Pilih Bahasa

Dasar Peruntukan Tenaga Boleh Diperbaharui Berasaskan Utiliti untuk Rangkaian Sel Hijau

Analisis dasar peruntukan tenaga baharu untuk rangkaian sel yang dikuasakan tenaga boleh diperbaharui, memberi tumpuan kepada QoS, kualiti saluran, dan pemaksimuman utiliti pengguna.
solarledlight.org | PDF Size: 0.3 MB
Penilaian: 4.5/5
★ ★ ★ ★ ★
Penilaian Anda
Anda sudah menilai dokumen ini
Sampul Dokumen PDF - Dasar Peruntukan Tenaga Boleh Diperbaharui Berasaskan Utiliti untuk Rangkaian Sel Hijau
Lihat Dokumen PDF Muat Turun PDF Terjemah PDF
Laman Utama » Dokumentasi » Dasar Peruntukan Tenaga Boleh Diperbaharui Berasaskan Utiliti untuk Rangkaian Sel Hijau

Kandungan

1. Pengenalan

Pertumbuhan letupan dalam permintaan data tanpa wayar telah menyebabkan peningkatan ketara dalam penggunaan tenaga dan pelepasan karbon daripada rangkaian sel. Kertas kerja ini menangani cabaran untuk membekalkan kuasa kepada rangkaian ini dengan sumber tenaga boleh diperbaharui (contohnya, solar, angin), yang secara semula jadi berselang-seli dan tidak sekata. Masalah teras adalah memperuntukkan jumlah tenaga boleh diperbaharui yang terhad dengan cekap di kalangan pengguna dalam rangkaian sel Akses Berganda Bahagian Frekuensi Ortogon (OFDMA). Dasar yang dicadangkan secara unik menggabungkan tiga faktor utama: jumlah tenaga boleh diperbaharui yang tersedia, keperluan Kualiti Perkhidmatan (QoS) individu pengguna, dan kualiti saluran masa nyata. Objektifnya adalah untuk memaksimumkan fungsi utiliti seluruh rangkaian, yang mengukur kepuasan pengguna, tertakluk kepada kekangan tenaga. Kerja ini meletakkan dirinya dalam paradigma "komunikasi hijau", melangkaui kecekapan tenaga tulen kepada pengurusan sumber pintar untuk kelestarian.

2. Model Sistem dan Rumusan Masalah

2.1 Model Rangkaian dan Tenaga

Kami mempertimbangkan rangkaian OFDMA sel tunggal dengan satu stesen pangkalan (BS) yang dikuasakan oleh sumber tenaga hibrid: grid tradisional dan penuai tenaga boleh diperbaharui di tapak (contohnya, panel solar). BS berkhidmat kepada K pengguna. Tenaga boleh diperbaharui tiba secara berselang-seli dan disimpan dalam bateri berkapasiti terhad. Tenaga boleh diperbaharui yang tersedia untuk peruntukan dalam slot masa tertentu ditandakan sebagai $E_{total}$. Gandaan saluran untuk pengguna $k$ ialah $h_k$, yang berubah mengikut masa.

2.2 Fungsi Utiliti dan QoS

Asas dasar ini ialah fungsi utiliti $U_k(e_k)$, yang memetakan jumlah tenaga boleh diperbaharui $e_k$ yang diperuntukkan kepada pengguna $k$ kepada ukuran kepuasan pengguna tersebut. Fungsi ini direka untuk mencerminkan keperluan QoS pengguna. Sebagai contoh, pengguna sensitif kelewatan (contohnya, strim video) mungkin mempunyai utiliti yang meningkat mendadak dan cepat tepu, manakala pengguna usaha terbaik (contohnya, muat turun fail) mungkin mempunyai utiliti yang lebih linear. Utiliti agregat rangkaian ialah $U_{sum} = \sum_{k=1}^{K} U_k(e_k)$.

2.3 Masalah Pengoptimuman

Masalah peruntukan tenaga dirumuskan sebagai masalah pengoptimuman terkekang: $$\max_{\{e_k\}} \sum_{k=1}^{K} U_k(e_k)$$ Tertakluk kepada: $$\sum_{k=1}^{K} e_k \leq E_{total}$$ $$e_k \geq 0, \quad \forall k \in \{1,...,K\}$$ $$R_k(e_k, h_k) \geq R_{k}^{min}, \quad \forall k$$ di mana $R_k$ ialah kadar data yang boleh dicapai untuk pengguna $k$ (fungsi tenaga diperuntukkan $e_k$ dan gandaan saluran $h_k$), dan $R_{k}^{min}$ ialah kadar minimum yang diperlukan untuk memenuhi QoSnya.

3. Algoritma Peruntukan Tenaga yang Dicadangkan

3.1 Reka Bentuk Algoritma Heuristik

Memandangkan sifat masalah yang tidak cembung dan kombinatorial (terutamanya dengan peruntukan subpembawa diskret dalam OFDMA), penulis mencadangkan algoritma heuristik berkerumitan rendah. Algoritma beroperasi secara seperti tamak:

  1. Keutamaan Pengguna: Pengguna disusun berdasarkan metrik komposit yang menggabungkan kualiti saluran mereka ($h_k$) dan keuntungan utiliti marginal per unit tenaga ($\Delta U_k / \Delta e_k$).
  2. Peruntukan Berulang: Bermula dengan pengguna keutamaan tertinggi, tenaga diperuntukkan dalam langkah diskret sehingga keuntungan utiliti mereka berkurangan atau QoS mereka dipenuhi.
  3. Semakan Kekangan: Selepas setiap peruntukan, kekangan jumlah tenaga $E_{total}$ disemak. Jika tenaga masih ada, proses diteruskan dengan pengguna seterusnya.
  4. Penamatan: Algoritma berhenti apabila $E_{total}$ habis atau semua pengguna telah dilayan.
Pendekatan ini memastikan bahawa dalam keadaan tenaga yang terhad, pengguna dengan keadaan saluran yang cemerlang (kecekapan tenaga tinggi) dilayan terlebih dahulu untuk memaksimumkan utiliti keseluruhan.

3.2 Kerumitan Algoritma

Kerumitan algoritma ialah $O(K \log K)$ disebabkan penyusunan awal K pengguna, diikuti oleh laluan peruntukan linear. Ini menjadikannya sangat boleh skala dan sesuai untuk pelaksanaan masa nyata dalam pengawal rangkaian, berbeza dengan penyelesaian pengaturcaraan dinamik kompleks atau pengoptimuman cembung yang dicadangkan dalam kerja berkaitan seperti [8].

4. Keputusan Berangka dan Penilaian Prestasi

4.1 Persediaan Simulasi

Prestasi dinilai melalui simulasi. Parameter utama termasuk: jejari sel 500m, 20-50 pengguna diagihkan secara rawak, saluran pudar Rayleigh, dan pelbagai tahap jumlah tenaga boleh diperbaharui $E_{total}$. Fungsi utiliti ditakrifkan sebagai sigmoid untuk trafik masa nyata dan logaritma untuk trafik usaha terbaik, selaras dengan model yang digunakan dalam ekonomi rangkaian.

4.2 Analisis Keputusan

Keputusan menunjukkan dua tingkah laku utama:

  1. Rejim Tenaga Terhad: Apabila $E_{total}$ sangat rendah, algoritma memperuntukkan tenaga hampir secara eksklusif kepada pengguna dengan gandaan saluran terbaik. Ini mengorbankan keadilan tetapi memaksimumkan jumlah utiliti dan kecekapan rangkaian, kerana melayan pengguna dengan saluran lemah akan membazirkan tenaga berharga.
  2. Rejim Tenaga Mencukupi: Apabila $E_{total}$ meningkat, algoritma mula memenuhi permintaan QoS lebih ramai pengguna, termasuk mereka yang mempunyai kualiti saluran sederhana. Utiliti agregat meningkat dan tepu sekali keperluan QoS teras semua pengguna dipenuhi.
Dasar yang dicadangkan ditunjukkan mengatasi skema peruntukan tenaga sama rata asas dengan ketara dari segi jumlah utiliti, terutamanya dalam senario tenaga terhad. Carta utama akan memplot Utiliti Rangkaian Keseluruhan vs. Jumlah Tenaga Boleh Diperbaharui Tersedia, membandingkan heuristik yang dicadangkan dengan garis dasar peruntukan sama rata dan batas atas teori.

5. Inti Pati & Perspektif Penganalisis

Inti Pati: Sumbangan asas kertas kerja ini ialah membingkai semula peruntukan tenaga boleh diperbaharui daripada masalah pemaksimuman daya pemprosesan tulen kepada masalah ekonomi sumber yang didorong utiliti dan sedar QoS. Ia mengakui bahawa dalam rangkaian hijau, tenaga bukan sekadar kos tetapi komoditi utama yang terhad. Inovasi sebenar ialah mengikat peruntukan secara langsung kepada kepuasan yang dirasakan pengguna (utiliti) yang dimodulasi oleh realiti fizikal (keadaan saluran), mewujudkan tuas kawalan yang lebih holistik dan pragmatik untuk pengendali rangkaian.

Aliran Logik: Hujahnya kukuh: 1) Tenaga boleh diperbaharui adalah terhad dan berselang-seli. 2) Permintaan pengguna adalah heterogen. 3) Oleh itu, peruntukan pintar yang mempertimbangkan kedua-dua penawaran (tenaga, saluran) dan permintaan (QoS) adalah perlu. 4) Fungsi utiliti mengukur pertukaran dengan elegan. 5) Heuristik berkerumitan rendah menjadikannya praktikal. Aliran dari definisi masalah ke penyelesaian adalah koheren dan menangani jurang yang jelas dalam kerja terdahulu yang sering mengabaikan keperluan QoS yang pelbagai, seperti yang penulis nyatakan dengan betul.

Kekuatan & Kelemahan: Kekuatan: Integrasi teori utiliti adalah kuat dan dipinjam dengan baik daripada ekonomi rangkaian. Heuristik itu pragmatik—ia menerima bahawa dalam kawalan rangkaian masa nyata, penyelesaian yang baik dan pantas adalah lebih baik daripada yang sempurna tetapi perlahan. Tumpuan kepada pembezaan QoS adalah kritikal untuk rangkaian moden yang sarat dengan trafik IoT, video, dan misi kritikal. Kelemahan: Model agak mudah. Ia menganggap satu sel, mengabaikan potensi untuk kerjasama tenaga antara sel melalui grid pintar—kawasan yang menjanjikan diterokai oleh orang lain seperti Zhou et al. dalam "Energy Cooperation in Cellular Networks with Renewable Powered Base Stations" (IEEE Transactions on Wireless Communications). Fungsi utiliti dianggap diketahui; dalam realiti, mentakrifkan dan mempelajari fungsi ini mengikut jenis perkhidmatan adalah cabaran yang tidak remeh. Kertas kerja ini juga kekurangan analisis keadilan yang kukuh; strategi "kebuluran pengguna saluran lemah" di bawah kekurangan boleh menjadi bermasalah untuk perjanjian tahap perkhidmatan.

Wawasan Boleh Tindak: Untuk pengendali telekom, penyelidikan ini menyediakan cetak biru untuk pengawal tenaga berperisian takrif yang akan menjadi penting dalam rangkaian 5G-Lanjutan dan 6G. Langkah segera adalah membuat prototaip algoritma ini dalam testbed dengan data solar/angin sebenar. Tambahan pula, pengendali harus mula mengkategorikan trafik mereka ke dalam kelas utiliti. Untuk penyelidik, langkah seterusnya adalah jelas: 1) Gabungkan penyelarasan pelbagai sel dan perkongsian tenaga. 2) Integrasikan pembelajaran mesin untuk mempelajari fungsi utiliti secara dinamik daripada data pengalaman pengguna. 3) Kembangkan model untuk memasukkan kos degradasi penyimpanan tenaga. Kerja ini, serupa dengan anjakan asas yang dibawa oleh "cycleGAN" dalam terjemahan imej-ke-imej dengan memperkenalkan konsistensi kitaran, memperkenalkan kerangka konsisten (utiliti + kekangan) untuk kelas baharu masalah peruntukan sumber hijau.

6. Butiran Teknikal dan Rumusan Matematik

Pengoptimuman teras ditakrifkan dalam bahagian 2.3. Kadar yang boleh dicapai $R_k$ untuk pengguna pada subpembawa OFDMA biasanya diberikan oleh: $$R_k = B \log_2 \left(1 + \frac{e_k \cdot h_k}{N_0 B}\right)$$ di mana $B$ ialah lebar jalur blok sumber, dan $N_0$ ialah ketumpatan spektrum hingar. Fungsi utiliti untuk perkhidmatan terkekang kelewatan boleh dimodelkan sebagai fungsi sigmoid: $$U_k(e_k) = \frac{1}{1 + \exp(-a(R_k(e_k) - b))}$$ di mana parameter $a$ dan $b$ mengawal kecuraman dan pusat fungsi, mencerminkan ambang QoS. Untuk trafik anjal, fungsi logaritma cekung $U_k(e_k) = \ln(1 + R_k(e_k))$ sering digunakan.

7. Kerangka Analisis: Contoh Kes

Skenario: Stesen pangkalan mempunyai 5 pengguna dan $E_{total} = 10$ unit tenaga boleh diperbaharui.

  • Pengguna 1 (Panggilan Video): QoS: $R_{min}=2$ Mbps, Saluran: Cemerlang ($h_1$ tinggi), Utiliti: Sigmoid.
  • Pengguna 2 (Muat Turun Fail): QoS: Tiada, Saluran: Baik, Utiliti: Logaritma.
  • Pengguna 3 (Sensor IoT): QoS: $R_{min}=0.1$ Mbps, Saluran: Lemah ($h_3$ rendah), Utiliti: Seperti langkah.
  • Pengguna 4 & 5: Profil campuran yang serupa.
Pelaksanaan Algoritma:
  1. Kira skor keutamaan untuk setiap pengguna (contohnya, $h_k \times (\text{utiliti marginal})$).
  2. Susun pengguna: Katakan susunan ialah Pengguna1, Pengguna2, Pengguna4, Pengguna5, Pengguna3.
  3. Peruntukkan kepada Pengguna1 sehingga QoS videonya dipenuhi (kos: 3 unit). Utiliti melonjak tinggi.
  4. Peruntukkan kepada Pengguna2. Setiap unit memberikan keuntungan utiliti yang baik. Peruntukkan 4 unit.
  5. Tenaga baki = 3 unit. Peruntukkan kepada Pengguna4 untuk memenuhi sebahagian keperluannya (kos: 3 unit).
  6. Tenaga habis. Pengguna 5 dan 3 (dengan saluran lemah) mendapat peruntukan sifar.
Hasil: Jumlah utiliti dimaksimumkan dengan memenuhi pengguna keutamaan tinggi dan cekap terlebih dahulu. Pengguna3 dibiarkan kebuluran—ini adalah pertukaran eksplisit dasar di bawah kekurangan.

8. Prospek Aplikasi dan Hala Tuju Masa Depan

Jangka Pendek (1-3 tahun): Integrasi ke dalam sistem pengurusan tenaga rangkaian (EMS) untuk stesen pangkalan makro dan mikro. Ini amat relevan untuk penyebaran luar grid atau luar bandar yang dikuasakan terutamanya oleh tenaga boleh diperbaharui, seperti yang didokumenkan dalam projek oleh program "Green Power for Mobile" Persatuan GSM.

Jangka Sederhana (3-5 tahun): Teras kepada wawasan 6G integrasi penderiaan, komunikasi, dan tenaga. Rangkaian bukan sahaja akan menggunakan tenaga tetapi juga mengurus dan mengagihkannya. Algoritma ini boleh berkembang untuk mengawal pemindahan kuasa tanpa wayar ke peranti IoT atau mengurus aliran tenaga kenderaan-ke-grid (V2G) daripada infrastruktur rangkaian mudah alih.

Hala Tuju Penyelidikan Masa Depan:

  • Integrasi AI/ML: Menggunakan pembelajaran pengukuhan mendalam (DRL) untuk mempelajari dasar peruntukan optimum dalam persekitaran yang sangat dinamik tanpa model utiliti yang telah ditakrifkan.
  • Peruntukan Bersama Pelbagai Sumber: Mengoptimumkan spektrum, masa, dan sumber tenaga secara bersama dalam kerangka bersatu.
  • Mekanisme Berasaskan Pasaran: Melaksanakan pasaran tenaga masa nyata dalam rangkaian di mana pengguna/ejen membida untuk tenaga boleh diperbaharui berdasarkan keperluan mereka, diilhamkan oleh konsep mikrogrid berasaskan blockchain.
  • Pemiawaian: Mendorong pemiawaian antara muka kawalan sedar tenaga dalam seni bina Open RAN (O-RAN), membenarkan aplikasi pengurusan tenaga pihak ketiga (xApps).
Penumpuan rangkaian komunikasi dan grid tenaga, sering dipanggil "Internet Tenaga," akan menjadikan algoritma sedemikian sangat diperlukan.

9. Rujukan

  1. Agensi Tenaga Antarabangsa (IEA). "Data Centres and Data Transmission Networks." Laporan IEA, 2022. [Dalam Talian]. Tersedia: https://www.iea.org/reports/data-centres-and-data-transmission-networks
  2. Z. Zhou et al., "Energy Cooperation in Cellular Networks with Renewable Powered Base Stations," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 13, no. 12, pp. 6996-7010, Dis. 2014.
  3. GSMA. "Green Power for Mobile: The Global M2M Association on Sustainability." GSMA, 2021.
  4. 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, Sept. 2011. (Dirujuk sebagai [8] dalam PDF)
  5. J. Zhu et al., "Toward a 6G AI-Native Air Interface," IEEE Communications Magazine, vol. 61, no. 5, pp. 50-56, Mei 2023.
  6. 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. (Dirujuk sebagai contoh anjakan kerangka asas).