To resolve energy depletion issues in massive Internet of Things sensor networks, we developed a set of distributed energy beamforming methods with one-bit feedback and clustering for multi-node wireless energy transfer, where multiple singleantenna distributed energy transmitters (Txs) transfer their energy to multiple nodes wirelessly. Unlike previous works focusing on distributed information beamforming using a single energy receiver (Rx) node, we developed a distributed energy beamforming method for multiple Rx nodes. Additionally, we propose two clustering methods in which each Tx node chooses a suitable Rx node. Furthermore, we propose a fast distributed beamforming method based on Tx sub-clustering. Through computer simulations, we demonstrate that the proposed distributed beamforming method makes it possible to transfer wireless energy to massive numbers of sensors effectively and rapidly with small implementation complexity. We also analyze the energy harvesting outage probability of the proposed beamforming method, which provides insights into the design of wireless energy transfer networks with distributed beamforming.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.9
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pp.2134-2153
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2013
A network-coding-based scheme is proposed to improve the energy efficiency of distributed storage systems in WSNs (Wireless Sensor Networks). We mainly focus on two problems: firstly, consideration is given to effective distributed storage technology; secondly, we address how to effectively repair the data in failed storage nodes. For the first problem, we propose a method to obtain a sparse generator matrix to construct network codes, and this sparse generator matrix is proven to be the sparsest. Benefiting from this matrix, the energy consumption required to implement distributed storage is reduced. For the second problem, we designed a network-coding-based iterative repair method, which adequately utilizes the idea of re-encoding at intermediate nodes from network coding theory. Benefiting from the re-encoding, the energy consumption required by data repair is significantly reduced. Moreover, we provide an explicit lower bound of field size required by this scheme, which implies that it can work over a small field and the required computation overhead is very low. The simulation result verifies that the proposed scheme not only reduces the total energy consumption required to implement distributed storage system in WSNs, but also balances energy consumption of the networks.
This paper demonstrates that the verification and analysis of the increase of hosting capacity of distributed energy resources in distribution system for the high penetration of distributed energy resources. In the case of generally designed distribution feeders in South Korea, it can host up to 10 MVA of distributed energy resources and the over voltage due to reverse power flow is prohibited beyond the range by the law of electric utility. However, it should take into consideration that there are some factors of extra hosting capacity such as generation characteristics of distributed energy resources and minimum loads that always exist to distribution system. For these reason, we choose a specific distribution system hosted 10 MVA of distributed energy resources monitored by distribution system operator and verify the impact of increasing hosting capacity such as power flow and voltage profile of distribution system. By the result, we could find that it is possible to increase the hosting capacity and define the factors to expand the hosting capacity of distributed energy resources in distribution system.
He, Chunlong;Yin, Jiajia;He, Yejun;Huang, Min;Zhao, Bo
Journal of Communications and Networks
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v.18
no.4
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pp.649-657
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2016
In this paper, we investigate energy efficiency (EE) of the traditional co-located and the distributed massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. First, we derive an approximate EE expression for both the idealistic and the realistic power consumption models. Then an optimal energy-efficient remote access unit (RAU) selection algorithm based on the distance between the mobile stations (MSs) and the RAUs are developed to maximize the EE for the downlink distributed massive MIMO systems under the realistic power consumption model. Numerical results show that the EE of the distributed massive MIMO systems is larger than the co-located massive MIMO systems under both the idealistic and realistic power consumption models, and the optimal EE can be obtained by the developed energy-efficient RAU selection algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.10
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pp.3771-3788
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2015
This paper studies the distributed energy efficient resource management in the Internet of Things (IoT). Wireless communication networks support the IoT without limitation of distance and location, which significantly impels its development. We study the communication channel and energy management in the wireless communication network supported IoT to improve the ability of connection, communication, share and collaboration, by using the game theory and distributed learning algorithm. First, we formulate an energy efficient neighbor collaborative game model and prove that the proposed game is an exact potential game. Second, we design a distributed energy efficient channel selection learning algorithm to obtain the global optimum in a distributed manner. We prove that the proposed algorithm will asymptotically converge to the global optimum with geometric speed. Finally, we make the simulations to verify the theoretic analysis and the performance of proposed algorithm.
Kim, Yong-Ha;Lim, Hyun-Sung;Jung, Hyun-Sung;Back, Bum-Min
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.4
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pp.718-724
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2009
Recently, Increase of energy consumption is continued accordingly because economy is constant growth. so we need long term of energy supply stability and develop new energy source. The effort of environmental improvement is necessary and our country has to educe conservatory gas in these situation, our energy policy is summarized that minimizes energy consumption and uses kinds of energy source. This paper studied some effort of stability that distributed generation put in electric system through line fault, sudden load change. And then this paper calculated penetrated level of distributed generation in system transient stability.
Providing the sufficient energy to the mobile device is essential to process the job in distributed wireless network. To solve the restrained conditions of energy problems of mobile devices, this paper suggests the efficient method of processing the distributed job using mobility management in wireless network. Energy consumption can be analyzed using the statistical model and required energy of processing the distributed job in mobile device can be predicted using the mobility management. Therefore, this paper suggests the reliable algorithm to process distributed job through the mobile devices with regular mobility and shows the efficiency of the suggested algorithm.
The interest in renewable energy-based distributed power generation systems is increasing due to the recognitions of the breakthrough of existing centralized power generation, energy conversion, and environmental problems. In this study, the optimal capacity was selected by simulating a distributed power generation system based on PV and WT using lead acid batteries as the energy storage system. CHP was adopted as the existing power source, and the optimal capacity of the system was derived through MOGA according to the operating modes(full load/part load) of the existing power source. In addition, it was confirmed that the battery life differs when the battery charging method is changed at the same battery capacity. Therefore, for economical and stable power supply and demand, the capacity selection of the distributed generation system considering the battery charging method should be performed.
In this paper, we propose one-bit feedback-based distributed beamforming (DBF) techniques for simultaneous wireless information and power transfer in interference channels where the information transfer and power transfer networks coexist in the same frequency spectrum band. In a power transfer network, multiple distributed energy transmission nodes transmit their energy signals to a single energy receiving node capable of harvesting wireless radio frequency energy. Here, by considering the Internet-of-Things sensor network, the energy harvesting/information decoding receivers (ERx/IRx) can report their status (which may include the received signal strength, interference, and channel state information) through one-bit feedback channels. To maximize the amount of energy transferred to the ERx and simultaneously minimize the interference to the IRx, we developed a DBF technique based on one-bit feedback from the ERx/IRx without sharing the information among distributed transmit nodes. Finally, the proposed DBF algorithm in the interference channel is verified through the simulations and also implemented in real time by using GNU radio and universal software radio peripheral.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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