There is a drastic increase in urbanization over the past few years, which requires energy-efficient and optimized solutions for transportation, governance, quality of life in a smart city among all the citizens. The Internet-of-Energy (IoE) ecosystem offers many sophisticated and ubiquitous applications for smart cities. The energy demand of IoE applications is increased while IoE devices continue to grow. Therefore, smart city solutions must have the ability to utilize energy and handle the associated challenges efficiently. Moreover, energy Optimization (EO) techniques can be used to reduce energy consumption to meet the sustainability goals in IoE. Different techniques have been proposed for EO in various fields by researchers worldwide. Computing systems also need energy optimization. The energy consumption in the data center, clouds, and blockchain (BC)-based architectures are a point of concern at the current time. Due to the enormous energy demands of these systems, we cannot take advantage of the latest technologies to their fullest. Due to the emergence of new technologies and some limitations of proposed techniques, we can still not optimize energy usage more than some extent. There is minimal exploration done in energy optimization in BC-based systems. In this paper, we have proposed a survey on the energy optimization techniques in various systems, including the optimization techniques in BC-based systems. We have proposed a taxonomy that classifies energy optimization techniques. We have also proposed an energy-efficient consensus mechanism, Proof-of-High Performance optimization (named as PoHPo), for High-Performance Computing (HPC) based ecosystems. The open issues and challenges are then discussed in EO. The survey intends to propose future directions for industry professionals, green-energy stakeholders, and researchers worldwide to explore this topic further.

中文翻译：

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智慧城市能源优化技术分类：架构和未来方向

在过去的几年里，城市化进程急剧增加，这需要节能和优化的解决方案来解决所有公民在智慧城市中的交通、治理和生活质量。能源互联网 (IoE) 生态系统为智慧城市提供了许多复杂且无处不在的应用。IoE 应用的能源需求增加，而 IoE 设备继续增长。因此，智慧城市解决方案必须能够有效利用能源并应对相关挑战。此外，能源优化 (EO) 技术可用于降低能源消耗，以满足 IoE 的可持续发展目标。世界各地的研究人员已经在各个领域为 EO 提出了不同的技术。计算系统也需要能量优化。数据中心、云中的能源消耗，目前，基于区块链 (BC) 的架构是一个值得关注的问题。由于这些系统的巨大能源需求，我们无法充分利用最新技术。由于新技术的出现和所提出技术的一些限制，我们仍然无法在一定程度上优化能源使用。在基于 BC 的系统中进行的能量优化研究很少。在本文中，我们提出了对各种系统中的能量优化技术的调查，包括基于 BC 的系统中的优化技术。我们提出了一种分类法，对能量优化技术进行分类。我们还提出了一种节能的共识机制，Proof-of-High Performance optimization（命名为 由于这些系统的巨大能源需求，我们无法充分利用最新技术。由于新技术的出现和所提出技术的一些限制，我们仍然无法在一定程度上优化能源使用。在基于 BC 的系统中进行的能量优化研究很少。在本文中，我们提出了对各种系统中的能量优化技术的调查，包括基于 BC 的系统中的优化技术。我们提出了一种分类法，对能量优化技术进行分类。我们还提出了一种节能的共识机制，Proof-of-High Performance optimization（命名为 由于这些系统的巨大能源需求，我们无法充分利用最新技术。由于新技术的出现和所提出技术的一些限制，我们仍然无法在一定程度上优化能源使用。在基于 BC 的系统中进行的能量优化研究很少。在本文中，我们提出了对各种系统中的能量优化技术的调查，包括基于 BC 的系统中的优化技术。我们提出了一种分类法，对能量优化技术进行分类。我们还提出了一种节能的共识机制，Proof-of-High Performance optimization（命名为 由于新技术的出现和所提出技术的一些限制，我们仍然无法在一定程度上优化能源使用。在基于 BC 的系统中进行的能量优化研究很少。在本文中，我们提出了对各种系统中的能量优化技术的调查，包括基于 BC 的系统中的优化技术。我们提出了一种分类法，对能量优化技术进行分类。我们还提出了一种节能的共识机制，Proof-of-High Performance optimization（命名为 由于新技术的出现和所提出技术的一些限制，我们仍然无法在一定程度上优化能源使用。在基于 BC 的系统中进行的能量优化研究很少。在本文中，我们提出了对各种系统中的能量优化技术的调查，包括基于 BC 的系统中的优化技术。我们提出了一种分类法，对能量优化技术进行分类。我们还提出了一种节能的共识机制，Proof-of-High Performance optimization（命名为 包括基于 BC 的系统中的优化技术。我们提出了一种分类法，对能量优化技术进行分类。我们还提出了一种节能的共识机制，Proof-of-High Performance optimization（命名为 包括基于 BC 的系统中的优化技术。我们提出了一种分类法，对能量优化技术进行分类。我们还提出了一种节能的共识机制，Proof-of-High Performance optimization（命名为PoHPo )，用于基于高性能计算 (HPC) 的生态系统。然后在 EO 中讨论未解决的问题和挑战。该调查旨在为行业专业人士、绿色能源利益相关者和全球研究人员提出未来方向，以进一步探索这一主题。