30、绿色移动云计算的新研究方向

绿色移动云计算的新研究方向

1. 绿色车载移动云计算

当人们出行时,车辆有时会陷入交通拥堵。此时,访问互联网服务进行娱乐是一种常见的选择。为满足这一需求,车载自组织网络、移动网络和云计算相结合,形成了车载移动云计算(Vehicular - MCC)。车辆需要将自身位置信息更新到云端,以便在需要时对车辆进行跟踪。这一功能在各类事故或自然灾害发生后的救援行动中能发挥重要作用。

如今,大多数用户都拥有智能手机,其内置了丰富的传感器,如光线传感器、温度传感器、加速度计和全球定位系统(GPS)等。车载用户可以利用这些传感器监测周围环境,收集信息并在社交网络上分享。例如,若发生事故,用户可在社交网络上发布相关信息,其他人员若急于到达目的地,便可避开该路线。

2. 绿色移动众包感知

在移动众包感知中,用户通过移动设备观察周围环境并收集信息,然后在社交领域或与服务提供商分享。移动设备配备了传感平台,用于收集周围环境的数据,包括位置信息、交通状况、噪音水平等。这些数据在云端进行聚合和处理,以提取更多知识并进行分发。

路线规划是移动众包感知的一个典型应用。基于移动设备的GPS信息,可以确定到达目的地的最佳路线。城市感知、参与式感知、对应的大数据管理、能源感知众包感知以及区块链在众包感知中的应用,都是绿色移动云计算(GMCC)的重要研究方向。

3. 绿色边缘和雾计算

移动边缘计算通过边缘服务器或云小站将资源部署到网络边缘,为用户提供更快的服务。雾计算则是一种分布式计算模型,它在数据中心和终端设备之间提供虚拟化环境,实现计算、存储和网络服务。在雾计算中,终端节点和云服务器之间的中间设备参与数据处理,雾设备还可用于计算

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
【顶级EI复现】【最EI论文】低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】【最EI论文】低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕在低温环境下,结合电池寿命衰减因素对微电网系统进行优化调度的研究。该研究通过建立数学模型,综合考虑风光储、柴油、燃气等多种能源形式以及电网交互关系,利用Matlab编程实现优化算法(如内点法、多目标粒子群算法等),完成对微电网运行成本、能源效率与电池使用寿命之间的多目标协同优化。文中强调了实际寒潮场景下的V2G调度数据应用,并提供了完整的仿真代码与数据集支持,具有较强的工程复现价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、储能系统优化等相关领域的工程技术人员;尤其适合希望复现高水平EI论文成果的用户; 使用场景及目标:①用于低温环境下微电网能量管理系统的建模与仿真;②支撑考虑电池老化机制的储能优化调度研究;③服务于学术论文复现、课题项目开发及智能电网优化算法验证; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源(括YALMIP工具、完整代码与数据集)进行实践操作,重点关注目标函数构建、约束条件设置及多目标优化求解过程,建议在Matlab环境中调试代码以深入理解算法实现细节与系统响应特性。
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