边缘计算在智慧校园物联网中的能效优化策略研究

围绕边缘计算在智慧校园物联网中的能效优化策略展开研究,分析边缘计算在能效优化中的作用机制,探讨基于边缘计算的智慧校园物联网能效优化策略,并结合实践案例进行深入分析。研究发现,边缘计算通过数据近端化处理、灵活资源分配和实时响应能力等机制,为智慧校园物联网的能效优化提供了重要支持和保障。基于边缘计算的智慧校园物联网能效优化策略主要包括数据分析与处理优化、资源动态调度与管理、能源管理与节能策略、数据隐私保护与安全机制等方面。

面向大规模物联网的无人机通信感知一体化能效优化算法

针对大规模物联网场景下无人机通信感知一体化系统存在的重复感知和能量受限等问题,提出了一种基于聚类算法的能效优化方案。该方案在满足无人机的移动性和感知能力约束下,通过联合设计无人机的三维轨迹和发射功率来最大化系统能效。由于该问题是非凸的,首先将其解耦为两个子问题,然后利用模拟退火算法和标准凸优化技术来求解无人机的悬停位置和飞行速度以获取最优轨迹,最后根据最优轨迹推导发射功率的闭合表达式,求得每个悬停位置的最优发射功率。与传统的二维和三维方案相比,所提基于聚类的能效优化方案在收敛速度提高4倍的基础上能提升20%~30%系统能效。

基于硬件损伤与离散相移的IRS辅助MU-MISO通信系统鲁棒能效优化算法

针对现有工作仅考虑理想信道状态信息(Channel State Information,CSI)与硬件调控能力导致在实际系统中用户传输中断过高的问题,该文综合考虑不完美CSI、有限相移调控、硬件损伤的影响,提出了一种基于智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的鲁棒能效优化算法.考虑基站最大发射功率与IRS离散相移约束及差异化用户传输速率需求,基于高斯CSI误差模型和加性硬件损伤模型,将基站主动波束成形与IRS被动相移优化问题建模为含不确定性参数的多变量耦合能效最大化问题.考虑波束向量与相移矩阵的耦合性,利用交替优化策略将原问题转化为主动波束子问题和离散相移子问题.利用伯恩斯坦不等式、丁克尔巴赫方法及连续凸近似将波束子问题转化为凸优化问题求解;基于求解的主动波束向量,利用罚函数法和投影定理求解离散相移子问题.仿真结果表明,与传统非鲁棒算法相比,所提算法能效性能提升15.8%,平均中断概率间隙达86.7%.

灾害场景下基于MADRL的信息收集无人机部署与节点能效优化

灾害场景下,对灾区内第一手重要信息的及时、可靠收集是灾害预警研究、灾区救援工作开展的关键。无人机是与灾区内部建立应急通信网络的高效辅助工具。通过对现有研究中应急场景下无人机的部署方法进行调查,指出了无人机部署时对节点能效考虑不充分的问题。由于地面传感器节点位于灾区内部,环境恶劣且极为被动,所以结合灾害场景,首次以提高地面节点能效为优化目标,基于深度强化学习方法,在DDQN网络模型基础上,通过自定义经验回放优先级、合理设计奖励函数和采用完全去中心化训练方式,解决该特定场景下用于信息收集无人机的自适应部署问题。仿真结果表明,所提算法的节点能源效率比DDQN基准算法提高21%,训练速度相比DDPG、A3C算法分别提升42%和34%。

学习驱动的分布式异构混合流水车间批量流能效调度优化

本文研究了分布式异构混合流水车间批量流能效调度问题,其中每个工厂的加工效率不同,工件可以分割成若干子批进入加工系统.以最大完成时间和总能耗为优化目标,建立了混合整数规划模型.本文提出了一种学习驱动的多目标进化算法,包括学习驱动的全局搜索和局部搜索.引入Q学习作为学习引擎,以种群和非支配解集的评价作为环境反馈信号,通过不断的学习来动态指导搜索操作的选择;基于问题特征,设计了算法的状态集、动作集和奖励机制.Q学习的引入能够及时感知当前搜索的状态,减少搜索操作的盲目性,提高搜索的效率.通过对仿真数据集的测试,表明所提出算法能够有效地求解分布式异构混合流水车间批量流能效调度问题.

基于自动控制技术下农业机械能效优化

随着现代农业的发展,农业机械在提升生产效率和减少劳动强度方面发挥了重要作用。然而,传统农业机械的能效优化仍面临较多问题与挑战。该文通过引入智能控制系统,实现对农业机械各项参数的实时监控与调节,阐述了利用可编程逻辑控制器(PLC)和预测模糊控制(PFC)技术,在温度、土壤湿度和光照强度等方面优化农业生产过程,以提高生产效率,降低能耗,确保作物的质量和产量。研究结果可为实现农业生产智能化、可持续性发展提供技术支持。

基于多重遗传算法的中央空调能效优化

为提高中央空调制冷系统能效比,实现不同工况下最优能效比,提出一种基于多重遗传算法的中央空调制冷系统能效优化方法。该方法通过灰色关联度分析(GRA)筛选出对中央空调能效比影响较大的关键运行参数,利用神经网络建立关键运行参数与能效比间的能效预测模型,通过Apriori关联规则算法获取关键运行参数间的关联规则,将预测模型作为多重遗传算法的适应度函数,关联规则作为遗传算法种群进化的约束条件。分别采用多重遗传算法和传统遗传算法进行能效比优化,结果表明,多重遗传算法比传统遗传算法能效比平均提高了5.75%,优化效果明显。

混合动力汽车能效优化与控制策略研究

随着环境问题和能源危机的日益严重,混合动力汽车作为一种节能环保的交通工具,得到了广泛关注。能效优化和控制策略是混合动力汽车研究的重要方向,对于提高汽车性能、降低能耗、减少排放具有重要意义。本文旨在探讨混合动力汽车的能效优化和控制策略,以提高汽车的整体性能和燃油经济性。

基于5G绿色宽带通信的能效资源分配优化方法研究

针对5G通信中的能效优化问题,分析了下行链路用户中大规模MIMO-OFDMA系统的能效资源分配最大化问题。提出了基于最小速率要求的能效最大化资源分配算法,在合理分配带宽后,分配功率和天线数量,以提高系统的最佳能效。最后,基于拉格朗日函数将能效最优目标函数转换为凸优化问题,从而求得最优解。试验阶段,以典型无线通信网络为例进行分析,结果表明与NSGA-Ⅱ和基于FP的资源分配算法相比,所提出的算法能效、吞吐量、最佳基站天线数等方面综合性能最优。所提模型可为5G通信系统最优资源分配方案的研究提供一定借鉴作用。

基于Massive MIMO的5G基站能效优化研究

5G网络已成熟商用,但是其能效问题一直影响着5G发展,MassiveMIMO技术是提升网络覆盖、用户体验和系统容量的核心技术,可作为提升5G网络能效的一种手段。开展了基于蚁群算法的迭代寻优算法的研究,解决海量MIMO参数组合最优解迭代问题。同时构建了基于数字孪生技术的功率优化模型,实现5G网络能效的优化。模型实验和现网验证结果显示:该算法能够达到预期效果,为后续基站的能效优化和MIMO智慧优化演进提供参考。

基于深度强化学习的无人机通信网络效率优化

随着无人机在各种应用中的广泛应用,其通信网络的安全性、频谱和能源效率问题逐渐凸显。该研究针对无人机群通信网络提出了一种基于深度强化学习的联合优化策略。首先构建了一个考虑安全威胁、频谱共享和能源消耗的模型。然后,通过深度强化学习训练了智能代理来动态地选择最佳的频谱分配和能源策略,以在保证网络安全的同时提高频谱和能源效率。通过大量的仿真实验,证明了该方法在提高通信安全性、频谱利用率和能源效率方面均表现出色,且相比传统基线和平均分配DQN-wopa~([15])方法有明显的优势。

化工医药自控系统能效优化与节能减排技术研究

在制造业的核心领域中,化工医药行业面临着提升能效、减少能源消耗以及降低排放压力的紧迫任务。聚焦于化工医药自控系统的能效优化和节能减排技术,涵盖了智能检测预测控制、绿色工艺清洁生产、以及能效确诊优化装置等多个层面。尽管已经取得了一些进展,但仍然存在能效检测点评技术短板、自控系统优化算法考验、节能减排技术融合创新难题以及多种因素协同控制优化的局限性。为应对挑战提出了加强技术研发和应用、优化算法以提高系统性能和质量、推动技术的自主创新和广泛推广、以及完成多种因素协同控制和优化的一系列解决方案。通过这些努力显著提升化工医药行业的能效水平,实现更高质量的发展。这些措施有助于行业的可持续繁荣,也符合全球对于环保和可持续发展的共同期许。

220kV及以下电力系统中负荷均衡与能效优化的设计方法研究

本文针对220kV及以下电力系统,深入研究了负荷均衡与能效优化的设计方法。首先对负荷均衡的基本原理和能效优化的概念与目标进行了阐述,并分析了两者之间的关系。在此基础上,探讨了基于负荷预测的负荷均衡设计方法,包括负荷预测模型的建立与负荷均衡策略的设计。同时,本文也研究了基于电力市场机制的负荷均衡策略。在能效优化方面,分别从电力负荷和电力设备两个层面进行了深入研究,提出了相应的能效优化策略设计方法。通过本研究,旨在实现电力系统在满足用户需求的同时,提升能源利用效率,减少能源损耗,有助于构建更加经济、高效的电力系统。

双碳目标下化工装置电气系统的能效优化策略研究

随着全球对可持续发展的重视,双碳目标(碳达峰、碳中和)已成为各国政府和企业的战略重点。在此背景下,化工行业作为能源消耗和温室气体排放的重要领域,亟须寻求更为高效的电气系统解决方案。电气系统的能效优化不仅有助于降低企业运营成本,还能显著减少碳足迹。本文将探讨当前化工装置电气系统的能效现状,分析其优化潜力,并提出一系列切实可行的优化策略,以助力实现双碳目标。

电机驱动系统能效优化技术研究与应用探讨

本文梳理了现行的电机驱动系统能效优化技术,其中含括了变频技术,磁性材料优化技术和高效电机设计技术等多项元素。在此基础上,呈现了这些技术的具体应用案例,同时也证实了它们在不同工业生产线和电驱设备中的实效。大量实证都表明,这些应用方案能大幅提高电机驱动系统的运转效率,降低电能的消耗,减少CO2排放。这无疑为经济的可持续发展注入强大动力,而且也恰如环保所期待。本研究为电机驱动系统能效优化提供了理论基础与实际操作建议,具有较大的理论研究价值与实用性。

商业综合体建筑中空调系统能效优化策略研究

本研究致力于探索商业综合体建筑中空调系统的能效提升策略。在全球气候变化和能源资源日趋紧张的背景下,提升空调系统的能效已成为一项迫切任务。本文首先深入剖析了商业综合体建筑中空调系统面临的主要问题和挑战,包括高能耗、高碳排放以及高昂的维护成本等。随后,介绍了一系列创新的能效优化策略,如智能温控技术的运用、建筑外部隔热性能的提升以及能源回收系统的集成等。通过详尽的数据分析和案例研究,我们展示了这些策略在不同实际场景中的应用效果,并深入探讨了它们对能源消耗和环境影响的潜在贡献。

基于电机驱动技术的高扬程提灌泵站能效优化策略研究

本论文旨在研究基于电机驱动技术的高扬程提灌泵站的能效优化策略。通过对提灌泵站的能源消耗进行分析,发现传统固定转速运行方式存在能耗浪费的问题。因此,提出了一种基于电机驱动技术的能效优化策略。首先,对提灌泵站的工作特性和负荷需求进行研究,并建立了数学模型。接着,采用变频调速技术实现对水泵转速的精确控制,根据实时负荷情况调整转速,以提高能源利用效率。

基于云计算的数据中心能效优化方法研究

在数据中心运营中,服务器资源负载不均衡等问题,导致数据中心能耗较高,为此展开基于云计算的数据中心能效优化方法研究。首先,动态调整UPS的工作模式,确保在保障数据安全与稳定性的前提下,有效降低能源消耗。其次,利用云计算技术,优化虚拟机的部署策略,实现虚拟机的动态迁移。最后,提出增强负载控制以消除机房局部热点的方案,通过负载均衡策略,确保机房内温度分布均匀,减少因局部过热而导致的能耗增加和设备损坏。实验结果表明:在利用基于云计算的数据中心能效优化方法后,PUE值显著降低,并且波动范围也明显缩小,显示该方法在提升数据中心能效方面的显著效果。

航站楼照明系统中LED光源的能效优化研究

近年来,航空业快速发展,航空运输日益普及,航站楼作为航空交通的重要枢纽,其运行效率和服务质量受到了越来越多的关注。文章深入分析LED光源性能,探讨光源的发光效率、色温和色彩指数对视觉舒适度的影响、光束角和均匀度的优化。通过光感应控制和时间控制策略设计智能控制系统,在研究高效光源选择、光源布局最佳实践和节能调光技术的应用后,确定光源设计与布局优化最佳模式。通过实验研究,考察LED光源在不同环境条件下的表现,验证能效优化策略的实际效果。结果表明,航站楼照明系统中LED光源的能效优化研究能够很好地提高能效、实现节能与环保,并为航站楼照明系统的设计和应用提供了实用建议。

炼钢厂电力系统的能效优化与节能措施研究

随着全球能源危机的日益严峻和环境保护意识的增强,炼钢厂作为能源消耗大户之一,亟需进行能效优化与节能措施的研究。本文以炼钢厂电力系统为研究对象,通过分析电力系统的能效问题和节能潜力,提出了一系列的优化措施。通过实施这些措施,能够有效提高炼钢厂的能效水平,减少能源消耗,降低环境污染。本文通过理论分析和实际案例验证,证明了这些措施的可行性和有效性。