无线可充电传感器网络能耗分级充电策略

在传统的无线传感器网络中,有限的电池能量会限制传感器网络的寿命,而在无线可充电传感器网络中,能量可以通过无线方式给传感器充电,延长传感器网络的寿命,利用充电小车等移动设备对无线传感器网络进行能量补充时,在一个充电周期内减小充电小车的移动总路径,可以有效减少经济成本,基于无线可充电传感网中各节点的能耗差异性,结合蚁群算法和对旅行商(TSP)问题的研究,提出了基于能耗分级的非固定周期和固定周期两种小车充电策略。仿真结果表明,与传统的充电策略相比,两种新策略均能有效减少充电小车的移动总路径。     

能量受限的单移动设备无线充电调度算法

基于磁耦合谐振的多节点充电技术为解决无线传感网络的健壮性问题提供了潜在的解决方法。为了减少充电设备的移动能耗,保证充电规划的可调度性,结合磁耦合谐振的充电效率,采用蜂窝网状结构将网络分割成若干充电区域,提出了基于移动充电设备的无线传感器网络充电调度算法。由于实际的移动设备能量通常有限,在每个充电周期内综合考虑移动设备能量、节点剩余能量等,提出了自适应动态算法以自动选择k个充电区域。规划充电路径时,采用实时性较好的弹性网络算法来满足网络节点的充电需求。仿真结果表明,充电设备能量的大小会直接影响网络的总能量与最小剩余能量,算法在设备能量有限时能够最大化网络的最小能量,延长网络的生命周期。     

无线可充电传感器网络高效在线充电算法

在无线可充电传感器网络中,传感器节点的电池寿命是决定整个传感器网络生命周期的重要因素之一,而移动充电车可有效地为传感器节点提供电量补给。在动态请求(On-Demand)的无线可充电传感器网络中,研究充电车移动耗能和充电周期内总电量两个约束条件下的充电传感器数量最大化问题。针对该问题建立非线性整型数学模型,并提出一个基于贪心策略的在线算法。该算法在每个充电周期内,充电车依次选择距离最近的传感器节点进行充电。基于聚类思想,提出另一个在线算法。该在线聚类算法利用解决旅行商问题的最小生成树算法,使得充电车在每一个类中的充电路径构成一条回路的同时,减少移动耗能。实验结果表明,在线贪心算法、在线聚类算法得出的充电传感器数量分别占充电请求总数的67%与76%。     

一种WRSN中基于有向接收的高效充电算法

无线可充电传感器网络中,节点在不同方向的能量接收能力是不同的。现有的充电策略很少考虑节点能量接收能力的各向异性。本文研究基于接收能力各向异性的移动充电策略,提出一种基于有向能量接收的高效充电算法(CderM)。先建立节点充电区域模型衡量节点的异向能量接收能力,再根据节点部署情况,优化充电部署,增加MC的充电覆盖区域,增大网络充电覆盖率。最后,采用启发式策略优化节点能量接收方向,最大化节点的有向能量接收能力,实现高效率充电。仿真结果表明CderM算法增大了网络充电覆盖率,提高了能量补充效率。     

多节点部分充电模型下的充电调度优化

在无线可充电传感器网络中,针对移动充电车采用多节点部分充电模型在充电调度过程中往复行驶,导致充电时间增加的问题进行了研究。提出一种新颖的多节点部分充电模型,从全局优化移动充电车在每个充电位置的充电时间,保证每个能量临界的传感器被充满电。同时提出AlgMinTime算法进行路径规划,确定移动充电车的充电环路以及对应位置的充电时间,使得环路上总充电调度时间最小化。最终通过仿真实验评估所提出算法的性能。实验结果表明,所提算法的充电调度平均环路时间相较于SOTA算法缩短9.8%。     

基于WRSN的多节点按需充电策略研究

针对无线可充电传感器网络(WRSN)中的节点死亡率过高问题，为了降低节点死亡率，以按需充电架构为基础，提出了一种动态不均匀分簇的单移动充电设备(MC)多节点在线充电策略SMMCS(single MC multi-node charging strategy)。策略首先将无线可充电传感器网络进行动态不均匀分簇，以此划分移动充电设备的服务分区；然后在此模型基础上以最小网络节点死亡率为目标，进行路径规划时综合考虑节点剩余能量、距离以及能耗等因素。仿真实验结果表明，与SAMER、VTMT以及FCFS策略相比，该策略减少了节点等待时间，缩短了MC总充电代价，减小了节点死亡率。基于仿真条件，网络节点死亡率为4.31%。     

基于深度强化学习的WRSN动态时空充电调度

高效的移动充电调度是构建长生命期、可持续运行的无线可充电传感器网络(WRSN)的关键之一.现有基于强化学习的充电策略只考虑了移动充电调度问题的一个维度,即移动充电器(MC)的路径规划,而忽略了充电调度问题中的另一维度,即充电时长调整,因而仍然存在性能限制.提出一种基于深度强化学习的WRSN动态时空充电调度方法(SCSD),建立充电序列调度和充电时长动态调整的深度强化学习模型.针对移动充电调度中离散的充电序列规划和连续的充电时长调整问题,使用DQN为待充电节点优化充电序列,并基于DDPG计算并动态调整序列中待充电节点的充电时长.通过分别从空间和时间两个维度的优化,在避免节点缺电失效的同时,所提出的SCSD可实现充电性能的有效提高.大量仿真实验结果表明,SCSD与现有的几种有代表性的充电方案相比,其充电性能具有明显的优势.     

基于充电效率的WRSN能量补充策略

无线可充电传感器网络(WRSN)的节点能量补充问题是当前传感器网络研究的一个热点。已有研究大多假设传感器能量消耗速率较为恒定,因此难以适应能量动态消耗的实际场景;还有些研究虽然考虑了节点充电请求的动态性,却无法选出适当的充电对象,使性能受到限制。为解决该问题,分析了WRSN的充电问题,提出基于充电效率的能量补充策略(CEBER)。该策略首先提出充电效率的量化计算方法,将充电效率作为选择充电对象的重要决策因素;同时其也考虑了节点所能容忍的最长充电等待时间,使决策结果尽可能避免引起节点失效。仿真结果表明,CEBER能够有效降低节点失效率,提高网络整体的充电效率,从而为WRSN提供更加有效的充电服务。     

无线可充电传感器网络中充电规划研究进展

传感器网络作为当代信息获取的重要手段之一,受到各国各界的广泛关注.在传感器网络中,能量问题一直是限制其广泛应用的重要约束和挑战.由于无线充电技术和智能移动节点的发展,使得综合使用这两种技术能够彻底解决传感器网络中的能量问题.这类采用无线充电方案的传感器网络称为无线可充电传感器网络.其中,充电规划影响无线可充电传感器网络在解决能量问题时的成本和效果,因此成为研究的热点.综述了最近几年无线可充电传感器网络研究中充电规划设计,从软、硬件层面的6个不同维度对这些方案进行分类概述和对比分析,总结在不同应用场景下进行充电规划设计的一般性思路,并通过3个实例进行演示,验证该设计思路的易用性和实用性.     

一对多充电方式下WRSN移动充电器驻点选择策略

能量问题是约束无线传感器网络发展的一大瓶颈,借助磁耦合谐振充电技术,可实现单个充电装置同时对多个传感器节点进行能量补充,从而提高网络充电效率,降低充电成本。现有的单对多充电方案往往忽略了磁耦合谐振充电技术的能量分配,对于移动充电器的停靠位置(即驻点)没有考虑发射线圈和接收线圈的互感对能量传输效率的影响。线圈之间的距离是影 响互感的关键物理因素。本文提出一种在线能量补充策略(OMRN)。该策略基于互感模型和连续平面上的重心法选址问题,根据线圈之间的距离找出移动充电器的最优驻点,让多个节点能量接收达到均衡,从而减少总充电时长,使充电效率最大化。     

基于动态服务价的充电站有序充电控制方法

由于电动汽车的不断增长与不均衡发展,社会中的大多充电站存在着部分充电设施闲置与部分充电排队并存的现象。为了解决电动汽车充电困难与充电设施利用率低这一对新矛盾,本文首先调查分析了各种电动车辆的出行习惯和充电特点,然后对社会充电站归纳成城市公共充电站和公交物流车等专用充电站两类,提出了分时电价响应和动态服务价响应两种有序充电方式,并制定以风电、光伏等绿色新能源出力反向激励的动态服务价引导机制,建立了以用户充电费用最低为目标的数学模型。最后通过仿真分析,分时电价响应、动态服务价响应有序充电方式下均比无序充电方式降低负荷波动性,动态服务价响应有序充电方式能够有效提高西部地区绿色电能利用率,大幅减少弃风弃光,为环境保护、能源结构调整起到重要作用。     

电动汽车的充电模式及充电设施建设运营模式研究

电动汽车是节能、环保和低碳经济的发展需求,而电动汽车电池既是发展电动汽车的核心,更是电力工业与汽车行业的关键结合点。在政府对电动汽车产业的大力推动下,我国电动汽车产业将步入快速发展期,这也极大地推动了电动汽车充电站和充电桩的建设,大量电动汽车的充电行为将会给电网带来较大影响。电动汽车的普及程度、类型、充电时间、充电方式以及充电特性的不同会使电动汽车对电网的影响发生变化。介绍了世界范围内电动汽车电池的四种充电模式：换电模式,有线慢充,有线快冲,无线充电。这四种充电模式目前处在不同的发展阶段,面临不同的问题,并各自具有不同的发展策略。对目前已经形成的电动汽车制造厂商主导模式、电网企业主导模式和第三方建设运营企业主导模式,进行分析研究和比较     

联合无线充电与数据收集的移动充电装置多目标路径规划算法

针对无线传感器网络节点资源有限导致数据收集不完整和时效性差的问题，建立了联合无线充电和数据收集的移动充电装置（MCD）多目标路径规划模型，提出了一种基于贪心策略的联合无线充电和数据收集的MCD路径规划算法(PPGS)。首先，对监测区域采用基于正六边形的无缝划分策略，有效减少了MCD的访问单元数；然后，利用马尔可夫模型预测节点能量和数据采集量等参数，在此基础上预估了MCD锚点最小停留时间和最长等待时间。与现有时延受限移动式能量补充算法(DCMEC)和基于网格的移动装置调度算法(GBA+MDSA)相比，所提算法具有复杂度较低，且无需事先知道节点和锚点实际位置信息的优势。仿真结果表明：PPGS能以较少的MCD保证无线传感器网络数据收集的完整性和时效性。     

一种智能无线充电系统设计

针对目前市场上存在的大部分无线充电系统充电效率低、充电电量可控性差等问题,文章设计了一种全新的智能无线充电系统。该系统在电池模块中嵌入电量采集模块、低功耗主控芯片和2.4G通信模块,充电模块中嵌入同样的主控和通信模块。充电模块可通过2.4G无线通信接收电池的实时电压和充电电流等信息,根据内置的智能算法,通过振幅调制载波功率限制,实现自适应动态输出。实验表明,在有效距离内,该系统具有较高的充电效率,具体充电情况可根据电池实时电量信息进行智能控制,有效地预防了电池过充和过放等问题。该智能无线充电系统具有低功耗、转换效率高、能够对充放电智能管理等特点,可广泛应用于智能家居、智能医疗、智能穿戴等领域,具有良好的社会价值和经济价值。     

充电中断情景下电动汽车充电站两阶段多目标区间选址优化决策

考虑到充电站选址用户需求量的不确定性和突发状况的复杂性特点,以充电站选址服务效益最好、充电站风险最小以及"预选址-增建选址"两阶段经济成本最低为目标,基于传统p-median模型和多目标应急选址模型,构建两阶段多目标区间p-median模型.第1阶段在需求和设施损坏存在不确定因素的情况下,基于不确定需求模型模拟充电站遭...     

A distributed charging strategy based on day ahead price model for PV-powered electric vehicle charging station

This paper studies a distributed charging model based on day-ahead optimal internal price for PV-powered Electric Vehicle (EV) Charging Station (PVCS). Considering the feed-in-tariff of PV energy, the price of utility grid and the forecast model of PV based on back-propagation neural network (BPNN), a system operation model of PVCS is introduced, which consists of the profit model of PVCS operator (PO) and the cost model of EV users. The model proposed in this paper can be designed as a Stackelberg game model, where the PO acts as the leader and all EV users participated are regarded as the followers. An optimization strategy based on heuristic algorithm and nonlinear constrained programming are adopted by the PO and each EV user, respectively. Moreover, a real-time billing strategy is proposed to deal with the errors from the forecasted PV energy and the expected charging arrangements. Finally, through a practical case, the validity of the model is verified in terms of increasing operation profit and reducing charging cost.     

串联蓄电池组均衡充电系统

分析了蓄电池不一致性的原因,在此基础上,设计了一种简单、实用、高效的均衡充电系统。在电池组充电时实施PWM分流,实时监测控制各单体的工作情况。通过独立均衡模块,实现蓄电池组的均衡充电,克服单体间的不一致性。该方法可大大延长电池的使用寿命,实验验证了该方案的可行性。     

共享充电桩下负荷时间分布均衡的小区电动汽车充电方案优化

针对电动汽车充电负荷增加、电网安全性降低,以及停车困难小区只能使用共享充电桩等问题,提出了一种充电桩选择与电动汽车充电优化的组合模型。该模型以共享充电桩之间充电时间标准差和全天充电负荷标准差之和最小为目标。考虑到电动汽车充电桩分配方案以及电动汽车充电方案两者的重要程度并不相同,提出了一种随着迭代次数的增加,变化概率不断改变的动态概率遗传算法。将改进后的遗传算法求解该模型,通过求解一个算例,进一步阐述所提算法的原理和过程,验证了该算法的可行性和有效性。     

一种电动自行车充电桩的设计

针对目前电动自行车大量增加,同时充电问题困难的情况,设计了一种小区用刷卡付费电动车充电桩,可以解决小区内私拉乱接电线为电动车充电的问题。充电桩收费采用M1卡进行结算,通过时间控制继电器的通断实现电动车的充电,按照充电时间进行收费。充电剩余时间采用LED液晶显示,每台充电桩可以控制10路负荷的通断。该充电桩还能够对电动车充电负荷进行检测,当负荷超过限值时断开负载,保证电动车充电故障时能隔离故障。实践证明,充电桩能够正常付费工作,方便地解决了城市小区居民对电动车充电。