Modeling and Analysis of Energy Harvesting and Smart Grid-Powered Wireless Communication Networks: A Contemporary Survey
Notice bibliographique
Résumé
The advancements in smart power grid and the advocation of “green communications” have inspired the wireless communication networks to harness energy from ambient environments and operate in an energy-efficient manner for economic and ecological benefits. This article presents a contemporary review of recent breakthroughs on the utilization, redistribution, trading and planning of energy harvested in future wireless networks interoperating with smart grids. This article starts with classical models of renewable energy harvesting technologies. We embark on constrained operation and optimization of different energy harvesting wireless systems, such as point-to-point, multipoint-to-point, multipoint-to-multipoint, multi-hop, and multi-cell systems. We also review wireless power and information transfer technologies which provide a special implementation of energy harvesting wireless communications. A significant part of the article is devoted to the redistribution of redundant (unused) energy harvested within cellular networks, the energy planning under dynamic pricing when smart grids are in place, and two-way energy trading between cellular networks and smart grids. Applications of different optimization tools, such as convex optimization, Lagrangian dual-based method, subgradient method, and Lyapunov-based online optimization, are compared. This article also collates the potential applications of energy harvesting techniques in emerging (or upcoming) 5G/B5G communication systems. It is revealed that an effective redistribution and two-way trading of energy can significantly reduce the electricity bills of wireless service providers and decrease the consumption of brown energy. A list of interesting research directions are provided, requiring further investigation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».