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Cross-Layer Routing Based on Semantic Web Services Discovery with Energy Evaluation and Optimization in MANET
The web services discovery process in mobile adhoc networks is considered as a very difficult challenge due to the continuous change in the topology of the network and also the lack of a fixed central directory for publishing web services. Several approaches have been proposed which are based on either keywords or identifiers representing the service to be searched or by using a specific scenario of discovery. All of those proposed solutions try to respect the constraints of ad hoc networks such as energy, bandwidth, throughput ... etc. In this paper we present our new proposed model for measuring the cost of the overall energy consumption in ad hoc networks depending on the web services discovery protocols. We also present a new optimized web services discovery protocol in MANET based on cross_layer routing techniques with the dissemination in the routing process at the same time the semantic web services information and a Discovery_Diameter parameter that we have proposed to limit the area of discovery in the network. Finally, we present simulation results of our defined approach showing a significant optimization of the energy consumption level and the average throughput
Diagnóstico de la demanda del consumo de energía eléctrica en un Smart Home, enfocado en el sector residencial de Quito, durante el año 2015, barrio La Kennedy. Caracterización y optimización del consumo de energía eléctrica.
The main goal of this project is to present a possible solution to a problem that is been
created by the advance of technology and the implementation of Smart cities “Smart Grid”
through studying the characterization and modeling the daily electricity demand curve. This
curve considers the growth of technology and therefore the increase of consumption of
electricity of residential users, generating a significant impact on the demand curve and the
users’ economy. For this reason, the suggested optimization will allow a balance between
comfort and energy consumption of users.
The research is divided into four chapters: the first one presents the state of art for demand
modeling and optimization, the second one develops the research methodology and
determines the sample where the surveys will take place. The third chapter deals with
tabulation of information obtained in surveys conducted in Kennedy neighborhood in Quito.
Also, it includes an analysis of the measurement data by user type energy analyzer. Chapter
IV, that is the last one, develops the proposal by modeling the demand by Markov Chains and
Monte Carlo (MCMC). This modeling established different scenarios, which characterize the
energy consumption and the optimization that was performed by means of the Pareto multi
objective method.
The problem was solved through experimenting a simulation and modeling a demand to
optimize energy, generating a 20% of savings in electricity consumption, generating a benefit
to the environment and reducing CO2 emissions; without changing the habits of users.El avance de la tecnología y la implementación de las ciudades Inteligentes Smart Grid
presenta un problema por lo que el presente: resolver, estudiar, caracterizar y modelar la
curva de demanda eléctrica diaria, la cual considera el crecimiento de la tecnología y por
ende el incremento del consumo de energía eléctrica en usuarios residenciales, generando un
impacto importante en la curva de la demanda y en la economía de los hogares, razón por lo
cual la optimización permitirá tener un equilibrio entre confort y el consumo de energía
eléctrica de los usuarios.
La investigación se divide en cuatro capítulos el primero el estado de arte para la modelación
de la demanda y la optimización, analizando las diferentes investigación, el segundo capítulo
se desarrolla la metodología de la investigación y se determina la muestra con la cual se
realizarán las encuestas en el barrio La Kennedy de la ciudad de Quito, mediante la
aplicación de encuestas y la medición de la energía por medio de analizadores de red, en el
tercer capítulo se realizó la tabulación de la información obtenida en las encuestas, además se
analizó los datos medidos en un usuario tipo mediante un analizador de energía y finalmente
en el capítulo IV se desarrolla la propuesta mediante la modelación de la demanda por Las
Cadenas se Markov y Montecarlo (MCMC), esta modelación estableció diferentes
escenarios, los cuales caracteriza el consumo de energía, la misma que por medio del método
de multiobjetivo de Pareto se realizó la optimización.
El problema fue resuelto por la investigación mediante la simulación y modelamiento de la
demanda, para luego optimizar la energía, generando un ahorro en el consumo de la
electricidad en un 20%, generando un beneficio al medio ambiente y reduciendo las
emisiones de CO2.; sin cambiar las costumbres de los usuarios