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Enregistrement W2105547551 · doi:10.1109/twc.2012.052512.111766

When the Smart Grid Meets Energy-Efficient Communications: Green Wireless Cellular Networks Powered by the Smart Grid

2012· article· en· W2105547551 sur OpenAlexaff
Shengrong Bu, F. Richard Yu, Mark Yep-Kui Chua

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmart gridCellular networkBase stationComputer scienceElectricityComputer networkEfficient energy useWirelessBase transceiver stationRenewable energyGridWireless networkTelecommunicationsKey distribution in wireless sensor networksEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, there is great interest in considering the energy efficiency aspect of cellular networks. On the other hand, the power grid infrastructure, which provides electricity to cellular networks, is experiencing a significant shift from the traditional electricity grid to the smart grid. When a cellular network is powered by the smart grid, only considering energy efficiency in the cellular network may not be enough. In this paper, we consider not only energy-efficient communications but also the dynamics of the smart grid in designing green wireless cellular networks. Specifically, the dynamic operation of cellular base stations depends on the traffic, real-time electricity price, and the pollutant level associated with electricity generation. Coordinated multipoint (CoMP) is used to ensure acceptable service quality in the cells whose base stations have been shut down. The active base stations decide on which retailers to procure electricity from and how much electricity to procure. We formulate the system as a Stackelberg game, which has two levels: a cellular network level and a smart grid level. Simulation results show that the smart grid has significant impacts on green wireless cellular networks, and our proposed scheme can significantly reduce operational expenditure and CO_2 emissions in green wireless cellular networks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations230
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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