Optimal Power Allocation for Hybrid Energy Harvesting and Power Grid Coexisting System With Power Upper Bounded Constraints
Notice bibliographique
Résumé
As one of the green energy resources, the technique of energy harvesting harnesses energy from its surrounding environment. In this setting, a power grid is also utilized to serve as a supplementary source to regulate the not-so-stable harvested energy supply of the system. The power allocated to the user(s) from the sum of the harvested energy and the power grid is subject to peak power constraints. The background of these constraints comes from field requirements, such as avoiding the saturation of power allocated to the user(s), avoiding system level out-of-band power leakage, and reducing interference with other transmitter(s) due to the nonlinearity generated via the transmitting mechanisms to the user(s). The proposed problem considers simultaneously 1) the hybrid paradigm of both energy harvesting and grid power supplies, and 2) the peak power constraints in such systems. For our proposed problem, the most efficient known-to-date and popular convex optimization method of primal-dual interior method (PD-IPM) only computes an € solution, not an optimal solution, even with more computations. The novelty of the proposed algorithms is that they compute the exact solutions with the low degree polynomial computational complexity. To the best of the authors' knowledge, under the same assumptions, no prior publication, including PD-IPM, can arrive at such results. Numerical examples also illustrate efficiency of the proposed algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».