多跳智能电网需求侧管理及优化
发布时间：2022-01-07 21:41
随着智能电网技术的发展和革新,人们对电能质量的期望越来越高,同时又希望降低负载消耗所造成的昂贵的电费价格,需求侧管理便显得十分的重要。而随着智能电网系统中用户的逐渐增多以及电力负载需求的快速增长,无论是用户还是各类电力设备势必都会产生巨大的信息量,这给无线通信网络带来了巨大的挑战。因此,对智能电网系统中的无线通信网络的研究具有重大的意义。同时,为了提升智能电网系统中无线通信网络的吞吐量,我们在多跳无线网络中使用协作通信并加入网络编码,并对此进行了深入的研究。论文的主要工作如下:首先,对于需求侧管理,我们研究了智能电网系统中的负载调度和成本优化问题。在负载调度问题中,为了降低能耗的峰均比,我们考虑负载的三种出现形式:消耗、存储和产生。然后,将带有峰均比限制的最小化最大能量负载调度问题表示为混合整数线性规划问题,并用CPLEX直接求解。在成本优化问题中,我们将一个复杂的公平成本优化问题转化成非线性规划问题。通过凸包松弛技术,将非线性问题转换成线性问题,并用CPLEX对其进行求解得到近似解。然后,通过仿真实验验证了我们所提出的需求侧管理方法不仅实现了公平负载调度,而且实现了公平成本优化。其次...
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
协作通信中的三点模型
图 2.4 当有 N 个源-目的节点对共享一个中继节点时，网络编码的传输示码的优势可以提高无线通信网络的吞吐量和频谱效率。网络编码有很多优数据包来传输更多的信息，从而提高整个网络的吞吐量。网络编以更少的带宽发送更多的信息，并且不需要重新传输数据包，从码还可以通过在源节点和中间节点之间应用编码来减少包丢失。编码还允许在不同的流之间共享网络资源，从而能够避免链路故路径来提高网络性能，并通过对数据包进行编码来提高网络的安优点，它在无线传感器网络、车载自组网络、组播网络、点对点容存储网络等不同的网络和应用中都得到了广泛的应用。国家标准与技术研究所（NIST）的报告所说，智能电网的预期效益
图 3.1 智能电网中的需求侧管理系统3.3.2 能量消耗约束总的来说，家用设备可以被分为两类：可移动的家用设备和不可移动的家用设备。不可移动的设备不能被调度，而可移动的设备可以被组织和移动。家用设备 a 每日所需的总消耗能量可以用 , 表示。为了不给用户造成极大的不舒适度，我们不会试图去减少日常的能量消耗，而是集中精力更好地组织、调度可移动设备来降低用户的成本。对于每个设备 ∈ ，在时隙 ∈ 内，它的能量消耗通常受到最小值和最大值的限制，即 , 和 , 。因此，我们可以得到： , ≤ , ( ∈ , ∈ , ∈ ) (3.1) , ≤ , ( ∈ , ∈ , ∈ ) (3.2)
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能楼宇需求侧管理的负荷与成本优化[J]. 田峰,殷磊,吕斌,尹喜阳,马涛. 南京邮电大学学报(自然科学版). 2018(06)
[2]Traffic Scheduling Mechanism Based on Interference Avoidance for Meter Data Collection in Wireless Smart Grid Communication Networks[J]. SHAO Sujie,GUO Shaoyong,QIU Xuesong,MENG Luoming,LEI Min. 中国通信. 2015(07)
[3]多源多宿组播网络编码的可达信息率区域[J]. 蒲保兴,朱鸿鹏,赵乘麟. 计算机应用. 2015(06)
硕士论文
[1]全双工无线多跳网络能量效率与安全速率优化研究[D]. 陈欣.南京邮电大学 2018
本文编号：3575318
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
协作通信中的三点模型
图 2.4 当有 N 个源-目的节点对共享一个中继节点时，网络编码的传输示码的优势可以提高无线通信网络的吞吐量和频谱效率。网络编码有很多优数据包来传输更多的信息，从而提高整个网络的吞吐量。网络编以更少的带宽发送更多的信息，并且不需要重新传输数据包，从码还可以通过在源节点和中间节点之间应用编码来减少包丢失。编码还允许在不同的流之间共享网络资源，从而能够避免链路故路径来提高网络性能，并通过对数据包进行编码来提高网络的安优点，它在无线传感器网络、车载自组网络、组播网络、点对点容存储网络等不同的网络和应用中都得到了广泛的应用。国家标准与技术研究所（NIST）的报告所说，智能电网的预期效益
图 3.1 智能电网中的需求侧管理系统3.3.2 能量消耗约束总的来说，家用设备可以被分为两类：可移动的家用设备和不可移动的家用设备。不可移动的设备不能被调度，而可移动的设备可以被组织和移动。家用设备 a 每日所需的总消耗能量可以用 , 表示。为了不给用户造成极大的不舒适度，我们不会试图去减少日常的能量消耗，而是集中精力更好地组织、调度可移动设备来降低用户的成本。对于每个设备 ∈ ，在时隙 ∈ 内，它的能量消耗通常受到最小值和最大值的限制，即 , 和 , 。因此，我们可以得到： , ≤ , ( ∈ , ∈ , ∈ ) (3.1) , ≤ , ( ∈ , ∈ , ∈ ) (3.2)
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能楼宇需求侧管理的负荷与成本优化[J]. 田峰,殷磊,吕斌,尹喜阳,马涛. 南京邮电大学学报(自然科学版). 2018(06)
[2]Traffic Scheduling Mechanism Based on Interference Avoidance for Meter Data Collection in Wireless Smart Grid Communication Networks[J]. SHAO Sujie,GUO Shaoyong,QIU Xuesong,MENG Luoming,LEI Min. 中国通信. 2015(07)
[3]多源多宿组播网络编码的可达信息率区域[J]. 蒲保兴,朱鸿鹏,赵乘麟. 计算机应用. 2015(06)
硕士论文
[1]全双工无线多跳网络能量效率与安全速率优化研究[D]. 陈欣.南京邮电大学 2018
本文编号：3575318
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/glzh/3575318.html
