NoC中负载均衡的AVOQ路由器设计

针对片上网络中使用虚拟输出队列(VOQ)机制的路由器在网络拥塞时存在的头阻塞问题,提出负载均衡的AVOQ路由器架构。首先,输入缓冲区仍使用VOQ机制来处理头阻塞问题。其次,在路由计算模块自适应地选择输出端口,确保数据从较不拥塞的端口输出;在单个虚通道内自适应地读取数据包,确保下游不拥塞的流量能够在网络里流通。实验结果表明,相较于虚通道路由器和VOQ路由器,AVOQ路由器平均延时最多减少83.2%和57.1%,吞吐率最多增加72.7%和33.3%,功耗和面积开销可接受。该方案通过两个层级的自适应均衡全网的流量分布,缓解拥塞,进而降低头阻塞出现的可能性,并在头阻塞出现时消除其影响,提升网络性能。     

能源互联网中区分服务的队列调度算法

为保证能源互联网各级自治单元信息的高效流动,促进通信过程中业务间的相对公平,设计了一种基于最大等待时间的队列调度算法。将业务进行重要度分类,在发生节点拥塞的时候,对重要业务的数据包优先传送,同时根据各数据包的最大等待时间,对其在节点内等待的时间进行有效控制,以保证业务数据的高效传输。通过仿真的方式对比了该队列调度算法与经典调度算法的调度效果。结果表明所提算法缓解低重要度业务的"Starva-tion"现象性能更优,证明了该队列调度算法可有效提升能源互联网中通信过程的可靠性。     

红外焦平面阵列非均匀性校正性能的联合评价

凝视红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性已成为制约红外光学系统成像质量的关键因素。 针对自适应类非均匀性校 正性能评价问题,提出一种非均匀性校正性能联合测试方法;结合 3 种典型海上场景,探讨自适应类算法校正性能效果评价;构 建校正性能联合测试系统,在海面场景、海天场景和天空场景的输入条件下算法收敛时间分别为 16、18 和 15 s,小于传统自适 应算法的 20 s;在海面场景输入下,算法校正精度为 0. 28%,低于其他自适应算法的 0. 6%,有效温度范围为 19 ~ 31 ℃ ;在天空 场景输入下,算法校正后 NETD 为 87 mK。 实验结果表明,相较于传统的单一自适应校正算法,所提出的联合处理方法能够在 保证 NETD 的情况下,有效提高 IRFPA 非均匀性校正性能;也反映了 IRFPA 非均匀性校正算法能够改善红外光学成像系统 质量。     

面向业务优先级的宽带卫星ATDM前向链路资源调度算法

研究了宽带卫星通信系统中异步时分复用(ATDM)前向链路资源受限条件下的资源调度问题。以优先传输实时业务、兼顾用户优先级以及系统吞吐量为优化目标，以调制编码模式、复帧数量和优先级等为约束，建立了资源调度目标函数。提出了以初始解集构造、增强全局搜索为核心的改进蚁群优化算法(ACO),求解该资源调度问题，避免了传统的蚁群优化算法存在初始阶段信息素匮乏导致的搜索速度过慢、局部搜索能力较弱以及易陷入局部最优等缺点，提高了算法在实时性、高效性需求较强的卫星调度过程中的应用。仿真实验表明，所提算法可以准确求得最优解，准确率高达99.8%,其收敛速度较传统算法提高了55.6%,与传统算法相比，所提算法已调度业务的目标函数f、综合权重y、系统吞吐量分别提高了8.4%、6.6%、12.1%,在资源调度方面具有良好的准确性、敛散性和优化性能，且与同类型优化算法相比具有更高的调度效率，适用于ATDM卫星通信系统资源调度。     

基于优先级标签的变电站过程层交换式以太网的信息传输方案

为了解决变电站过程层信息综合传输中的流量冲突问题,作者提出了基于优先级标签在网络端节点内控制信息传输的信息综合传输方案.通过采用IEEE 802.1标准中定义的用户优先级标签,为变电站过程层交换式以太网(SESPL)中不同类型的信息分配不同的优先级别,在交换机和端节点内分别采用先到达先服务(first-come-first-served,FCFS)和静态优先队列(static priority queuing,SPQ)调度算法实现.阐述了在网络端节点的网络协议栈中引入优先级机制的具体实现方法,并且以一个典型变电站馈线间隔模型为例进行仿真验证,仿真结果表明了该方案的有效性和可行性.     

基于DiffServ网络实现变电站信息综合传输

针对现有变电站信息综合传输方案的不足,提出了基于区分服务(DiffServ)网络的变电站信息综合传输的具体实现方案,通过为不同业务分配不同的每跳行为(PHB),综合运用优先级队列(PQ)调度策略、约定访问速率(CAR)流量整形和随机早期诊断(RED)队列管理技术共同实现。并且以某实际电力通信网络为例,采用网络仿真方法,对该方案的性能进行了定量评估。仿真结果验证了该方案的有效性和可行性。     

基于改进加权公平队列的变电站局域网通信队列调度策略

智能变电站通信网络中以太网技术的发展为智能变电站的数据共享提供了更为有效的途径。局域网通信队列调度策略作为其中的关键一环,其重要性也日益凸显。针对智能变电站中现有的优先级调度策略所存在的不足,对传统的加权公平队列(WFQ)算法进行了适当的改进,并在此基础上提出了一种适用于智能变电站的局域网通信队列调度方法。以典型的智能变电站为例,通过OPNET软件建立了通信网络模型,并对所提的调度策略进行了仿真。仿真结果表明,在紧急情况下,所提的智能变电站综合局域网通信队列调度策略可在保证高优先级队列服务质量的同时改善低优先级队列的延时特性。     

改进多目标布谷鸟算法的梯级水电站优化调度

为有效求解梯级水电站多目标联合优化问题,充分发挥水电的发电效益和容量效益,提出一种新型的改进多目标布谷鸟算法(IMOCS)。针对传统布谷鸟算法存在收敛速度慢的问题,将动态发现概率和步长融入到算法中,并结合非支配排序遗传算法(NSGA-II)的非支配排序思想以及拥挤距离维护外部档案集策略,提出IMOCS;通过测试函数验证了所提算法的有效性。将IMOCS应用到乌江梯级水电站多目标优化调度中,得到了分布均匀的非劣调度方案集。最后通过模糊决策模型,主客观确定目标权重法,从非劣解集中选择一个折中方案,得到各水电站发电用水过程。结果表明,调度方案合理、可靠,且均能满足各项约束条件。梯级水电站优化调度采用IMOCS具有较大的实用意义。     

非均匀步长的同步Bi-RRT-DWA算法

为解决传统快速搜索随机树(RRT)算法在航迹规划中搜索效率较低、转折点过多且规划的路径未考虑无人机的动力学约束等问题，提出一种非均匀步长的同步Bi-RRT-DWA算法。该算法在传统RRT算法基础上设计了一种非均匀步长的同步双向扩展策略，减少算法无效扩展；设计剪枝优化方法，减少无效转折点；优化动态窗口法中的评价函数，提高安全性和平滑度。最后，通过仿真实验将非均匀步长的同步Bi-RRT-DWA算法与RRT算法进行对比，在同一工作环境不同起终点条件下，搜索路径长度减少了23.3%,搜索路径转折点个数减少了77.4%,验证了算法在规划效率、安全性和路径平滑性等方面有很大提升。     

一种有效的802.16 BWA系统MAC层QoS框架

IEEE 802.16系列标准定义了WiMAX的无线空中接口,尽管标准详细的定义了MAC层信号机制,但并没有一套完整的资源管理调度机制,而资源管理和调度是影响QoS性能的重要部分.本文首先简要介绍了IEEE 802.16协议,分析了其QoS机制的主要内容,包括带宽的请求分配机制,准人和调度机制等.然后提出了一套有效的QoS框架,主要包括准入控制策略和上行调度策略.为了让不同业务的QoS得到保证,文章重点探讨了多优先级公平队列算法(MPFQ),通过这套机制,可以为不同级别的业务提供不同等级的Qos服务.     

基于最小裕度优先的车身CAN动态调度设计

针对在CAN总线中应用动态调度最小时间裕度优先(LSF)调度时存在的问题,基于CAN总线的仲裁机制,提出了基于事件触发的LSF算法,介绍了LSF原理及可调度性分析方法,将该调度算法应用于汽车车身控制系统,验证了其调度算法的可行性,通过对比DM(Deadline Monotonic)调度,验证了该LSF算法的良好调度性能。     

基于贪心流量调度的智能变电站过程层网络拓扑高可用无缝冗余配置方法

泛在电力物联网背景下,智能变电站中负责运行状态上传与控制命令下达的过程层网络负载将急剧升高。传统IEC61850标准协议中的高可用性无缝冗余(High-Availability Seamless Redundancy,HSR)通信链路配置方法由于数据副本在存在环路的网络内循环产生额外流量与额外传输延时,存在信息传输实时性差的缺点。因此,提出基于贪心流量优化算法的过程层网络拓扑高冗余无缝配置方法。首先,在分析采用HSR技术的智能变电站过程层网络工作原理的技术上,提出两种高可用性无缝冗余配置方案:交叉(Cross-Links,CLs)方案与四连通环(Four-Connected Rings,FCRs)方案。其次,为避免过程层网络在流量汇聚时易产生拥塞导致传输时效性变差,提出基于贪心算法的流量调度策略。最后,基于Opnet的变电站仿真算例表明,与传统网络拓扑配置方案相比,所提方案的数据平均传输跳数与传统拓扑方案比下降50%,而采用贪心算法的过程层网络流量调度策略在数据拥塞时的传输延时、丢包率和吞吐量衰退服务分别降低32.7%,63.5%和33.3%。因此,所提方案能够显著提升智能变电站过程层网络性能。     

网络服务质量控制的研究

随着计算机网络技术的不断发展，到今天为止，计算机网络从以前的只有数据业务变成了如今的不断有了视频还有了图像的一种多媒体的网络，在计算机网络刚刚诞生的时候，网络提供出服务的时候都是尽力而为的（即besteffort），这样的提供服务的方式对于网络的质量是很难进行保证的，因此网络中拥塞的问题就接踵而至，同时解决这一问题有很多的方法，减少业务流量，提高带宽，改善路由器的性能。所以，网络服务质量（QOS）控制逐渐成为了人们关注的问题和研究的课题。本文主要讨论了当今计算机网络中的服务质量控制国内外研究的概况和关键性能参数，详细描述了包括集成服务（INTSERV）和区分服务（DIFFSERV）体系结构；拥塞控制机制：分组调度和队列管理算法，MPLS技术的等网络服务质量控制机制。     

基于油中溶解气体分析的ISSA优化LSSVM变压器故障诊断研究

为了提升变压器故障诊断的准确率，提出一种基于等规度映射(Isomap)与改进樽海鞘群算法(ISSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的变压器故障诊断方法。首先，基于油中溶解气体分析技术，构建14种能够反映变压器运行状态的故障特征，并结合Isomap对样本数据进行维数约减，消除变量信息之间的冗余数据；然后结合半数均匀初始化、混合反向学习策略和非线性递减权重因子策略对樽海鞘群算法(SSA)进行改进，并通过5个基准测试函数与原始SSA、粒子群算法(PSO)、正弦余弦算法(SCA)进行对比，证明其寻优能力和分类精度均有较大提高；最后用ISSA算法动态寻优LSSVM的惩罚参数γ和核函数参数σ,获取基于Isomap与ISSA-LSSVM相结合的故障诊断模型，并与PSO-LSSVM、SSA-LSSVM、SCA-LSSVM做对比实验，诊断精度分别为90.83%、81.67%、83.33%、80%。结果证明，所提方法能够有效地增强变压器故障诊断的性能。     

基于点模式匹配的电力系统短期负荷预测

输电网短期负荷预测是电力调度的基本依据。文中基于点模式策略，并借助模拟退火算法，提出了一种短期负荷预测的新方法。从模式的角度看，负荷的变动也可以看成是模式的转换。该方法首先通过相关性分析找出输入输出数据关系以及各输入数据所占的权重；然后由点模式匹配法求得各输入数据的变换值；最后由变换值、输入数据及其权重得到短期负荷预测的结果。将该方法用于一个实际系统，预测结果表明该方法预测效果较好。     

含风电场的电力系统节能减排优化调度研究

针对含风电场的电力系统节能减排优化调度问题进行了深入研究,在发电调度中考虑发电厂节能和减排的双重目标,并采用节能优先策略处理二者的权重关系;在优化调度的目标函数中考虑风电可能带来的风险,并在约束条件中通过加入额外的旋转备用来平衡这种风险;提出正交遗传模拟退火算法用于求解优化调度问题,算法采用混合编码方式协调处理离散变量和连续变量,采用正交试验方法确定算法的参数以优化其性能。算例分析说明了研究工作的有效性。     

用于电力系统信息综合传输的改进加权公平队列调度算法

为保证电力系统信息综合传输中各种信息业务的服务质量,提出一种改进的最坏情况下公平的加权公平队列(improved worst-case fair weighted fair queueing plus,IWF2Q)调度算法。该算法通过在WF2Q算法的虚拟开始时间和虚拟完成时间计算公式中引入"虚拟延迟时间",解决了电力系统信息综合传输中由WF2Q算法导致的推迟传输高优先级信息业务分组的问题。以NS2为工具,建立了基于区分服务体系结构模型的IEEE 14母线系统信息综合传输网络仿真模型,运用网络仿真方法定量评估了以IWF2Q算法实现基于区分服务体系结构模型的电力系统信息综合传输时各类信息业务的实时性和公平性。仿真结果表明,IWF2Q算法降低了高优先级信息业务分组延时,同时兼顾综合传输的各类信息业务间的公平性,证明了IWF2Q算法的有效性和可行性。     

电力系统网络化控制中的关键问题

电力系统网络化控制,不仅需要从控制理论的角度出发研究系统的控制性能,而且应该从计算机网络的角度出发研究网络性能对控制系统的影响。从网络化控制系统出发,提出了网络化控制系统中的单调速率(rate monotonic,RM)和最小截止期优先(earlist deadline first,EDF)2类实时调度算法。研究了网络化控制中的网络调度、任务调度、网络性能、控制节点工作方式,并以励磁系统为控制对象,采用True Time仿真工具,进行了励磁系统的阶跃仿真。比较了在RM和EDF算法下网络调度和任务调度的控制性能,研究了电力系统网络化控制在网络调度、任务调度、网络类型选择、交换机缓冲区选择中应当采取的策略。     

基于业务优先级的电力调度数据网拥塞规避算法

为了保障电力调度数据网的可靠性,提出一种基于业务优先级的电力调度数据网拥塞规避算法。首先,根据不同业务对时延、带宽要求的不同,将其划分为具有不同优先等级的业务。其次,判断节点的拥塞状态,并对严重拥塞或中度拥塞节点缓存队列中的数据按业务优先级进行位置调整,丢弃位于严重拥塞阈值后的低优先级业务,并通知其源节点重新选择路由。最后,建立适应度函数,根据二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法进行路由重新选择。仿真结果表明,算法优先保证了高优先级业务的服务质量(Quality of Service,QoS),从而优化了网络资源,均衡了网络负载。     

考虑未来径流变化的丹江口水库多目标调度规则研究

气候变化会引起水文循环和入库径流变化,改变当前水库各调度目标的制约关系,影响水库调度规则。考虑未来径流变化对水库调度的影响,推求相应的水库多目标调度规则对未来水库管理有着重要意义。本文以丹江口水库为例,建立了考虑未来径流变化的多目标优化调度模型。以全球气候模式(GCM)模拟结果作为未来气候变化情景,将降尺度处理后的气象要素输入可变下渗能力(VIC)模型预测丹江口水库未来入库流量序列,采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)算法推求多目标调度函数集,结合设计的水库调度图得出兼顾丹江口水库供水和发电的多目标调度规则。通过对比分析发现,目前的调度规则不能很好地适应未来径流变化,而考虑未来径流变化的多目标优化调度规则能有效协调供水和发电的矛盾。以发电和供水为主两种不同调度规则对各目标的影响存在差异,其中主要考虑供水的调度规则能显著提高(18.7%)水库的供水量。