Добірка наукової літератури з теми "Energy Harvesting and Management"

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Статті в журналах з теми "Energy Harvesting and Management":

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S, Kumaravel, Mohamed Thufail H, Manoj Kumar R, Karunyamani V, and Mukesh Kumar M.K. "Energy Harvesting and Management from Ambient RF Radiation." SIJ Transactions on Computer Networks & Communication Engineering 05, no. 02 (April 18, 2017): 05–08. http://dx.doi.org/10.9756/sijcnce/v5i2/05010030101.

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Garg, Ritu, and Neha Garg. "Energy Management in a Multi-Source Energy Harvesting IoT System." Journal of Information Technology Research 13, no. 2 (April 2020): 42–59. http://dx.doi.org/10.4018/jitr.2020040103.

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Анотація:
To guarantee the uninterrupted operation of an IoT node, IoT nodes are installed with energy harvesting techniques to prolong their lifetime and recharge their batteries. Mostly energy harvesting systems collect energy from sunlight and wind. However, the energy harvested from the sunlight is non-continuous and energy harvested from the wind is insufficient for continuously powering an IoT node. Thus, to resolve this problem, authors proposed an energy harvesting system namely SWEH which harvests energy from solar light and wind. In this article, authors proposed a scheduling algorithm to balance the energy produced by SWEH and the energy consumption of an IoT node that results in the energy neutral system. Results from simulation analysis clearly manifest that the proposed SWEH system extracts more energy as compared to energy produced by a single solar panel or wind turbine. With the help of simulation results, authors also show that the proposed algorithm leaves the system in energy neutral state at the end of particular time frame.
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Lee, Kisong, and Hyun-Ho Choi. "Energy-Efficient Resource Management for Energy Harvesting Interference Channel." Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences 44, no. 9 (September 30, 2019): 1682–85. http://dx.doi.org/10.7840/kics.2019.44.9.1682.

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4

Sharma, Vinod, Utpal Mukherji, Vinay Joseph, and Shrey Gupta. "Optimal energy management policies for energy harvesting sensor nodes." IEEE Transactions on Wireless Communications 9, no. 4 (April 2010): 1326–36. http://dx.doi.org/10.1109/twc.2010.04.080749.

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5

Moser, Clemens, Jian-Jia Chen, and Lothar Thiele. "An energy management framework for energy harvesting embedded systems." ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems 6, no. 2 (June 2010): 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/1773814.1773818.

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6

Kansal, Aman, Jason Hsu, Sadaf Zahedi, and Mani B. Srivastava. "Power management in energy harvesting sensor networks." ACM Transactions on Embedded Computing Systems 6, no. 4 (September 2007): 32. http://dx.doi.org/10.1145/1274858.1274870.

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7

Dickson, Andrew Jordan, Sarah Burton, Michael Shepertycky, Yan-Fei Liu, and Qingguo Li. "Digitally Controlled Energy Harvesting Power Management System." IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics 4, no. 1 (March 2016): 303–17. http://dx.doi.org/10.1109/jestpe.2015.2489925.

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Ju, Qianao, Hongsheng Li, and Ying Zhang. "Power Management for Kinetic Energy Harvesting IoT." IEEE Sensors Journal 18, no. 10 (May 15, 2018): 4336–45. http://dx.doi.org/10.1109/jsen.2018.2820644.

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Yun, Eun Jeong, Hyeon Joong Kim, and Chong Gun Yu. "A multi-input energy harvesting system with independent energy harvesting block and power management block." Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 24, no. 3 (December 1, 2021): 1379. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v24.i3.pp1379-1391.

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Анотація:
In the conventional approach widely used for multi-input energy harvesting (MIEH), energy harvesting, energy combining, and power conversion are performed integrally in an inductor sharing block through time multiplexing operations, which is not suitable for hot-pluggable systems. In the MIEH system proposed in this paper, an energy harvesting block (EHB) and a power management block (PMB) are independent of each other to increase the modularity of the system. Therefore, the EHB can be optimized to extract maximum power from energy sources, and the PMB can be focused on combining input energies and converting power effectively. This paper mainly focuses on the design and implementation of the EHB. For light, vibration, and thermal energy, the measured peak power efficiencies of the EHB implemented using a 0.35 μm CMOS process are 95.2%, 92.5%, and 95.5%, respectively. To confirm the functionality and effectiveness of the proposed MIEH system, a PMB composed of simple charge pump circuits and a power management unit has also been implemented and verified with the designed EHB.
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Heo, Kwan-Jun, and Sung-Jin Kim. "Intelligent Energy Harvesting Power Management and Advanced Energy Storage System." Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers 27, no. 7 (July 1, 2014): 417–27. http://dx.doi.org/10.4313/jkem.2014.27.7.417.

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Дисертації з теми "Energy Harvesting and Management":

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Moser, Clemens. "Power management in energy harvesting embedded systems." Aachen Shaker, 2009. http://d-nb.info/994883013/04.

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Gindullina, Elvina. "Sustainable Management of Energy-Harvesting Communication Systems." Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2019. http://hdl.handle.net/11577/3423306.

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Анотація:
IoT systems have been massively infiltrating our everyday's life for various applications. One of the main constraints inhibiting the further development of these applications is the limited autonomy of present day batteries. Moreover, energy sustainability is a crucial requirement for systems employed in critical mission applications. A widely used approach to increase the autonomy of IoT systems is the use of renewable sources of energy such as solar, wind, heat, and others to power the devices. For instance, one of the most widespread solutions for wireless sensor nodes is the use of solar panels, which can provide reasonable power input. Their efficiency is determined by the panel's material that defines the conversion efficiency. Renewable sources of energy are too erratic to provide complete system reliability unless over-dimensioned. In reality, energy supply is often limited, which causes the need for adaption of the node operational strategy to ensure the functional reliability of the system. However, the unreliable nature of renewable energy causes several challenges, which we address in this work. In particular, this thesis investigates the effect of battery imperfections caused by inner diffusion processes in the battery on the energy harvesting wireless device operation and effective energy-balancing strategies for different scenarios and system types. We propose 1) the transmission strategy, that takes into account the battery properties (leakage, charge recovery, deep discharge, etc.), and reduces the data losses and discharge events; 2) adaptive sampling algorithms, that balances the erratic energy arrivals, validated on the industrial data-logger powered by a solar panel; and 3) energy cooperation in WSN and Smart City contexts. We also focus on critical-mission IoT systems, where the freshness of delivered packets to the monitoring node by the information sources (communication nodes) is the important parameter to be tracked. In this context, we set the objective of age of information minimization taking into account the battery constraints, asymmetry in reliability of information sources, and stability of energy arrivals, that is, the energy harvesting rate. This array of strategies covers a wide range of applications, scenarios, and requirements. For instance, they can be applied to a smart city represented as a large system of interconnected smart services, or a WSN employed for critical mission applications. We demonstrated that the knowledge of battery and environmental characteristics, and the asymmetric properties of a system is beneficial for designing transmission/sensing strategies.
I sistemi IoT si sono massivamenti entrati nella vita quotidiana per varie applicazioni. Uno dei principali vincoli che inibiscono l'ulteriore sviluppo di queste applicazioni è l'autonomia limitata delle batterie attuali. Inoltre, la sostenibilità energetica è un requisito cruciale per i sistemi impiegati in applicazioni mission-critical. Un approccio ampiamente utilizzato per aumentare l'autonomia dei sistemi IoT è l'uso di fonti energetiche rinnovabili come solare, eolico, termico e altri per alimentare i dispositivi. Ad esempio, una delle soluzioni più diffuse per i nodi di sensori wireless è l'uso di pannelli solari, che possono fornire un ragionevole input di energia. La loro efficienza è determinata dal materiale del pannello che definisce l'efficienza di conversione. Le fonti energetiche rinnovabili sono troppo irregolari per garantire la completa affidabilità del sistema se non sovradimensionate. In realtà, l'approvvigionamento energetico è spesso limitato, il che causa la necessità di adattamento della strategia operativa del nodo per garantire l'affidabilità funzionale del sistema. Tuttavia, la natura inaffidabile delle energie rinnovabili provoca diverse sfide, che affrontiamo in questo lavoro. In particolare, questa tesi studia l'effetto delle imperfezioni della batteria causate dai processi di diffusione interna della batteria sul funzionamento del dispositivo wireless per la raccolta di energia e strategie efficaci di bilanciamento dell'energia per diversi scenari e tipi di sistema. Proponiamo 1) la strategia di trasmissione, che tiene conto delle proprietà della batteria (perdite, recupero della carica, scarica profonda, ecc.) E riduce le perdite di dati e gli eventi di scarica; 2) algoritmi di campionamento adattivo, che bilanciano gli arrivi irregolari di energia, validati sul data logger industriale alimentato da un pannello solare; e 3) cooperazione energetica in contesti WSN e Smart City. Ci concentriamo anche su sistemi IoT di missione critica, in cui la freschezza dei pacchetti consegnati al nodo di monitoraggio da parte delle fonti di informazione (nodi di comunicazione) è il parametro importante da tracciare. In questo contesto, fissiamo l'obiettivo dell'età della minimizzazione delle informazioni tenendo conto dei vincoli della batteria, dell'asimmetria nell'affidabilità delle fonti di informazione e della stabilità degli arrivi di energia, ovvero della velocità di raccolta dell'energia. Questa serie di strategie copre una vasta gamma di applicazioni, scenari e requisiti. Ad esempio, possono essere applicati a una città intelligente rappresentata come un grande sistema di servizi intelligenti interconnessi o come WSN impiegato per applicazioni mission-critical. Abbiamo dimostrato che la conoscenza della batteria e delle caratteristiche ambientali e le proprietà asimmetriche di un sistema sono utili per la progettazione di strategie di trasmissione / rilevamento.
3

Chen, Zhi Yuan. "Efficient power management design for energy harvesting biomedical applications." Thesis, University of Macau, 2018. http://umaclib3.umac.mo/record=b3952096.

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4

Zhou, Yu. "Energy Harvesting Using a Thermoelectric Generator and Generic Rule-based Energy Management." Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2008. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1196802707.

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5

Moser, Clemens [Verfasser]. "Power Management in Energy Harvesting Embedded Systems / Clemens Moser." Aachen : Shaker, 2009. http://d-nb.info/1156518059/34.

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Du, Sijun. "Energy-efficient interfaces for vibration energy harvesting." Thesis, University of Cambridge, 2018. https://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/270359.

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Анотація:
Ultra low power wireless sensors and sensor systems are of increasing interest in a variety of applications ranging from structural health monitoring to industrial process control. Electrochemical batteries have thus far remained the primary energy sources for such systems despite the finite associated lifetimes imposed due to limitations associated with energy density. However, certain applications (such as implantable biomedical electronic devices and tire pressure sensors) require the operation of sensors and sensor systems over significant periods of time, where battery usage may be impractical and add cost due to the requirement for periodic re-charging and/or replacement. In order to address this challenge and extend the operational lifetime of wireless sensors, there has been an emerging research interest on harvesting ambient vibration energy. Vibration energy harvesting is a technology that generates electrical energy from ambient kinetic energy. Despite numerous research publications in this field over the past decade, low power density and variable ambient conditions remain as the key limitations of vibration energy harvesting. In terms of the piezoelectric transducers, the open-circuit voltage is usually low, which limits its power while extracted by a full-bridge rectifier. In terms of the interface circuits, most reported circuits are limited by the power efficiency, suitability to real-world vibration conditions and system volume due to large off-chip components required. The research reported in this thesis is focused on increasing power output of piezoelectric transducers and power extraction efficiency of interface circuits. There are five main chapters describing two new design topologies of piezoelectric transducers and three novel active interface circuits implemented with CMOS technology. In order to improve the power output of a piezoelectric transducer, a series connection configuration scheme is proposed, which splits the electrode of a harvester into multiple equal regions connected in series to inherently increase the open-circuit voltage generated by the harvester. This topology passively increases the rectified power while using a full-bridge rectifier. While most of piezoelectric transducers are designed with piezoelectric layers fully covered by electrodes, this thesis proposes a new electrode design topology, which maximizes the raw AC output power of a piezoelectric harvester by finding an optimal electrode coverage. In order to extract power from a piezoelectric harvester, three active interface circuits are proposed in this thesis. The first one improves the conventional SSHI (synchronized switch harvesting on inductor) by employing a startup circuitry to enable the system to start operating under much lower vibration excitation levels. The second one dynamically configures the connection of the two regions of a piezoelectric transducer to increase the operational range and output power under a variety of excitation levels. The third one is a novel SSH architecture which employs capacitors instead of inductors to perform synchronous voltage flip. This new architecture is named as SSHC (synchronized switch harvesting on capacitors) to distinguish from SSHI rectifiers and indicate its inductorless architecture.
7

Rubio, López Javier. "Resource management techniques for sustainable networks with energy harvesting nodes." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2016. http://hdl.handle.net/10803/396309.

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Анотація:
his dissertation proposes novel techniques for assigning resources of wireless networks by considering that the coverage radii are small, implying that some power consumption sinks not considered so far shouldnow be introduced, and by considering that the devices are battery-powered terminals provided with energy harvesting capabilities. In this framework, two different configurations in terms of harvesting capabilities are considered. First, we assume that the energy source is external and not controllable, e.g. solar energy. In this context, the proposed design should adapt to the energy that is currently being harvested. We also study the effect of having a finite backhaul connection that links the wireless access network with the core network. On the other hand, we propose a design in which the transmitter feeds actively the receivers with energy by transmitting signals that receivers use for recharging their batteries. In this case, the power transfer design should be carried out jointly with the power control strategy for users that receive information as both procedures, transfer of information and transfer of power, are implemented at the transmitter and make use of a common resource, i.e., power. Apart from techniques for assigning the radio resources, this dissertation develops a procedure for switching on and off base stations. Concerning this, it is important to notice that the traffic profile is not constant throughout the day. This is precisely the feature that can be exploited to define a strategy based on a dynamic selection of the base stations to be switched off when the traffic load is low, without affecting the quality experienced by the users. Thanks to this procedure, we are able to deploy smaller energy harvesting sources and smaller batteries and, thus, to reduce the cost of the network deployment. Finally, we derive some procedures to optimize high level decisions of the network operation in which variables from several layers of the protocol stack are involved. In this context, admission control procedures for deciding which user should be connected to which base station are studied, taking into account information of the average channel information, the current battery levels, etc. A multi-tier multi-cell scenario is assumed in which base stations belonging to different tiers have different capabilities, e.g., transmission power, battery size, end energy harvesting source size. A set of strategies that require different computational complexity are derived for scenarios with different user mobility requirements.
Aquesta tesis doctoral proposa tècniques per assignar els recursos disponibles a les xarxes wireless considerant que els radis de cobertura són petits, el que implica que altres fonts de consum d’energia no considerades fins al moment s’hagin d’introduir dins els dissenys, i considerant que els dispositius estan alimentats amb bateries finites i que tenen a la seva disposició fonts de energy harvesting. En aquest context, es consideren dues configuracions diferents en funció de les capacitats de l’energia harvesting. En primer lloc, s’assumirà que la font d’energia és externa i incontrolable com, per exemple, l’energia solar. Els dissenys proposats han d’adaptar-se a l’energia que s’està recol·lectant en un precís moment. En segon lloc, es proposa un disseny en el qual el transmissor és capaç d’enviar energia als receptors mitjançant senyals de radiofreqüència dissenyats per aquest fi, energia que és utilitzada per recarregar les bateries. A part de tècniques d’assignació de recursos radio, en aquesta tesis doctoral es desenvolupa un procediment dinàmic per apagar i encendre estacions base. És important notar que el perfil de tràfic no és constant al llarg del dia. Aquest és precisament el patró que es pot explotar per definir una estratègia dinàmica per poder decidir quines estaciones base han de ser apagades, tot això sense afectar la qualitat experimentada pels usuaris. Gràcies a aquest procediment, es possible desplegar fonts d'energy harvesting més petites i bateries més petites. Finalment, aquesta tesis doctoral presenta procediments per optimitzar decisions de nivell més alt que afecten directament al funcionament global de la xarxa d’accés. Per prendre aquestes decisions, es fa ús de diverses variables que pertanyen a diferents capes de la pila de protocols. En aquest context, aquesta tesis aborda el disseny de tècniques de control d’admissió d’usuaris a estacions base en entorns amb múltiples estacions base, basant-se amb la informació estadística dels canals, i el nivell actual de les bateries, entre altres. L'escenari considerat està format per múltiples estacions base, on cada estació base pertany a una família amb diferents capacitats, per exemple, potència de transmissió o mida de la bateria. Es deriven un conjunt de tècniques amb diferents costos computacionals que són d'utilitat per a poder aplicar a escenaris amb diferents mobilitats d’usuaris.
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Ibarra, Ramirez Ernesto Antonio. "Energy Harvesting-Aware Resource Management for Wireless Body Area Networks." Doctoral thesis, Universitat de Barcelona, 2014. http://hdl.handle.net/10803/145686.

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Анотація:
The rationale for a telemedicine system is the use of Information and Communications Technology (ICT) for the remote transmission of biomedical data and the remote control of biomedical equipment, in order to improve the provided health service. The integration of Wireless Body Area Networks (WBANs) in telemedicine systems does not only achieve significant improvements in the patient’s healthcare, but also enhances their quality of life. However, the potential benefits provided by these networks are limited by the energy constraints imposed when traditional batteries are used as the power source, since the replacement or recharging of these is not always an easy task. To that end, harvesting energy from the human environment can be a promising solution to the aforementioned problems. In this context, it is important to design efficient energy-aware medium access and resource management schemes to exploit the benefits of energy harvesting while guaranteeing the Quality of Service (QoS) in the network. This dissertation provides a contribution to the design and evaluation of novel solutions focused on energy-aware resource management for WBANs powered by human energy harvesting. In particular, our proposals are oriented to solve the problems caused by the differences in energy levels experienced by nodes due to their power supply by energy harvesting. The main thesis contributions are divided into two parts. The first part presents HEH-BMAC, an energy-aware hybrid-polling Medium Access Control (MAC) protocol for WBANs powered by human energy harvesting. HEH-BMAC is designed to provide medium access taking into account the capabilities of each node with respect to their energy profile. HEH-BMAC combines two types of access mechanisms, i.e., reserved polling access and probabilistic random access, in order to adapt the network operation to the types of human energy harvesting sources. The HEH-BMAC performance in terms of normalized throughput and energy efficiency is assessed by means of extensive computer-based simulations, revealing a good adaptation to potential changes in the energy harvesting rate, packet inter-arrival time and network size. HEH-BMAC has been proven to outperform IEEE 802.15.6 Standard for WBANs in terms of normalized throughput and energy efficiency, as the number of nodes increases under the same conditions of energy harvesting. The second part of the thesis is dedicated to the design and evaluation of PEH-QoS, a Power-QoS control scheme for body nodes powered by energy harvesting. PEH-QoS is designed to use efficiently the harvested energy and ensure that all transmitted packets are useful in a medical context, hence substantially improving the offered QoS. The obtained results show that this scheme efficiently manages the data queue, thus improving the node operation and optimizing the data transmission, and also provides QoS, while maintaining the node in energy neutral operation state.
1. Introducción La razón de ser de un sistema de telemedicina es utilizar las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para la trasmisión remota de datos médicos, y el control de dispositivos biomédicos a distancia, con el objetivo de mejorar el servicio de salud prestado. Con la integración de las redes inalámbricas de área corporal (WBANs, por sus siglas en ingles) en los sistemas de telemedicina, no solamente se podría mejorar significativamente el cuidado de la salud del paciente, sino que también se conseguiría mejorar su calidad de vida. Las WBANs están compuestas por dispositivos médicos destinados a aplicaciones clínicas. Dichos dispositivos son llamados nodos corporales. En la WBAN cada nodo desempeña una importante función relacionada con el tratamiento, diagnostico o monitoreo de la salud del paciente. Los nodos corporales deben ser capaces de realizar sus tareas eficientemente e interaccionar con el cuerpo humano de una forma cómoda e indetectable para el paciente. Para tal fin, dichos nodos deben ser pequeños y ligeros para poder colocarlos dentro o sobre el cuerpo humano. Dichas características están íntimamente relacionadas con el tamaño de la batería y el consumo energético del nodo. La energía de la batería no solamente restringe al nodo en peso y tamaño sino que también lo hace en su periodo de vida, puesto que se trata de una fuente finita. Los problemas impuestos por la dependencia energética a este tipo de fuente de poder limitan los beneficios potenciales de las WBANs. Además, cambiar o recargar la batería no siempre es factible, ya que esto podría poner en riesgo la vida del paciente o causar daños al mismo nodo. La más innovadora y prometedora técnica para solucionar los problemas relacionados a la energía de las baterías es la captación de energía del entorno humano. Usando captadores de energía, un BN podría aprovechar fenómenos físicos o químicos (ejemplo: calor, luz, movimiento, vibraciones, etc.) en el cuerpo humano para convertirlos en energía eléctrica. El proceso de captación de energía entrega pequeñas cantidades de energía y es dependiente de la clase, disponibilidad de la fuente y la localización del nodo en el cuerpo humano. La idea de una WBAN que trabaje en sinergia con el cuerpo humano es sumamente alentadora. Sin embargo, ciertas consideraciones deben ser tomadas en cuenta para mantener un nivel aceptable de calidad de servicio (QoS, por sus siglas en ingles) en una WBAN alimentada por captación de energía. Los requerimientos de QoS son más exigentes en las WBANs en comparación a las tradicionales redes de sensores inalámbricos (WSNs, por sus siglas en ingles). En WBAN, la QoS es una demanda fundamental por lo tanto la maximización del rendimiento, la reducción del retardo y la extensión de la vida de la red son algunos de los principales retos a alcanzar. En redes alimentadas por baterías, el principal propósito del control del acceso al medio (MAC) es el de prolongar la vida de la red. Por otra parte, en redes alimentadas por captación de energía el principal objetivo es maximizar el rendimiento utilizando la energía disponible. Mediante la captación de energía, se podría extender la vida de la red, pero otras métricas de QoS podrían ser degradadas (ejemplo: rendimiento, retardo, pérdida de paquetes de datos, etc.). Esta tesis ofrece una contribución al diseño y evaluación de novedosas soluciones enfocadas a la gestión de recursos, para WBANs alimentadas por captación de energía (HEH-WBANs, por sus siglas en ingles), de una forma energéticamente consciente. En particular, nuestras propuestas están orientadas a resolver los problemas causados por las diferencias en los niveles de energía que experimentan los nodos debido a sus fuentes de captación. Las principales contribuciones de esta tesis se dividen en dos partes. La primera parte presenta HEH-BMAC, un protocolo híbrido, energéticamente consciente, para el control del acceso al medio de los nodos en este tipo de WBANs. HEH-BMAC está diseñada para proporcionar acceso al medio teniendo en cuenta las capacidades de cada nodo con respecto a sus características energéticas. HEH-BMAC combina de forma dinámica dos tipos de mecanismos de acceso, acceso reservado (basado en identificación de usuario) y acceso aleatorio (basado en probabilidad de contención), con el fin de adaptar el funcionamiento de la red a los tipos de fuentes de captación de los nodos. El funcionamiento del protocolo HEH-BMAC, es evaluado a través de extensas simulaciones por ordenador utilizando las métricas de rendimiento normalizado y eficiencia energética. Los resultados obtenidos en estas pruebas, muestran que nuestro protocolo tiene una buena adaptación a cambios potenciales en las velocidades de captación de energía, frecuencia de arribo de los paquetes de datos, y en el tamaño de la red. La segunda parte de la tesis está dedicada al diseño y evaluación de PEH-QoS, un esquema de control de potencia y QoS para nodos corporales que estén alimentados por captación de energía. PEH-QoS está diseñado para el uso eficiente de la energía captada y asegurar que todos los paquetes de datos trasmitidos sean útiles en el contexto médico, por lo tanto mejorando sustancialmente la QoS ofertada. Los resultados obtenidos muestran que este esquema gestiona eficientemente la cola de datos, mejora la operación del nodo, optimiza la trasmisión de datos, y provee QoS, mientras mantienen al nodo en estado de operación neutral. 2. Objetivos La planificación, el desarrollo, y la realización de esta tesis doctoral persiguen el siguiente objetivo: Diseño y desarrollo de soluciones energéticamente eficientes y conscientes, destinadas a la gestión de recursos que garanticen los requisitos de calidad de servicio de las aplicaciones médicas en WBANs alimentadas por captación de energía en el entorno humano. Al lograr el objetivo antes mencionado, esta tesis constituirá una contribución al avance de la WBANs alimentadas por captación de energía en el entorno humano en términos de una gestión eficiente de su energía enfocada en mejor la calidad de servicio. Para afrontar con éxito el objetivo general, los siguientes objetivos específicos tuvieron que ser también cumplidos: 1. Proporcionar un una amplia revisión del estado del arte en las áreas de protocolos MAC para WBANs y en captación de la energía en el entorno humano. 2. Proponer y evaluar un protocolo MAC consciente de la energía, capaz de adaptar el funcionamiento de la red a la naturaleza aleatoria y variable en el tiempo de las fuentes de captación de energía en el entorno humano. 3. Diseñar y desarrollar un esquema de control que permita el uso óptimo de la escasa energía recogida por un nodo corporal alimentado por captación de energía en el cuerpo humano, con el fin de mejorar la calidad de servicio prestados. 4. Evaluar los resultados de nuestras propuestas y compararlos con sistemas estándares de referencia utilizando diferentes métricas de calidad de servicio. 3. Resultados a) HEH-BMAC: HYBRID POLLING MAC PROTOCOL FOR WIRELESS BODY NETWORKS OPERATED BY HUMAN ENERGY HARVESTING. Tomando en cuenta los últimos avances en las áreas de WBANs y en captación de energía, propusimos un protocolo MAC hibrido al cual llamamos HEH-BMAC. HEH-BMAC es un protocolo de acceso al medio, el primero dentro de nuestro conocimiento, diseñado para WBANs alimentadas por captación de energía del entorno humano. La principal característica de HEH-BMAC es que es un protocolo energéticamente consciente en condiciones de captación de energía, ya que el funcionamiento de cada nodo es adaptado dinámicamente dependiendo de su nivel de energía. En particular nuestro protocolo tiene las siguientes características: i) Este ofrece dos niveles de prioridades a través de la combinación de dos mecanismos diferentes de acceso al medio. El primer mecanismo de acceso es el de identificación de usuario (ID-POLLING) para acceso reservado, dicho mecanismo está pensado para nodos con captación de energía predecible (por ejemplo: Generadores piezoeléctricos que aprovechan los latidos del corazón o de los movimientos respiratorios) o nodos con alta prioridad (por ejemplo: Electrocardiógrafo, electroencefalógrafo, etc.). El segundo método de acceso es por probabilidad de contención (PC-ACCESS) para acceso aleatorio, este mecanismo está destinado para nodos alimentados con fuentes de captación de energía no predecible (por ejemplo: generadores termoeléctricos sobre la piel, generadores piezoeléctricos que aprovechan la locomoción humana, etc.) o nodos con prioridad normal (por ejemplo: termómetros, flujo sanguíneo, etc.). ii) Los periodos de tiempo para los accesos al medio, ya sea ID-POLLING o PC-ACCESS, son ajustados dinámicamente de acuerdo a los niveles energéticos de los nodos. Dicha asignación es realizada a través de un algoritmo ejecutado en el nodo corporal coordinador de la red (BNC). El BNC ejecuta el algoritmo DYNAMIC SCHEDULE ALGORITHM, pudiendo de esta forma manejar la comunicación de todos los nodos que forman la WBAN. Dicho algoritmo contrala de manera conjunta ambos tipos de acceso a través de una lista dinámica para los nodos en ID-POLLING y a través de un algoritmo de actualización del valor de umbral para la contención en los nodos en PC-Access. Los nodos en ID-POLLING acceden al medio de forma expedita y los nodos en PC-Access tienen un acceso probabilístico. iii) Al ejecutarse el acceso al medio de forma dinámica, HEH-BMAC permite la adición y remoción de nodos en la WBAN, puesto que la actualización de la lista dinámica y del algoritmo de actualización del valor umbral de contención son ajustados dependiendo de la respuesta de la cantidad de nodos que están funcionando en la red. RESULTADOS 1: Primeramente brindamos un comprensivo estado del arte, además expusimos nuestros criterios de diseño y explicamos detalladamente cómo funciona nuestra propuesta. Las pruebas realizadas a nuestro protocolo MAC fueron simuladas (a través de un simulador que desarrollamos en MATLAB) con diferentes velocidades de captación de energía. Las métricas utilizadas para la evaluación de nuestra propuesta fueron eficiencia energética y rendimiento normalizado. Como resultado de este estudio pudimos comprobar la buena adaptación que posee HEH-BMAC a diferentes condiciones energéticas, tiempos de arribo de datos y flexibilidad al agregar o remover nodos en la red. Las pruebas las realizamos con cuatro diferentes velocidades de trasmisión de datos. Como resultado de esta investigación, realizamos el trabajo: E. Ibarra, A. Antonopoulos, E. Kartsakli and C. Verikoukis., “HEH-BMAC: Hybrid Polling MAC Protocol for Wireless Body Area Networks Operated by Human Energy Harvesting”. Journal of Telecommunication Systems, Modeling, Analysis, Design and Management. Special Issue on: Research Advances in Energy Efficient MAC protocols for WBANs. (Accepted, December 2012). El siguiente paso en nuestro proceso investigativo fue comparar el desempeño de nuestro protocolo HEH-BMAC con el recién publicado (29 de febrero de 2012) protocolo IEEE 802.15.6 es el protocolo de red para redes de sensores corporales del IEEE diseñado para comunicación dentro y fuera del cuerpo humano. Tomando en cuenta que el protocolo de la IEEE 802.15.6. no fue diseñado para trabajar en redes WBANs alimentadas por captación de energía, escogimos un escenario en que ambos protocolos tuvieran suficiente energía para trabajar correctamente. Comparamos dos configuraciones del protocolo acceso CSMA/CA del IEEE con nuestra propuesta HEH-BMAC. La comparación entre ambos protocolos se realizó a través de las métricas rendimiento normalizado y eficiencia energética. RESULTADOS 2: Como resultado de este trabajo comprobamos que nuestro protocolo HEH-BMAC tiene mejor rendimiento normalizado y comportamiento que el del IEEE 802.15.6 en condiciones de captación de energía. Además, nuestro protocolo tiene un nivel alto de eficiencia energética (ver figura 1) cuando se aumentan el número de nodos a la WBANs, en comparación al protocolo de la IEEE 802.15.6. Como resultado de esta investigación, realizamos el trabajo: E. Ibarra, A. Antonopoulos, E. Kartsakli and C. Verikoukis, “Energy Harvesting Aware Hybrid MAC Protocol for WBANs”, IEEE HEALTHCOM 2013, October 2013, Lisbon, Portugal. b) JOINT POWER-QoS CONTROL SCHEME FOR ENERGY HARVESTING BODY SENSOR NODES En este trabajo desarrollamos un esquema de control para los BNs alimentados por captación de energía con el fin de mejorar la calidad de servicio (QoS) prestada por cada nodo. Dicho esquema lo hemos llamado esquema de control PEH-QoS. PEH-QoS está formado por tres sub-módulos que interaccionan entre sí con el objetivo de conseguir el mejor QoS posible. Los sub-módulos que componen dicho esquema son: i. PHAM: POWER-EH AWARE MANAGEMENT SUB-MODULE: El objetivo del mismo es realizar un uso óptimo de la escasa energía recabada. Solo realizando las funciones de detección o de trasmisión cuando se tenga la cantidad suficiente de energía para completar los procesos. Controlando el consumo energético del BN para mantenerlo en un estado de Operación Energéticamente Neutral (Estado ENO). El estado ENO, es definido como una condición en que el nodo gasta menos o igual cantidad de energía que la recolectada del ambiente, manteniendo un rendimiento deseado. ii. DQAC: DATA QUEUE AWARE CONTROL SUB-MODULE: El objetivo de este sub-modulo es de estabilizar la cola de datos en condiciones de captación de energía. El principal función de DQAC es evitar la saturación de la cola de datos y mantener la validez clínica de la información almacenada por medio de la eliminación de paquetes que han perdido relevancia y actualizando la cola de datos. iii. PASS: PACKET AGGREGATOR/SCHEDULING SYSTEM SUB-MODULE: La función de este sub-modulo es la de optimizar cada trasmisión realizada, enviando en cada proceso de comunicación la mayor cantidad de paquetes posibles. Esto se realiza a través de un sistema de agregación de paquetes dependiendo de la energía disponible (PHAM) y del estado de la cola de datos (DQAC). RESULTADOS 3: Comparamos un BN aplicándole nuestra propuesta, con el mismo nodo sin PEH-QoS. Ambos fueron comparados en las mismas condiciones de captación de energía. Como resultado de dicho estudio obtuvimos que nuestro sistema supero sustancialmente al nodo de referencia en cuanto a rendimiento normalizado, eficiencia energética, perdida de paquetes de datos, y retardo promedio end-to-end. Además, gracias a PEH-QoS alcanzo niveles altos de eficiencia en la detección de eventos y en la eficiencia de almacenaje de datos. Como resultado de esta investigación, realizamos el trabajo: E. Ibarra, A. Antonopoulos, E. Kartsakli and C. Verikoukis, “Joint Power-QoS Control Scheme for Energy Harvesting Body Sensor Nodes”, IEEE ICC 2014, June 2014, Sydney, Australia. 4. Discusiones y Conclusiones HEH-BMAC asigna períodos de tiempo, tanto para ID-POLLING y el PC- ACCESS a través del DYNAMIC SCHEDULE ALGORITHM. La distribución del tiempo se llevan a cabo de una manera dinámica, logrando el uso óptimo del medio. Todos los nodos del WBAN son energéticamente conscientes, es decir, tratan de acceder al medio sólo si tienen los paquetes de datos a transmitir y si tienen suficiente energía para terminar con éxito una secuencia de transmisión. La combinación de estos dos modos de acceso y el DYNAMIC SCHEDULE ALGORITHM, no sólo mejora el rendimiento normalizado y la eficiencia de energía del sistema, sino que también permite la adaptación de la red a los cambios en el número de nodos, el tiempo entre llegadas de datos y la tasa en que se capta energía del ambiente. Por último, para completar nuestro estudio de investigación acerca de HEH-BMAC, se comparó el rendimiento normalizado y la eficiencia energética de nuestro protocolo con el protocolo estándar IEEE 802.15.6. En comparación con el estándar IEEE 802.15.6, HEH-BMAC logra una ganancia de hasta un 20% en la eficiencia de energía y hasta un 56% en el rendimiento normalizado. Además, los resultados mostraron que nuestro protocolo puede adaptarse mejor a un aumento potencial en el número de nodos en la red, en comparación con el estándar en las mismas condiciones de captación de energía. El proceso de captación de energía introduce variaciones en los niveles de energía de los BNs (debido principalmente a las características y la disponibilidad de las fuentes que se captarán) que afectan directamente a su funcionamiento, reduciendo su rendimiento y la eficiencia de las tareas realizadas. Pequeñas cantidades de energía que pueden ser captadas del cuerpo humano deben utilizarse de una manera óptima y eficiente para evitar que se desperdicie. PEH-QoS aborda de manera eficiente estos problemas con el fin de mejorar la calidad de servicio proporcionadas. Los resultados obtenidos mostraron que cuando se aplica PEH-QoS, la eficiencia de energía del nodo se incrementa de 0,78 MB / J hasta 39,6 MB / J (≈ 50 veces), mientras la pérdida de paquetes se reduce hasta 0,39% y el promedio de retardo hasta 130 ms. Nuestro enfoque mejora sustancialmente la calidad de servicio prestado, mientras que también logra una mayor eficiencia de detección y de almacenamiento de datos, lo que demuestra que las técnicas basadas en la conciencia de la energía son excelentes herramientas para mejorar el rendimiento de la BN. En conclusión, los dos esquemas propuestos, HEH-BMAC y PEH QoS, han introducido importantes mejoras en el rendimiento del sistema, tanto a nivel de las HEH-WBANs y como de los BNs.
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Katic, Janko. "Efficient Energy Harvesting Interface for Implantable Biosensors." Licentiate thesis, KTH, Integrerade komponenter och kretsar, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-163562.

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Анотація:
Energy harvesting is identified as a promising alternative solution for powering implantable biosensors. It can completely replace the batteries, which are introducing many limitations, and it enables the development of self-powered implantable biosensors. An interface circuit is necessary to correct for differences in the voltage and power levels provided by an energy harvesting device from one side, and required by biosensor circuits from another. This thesis investigates the available energy harvesting sources within the human body, selects the most suitable one and proposes the power management unit (PMU), which serves as an interface between a harvester and biosensor circuits. The PMU targets the efficient power transfer from the selected source to the implantable biosensor circuits. Based on the investigation of potential energy harvesting sources, a thermoelectric energy harvester is selected. It can provide relatively high power density of 100 μW/cm2 at very low temperature difference available in the human body. Additionally, a thermoelectric energy harvester is miniature, biocompatible, and it has an unlimited lifetime. A power management system architecture for thermoelectric energy harvesters is proposed. The input converter, which is the critical block of the PMU, is implemented as a boost converter with an external inductor. A detailed analysis of all potential losses within the boost converter is conducted to estimate their influence on the conversion efficiency. The analysis showed that the inevitable conduction and switching losses can be reduced by the proper sizing of the converter’s switches and that the synchronization losses can be almost completely eliminated by an efficient control circuit. Additionally, usually neglected dead time losses are proved to have a significant impact in implantable applications, in which they can reduce the efficiency with more than 2%. An ultra low power control circuit for the boost converter is proposed. The control is utilizing zero-current switching (ZCS) and zero-voltage switching (ZVS) techniques to eliminate the synchronization losses and enhance the efficiency of the boost converter. The control circuit consumes an average power of only 620 nW. The boost converter driven by the proposed control achieves the peak efficiency higher than 80% and can operate with harvested power below 5 μW. For high voltage conversion ratios, the proposed boost converter/control combination demonstrates significant efficiency improvement compared to state-of-the-art solutions.

QC 20150413

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Steck, Jamie Bradley. "Energy and task management in energy harvesting wireless sensor networks for structural health monitoring." Diss., [La Jolla, Calif.] : University of California, San Diego, 2009. http://wwwlib.umi.com/cr/ucsd/fullcit?p1462117.

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Анотація:
Thesis (M.S.)--University of California, San Diego, 2009.
Title from first page of PDF file (viewed April 1, 2009). Available via ProQuest Digital Dissertations. Includes bibliographical references (p. 90-93).

Книги з теми "Energy Harvesting and Management":

1

Zhang, Deyu, Zhigang Chen, Haibo Zhou, and Xuemin Shen. Resource Management for Energy and Spectrum Harvesting Sensor Networks. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-53771-9.

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2

Tanzawa, Toru. Fully-Integrated Power Management Circuits for Thermoelectric Energy Harvesting. Cham: Springer Nature Switzerland, 2025. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-59789-3.

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Daim, Tugrul. Research and Technology Management in the Electricity Industry: Methods, Tools and Case Studies. London: Springer London, 2013.

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Agarwal, Deepti, Kimmi Verma, and Shabana Urooj. Energy Harvesting. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003218760.

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Billinton, Roy. Reliability and Risk Evaluation of Wind Integrated Power Systems. India: Springer India, 2013.

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Mil'shtein, Samson, and Dhawal Asthana. Harvesting Solar Energy. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-93380-7.

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Chen, Yunfei. Energy Harvesting Communications. Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2019. http://dx.doi.org/10.1002/9781119383062.

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Kaźmierski, Tom J., and Steve Beeby, eds. Energy Harvesting Systems. New York, NY: Springer New York, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-7566-9.

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Erturk, Alper, and Daniel J. Inman. Piezoelectric Energy Harvesting. Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2011. http://dx.doi.org/10.1002/9781119991151.

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Briand, Danick, Eric Yeatman, and Shad Roundy, eds. Micro Energy Harvesting. Weinheim, Germany: Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, 2015. http://dx.doi.org/10.1002/9783527672943.

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Частини книг з теми "Energy Harvesting and Management":

1

Agarwal, Piyush, Sachin Sharma, and Priya Matta. "Energy-Efficient Optimized Routing Techniques in an IoT-Enabled Intelligent Traffic Management System." In Energy Harvesting, 143–63. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003218760-8.

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Savu, Andrei-Stefan, Adrian-Ioan Lita, Constantin Radoi, Adriana Florescu, Sergiu Oprea, and Ioan Lita. "Power Conversion and Energy Management for Mission-Critical Systems." In Energy Harvesting and Energy Efficiency, 541–72. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-49875-1_18.

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3

Shayeghi, Hossein, and Elnaz Shahryari. "Integration and Management Technique of Renewable Energy Resources in Microgrid." In Energy Harvesting and Energy Efficiency, 393–421. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-49875-1_14.

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4

Sonkusale, Sameer, Maryam Shojaei Baghini, and Shuchin Aeron. "Power Management Circuits for Energy Harvesting." In Flexible Bioelectronics with Power Autonomous Sensing and Data Analytics, 121–42. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-98538-7_5.

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Zhang, Huanan, and Feng Wang. "Wireless Sensor Energy Harvesting and Management." In Smart Communications, Intelligent Algorithms and Interactive Methods, 299–306. Singapore: Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-5164-9_36.

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Zhang, Bo, Robert Simon, and Hakan Aydin. "Energy Management for Time-Critical Energy Harvesting Wireless Sensor Networks." In Lecture Notes in Computer Science, 236–51. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-16023-3_20.

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Zhang, Deyu, Zhigang Chen, Haibo Zhou, and Xuemin Shen. "Energy and Spectrum Harvesting in Sensor Networks." In Resource Management for Energy and Spectrum Harvesting Sensor Networks, 9–24. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-53771-9_2.

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Alsharoa, Ahmad, Abdulkadir Celik, and Ahmed E. Kamal. "Energy-Efficient 5G Networks Using Joint Energy Harvesting and Scheduling." In 5G Networks: Fundamental Requirements, Enabling Technologies, and Operations Management, 427–52. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2018. http://dx.doi.org/10.1002/9781119333142.ch11.

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Zhang, Deyu, Zhigang Chen, Haibo Zhou, and Xuemin Shen. "Joint Energy and Spectrum Management in ESHSNs." In Resource Management for Energy and Spectrum Harvesting Sensor Networks, 49–75. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-53771-9_4.

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10

Lavanya, A., J. Divya Navamani, K. Vijayakumar, and Shubham Kumar. "A Review of Energy Management Control Schemes for Energy Harvesting Systems." In Advances in Automation, Signal Processing, Instrumentation, and Control, 1315–22. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-8221-9_122.

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Тези доповідей конференцій з теми "Energy Harvesting and Management":

1

Pimentel, D., and P. Musilek. "Power management with energy harvesting devices." In 2010 IEEE 23rd Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering - CCECE. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/ccece.2010.5575118.

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2

Chapman, Patrick L. "Power management for energy harvesting devices." In 2009 IEEE Radio and Wireless Symposium (RWS). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/rws.2009.4957271.

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3

Kooti, Hessam, Nga Dang, Deepak Mishra, and Eli Bozorgzadeh. "Energy Budget Management for Energy Harvesting Embedded Systems." In 2012 IEEE 18th International Conference on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications (RTCSA 2012). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/rtcsa.2012.38.

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4

Stricker, Naomi, Yingzhao Lian, Yuning Jiang, Colin N. Jones, and Lothar Thiele. "Joint Energy Management for Distributed Energy Harvesting Systems." In SenSys '21: The 19th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems. New York, NY, USA: ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3485730.3493362.

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5

Fan, Philex Ming-Yan, Oi-Ying Wong, Ming-Jie Chung, Tze-Yun Su, Xin Zhang, and Po-Hung Chen. "Energy harvesting techniques: Energy sources, power management and conversion." In 2015 European Conference on Circuit Theory and Design (ECCTD). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/ecctd.2015.7300104.

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6

Kadirvel, Karthik, Yogesh Ramadass, Umar Lyles, John Carpenter, Vadim Ivanov, Vince McNeil, Anantha Chandrakasan, and Brian Lum-Shue-Chan. "A 330nA energy-harvesting charger with battery management for solar and thermoelectric energy harvesting." In 2012 IEEE International Solid- State Circuits Conference - (ISSCC). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/isscc.2012.6176896.

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7

Despesse, Ghislain, Thomas Jager, Cyril Condemine, and Pierre-Damien Berger. "Mechanical vibrations energy harvesting and power management." In 2008 IEEE Sensors. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icsens.2008.4716375.

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8

Moser, Clemens, Lothar Thiele, Davide Brunelli, and Luca Benini. "Adaptive Power Management in Energy Harvesting Systems." In Design, Automation & Test in Europe Conference. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/date.2007.364689.

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9

Baroudi, Uthman. "Management of RF Energy Harvesting: A Survey." In 2019 16th International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/ssd.2019.8893169.

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10

Arms, S. W., C. P. Townsend, D. L. Churchill, J. H. Galbreath, and S. W. Mundell. "Power management for energy harvesting wireless sensors." In Smart Structures and Materials, edited by Vijay K. Varadan. SPIE, 2005. http://dx.doi.org/10.1117/12.600302.

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Звіти організацій з теми "Energy Harvesting and Management":

1

Nielson, Gregory N., Paul James Resnick, David S. Epp, Vipin P. Gupta, Jonathan W. Wittwer, Leslie Mary Phinney, and Uma Krishnamoorthy. MEMS solar energy harvesting. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), December 2007. http://dx.doi.org/10.2172/926374.

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2

Smartt, Heidi A., and Steven Hammon. Energy Harvesting RMSA Field Test. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), September 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1481636.

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3

Lograsso, Thomas, Lawrence Jones, and Qingfeng Xing. Galfenol Energy Harvesting Device Proposal. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), June 2016. http://dx.doi.org/10.2172/1358282.

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4

Hammon, Steven, and Heidi A. Smartt. Energy Harvesting RMSA Field Test. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), October 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1531314.

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5

Cheung, Jeffrey T., and Earl F. Childress III. Ocean Wave Energy Harvesting Devices. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, January 2008. http://dx.doi.org/10.21236/ada476763.

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6

Levine, Louis B., Matthew H. Ervin, and Wayne A. Churaman. Energy Harvesting from Energetic Porous Silicon. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, July 2016. http://dx.doi.org/10.21236/ad1011610.

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7

Mann, Brian P. Nonlinear Interactions for Broadband Energy Harvesting. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, April 2015. http://dx.doi.org/10.21236/ada622971.

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8

Van Patten, P. G., R. J. Donohoe, J. S. Lindsey, and D. F. Bocian. Investigations of biomimetic light energy harvesting pigments. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), December 1998. http://dx.doi.org/10.2172/296683.

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9

Lehman, S., J. Candy, M. Converse, and K. Fisher. Vibrational Energy Harvesting Using a Cantilever Model. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), July 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1814093.

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10

Khan, Asad, Angeli Jayme, Imad Al-Qadi, and Gregary Renshaw. Embedded Energy Harvesting Modules in Flexible Pavements. Illinois Center for Transportation, April 2024. http://dx.doi.org/10.36501/0197-9191/24-008.

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Анотація:
Energy from pavements can be harvested in multiple ways to produce clean energy. One of the techniques is electromagnetic energy harvesting, in which mechanical energy from vehicles is captured in the form of input displacement to produce electricity. In this study, a rack-and-pinion electromagnetic energy harvester proposed in the literature as a speed bump is optimized for highway-speed vehicles. A displacement transfer plate is also proposed, with a minimum depth of embedment in the pavement to carry input displacements from passing vehicles and excite the energy harvester. The energy harvester was designed, and kinematic modeling was carried out to establish power–output relations as a function of rack velocity. Sensitivity analysis of various parameters indicated that, for high-speed applications where rack velocities are relatively high, small input excitations could be harnessed to achieve the rated revolutions per minute (RPM) of the generator. A set of laboratory tests was conducted to validate the kinematic model, and a good correlation was observed between measured and predicted voltages. Dynamic modeling of the plate was done for both recovery and compression to obtain the plate and rack velocities. Using Monte Carlo simulation, the plate was designed for a class-9 truck with wide-base tires moving at 128 km/h. Design and layout of the energy harvester with a displacement transfer plate was proposed for field validation. The energy harvester with the displacement plate could be integrated with transverse rumble strips in construction zones and near diversions. Hence, it could be used as a standalone system to power roadside applications such as safety signs, road lights, speed cameras, and vehicle-to-infrastructure (V2I) systems.

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