微电子、计算机和无线通信等技术的进步推动了无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)的快速发展。WSN被广泛应用于军事侦察、环境监测、智能交通等领域。在这些应用中,大量无线传感器节点随机部署于被监测区域,各节点以自组织的形式协同工作,共同完成监测任务。由于WSN节点的电源能量有限,为延长网络的生存周期,WSN能耗问题的研究已成为近年来的重点研究课题之一。传统的WSN能耗研究主要集中在两个方面：一方面是网络层的路由协议设计,另一方面是硬件层单个节点结构的设计,并提出了多种新的设计方法。也有学者研究了应用层的数据融合算法对WSN能耗的影响。然而,应用层的负载调度算法更有利于研究者把握WSN的整体能耗特征、有利于WSN的能耗优化,是WSN能耗研究的一个新方向。可分负载是一种特殊的负载,它可以被分割成任意大小,且每一部分可以各自独立执行,没有执行次序限制。可分负载用于WSN应用层的负载调度算法设计是一种新的负载调度理论。目前,针对不同的可分负载WSN模型已设计了多种调度算法,但已有可分负载调度算法多以最短响应时间为调度目标,没有考虑WSN的能耗问题。而能耗问题中的能耗最小或能耗均衡对于延长网络的生存周期起着重要作用,因此基于可分负载重点研究WSN的能耗最小和能耗均衡负载调度。提出了相应的能耗优化负载调度算法：1、可分负载WSN能耗最小研究：针对星型可分负载无线传感器网络的能耗最小问题,以典型可分负载调度为基础提出了朴素的顺序调度算法(SSSA)及能耗与时间权衡调度算法(ETTS)。从理论与仿真角度分别证明了SSSA算法是在最短时间要求下的能耗最小负载调度算法,并通过仿真实验验证了两种算法对减少网络能耗、延长网络生存周期的有效性。实验表明：当网络拓扑对存活节点个数依赖较高时,应采用SSSA调度算法,当网络关心初始几轮负载处理能耗时,应采用ETTS算法。并且,随给定时间的增加,ETTS算法的能耗进一步地减少。2、可分负载WSN单轮能耗均衡研究：针对星型可分负载无线传感器网络的负载调度过程,在同时感知且顺序返回信息的工作模型下提出了一种以能耗均衡为目标的负载调度算法(DLEBS)。该算法以降低网络能耗标准差为优化目标,在保证网络总体传输时间及传输顺序的情况下,可以得到相应的负载调度策略。仿真实验表明,算法得到的负载调度可以有效降低网络的能耗标准差。并且随给定时间的增加,算法得到的负载调度使得能耗标准差相应地减小。3、可分负载WSN剩余能量均衡研究：针对星型可分负载无线传感器网络的剩余能量进行优化,在典型可分负载调度的基础上提出了剩余能量排序负载调度算法(RESS)和虚拟能力排序负载调度算法VASS)。通过仿真实验,验证了RESS算法与VASS算法在延长网络生存周期方面的有效性,并验证了VASS算法比RESS算法稳定。每一类的研究中,针对调度目标分别提出了相应的负载调度算法,并通过仿真实验验证了算法的有效性。实验结果表明,与典型的可分负载调度算法比较,所设计的负载调度算法在增加WSN的生存周期方面有明显的提高效果。