With the explosive expansion of small cells to sustain mobile traffic growth for ubiquitous access, operation expenditure (OpEx) such as electric charge caused by power consumption over wireless cellular networks has severely increased. In particular, the power consumption of base stations (BSs) has been recognized as a significant factor in inducing environment problems such as greenhouse gas (GHG) emissions. Moreover, products of information and communication technology (ICT) account for 10% of global electricity generation. However, products powered by renewable energy sources (RESs) are free of CO2 emissions. Off-grid BSs (i.e., RES powered BSs) are recently emerging in wireless cellular networks. However, since RESs with intermittent generation are uncontrollable and unpredictable, reliable power distribution for BS operation is not guaranteed. In an effort to overcome the problem of unreliable power supply, we propose a power distribution mechanism for off-grid BS operation. Here, we consider traffic load dependent power consumption models and BSs that have different traffic profiles and their own batteries with different capacities. We assume the BS's traffic load follows a Poisson distribution.
First, we propose a multiple power distribution scheme (M-PDS) where BSs can be powered by other non-home retailers when the home retailer's generation is lacking. Due to the environment of multiple retailers, we differentiate the priority of unit power cost between home and non-home retailers. For M-PDS, we define a multiple power distribution utility function (M-PDU) that uses a method to extract the cellular provider's power cost from a satisfaction function of the power distribution. The M-PDS uses Largrange multipliers and dual decomposition, and divides the master problem into subproblems. Through repeated coordination of parameters between BSs and retailers, the optimal power distribution is then obtained heuristically, since we proved that the M-PDU is a concave function.
Second, to address the situation when insufficient power is supplied to BSs from energy harvesters, we design an energy outage (EO) probability and propose a new PDS to reduce EOs in off-grid BS operation. EOs can define that due to insufficient power supply, mobile users connecting to BSs cannot be guaranteed power demand or QoS. The EO probability can be calculated according to the required power demand through the BS's traffic and the input transmission power obtained by the total power supply. Here, we assume the interval of the BS's traffic arrival follows a uniform distribution. If EOs occur, RESs are difficult to use as the primary energy source. Accordingly, an EO-aware PDS (EO-PDS) is used to extract the EO probability from a satisfaction function for the BS's power demand and supply. The EO-PDS also uses Largrange multipliers and dual decomposition, and divides the master problem into subproblems. Then, through repeated coordination of parameters between BSs and energy harvesters, the optimal power distribution is obtained heuristically, since the EO-PDU is a concave function.
Using a MATLAB tool, we present a performance analysis of the M-PDS and EO-PDS. The existing PDS for the M-PDS in chapter 3 provides a power distribution to reduce $CO_2$ emissions as well as to increase the cellular provider's revenue in a hybrid power supply combining the main grid and RESs. Next, the conventional PDSs for the EO-PDS in chapter 4 are a low load (Low-) PDS that prioritizes the power distribution based on low traffic, and a fair load (Fair-) PDS that equally provides the power distribution to BSs. First, we analyze the performance for single and multiple cellular providers using the M-PDS. If a retailer's generation is insufficient, the M-PDS fixedly provides the power distribution. However, if the retailer's power generation is sufficient, the M-PDS provides the power distribution slightly proportional to the traffic load. If a cellular provider is sufficiently powered by the home retailer, the satisfaction is flat. However, if a cellular provider is insufficiently powered by the home retailer, the satisfaction is slightly proportional to the BS load. Furthermore, according to an increasing power distribution from a retailer with low unit power cost, the satisfaction of the power distribution is high. Next, using the quadratic energy cost model, the M-PDS for multiple cellular providers is compared with the conventional PDS. The M-PDS guarantees better satisfaction with around a minimum of 27.87% (macro BS) and 25.59% (remote radio head, RRH) at low load. Moreover, within power coverage the M-PDS reduces the total power cost for around 30.54% (macro BS) and 24.68% (RRH) at low load. Next, the EO-PDS guarantees satisfactory performance with around a minimum of 0.09% at Low- and Fair-PDSs, and with around a maximum of 17.32% at the Low-PDS. The optimal power distribution is inversely proportional to the traffic load and proportional to the BS's battery condition.
유비쿼터스 접속을 위한 모바일 트래픽 성장을 유지하기 위해 스몰셀의 확대에 따라, 무선망에서 파워 소모에 의해 야기되는 전기 요금 같은 운용 비용이 심각하게 증가한다. 특히, 기지국의 파워 소모는 온실 가스 같은 환경적 문제를 유발하기 때문에 상당한 요인이 된다. 게다가, 전세계 전기 생산량의 10%를 ICT 제품들이 소비하고 있다. 하지만, 신재생에너지를 사용하는 ICT 제품은 CO2 방출에서 자유롭다. 최근 오프그리드 기지국 (즉, 신재생에너지를 공급받는 기지국) 기술은 무선망에서 부상하고 있다. 그러나, 간헐적 생산을 갖는 신재생에너지는 제어할 수 없고 예측할 수 없기 때문에 기지국 운용을 위해 안정적인 파워 분배를 보장하지 못한다. 그럼에도 불구하고, 이런 신뢰할 수 없는 파워 공급문제를 극복하기 위해, 오프그리드 기지국 운용을 위한 파워 분배 메커니즘을 제안한다. 여기서, 무선 기지국은 트래픽 로드에 비례하여 파워 소모가 되며 각각의 기지국들은 다른 트래픽 프로파일과 다른 배터리 용량을 가진다. 이때 기지국의 트래픽 로드는 포아송 분포를 가정했다.
첫번째, 셀룰러 사업자가 파워 공급을 계약한 홈 리테일러의 생산이 부족할 때, 홈이 아닌 리테일러들로부터 파워 공급을 받는 다중 파워 분배 기법을 제안했다. 다중 리테일러 환경이기 때문에 홈 리테일러와 홈이 아닌 리테일러들 사이의 단위 파워 공급의 가격 차이가 존재한다. 다중 파워 분배 기법을 위해 다중 파워 분배 유틸리티를 정의하고 파워 분배의 만족 함수에서 셀룰러 사업자의 파워 공급 비용을 차감하는 방식을 선택했다. 이 때 파워 공급 모델은 전통적인 스마트그리드에서 많이 사용하는 일차 선형 모델과 이차 함수 모델을 사용했다. 제안한 파워 분배 기법은 라그랑지 승수법과 이중 분배 방법을 이용하여 상위 문제 및 하위 문제로 구분하고 기지국들과 리테일러 사이의 반복적인 파라미터 협력을 통해 최적의 파워 분배 량을 도출한다. 제안된 유틸리티가 concave 함수임을 증명했고 이중 분배 방법을 이용하여 휴리스틱하게 최적해를 찾았다.
두번째, 셀룰러 사업자의 에너지 하베스터로부터 불충분한 파워가 무선 기지국으로 공급될 때 에너지 아웃티지 확률과 오프그리드 기지국 운용을 위해 에너지 아웃티지를 줄이는 파워 분배 기법을 제안했다. 먼저, 에너지 아웃티지는 부족한 파워 공급 때문에 무선 기지국에 접속해 있는 모바일 사용자들이 QoS를 보장받지 못하는 것을 말한다. 에너지 아웃티지 확률 모델은 기지국의 트래픽을 파워 수요로 예측한 것과 기지국으로 인입하는 파워 공급량 대비 전송 전력의 비교를 통해 계산할 수 있으며, 기지국의 트래픽의 도달 간격을 uniform 분포로 가정했다. 이러한 에너지 아웃티지 발생은 신재생에너지를 주공급원으로 운용하기 어렵다. 따라서 에너지 아웃티지를 인지하는 파워 분배 기법은 기지국 파워 수요 대비 파워 공급에 대한 만족 함수에서 에너지 아웃티지 확률을 차감하는 방식을 선택했다. 제안한 파워 분배 기법도 앞의 기법과 동일하게 라그랑지 승수법과 이중 분배 방법을 이용하여 상위 문제 및 하위 문제로 구분하고 기지국들과 에너지 하베스터 사이의 반복적인 파라미터 협력을 통해 최적화된 파워 분배 량을 도출한다. 제안된 유틸리티가 concave 함수이며 이중 분배 방법을 이용하여 휴리스틱하게 최적해를 찾았다.
MATLAB을 이용하여 제안된 두 개의 파워 분배 기법과 전통적인 파워 분배 기법을 비교했다. 첫번째 제안의 전통적인 파워 분배 기법은 메인 그리드와 신재생에너지의 하이브리드한 파워 공급을 가지며 셀룰러 사업자의 이득과 $CO_2$ 방출을 줄이는 파워 분배 방식을 갖는다. 다음으로, 두번째 제안의 전통적인 파워 분배 기법은 트래픽 로드가 낮은 무선 기지국을 우선 파워 분배하는 적은 로드 우선 분배 기법과 균등하게 파워 분해하는 균등 파워 분배 방식을 갖는다. 먼저, 우리는 단독 셀룰러 사업자 및 다중 셀룰러 사업자가 다중 파워 분배를 이용할 때 성능을 분석했다. 리테일러의 생산된 파워가 적으면 균등하게 분배되지만 리테일러의 파워가 충분하면 트래픽 로드에 비례하여 다소 적응적으로 분배함을 발견했다. 하지만 홈 리테일러로부터 안정적으로 공급받으면 만족도가 균일하지만 불충분하게 공급을 받으면 만족도는 기지국 로드에 약간 적응적으로 비례하였다. 또한 낮은 파워 공급 가격을 갖는 리테일러로부터 파워 공급 받을수록 만족도가 높았다. 다음으로, 이차 함수 모델에서 다중 셀룰러 사업자로 파워 공급하는 다중 파워 분배 기법을 전통적인 기법들과 비교하였다. 다중 분배 파워 기법은 최소 적은 로드에서 대략 27.87% (매트로 기지국)과 25.59% (RRH형 기지국)의 기존 분배 기법 대비 성능 향상을 보장했다. 뿐만 아니라, 리테일러들의 공급 가능한 파워 커버리지 내에서 다중 파워 분배 기술은 셀룰러 사업자들에게 적은 로드에서 대략 30.54% (매크로 기지국)과 24.68% (RRH형 기지국)의 파워 비용을 절감했다. 따라서, 다중 리테일러가 셀룰러 사업자와 인접하여 파워 공급하고 제안된 다중 분배 기술을 이용하면 파워 공급 비용을 줄이면서 안정적으로 오프그리드 기지국 운용이 가능하다. 다음으로, 에너지 아웃티지를 인지하는 파워 분배 기법은 적은 로드 우선 파워 분배 및 균등 파워 분배 기술에서 최소 0.09%와 적은 로드 우선 파워 분배에서 최대 17.32%의 기존 파워 분배 기술보다 높은 성능을 보장했다. 오프그리드 기지국 운용에서 최적의 파워 분배는 트래픽 로드에 반비례하고 기지국의 배터리 상태에 비례하였다. 신재생에너지를 공급받는 기지국들이 많고 에너지 아웃티지가 크다면 기존 파워 분배 기법에 비교하여 높은 성능 이득을 얻었다.
