[ca] Català: La recollita d'energia es concep com una tecnologia apta per satisfer les creixents demandes d'energia del segle XXI. L'estat actual de la tècnica permet aprofitar diverses fonts d'energia existents, físiques i naturals, com ara l'energia solar, l'eòlica, la vibració, les ones de radiofreqüència, entre altres. No obstant, hi ha una manca de models teòrics que puguin predir el consum futur i la disponibilitat de l'energia residual en un sensor equipat amb diverses targetes que recol·lecten d'una font determinada, o fins i tot a la vegada operin sobre diferents tipus de fonts d'energia. En aquesta tesi, proposem MAKERS, un model basat en els mètodes dels processos de Markov per capturar l'estat d'energia d'un sensor amb una targeta de multi-collita d'energia. MAKERS permet prediccions detallades de la probabilitat (i) d'un node de no detectar un esdeveniment a causa de la falta d'energia, així com del temps (ii) de mitjana abans que això passi. En comparació amb treballs anteriors en aquest àmbit, el nostre model té una expressió més simple, no es limita a un sensor que té una targeta d'una sola font d'energia, i, finalment, considera un model més realista de la recollita. Els resultats de les simulacions Monte-Carlo revelen un ajust perfecte entre l'expressió de MAKERS i els valors observats, verificant l'exactitud del nostre enfocament. Més tard, revisem el model per tal de relaxar les primeres restriccions i passar a un entorn més realista. Utilitzant algunes d'aquestes modificacions, es va realitzar una sèrie d'experiments per analitzar el model proposat. Els resultats de les mesures del temps mig abans de quedar-se sense energia en casos reals es corresponen amb les prediccions teòriques. El treball que aquí es presenta pretén ser el primer pas en el modelatge de sensors alimentats per múltiples fonts de l'energia en el camp de les xarxes de sensors sense fils.

[en] English: Energy harvesting is envisaged as an enabling technology to meet the growing energy demands of the 21st century. The current state of the art allows tapping into several physical and naturally existing sources, such as solar, wind, vibration, RF scavenging, among others. However, there is a lack of theoretical models that can predict future consumption and residual availability of energy in a sensor node equipped with multiple boards that harvest a particular source or even simultaneously operate on different types of sources. In this thesis, we propose MAKERS, a Markov model based method to capture the energy states of such a multi-harvesting board sensor. MAKERS allows detailed predictions of the (i) probability of a node failing to detect an event owing to lack of energy, as well as the (ii) average time before this happens. Compared to previous work in this area, our model has a simpler closed form expression, it is not limited to a sensor having a single-harvesting board, and finally, it considers a more realistic harvesting model. Monte-Carlo simulation results reveal a close fit between the closed form expression in MAKERS and observed values, thereby verifying the accuracy of our approach. We later revise the model in order to relax the first constraints and move into a more realistic environment. Using some of this modifications, we conducted a set of experiments to analyze the proposed model. Results measuring the average time before running out of energy in real cases show a good agreement with theoretical predictions. The work presented here pretends to be the first step on modeling multiple-source energy harvesting nodes within the wireless sensor networks field.