云计算数据中心可扩展服务器节能优化研究

云计算数据中心日益庞大带来的高能耗问题已经凸显,并且严重制约到云计算数据中心的可持续性发展。本文提出了一种新型的云计算数据中心可扩展服务器节能优化策略——效能优化策略,该策略能够基于全局角度来降低能源消耗,优化服务器选择过程,并且还可促使不同服务器之间实现负载均衡。首先阐述了云计算数据中心能耗构成和度量方法,其次,分析了云计算数据中心能耗管理系统架构及节能优化流程及迁移策略,并且通过仿真实验结果表明:从能耗大小来看,提出的效能优化策略要比DVFS策略、无迁移策略所对应的能耗更小;从迁移数来看,提出的效能优化策略要比DVFS策略所对应的迁移次数更少,总之,效能优化策略要明显比DVFS策略、无迁移策略更优越。     

基于迭代优化的多电机交叉耦合控制方法研究

针对多电机交叉耦合机电系统的同步控制性能问题,提出一种基于迭代优化的多电机交叉耦合控制方法,该方法通过优化前馈控制器结构及其参数的方法,能够有效提升多电机交叉耦合系统的动态响应特性。首先,针对两自由度机电控制系统建立数学模型,利用经典控制理论确定系统传递函数。其次,根据目标函数特点和前馈控制器结构,确定前馈控制器参数优化方法,并利用共轭梯度法获取前馈控制器最优参数向量。再次,分析参数向量更新率的收敛速度和收敛精度,确保迭代优化方法能够有效收敛。最后,利用仿真验证了目标函数的收敛过程,通过试验发现:在匀速位置指令下,基于迭代优化的控制方法能够使系统动态跟踪精度提升35.7%,对于正弦位置指令,利用迭代优化控制方法能够使系统动态性能提升71%。综上所述,基于迭代优化的多电机交叉耦合控制方法能够有效提升多电机交叉耦合控制系统的动态性能。     

基于双层联合优化的电-气综合能源生态系统需求响应模型

提出了一种在电-气综合能源生态系统中,基于双层联合优化的市场化需求侧响应模型。该双层联合优化包括系统层的经济调度以及节点层的能量优化分配。首先,构建了以节点为单位的用户多能灵活负荷模型以及用户参与需求侧相应的经济分析模型,然后提出了电-气综合能源生态系统的稳态潮流模型。在此基础上,提出了电-气综合能源生态系统中需求响应的双层优化模型。系统层优化在获取辅助服务市场上聚合商的需求响应报价基础上,对电气联合传输系统进行集中式能量优化调度。节点层的优化问题为聚合上的能源优化分配模型,即聚合商根据系统购买的需求相应服务,将负荷削减量按照经济性最优的原则分配给用户。建立双层优化问题后,将下层优化问题转化为上层优化的KKT条件,并通过内点法进行求解。最后,通过IEEE 24节点可靠性测试系统和比利时20节点天然气系统的耦合系统,验证了本文提出的电-气综合能源生态系统下的多能需求响应模型的有效性,及其相对于传统电力需求响应的优越性。     

基于Hadoop技术的批量录波数据高性能处理方法

介绍了批量录波数据的特点及产生原因,分析了现有应对措施及存在不足,并提出基于Hadoop虚拟化和分布式技术改善和优化主站性能的方法,采用通信服务矩阵替代原双重化模式下单一服务器来承载批量数据处理任务,保证了主站系统整体负载平衡,有效降低了CPU负荷率。     

需求响应下分布式储能协调运行策略研究

随着电池储能技术的不断成熟和发展,其在电力系统中也得到了广泛应用。针对需求响应下多点分布式储能电池的协调优化问题,分析了电池储能系统的调节响应特性,以用户用电成本最小化为目标,基于分时电价的储能电池需求响应,构建了以网损最小化为目标的多点分布式储能参与需求响应协调优化模型,并通过IEEE 3机9节点算例验证了模型的有效性,为电池储能系统在电网需求侧辅助服务市场中的应用提供技术支撑。     

基于自适应控制时域参数的电压协调控制

模型预测控制方法中的控制时域参数通常离线确定,且在优化过程中保持恒定,影响了其在电压协调控制问题中的优化控制效果。针对上述问题,提出了一种基于自适应控制时域参数的电压协调控制策略。基于轨迹灵敏度量化分析了节点电压对于备选控制的响应特性。在控制调节速率的约束下,通过电压响应特性评估当前优化步数下电压的累计最大恢复值,建立极限调压能力指标。在每个采样周期初始时刻,根据预测电压轨迹和极限调压能力指标确定控制时域参数,在滚动优化过程中自适应调整,可减少计算量和耗时,加快故障后电压恢复速度和优化过程的收敛。新英格兰39节点系统的仿真结果验证了所提出方法的有效性。     

基于节点电价的需求响应策略研究

针对持续增大的负荷造成峰谷差增大以及大规模新能源并网给电力系统安全、稳定运行带来的一系列问题,基于节点电价进行了需求响应策略研究。首先,建立了含风电场的最优潮流模型,并采用跟踪中心轨迹内点法进行求解。然后,以最优潮流模型中潮流方程对应的拉格朗日乘子作为节点电价,提出了两阶段负荷需求响应模型,并将该模型应用于改进的IEEE-30节点测试系统。算例表明:两阶段负荷需求响应能够降低用户侧的节点电价,减少发电侧的燃料费用,充分利用风电资源;在一定程度下,用户侧参与需求响应能够将高电价节点的负荷转向低电价节点,并且参与需求响应的容量大小决定需求响应的程度。     

基于云计算架构的电力企业管理系统设计和应用研究

传统电力企业管理系统存在时效性较差,安全性不足,故障解决效率不高,可靠性有待提升等问题。为改进这些不足,设计一款基于云计算架构的电力企业管理系统,主要结构包括电力参数分析模块、办公软件管理模块、输电能力计算模块、服务管理模块、电费收缴管理模块、资产管理模块等内容,将其用于电力企业管理当中以弥补传统系统设计中的不足,增强系统和安全性和可靠性,提高系统检修效率。通过对基于本文系统、TPI系统、SOA系统的综合性能进行对比。比较的主要内容包括:三个系统的事务成功率、事务平均响应时间,此外还对比接口、应用、前置和数据库服务器的CPU平均使用率及内存平均使用率,结果表明,该管理系统基于文本系统时,运行时效性和安全性较高,能提升故障解决效率,确保系统的可靠性。     

基于位置信息的无线网络协作路由算法

网络生命周期是评价能量受限无线网络性能的重要指标之一,如何有效延长网络生命周期是影响该类无线网络实际应用的重要问题,优化发射功率或节约能耗是比较常见的解决方法之一。针对直接和协作2种传输链路,将协作通信技术与路由机制相结合,并基于节点的位置信息,提出一种最大化网络生命周期的协作路由算法。该算法在保证一定中断率的前提下,运用非线性规划方法求解最优发射功率,进而构建由节点发射能耗、接收能耗和剩余能量组成的权值代价公式。然后,基于Dijkstra’s最短路径,依据权值代价公式建立从源节点到目的节点的协作路由。仿真实验结果表明,该算法可以降低节点的发射功率,减少节点的能量消耗,从而有效的延长网络生命周期。     

基于灵敏度分析的分布式电源快速配置方法

针对分布式电源优化配置问题,本文提出一种基于灵敏度分析的快速配置方法。该方法以网损最小化为目标,依据网损灵敏度的大小来优化选择分布式电源的接入位置,利用简单的数学极值原理来求解分布式电源的优化接入容量。所提方法具有求解过程简捷、计算快速的优点。以IEEE 33节点系统为例,对所提方法的有效性进行了验证。     

基于多时间尺度需求侧响应模型的网损优化方法

合理利用需求侧响应可以提高和优化配电网经济运行水平,降低电网网损。针对中长期需求响应特性及短期需求响应特性进行研究,提出了基于多时间尺度需求侧响应模型的网损优化方法,选择了粒子群算法作为优化算法,基于编制的潮流计算程序,加入了一定的约束条件,对IEEE 30节点的配电网进行算例分析,仿真结果较好地验证了所提出的基于多时间尺度需求侧响应模型的网损优化方法的可行性和有效性。所提方法主要是为网损优化提供了新思路,有助于电力企业提高经济效率。     

基于灵敏度协同的多馈入新能源集群最大容量优化分配方法

随着新能源接入比例的不断提高,并网系统逐渐演变为多馈入系统且电网强度逐渐变弱,谐振问题将成为限制新能源渗透率提升的关键因素之一。为此,提出一种谐振约束下用于提升多馈入新能源集群最大接入容量的优化分配方法。首先,建立含工作点的并网逆变器阻抗模型,基于电网络理论获得了广义多馈入系统的聚合模型。然后,构建相角裕度关于集群容量的极值函数,并应用拉格朗日乘数法获得了一定容量下稳定裕度最大时集群阻抗灵敏度需保持一致的极值条件。在此基础上,面向谐振约束下区域电网新能源最大支撑需求,提出基于灵敏度协同的集群容量阈值求解及分配优化方法,并对所提方法复杂度进行分析。所提方法简单高效,在容量规划时算力需求量小。最后,通过IEEE 9节点和IEEE 33节点区域微网实时数字仿真系统（RTDS）硬件在环算例,验证了上述理论分析和所提方法的可行性。     

高比例新能源接入下计及工业负荷特性的电网需求响应调控策略

为挖掘需求侧调节潜力,提出一种高比例新能源接入下计及工业负荷特性的电网需求响应调控策略。设计一种基于工业负荷需求响应的滚动调度框架,通过分析不同类型工业负荷的生产特性,挖掘工业负荷的需求响应潜力;针对新能源和负荷的不确定性,提出一种结合特征损失的条件深度卷积生成对抗网络场景生成方法,为系统调控提供不同时间尺度下的典型场景集;基于生成的场景集,以系统总运行成本最小为目标,提出多场景随机规划结合随机模型预测控制方法,构建多时间尺度滚动调度优化模型,求得不同阶段工业负荷需求响应的最优策略。改进IEEE 30和IEEE 118节点系统的仿真结果验证了所提模型及策略的适用性和有效性。     

基于自调整变间距模糊控制的UPFC的研究

针对统一潮流控制器(UPFC)控制系统的设计,提出了一种在全论域范围内带用自调整因子的变间距模糊控制算法,该算法能同时提高系统稳态精度和动态性能,并且本身具有优化的特性.仿真结果表明:所设计的控制系统可以有效地控制节点电压和线路潮流,改善了电力系统的暂态稳定性,并且响应快,精度高,鲁棒性强.     

基于自调整变间距模糊控制的UPFC的研究

针对统一潮流控制器(UPFC)控制系统的设计,提出了一种在全论域范围内带用自调整因子的变间距模糊控制算法,该算法能同时提高系统稳态精度和动态性能,并且本身具有优化的特性。仿真结果表明:所设计的控制系统可以有效地控制节点电压和线路潮流,改善了电力系统的暂态稳定性,并且响应快,精度高,鲁棒性强。     

面向泛在电力物联网的分布式云数据中心优化选址

泛在电力物联网是应对海量综合能源设备、数据和业务计算负荷的关键,云计算是泛在电力物联网的关键技术。云数据中心是云计算架构核心,云数据中心选址对云计算性能意义重大。变电站是能量流、业务流和信息流的核心节点,且有建设数据中心的有利资源,分布式架构可以高效利用变电站资源。因此,基于变电站建设多站融合的分布式云数据中心是支持泛在电力物联网的有效方式。首先考虑能量流、业务流和信息流的关系,分析变电站特性,提出基于变电站的分布式云计算架构。然后针对该架构提出云数据中心优化选址策略。最后基于案例对优化选址策略进行仿真,证明了优化策略的有效性。     

基于用户需求响应的新型配电系统优化调度研究

随着新型电力系统建设的不断推进，可再生能源的高比例接入增大了配电系统净负荷的峰谷差，对配电系统的运行调度提出更高的要求。从需求侧能力调整出发，提出了一种基于用户需求响应的配电系统优化调度方法。通过引入边缘计算范式，设计了控制中心与边缘节点之间的协同交互框架，在边缘侧构建一种基于XGBoost需求响应分类模型；在控制中心侧，基于边缘节点需求响应结果，提出了一种集成预调度和重新调度的两阶段优化方法，通过控制中心与边缘节点之间的信息交互，实现大规模用户参与的配电系统优化调度，并对IEEE33节点系统进行实例分析，结果表明本文所提出的基于XGBoost需求响应分类建模方法在提升系统运行经济性和降低计算时延方面具有优势。     

考虑异质能流输运特性的多能源系统惯量极限优化

针对多能源系统中异质能流输运特性、时间尺度、能量品质差异较大,易导致系统突破安稳运行边界的问题,该文提出基于异质能流输运协调的多能源系统惯量极限优化模型。首先,研究各能源子系统受惯性影响的安稳指标与能量平衡关系的多能源系统惯性特征,并建立多能源系统惯量支撑可调节能力量化模型。然后,基于多能源系统惯量极限需求特性,建立多能源系统惯量充裕度判别模型。在此基础上,建立基于多能源系统各子系统稳定性能要求的多能源系统惯量需求极限优化模型,并提出基于交替方向乘子法进行多能源系统的惯量极限求解方法。最后,基于改进的IEEE 39节点电力系统、20节点热力系统和14节点天然气系统进行仿真分析。仿真结果表明,该文提出的基于异质能流输运协调的多能源系统惯量极限优化模型能够有效提高多能源系统惯量资源利用效率和惯量支撑经济性。     

新型电力系统多能源能量惯性动态优化控制模型

针对新型电力系统中大规模可再生能源并网和高比例电力电子设备的接入,导致系统惯量水平下降,影响电网安全稳定运行的问题,提出一种新型电力系统多能源能量惯性动态优化控制模型。首先,分析电力、热力、燃气的惯性特性,分别建立电力系统和热、气系统能量传递惯性模型。其次,基于多能源输运下的耦合协调关系,提出一种基于事件驱动电力、热力、燃气系统动态惯性优化控制方法。最后,建立修改的IEEE 39节点电力系统、6节点热力系统和7节点燃气系统的仿真模型进行算例仿真,仿真结果表明,所提出的控制方法能够有效改善新型电力系统的频率响应,保持系统运行鲁棒性。     

新型电力系统多能源能量惯性动态优化控制模型

针对新型电力系统中大规模可再生能源并网和高比例电力电子设备的接入,导致系统惯量水平下降,影响电网安全稳定运行的问题,提出一种新型电力系统多能源能量惯性动态优化控制模型。首先,分析电力、热力、燃气的惯性特性,分别建立电力系统和热、气系统能量传递惯性模型。其次,基于多能源输运下的耦合协调关系,提出一种基于事件驱动电力、热力、燃气系统动态惯性优化控制方法。最后,建立修改的IEEE 39节点电力系统、6节点热力系统和7节点燃气系统的仿真模型进行算例仿真,仿真结果表明,所提出的控制方法能够有效改善新型电力系统的频率响应,保持系统运行鲁棒性。