उपयोगिता-आधारित हरित सेलुलर नेटवर्क के लिए नवीकरणीय ऊर्जा आवंटन रणनीति

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1. परिचय

वायरलेस डेटा मांग में विस्फोटक वृद्धि के कारण सेलुलर नेटवर्क की ऊर्जा खपत और कार्बन उत्सर्जन में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है। यह पेपर इन नेटवर्कों को बिजली देने के लिए नवीकरणीय ऊर्जा (जैसे सौर, पवन) के उपयोग की चुनौती का समाधान करना चाहता है, जो स्वभावतः रुक-रुक कर और असमान होती है। मूल समस्या यह है कि ऑर्थोगोनल फ़्रीक्वेंसी डिवीज़न मल्टीपल एक्सेस सेलुलर नेटवर्क में सीमित नवीकरणीय ऊर्जा को उपयोगकर्ताओं के बीच कैसे कुशलतापूर्वक आवंटित किया जाए। प्रस्तावित रणनीति तीन प्रमुख कारकों को विशिष्ट रूप से एकीकृत करती है: उपलब्ध नवीकरणीय ऊर्जा की कुल मात्रा, व्यक्तिगत उपयोगकर्ता की सेवा गुणवत्ता आवश्यकताएँ, और रीयल-टाइम चैनल गुणवत्ता। लक्ष्य ऊर्जा बाधा के तहत, एक नेटव�र्क-व्यापी उपयोगिता फ़ंक्शन को अधिकतम करना है जो उपयोगकर्ता संतुष्टि को मापता है। यह कार्य "ग्रीन कम्युनिकेशन" प्रतिमान में स्थित है, जो केवल ऊर्जा दक्षता में सुधार से आगे बढ़कर स्थिरता के लिए बुद्धिमान संसाधन प्रबंधन की ओर उन्मुख है।

2. सिस्टम मॉडल और समस्या विवरण

2.1 नेटवर्क और ऊर्जा मॉडल

हम एक सिंगल-सेल OFDMA नेटवर्क पर विचार करते हैं, जिसका बेस स्टेशन हाइब्रिड ऊर्जा स्रोतों द्वारा संचालित है: पारंपरिक ग्रिड और ऑन-साइट नवीकरणीय ऊर्जा संग्राहक (जैसे सौर पैनल)। यह बेस स्टेशन K उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करता है। नवीकरणीय ऊर्जा रुक-रुक कर आती है और सीमित क्षमता वाली बैटरी में संग्रहीत होती है। किसी दिए गए समय अवधि में आवंटन के लिए उपलब्ध नवीकरणीय ऊर्जा को $E_{total}$ के रूप में दर्शाया जाता है। उपयोगकर्ता $k$ के लिए चैनल लाभ $h_k$ है, जो समय के साथ परिवर्तनशील है।

2.2 उपयोगिता फलन और सेवा गुणवत्ता

इस रणनीति का आधार उपयोगिता फलन $U_k(e_k)$ है, जो उपयोगकर्ता $k$ को आवंटित नवीकरणीय ऊर्जा की मात्रा $e_k$ को उस उपयोगकर्ता की संतुष्टि के माप पर मैप करता है। यह फलन उपयोगकर्ता की सेवा गुणवत्ता आवश्यकताओं को प्रतिबिंबित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उदाहरण के लिए, विलंबता के प्रति संवेदनशील उपयोगकर्ता (जैसे वीडियो स्ट्रीमिंग) का उपयोगिता फलन तेजी से बढ़कर शीघ्र ही संतृप्त हो सकता है, जबकि एक बेस्ट-एफ़र्ट उपयोगकर्ता (जैसे फ़ाइल डाउनलोड) का अधिक रैखिक उपयोगिता फलन हो सकता है। संपूर्ण नेटवर्क की कुल उपयोगिता $U_{sum} = \sum_{k=1}^{K} U_k(e_k)$ है।

2.3 अनुकूलन समस्या

ऊर्जा आवंटन समस्या को एक बाधित अनुकूलन समस्या के रूप में तैयार किया गया है:

3. प्रस्तावित ऊर्जा आवंटन एल्गोरिदम

3.1 ह्यूरिस्टिक एल्गोरिदम डिजाइन

समस्या की गैर-उत्तल और संयोजनात्मक प्रकृति (विशेष रूप से OFDMA में असतत सबकैरियर आवंटन शामिल होने के कारण) को देखते हुए, लेखकों ने कम जटिलता वाला एक ह्यूरिस्टिक एल्गोरिदम प्रस्तावित किया है। यह एल्गोरिदम एक लालची (ग्रीडी) तरीके के समान कार्य करता है:

उपयोगकर्ता प्राथमिकता क्रमबद्धता:उपयोगकर्ताओं को एक व्यापक मापदंड के आधार पर क्रमबद्ध किया जाता है, जो उनकी चैनल गुणवत्ता ($h_k$) और प्रति इकाई ऊर्जा सीमांत उपयोगिता लाभ ($\Delta U_k / \Delta e_k$) को जोड़ता है।
पुनरावृत्ति आवंटन:उच्चतम प्राथमिकता वाले उपयोगकर्ता से शुरू करके, असतत चरणों में ऊर्जा आवंटित की जाती है जब तक कि उनका उपयोगिता लाभ घट न जाए या उनकी सेवा गुणवत्ता संतुष्ट न हो जाए।
बाधा जांच:प्रत्येक आवंटन के बाद, कुल ऊर्जा बाधा $E_{total}$ की जाँच करें। यदि अभी भी ऊर्जा शेष है, तो अगले उपयोगकर्ता को संसाधित करना जारी रखें।
समाप्ति:जब $E_{total}$ समाप्त हो जाए या सभी उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान कर दी गई हो, तो एल्गोरिथ्म रुक जाता है।

यह विधि ऊर्जा की कमी की स्थिति में, समग्र उपयोगिता को अधिकतम करने के लिए उन उपयोगकर्ताओं को प्राथमिकता देने की गारंटी देती है जिनकी चैनल स्थितियाँ बेहतर (ऊर्जा दक्षता उच्च) हैं।

3.2 एल्गोरिदम जटिलता

K उपयोगकर्ताओं की प्रारंभिक क्रमबद्धता और उसके बाद रैखिक आवंटन पुनरावृत्ति की आवश्यकता के कारण, एल्गोरिदम की जटिलता $O(K \log K)$ है। यह एल्गोरिदम को अत्यधिक स्केलेबल बनाता है, जो नेटवर्क नियंत्रक में वास्तविक समय कार्यान्वयन के लिए उपयुक्त है, जो संबंधित साहित्य (जैसे [8]) में प्रस्तावित जटिल गतिशील प्रोग्रामिंग या उत्तल अनुकूलन समाधानों के विपरीत है।

4. संख्यात्मक परिणाम और प्रदर्शन मूल्यांकन

4.1 सिमुलेशन सेटअप

Performance is evaluated through simulations. Key parameters include: a cell radius of 500 meters, 20-50 randomly distributed users, Rayleigh fading channels, and varying total renewable energy levels $E_{total}$. The utility functions are defined as: a sigmoid function for real-time traffic and a logarithmic function for best-effort traffic, consistent with the models used in network economics.

4.2 परिणाम विश्लेषण

परिणाम दो प्रमुख व्यवहारों को प्रदर्शित करते हैं:

ऊर्जा दुर्लभता की स्थिति:जब $E_{total}$ बहुत कम होता है, तो एल्गोरिदम लगभग सारी ऊर्जा उस उपयोगकर्ता को आवंटित कर देता है जिसका चैनल लाभ सर्वोत्तम है। यह न्यायसंगतता का त्याग करता है, लेकिन कुल उपयोगिता और नेटवर्क दक्षता को अधिकतम करता है, क्योंकि खराब चैनल स्थिति वाले उपयोगकर्ताओं को सेवा देना मूल्यवान ऊर्जा बर्बाद करेगा।
ऊर्जा पर्याप्तता की स्थिति:जैसे-जैसे $E_{total}$ बढ़ता है, एल्गोरिदम अधिक उपयोगकर्ताओं (मध्यम चैनल गुणवत्ता वाले उपयोगकर्ताओं सहित) की सेवा गुणवत्ता आवश्यकताओं को पूरा करना शुरू कर देता है। एक बार सभी उपयोगकर्ताओं की मूल सेवा गुणवत्ता आवश्यकताएं पूरी हो जाने पर, कुल उपयोगिता बढ़ती है और संतृप्ति की ओर प्रवृत्त होती है।

परिणामों से पता चलता है कि प्रस्तावित रणनीति कुल उपयोगिता के मामले में बेंचमार्क समान ऊर्जा आवंटन योजना से काफी बेहतर प्रदर्शन करती है, खासकर ऊर्जा की कमी वाले परिदृश्यों में। एक महत्वपूर्ण चार्ट प्लॉट किया जाएगा।संपूर्ण नेटवर्क कुल उपयोगिता बनाम कुल उपलब्ध नवीकरणीय ऊर्जा।, प्रस्तावित ह्यूरिस्टिक एल्गोरिदम की तुलना समान आवंटन बेंचमार्क और सैद्धांतिक ऊपरी सीमा से की जाती है।

5. मुख्य अंतर्दृष्टि और विश्लेषणात्मक परिप्रेक्ष्य

मुख्य अंतर्दृष्टि:इस लेख का मूल योगदान नवीकरणीय ऊर्जा आवंटन समस्या को शुद्ध थ्रूपुट अधिकतमीकरण समस्या से पुनः परिभाषित करने में निहित हैउपयोगिता-संचालित, सेवा गुणवत्ता-अवगत संसाधन अर्थशास्त्रसमस्या। यह स्वीकार करता है कि हरित नेटवर्क में, ऊर्जा केवल लागत नहीं है, बल्कि एक प्रमुख दुर्लभ संसाधन है। वास्तविक नवाचार आवंटन को सीधे उपयोगकर्ता-अनुभूत संतुष्टि (उपयोगिता) से जोड़ने में निहित है, जिसे भौतिक वास्तविकता (चैनल स्थिति) द्वारा नियंत्रित किया जाता है, जिससे नेटवर्क ऑपरेटरों के लिए एक अधिक व्यापक और व्यावहारिक नियंत्रण लीवर बनता है।

तार्किक संरचना:तर्क उचित है: 1) नवीकरणीय ऊर्जा सीमित और रुक-रुक कर आने वाली है। 2) उपयोगकर्ता मांग विषम है। 3) इसलिए, एक बुद्धिमान आवंटन योजना की आवश्यकता है जो आपूर्ति (ऊर्जा, चैनल) और मांग (सेवा गुणवत्ता) दोनों पर विचार करे। 4) उपयोगिता फ़ंक्शन इस व्यापार-बंद को चतुराई से मापता है। 5) कम जटिलता वाली ह्यूरिस्टिक एल्गोरिदम इसे व्यावहारिक बनाते हैं। समस्या परिभाषा से समाधान तक का प्रवाह सुसंगत है और पिछले कार्य में एक स्पष्ट अंतर को संबोधित करता है, जैसा कि लेखकों ने सही ढंग से इंगित किया है, जिसमें अक्सर विविध सेवा गुणवत्ता आवश्यकताओं की उपेक्षा की जाती थी।

लाभ और कमियाँ: लाभ:उपयोगिता सिद्धांत का एकीकरण बहुत मजबूत है और नेटवर्क अर्थशास्त्र से अच्छी तरह से आकर्षित होता है। ह्युरिस्टिक एल्गोरिदम व्यावहारिक है - यह स्वीकार करता है कि रीयल-टाइम नेटवर्क नियंत्रण में, एक अच्छा, तेज़ समाधान एक उत्तम लेकिन धीमे समाधान से बेहतर है। सेवा गुणवत्ता विभेदन पर ध्यान आधुनिक नेटवर्कों के लिए महत्वपूर्ण है जो IoT, वीडियो और मिशन-क्रिटिकल ट्रैफ़िक वहन करते हैं। कमियाँ:मॉडल कुछ हद तक सरलीकृत है। यह एकल-सेल मानता है और स्मार्ट ग्रिड के माध्यम से सेलों के बीचऊर्जा सहयोगकी क्षमता - यह एक आशाजनक क्षेत्र है जिसका अन्वेषण अन्य लोगों (जैसे कि Zhou et al. in "Energy Cooperation in Cellular Networks with Renewable Powered Base Stations" (IEEE Transactions on Wireless Communications)) ने किया है। उपयोगिता फ़ंक्शन को ज्ञात माना गया है; वास्तव में, प्रत्येक सेवा प्रकार के लिए इन कार्यों को परिभाषित करना और सीखना कोई छोटी चुनौती नहीं है। यह पेपर मजबूत निष्पक्षता विश्लेषण का भी अभाव रखता है; दुर्लभ स्थितियों में "खराब चैनल वाले उपयोगकर्ताओं का बलिदान" करने की रणनीति सेवा स्तर समझौते के लिए समस्या पैदा कर सकती है।

क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टि:दूरसंचार ऑपरेटरों के लिए, यह शोध सॉफ़्टवेयर-परिभाषित ऊर्जा नियंत्रकों के लिए एक खाका प्रदान करता है, जो 5G-Advanced और 6G नेटवर्क के लिए आवश्यक होंगे। वास्तविक सौर/पवन ऊर्जा डेटा का उपयोग करने वाले एक टेस्टबेड पर इस एल्गोरिदम का प्रोटोटाइप बनाना सर्वोच्च प्राथमिकता है। इसके अलावा, ऑपरेटरों को अपने ट्रैफ़िक को विभिन्न उपयोगिता श्रेणियों में वर्गीकृत करना शुरू कर देना चाहिए। शोधकर्ताओं के लिए, आगे की दिशा स्पष्ट है: 1) बहु-सेल समन्वय और ऊर्जा साझाकरण को शामिल करना। 2) उपयोगकर्ता अनुभव डेटा से उपयोगिता फ़ंक्शन को गतिशील रूप से सीखने के लिए मशीन लर्निंग को एकीकृत करना। 3) ऊर्जा भंडारण क्षरण लागत को शामिल करने के लिए मॉडल का विस्तार करना। यह कार्य "cycleGAN" के समान है, जिसने चक्रीय स्थिरता पेश करके छवि-से-छवि रूपांतरण के क्षेत्र में मौलिक बदलाव लाया था; यह एक नए प्रकार के हरित संसाधन आवंटन समस्या के लिए एक सुसंगत ढांचा (उपयोगिता + बाधाएँ) प्रस्तुत करता है।

6. तकनीकी विवरण और गणितीय सूत्र

The core optimization problem is defined in Section 2.3. The achievable rate $R_k$ for a user on an OFDMA subcarrier is typically given by:

7. विश्लेषणात्मक ढांचा: उदाहरण केस

दृश्य:एक बेस स्टेशन में 5 उपयोगकर्ता हैं, $E_{total} = 10$ इकाइयाँ नवीकरणीय ऊर्जा की।

उपयोगकर्ता 1 (वीडियो कॉल): सेवा गुणवत्ता: $R_{min}=2$ Mbps, चैनल: उत्कृष्ट ($h_1$ उच्च), उपयोगिता: एस-आकार।
उपयोगकर्ता 2 (फ़ाइल डाउनलोड): सेवा गुणवत्ता: कोई नहीं, चैनल: अच्छा, उपयोगिता: लघुगणक प्रकार।
उपयोगकर्ता 3 (IoT सेंसर): सेवा गुणवत्ता: $R_{min}=0.1$ Mbps, चैनल: खराब ($h_3$ कम), उपयोगिता: चरण-प्रकार।
用户4 & 5： समान मिश्रित विन्यास।

एल्गोरिदम निष्पादन:

प्रत्येक उपयोगकर्ता की प्राथमिकता स्कोर गणना (उदाहरण के लिए, $h_k \times (\text{सीमांत उपयोगिता})$).
उपयोगकर्ताओं को क्रमबद्ध करें: मान लें कि क्रम उपयोगकर्ता 1, उपयोगकर्ता 2, उपयोगकर्ता 4, उपयोगकर्ता 5, उपयोगकर्ता 3 है।
उपयोगकर्ता1 को ऊर्जा आवंटित करें जब तक कि उसकी वीडियो सेवा गुणवत्ता संतुष्ट न हो जाए (खपत: 3 इकाई)। उपयोगिता में भारी उछाल।
उपयोगकर्ता2 को ऊर्जा आवंटित करें। प्रत्येक इकाई ऊर्जा अच्छा उपयोगिता लाभ लाती है। 4 इकाई आवंटित करें।
शेष ऊर्जा = 3 इकाई। उपयोगकर्ता 4 को उसकी मांग को आंशिक रूप से पूरा करने के लिए ऊर्जा आवंटित की गई (खपत: 3 इकाई)।
ऊर्जा समाप्त। उपयोगकर्ता 5 और उपयोगकर्ता 3 (खराब चैनल) को शून्य आवंटन प्राप्त हुआ।

परिणाम:उच्च प्राथमिकता और उच्च दक्षता वाले उपयोगकर्ताओं को प्राथमिकता देकर, कुल उपयोगिता को अधिकतम किया जाता है। उपयोगकर्ता 3 का बलिदान किया गया - यह दुर्लभता की स्थिति में इस रणनीति का स्पष्ट समझौता है।

8. अनुप्रयोग संभावनाएं एवं भविष्य की दिशाएं

अल्पकालिक (1-3 वर्ष): मैक्रो बेस स्टेशन और माइक्रो बेस स्टेशन के नेटवर्क ऊर्जा प्रबंधन प्रणालियों में एकीकृत करना। यह विशेष रूप से ऑफ-ग्रिड या ग्रामीण तैनाती के लिए प्रासंगिक है जो मुख्य रूप से नवीकरणीय ऊर्जा द्वारा संचालित होती है, जैसा कि जीएसएमए के "ग्रीन पावर फॉर मोबाइल" प्रोजेक्ट में दर्ज किया गया है।

मध्यम अवधि (3-5 वर्ष): बनना6G दृष्टिसंवेदन, संचार और ऊर्जा के एकीकरण का केंद्र। नेटवर्क न केवल ऊर्जा का उपभोग करेगा, बल्कि ऊर्जा का प्रबंधन और वितरण भी करेगा। यह एल्गोरिदम IoT उपकरणों को वायरलेस ऊर्जा संचरण को नियंत्रित करने, या मोबाइल नेटवर्क बुनियादी ढांचे से वाहन-से-ग्रिड ऊर्जा प्रवाह का प्रबंधन करने के लिए विकसित हो सकता है।

भविष्य के अनुसंधान दिशाएँ:

कृत्रिम बुद्धिमत्ता/मशीन लर्निंग एकीकरण: पूर्वनिर्धारित उपयोगिता मॉडल के बिना, अत्यधिक गतिशील वातावरण में इष्टतम आवंटन रणनीति सीखने के लिए गहन सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करना।
बहु-संसाधन संयुक्त आवंटन: एकीकृत ढांचे के तहत स्पेक्ट्रम, समय और ऊर्जा संसाधनों का संयुक्त अनुकूलन।
बाजार-आधारित तंत्र: नेटवर्क के भीतर एक वास्तविक समय ऊर्जा बाजार स्थापित करना, जहां उपयोगकर्ता/एजेंट ब्लॉकचेन-आधारित माइक्रोग्रिड अवधारणा से प्रेरित होकर, अपनी आवश्यकताओं के आधार पर नवीकरणीय ऊर्जा के लिए बोली लगाते हैं।
मानकीकरण: खुले रेडियो एक्सेस नेटवर्क आर्किटेक्चर में ऊर्जा-जागरूक नियंत्रण इंटरफेस के मानकीकरण को बढ़ावा देना, ताकि तीसरे पक्ष के ऊर्जा प्रबंधन अनुप्रयोग चल सकें।

संचार नेटवर्क और ऊर्जा नेटवर्क का एकीकरण, जिसे आमतौर पर "ऊर्जा इंटरनेट" कहा जाता है, इस प्रकार के एल्गोरिदम को अपरिहार्य बना देगा।

9. संदर्भ सूची

International Energy Agency (IEA). "Data Centres and Data Transmission Networks".IEA report, 2022. [Online]. Available: https://www.iea.org/reports/data-centres-and-data-transmission-networks
Z. Zhou et al., "Energy Cooperation in Cellular Networks with Renewable Powered Base Stations",IEEE Transactions on Wireless Communications, Volume 13, Issue 12, Pages 6996-7010, December 2014.
GSMA. "Green Power for Mobile: The Global M2M Association on Sustainability". GSMA, 2021.
O. Ozel et al., "Transmission with Energy Harvesting Nodes in Fading Wireless Channels: Optimal Policies",IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol. 29, No. 8, pp. 1732-1743, Sep. 2011. (Cited as [8] in PDF)
J. Zhu et al., "Toward a 6G AI-Native Air Interface",IEEE Communications Magazine, खंड 61, अंक 5, पृष्ठ 50-56, मई 2023।
J.-Y. Zhu, T. Park, P. Isola, A. A. Efros. "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks"।IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017. (एक उदाहरण के रूप में उद्धृत जो मूलभूत ढांचे में बदलाव को दर्शाता है)।