Adaptive energy management for solar energy harvesting wireless sensor nodes
Güneş enerjisi harmanlayan kablosuz algılama düğümleri için uyarlamalı enerji yönetimi
- Tez No: 527708
- Danışmanlar: PROF. DR. NAİL AKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kablosuz Algılayıcı Ağları (WSN) yaklaşan Nesnelerin İnterneti (IoT) çağında iletişim altyapısının temelini oluşturacağı için önemli bir rol oynayacaktır. Enerji hasadı pil ömrünü uzatmak ve algılayıcı düğümlerinin (SN) hizmet kalitesini (QoS) arttırmak için yaygın olarak kullanılan bir araç olmuştur. Bu çalışmada, enerji-nötr çalışma kısıtlamaları ile bir ağ geçidine mümkün olduğunca sık bir şekilde durum güncellemeleri göndermekle görevlendirilmiş, güneş enerjisiyle çalışan bir kablosuz algılayıcı düğümü için uyarlamalı iletim politikalarını araştırdık. Güneş enerjisi harmanlama işleminin günlük varyasyonlarını deneysel verilere dayanarak Ayrık-Zamanlı Markov Zinciri (DTMC) ile modelledik. DTMC'nin durumlarının sayısı arttığında hasat sürecinin daha doğru modellendi ğini gözlemledik. DTMC modelini kullanarak, WSN düğümünün enerji yönetimi problemini Markov Karar Süreci (MDP) olarak tanımladık; ve bu modelden yola çıkarak, durum güncelleme sisteminin ortalama bilgi yaşını (AoI) en aza indirmek için en uygun enerji yönetim politikalarını elde etme amacıyla politika yineleme algoritmasını kullandık. İki farklı lokasyona ait 20 yıllık güneş ışınımı verilerini kullanarak önerilen yaklaşımın etkinliğini doğruladık.
Özet (Çeviri)
Wireless Sensor Networks (WSN) will have a key role in the upcoming era of the Internet of Things (IoT) as they will be forming the basis of communication infrastructure. Energy harvesting has been a widely used instrument for prolonging the battery life and enhancing the quality of service (QoS) of sensor nodes (SN). In this study, we investigate adaptive transmission policies for a solar-powered wireless sensor node which is tasked with sending status updates to a gateway as frequently as possible with energy-neutral operation constraints. On the basis of empirical data, we model the daily variations of the solar energy harvesting process with a Discrete Time Markov Chain (DTMC). When the number of states of the DTMC is increased, the harvesting process is modeled more accurately. Using the DTMC model, we formulate the energy management problem of the WSN node as a Markov Decision Process (MDP); and based on this model, we use the policy iteration algorithm to obtain optimal energy management policies so as to minimize the average Age of Information (AoI) of the corresponding status update system. We validate the effectiveness of the proposed approach using datasets belonging to two different locations with 20 years of solar radiance data.
Benzer Tezler
- Design & development of autonomous beach cleaning vehicle
Otonom plaj temizleme aracının tasarımı ve geliştirilmesi
MAHDI ALLAOUA SEKLAB
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Makine MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SÜLEYMAN BAŞTÜRK
- Context-aware remote sensing data processing for improvement of agricultural predictions
Bağlam farkındalıklı uzaktan algılama veri entegrasyonu ile tarımsal tahminlerin iyileştirilmesi
AYDA FITRIYE AKTAŞ
Doktora
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Energy management for an electric vehicle integrated microgrid using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme kullanarak elektrikli araç entegre mikro şebeke için enerji yönetimi
DIALA KHALIFE
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
EnerjiBahçeşehir ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜRKAN SOYKAN
- Akıllı şebekelerde termostat kontrollü yükler için gelişmiş yerel talep yönetim sistemi tasarımı
Design of an intelligent local demand management system for thermostatically controlled loads in smart grids
MUSTAFA ALPARSLAN ZEHİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- Microgrid Energy Management with Flexibility Constraints: A Data-Driven Solution Method
Esneklik Sınırlamaları Altında Mikroşebeke Enerji Yönetimi: Veri Odaklı Bir Çözüm Yaklaşımı
OKAN ÇİFTCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiLouısıana State UnıversıtyElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AMİN KARGARİAN