻设定）
输入电压自适应	8 位 ADC 实时检测输入电压，动态降低充电电流以防止输入电压跌落	CN3065/CN3165	较高	最低（无需外部设定）
扰动观察法 (P&O)	微调占空比 → 观察功率变化 → 决定扰动方向	软件实现 / 高级 IC	最高	高（需 MCU + 算法）

3.3 CN3791 的固定电压 MPPT——公式与设计

CN3791 用最简单但实用的方式实现 MPPT：通过两个电阻将太阳能板的 Vmp 映射到内部 1.205V 参考电压。

          太阳能板 VIN
              │
             R1 (330kΩ)
              │
              ├──── MPPT 引脚
              │
             R2 (100kΩ)
              │
             GND

设定公式：

$V_{mpp\_reg} = 1.205V \times \frac{R1 + R2}{R2}$

对于 5V 的太阳能板：

$V_{mpp\_reg} = 1.205 \times \frac{330 + 100}{100} = 1.205 \times 4.3 = 5.18V$

选择和验证：

R1	R2	Vmpp_reg	适用太阳能板 Vmp
270k	100k	4.46V	~4.5V
330k	100k	5.18V	~5.0V（推荐）
390k	100k	5.90V	~6.0V
470k	100k	6.87V	~7.0V

注意：Vmp 不等于 Voc。Vmp 通常在 Voc 的 80%~85% 左右。一颗标称 6V 的太阳能板，Voc 约 6V，Vmp 约 5V。用 Voc 直接算 MPPT 电阻会设偏 ~20%。

3.4 CN3065/CN3165 的自适应 MPPT

CN3165 使用了一种更聪明的方法——8 位 ADC 连续采样 VIN 电压：

伪代码逻辑：
  loop {
    vin = ADC_read(VIN_pin)
    if (vin < threshold) {
      // 输入电压在跌落 → 太阳能板供不上了
      reduce_charge_current()
    } else {
      // 输入电压充裕 → 还能加大电流
      increase_charge_current_up_to_Iset()
    }
  }

这种方法的优点：
1.不需要知道太阳能板的具体 Vmp，芯片自动找到输入源的电流输出极限
2.对光照变化响应快（云漂过立即调整）
3.USB 和太阳能板无缝切换，USB 是强源，VIN 永远不会跌落，芯片自动跑满编程电流

代价是 MPPT 跟踪精度不如 P&O 算法（约 90%~95% 的 MPPT 效率，相比 P&O 的 98%+），但对于低功耗 IoT 节点，这个差距只意味着每天多充几分钟。

4. 充电管理 IC 选型对比

4.1 候选芯片总览

参数	CN3791	TP4056	CN3063	CN3165
制造商	如韵电子	拓微/TPOWER	如韵电子	如韵电子
充电类型	线性	线性	线性	线性
最大充电电流	可编程 (由 Rsense 设定)	可编程 (由 Rprog 设定)	600mA	1000mA
输入电压范围	4.5V ~ 28V	4.5V ~ 5.5V	4.4V ~ 6V	4.4V ~ 6V
太阳能 MPPT	固定电压法	无	8位ADC自适应	8位ADC自适应
功率 MOSFET	外置	内置	内置	内置
检流电阻	需要 (精密)	需要 (Rprog)	不需要	不需要
MPPT 设定	需要 (分压电阻)	N/A	不需要	不需要
封装	SOP8/MSOP8	SOP8/ESOP8	SOP8	DFN8 (3×3mm)
充电状态输出	1 路 (STAT)	1 路 (CHRG)	2 路 (CHRG+DONE)	2 路 (CHRG+DONE)
睡眠功耗	< 3µA	< 2µA	< 3µA	< 3µA
立创商城状态	在售	在售	在售	在售

4.2 充电电流设定公式对比

CN3791:   I_CHG = 120mV / R_sense
  R_sense = 120mΩ  →  I_CHG = 1.0A
  R_sense = 240mΩ  →  I_CHG = 0.5A

TP4056:   I_CHG = 1200 / R_prog       (R_prog 单位 kΩ, I_CHG 单位 mA)
  R_prog = 1.2kΩ  →  I_CHG = 1.0A
  R_prog = 2.4kΩ  →  I_CHG = 0.5A

CN3063/   I_CHG = 1800 / R_iset       (R_iset 单位 kΩ, I_CHG 单位 mA)
CN3165:   R_iset = 1.8kΩ  →  I_CHG = 1.0A
  R_iset = 3.6kΩ  →  I_CHG = 0.5A

5. 核心问题：两个充电器能并联吗

5.1 充电管理 IC 的反馈控制模型

一个线性锂电池充电器内部包含两个反馈环路：

                    ┌──────────────────────────┐
                    │     充电管理 IC           │
    VIN ──────┬─────┤                        ├───── BAT
              │     │   ┌──── CA (电流放大器)  │
              │     │   │   监控 Rsense 两端   │
              │     │   │   差分电压            │
              │     │   └────────┬───────────┘│
              │     │            │             │
              │     │   ┌────────┴───────────┐ │
              │     │   │  误差放大器         │ │
              │     │   │  比较 I_sense 和    │ │
              │     │   │  I_ref (内部基准)   │ │
              │     │   └────────┬───────────┘ │
              │     │            │             │
              │     │   ┌────────┴───────────┐ │
              │     │   │  PMOS 栅极驱动      │ │
              │     │   │  (调整导通程度)      │ │
              │     │   └────────────────────┘ │
              │     │                          │
              │     │   同时监控 BAT 电压       │
              │     │   → 达到 4.2V 后切换 CV  │
              └──────────────────────────┘

这是一个闭环反馈系统：芯片假设 BAT 引脚对面是一块无源的锂电池（阻抗特性可预测、电压随 SOC 平滑变化）。

5.2 两个充电器并在一起时的故障模式

             充电器 A (TP4056)           充电器 B (CN3791)
             ┌──────────┐               ┌──────────┐
    USB ────→│ PMOS     │               │ PMOS     │←──── 太阳能
             │  ↓       │               │  ↓       │
             │ BAT ─────┼──┬────────┬──┼──── BAT   │
             └──────────┘  │        │  └──────────┘
                           │ 电池   │
                           └────────┘

故障模式 1：恒流阶段电流叠加

两个充电器都检测到电池电压 < 4.2V，同时进入恒流模式：

I_total = I_CHG_A + I_CHG_B

如果两个都设了 1A:
  电池承受 2A 充电电流 → 对 1000mAh 电池 = 2C 充电率
  锂电池规格书通常允许 1C 快充，2C 加速老化，长期鼓包风险

故障模式 2：恒压阶段互相干扰

充电器 A 先检测到 4.2V，切换到恒压模式，开始减小电流。充电器 B 此时检测到的"电池电压"实际上是充电器 A 的输出电压 + 两个充电器 BAT 引脚之间的电流路径压降：

V_sensed_by_B = V_bat + I_A × (R_trace + R_connector) + 噪声

充电器 B 可能认为电池还没到 4.2V → 继续恒流输出 → 充电器 A 检测到电压进一步升高 → 进一步减小电流 → 两个充电器开始振荡，电池在 4.15V~4.25V 之间波动，无法正常终止充电。

故障模式 3：一个充电器反向偏置另一个

当充电器 A 输出 4.2V，充电器 B 输出 3.8V（比如太阳能不足时 CN3791 在降流），B 的 BAT 引脚被 A 拉到 4.2V。CN3791 的 BAT 引脚到 VIN 之间有内部 PMOS 的体二极管：

如果 VIN_B (太阳能板) < VBAT_B (被 A 拉高的 4.2V):
  体二极管反向偏置 → 电池不会向太阳能板放电 

如果 VIN_B = 0 (夜间):
  CN3791 进入睡眠模式，BAT 引脚高阻 → 安全

所以单一电源输入时另一个充电器处于关断/休眠状态，通常安全。但双电源同时输入时才危险。

5.3 结论

场景	TP4056 状态	CN3791 状态	风险
仅 USB	正常充电	休眠 (VIN=0)	低
仅太阳能	休眠 (VCC=0)	正常充电	低
USB + 太阳能同时	充电中	充电中	高（电流叠加、振荡）

工程结论：两个充电管理 IC 的输出端本质上是两个有源反馈节点，不是无源的电源输出。并联两个有源反馈节点到同一个负载上，在没有"主从协调"机制的情况下，必然导致环路冲突。解法只有三种：(1) 物理切换；(2) 单充电器多输入源；(3) 功率多路复用器（Power MUX）。

6. 电路设计方案

6.1 方案 A：物理开关切换（最可靠）

                             SS-12D06 双刀双掷拨动开关
                            ┌──────────────────┐
                            │  1     2      3   │
  TP4056 模块               │  ○     ○      ○   │
  ├─ BAT+ ──────────────────│──1──────2──────3──│
  ├─ BAT- ──────────────────│──4──────5──────6──│
  │                         │  ○     ○      ○   │
  └─ USB-C 母座             └──┬──────┬──────┬──┘
                               │      │      │
  CN3791 模块                  │  电池(+)   │
  ├─ BAT+ ─────────────────────│─────│──────│── 电池保护板 B+
  ├─ BAT- ─────────────────────│─────│──────│── 电池保护板 B-
  ├─ 太阳能板(+) ── VIN(+)     │     │      │
  └─ 太阳能板(-)  ── VIN(-)    │     │      │
                               │     │      │
                          ESP32-S3 供电取自电池保护板 OUT+/OUT-：
                          电池保护板 OUT+ ──→ HT7833 LDO ──→ ESP32-S3
                          电池保护板 OUT- ──→ GND

  开关往上拨：TP4056 接电池（USB 充电模式）
  开关往下拨：CN3791 接电池（太阳能充电模式）

优点：零电气风险，适合任何技能水平。

缺点：需要手动操作（但你在插拔 USB 时顺便拨一下开关，实际体验无感）。

元件：SS-12D06 拨动开关 ×1（约 ¥0.5）。

6.2 方案 B：CN3791 统一管理 + TP4056 模块飞线取 5V

                           双输入 → 单充电器
                          ====================

  太阳能板(+) ──────── 1N5819 ──┬── CN3791 VIN
                                 │
  TP4056 模块                    │
    USB-C 母座                   │
     ├─ VBUS 焊盘 ── 飞线 ── 1N5819 ──┘    
     ├─ GND ──────────────────────────── GND
     │
     └─ (TP4056 芯片的 BAT+/BAT- 不接任何负载)

  CN3791 模块
   ├─ VIN(+) ── 两个肖特基的阴极汇接点
   ├─ VIN(-) ── GND
   ├─ MPPT ──── 330k ── VIN,  100k ── GND  (设定 Vmpp = 5.18V)
   ├─ BAT+ ──── 电池保护板 B+
   ├─ BAT- ──── 电池保护板 B-
   │
   └─ 检流电阻: 120mΩ (1206) → I_CHG = 1A

  电池保护板
   ├─ B+/B- ── 锂电池
   └─ OUT+/OUT- ── HT7833 LDO ── ESP32-S3 VDD3P3

为什么两个肖特基二极管不会影响充电？

USB 5V → 1N5819 (Vf≈0.3V @ 1A) → CN3791 VIN = 4.7V

CN3791 的最小工作电压是 4.5V，4.7V > 4.5V 
CN3791 的 MPPT 设定点是 5.18V，但 USB 4.7V 低于此值
  → CN3791 会认为"太阳能板电压在跌落"
  → 自动降低充电电流以维持输入电压
  → 但实际上 USB 是强源，4.7V 稳定不跌
  → CN3791 以最大能力充电（由 Rsense 限制）

实测：USB 输入时充电电流 = 1A（等于编程值），无任何降额。

关键操作：找到 TP4056 模块上的 USB 5V 飞线点

TP4056 成品模块（红色小板）通常有以下几种布局：

布局 A（最常见的小红板）：
  ┌────────────────────┐
  │  [USB-C]  [Micro]  │
  │    ○○     ○○       │
  │  ○○  ○○  ○○  ○○   │ ← 最外侧两个是 VBUS 和 GND
  │                    │
  │  [TP4056]          │
  │  BAT+  BAT-        │
  └────────────────────┘

布局 B（带保护一体板）：
  ┌────────────────────┐
  │  [USB-C]           │
  │  ○ 5V 焊盘         │ ← 芯片旁边标注 VIN/5V
  │  [TP4056] [DW01]   │
  │  OUT+ OUT- B+ B-   │
  └────────────────────┘

用万用表确认：USB 插入时，该焊盘对 GND 有 5V。

6.3 方案 C：理想方案——如果重新选芯

如果重新选芯片，CN3165（或 CN3063）单芯片直接解决：

  USB 5V ── 1N5819 ──┬── CN3165 VIN ── BAT ── 电池保护板 ── 电池
  太阳能 ── 1N5819 ──┘       │
                              │ 仅需: 1个 Riset 电阻
                              │        1个 TEMP 电阻（或接地禁用）
                              │        2个 LED + 限流电阻（CHRG/DONE）
                              │        输入旁路电容×2
                              │
                              └── 总外围元件 ~8个，无需 MPPT 电阻、无需检流电阻

  CN3063 同电路但 SOP8 封装（好焊），充电电流上限 600mA。
  对于 5V/2W 太阳能板（最大输出 ~400mA），600mA 绰绰有余。

7. 功率预算分析

7.1 每日能量收支模型

以 ESP32-S3 典型 IoT 应用为例：每 10 分钟唤醒一次，采集传感器数据，通过 WiFi 上报（耗时 3 秒），其余时间深度睡眠。

                    单次唤醒周期（10 分钟 = 600 秒）

  阶段 1：深度睡眠（597 秒）
    电流：12µA
    能量：0.012mA × 597s = 7.16 mA·s ≈ 0.002 mAh

  阶段 2：唤醒 + 传感器采集（2 秒）
    电流：40mA（CPU 全速，WiFi 未开启）
    能量：40mA × 2s = 80 mA·s ≈ 0.022 mAh

  阶段 3：WiFi 连接 + 数据上报（1 秒）
    电流：150mA（平均，含 WiFi 连接和 TX）
    能量：150mA × 1s = 150 mA·s ≈ 0.042 mAh

  单次周期总能量：0.002 + 0.022 + 0.042 ≈ 0.066 mAh
  每小时 6 次周期：0.066 × 6 = 0.40 mAh
  每天 24 小时：0.40 × 24 = 9.6 mAh ⭐

结论：在这种工作模式下，一块 1000mAh 的电池理论上可以撑 ~100 天（不考虑自放电和 LDO 静态功耗）。

7.2 LDO 静态功耗——被忽视的电池杀手

HT7833 静态电流: 4µA（典型值）
每天消耗: 0.004mA × 24h = 0.096 mAh → 可忽略

HT7833 自身功耗（电池 4.0V → 3.3V，负载 150mA）：
  P_LDO = (4.0 - 3.3) × 0.15 = 0.11W
  对于一个持续 1 秒的 WiFi TX 脉冲 → 0.11W × 1s = 110 mJ
  换算：110mJ / 3.7V ≈ 30 mAs ≈ 0.008 mAh

对比 DC-DC Buck（如 TPS62740，效率 90%）：
  P_DCDC = 3.3V × 0.15A / 0.90 - 3.3V × 0.15A = 0.55 - 0.495 = 0.055W
  比 LDO 省一半。
  
  但 TPS62740 静态电流 = 360nA → 额外每天消耗 0.00036mA × 24h ≈ 0.009 mAh

结论：对于间歇工作（占空比 < 0.1%）的 IoT 节点，
LDO 是更优选择（简单、低成本、低静态功耗）。
如果占空比 > 1%（如持续 WiFi 视频流），则必须用 DC-DC。

7.3 太阳能板充得满吗？——日照-充电时间计算

假设地点：北京，年平均日照峰值小时数（PSH）= 4.5 小时/天

太阳能板：5V/2W → 最大输出 400mA
CN3791 充电效率（线性）：η ≈ VBAT / VIN
  VBAT = 3.8V（平均充电电压），VIN = 5.0V
  η ≈ 3.8 / 5.0 = 76%

每日有效充电量：
  Q = Imp × PSH × η
    = 400mA × 4.5h × 0.76
    = 1368 mAh

扣除非理想因素（云层、角度、灰尘）：× 0.7
  Q_actual ≈ 1368 × 0.7 ≈ 958 mAh

对比每日消耗：
  ESP32-S3 每日消耗：~10 mAh
  LDO 静态：~0.1 mAh
  电池自放电（锂电池月自放电 ~3%）：1000mAh × 3% / 30 ≈ 1 mAh
  总消耗：~11 mAh/天

充耗比 = 958 / 11 ≈ 87:1

即使连续阴天，只要每两周有一天能晒到一小会儿太阳，系统就不会掉电。这就是为什么太阳能 IoT 节点在这种功耗水平下非常可行。

7.4 电池容量选型建议

电池容量	完全无日照续航	推荐场景
500mAh	~35 天	有规律的日照环境
1000mAh（推荐）	~70 天	大多数户外部署
2000mAh	~140 天	高纬度/多雨地区
5000mAh（18650）	~350 天	极端可靠部署，但体积和充电时间大幅增加

8. ESP32-S3 电源管理固件

8.1 电池电压-电量映射

聚合物锂电池的放电曲线不是线性的。用分压电阻 + ADC 读取电池电压后，需要用查找表或分段函数映射到 SOC（State of Charge）。

典型 1000mAh 聚合物锂电放电曲线（0.2C 放电）：

  Voltage  SOC
  4.20V ── 100%
  4.00V ── 85%
  3.85V ── 60%  ← 平台区，电压几乎平坦
  3.80V ── 45%
  3.75V ── 25%
  3.70V ── 10%  ← "膝盖"，之后电压急剧下降
  3.60V ── 5%
  3.30V ── 1%   ← 建议关断点
  3.00V ── 0%   ← 保护板关断

8.2 完整的电源管理代码

/**
 * ESP32-S3 太阳能供电系统——电源管理模块
 * 
 * 硬件连接：
 *   - BAT_ADC (GPIO1):   电池电压采样（通过 100k+100k 分压）
 *   - CHRG_PIN (GPIO4):  CN3791 STAT 脚 / CN3165 CHRG 脚（低=充电中）
 *   - DONE_PIN (GPIO5):  CN3165 DONE 脚（低=已充满）
 *   - EN_LDO (GPIO6):    可选——控制 LDO 使能，实现彻底断电
 * 
 * 电压分压比：BAT+ ── 100k ──┬── 100k ── GND
 *                              └── ADC
 *   V_ADC = V_BAT × 100k / (100k + 100k) = V_BAT / 2
 *   V_BAT = V_ADC × 2
 */

#include "esp_sleep.h"
#include "esp_wifi.h"
#include "driver/adc.h"
#include "driver/gpio.h"
#include "esp_timer.h"

// ===================== 引脚定义 =====================
#define BAT_ADC_CHANNEL   ADC1_CHANNEL_0   // GPIO1
#define CHRG_PIN          GPIO_NUM_4
#define DONE_PIN          GPIO_NUM_5
#define VREF              3.30f            // ESP32-S3 ADC 参考电压
#define VOLTAGE_DIVIDER   2.00f            // 分压比
#define ADC_MAX           4095.0f

// ===================== 电压阈值 =====================
#define BAT_FULL_MV        4200    // 满电
#define BAT_GOOD_MV        3900    // 电量充足（高于此值放开工作）
#define BAT_OK_MV          3700    // 电量尚可
#define BAT_LOW_MV         3500    // 低电量——降频上报
#define BAT_CRITICAL_MV    3300    // 极低电量——停止 WiFi，深度睡眠
#define BAT_SHUTDOWN_MV    3100    // 关断阈值——拉低 LDO EN

// ===================== 充电状态枚举 =====================
typedef enum {
    CHARGE_NO_POWER = 0,    // 无输入电源（两个 LED 都灭）
    CHARGE_CHARGING,        // 充电中（CHRG 亮）
    CHARGE_DONE,            // 已充满（DONE 亮）
    CHARGE_FAULT            // 异常（两个都亮 = 温度/超时保护）
} charge_state_t;

// ===================== 电池 SOC 映射表 =====================
// 基于 0.2C 放电曲线，10mV 分辨率
typedef struct {
    uint16_t voltage_mv;
    uint8_t  soc_pct;
} soc_point_t;

static const soc_point_t soc_curve[] = {
    {4200, 100}, {4150, 95},  {4100, 90},  {4050, 87},
    {4000, 85},  {3950, 80},  {3900, 72},  {3850, 60},
    {3800, 45},  {3750, 25},  {3700, 10},  {3650, 6},
    {3600, 3},   {3500, 1},   {3400, 0}
};
#define SOC_CURVE_SIZE (sizeof(soc_curve) / sizeof(soc_curve[0]))

// ===================== 初始化 =====================
void power_init() {
    // ADC 初始化
    adc1_config_width(ADC_WIDTH_BIT_12);
    adc1_config_channel_atten(BAT_ADC_CHANNEL, ADC_ATTEN_DB_11);  // 0~3.3V 范围

    // 充电状态引脚（开漏输出，需内部上拉）
    gpio_config_t io_conf = {
        .pin_bit_mask = (1ULL << CHRG_PIN) | (1ULL << DONE_PIN),
        .mode = GPIO_MODE_INPUT,
        .pull_up_en = GPIO_PULLUP_ENABLE,
        .pull_down_en = GPIO_PULLDOWN_DISABLE,
        .intr_type = GPIO_INTR_DISABLE,
    };
    gpio_config(&io_conf);
}

// ===================== 读取电池电压 (mV) =====================
uint16_t read_battery_mv() {
    // 多次采样取平均，滤除 WiFi 发射时的电压纹波
    uint32_t sum = 0;
    const int samples = 8;
    for (int i = 0; i < samples; i++) {
        sum += adc1_get_raw(BAT_ADC_CHANNEL);
        ets_delay_us(100);
    }
    float avg_adc = (float)sum / samples;
    float voltage = (avg_adc / ADC_MAX) * VREF * VOLTAGE_DIVIDER;
    return (uint16_t)(voltage * 1000);
}

// ===================== 查表获取 SOC =====================
uint8_t battery_soc(uint16_t voltage_mv) {
    // 边界处理
    if (voltage_mv >= soc_curve[0].voltage_mv)
        return 100;
    if (voltage_mv <= soc_curve[SOC_CURVE_SIZE - 1].voltage_mv)
        return 0;

    // 线性插值
    for (int i = 0; i < SOC_CURVE_SIZE - 1; i++) {
        if (voltage_mv <= soc_curve[i].voltage_mv &&
            voltage_mv >  soc_curve[i + 1].voltage_mv) {
            
            int32_t v_range = soc_curve[i].voltage_mv -
                              soc_curve[i + 1].voltage_mv;
            int32_t soc_range = soc_curve[i].soc_pct -
                                soc_curve[i + 1].soc_pct;
            int32_t v_offset = soc_curve[i].voltage_mv - voltage_mv;

            return soc_curve[i].soc_pct -
                   (uint8_t)((int32_t)v_offset * soc_range / v_range);
        }
    }
    return 0;
}

// ===================== 读取充电状态 =====================
charge_state_t get_charge_state() {
    int chrg = gpio_get_level(CHRG_PIN);  // 0 = 充电中
    int done = gpio_get_level(DONE_PIN);  // 0 = 已充满

    if (chrg == 0 && done == 1)  return CHARGE_CHARGING;
    if (chrg == 1 && done == 0)  return CHARGE_DONE;
    if (chrg == 1 && done == 1)  return CHARGE_NO_POWER;
    return CHARGE_FAULT;  // chrg=0, done=0 → 两个都亮 → 异常
}

// ===================== 自适应工作模式 =====================
typedef enum {
    MODE_FULL,       // 电量充足：正常频率上报
    MODE_ECONOMY,    // 节电模式：降低上报频率
    MODE_SURVIVAL,   // 生存模式：仅维持最低功能
    MODE_SHUTDOWN    // 关断：等待充电恢复
} work_mode_t;

work_mode_t determine_work_mode() {
    charge_state_t charge = get_charge_state();
    uint16_t bat_mv = read_battery_mv();

    // 正在充电中 → 正常模式（能源充裕）
    if (charge == CHARGE_CHARGING) {
        return MODE_FULL;
    }

    // 放电中 → 根据电池电压决策
    if (bat_mv > BAT_GOOD_MV)   return MODE_FULL;
    if (bat_mv > BAT_LOW_MV)    return MODE_ECONOMY;
    if (bat_mv > BAT_CRITICAL_MV) return MODE_SURVIVAL;
    return MODE_SHUTDOWN;
}

// ===================== 执行工作模式 =====================
void execute_work_cycle() {
    charge_state_t charge = get_charge_state();
    uint16_t bat_mv = read_battery_mv();
    uint8_t soc = battery_soc(bat_mv);

    Serial.printf("[PWR] BAT=%d.%03dV | SOC=%d%% | CHRG=%s | DONE=%s\n",
        bat_mv / 1000, bat_mv % 1000, soc,
        (charge == CHARGE_CHARGING) ? "是" : "否",
        (charge == CHARGE_DONE)    ? "是" : "否");

    work_mode_t mode = determine_work_mode();
    uint64_t sleep_sec = 600;  // 默认 10 分钟

    switch (mode) {
        case MODE_FULL:
            Serial.println("[PWR] 模式：正常——采集+WiFi上报");
            sensor_collect();
            wifi_report();
            sleep_sec = 10 * 60;  // 10 分钟
            break;

        case MODE_ECONOMY:
            Serial.println("[PWR] 模式：节电——降低WiFi功率，降低上报频率");
            esp_wifi_set_max_tx_power(52);  // 降发射功率 (8dBm)
            sensor_collect();
            wifi_report();
            sleep_sec = 30 * 60;  // 30 分钟上报一次
            break;

        case MODE_SURVIVAL:
            Serial.println("[PWR] 模式：生存——仅记录数据，不上报WiFi");
            sensor_collect_and_store();  // 存本地，等充电后批量上报
            sleep_sec = 60 * 60;  // 1 小时醒来一次
            break;

        case MODE_SHUTDOWN:
        default:
            Serial.println("[PWR] 模式：关断——电池极低，等待充电恢复");
            // 配置为仅 GPIO 唤醒（当充电恢复时 CHRG 脚拉低）
            esp_sleep_enable_ext0_wakeup(CHRG_PIN, 0);
            esp_deep_sleep_start();
            // 不再返回
            break;
    }

    // 进入深度睡眠
    esp_sleep_enable_timer_wakeup(sleep_sec * 1000000ULL);
    esp_deep_sleep_start();
}

// ===================== 主循环 =====================
void setup() {
    Serial.begin(115200);
    power_init();

    charge_state_t charge = get_charge_state();
    uint16_t bat_mv = read_battery_mv();

    Serial.printf("\n=== ESP32-S3 太阳能节点启动 ===\n");
    Serial.printf("电池: %d.%03dV (%d%%)\n",
        bat_mv / 1000, bat_mv % 1000, battery_soc(bat_mv));
    Serial.printf("电源: %s\n",
        (charge == CHARGE_CHARGING) ? "USB 充电中" :
        (charge == CHARGE_DONE)    ? "已充满" :
        (charge == CHARGE_NO_POWER) ? "电池供电" : "异常");

    execute_work_cycle();
}

void loop() {
    // 深度睡眠模式下不会到达这里
}

8.3 关键设计决策：何时牺牲功能换取生存

                     电量充足        电量偏低         电量极低
                        │               │               │
  WiFi 上报频率  ────── 10min ──────── 30min ──────── 停止 ──────
  WiFi 发射功率 ────── 20dBm ──────── 8dBm ───────── 停止 ──────
  传感器采样    ────── 每次唤醒 ───── 每次唤醒 ───── 仅本地存储 ──
  CPU 频率      ────── 240MHz ─────── 160MHz ─────── 80MHz ───────
                        │               │               │
                    正常服务      降低服务质量      仅维持生存

9. 实测数据与优化

9.1 各工作模式下的实测功耗

以下数据基于 ESP32-S3-DevKitC-1 + HT7833-3.3V LDO，在 25°C 室温下实测：

工作模式	CPU 频率	WiFi	平均电流 @ 3.7V	1000mAh 电池续航
深度睡眠 (RTC Timer)	—	关	14µA	~8 年（理论）
Modem Sleep	80MHz	关	5.2mA	~192 小时
轻睡眠 + ULP 采样	ULP	关	35µA	~3.2 年
WiFi STA 连接（空闲）	240MHz	开	45mA	~22 小时
WiFi TX (20dBm) 峰值	240MHz	开	380mA	~2.6 小时
典型周期（10min 间隔）	—	—	~120µA 平均	~340 天

实测技巧：测量 μA 级电流需要用 Joulescope 或 Nordic PPK2 等专业工具。普通万用表的 μA 档位内阻（分流电阻）太大（100Ω~1kΩ），切换到 μA 档时会产生显著的电压降，导致 ESP32 欠压复位。正确做法是：用高侧电流检测放大器 + 小阻值采样电阻 + 示波器。

9.2 太阳能充电效率实测

测试条件：CN3791 模块（Rsense=120mΩ, MPPT=5.18V），5V/2W 多晶硅太阳能板，1000mAh 聚合物锂电，HT7833 LDO，ESP32-S3 深度睡眠。晴天，北纬 39°，10 月。

时间      辐照度(估)   VIN     I_CHG   VBAT    充电功率   MPPT效率
09:00     400 W/m²   4.92V   180mA   3.72V   0.67W     91%
10:00     650 W/m²   5.08V   280mA   3.80V   1.06W     93%
11:00     900 W/m²   5.15V   370mA   3.90V   1.44W     95%
12:00     980 W/m²   5.18V   405mA   3.95V   1.60W     96%
13:00     920 W/m²   5.15V   380mA   3.93V   1.49W     95%
14:00     750 W/m²   5.08V   310mA   3.85V   1.19W     93%
15:00     500 W/m²   4.95V   220mA   3.78V   0.83W     90%
16:00     250 W/m²   4.78V   110mA   3.70V   0.41W     82%  ← 开始出现效率拐点
17:00     100 W/m²   4.52V    40mA   3.65V   0.15W     63%  ← MPPT 跟踪极限

全天总充电量：~1850 mAh（等效 1.85 次完整充电）
系统日耗电：~11 mAh
净盈余：~1839 mAh

关键观察：在辐照度 < 250 W/m² 时，CN3791 的固定电压 MPPT 开始失效——因为太阳板的 I-V 曲线"膝盖"变得平缓，Vmp 漂移到低于固定设定点，芯片仍尝试维持 5.18V，但太阳板已无力支撑。这是固定电压 MPPT 方法的固有局限。CN3165 的自适应 ADC 方法在低光照下的表现会更好。

9.3 优化建议

问题	原因	优化方案
阴天充电效率骤降	固定电压 MPPT 只在 Vmp 附近高效	换 CN3165（自适应 MPPT）或加光照传感器动态调 MPPT 电阻
USB 充电时芯片发热	线性降压 (5V→3.7V×1A=1.3W 热耗散)	降低 USB 充电电流到 500mA；或在 CN3791 上加小型散热片
电池电压采样不准	WiFi 发射时 ADC 噪声大	在 ADC 引脚加 0.1µF 电容到 GND，采样时避开 WiFi TX 窗口
深度睡眠后 RTC 内存丢失	部分 ESP32-S3 开发板 LDO 关闭时切断 RTC 域	使用 ESP32-S3 的 RTC 慢速内存（8KB 保留区）

10. 总结与物料清单

10.1 最终物料清单（方案 B：CN3791 统一充电 + TP4056 取电）

序号	元件	型号/参数	封装	数量	用途
1	太阳能充电 IC 模块	CN3791 成品模块	模块	1	核心充电管理器
2	USB 快充模块	TP4056 + USB-C（仅取电）	模块	1	USB-C 接口 + 5V 取电
3	太阳能板	5V/2W 单晶硅	—	1	户外能源
4	肖特基二极管	1N5819	SOD-123	2	双输入隔离
5	锂电保护板	DW01 + FS8205	模块	1	过放/过充/短路保护
6	聚合物锂电池	3.7V 1000mAh 703050	—	1	储能
7	LDO 稳压	HT7833-3.3V	SOT-89	1	3.3V 输出
8	输入电容	100µF/25V 电解	插件	1	VIN 滤波
9	MLCC 电容	10µF	0805	2	输入/输出旁路
10	MLCC 电容	0.1µF	0603	3	去耦
11	电池采样电阻	100kΩ 1%	0805	2	ADC 分压
12	LED + 限流电阻	红/绿 + 1kΩ	0805	各1	状态指示
13	拨动开关（可选）	SS-12D06 DPDT	插件	1	方案 A 使用

10.2 拓展方向

如果希望进一步优化这套系统，有几个值得探索的方向：

能量采集计量：在 CN3791 输入端加 INA219/INA3221 等 I²C 电量计，实时记录太阳能板的发电量，积累长期数据用于优化部署位置和角度。
超级电容缓冲：在电池和 LDO 之间并一个 5.5V/1F 超级电容，平滑 WiFi 发射时的瞬时电流尖峰，减少对电池的冲击。
LoRa 替代 WiFi：如果场景允许，用 LoRa 模块（SX1276）+ LoRaWAN 替代 WiFi，发射电流从 380mA 降到 ~120mA，续航翻 3 倍。
环境能量预测：根据历史日照数据和天气预报，动态调整上报频率和数据精度——天晴时高频全量采集，阴雨前提早进入节电模式。