2.3. Tối ưu hóa trong các mạng không đồng nhất 5G
2.3.1 Giảm thiểu điện lưới
EH được triển khai rộng rãi trong 5G HetNets và được sử dụng dưới dạng các trạm gốc hỗ trợ EH độc lập, trạm cơ sở hỗ trợ năng lượng lai và SWIPT. Trong phần này, việc giảm thiểu năng lượng lưới điện với sự trợ giúp của việc triển khai EH sẽ được trình bày ngắn gọn.
Một ý tưởng kết hợp đa ô được, một chế độ ngủ kết hợp và hoạt động truyền dẫn được đề xuất để chống lại sự can thiệp giữa các ô và bảo tồn năng lượng mạng, tức là giảm thiểu năng lượng điện lưới. Nghiên cứu cũng điều tra việc tích hợp các nguồn năng lượng tương lai trong hệ thống đề xuất để có được sự hợp tác đa tế bào xanh và giảm bớt gánh nặng năng lượng tự hệ thống lưới điện.
Trong [4], truyền dữ liệu đồng thời và truyền tải điện năng được nghiên cứu. Cả thông tin và năng lượng đều được chuyển đến bộ thu thơng tin và EH. Bài tốn tối ưu hóa để giảm thiểu công suất phát trên mạng được đưa ra. Vấn đề phụ thuộc và độ tin cậy của dữ liệu, bảo mất thông tin và EH. Để đạt được giải pháp tối ưu hạng một, kỹ thuật thư giãn bán xác định được sử dụng.
Trong [5], kiến trúc HetNets bao gồm các MBS và các trạm gốc tế bào nhỏ hỗ trợ EH được xem xét. Do tính chất dày đặc của hệ thống, bài tốn tối ưu hóa chung được đặt ra để tối đa hóa tồn bộ diện ích hệ thống của cả nhà khai thác mạng và người dùng cuối. Vấn đề tối ưu hóa được giải quyết trong hai giai đoạn do sự phức tạp và nhiễu giữa các trạm gốc tế bào nhỏ. Cập nhật vị trí giúp theo dõi năng lượng sẵn có và tải lưu lượng cịn lại trong trạm cơ sở ơ nhỏ. Trên cơ sở cập nhật vị trí này, một vector liên kết người dùng tối ưu được xây dựng với sự trợ giúp của thuật toán đối sánh hai bên. Thuật toán đươc đề xuất trong nghiên cứu này đã cải thiện hệ thống một cách hiệu quả.
[6] đã đề xuất một thuật toán nhận biết độ trễ phân tán và nhận biết năng lượng cho người dùng ciation trong kiến trúc HetNets 3 bậc với năng lượng lai. Thuật toán nhằm mục đich giảm thiểu tiêu thụ năng lượng lưới bằng cách sử dụng tối đa năng lượng thu hoạch xanh. Thuật toán cũng đảm bảo QoS bằng cách giảm thiểu độ trễ lưu lượng và tiêu thụ điện trên dây. Kết quả cho thấy rằng thuật tốn được đề xuất thành cơng trong định vị sức mạnh xanh. Nó cũng có thể điều chỉnh tải lượng của trạm gốc bằng cách liên kết người dùng hiệu quả dẫn đến giảm thiểu độ trễ lưu lượng.
[7] cũng đã thơng qua việc tối ưu hóa phân bổ nguồn điện xanh và liên kết người dùng để giảm thiểu tiêu thụ năng lượng lưới trong HetNes. Bài tốn tối ưu hóa hai chiều được nghiên cứu trong đó liên kết người dùng được tối ưu hóa theo chiều thời gian. Kết quả mơ phỏng cho thấy thuật toán ngoại tuyến tối ưu được đề xuất tiết kiệm hiệu quả năng lượng lưới cũng như giảm mức tiêu thụ năng lượng trên lưới cao nhất.
Trong [8] vấn đề giảm thiểu năng lượng lưới được tối ưu hóa trong mạng di động cung cấp năng lượng lai dựa trên OFDMA. Vấn đề xây dựng bị hạn chế với hạn chế QoS. Thuật toán phân bổ tài nguyên trực tuyến dưới mức tối ưu được đề xuất bằng cách sử dụng phương pháp đối ngẫn Lagrange và lý thuyết tối ưu ngẫu nhiên.
Trong [9] một cách tiếp cận lý thuyết trò chơi được thảo luận để hợp tác năng lượng trong các tế bào nhỏ tự cung cấp năng lượng lưới. Các tác giả đã đề xuất hai thuật toán
trong nghiên cứu, một là tập trung và một là phi tập trung. Trong cách tiếp cận phi tập trung, các BS có năng lượng thu hoạch dư thừa có thể bán năng lượng của họ co các BS thiếu hụt năng lượng. Thuật toán sử dụng lý thuyết đối sánh để thực hiện giao dịch năng lượng giữa các BS. Trong cách tiếp cận tập trung thứ hai, các giá trị khác nhau của các phần năng lượng được xác định trước các BS. Trong cách tiếp cận tập trung thứ hai, các giá trị khác nhau của các phần năng lượng được xác định. Các BS tham gia vào thuật toán giá thầu đấu giá kép trên cơ sở giá thầu của họ. Tối ưu hóa được thực hiện để giảm thiểu việc sử dụng lưới điện thông minh để truyền năng lượng giữa các BS. Các tác giả chứng minh rằng thuật toán thứ hai trung thực hơn và cân bằng ngân sác. Cả hai thuật toán đều giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng tái tạo.