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Enregistrement W3103174730 · doi:10.3390/su12229340

Renewable Energy-Aware Sustainable Cellular Networks with Load Balancing and Energy-Sharing Technique

2020· article· en· W3103174730 sur OpenAlexaff
Md. Sanwar Hossain, Khondoker Ziaul Islam, Abu Jahid, K.M. Rahman, Sarwar Ahmed, Mohammed H. Alsharif

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyComputer sciencePhotovoltaic systemCellular networkEfficient energy useSimulationComputer networkEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the proliferation of cellular networks, the ubiquitous availability of new-generation multimedia devices, and their wide-ranging data applications, telecom network operators are increasingly deploying the number of cellular base stations (BSs) to deal with unprecedented service demand. The rapid and radical deployment of the cellular network significantly exerts energy consumption and carbon footprints to the atmosphere. The ultimate objective of this work is to develop a sustainable and environmentally-friendly cellular infrastructure through compelling utilization of the locally available renewable energy sources (RES) namely solar photovoltaic (PV), wind turbine (WT), and biomass generator (BG). This article addresses the key challenges of envisioning the hybrid solar PV/WT/BG powered macro BSs in Bangladesh considering the dynamic profile of the RES and traffic intensity in the tempo-spatial domain. The optimal system architecture and technical criteria of the proposed system are critically evaluated with the help of HOMER optimization software for both on-grid and off-grid conditions to downsize the electricity generation cost and waste outflows while ensuring the desired quality of experience (QoE) over 20 years duration. Besides, the green energy-sharing mechanism under the off-grid condition and the grid-tied condition has been critically analyzed for optimal use of green energy. Moreover, the heuristic algorithm of the load balancing technique among collocated BSs has been incorporated for elevating the throughput and energy efficiency (EE) as well. The spectral efficiency (SE), energy efficiency, and outage probability performance of the contemplated wireless network are substantially examined using Matlab based Monte–Carlo simulation under a wide range of network configurations. Simulation results reveal that the proper load balancing technique pledges zero outage probability with expected system performance whereas energy cooperation policy offers an attractive solution for developing green mobile communications employing better utilization of renewable energy under the proposed hybrid solar PV/WT/BG scheme.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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