能量收集网络运行规划技术研究

发布时间：2020-10-28 02:52

　　 能量收集网络是一类通过收集诸如震动、热能、太阳能、风能、辐射等环境能源,将其转化为可用的电能为无线电子设备供电的网络。能量收集网络能够为无线传感网、植入或穿戴设备、移动终端设备等提供新型解决方案,提高网络设备的自治能力,拓宽网络部署范围,提升设备生命周期,同时降低运行和维护成本。能量收集网络中系统运行规划设计是其发展与应用过程中的关键问题。系统运行规划设计需综合考虑系统能量收集状态、网络节点设备状态、通讯环境等,继而在能量收集、能耗均衡、吞吐量、安全速率等约束下实现系统性能与能耗之间以及能量传输与信息传输之间的均衡。本文基于场景生成技术、不确定理论、凸优化以及数理分析等方法对能量收集网络中运行规划相关问题展开研究。本研究将对推动能量收集网络的发展部署和推广应用提供有价值的理论参考和技术手段。主要研究内容为:1)现有的能量收集网络大多采用解析概率分布函数刻画能量收集过程,对真实情况模拟的准确度和真实性偏差较大。因此,本文提出基于场景生成技术的能量收集模拟方法。该方法基于系统历史收集能量,无需预设概率分布函数,使用最优消减技术生成单时段代表场景;然后,利用时齐模拟退火算法得到单日功率场景序列,继而准确模拟能量收集网络中能量获取序列的随机性。以实际的风电数据为例,通过与采集到的历史数据进行对比,验证所述方法的准确性与稳定性;然后以网络吞吐量的优化为例,验证该方法在能量收集网络系统规划运行中的可行性和有效性。2)能量收集过程具有极大的波动性和不确定性,传统方法基于解析概率分布函数刻画能量收集过程,无法准确模拟实际情况,导致节点死亡概率较高、可靠性无法保证。为此,提出能量收集网络节点能量收集可靠性定义,对节点能量收集的置信程度给出合理估计。基于不确定理论,对能量收集的可靠性进行评估,分别建立节点无电池和无限容量电池情形下的能量收集可靠性模型。在此基础上提出能量收集可靠性多层不确定规划模型,对模型求解并提出一种能量平均分配(Energy Average Allocation,EAA)算法,并从理论上证明了该算法的竞争比上界。最后,以实际的风功率为例,验证模型和方法的可行性和有效性。3)能量收集网络的发展增加了能量受限型网络的生命周期。然而目前的研究大多针对单一天线的系统,且线性的能量收集模型难以准确刻画系统能量收集的动态过程。为此,针对能量收集多用户MIMO认知无线供电通讯网络系统,基于非线性能量收集模型分别建立overlay和underlay场景下的系统吞吐量优化模型;由于系统模型的参数耦合和非线性约束特性导致问题为联合凹的,因此利用等效代换将系统模型转化为等效凸问题,使用拉格朗日对偶方法求解;继而分别给出能量与信息协方差矩阵最优解形式及最优时间分配系数的求解方法,并理论证明其最优性。其后,基于实际的风电能量收集数据,验证算法的有效性及性能。4)研究基于SWIPT的MISO认知无线电网络,其中次级用户与多个主网络用户和多个能量收集端共存。为了确保网络的安全通讯以及能量收集,提出了在非完美CSI下安全人工噪声辅助的波束成形和功率分配问题。其中分别基于限界CSI误差模型和概率CSI误差模型建立传输功率最小化问题和最大最小公平性能量收集问题。由于上述问题均为非凸的,因此分别提出限界CSI误差模型下基于S-过程和概率CSI误差模型下基于Bernstein型不等式的一维搜索算法。结果表明在限界CSI误差模型下能够实现最优安全波束成形,而在概率CSI误差模型下能够得到次优波束成形解。同时在最大最小公平性原则下实现了次级用户安全速率和能量收集端能量收集之间的均衡。最后,总结本文所研究的工作并展望能量收集网络未来的研究与发展趋势。
【学位单位】：广西大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TM61
【部分图文】：

图１－１随机能量到达的ＡＷＧＮ信道示意图（ａ）无限容量电池（ｂ）无电池??Ｆｉｇ．?１－１?ＡＷＧＮ?ｃｈａｎｎｅｌ?ｗｉｔｈ?ｒａｎｄｏｍ?ｅｎｅｒｇｙ?ａｒｒｉｖａｌ?（ａ）?ｕｎｌｉｍｉｔｅｄ?ｂａｔｔｅｒｙ?（ｂ）?ｎｏ?ｂａｔｔｅｒｙ??１．２．１．１无限容量电池的信道容量??首先每个码字满足约束（１－２），同时依据大数定理满足平均功率约束（１－１），即??丄５］＇五户。因此，能量收集系统的约束是严格的，即能量收集系统容量的上界受??经典容量与平均功率约束的限制，该上界等于平均充电速率。??文献［１３］给出了两种实现上界的方式。一种是存储再发送策略，发送端在起初的／２（？）??信道使用中存储能量，继而在剩余》－／？（？）的信道使用中依据码本传输数据，该码本依据??对功率的独立同分布高斯采样生成，等于平均充电速率Ｐ。令６（？）和《－＆（？）均趋于〇〇，??选取力（《）满足〇（？），如岭炉吨⑷，继而可以实现ＡＷＧＮ容量。这一过程可以看做：??通过在存储阶段收集无限的能量，将数据发送阶段的能量耗尽概率视作〇，同时通过选??择办（《）￣〇（？）使得在存储阶段不传输任何数据。另一种策略是最佳传输策略，即数据传输??

（ａ）?（ｂ）??图１－１随机能量到达的ＡＷＧＮ信道示意图（ａ）无限容量电池（ｂ）无电池??Ｆｉｇ．?１－１?ＡＷＧＮ?ｃｈａｎｎｅｌ?ｗｉｔｈ?ｒａｎｄｏｍ?ｅｎｅｒｇｙ?ａｒｒｉｖａｌ?（ａ）?ｕｎｌｉｍｉｔｅｄ?ｂａｔｔｅｒｙ?（ｂ）?ｎｏ?ｂａｔｔｅｒｙ??１．２．１．１无限容量电池的信道容量??首先每个码字满足约束（１－２），同时依据大数定理满足平均功率约束（１－１），即??丄５］＇五户。因此，能量收集系统的约束是严格的，即能量收集系统容量的上界受??经典容量与平均功率约束的限制，该上界等于平均充电速率。??文献［１３］给出了两种实现上界的方式。一种是存储再发送策略，发送端在起初的／２（？）??信道使用中存储能量，继而在剩余》－／？（？）的信道使用中依据码本传输数据，该码本依据??对功率的独立同分布高斯采样生成，等于平均充电速率Ｐ。令６（？）和《－＆（？）均趋于〇〇，??选取力（《）满足〇（？），如岭炉吨⑷，继而可以实现ＡＷＧＮ容量。这一过程可以看做：??通过在存储阶段收集无限的能量

（ａ）?（ｂ）??图１－２?（ａ）有限容量电池系统（ｂ）等效时间序列??Ｆｉｇ．?１－２?（ａ）?Ｌｉｍｉｔｅｄ?ｂａｔｔｅｉｙ?ｓｙｓｔｅｍ?（ｂ）?Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ?ｔｉｍｅ?ｓｅｒｉｅｓ??对于有限容量的电池，即０＜五？＾?＜〇〇，如图ｌ－２（ａ）所示，信道输入受到当前电池中??能量的瞬时幅值约束。文献［１４］和［１７］指出，当信道输入为高斯信道下的连续幅值约束??或独立同分布的随机幅值约束时，最优输入分布是离散的。然而，这种离散的质点是任??意的实数，即跟踪能量序列的动态特性很困难。对于可跟踪的抽象系统，文献［１５］将能??量到达过程模拟为定量的数乘，继而考虑基于该定量的物理层离散码表。进一步的分析??表明，文献［１５］假设物理层是无噪声二值信道，能量到达是二值的且电池为单位容量，??即使在如此简单的模型中，接收端对电池状态的未知、电池状态的时效性以及电池状态??的估计精度
【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 鄂世举;郭壮;曹建波;任钰雪;金建华;蔡建程;朱喜林;周武;;微能量收集技术及储能器件研究[J];浙江师范大学学报(自然科学版);2017年02期

2 Bruno Damien;Andrea Colognese;;因应能量收集应用的超低功率需求[J];中国集成电路;2014年05期

3 于成林;赵程;沈景凤;付栖勇;李丽琛;;压电能量收集技术的研究及应用[J];中国水运(下半月);2018年05期

4 Tony Armstrong;;物联网可以从无线充电及能量收集中充分获益[J];今日电子;2014年11期

5 王哲;李陶深;叶进;葛志辉;吴敏;;基于场景生成的能量收集网络模拟方法[J];电子学报;2018年08期

6 王文琦;费廷伟;王学勇;孔祥营;;智能穿戴设备及其能量收集技术简述[J];军民两用技术与产品;2019年04期

7 王哲;李陶深;叶进;葛志辉;吴敏;;基于不确定理论的能量收集可靠性建模及规划[J];通信学报;2018年05期

8 罗丽;;EnOcean的能量收集技术带来热能应用新突破[J];电脑与电信;2011年07期

9 康亚威;姚彦鑫;;能量收集型无线传感器网络中高效的能量调度算法[J];实验室研究与探索;2019年04期

10 虞伟亮;阳光银行[J];第二课堂;2004年06期

相关博士学位论文 前10条

1 王哲;能量收集网络运行规划技术研究[D];广西大学;2019年

2 范保艳;PVDF基复合材料热释电能量收集及电卡特性研究[D];华中科技大学;2018年

3 李职杜;基于网络演算的能量收集通信系统性能的研究[D];北京邮电大学;2018年

4 钮金鑫;基于D2D与能量收集的认知中继网络资源分配研究[D];电子科技大学;2017年

5 杨海露;基于压电技术的路面变形能量收集系统研究及应用[D];北京科技大学;2018年

6 王军雷;基于流机电多物理场耦合下涡激振动能量收集模型及特性[D];重庆大学;2014年

7 杜冠瑶;无线协作中继网络的资源分配和信息能量同传技术的研究[D];北京交通大学;2015年

8 魏胜;基于碰撞致上变频原理的压电能量收集技术研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

9 吴了;基于压电能量收集的集成电路的研究与设计[D];湖南大学;2017年

10 赵清华;无线传感器节点能量管理系统的研究[D];太原理工大学;2010年

相关硕士学位论文 前10条

1 韩怀宇;面向能量收集的低压启动及DC-DC变换芯片研究与设计[D];桂林电子科技大学;2019年

2 黄瑞;基于环境能量收集的自供能无线传感系统的能量管理研究[D];电子科技大学;2019年

3 李明玉;能量收集MQAM无线通信系统基于强化学习的资源分配[D];吉林大学;2019年

4 王伟莹;基于中继能量收集的协作通信中的吞吐量分析[D];广州大学;2019年

5 王元一;基于能量收集技术的绿色认知网络功率分配算法研究[D];吉林大学;2018年

6 邵美琪;基于能量收集的WBAN能量协作关键技术研究[D];吉林大学;2018年

7 张宇飞;沥青混凝土路面压电微能量收集技术研究[D];长安大学;2018年

8 王海琨;面向悬索的新型电磁式能量收集装置研究[D];西南交通大学;2018年

9 王昆鹏;一种面向人体应用的热电能量收集系统的研究[D];厦门大学;2017年

10 张树青;固定方位式海洋监测浮标能量收集装置的设计与研究[D];浙江大学;2018年

本文编号：2859465