无线可充电传感网中基于动态功率分配的充电调度方法技术

无线可充电传感网中基于动态功率分配的充电调度方法，通过建立合理的设备充电付费计算模型和基于动态功率分配的细粒度充电服务模型，设计了按需付费充电网络中的充电器协同充电调度方法，以按需平衡充电时间、充电费用和充电效用三者的关系。首先针对无线可充电传感网中基于动态功率分配的总充电效用最大化问题，构建基于充电完成时间和充电服务费用约束的整数规划模型；然后通过构造非负且单调非递减的子模函数，将目标问题转换为等价的基于预算约束的子模函数最大化问题；进一步基于构造的子模函数，利用贪婪策略得到各个充电站的充电策略，从而得到最终的解决方案。本发明专利技术相比于其他方法，在充电效用优化方面具有显著优势。势。势。

【技术实现步骤摘要】
无线可充电传感网中基于动态功率分配的充电调度方法


[0001]本专利技术属于无线传感器网络
，具体涉及无线可充电传感网中基于动态功率分配的充电调度方法。

技术介绍

[0002]伴随着传感器技术、无线通信技术、计算机技术、以及嵌入式微电子技术的快速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）以其低功耗、低成本、多功能、自组织等特点引起学术界和工业界的广泛关注。
[0003]无线传感器网络已被广泛应用于军事监视、灾害预测、智能城市等各个行业领域。它们都依赖无处不在的传感器，从周围物体捕捉多维数据，用于各种用途。然而，每个传感器通常由能量有限的电池供电，延长传感器寿命仍然是一个关键问题。近年来，尽管很多研究者提出了利用能量收集技术来收集来自环境的能量，如太阳能和风能，但这些方法对环境很敏感，不能为传感器提供稳定的能量供应。为延长传感器网络的生存周期，可以使用无线能量传输技术(Wireless Power Transfer，WPT)为这些可充电传感器提供连续可靠的电力供应，且无需更换电池。这种技术具有很多优点，它不需要充电器和传感器直接接触，只需要可充电传感器在充电器的无线能量传输范围内。此外，与可再生能源收集相比，无线能量传输可以为传感器提供稳定的能量。在无线传感器网络中，该技术已被用于改善多种应用场景中传感器的监测性能，如动物信息采集、数据中心监测等。总体来说，无线可充电传感器网络主要有以下特点：可持续工作，维护成本低，能量可控，环境危害小。
[0004]对于面向无线可充电传感网的按需付费充电服务模型中，用户向CSP请求充电服务并支付相应费用，其中充电完成时间、充电服务费用和充电效用是用户比较关心的三个重要指标。如何建立合理的设备充电付费计算模型，以及如何在此基础上实现充电器协同充电调度以按需平衡充电时间、充电费用和充电效用三者的关系是非常重要且具有实际意义的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种无线可充电传感网中基于动态功率分配的充电调度方法，通过为每个充电站设计最优充电服务调度策略，以最大化所有传感器设备在给定充电完成时间和充电服务费用约束下的总充电效用，相比于其他启发式方法，在充电效用优化方面具有显著优势。
[0006]无线可充电传感网中基于动态功率分配的充电调度方法，针对无线可充电传感网，建立在充电完成时间和充电服务费用约束下的网络充电效用最大化问题，即在充电完成时间和充电服务费用的约束下，实现动态分配每个充电站的充电功率和相应的充电服务时间，以使得所有传感器设备所获得的总充电效用最大化，具体包括如下步骤：步骤1，针对无线可充电传感网中基于动态功率分配的总充电效用最大化问题，构建基于充电完成时间和充电服务费用约束的整数规划模型；
其中，首先建立无线可充电传感网的网络模型，包括充电站、全向无线充电器、可充电的传感器设备以及充电服务供应商；然后设定充电完成时间并进行限制；最后结合充电站的充电功率切换时间，以及充电时间上限和充电费用上限，得到最大化充电效用的整数规划模型；步骤2，通过构造非负且单调非递减的子模函数，将目标问题转换为等价的基于预算约束的子模函数最大化问题；其中，首先建立充电服务的任务集合，进而得到其子集的充电调度策略，并根据策略的充电服务时间与充电完成时间上限判断策略是否可行；然后将不可行策略转换为子策略；最终设定基于是否可行策略判断条件的子模函数，将步骤1中的整数规划模型转换为子模函数最大化问题；步骤3，基于步骤2构造的子模函数，利用贪婪策略得到各个充电站的充电策略，从而得到最终的解决方案；其中，首先对于充电服务的任务集合，选择出集合势为1或2时并且满足预算约束的子模函数最大的子集；然后，对于集合势为3时并且满足预算约束的子集，通过基于最大边际收益值的贪婪策略进行更新，得到相应的子模函数最大的子集；最终比较上述得到的两个子集，得到最优子集，即为最优充电调度策略。
[0007]本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：（1）本专利技术主要面向无线可充电传感网考虑按需付费充电调度机制，探索可充电网络中终端设备按需充电付费的应用服务模式，设计按需付费充电网络中的充电器协同充电调度方法，以按需平衡充电时间、充电费用和充电效用三者的关系。
[0008]（2）本专利技术摒弃了传统的设备充电付费框架，建立了新颖且更加合理的设备充电付费计算模型，并在此基础上为充电站定义了基于动态功率分配的细粒度充电服务模型，从而提升了整体网络充电服务质量和效率。
[0009]（3）本专利技术可以广泛应用于无线可充电传感网中为终端设备提供按需付费充电服务的应用场景，具有一定的实际意义和商业价值。
[0010]（4）本专利技术证明了其可以达到一个有效的理论性能近似比，并且通过大量仿真实验表明，本专利技术相比于其他启发式方法，在充电效用优化方面具有显著优势。
附图说明
[0011]图1是本专利技术实施例中的充电调度方法流程图。
[0012]图2是本专利技术实施例中的网络模型示意图。
[0013]图3是本专利技术实施例中的可充设备数对预算使用效率的影响图。
[0014]图4是本专利技术实施例中的充电器数对预算使用效率的影响图。
[0015]图5是本专利技术实施例中的可充设备的储电容量对预算使用效率的影响图。
[0016]图6是本专利技术实施例中的充电预算对预算使用效率的影响图。
具体实施方式
[0017]下面结合说明书附图对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明。
[0018]本方法考虑了一个面向无线可充电传感网的按需付费充电服务模型。在该模型
中，网络中的所有充电站都由一个充电服务提供商(Charging Service Provider, CSP)进行部署和运营。为了满足特定的监测任务需求，所有可充电的传感器设备由用户静态部署在网络中。每隔一定的运行周期，网络将会进行一次充电调度。具体地说，用户基站将定期向网络中的所有设备发起一个充电命令，每个设备将在接收到充电命令后立即向基站报告其当前的剩余电量。用户基于接收到的剩余电量信息和设备位置等系统参数，根据特定的优化目标及时在基站计算出充电站的协同充电调度策略，然后将该策略发送给CSP请求充电服务。在收到用户的充电服务请求后，CSP立即将该面向充电站的充电调度策略广播给所有充电站，以分配每个充电站的充电功率和对应充电服务时间。最后，用户将根据所请求的充电服务向CSP支付相应费用。以上的充电调度过程将会周期性地执行，以确保网络系统中的每个传感器设备都能持续供能运转。这里，每相邻两次充电调度之间的运行周期间隔可以根据实际应用中的传输流量情况进行经验性的确定。
[0019]本实施例提供了一种无线可充电传感网中基于动态功率分配的按需付费充电调度方法，流程图如图1所示，应用于无线可充电传感网中为终端设备提供按需付费充电服务的应用场景。本专利技术考虑如何动态分配每个充电站的充电功率和相应的充电服务时间，以使得所有传感器设备在给定充电完成时间和充电服务本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.无线可充电传感网中基于动态功率分配的充电调度方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤1，针对无线可充电传感网中基于动态功率分配的总充电效用最大化问题，构建基于充电完成时间和充电服务费用约束的整数规划模型；其中，首先建立无线可充电传感网的网络模型，包括充电站、全向无线充电器、可充电的传感器设备以及充电服务供应商；然后设定充电完成时间并进行限制；最后结合充电站的充电功率切换时间，以及充电时间上限和充电费用上限，得到最大化充电效用的整数规划模型；步骤2，通过构造非负且单调非递减的子模函数，将目标问题转换为等价的基于预算约束的子模函数最大化问题；其中，首先建立充电服务的任务集合，进而得到其子集的充电调度策略，并根据策略的充电服务时间与充电完成时间上限判断策略是否可行；然后将不可行策略转换为子策略；最终设定基于是否可行策略判断条件的子模函数，将步骤1中的整数规划模型转换为子模函数最大化问题；步骤3，基于步骤2构造的子模函数，利用贪婪策略得到各个充电站的充电策略，从而得到最终的解决方案；其中，首先对于充电服务的任务集合，选择出集合势为1或2时并且满足预算约束的子模函数最大的子集；然后，对于集合势为3时并且满足预算约束的子集，通过基于最大边际收益值的贪婪策略进行更新，得到相应的子模函数最大的子集；最终比较上述得到的两个子集，得到最优子集，即为最优充电调度策略。2.根据权利要求1所述的无线可充电传感网中基于动态功率分配的充电调度方法，其特征在于：所述步骤1的具体过程如下：步骤11，设无线可充电传感网中部署了m个充电站 ，其中每个充电站配置了一个全向无线充电器，且每个充电站有d档离散的充电功率P1,
…
,P
d
实现动态调节，P1<P2<
…
<P
d
，设其对应的单位时间充电服务价格分别为c1,
…
,c
d
，c
d >c
d
‑1>
…
> c1；所有的充电站由一个充电服务提供商CSP进行部署和运营；所有可充电的传感器设备由用户静态部署在网络中；每隔一定的运行周期，网络将会进行一次充电调度；步骤12，定义充电完成时间为从第一个充电站开始提供充电服务到最后一个充电站结束充电服务的时间，所有充电站同时开始充电服务，充电完成时间表达为；对网络中的充电完成时间进行限制；定义充电服务费用为用户向CSP支付的获取充电服务的总费用，即；定义网络充电效用为所有传感器设备接收充电服务的效用之和，用U表示网络充电效用，即，其中Q
i
、E
i
和w
i
分别表示设备v
i
的电容、当前剩余电量和效用权重，pr
ijk
表示当充电站s
j
以充电功率P
k
提供充电服务时设备v
i
的充电接收功率；
步骤13，给定充电完成时间上限T和充电服务费用预算上限C，建立面向充电站的充电调度策略以最大化网络充电效用，则该目标问题建模成如下的整数规划模型：max，s.t.,for all，，for all
ꢀꢀ
and，其中，约束保证任意充电站s
j
提供充电服务的时间不超过给定的充电完成时间上限T；约束保证用户向CSP支付的获取充电服务的总费用不超过给定的充电服务费用预算上限C。3. 根据权利要求2所述的无线可充电传感网中基于动态功率分配的充电调度方法，其特征在于：步骤11中，对于周期性运行的充电调度，具体地说，用户基站将定期向网络中的所有设备发起一个充电命令，每个设备将在接收到充电命令后立即向基站报告其当前的剩余电量；用户基于接收到的剩余电量信息和设备位置的系统参数，根据优化目标在基站计算出充电站的协同充电调度策略，然后将该策略发送给CSP请求充电服务；在收到用户的充电服务请求后，CSP立即将该面向充电站的充电调度策略广播给所有充电站，以分配每个充电站的充电功率和对应充电服务时间；定义t
jk
为充电站s
j
以P
k
的充电功率提供的充电服务时间；对于任意一个充电站s
j
，通过执行所收到的充电调度策略{<P1, t
j1
>,<P2, t
j2
>,
…
,<P
d
, t
jd
>}，充电站s
j
动态地依次以P
k
的充电功率提供t
jk
时间的充电服务，k=1,
…
,d，即充电站s
j
共提供时间的充电服务；用户根据所请求的充电服务向CSP支付相应费用。4.根据权利要求2所述的无线可充电传感网中基于动态功率分配的充电调度方法，其特征在于：所述步骤2的具体过程如下：步骤21，定义一个集合E={e
jk
(t) | j=1,
…
,m & k=1,
…
,d & t=1,
…
,T}，即E={e
11
(1),
ꢀ…
, e
11
(T) , e
12
(1),
ꢀ…
, e
12
(T),
ꢀ……
, e
1d
(1),
ꢀ…
, e
1d
(T), e
21
(1),
ꢀ…
, e
21

【专利技术属性】
技术研发人员：徐力杰，高小唤，沙浩冬，翟鑫，徐佳，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：