Application of opposition-based learning concepts in reducing the power consumption in wireless access networks

The reduction of power consumption in wireless access networks is a challenging and important issue. In this paper, we apply Opposition-Based Learning (OBL) concepts for reducing the power consumption of LTE base stations. More specifically, we present a new Modified Biogeography Based Optimization (BBO) algorithm enhanced with OBL techniques. We apply both the original BBO and the new Modified Opposition BBO (MOBBO) to network design cases to the city of Ghent, Belgium, with 75 possible LTE base station locations. We optimize the network towards two objectives: coverage maximization and power consumption minimization. Preliminary results indicate the advantages and applicability of our approach

A novel design approach for NB-IoT networks using hybrid teaching-learning optimization

In this paper, we present and address the problem of designing green LTE networks with Internet of Things (IoT) nodes. We consider the new NarrowBand-IoT (NB-IoT) wireless technology that will emerge in current and future access networks. The main objective is to reduce power consumption by responding to the instantaneous bit rate demand by the user and the IoT node. In this context, we apply emerging evolutionary algorithms to the above problem. More specifically, we apply the Teaching-Learning-Optimization (TLBO), the Jaya algorithm, and a hybrid algorithm. This hybrid algorithm named TLBO-Jaya uses concepts from both algorithms in an effective way. We compare and discuss the preliminary results of these algorithms

A novel design approach for 5G massive MIMO and NB-IoT green networks using a hybrid Jaya-differential evolution algorithm

Our main objective is to reduce power consumption by responding to the instantaneous bit rate demand by the user for 4th Generation (4G) and 5th Generation (5G) Massive MIMO network configurations. Moreover, we present and address the problem of designing green LTE networks with the Internet of Things (IoT) nodes. We consider the new NarrowBand-IoT (NB-IoT) wireless technology that will emerge in current and future access networks. In this context, we apply emerging evolutionary algorithms in the context of green network design. We investigate three different cases to show the performance of the new proposed algorithm, namely the 4G, 5G Massive MIMO, and the NB-IoT technologies. More specifically, we investigate the Teaching-Learning-Optimization (TLBO), the Jaya algorithm, the self-adaptive differential evolution jDE algorithm, and other hybrid algorithms. We introduce a new hybrid algorithm named Jaya-jDE that uses concepts from both Jaya and jDE algorithms in an effective way. The results show that 5G Massive MIMO networks require about 50% less power consumption than the 4G ones, and the NB-IoT in-band deployment requires about 10% less power than guard-band deployment. Moreover, Jaya-jDE emerges as the best algorithm based on the results

Energy Harvesting and Energy Storage Systems

This book discuss the recent developments in energy harvesting and energy storage systems. Sustainable development systems are based on three pillars: economic development, environmental stewardship, and social equity. One of the guiding principles for finding the balance between these pillars is to limit the use of non-renewable energy sources

Smart grids: smart meters and non intrusive load monitoring

El objetivo de este proyecto consiste en sintetizar los conceptos generales de las redes inteligentes (Smart Grids), los cambios que se prevén en la red eléctrica y las principales tecnologías que apoyaran el desarrollo de las mismas. Una Smart Grid es una sistema que permite la comunicación bidireccional entre el consumidor final y las compañías eléctricas, de forma que la información proporcionada por los consumidores pueda ser utilizada por las compañías eléctricas para permitir una operación mas eficiente de las red eléctrica, así como ofrecer nuevos servicios a los clientes. El desarrollo de las Smart Grids es esencial si la comunidad global quiere alcanzar objetivos comunes de seguridad energética, desarrollo económico y mitigación del cambio climático. Para ello, se están desarrollando e implementando nuevas tecnologías como los medidores inteligentes (Smart Meters) y nuevas técnicas de medida de consumo eléctrico como la monitorización no intrusiva (Non Intrusive Load Monitoring). Los Smart Meters son medidores de electricidad, agua o gas que recopilan de forma automática los datos de medida y los envían a las compañías eléctricas permitiendo a estas tener una mejor visión de la distribución eléctrica y proporcionan a sus clientes un mayor conocimiento de su propio consumo. La monitorización no intrusiva es una técnica que detecta los eventos de aparatos eléctricos analizando la demanda total de la carga. Esto es posible debido a que los aparatos presentan características especiales en los momentos de conexión y desconexión consistentes en cambios tanto positivos como negativos en las potencias activa y reactiva. Como dichas características son únicas en cada dispositivo, es posible reconocer el perfil de cada uno de ellos pudiendo saber que dispositivos se están encendiendo o apagando, así como el consumo eléctrico de cada uno de ellos. Esto es lo que ofrece la tecnología Plugwise, que mediante el uso de sus dispositivos permite monitorizar y controlar el consumo eléctrico de una vivienda, oficina o empresa y poder ver los resultados en nuestro propio Smartphone o PC. El uso de tecnología Plugwise en combinación con un Smart Meter permite que tanto clientes como compañías eléctricas sean conscientes de cuanto, como y donde se consume la electricidad