GreenDisc: a HW/SW energy optimization framework in globally distributed computation

In recent future, wireless sensor networks (WSNs) will experience a broad high-scale deployment (millions of nodes in the national area) with multiple information sources per node, and with very specific requirements for signal processing. In parallel, the broad range deployment of WSNs facilitates the definition and execution of ambitious studies, with a large input data set and high computational complexity. These computation resources, very often heterogeneous and driven on-demand, can only be satisfied by high-performance Data Centers (DCs). The high economical and environmental impact of the energy consumption in DCs requires aggressive energy optimization policies. These policies have been already detected but not successfully proposed. In this context, this paper shows the following on-going research lines and obtained results. In the field of WSNs: energy optimization in the processing nodes from different abstraction levels, including reconfigurable application specific architectures, efficient customization of the memory hierarchy, energy-aware management of the wireless interface, and design automation for signal processing applications. In the field of DCs: energy-optimal workload assignment policies in heterogeneous DCs, resource management policies with energy consciousness, and efficient cooling mechanisms that will cooperate in the minimization of the electricity bill of the DCs that process the data provided by the WSNs.

GreenDisc: a HW/SW energy optimization framework in globally distributed computation

In recent future, wireless sensor networks ({WSNs}) will experience a broad high-scale deployment (millions of nodes in the national area) with multiple information sources per node, and with very specific requirements for signal processing. In parallel, the broad range deployment of {WSNs} facilitates the definition and execution of ambitious studies, with a large input data set and high computational complexity. These computation resources, very often heterogeneous and driven on-demand, can only be satisfied by high-performance Data Centers ({DCs}). The high economical and environmental impact of the energy consumption in {DCs} requires aggressive energy optimization policies. These policies have been already detected but not successfully proposed. In this context, this paper shows the following on-going research lines and obtained results. In the field of {WSNs}: energy optimization in the processing nodes from different abstraction levels, including reconfigurable application specific architectures, efficient customization of the memory hierarchy, energy-aware management of the wireless interface, and design automation for signal processing applications. In the field of {DCs}: energy-optimal workload assignment policies in heterogeneous {DCs}, resource management policies with energy consciousness, and efficient cooling mechanisms that will cooperate in the minimization of the electricity bill of the DCs that process the data provided by the WSNs.

Evaluation, energy optimization, and spectrum analysis of an artificial noise technique to improve CWSN security

This paper presents the security evaluation, energy consumption optimization, and spectrum scarcity analysis of artificial noise techniques to increase physical-layer security in Cognitive Wireless Sensor Networks (CWSNs). These techniques introduce noise into the spectrum in order to hide real information. Nevertheless, they directly affect two important parameters in Cognitive Wireless Sensor Networks (CWSNs), energy consumption and spectrum utilization. Both are affected because the number of packets transmitted by the network and the active period of the nodes increase. Security evaluation demonstrates that these techniques are effective against eavesdropper attacks, but also optimization allows for the implementation of these approaches in low-resource networks such as Cognitive Wireless Sensor Networks. In this work, the scenario is formally modeled and the optimization according to the simulation results and the impact analysis over the frequency spectrum are presented.

An Energy Optimization Criterion for Branching Water Networks

La dependencia energética de las redes hidráulicas para su explotación hace que, a lo largo de los años, sus costos variables lleguen a ensombrecer los costos de construcción o costos fijos. El objetivo de este artículo es la minimización de los costos de explotación en redes ramificadas simples ya existentes y estudia la aplicación de las técnicas de sectorización, junto con el uso de variadores de velocidad, como medida de eficiencia energética. Se sugiere un criterio para determinar bajo qué circunstancias resulta favorable aplicar la sectorización. Se aplica en un caso de estudio real: una red simple ramificada existente con cuatro zonas hidráulicas usada para regadío en la provincia de Segovia, España, resultando en un ahorro energético de un 7.52%, pudiéndose llegar hasta un 26.31%, ampliando la franja horaria del bombeo inicial.

Server power modeling for run-time energy optimization of cloud computing facilities

As advanced Cloud services are becoming mainstream, the contribution of data centers in the overall power consumption of modern cities is growing dramatically. The average consumption of a single data center is equivalent to the energy consumption of 25.000 households. Modeling the power consumption for these infrastructures is crucial to anticipate the effects of aggressive optimization policies, but accurate and fast power modeling is a complex challenge for high-end servers not yet satisfied by analytical approaches. This work proposes an automatic method, based on Multi-Objective Particle Swarm Optimization, for the identification of power models of enterprise servers in Cloud data centers. Our approach, as opposed to previous procedures, does not only consider the workload consolidation for deriving the power model, but also incorporates other non traditional factors like the static power consumption and its dependence with temperature. Our experimental results shows that we reach slightly better models than classical approaches, but simul- taneously simplifying the power model structure and thus the numbers of sensors needed, which is very promising for a short-term energy prediction. This work, validated with real Cloud applications, broadens the possibilities to derive efficient energy saving techniques for Cloud facilities.

Energy Management and Optimization for Video Decoders based on Functional-oriented Reconfiguration

In recent years, the increasing sophistication of embedded multimedia systems and wireless communication technologies has promoted a widespread utilization of video streaming applications. It has been reported in 2013 that youngsters, aged between 13 and 24, spend around 16.7 hours a week watching online video through social media, business websites, and video streaming sites. Video applications have already been blended into people daily life. Traditionally, video streaming research has focused on performance improvement, namely throughput increase and response time reduction. However, most mobile devices are battery-powered, a technology that grows at a much slower pace than either multimedia or hardware developments. Since battery developments cannot satisfy expanding power demand of mobile devices, research interests on video applications technology has attracted more attention to achieve energy-efficient designs. How to efficiently use the limited battery energy budget becomes a major research challenge. In addition, next generation video standards impel to diversification and personalization. Therefore, it is desirable to have mechanisms to implement energy optimizations with greater flexibility and scalability. In this context, the main goal of this dissertation is to find an energy management and optimization mechanism to reduce the energy consumption of video decoders based on the idea of functional-oriented reconfiguration. System battery life is prolonged as the result of a trade-off between energy consumption and video quality. Functional-oriented reconfiguration takes advantage of the similarities among standards to build video decoders reconnecting existing functional units. If a feedback channel from the decoder to the encoder is available, the former can signal the latter changes in either the encoding parameters or the encoding algorithms for energy-saving adaption. The proposed energy optimization and management mechanism is carried out at the decoder end. This mechanism consists of an energy-aware manager, implemented as an additional block of the reconfiguration engine, an energy estimator, integrated into the decoder, and, if available, a feedback channel connected to the encoder end. The energy-aware manager checks the battery level, selects the new decoder description and signals to build a new decoder to the reconfiguration engine. It is worth noting that the analysis of the energy consumption is fundamental for the success of the energy management and optimization mechanism. In this thesis, an energy estimation method driven by platform event monitoring is proposed. In addition, an event filter is suggested to automate the selection of the most appropriate events that affect the energy consumption. At last, a detailed study on the influence of the training data on the model accuracy is presented. The modeling methodology of the energy estimator has been evaluated on different underlying platforms, single-core and multi-core, with different characteristics of workload. All the results show a good accuracy and low on-line computation overhead. The required modifications on the reconfiguration engine to implement the energy-aware manager have been assessed under different scenarios. The results indicate a possibility to lengthen the battery lifetime of the system in two different use-cases.

Model Based On-Line Energy Prediction System for Semi-Autonomous Mobile Robots

Maximizing energy autonomy is a consistent challenge when deploying mobile robots in ionizing radiation or other hazardous environments. Having a reliable robot system is essential for successful execution of missions and to avoid manual recovery of the robots in environments that are harmful to human beings. For deployment of robots missions at short notice, the ability to know beforehand the energy required for performing the task is essential. This paper presents a on-line method for predicting energy requirements based on the pre-determined power models for a mobile robot. A small mobile robot, Khepera III is used for the experimental study and the results are promising with high prediction accuracy. The applications of the energy prediction models in energy optimization and simulations are also discussed along with examples of significant energy savings.

A novel energy-driven computing paradigm for e-health scenarios

A first-rate e-Health system saves lives, provides better patient care, allows complex but useful epidemiologic analysis and saves money. However, there may also be concerns about the costs and complexities associated with e-health implementation, and the need to solve issues about the energy footprint of the high-demanding computing facilities. This paper proposes a novel and evolved computing paradigm that: (i) provides the required computing and sensing resources; (ii) allows the population-wide diffusion; (iii) exploits the storage, communication and computing services provided by the Cloud; (iv) tackles the energy-optimization issue as a first-class requirement, taking it into account during the whole development cycle. The novel computing concept and the multi-layer top-down energy-optimization methodology obtain promising results in a realistic scenario for cardiovascular tracking and analysis, making the Home Assisted Living a reality.

Cognitive strategies for reducing energy consumption in wireless sensor networks

El consumo energético de las Redes de Sensores Inalámbricas (WSNs por sus siglas en inglés) es un problema histórico que ha sido abordado desde diferentes niveles y visiones, ya que no solo afecta a la propia supervivencia de la red sino que el creciente uso de dispositivos inteligentes y el nuevo paradigma del Internet de las Cosas hace que las WSNs tengan cada vez una mayor influencia en la huella energética. Debido a la tendencia al alza en el uso de estas redes se añade un nuevo problema, la saturación espectral. Las WSNs operan habitualmente en bandas sin licencia como son las bandas Industrial, Científica y Médica (ISM por sus siglas en inglés). Estas bandas se comparten con otro tipo de redes como Wi-Fi o Bluetooth cuyo uso ha crecido exponencialmente en los últimos años. Para abordar este problema aparece el paradigma de la Radio Cognitiva (CR), una tecnología que permite el acceso oportunista al espectro. La introducción de capacidades cognitivas en las WSNs no solo permite optimizar su eficiencia espectral sino que también tiene un impacto positivo en parámetros como la calidad de servicio, la seguridad o el consumo energético. Sin embargo, por otra parte, este nuevo paradigma plantea algunos retos relacionados con el consumo energético. Concretamente, el sensado del espectro, la colaboración entre los nodos (que requiere comunicación adicional) y el cambio en los parámetros de transmisión aumentan el consumo respecto a las WSN clásicas. Teniendo en cuenta que la investigación en el campo del consumo energético ha sido ampliamente abordada puesto que se trata de una de sus principales limitaciones, asumimos que las nuevas estrategias deben surgir de las nuevas capacidades añadidas por las redes cognitivas. Por otro lado, a la hora de diseñar estrategias de optimización para CWSN hay que tener muy presentes las limitaciones de recursos de estas redes en cuanto a memoria, computación y consumo energético de los nodos. En esta tesis doctoral proponemos dos estrategias de reducción de consumo energético en CWSNs basadas en tres pilares fundamentales. El primero son las capacidades cognitivas añadidas a las WSNs que proporcionan la posibilidad de adaptar los parámetros de transmisión en función del espectro disponible. La segunda es la colaboración, como característica intrínseca de las CWSNs. Finalmente, el tercer pilar de este trabajo es teoría de juegos como algoritmo de soporte a la decisión, ampliamente utilizado en WSNs debido a su simplicidad. Como primer aporte de la tesis se presenta un análisis completo de las posibilidades introducidas por la radio cognitiva en materia de reducción de consumo para WSNs. Gracias a las conclusiones extraídas de este análisis, se han planteado las hipótesis de esta tesis relacionadas con la validez de usar capacidades cognitivas como herramienta para la reducción de consumo en CWSNs. Una vez presentada las hipótesis, pasamos a desarrollar las principales contribuciones de la tesis: las dos estrategias diseñadas para reducción de consumo basadas en teoría de juegos y CR. La primera de ellas hace uso de un juego no cooperativo que se juega mediante pares de jugadores. En la segunda estrategia, aunque el juego continúa siendo no cooperativo, se añade el concepto de colaboración. Para cada una de las estrategias se presenta el modelo del juego, el análisis formal de equilibrios y óptimos y la descripción de la estrategia completa donde se incluye la interacción entre nodos. Con el propósito de probar las estrategias mediante simulación e implementación en dispositivos reales hemos desarrollado un marco de pruebas compuesto por un simulador cognitivo y un banco de pruebas formado por nodos cognitivos capaces de comunicarse en tres bandas ISM desarrollados en el B105 Lab. Este marco de pruebas constituye otra de las aportaciones de la tesis que permitirá el avance en la investigación en el área de las CWSNs. Finalmente, se presentan y discuten los resultados derivados de la prueba de las estrategias desarrolladas. La primera estrategia proporciona ahorros de energía mayores al 65% comparados con una WSN sin capacidades cognitivas y alrededor del 25% si la comparamos con una estrategia cognitiva basada en el sensado periódico del espectro para el cambio de canal de acuerdo a un nivel de ruido fijado. Este algoritmo se comporta de forma similar independientemente del nivel de ruido siempre que éste sea espacialmente uniformemente. Esta estrategia, a pesar de su sencillez, nos asegura el comportamiento óptimo en cuanto a consumo energético debido a la utilización de teoría de juegos en la fase de diseño del comportamiento de los nodos. La estrategia colaborativa presenta mejoras respecto a la anterior en términos de protección frente al ruido en escenarios de ruido más complejos donde aporta una mejora del 50% comparada con la estrategia anterior. ABSTRACT Energy consumption in Wireless Sensor Networks (WSNs) is a known historical problem that has been addressed from different areas and on many levels. But this problem should not only be approached from the point of view of their own efficiency for survival. A major portion of communication traffic has migrated to mobile networks and systems. The increased use of smart devices and the introduction of the Internet of Things (IoT) give WSNs a great influence on the carbon footprint. Thus, optimizing the energy consumption of wireless networks could reduce their environmental impact considerably. In recent years, another problem has been added to the equation: spectrum saturation. Wireless Sensor Networks usually operate in unlicensed spectrum bands such as Industrial, Scientific, and Medical (ISM) bands shared with other networks (mainly Wi-Fi and Bluetooth). To address the efficient spectrum utilization problem, Cognitive Radio (CR) has emerged as the key technology that enables opportunistic access to the spectrum. Therefore, the introduction of cognitive capabilities to WSNs allows optimizing their spectral occupation. Cognitive Wireless Sensor Networks (CWSNs) do not only increase the reliability of communications, but they also have a positive impact on parameters such as the Quality of Service (QoS), network security, or energy consumption. These new opportunities introduced by CWSNs unveil a wide field in the energy consumption research area. However, this also implies some challenges. Specifically, the spectrum sensing stage, collaboration among devices (which requires extra communication), and changes in the transmission parameters increase the total energy consumption of the network. When designing CWSN optimization strategies, the fact that WSN nodes are very limited in terms of memory, computational power, or energy consumption has to be considered. Thus, light strategies that require a low computing capacity must be found. Since the field of energy conservation in WSNs has been widely explored, we assume that new strategies could emerge from the new opportunities presented by cognitive networks. In this PhD Thesis, we present two strategies for energy consumption reduction in CWSNs supported by three main pillars. The first pillar is that cognitive capabilities added to the WSN provide the ability to change the transmission parameters according to the spectrum. The second pillar is that the ability to collaborate is a basic characteristic of CWSNs. Finally, the third pillar for this work is the game theory as a decision-making algorithm, which has been widely used in WSNs due to its lightness and simplicity that make it valid to operate in CWSNs. For the development of these strategies, a complete analysis of the possibilities is first carried out by incorporating the cognitive abilities into the network. Once this analysis has been performed, we expose the hypotheses of this thesis related to the use of cognitive capabilities as a useful tool to reduce energy consumption in CWSNs. Once the analyses are exposed, we present the main contribution of this thesis: the two designed strategies for energy consumption reduction based on game theory and cognitive capabilities. The first one is based on a non-cooperative game played between two players in a simple and selfish way. In the second strategy, the concept of collaboration is introduced. Despite the fact that the game used is also a non-cooperative game, the decisions are taken through collaboration. For each strategy, we present the modeled game, the formal analysis of equilibrium and optimum, and the complete strategy describing the interaction between nodes. In order to test the strategies through simulation and implementation in real devices, we have developed a CWSN framework composed by a CWSN simulator based on Castalia and a testbed based on CWSN nodes able to communicate in three different ISM bands. We present and discuss the results derived by the energy optimization strategies. The first strategy brings energy improvement rates of over 65% compared to WSN without cognitive techniques. It also brings energy improvement rates of over 25% compared with sensing strategies for changing channels based on a decision threshold. We have also seen that the algorithm behaves similarly even with significant variations in the level of noise while working in a uniform noise scenario. The collaborative strategy presents improvements respecting the previous strategy in terms of noise protection when the noise scheme is more complex where this strategy shows improvement rates of over 50%.

Proactive and reactive thermal aware optimization techniques to minimize the environmental impact of data centers

Los Centros de Datos se encuentran actualmente en cualquier sector de la economía mundial. Están compuestos por miles de servidores, dando servicio a los usuarios de forma global, las 24 horas del día y los 365 días del año. Durante los últimos años, las aplicaciones del ámbito de la e-Ciencia, como la e-Salud o las Ciudades Inteligentes han experimentado un desarrollo muy significativo. La necesidad de manejar de forma eficiente las necesidades de cómputo de aplicaciones de nueva generación, junto con la creciente demanda de recursos en aplicaciones tradicionales, han facilitado el rápido crecimiento y la proliferación de los Centros de Datos. El principal inconveniente de este aumento de capacidad ha sido el rápido y dramático incremento del consumo energético de estas infraestructuras. En 2010, la factura eléctrica de los Centros de Datos representaba el 1.3% del consumo eléctrico mundial. Sólo en el año 2012, el consumo de potencia de los Centros de Datos creció un 63%, alcanzando los 38GW. En 2013 se estimó un crecimiento de otro 17%, hasta llegar a los 43GW. Además, los Centros de Datos son responsables de más del 2% del total de emisiones de dióxido de carbono a la atmósfera. Esta tesis doctoral se enfrenta al problema energético proponiendo técnicas proactivas y reactivas conscientes de la temperatura y de la energía, que contribuyen a tener Centros de Datos más eficientes. Este trabajo desarrolla modelos de energía y utiliza el conocimiento sobre la demanda energética de la carga de trabajo a ejecutar y de los recursos de computación y refrigeración del Centro de Datos para optimizar el consumo. Además, los Centros de Datos son considerados como un elemento crucial dentro del marco de la aplicación ejecutada, optimizando no sólo el consumo del Centro de Datos sino el consumo energético global de la aplicación. Los principales componentes del consumo en los Centros de Datos son la potencia de computación utilizada por los equipos de IT, y la refrigeración necesaria para mantener los servidores dentro de un rango de temperatura de trabajo que asegure su correcto funcionamiento. Debido a la relación cúbica entre la velocidad de los ventiladores y el consumo de los mismos, las soluciones basadas en el sobre-aprovisionamiento de aire frío al servidor generalmente tienen como resultado ineficiencias energéticas. Por otro lado, temperaturas más elevadas en el procesador llevan a un consumo de fugas mayor, debido a la relación exponencial del consumo de fugas con la temperatura. Además, las características de la carga de trabajo y las políticas de asignación de recursos tienen un impacto importante en los balances entre corriente de fugas y consumo de refrigeración. La primera gran contribución de este trabajo es el desarrollo de modelos de potencia y temperatura que permiten describes estos balances entre corriente de fugas y refrigeración; así como la propuesta de estrategias para minimizar el consumo del servidor por medio de la asignación conjunta de refrigeración y carga desde una perspectiva multivariable. Cuando escalamos a nivel del Centro de Datos, observamos un comportamiento similar en términos del balance entre corrientes de fugas y refrigeración. Conforme aumenta la temperatura de la sala, mejora la eficiencia de la refrigeración. Sin embargo, este incremente de la temperatura de sala provoca un aumento en la temperatura de la CPU y, por tanto, también del consumo de fugas. Además, la dinámica de la sala tiene un comportamiento muy desigual, no equilibrado, debido a la asignación de carga y a la heterogeneidad en el equipamiento de IT. La segunda contribución de esta tesis es la propuesta de técnicas de asigación conscientes de la temperatura y heterogeneidad que permiten optimizar conjuntamente la asignación de tareas y refrigeración a los servidores. Estas estrategias necesitan estar respaldadas por modelos flexibles, que puedan trabajar en tiempo real, para describir el sistema desde un nivel de abstracción alto. Dentro del ámbito de las aplicaciones de nueva generación, las decisiones tomadas en el nivel de aplicación pueden tener un impacto dramático en el consumo energético de niveles de abstracción menores, como por ejemplo, en el Centro de Datos. Es importante considerar las relaciones entre todos los agentes computacionales implicados en el problema, de forma que puedan cooperar para conseguir el objetivo común de reducir el coste energético global del sistema. La tercera contribución de esta tesis es el desarrollo de optimizaciones energéticas para la aplicación global por medio de la evaluación de los costes de ejecutar parte del procesado necesario en otros niveles de abstracción, que van desde los nodos hasta el Centro de Datos, por medio de técnicas de balanceo de carga. Como resumen, el trabajo presentado en esta tesis lleva a cabo contribuciones en el modelado y optimización consciente del consumo por fugas y la refrigeración de servidores; el modelado de los Centros de Datos y el desarrollo de políticas de asignación conscientes de la heterogeneidad; y desarrolla mecanismos para la optimización energética de aplicaciones de nueva generación desde varios niveles de abstracción. ABSTRACT Data centers are easily found in every sector of the worldwide economy. They consist of tens of thousands of servers, serving millions of users globally and 24-7. In the last years, e-Science applications such e-Health or Smart Cities have experienced a significant development. The need to deal efficiently with the computational needs of next-generation applications together with the increasing demand for higher resources in traditional applications has facilitated the rapid proliferation and growing of data centers. A drawback to this capacity growth has been the rapid increase of the energy consumption of these facilities. In 2010, data center electricity represented 1.3% of all the electricity use in the world. In year 2012 alone, global data center power demand grew 63% to 38GW. A further rise of 17% to 43GW was estimated in 2013. Moreover, data centers are responsible for more than 2% of total carbon dioxide emissions. This PhD Thesis addresses the energy challenge by proposing proactive and reactive thermal and energy-aware optimization techniques that contribute to place data centers on a more scalable curve. This work develops energy models and uses the knowledge about the energy demand of the workload to be executed and the computational and cooling resources available at data center to optimize energy consumption. Moreover, data centers are considered as a crucial element within their application framework, optimizing not only the energy consumption of the facility, but the global energy consumption of the application. The main contributors to the energy consumption in a data center are the computing power drawn by IT equipment and the cooling power needed to keep the servers within a certain temperature range that ensures safe operation. Because of the cubic relation of fan power with fan speed, solutions based on over-provisioning cold air into the server usually lead to inefficiencies. On the other hand, higher chip temperatures lead to higher leakage power because of the exponential dependence of leakage on temperature. Moreover, workload characteristics as well as allocation policies also have an important impact on the leakage-cooling tradeoffs. The first key contribution of this work is the development of power and temperature models that accurately describe the leakage-cooling tradeoffs at the server level, and the proposal of strategies to minimize server energy via joint cooling and workload management from a multivariate perspective. When scaling to the data center level, a similar behavior in terms of leakage-temperature tradeoffs can be observed. As room temperature raises, the efficiency of data room cooling units improves. However, as we increase room temperature, CPU temperature raises and so does leakage power. Moreover, the thermal dynamics of a data room exhibit unbalanced patterns due to both the workload allocation and the heterogeneity of computing equipment. The second main contribution is the proposal of thermal- and heterogeneity-aware workload management techniques that jointly optimize the allocation of computation and cooling to servers. These strategies need to be backed up by flexible room level models, able to work on runtime, that describe the system from a high level perspective. Within the framework of next-generation applications, decisions taken at this scope can have a dramatical impact on the energy consumption of lower abstraction levels, i.e. the data center facility. It is important to consider the relationships between all the computational agents involved in the problem, so that they can cooperate to achieve the common goal of reducing energy in the overall system. The third main contribution is the energy optimization of the overall application by evaluating the energy costs of performing part of the processing in any of the different abstraction layers, from the node to the data center, via workload management and off-loading techniques. In summary, the work presented in this PhD Thesis, makes contributions on leakage and cooling aware server modeling and optimization, data center thermal modeling and heterogeneityaware data center resource allocation, and develops mechanisms for the energy optimization for next-generation applications from a multi-layer perspective.

Development of a fuzzy control based self-adaptive system for energy saving in constrained networks for the Internet of Things

Las redes del futuro, incluyendo las redes de próxima generación, tienen entre sus objetivos de diseño el control sobre el consumo de energía y la conectividad de la red. Estos objetivos cobran especial relevancia cuando hablamos de redes con capacidades limitadas, como es el caso de las redes de sensores inalámbricos (WSN por sus siglas en inglés). Estas redes se caracterizan por estar formadas por dispositivos de baja o muy baja capacidad de proceso y por depender de baterías para su alimentación. Por tanto la optimización de la energía consumida se hace muy importante. Son muchas las propuestas que se han realizado para optimizar el consumo de energía en este tipo de redes. Quizás las más conocidas son las que se basan en la planificación coordinada de periodos de actividad e inactividad, siendo una de las formas más eficaces para extender el tiempo de vida de las baterías. La propuesta que se presenta en este trabajo se basa en el control de la conectividad mediante una aproximación probabilística. La idea subyacente es que se puede esperar que una red mantenga la conectividad si todos sus nodos tienen al menos un número determinado de vecinos. Empleando algún mecanismo que mantenga ese número, se espera que se pueda mantener la conectividad con un consumo energético menor que si se empleara una potencia de transmisión fija que garantizara una conectividad similar. Para que el mecanismo sea eficiente debe tener la menor huella posible en los dispositivos donde se vaya a emplear. Por eso se propone el uso de un sistema auto-adaptativo basado en control mediante lógica borrosa. En este trabajo se ha diseñado e implementado el sistema descrito, y se ha probado en un despliegue real confirmando que efectivamente existen configuraciones posibles que permiten mantener la conectividad ahorrando energía con respecto al uso de una potencia de transmisión fija. ABSTRACT. Among the design goals for future networks, including next generation networks, we can find the energy consumption and the connectivity. These two goals are of special relevance when dealing with constrained networks. That is the case of Wireless Sensors Networks (WSN). These networks consist of devices with low or very low processing capabilities. They also depend on batteries for their operation. Thus energy optimization becomes a very important issue. Several proposals have been made for optimizing the energy consumption in this kind of networks. Perhaps the best known are those based on the coordinated planning of active and sleep intervals. They are indeed one of the most effective ways to extend the lifetime of the batteries. The proposal presented in this work uses a probabilistic approach to control the connectivity of a network. The underlying idea is that it is highly probable that the network will have a good connectivity if all the nodes have a minimum number of neighbors. By using some mechanism to reach that number, we hope that we can preserve the connectivity with a lower energy consumption compared to the required one if a fixed transmission power is used to achieve a similar connectivity. The mechanism must have the smallest footprint possible on the devices being used in order to be efficient. Therefore a fuzzy control based self-adaptive system is proposed. This work includes the design and implementation of the described system. It also has been validated in a real scenario deployment. We have obtained results supporting that there exist configurations where it is possible to get a good connectivity saving energy when compared to the use of a fixed transmission power for a similar connectivity.

Optimización de la composición del hueco de fachada en materia de eficiencia energética. Propuesta de indicador como herramienta para el análisis integral del elemento acristalado = Energy performance optimization of window systems. Proposal of an indicator as a tool for an integrated analysis of glazing

La hipótesis de esta tesis es: "La optimización de la ventana considerando simultáneamente aspectos energéticos y aspectos relativos a la calidad ambiental interior (confort higrotérmico, lumínico y acústico) es compatible, siempre que se conozcan y consideren las sinergias existentes entre ellos desde las primeras fases de diseño". En la actualidad se desconocen las implicaciones de muchas de las decisiones tomadas en torno a la ventana; para que su eficiencia en relación a todos los aspectos mencionados pueda hacerse efectiva es necesaria una herramienta que aporte más información de la actualmente disponible en el proceso de diseño, permitiendo así la optimización integral, en función de las circunstancias específicas de cada proyecto. En la fase inicial de esta investigación se realiza un primer acercamiento al tema, a través del estado del arte de la ventana; analizando la normativa existente, los componentes, las prestaciones, los elementos experimentales y la investigación. Se observa que, en ocasiones, altos requisitos de eficiencia energética pueden suponer una disminución de las prestaciones del sistema en relación con la calidad ambiental interior, por lo que surge el interés por integrar al análisis energético aspectos relativos a la calidad ambiental interior, como son las prestaciones lumínicas y acústicas y la renovación de aire. En este punto se detecta la necesidad de realizar un estudio integral que incorpore los distintos aspectos y evaluar las sinergias que se dan entre las distintas prestaciones que cumple la ventana. Además, del análisis de las soluciones innovadoras y experimentales se observa la dificultad de determinar en qué medida dichas soluciones son eficientes, ya que son soluciones complejas, no caracterizadas y que no están incorporadas en las metodologías de cálculo o en las bases de datos de los programas de simulación. Por lo tanto, se plantea una segunda necesidad, generar una metodología experimental para llevar a cabo la caracterización y el análisis de la eficiencia de sistemas innovadores. Para abordar esta doble necesidad se plantea la optimización mediante una evaluación del elemento acristalado que integre la eficiencia energética y la calidad ambiental interior, combinando la investigación teórica y la investigación experimental. En el ámbito teórico, se realizan simulaciones, cálculos y recopilación de información de distintas tipologías de hueco, en relación con cada prestación de forma independiente (acústica, iluminación, ventilación). A pesar de haber partido con un enfoque integrador, resulta difícil esa integración detectándose una carencia de herramientas disponible. En el ámbito experimental se desarrolla una metodología para la evaluación del rendimiento y de aspectos ambientales de aplicación a elementos innovadores de difícil valoración mediante la metodología teórica. Esta evaluación consiste en el análisis comparativo experimental entre el elemento innovador y un elemento estándar; para llevar a cabo este análisis se han diseñado dos espacios iguales, que denominamos módulos de experimentación, en los que se han incorporado los dos sistemas; estos espacios se han monitorizado, obteniéndose datos de consumo, temperatura, iluminancia y humedad relativa. Se ha realizado una medición durante un periodo de nueve meses y se han analizado y comparado los resultados, obteniendo así el comportamiento real del sistema. Tras el análisis teórico y el experimental, y como consecuencia de esa necesidad de integrar el conocimiento existente se propone una herramienta de evaluación integral del elemento acristalado. El desarrollo de esta herramienta se realiza en base al procedimiento de diagnóstico de calidad ambiental interior (CAI) de acuerdo con la norma UNE 171330 “Calidad ambiental en interiores”, incorporando el factor de eficiencia energética. De la primera parte del proceso, la parte teórica y el estado del arte, se obtendrán los parámetros que son determinantes y los valores de referencia de dichos parámetros. En base a los parámetros relevantes obtenidos se da forma a la herramienta, que consiste en un indicador de producto para ventanas que integra todos los factores analizados y que se desarrolla según la Norma UNE 21929 “Sostenibilidad en construcción de edificios. Indicadores de sostenibilidad”. ABSTRACT The hypothesis of this thesis is: "The optimization of windows considering energy and indoor environmental quality issues simultaneously (hydrothermal comfort, lighting comfort, and acoustic comfort) is compatible, provided that the synergies between these issues are known and considered from the early stages of design ". The implications of many of the decisions made on this item are currently unclear. So that savings can be made, an effective tool is needed to provide more information during the design process than the currently available, thus enabling optimization of the system according to the specific circumstances of each project. The initial phase deals with the study from an energy efficiency point of view, performing a qualitative and quantitative analysis of commercial, innovative and experimental windows. It is observed that sometimes, high-energy efficiency requirements may mean a reduction in the system's performance in relation to user comfort and health, that's why there is an interest in performing an integrated analysis of indoor environment aspects and energy efficiency. At this point a need for a comprehensive study incorporating the different aspects is detected, to evaluate the synergies that exist between the various benefits that meet the window. Moreover, from the analysis of experimental and innovative windows, a difficulty in establishing to what extent these solutions are efficient is observed; therefore, there is a need to generate a methodology for performing the analysis of the efficiency of the systems. Therefore, a second need arises, to generate an experimental methodology to perform characterization and analysis of the efficiency of innovative systems. To address this dual need, the optimization of windows by an integrated evaluation arises, considering energy efficiency and indoor environmental quality, combining theoretical and experimental research. In the theoretical field, simulations and calculations are performed; also information about the different aspects of indoor environment (acoustics, lighting, ventilation) is gathered independently. Despite having started with an integrative approach, this integration is difficult detecting lack available tools. In the experimental field, a methodology for evaluating energy efficiency and indoor environment quality is developed, to be implemented in innovative elements which are difficult to evaluate using a theoretical methodology This evaluation is an experimental comparative analysis between an innovative element and a standard element. To carry out this analysis, two equal spaces, called experimental cells, have been designed. These cells have been monitored, obtaining consumption, temperature, luminance and relative humidity data. Measurement has been performed during nine months and results have been analyzed and compared, obtaining results of actual system behavior. To advance this optimization, windows have been studied from the point of view of energy performance and performance in relation to user comfort and health: thermal comfort, acoustic comfort, lighting comfort and air quality; proposing the development of a methodology for an integrated analysis including energy efficiency and indoor environment quality. After theoretical and experimental analysis and as a result of the need to integrate existing knowledge, a comprehensive evaluation procedure for windows is proposed. This evaluation procedure is developed according to the UNE 171330 "Indoor Environmental Quality", also incorporating energy efficiency and cost as factors to evaluate. From the first part of the research process, outstanding parameters are chosen and reference values of these parameters are set. Finally, based on the parameters obtained, an indicator is proposed as windows product indicator. The indicator integrates all factors analyzed and is developed according to ISO 21929-1:2011"Sustainability in building construction. Sustainability indicators. Part 1: Framework for the development of indicators and a core set of indicators for buildings".

Urban wind energy: empirical optimization of high-rise building roof shape for the wind energy exploitation

El programa Europeo HORIZON2020 en Futuras Ciudades Inteligentes establece como objetivo que el 20% de la energía eléctrica sea generada a partir de fuentes renovables. Este objetivo implica la necesidad de potenciar la generación de energía eólica en todos los ámbitos. La energía eólica reduce drásticamente las emisiones de gases de efecto invernadero y evita los riesgos geo-políticos asociados al suministro e infraestructuras energéticas, así como la dependencia energética de otras regiones. Además, la generación de energía distribuida (generación en el punto de consumo) presenta significativas ventajas en términos de elevada eficiencia energética y estimulación de la economía. El sector de la edificación representa el 40% del consumo energético total de la Unión Europea. La reducción del consumo energético en este área es, por tanto, una prioridad de acuerdo con los objetivos "20-20-20" en eficiencia energética. La Directiva 2010/31/EU del Parlamento Europeo y del Consejo de 19 de mayo de 2010 sobre el comportamiento energético de edificaciones contempla la instalación de sistemas de suministro energético a partir de fuentes renovables en las edificaciones de nuevo diseño. Actualmente existe una escasez de conocimiento científico y tecnológico acerca de la geometría óptima de las edificaciones para la explotación de la energía eólica en entornos urbanos. El campo tecnológico de estudio de la presente Tesis Doctoral es la generación de energía eólica en entornos urbanos. Específicamente, la optimization de la geometría de las cubiertas de edificaciones desde el punto de vista de la explotación del recurso energético eólico. Debido a que el flujo del viento alrededor de las edificaciones es exhaustivamente investigado en esta Tesis empleando herramientas de simulación numérica, la mecánica de fluidos computacional (CFD en inglés) y la aerodinámica de edificaciones son los campos científicos de estudio. El objetivo central de esta Tesis Doctoral es obtener una geometría de altas prestaciones (u óptima) para la explotación de la energía eólica en cubiertas de edificaciones de gran altura. Este objetivo es alcanzado mediante un análisis exhaustivo de la influencia de la forma de la cubierta del edificio en el flujo del viento desde el punto de vista de la explotación energética del recurso eólico empleando herramientas de simulación numérica (CFD). Adicionalmente, la geometría de la edificación convencional (edificio prismático) es estudiada, y el posicionamiento adecuado para los diferentes tipos de aerogeneradores es propuesto. La compatibilidad entre el aprovechamiento de las energías solar fotovoltaica y eólica también es analizado en este tipo de edificaciones. La investigación prosigue con la optimización de la geometría de la cubierta. La metodología con la que se obtiene la geometría óptima consta de las siguientes etapas: - Verificación de los resultados de las geometrías previamente estudiadas en la literatura. Las geometrías básicas que se someten a examen son: cubierta plana, a dos aguas, inclinada, abovedada y esférica. - Análisis de la influencia de la forma de las aristas de la cubierta sobre el flujo del viento. Esta tarea se lleva a cabo mediante la comparación de los resultados obtenidos para la arista convencional (esquina sencilla) con un parapeto, un voladizo y una esquina curva. - Análisis del acoplamiento entre la cubierta y los cerramientos verticales (paredes) mediante la comparación entre diferentes variaciones de una cubierta esférica en una edificación de gran altura: cubierta esférica estudiada en la literatura, cubierta esférica integrada geométricamente con las paredes (planta cuadrada en el suelo) y una cubierta esférica acoplada a una pared cilindrica. El comportamiento del flujo sobre la cubierta es estudiado también considerando la posibilidad de la variación en la dirección del viento incidente. - Análisis del efecto de las proporciones geométricas del edificio sobre el flujo en la cubierta. - Análisis del efecto de la presencia de edificaciones circundantes sobre el flujo del viento en la cubierta del edificio objetivo. Las contribuciones de la presente Tesis Doctoral pueden resumirse en: - Se demuestra que los modelos de turbulencia RANS obtienen mejores resultados para la simulación del viento alrededor de edificaciones empleando los coeficientes propuestos por Crespo y los propuestos por Bechmann y Sórensen que empleando los coeficientes estándar. - Se demuestra que la estimación de la energía cinética turbulenta del flujo empleando modelos de turbulencia RANS puede ser validada manteniendo el enfoque en la cubierta de la edificación. - Se presenta una nueva modificación del modelo de turbulencia Durbin k — e que reproduce mejor la distancia de recirculación del flujo de acuerdo con los resultados experimentales. - Se demuestra una relación lineal entre la distancia de recirculación en una cubierta plana y el factor constante involucrado en el cálculo de la escala de tiempo de la velocidad turbulenta. Este resultado puede ser empleado por la comunidad científica para la mejora del modelado de la turbulencia en diversas herramientas computacionales (OpenFOAM, Fluent, CFX, etc.). - La compatibilidad entre las energías solar fotovoltaica y eólica en cubiertas de edificaciones es analizada. Se demuestra que la presencia de los módulos solares provoca un descenso en la intensidad de turbulencia. - Se demuestran conflictos en el cambio de escala entre simulaciones de edificaciones a escala real y simulaciones de modelos a escala reducida (túnel de viento). Se demuestra que para respetar las limitaciones de similitud (número de Reynolds) son necesarias mediciones en edificaciones a escala real o experimentos en túneles de viento empleando agua como fluido, especialmente cuando se trata con geometrías complejas, como es el caso de los módulos solares. - Se determina el posicionamiento más adecuado para los diferentes tipos de aerogeneradores tomando en consideración la velocidad e intensidad de turbulencia del flujo. El posicionamiento de aerogeneradores es investigado en las geometrías de cubierta más habituales (plana, a dos aguas, inclinada, abovedada y esférica). - Las formas de aristas más habituales (esquina, parapeto, voladizo y curva) son analizadas, así como su efecto sobre el flujo del viento en la cubierta de un edificio de gran altura desde el punto de vista del aprovechamiento eólico. - Se propone una geometría óptima (o de altas prestaciones) para el aprovechamiento de la energía eólica urbana. Esta optimización incluye: verificación de las geometrías estudiadas en el estado del arte, análisis de la influencia de las aristas de la cubierta en el flujo del viento, estudio del acoplamiento entre la cubierta y las paredes, análisis de sensibilidad del grosor de la cubierta, exploración de la influencia de las proporciones geométricas de la cubierta y el edificio, e investigación del efecto de las edificaciones circundantes (considerando diferentes alturas de los alrededores) sobre el flujo del viento en la cubierta del edificio objetivo. Las investigaciones comprenden el análisis de la velocidad, la energía cinética turbulenta y la intensidad de turbulencia en todos los casos. ABSTRACT The HORIZON2020 European program in Future Smart Cities aims to have 20% of electricity produced by renewable sources. This goal implies the necessity to enhance the wind energy generation, both with large and small wind turbines. Wind energy drastically reduces carbon emissions and avoids geo-political risks associated with supply and infrastructure constraints, as well as energy dependence from other regions. Additionally, distributed energy generation (generation at the consumption site) offers significant benefits in terms of high energy efficiency and stimulation of the economy. The buildings sector represents 40% of the European Union total energy consumption. Reducing energy consumption in this area is therefore a priority under the "20-20-20" objectives on energy efficiency. The Directive 2010/31/EU of the European Parliament and of the Council of 19 May 2010 on the energy performance of buildings aims to consider the installation of renewable energy supply systems in new designed buildings. Nowadays, there is a lack of knowledge about the optimum building shape for urban wind energy exploitation. The technological field of study of the present Thesis is the wind energy generation in urban environments. Specifically, the improvement of the building-roof shape with a focus on the wind energy resource exploitation. Since the wind flow around buildings is exhaustively investigated in this Thesis using numerical simulation tools, both computational fluid dynamics (CFD) and building aerodynamics are the scientific fields of study. The main objective of this Thesis is to obtain an improved (or optimum) shape of a high-rise building for the wind energy exploitation on the roof. To achieve this objective, an analysis of the influence of the building shape on the behaviour of the wind flow on the roof from the point of view of the wind energy exploitation is carried out using numerical simulation tools (CFD). Additionally, the conventional building shape (prismatic) is analysed, and the adequate positions for different kinds of wind turbines are proposed. The compatibility of both photovoltaic-solar and wind energies is also analysed for this kind of buildings. The investigation continues with the buildingroof optimization. The methodology for obtaining the optimum high-rise building roof shape involves the following stages: - Verification of the results of previous building-roof shapes studied in the literature. The basic shapes that are compared are: flat, pitched, shed, vaulted and spheric. - Analysis of the influence of the roof-edge shape on the wind flow. This task is carried out by comparing the results obtained for the conventional edge shape (simple corner) with a railing, a cantilever and a curved edge. - Analysis of the roof-wall coupling by testing different variations of a spherical roof on a high-rise building: spherical roof studied in the litera ture, spherical roof geometrically integrated with the walls (squared-plant) and spherical roof with a cylindrical wall. The flow behaviour on the roof according to the variation of the incident wind direction is commented. - Analysis of the effect of the building aspect ratio on the flow. - Analysis of the surrounding buildings effect on the wind flow on the target building roof. The contributions of the present Thesis can be summarized as follows: - It is demonstrated that RANS turbulence models obtain better results for the wind flow around buildings using the coefficients proposed by Crespo and those proposed by Bechmann and S0rensen than by using the standard ones. - It is demonstrated that RANS turbulence models can be validated for turbulent kinetic energy focusing on building roofs. - A new modification of the Durbin k — e turbulence model is proposed in order to obtain a better agreement of the recirculation distance between CFD simulations and experimental results. - A linear relationship between the recirculation distance on a flat roof and the constant factor involved in the calculation of the turbulence velocity time scale is demonstrated. This discovery can be used by the research community in order to improve the turbulence modeling in different solvers (OpenFOAM, Fluent, CFX, etc.). - The compatibility of both photovoltaic-solar and wind energies on building roofs is demonstrated. A decrease of turbulence intensity due to the presence of the solar panels is demonstrated. - Scaling issues are demonstrated between full-scale buildings and windtunnel reduced-scale models. The necessity of respecting the similitude constraints is demonstrated. Either full-scale measurements or wind-tunnel experiments using water as a medium are needed in order to accurately reproduce the wind flow around buildings, specially when dealing with complex shapes (as solar panels, etc.). - The most adequate position (most adequate roof region) for the different kinds of wind turbines is highlighted attending to both velocity and turbulence intensity. The wind turbine positioning was investigated for the most habitual kind of building-roof shapes (flat, pitched, shed, vaulted and spherical). - The most habitual roof-edge shapes (simple edge, railing, cantilever and curved) were investigated, and their effect on the wind flow on a highrise building roof were analysed from the point of view of the wind energy exploitation. - An optimum building-roof shape is proposed for the urban wind energy exploitation. Such optimization includes: state-of-the-art roof shapes test, analysis of the influence of the roof-edge shape on the wind flow, study of the roof-wall coupling, sensitivity analysis of the roof width, exploration of the aspect ratio of the building-roof shape and investigation of the effect of the neighbouring buildings (considering different surrounding heights) on the wind now on the target building roof. The investigations comprise analysis of velocity, turbulent kinetic energy and turbulence intensity for all the cases.

Optimization of energy extraction in transverse galloping

A numerical method to analyse the stability of transverse galloping based on experimental measurements, as an alternative method to polynomial fitting of the transverse force coefficient Cz, is proposed in this paper. The Glauert–Den Hartog criterion is used to determine the region of angles of attack (pitch angles) prone to present galloping. An analytic solution (based on a polynomial curve of Cz) is used to validate the method and to evaluate the discretization errors. Several bodies (of biconvex, D-shape and rhomboidal cross sections) have been tested in a wind tunnel and the stability of the galloping region has been analysed with the new method. An algorithm to determine the pitch angle of the body that allows the maximum value of the kinetic energy of the flow to be extracted is presented.

Optimization of multijunction solar cells through indoor energy yield measurements

The variability of the solar spectra in the field may reduce the annual energy yield of multijunction solar cells. It would, therefore, be desirable to implement a cell design procedure based on the maximization of the annual energy yield. In this study, we present a measurement technique to generate maps of the real performance of the solar cell for a range of light spectrum contents using a solar simulator with a computer-controllable spectral content. These performance maps are demonstrated to be a powerful tool for analyzing the characteristics of any given set of annual spectra representative of a site and their influence on the energy yield of any solar cell. The effect of luminescence coupling on buffering against variations of the spectrum and improving the annual energy yield is demonstrated using this method.