信息物理系统（Cyber-Physical System,简称CPS）是综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统,通过3C（Computation、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作,实现大型工业系统的实时感知、动态控制和信息服务[1]。CPS实现计算、通信与物理系统的一体化设计使系统更加可靠、高效以及实时协作,具有广泛的应用前景。信息物理系统融合了嵌入式、物联网与实时系统等前沿技术构成新型应用架构。随着越来越多的信息物理系统承担工业生产监控与信息传输的任务,它所消耗的电能迅猛增长,从而极大增加智能电网的负担。针对该日益突出的问题,本文主要探索信息物理系统中各模块的能源管理技术,具体讨论了低层嵌入式系统、中间层无线传感器网络、上层数据管理实体（托管数据中心）以及同位可再生能源等能源技术。各个实体在大型工业信息物理系统中构成不同的功能模块,各模块之间通过数据流进行交互达到协同合作的目的。本文的研究内容从信息物理系统的低层实体到高层实体逐步展开,介绍了不同实体的能源管理特点和节能技术。（1）针对嵌入式系统的实时并行任务的能耗最小化问题,本文提出了在离散操作模式和时序约束条件下,基于层装箱（Level Packing）调度方法的并行任务能耗最小化问题的解决算法。首先将具有固定并行度的任务描述为0-1整数线性规划问题,然后提出以多项式为时间复杂度的两步（刚性任务）或三步（可塑任务）启发式算法。该启发式算法决定任务调度和频率分配以及其并行度。模拟结果表明启发式算法的能源消耗与0-1线性整数规划问题的结果相似。（2）针对如何延长铁路特重货物运输监控系统的无线传感器网络节点的使用寿命问题,本文提出了一种真实的无线传感器网络设计方案用于监控铁路长途运输过程中货物的物理状态,并使节点的使用周期最大化。研究的具体内容包括在满足实施现场的实际约束条件下,监控系统的无线传感器节点部署问题,以及如何最大化网络的生命周期问题。在求解过程中需要确定每个传感器节点的位置和传输级别以及采用的传感器节点数量。首先通过分析约束条件得出节点部署方案,然后将问题建模成为混合整数线性规划问题,采用两步启发式算法延长无线传感器使用寿命。实验结果表明启发式算法有效的延长无线传感器网络的使用寿命。同时本文还讨论了在实验环境中测试过程与结果,以及整个监控系统在工业场景的实施部署情况。（3）针对工业网络传输延时会严重影响控制性能的问题并且为在有限的无线资源中实现控制性能的最大化,本文提出了将任务控制与网络调度进行协同设计的思想。首先将任务控制需求线性化,以便为网络设计提供量化的优化指导;之后提出基于控制成本增长趋势的固定优先级调度方法解决链路层访问的问题,以及提出基于匈牙利算法的控制任务放置和最短路由方法解决应用层与网络层的设计问题。仿真实验结果表明,与传统方法相比,无线资源越少时,本文提出的方法对控制性能提升的越多。（4）针对如何将托管数据中心（Colocation,简称Colo）在智能电网发起的需求响应活动中获得的经济收益最大化问题,本文首要提出以公平竞争为基础,对参与节能的租户提供奖励的机制,并根据托管数据中心的能源管理结构将运营商和租户分为两层市场体系,这样做的目的是可以将利益关系划分清楚更好的建立数学模型。针对该两层结构,本文提出了介于两层之间的迭代算法,通过推理证明该算法收敛于唯一均衡状态,继而运营商和租户之间达到双赢局面,此时运营商或租户都不可以通过改善自身的决策来增加其经济收益。通过模拟实验证明,两层系统收敛于唯一的均衡状态。（5）针对如何帮助托管运营商管理同位可再生能源的问题,本文提出数学模型将可再生能源的输出整合到运营商的能源管理决策中,并提出一种基于随机优化的算法可以通过预测同位可再生能源的输出来更新托管运营商的最佳决策。针对可再生能源输出的不确定性,通过竞争分析的方法找到其与预测误差的线性关系,帮助运营商了解预测的输出范围,从而做出最大化经济利益的决策。模拟实验证明可再生能源预测越准确算法性能越好。综上所述,本文提出多个信息物理系统的能源优化算法,降低系统消耗的同时提升系统整体性能。下面各章将详细介绍技术细节。