Self-Sustainability of Energy Harvesting Systems: Concept, Analysis, and\n Design
Notice bibliographique
Résumé
Ambient energy harvesting is touted as a low cost solution to prolong the\nlife of low-powered devices, reduce the carbon footprint, and make the system\nself-sustainable. Most research to date have focused either on the physical\naspects of energy conversion process or on optimal consumption policy of the\nharvested energy at the system level. However, although intuitively understood,\nto the best of our knowledge, the idea of self-sustainability is yet to be made\nprecise and studied as a performance metric. In this paper, we provide a\nmathematical definition of the concept of self-sustainability of an energy\nharvesting system, based on the complementary idea of eventual outage. In\nparticular, we analyze the harvest-store-consume system with infinite battery\ncapacity, stochastic energy arrivals, and fixed energy consumption rate. Using\nthe random walk theory, we identify the necessary condition for the system to\nbe self-sustainable. General formulas are given for the self-sustainability\nprobability in the form of integral equations. Since these integral equations\nare difficult to solve analytically, an exponential upper bound for eventual\noutage probability is given using martingales. This bound guarantees that the\neventual outage probability can be made arbitrarily small simply by increasing\nthe initial battery energy. We also give an asymptotic formula for eventual\noutage. For the special case when the energy arrival follows a Poisson process,\nwe are able to find the exact formulas for the eventual outage probability. We\nalso show that the harvest-store-consume system is mathematically equivalent to\na $GI/G/1$ queueing system, which allows us to easily find the outage\nprobability, in case the necessary condition for self-sustainability is\nviolated. Monte-Carlo simulations verify our analysis.\n
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».