11、多PB大规模无线能量传输技术解析

多PB大规模无线能量传输技术解析

1. 多天线能量波束成形

在实际应用中,功率信标(PB)通常为具备中到高信号处理能力的多天线设备。利用这些空间自由度,通过能量波束成形(EB)甚至无信道状态信息(CSI)的智能方案,可显著提升性能。假设每个PB配备M根天线,并采用全局(集中式)或局部(分布式)CSI进行EB。

1.1 集中式能量波束成形

在集中式方案中,每个PB需获取该区域内所有能量收集(EH)设备的信道CSI。设$h_{i,j} \in C^{M×1}$为第$j$个PB($T_j$)的$M$根天线与第$i$个EH设备($S_i$)之间的小尺度衰落信道系数,则$h’ {i,j} = \sqrt{\varrho {i,j}}h_{i,j}$为完整的CSI向量。这些信息会被转发到中央单元,由其管理系统的全局CSI。

中央单元按以下步骤计算每个PB的波束成形系数:
1. 将$h’ {i}$设为信道向量$h’ {i,1}, h’ {i,2}, \cdots, h’ {i,N’}$的垂直拼接。
2. 重新利用之前的优化框架,只需将$\varrho_{i} \leftarrow 1$,$h_{i} \leftarrow h’_{i}$(对于所有$i$),并注意此时天线数量变为$M \leftarrow M × N’$。

在理想条件下,即完美、即时且无成本的CSI获取,以及PB与中央单元之间的高容量控制信道,集中式EB可提供最佳性能。但在实际中,尤其是为大量低功率EH物联网设备服务时,这些理想条件难以满足,从而为分布式实现创造了条件。

1.2
基于Benders、TSO-DSO协调的不确定性的输配电网双层优化模型研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于Benders、TSO-DSO协调的不确定性输配电网双层优化模型”展开研究,提出了一种考虑不确定性的输配电网协调优化方法,采用双层优化架构,上层为输电网运营商(TSO),下层为配电网运营商(DSO),通过Benders分解算法实现两者的协调交互。研究重点在于应对新能源出力、负荷需求等不确定性因素,构建鲁棒或随机优化模型,并利用Matlab进行代码实现与仿真验证。文中还提到了YALMIP工具包的应用,支持优化问题的建模与求解。此外,文档列举了大量相关科研资源与服务内容,涵盖电力系统、智能优化、机器学习、路径规划等个方向,强调科研中“借力”与创新的重要性。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习双层优化模型在输配电网协调中的建模方法;②掌握Benders分解算法在电力系统优化中的应用;③实现考虑不确定性的电力系统优化调度仿真;④获取相关领域Matlab代码资源以支撑科研项目。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践,重点关注双层结构建模与Benders分解的迭代过程,同时可参考文中列出的其他研究方向拓展思路。
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