针对融合设备到设备(device to device, D2D)通信的蜂窝系统中路径损耗补偿因子单一、功率控制性能不佳等问题,提出一种自适应联合功率控制算法.根据D2D用户到基站及蜂窝用户的距离计算出路径损耗补偿因子增补量,得出D2D用户及蜂窝用户...针对融合设备到设备(device to device, D2D)通信的蜂窝系统中路径损耗补偿因子单一、功率控制性能不佳等问题,提出一种自适应联合功率控制算法.根据D2D用户到基站及蜂窝用户的距离计算出路径损耗补偿因子增补量,得出D2D用户及蜂窝用户的路径损耗补偿因子矩阵,提升功率控制性能;同时采用联合闭环功率控制方式进一步降低D2D用户及蜂窝用户的同频干扰.实验仿真表明:相比于传统功率控制算法,该算法对系统的信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)有较好的提升作用,且吞吐量在1 000kbit/s以上的用户数量是传统功率控制算法的1.7倍.展开更多
随着电动汽车(electric vehicle,EV)普及度的不断提高,工业园区内的EV用户日益增多,其充放电行为给园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)的规划运行带来极大挑战。文中提出考虑EV充放电意愿的PIES双层优化调度。首先,...随着电动汽车(electric vehicle,EV)普及度的不断提高,工业园区内的EV用户日益增多,其充放电行为给园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)的规划运行带来极大挑战。文中提出考虑EV充放电意愿的PIES双层优化调度。首先,基于动态实时电价、电池荷电量、电池损耗补偿、额外参与激励等因素建立充放电意愿模型,在此基础上得到改进的EV充放电模型;然后,以PIES总成本最小和EV充电费用最小为目标建立双层优化调度模型,通过Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件将内层模型转化为外层模型的约束条件,从而快速稳定地实现单层模型的求解;最后,进行仿真求解,设置3种不同场景,对比所提模型与一般充放电意愿模型,验证了文中所提引入EV充放电意愿模型的PIES双层优化调度的有效性和可行性。展开更多
文摘针对融合设备到设备(device to device, D2D)通信的蜂窝系统中路径损耗补偿因子单一、功率控制性能不佳等问题,提出一种自适应联合功率控制算法.根据D2D用户到基站及蜂窝用户的距离计算出路径损耗补偿因子增补量,得出D2D用户及蜂窝用户的路径损耗补偿因子矩阵,提升功率控制性能;同时采用联合闭环功率控制方式进一步降低D2D用户及蜂窝用户的同频干扰.实验仿真表明:相比于传统功率控制算法,该算法对系统的信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)有较好的提升作用,且吞吐量在1 000kbit/s以上的用户数量是传统功率控制算法的1.7倍.
文摘随着电动汽车(electric vehicle,EV)普及度的不断提高,工业园区内的EV用户日益增多,其充放电行为给园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)的规划运行带来极大挑战。文中提出考虑EV充放电意愿的PIES双层优化调度。首先,基于动态实时电价、电池荷电量、电池损耗补偿、额外参与激励等因素建立充放电意愿模型,在此基础上得到改进的EV充放电模型;然后,以PIES总成本最小和EV充电费用最小为目标建立双层优化调度模型,通过Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件将内层模型转化为外层模型的约束条件,从而快速稳定地实现单层模型的求解;最后,进行仿真求解,设置3种不同场景,对比所提模型与一般充放电意愿模型,验证了文中所提引入EV充放电意愿模型的PIES双层优化调度的有效性和可行性。
