【技术实现步骤摘要】
随机能量到达条件下带有分配上限的效用最大化能量分配方法
[0001]本专利技术涉及一种算法,可用于能量采集系统任务的资源分配。该算法可以在随机能量到达条件下,最大化单调递增凸函数效用函数的系统效用,实现一维度的最优能量分配。
技术介绍
[0002]近年来,能量收集系统在通信系统、可穿戴或可植入设备、结构健康监测系统、无线传感器网络和车辆区域网络等领域受到广泛关注。例如,EH 设备可以作为车辆边缘计算网络中的道路侧单元(Road Side Unit,RSU),完成车辆安全预警、车辆调度、车辆控制和人工信息服务等任务。其它应用的实例在雾计算场景,EH设备可以作为人工服务器或雾节点,收集、存储、处理数据并转发到网络边缘(物联网网关)。能量收集系统可执行各种任务,包括传感、传输、诊断、治疗和预防疾病的特定功能、工业过程机监测和控制功能、车辆安全预警、监测、控制功能、信息服务、智能交通等。收集的能量可用于补充物联网节点的电池,可来自自然资源(如太阳能)和人工资源。因此,研究能量随机达到且能量可以在时隙之间因果流动情况下考虑能量在各个时 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.在考虑因果性约束,饱和性约束和可执行性约束下,一种随机能量到达条件下带有分配上限的效用最大化能量分配方法,其特征在于包含以下步骤:先对于符号进行必要的解释。假设初始有E0单位的能量,E
max
是电池容量;E
k
是各个时隙吸收的能量,在每个时隙末测量出来的,k是时隙编号,k=1,...,N+1;P[n]=[p
max
[n].p0[n]]={p|p
max
[n]≤p≤p0[n]},[n]},其中,n是时隙编号;n
ub
是使用已有几何规划方法进行计算,在能量分配隧道中,可以有分配解的最大时隙;u
s
是对应于时隙s的饱和性约束的Lagrangian乘子,λ
s
是对应于时隙s的因果性约束的Lagrangian乘子;l
u1
是第1次碰上沿的时隙编号,l
u2
是第2次碰上沿的时隙编号,以此类推;1)先不考虑可执行约束,仅在能量因果约束和能量饱和约束下,如果按照某种分配方案分配p1=p[l1],其中l1是从0开始的分配为p1的最大的时隙,而且这个时隙后的分配能量大于p1;接下来在考虑可执行硬约束分2种情况,分别进行处理:2)否则,先不考虑可执行约束,仅在能量因果约束和能量饱和约束下,按照某种分配方案分配p2=p[l2],其中l2从0开始的分配为p2的最大的时隙,而且这个时隙后的分配能量小于p2;接下来考虑可执行性硬约束下分为2种情况分别处理。2.根据权利要求1所述一种随机能量到达条件下带有分配上限的效用最大化能量分配方法,其特征在于:所述步骤1)中,考虑可执行硬约束分2 种情况处理,其处理方法包含以下步骤:
①
如果p1>p
opt
,在第一个常数隧道中从时隙1到时隙s分配p
a
=p
opt
的能量,其中s=l1,n1=l1;如果还有时隙未分配能量,返回至步骤1)使用如下更新后的参数重复操作,n=1,2,
…...
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