能效优化

摘要： 在电力企业的经营管理中,对大用户的用电负荷进行精准预测,优化大用户的能源利用方式和能源利用效率,并给大用户制定合理的用电技术方案,是电力企业的重要职责。同时,对于优化电力资源的配置也具有积极意义。本文分析了大用户的用电特性,阐述了大用户的用电需求精准预测方法,研究了大用户的能效优化决策技术。结果表明,该方法不仅可以提高大用户的负荷预测准确度和能源利用效率,同时也可以强化电力企业对大用户的管理。

摘要： 针对智能电网(smart grid,SG)存在的多样化5G盲区及广域监测需求,提出了5G LoRa融合网络IoT监测策略以实现全方位、大覆盖、零接线、实时监测。基于LoRa线性多跳实现Ad-Hoc网络,并结合5G LoRa智能网关完成了网络融合架构。实测验证了平台能够执行5G盲区和广域SG IoT监测,信息采集准确,系统运行稳定。同时,提出了一种基于Charnes-Cooper变换和Lagrange Multiplier迭代算法的非凸松弛优化资源配置策略,实现了能源效率最大化Ad-Hoc网络部署方案。仿真结果验证了LoRa集群部署时存在的节点部署密度和资源最优配置,证明了提出的优化方案及模型可以搜索获得理论上的节能极限,能量效率高出静态配置和部署6.2倍。

摘要： 随着移动增强现实(Mobile Augmented Reality,MAR)技术的飞速发展,MAR应用的种类及功能也越来越丰富多样,与此同时用户对MAR应用的视频质量及响应时间也提出了更高的要求。通常来说,MAR应用会将计算密集型任务(目标识别及渲染)卸载到云端或边缘服务器进行处理,并将渲染后的图像下载到移动端。但由于移动网络状态的不稳定性及网络带宽的限制,海量数据的传输将延长MAR应用响应时间,进而增加移动设备的传输能耗开销,严重影响用户使用体验。由此,文中提出了一种基于梯度提升回归(Gradient Boosting Regression,GBR)的自适应码率控制模型。该模型通过感知当前网络环境及拍摄内容,预测用户观感需求并对非关注点部分进行低码率压缩,从而在不影响用户体验的情况下尽可能地降低传输数据量,缩短响应时间。具体来说,通过分析200个热门视频的视频特征,构建视频特征同用户观感需求的内在联系,从而针对不同的用户需求提供合适的视频码率配置,由此达到维持体验、减少时延、节约能耗的目标。实验结果显示,同直接下载渲染后的1080p视频相比,提出的自适应码率控制模型在尽可能维持用户观感体验的前提下,每帧的下载时间平均减少了58%(19.13 ms)。

摘要： 通过分析当前A油田地面生产系统能效优化面临的问题及形成原因,结合“十四五”时期油田数字化、智能化建设需求与发展方向,立足目前的能效控制技术基础,研究了以建立油田地面工程能效优化建设体系、生产系统精细化运行调控技术、耗能设备综合提效技术研究、引进工业余热综合利用技术、建成新能源有效利用为架构的油田地面系统能效挖潜模式,明确了近阶段技术攻关完善具体举措,进一步实现油田生产单元大幅度节能降耗、提升用能效率,为打赢油田提质增效攻坚战提供技术支撑。

摘要： 大数据时代,数据中心的规模越来越大,其高能耗问题也日益突出。当前,中国数据中心总能耗已约占社会总耗电量的2.7%,其能效优化研究已成为近年来关注的热点。然而,当前研究忽略了信息技术(IT)设备和空调设备的时段间启停待机关系和爬坡约束,其给出的单时段最优策略在实际运行时可能出现相邻时段间IT设备频繁启停,导致IT设备损耗过大或算力需求增长过快时无法第一时间平衡算力供需等问题。因此,数据中心能效优化建模必须考虑时段耦合性。基于此,综合考虑了数据中心IT设备和空调设备的能耗特性与换热耦合关系,以及IT设备的时段间启停待机关系和爬坡约束,建立了基于多时段设备耦合的数据中心能效优化模型。针对时段耦合约束及IT设备数量规模大导致的大量整数变量带来的计算效率难题,分别提出前瞻解耦算法和IT设备聚合算法进行求解。最后,通过一个10万台IT设备的大规模数据中心仿真算例,验证了该方法的实用性和高效性。

摘要： 数据中心是数字经济时代最重要的基础设施,是我国“新基建”的重要组成部分。随着国家“碳达峰、碳中和”目标的逐步推进,数据中心高能耗问题越发凸显并亟待解决。文章论述数据中心主要组成和面临的能效问题,并从数据中心选址规划、供电和制冷、IT设施(存储、服务器、网络、虚拟化等技术)、负载软件、能效跨层优化等方面阐述高效能数据中心关键技术,介绍数据中心的建设模式(大中小型、模块化)和发展趋势(绿色高效能、集中+分布、边缘计算)。为绿色数据中心建设发展提供参考借鉴,以推广更好的数据中心技术,更优质高效的为数字经济时代提供数据、算法和算力,为数字经济发展服务。

摘要： 为使电力推进船舶营运能效更佳,以“海洋石油301”轮为研究对象,对其动力源9L34DF双燃料柴油机和船机浆进行建模;以欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium⁃Range Weather Forecasts,ECMWF)作为气象源数据,通过对气象数据读取和曲面插值,计算船舶通航环境风阻、波浪增阻。通过离散化思想对目标船航线进行划分,建立以航期、发电机出力约束和爬坡功率约束等条件下的最小船舶能效营运指数(Energy Efficiency Opera⁃tion Index,EEOI)为目标函数,提出一种基于自适应粒子群算法(Landscape Particle Swarm Optimizer,LAPSO)的能效优化方法。分别采用LAPSO进行单一的功率优化调度,功率调度与航速同时进行优化计算,与实船数据对比分析,结果表明:提出的仅功率优化调度可节省燃气0.6 t,EEOI降低约0.38%;功率与航速同时优化可节省燃气8.23 t,EEOI降低5.25%;验证了所提出的功率优化与航速同时优化方法的有效性,为智能船舶的智能能效提供辅助决策具有指导意义。

摘要： 结合制冷机组运行原理,建立了基于门控循环单元网络(GRU)的某卷烟厂空调制冷机组能效预测模型,采用交叉熵鲸鱼优化算法(CWOA)对制冷运行工况进行寻优,该优化策略能跟随冷负荷变化动态调节设备运行参数。基于这2种智能算法的决策系统既解决了卷烟厂空调制冷机组机理建模困难的问题,又解决了制冷机组运行能耗高的问题。以某卷烟厂空调制冷机组实测运行数据为基础进行了预测和优化仿真实验,预测结果表明制冷机组GRU模型在训练集和测试集上的均方根误差(RMSE)分别为1.047%和1.186%,预测精度高于LSTM网络模型,优化结果显示:CWOA优化后的能效值相比其他优化算法更高,较实际运行平均节能9%。因此,基于GRU-CWOA算法的智能模型可用于卷烟厂空调制冷机组的能效预测优化。

摘要： 船舶能效优化需要综合使用多种节能技术,受到航行环境、自身装载、动力装置状态等多种因素的影响,其优化效果取决于数据来源的可靠性和节能技术的合理性。为准确分析各种节能技术对能效优化起到的效果,有必要对各种影响因素进行深入的挖掘分析。

摘要： 许多高能耗机器的能耗数据具有阶跃式、交变性和周期性的特点。提出了一种新的无监督异常检测方法,即基于雨流计数的局部离群因子算法,以应用于此类能耗数据的动态实时异常检测。首先采用雨流计数法对交变性能耗数据进行处理;然后使用高斯混合模型聚类算法将其划分为两个子空间;再使用局部离群因子算法检测各个子空间中的点异常;最后提出一种动态实时的自适应阈值。为了验证这种方法的优越性和有效性,采用来自铝型材挤压制造企业的实际能耗数据进行了仿真实验。结果表明,提出的方法能在0.3 s内准确、自动地检测出5个周期的能耗数据,且比经典的局部离群因子算法具有更高的检测精度。能效优化分析的结果表明,所提出的方法将铝型材挤压机的能源效率提高了2.9%,这为高能耗机器的低碳绿色转型提供了一个有效的解决途径。

摘要： 针对离散制造车间复杂性、约束性特点,以车间总能耗最小为优化目标,提出一种求解离散车间能效优化的离散型知识鸽群算法.该算法在优化过程中引入参数知识以平衡局部收索和全局收索,提高了算法收敛性和寻优能力.在算法中加入离散过程,不仅保留算法收敛性和寻优能力的特点,而且具有处理离散问题的能力.通过实例测试,将粒子群,遗传算法与鸽群算法的结果进行比较分析,鸽群算法在收敛性和寻优能力方面明显优于另外两种算法,验证了算法的合理性和有效性.

摘要： 保护环境和应对气候变化,是当今人类面临的两个最为迫切的挑战.随着能源价格不断飙升,电信网络运营商也开始越来越多的审视自身应该承担的环境和社会责任。当然,还有不得不支付的能源帐单，本文介绍了绿色产业的进一步能效优化情况、提出了无线设备瞄准高能效、无线软件助力降能耗、核心网节能潜力大、设计是能源优化网络的基石，替代能源可堪大用等。

摘要： 本文以制冷和制热运行时燃气机热泵的一次能源利用率为优化目标函数，室内外换热器面积为优化变量，换热器总投资为约束条件进行燃气机热泵的优化研究，研究了换热器成本对优化结果的影响，分析了室外温度和压缩机转速对优化结果的影响，指出了单工况优化的缺点。

摘要： 本文以制冷和制热运行时燃气机热泵的一次能源利用率为优化目标函数，室内外换热器面积为优化变量，换热器总投资为约束条件进行燃气机热泵的优化研究，研究了换热器成本对优化结果的影响，分析了室外温度和压缩机转速对优化结果的影响，指出了单工况优化的缺点。

摘要： 本文以制冷和制热运行时燃气机热泵的一次能源利用率为优化目标函数，室内外换热器面积为优化变量，换热器总投资为约束条件进行燃气机热泵的优化研究，研究了换热器成本对优化结果的影响，分析了室外温度和压缩机转速对优化结果的影响，指出了单工况优化的缺点。

摘要： 本文以制冷和制热运行时燃气机热泵的一次能源利用率为优化目标函数，室内外换热器面积为优化变量，换热器总投资为约束条件进行燃气机热泵的优化研究，研究了换热器成本对优化结果的影响，分析了室外温度和压缩机转速对优化结果的影响，指出了单工况优化的缺点。

摘要： 本文以制冷和制热运行时燃气机热泵的一次能源利用率为优化目标函数，室内外换热器面积为优化变量，换热器总投资为约束条件进行燃气机热泵的优化研究，研究了换热器成本对优化结果的影响，分析了室外温度和压缩机转速对优化结果的影响，指出了单工况优化的缺点。

摘要： 本发明公开了一种能效谱效联合优化的大规模MIMO多播功率分配方法，基站配置大规模天线阵列，通过波束赋形生成覆盖整个小区的大规模波束集合，从而与用户进行多播通信，即在相同的时频资源上同时向用户发送多播信号。通过上行链路的信道探测过程，基站获取各用户的统计信道状态信息，并利用权重因子来实施系统资源最优(即最大化能效和谱效的加权和)的多播传输功率分配。本发明实现复杂度低，能够有效对大规模MIMO多播传输的能效和谱效进行权衡以获得最大资源效率。

摘要： 本发明提出了一种智能反射面辅助的多用户MIMO上行能效谱效联合优化方法。该方法中，用户发送信号经IRS反射被基站接收，IRS的反射单元能改变入射信号的相位。本发明利用部分信道状态信息，同时考虑IRS反射系数能够连续取值和离散取值的两种不同情况，通过交替优化方法、确定性等同原理、二次惩罚方法、MM方法和加速投影梯度下降等方法，联合设计各用户的预编码矩阵和IRS的反射系数最大化能效和谱效的加权和。当信道状态信息变化时，中央控制器动态实施能效谱效联合优化的多用户MIMO上行发送功率分配和IRS反射系数调整。本发明实现复杂度低，能够有效提高多用户MIMO上行通信的能效和谱效，实现两者的平衡。

摘要： 本发明公开了一种基于能效和谱效联合优化的认知无线电功率分配方法，属于无线通信资源分配技术领域，包括如下步骤：1、认知用户采用能量感知方法进行频谱感知，得到认知用户的检测概率和虚警概率；2、在认知用户平均发射功率、主用户平均干扰功率和检测概率门限的约束下，建立最大能效和谱效的优化模型P1；3、等价转化最优化模型P1；4、求解最佳功率分配、最大能效和最大谱效，得到最优功率分配和最大能效谱效。本发明能够在满足认知网络谱效的同时最大化认知用户的能效的情况下进行最优感知时间和最佳功率分配，也可以在满足认知网络能效的同时最大化认知用户的谱效的情况下进行最优的感知时间和最佳的功率分配。

摘要： 本发明提出了一种能效谱效联合优化的大规模MIMO下行波束域功率分配方法。该方法中，基站配置大规模天线阵列，通过波束赋形生成覆盖整个小区的大规模波束集合以同时服务多个用户，基站根据各用户的统计信道状态信息实施能效谱效联合优化的功率分配。功率分配优化的目标为满足系统功率约束，最大化能效和谱效的加权和，利用确定性等同原理和MM方法，迭代求解一系列拟凹优化问题获得局部最优的功率分配矩阵。每次迭代过程中，将拟凹优化问题分解为在给定的发送功率下求出最优的功率分配矩阵以最大化系统和速率的内层优化问题，以及求解最优的发送功率的外层优化问题。本发明实现复杂度低，能够有效提高大规模MIMO下行通信的能效和谱效，实现两者的平衡。

摘要： 本发明公开了一种认知无线电中能效与谱效折衷的子载波比特联合优化方法。本发明首先考虑数据传输采用多进制相移键控调制方式下，构造认知无线网络的能量效率和频谱效率的加权折衷函数进行系统建模；然后，在各个认知用户信息传输速率公平比的条件下，将子载波分配给每个用户；最后，基于两种经典的比特分配算法为每个认知用户分配比特。此发明将原有两种单用户经典比特分配算法扩展为多用户子载波比特联合优化分配方法，对比分析了认知无线网络子载波比特分配结果，同时给出了在子载波比特优化分配时的能量效率‑频谱效率折衷关系曲线。本发明可以有效实现认知无线网络系统能效与谱效的权衡。

摘要： 本发明公开了一种异构网多点协作能效谱效联合优化的资源分配方法，首先，定义能效和谱效的联合优化问题；然后，在上述给定的资源块和功率约束的条件下，对资源块和功率及其在各用户间的分配进行优化，从而实现能效和谱效的联合优化；其中，对资源块和功率及其在各用户间的分配进行优化的方法为：通过对偶方法简化用户对数速率与功率之间的关系，再使用贪心算法思想分别对CoMP用户和非CoMP用户进行资源分配。本发明给出了一种能实现谱效和能效联合优化的有效、快速的功率分配方法，避免了暴力求解方法带来的复杂度。

摘要： 本发明公开了一种无线网络能效谱效联合优化的功率分配方法，包括定义一种能效和谱效联合优化的代价函数，通过对代价函数的迭代求解获得能效、谱效的折衷。在每次迭代中，先寻找用户速率的下限来近似用户速率，再通过梯度法更新基站最佳总发射功率，最后利用拉格朗日对偶的方法对用户功率进行分配。当用户功率收敛时，迭代结束并获得最佳用户功率分配。本发明给出了一种能实现谱效和能效联合优化的有效、快速的功率分配方法，避免了暴力求解方法带来的复杂度。同时，运营商可以通过调节加权系数，灵活配置谱效和能效之间的比重，从而实现能效和谱效的折衷。

摘要： 本发明公开了一种能效谱效联合优化的分布式多小区大规模MIMO功率分配方法，包括：构建小区簇并配置天线阵列，通过波束赋形生成波束集合；获取小区簇内各用户的统计信道状态信息；基站之间通过分布式协作，利用确定性等同方法、MM方法和迭代注水算法进行功率分配；功率分配优化问题的优化目标为各小区能效谱效加权和的最小值；根据统计信道状态信息的变化动态实施多小区大规模MIMO波束域功率分配。本发明基于多小区分布式场景，基站之间进行的有限的信息交互，具有较小的回程开销，且充分利用了用户的波束域统计信道状态信息，能有效提高系统的能效和谱效，实现两者的平衡，显著降低优化问题求解和物理层实现的复杂度。

摘要： 本发明提出了一种智能反射面辅助的多用户MIMO上行能效谱效联合优化方法。该方法中，用户发送信号经IRS反射被基站接收，IRS的反射单元能改变入射信号的相位。本发明利用部分信道状态信息，同时考虑IRS反射系数能够连续取值和离散取值的两种不同情况，通过交替优化方法、确定性等同原理、二次惩罚方法、MM方法和加速投影梯度下降等方法，联合设计各用户的预编码矩阵和IRS的反射系数最大化能效和谱效的加权和。当信道状态信息变化时，中央控制器动态实施能效谱效联合优化的多用户MIMO上行发送功率分配和IRS反射系数调整。本发明实现复杂度低，能够有效提高多用户MIMO上行通信的能效和谱效，实现两者的平衡。

摘要： 本发明公开了一种能效谱效联合优化的大规模MIMO多播功率分配方法，基站配置大规模天线阵列，通过波束赋形生成覆盖整个小区的大规模波束集合，从而与用户进行多播通信，即在相同的时频资源上同时向用户发送多播信号。通过上行链路的信道探测过程，基站获取各用户的统计信道状态信息，并利用权重因子来实施系统资源最优(即最大化能效和谱效的加权和)的多播传输功率分配。本发明实现复杂度低，能够有效对大规模MIMO多播传输的能效和谱效进行权衡以获得最大资源效率。