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随着移动计算和移动通信技术的发展,越来越多的移动设备走入人们的生活,移动设备支持多样多样的应用程序,比如新闻纸阅读,电子营销,在线购物和在线业务等等。但是,移动设备的有限资源是移动设备及其应用广泛使用的最大瓶颈。因此,研究移动设备电池的能量管理,为移动应用程序提供更持久的能量,至关重要。
在本文中,我们展示了一种使用异构电池或能量存储单元用于多个智能移动设备的新方法,以优化系统的运营成本。智能移动设备的服务通常受其电池容量的限制。根据摩尔定律,集成电路(IC)性能每18个月增加两倍,电池技术也是如此。早期,移动系统设计师受到当前技术的强制要求,并被强制选择单一技术以便最好地满足移动设备杂项要求,以这种方式妥协得到令人满意的功能。在现有的研究工作中,作者建议优化移动设备的能量管理,没有考虑异构电池的方法。而,我们采用异构电池的能量管理方案,通过使用异构电池实施和通过全面的仿真实验,实验结果表明,与传统电池相比,我们的方案可以使用在不同时间尺度上充电和放电的电池,以展示增强的集体性能,同时将智能移动设备的能量容量提高两倍。
我们采用可再生能源,即具有商业价值的太阳能,为智能移动设备中的双时间电池充电,以降低电池充电成本。对于各种存储技术,充电,放电,存储容量和确认时间是不同的。可以想象,电池在多个时间尺度上用于移动设备,以最小化开销并降低能量存储单元的价格。为此,这里假设移动设备配备有慢速复原电池。每小时对慢电池充电,同时使用太阳能电池板为快速电池充电,并且在一段时间内,不能改变相应快速时隙的决定。尽管如此,这些类型的电池使用Lyapunov优化方法充电并且使用替代的次优边界以保证能级限制。
我们使用Lyapnouv优化方案设计一种算法,该方案考虑了移动设备的服务应用的质量和能量水平约束。为系统制定了随机问题,并且通过引入用于能量存储和质量的虚拟队列来使用Lyapnouv优化方法,以维持系统稳定性。值得注意的是,每个移动设备的能量需求被分配为应用程序使用的主要需求和质量需求。电池可以在多用户智能移动设备中以双时间尺度进行充电和放电,以降低能量存储单元的投资成本,充电价格。成本效率的基本问题是电池劣化,因为能量存储单元连续充电和放电,会导致电池劣化。为此,我们开发了一种实时算法,使用随机近似来控制不同时间尺度的电池操作。我们使用跟踪驱动模拟来证明所提出的能量算法的效率。仿真实验和数值分析表明在智能设备中使用多个时标电池的优势。
在本文中,我们展示了一种使用异构电池或能量存储单元用于多个智能移动设备的新方法,以优化系统的运营成本。智能移动设备的服务通常受其电池容量的限制。根据摩尔定律,集成电路(IC)性能每18个月增加两倍,电池技术也是如此。早期,移动系统设计师受到当前技术的强制要求,并被强制选择单一技术以便最好地满足移动设备杂项要求,以这种方式妥协得到令人满意的功能。在现有的研究工作中,作者建议优化移动设备的能量管理,没有考虑异构电池的方法。而,我们采用异构电池的能量管理方案,通过使用异构电池实施和通过全面的仿真实验,实验结果表明,与传统电池相比,我们的方案可以使用在不同时间尺度上充电和放电的电池,以展示增强的集体性能,同时将智能移动设备的能量容量提高两倍。
我们采用可再生能源,即具有商业价值的太阳能,为智能移动设备中的双时间电池充电,以降低电池充电成本。对于各种存储技术,充电,放电,存储容量和确认时间是不同的。可以想象,电池在多个时间尺度上用于移动设备,以最小化开销并降低能量存储单元的价格。为此,这里假设移动设备配备有慢速复原电池。每小时对慢电池充电,同时使用太阳能电池板为快速电池充电,并且在一段时间内,不能改变相应快速时隙的决定。尽管如此,这些类型的电池使用Lyapunov优化方法充电并且使用替代的次优边界以保证能级限制。
我们使用Lyapnouv优化方案设计一种算法,该方案考虑了移动设备的服务应用的质量和能量水平约束。为系统制定了随机问题,并且通过引入用于能量存储和质量的虚拟队列来使用Lyapnouv优化方法,以维持系统稳定性。值得注意的是,每个移动设备的能量需求被分配为应用程序使用的主要需求和质量需求。电池可以在多用户智能移动设备中以双时间尺度进行充电和放电,以降低能量存储单元的投资成本,充电价格。成本效率的基本问题是电池劣化,因为能量存储单元连续充电和放电,会导致电池劣化。为此,我们开发了一种实时算法,使用随机近似来控制不同时间尺度的电池操作。我们使用跟踪驱动模拟来证明所提出的能量算法的效率。仿真实验和数值分析表明在智能设备中使用多个时标电池的优势。