A model of energy systems and its macro-properties

This paper proposes a new mathematical model of energy systems rooted in Odum and Odum's (1976) concepts of energy flows. Models of two types of energy systems have been studied: a composite system with energy supply and consumption sectors, and a competition system with two energy consumption sectors drawing in parallel on the same energy source. Interesting results were obtained as follows : feedback of high quality energy to pump in more energy, and voluntary energy supply are generally effective in stability and growth of the supply-consumption energy system ; saving energy plays an important role in coexistence in the competition system     

基于博弈理论的农田能量异构网络节点协同资源利用

针对无线传感器网络中耗能不均问题,以及可再生能源节点在农田无线传感器网络中应用的具体情况,将博弈理论引入无线传感器网络能耗问题研究中,建立了基于博弈理论的节点成簇方法,实现提高可再生能源利用率、均衡非可再生能源节点能耗的目标。方法首先建立簇收益与簇内节点收益评估模型,进行簇收益计算、簇内的两类能量异构节点个体收益的计算。在计算簇收益和节点收益的基础上进行节点成簇博弈,使得成簇方案向收益更高的策略空间进行跳转,最终达到博弈中的均衡状态。仿真实验表明,通过博弈进行无线传感器网络成簇,能够充分利用可再生能源节点能量,降低和均衡非可再生能源节点能耗,最终达到延长网络寿命的目标。     

一种能量收集嵌入式系统自适应调度算法

能量收集嵌入式系统(energy harvesting embedded system,简称EHES)的任务调度算法需要考虑能量收集单元的能量输出、能量存储单元的能量水平和能量消耗单元的能耗.实时任务在满足能量约束的条件下,才可能满足时间约束.在这个背景下,传统固定优先级调度算法不再适用于EHES.提出一种基于分组的自适应任务调度算法,它能根据能量收集单元由于能量输出的不确定性而造成的非能量约束情况和能量约束情况,自适应地选择任务调度算法.在非能量约束的情况下,减少任务抢占次数,增强任务的可调度性;在能量约束情况下,减少电池模式切换次数,提高能量存储单元的平均能量水平,从而降低系统能量约束.在一个可进行大范围任务集合仿真的实验环境下对提出的算法进行验证,并将基于分组的自适应调度算法与现有的两个经典算法进行了对比.     

考虑能量梯级高效利用的多微网综合能源系统优化调度策略

围绕“碳达峰”“碳中和”双碳目标的工作正在逐渐实施。综合能源微网增加,将形成微网集群,即多微网综合能源系统。多微网综合能源系统相较于单一综合能源微网可大幅度改善用能成本。如何进一步提高整体的能源利用效率仍然是研究的一个关键点。针对含电能交互且考虑能量梯级高效利用的多微网综合能源系统,本文建立了优化调度模型。首先,对多微网综合能源系统的架构以及能质系数法进行了详述,并详细比对了■效率计算方法与热效率计算方法的不同之处。随后,构建了考虑能量梯级高效利用以经济性和■效率为目标的多微网综合能源系统优化调度模型,采用Matalb和Yalmip进行最优化建模,并采用Gurobi求解器进行求解,有效避免了启发式算法计算时间过长的问题。通过算例分析论证了所提方案的合理性和有效性,不仅大幅提高了能源效率,同时也保证了较高的经济性,使得多微网综合能源系统的运行更加符合双碳目标的要求。     

Ad Hoc网络基于能量消耗的动态源路由协议

为了节省路由能耗,增加网络中节点生存时间,提出一种基于能量消耗的Ad Hoc网络动态源路由协议（ECDSR）。该协议以路由剩余能量、路由能耗预测、路由能量延时3个参数作为路径能量评价的参数。其中剩余能量参数反映了节点当前的剩余能量状态,能耗预测参数反映了节点能量的变化情况,能量延时参数能够保护低能量节点,屏蔽能量状况差的路由路径。仿真结果表明该协议相对于动态源路由（DSR）可以在网络时延和协议开销增加不明显的前提下,提高网络的生存时间等网络性能。     

A Hierarchical Peer-to-Peer Energy Transaction Model Considering Prosumer’s Green Energy Preference

This paper presents a hierarchical peer-to-peer-energy transaction model (P2P-ETM) considering the renewable energy preference. The model divides the characteristics of energy into normal and green energy. Green energy was assumed to be more expensive than normal energy, and prosumers and consumers considered in this model assumed that they have a preference for this green energy. Prosumer and consumer can trade energy with each other and buy normal and green energy from the main-grid. Prosumer can also sell surplus energy to the main-grid. To solve the energy transaction problem, we present a hierarchical approach considering the energy transaction and prosumers’ goal. The purpose of each prosumer such as energy purchase cost minimization or energy sales maximization for energy transaction is considered in the first step as the self-scheduling of prosumers. After prosumers’ self-scheduling we derive the energy transaction price and energy trading capacity through social welfare maximization. The proposed methodology is tested and validated on a virtual network. Through a case study using mixed integer linear programming (MILP), this model has demonstrated a decrease in the total operation cost in accordance with energy trading.

     

自由曲线局部光顺的分层能量算法

将曲线的小波多分辨分析与能量法相结合，构造曲线的分层能量光顺算法，利用多分辨分析的数据压缩作用来提高能量法的效率，利用约束能量法来处理边界约束，实践证明该算法可以灵活高效地进行曲线局部光顺。     

能源管理在湘钢的应用

我国面临着巨大的能源压力。钢铁企业是耗能大户,而我国钢铁企业的能耗高,能耗管理水平与国际同行相比有较大差距。从钢铁企业入手,进行有效的能源生产和调度管理,对于企业的节能减排有着非常好的示范作用。本文介绍了湘钢能源调管理的现状,分析了当前能源改造的难点,提出了湘钢能源调度管理的要求,设计了能源管理方案,并分析了实施后带来的效果。可以作为类似企业的一种能源管理方案的借鉴。     

电动汽车复合储能系统能量管理策略及其 快速控制原型验证

纯电动汽车储能系统需同时满足高功率密度与高能量密度的要求,但现阶段单一储能单元往 往难以同时具备这两种特点。将高能量密度的锂电池与高功率密度的超级电容进行合理搭配,形成复 合储能系统,是解决以上问题的一个有效方案。该文以宝马 I3 纯电动汽车作为目标车型,设计了锂电 池/超级电容复合储能系统,并制定了一种基于规则的能量管理策略,综合考虑了外部工况要求、锂电 池与超级电容的荷电状态,自动规划工作模式,充分发挥各储能单元自身优势,在极端状况下可自动 启动保护模式;同时,基于快速控制原型的思想,设计搭建了以 dSPACE 为控制中心的复合储能系统 能量管理策略快速控制验证平台,搭配可编辑电力参数的外部电子负载设备,完成了能量管理策略的 半实物实验验证。实验结果表明,电动汽车锂电池/超级电容复合储能系统搭配合理的能量管理策略, 能够充分发挥锂电池的能量特性与超级电容的功率特性,更好地满足了现代纯电动汽车对续航里程与 动力性能的要求,同时可节约能源,在一定程度上起到延长储能系统使用周期的作用。     

弱中心化的区块链技术在能源互联网交易体系中的应用分析

本文结合区块链技术,提出弱中心化的能量交易系统的框架,探索在电源、电网、负荷之间的能量与信息复杂交互的情况下未来能源互联网中的能源交易系统。分析了与电源和电网进行良性有效互动时,对于能源互联网的各种智慧能源方案。深刻剖析了区块链的技术原理和能源互联网运行特性,总结出能源互联网与区块链技术耦合需求,结合区块链具有可信计量、广泛交易、智能合约控制、分布决策以及广域融合的特性,阐释了区块链与能源互联网特征的一致性,以及技术耦合特性,明确区块链技术在能源互联网中的定位,结合能源互联网中能源交易的去中心化的特征,构建了弱中心化的区块链能源网交易体系。最后,分析总结了区块链技术框架下能源互联网交易体系待解决的关键技术。     

等强度梁式压电振动能量收集器特性研究

为了提高微型悬臂梁式压电振动能量收集器的压电材料利用率,增强其能量转换效率,基于等强度梁理论设计了一种微型压电式振动能量收集器.分析了该能量收集器的力学特性及机电耦合特性,并且与等截面悬臂梁式振动能量收集器进行了对比.研究结果表明:微型等强度梁式压电振动能量收集器的固有频率低、表面应力分布合理、压电材料利用率高、能量输出密度大,其性能明显优于等截面梁式压电振动能量收集器.     

基于多级能量异构的无线传感器网络能量空洞避免策略

为了缓解无线传感器网络中出现的能量空洞问题,提出了多级能量异构算法(MEH)。该算法对网络的通信负载分布特性进行解析,并根据通信负载分布特性给网络部署初始能量异构的节点,即在通信负载较重的区域配置初始能量较高的节点,以平衡各区域的能量消耗速率,缓解能量空洞问题,延长网络生命周期。仿真结果显示,与已有的低功耗自适应分簇算法(LEACH)、分布式能量均衡的非均匀成簇路由算法(DEBUC)、非均匀部署算法(NDS)相比,MEH算法在网络能量利用率、网络生命周期及网络能耗周期比方面分别提升了近10个百分点,且具有良好的能耗均衡性。实验结果表明,MEH可有效延长网络生命周期、缓解能量空洞问题。     

社区产消者能量分享研究综述

随着可再生能源和智能电网技术的发展,能源产消者作为一类新型终端用户,已在能源优化与管理方面表现出更为主动灵活的作用,对提高社区能源效率、提升能源经济性和改善本地配电网稳定性具有重要影响.首先,总结了常见的社区能源产消者类型及其特点,指出其在智能电网需求侧实现能源优化的灵活性和潜在价值;其次,剖析了社区能量分享的典型模式,归纳了各自的基本特征、优势与局限性;然后,在此基础上探讨了社区产消者能量分享涉及的能源数据预测方法、博弈问题均衡分析及分布式优化算法;最后,对社区产消者能量分享的前瞻性难点问题进行了展望,以期为相关研究提供参考.     

充分发挥电网企业优势 加快拓展基于多能互补的综合能源服务业务

在当前能源转型和电力体制改革的新形势下,电网企业转型开展综合能源服务是必然选择。同时,随着能源互联网技术发展,使得能源之间互联、能源和信息融合进一步加强,为发展综合能源服务提供了可能。电网企业开展综合能源服务顺应客户需求,市场渣力巨大,是未来重要的利润増长点。如何充分发挥电网企业的优势,运用互联网思维,促进多种新能源的模化利用,将多种能源的源、网、荷、储深度融合,拓展出种类丰富的新型商业模式,为用户量身定制能源产品和服务搭配方案,是当下电网企业转型综合能源服务商考虑的首要问题。本文提出了一种适用于IES的扩展ewton－Raphson综合能源系统稳态多能流计算方法,构建综合能源系统多异质能流统一调度模型,进一岁构建智慧能源综合管理平台。将当下电力市场改革环境下实施的较为成功的商业模式与综合能源平台有机结合,可拓展出种类丰高的新型商业模式,进而组成一个从生产到消费再到增值服务的整个综合能源产业链。     

WSN中基于能量代价的能量优化路由算法

针对无线传感器网络路由算法中的节点能耗问题,提出了一种基于能量代价的能量优化路由算法。算法综合考虑数据传输中节点能耗的有效性和均衡性,设计了一种新的能量代价函数,实现了二者的优化匹配。传感器节点按此函数计算前向部居节点的能量代价,选择能量代价最小的节点作为下一跳。算法基于部居节点信息进行路由选择,具有较低的计算时间复杂度。最后,对路由算法的性能进行了仿真分析,并与典型的路由算法进行了对比,结果表明,本路由算法能够有效延长网络生存时间,节约并均衡节点的能量消耗。     

基于能量流网络仿真的钢铁工业多能源介质优化调配

钢铁工业发展面临能源的严重制约,能源优化调配是钢铁企业系统节能的关键技术之一.从钢铁制造流程物质流能量流耦合特点出发,首先,探讨了基于能量流网络仿真的钢铁工业多能源介质综合优化调配策略;然后,探讨了能量流网络化建模、生产流程与能源系统结合的能源仿真、多能源介质综合优化调配技术;最后,给出了在钢铁企业示范应用的效果.     

一种能耗均衡的WSN分布式拓扑博弈算法

无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）中通常节点能量受限,节点间能耗不均衡会导致网络生命周期缩短.针对该问题,综合考虑节点的能量效率和能耗均衡,通过引入阿特金森指数设计了一种改进优化的综合效用函数;基于此,建立了一种能耗均衡的拓扑博弈模型,并证明了该拓扑博弈模型是序数势博弈且存在帕累托最优;提出了一种能耗均衡的WSN分布式拓扑博弈算法（DTCG）.通过仿真实验及对比分析表明,相较于其它基于博弈理论的拓扑控制算法,DTCG算法能在保证网络连通性和鲁棒性的前提下,降低节点发射功率,拥有更好的能量均衡性和能量效率,可以有效延长网络生命周期.     

Joint optimisation of application QoS and energy conservation in grid environment

Mobile and wireless devices with limited energy are now of interest for the grid community. Reducing the related energy consumption is very important for wireless devices. Compared to conventional grid systems, energy aware grids need to support application quality of service (QoS) with limited energy. There is an inherent conflict in the design goals for high grid application QoS and low energy consumption. To address this challenging problem, this article considers joint optimisation of application QoS and energy conservation in grid environment. Joint optimisation of application QoS and energy conservation is targeted to maximise the system utility without exceeding the deadline and the total energy available, which can be provided by an exhaustible source such as a battery. This article formulates joint optimisation of application QoS and energy conservation as constrained maximisation problem; the constraints include energy budget and application QoS requirements. This article also presents a QoS and energy aware scheduling algorithm (QESA) which balances application QoS and energy conservation to improve system performance. In the simulation, the performance evaluation of QESA is conducted.     

面向云计算环境的能耗测量和管理方法

云计算引领了计算机科学的一场重大变革,但与此同时,也不可避免地带来了日益凸显的能源消耗问题,因此,云计算能耗管理成为近几年的研究热点.云计算系统的能耗测量和管理直接关系到云计算的可持续发展,能耗数据不仅关系到能耗模型的建立,而且也是检验云计算资源调度算法的基础.为此,在广泛研究现有能耗测量方法的基础上,归纳总结了当前云计算环境的4种能耗测量方法:基于软件或硬件的直接测量方法、基于能耗模型的估算方法、基于虚拟化技术的能耗测量方法、基于仿真的能耗评估方法,并分析和比较了它们的优势、缺陷和适用环境.在此基础上,指出了云计算能耗管理的未来重要研究趋势:智能主机电源模块、面向不同类型应用的能耗模型、混合任务负载的能耗模型、可动态管理的高效云仿真工具、动态异构分布式集群的能耗管理、面向大数据分析处理和任务调度的节能方法以及新能源供电环境下的节能规划,为云计算节能领域的研究指明了方向.     

Research of energy efficient clustering algorithm for multilayer wireless heterogeneous sensor networks prediction research

In designing wireless sensor networks of image transmitting, it is important to reduce energy dissipation and prolong network lifetime. This paper presents the research on existing clustering algorithm applied in heterogeneous sensor networks and then puts forward an energy-efficient prediction clustering algorithm, which is adaptive to sensor networks with energy and objects heterogeneous. This algorithm enables the nodes to select the cluster head according to factors such as energy and communication cost, thus the nodes with higher residual energy have higher probability to become a cluster head than those with lower residual energy, so that the network energy can be dissipated uniformly. In order to reduce energy consumption when broadcasting in clustering phase and prolong network lifetime, an energy consumption prediction model is established for regular data acquisition nodes. Simulation results and the application in image clustering show that compared with current clustering algorithms, this algorithm can achieve longer sensor network lifetime, higher energy efficiency, and superior network monitoring quality.