电网实时数据平台的任务调度解决方案

致力于提高电网实时数据平台的性能,针对实时数据平台中实时任务的特点,在分析了常用的实时任务调度策略的优点和局限性的基础上,改进了传统调度算法,提出了一种基于优先级的新的实时调度策略,既考虑了任务的截止期,又兼顾了任务的关键性。然后研究了在多服务节点条件下,根据加权负载率和截止期错失率来实现任务分配的均衡性,从而大大改善了实时数据平台的性能。最后设计并实现了一个任务调度的解决方案,并通过模拟实验对其性能进行了分析,验证了新算法的优越性。     

基于分布式技术的用电信息采集主站系统设计与应用

随着用户侧数据采集设备的发展及电网业务对用户侧采集数据的深化应用,当前电力用户用电信息采集主站系统在数据采集、计算、入库等方面出现瓶颈,无法满足业务快速发展的需求.针对营销数字化转型发展的需要,基于分布式架构、异步网络、并行计算与分布式存储等技术,文中提出一种具有高频实时采集特征的主站系统技术方案,在采集通信层、任务调度层、分布式存储层及并行计算层4个层面全面解决高频并发交互、复杂任务调度、海量数据存储及实时计算的效率问题.通过中国某省级工程应用表明,所提出的方案可显著提升用电信息采集主站的采集能力,改善集中式采集主站性能.     

基于智能电表微内核动态优先级任务调度方法

为了提升新一代智能电能表中微内核实时嵌入式操作系统中任务调度算法性能,文中提出一种微内核动态优先级任务调度方法。在该方法中,将智能电能表中的任务划分周期性任务和事件触发任务,引入最高优先级调度和最早截止时间调度机制,对事件触发任务分配动态优先级。同时,针对低优先级任务可能存在得不到调度的情况,采用任务补偿调度策略,确保各任务能够及时得到执行。通过案例分析验证了文中方法的有效性,进而为新一代智能电能表实时任务处理应用奠定基础。     

微服务架构下配电台区任务云边协同在线调度策略

由电网域向社会服务域延伸的配电网需要支持更多的业务,应用随新业务拓展不断增加可能会导致边设备资源不足。为了从边设备层面支撑资源受限情况下任务的调度与协同处理,提出了微服务架构下配电台区任务云边协同在线调度策略。从任务及设备角度对云边容器化场景下任务调度问题进行了分析,在容器化电力任务云边调度机制基础上,设计了优先级策略与任务分配策略,并通过改进的在线算法对任务进行实时调度。仿真结果表明,所提策略具有更高的任务执行效率,通过资源置换,能够提高边设备资源受限时重要任务的完成率以及系统安全性。     

基于VxWorks的DCS现场控制站软件设计与应用

现场控制站是DCS的核心,完成系统的主要控制功能和数据的采集与输出。采用V xW orks嵌入式系统,基于其高效的任务调度算法和实时性,对DCS现场控制站软件进行了设计。基于时间片轮转和任务优先级的混合调度算法,有效地提高了系统内核的效率。通信程序采用监听并发多任务模式,不仅减少了通信压力,而且解决了并发模式下系统资源消耗高的弊端。     

QNX6下PXI高速数据采集卡驱动程序开发

针对航空设备测试系统中需要长时间高速数据采集的问题,为PXI总线专用高速数据采集卡研发了基于QNX6实时操作系统的设备驱动程序。论文分析了QNX6的资源管理器层次结构以及PXI总线的特点,简要说明高速数据采集系统原理,详细阐述了QNX6系统下基于PXI的高速数据采集设备驱动程序的结构特点与实现难点。最后以ARINC429数据作为采集源,提出一个具体的测试方案,用软件分析采集到的数据,并绘出ARINC429数据波形图。经过验证,高速数据采集系统满足某航空测试设备的需求。     

地县一体化调度自动化系统分布式数据采集方法

随着电网的快速发展,电网信息量急剧增大,利用传统集中式数据采集方法采集数据致使数据采集服务器负载问题越来越突出。为解决上述问题,提出在分布式地县一体化系统中采用分布式数据采集方法,将数据采集任务在地、县范围内进行区域分解,每个数据采集区只处理自己区域内的数据采集任务,区域间各种信息和运行状态互不影响。各数据采集区协同工...     

用于中小型发电厂的数据采集系统--总体结构及功能概述

通过分析当前中小型发电厂的现状,提出一种适用于中小型火力发电厂的分布式数据采集系统的设计方案。该实时数据采集系统具有一特点,如通用数据采集,分布式硬软件等。系统中有５种电路板用来组成通信控制模块。热工数据采集模夫,电气数据采集模块以及开关数据采集模块。采用一各带继电器的热工数据采集的方法。多任务实时操作系统根据其重要性为各个任务设定启动时间。最后介绍了一套用于分布式监控系统的行之有铲的通信规约。     

大容量变电站计量遥测系统分组分流采集模式的应用研究

早期的双机热备运行模式日渐成为大容量变电站遥测系统中数据采集存储的性能瓶颈.为此,对多组多机分流、双机负载均衡、互为热备的新型采集模式进行了应用研究,满足了大容量变电站遥测系统中对于快速采集、快速存储的要求,达到了较好的性能指标.     

基于FIFO的并条机高速数据采集系统设计

如何在很高的出条速度下准确而实时地对棉条厚度信息进行采集,是高速并条机研究中的一大难点.本文提出了一种基于FIFO的并条机高速数据采集系统,描述了系统硬件和软件的设计与实现.对数据采集的特点进行了分析,介绍了FIFO存储器的使用方法,采用定长和定时两种不同的采样触发方式保证了系统的采样精度,并对采集系统的精度进行了检验.目前该系统已应用于某棉纺机械厂新型高速并条机,满足了数据实时采集和高速存储的要求.     

基于改进蚁群算法的电力云数据中心任务调度策略研究

针对现有云环境下电力数据中心任务调度的高能耗、低效率等问题,在电力云体系结构的基础上,提出了一种基于随机Petri网的云数据中心任务调度模型。通过综合考虑时间约束、负载、能耗约束对蚁群算法进行改进,并通过改进算法对模型进行求解。通过实验对运行时间、能耗、平均等待时间、系统负载等几个方面进行了比较分析,验证了该方法的优越性。结果表明,改进蚁群算法在保证性能的前提下,可以有效降低数据中心能耗,为电力数据中心任务调度策略的发展提供参考和借鉴。     

电能表故障预测的代价敏感模型研究

对电能表故障的准确预测是及时处理异常电能表,实现拆回电能表的自动分拣与质量评估的关键环节。为解决电能表故障预测这一高度不平衡的分类问题,文章提出一种代价敏感的多分类集成树模型。通过层次聚类等预处理技术,对数据特征维度进行压缩以抑制过拟合;通过优化基于类别先验概率设计的代价敏感目标函数,模型可以有效克服由于数据集不平衡导致的偏差。在真实数据集的测试表明,模型对电能表故障预测的精度达到较高水平。     

电力全业务统一数据中心突发性数据处理任务调度方法

国家电网有限公司正在开展电力全业务统一数据中心的建设,以实现全业务范围、全数据类型、全时间维度数据的统一存储、管理分析。在全业务范围数据全量推送过程中,尤其在突发性海量数据涌入时,全业务统一数据中心的处理能力面临着巨大挑战,数据处理任务调度方法是提高其数据处理能力的关键。通过对电力全业务统一数据中心设计方案和架构的分析,给出一种数据处理任务控制调度模型,从任务的时间和有效价值两方面综合分析任务的优先级。提出了基于多级队列的动态实时优先级调度(DRPS)算法,并分析了不同类型处理任务的优先级动态变化趋势。采用CloudSim平台模拟全业务统一数据中心的数据抽取—转换—加载(ETL)任务,并进行仿真测试。结果表明DRPS算法相比于动态价值密度(DVD)算法及最早截止优先(EDF)算法,在截止期错失率方面有明显下降,任务完成率也有明显提高。     

A magnetogasdynamic model of a welding arc

A magnetogasdynamic model of a welding arc is presented. Numerical implementation of a model within the limits of an axisymmetrical task is constructed in the COMSOL Multiphysics program–computer system. The obtained results agree well with experimental data.     

考虑任务剖面的MMC关键器件综合寿命预测

提出了一种考虑实际工况任务剖面的MMC关键器件综合寿命的预测方法。将某个柔直工程中换流站一年运行的月数据进行处理,转换为电压电流应力的任务剖面。然后将电应力任务剖面作为输入,再基于损耗计算、电热模型与寿命模型对IGBT和电容进行寿命预测,最终得到MMC综合寿命预测结果。通过以上寿命分析过程,得出了影响MMC系统寿命的关键因素,分析结果与实际运行工况基本一致。     

基于预训练语言模型的电力领域设备缺陷检测

电力设备缺陷种类繁多,部分缺陷会引发设备故障,及时检测电力设备存在的缺陷是防止发生设备故障的重要手段。设备缺陷检测旨在从文本中识别触发词并且将文本划分对应的设备缺陷类型。针对电力领域缺陷数据集标注不足,以及由于文本中包含大量专业术语造成语义理解难等问题,研究基于深度学习的设备缺陷检测方法,设计电力领域设备缺陷检测预训练语言模型,利用事件三元组知识。文中,构建一个电力设备缺陷检测数据集,在模型进行缺陷检测任务之前,通过事件三元组预训练的方式提高语言模型的表征能力。实验表明,基于现场设备案例数据经过预训练的模型在缺陷检测任务上具有更好的表现效果,可以有效实现对电力领域缺陷报告文本的缺陷检测。     

基于DWT-Informer的台区短期负荷预测

电力负荷预测是确保电力系统安全高效运行的关键任务,针对台区短期电力负荷预测这一关键问题,该文章研究了电气特性数据处理和Informer模型优化的新方法。文章通过离散小波变换（DWT）对电流数据进行降噪处理,同时使用Prophet模型提取时序特征优化输入数据;并采用Informer的稀疏自注意力机制和自注意力蒸馏,增强了模型的特征捕捉和预测速度。实例数据验证表明,经过DWT和Prophet特征处理后的模型在各项相同的指标下均优于原始模型,验证了DWT-Informer模型在数据预处理和模型优化方面均取得了显著的性能提升。     

考虑清洁能源与储能的分布式数据中心低碳调度策略

针对目前数据中心日益增长的能耗需求以及资源利用率较低的问题,提出了一种多个地理位置数据中心之间实现多区域能效的任务调度和能源管理模型。首先,获取光伏发电量、电价、任务量、UPS储能电池状态信息;然后,根据最大资源利用原则和装箱近似算法动态调整每个时隙的任务分配策略和服务器的激活数量。最后,根据任务量的大小,采取不同的供电方式,并计算电池的循环成本等信息,判断是否进行光伏并网或电池充放电操作。算例分析验证了所提策略的有效性。     

实现电力监控嵌入式系统可靠数据交换的串行通信Agent

基于任务Agent的设计理念,开发了一种实现电力监控嵌入式系统可靠数据交换的串行通信Agent模块。这种模块实现了串行通信的全程代理。采用这种模块的嵌入式系统,只要对接口的双口RAM进行访问即可完成不同系统间的可靠数据交换,从而使串行通信变得非常方便且更加可靠。同时,采用这种模块还能有效地缩短产品的开发周期。详细地介绍了这种串行通信Agent模块的设计思想、基本原理和实现方法。     

残差特征融合的小目标动态实时检测算法

针对图片中小目标携带信息少、尺度变化大等检测难点，本文以YOLOv5s为框架，提出一种特征融合的小目标动态实时检测模型(HCD-YOLOv5s)。针对模型下采样易造成小目标信息丢失、深层网络位置信息表达不足等问题，从浅层中新增检测小目标的检测头；本文针对特征融合造成的特征混淆等问题，设计一种特征融合方式CCAT,减少检测层位置信息与语义信息的丢失；针对检测任务与数据分布不同适应的激活函数不一致，设计DConv模块，分离回归任务与检测任务，实现模型的动态检测。本文在VisDrone数据集上对模型进行消融实验，3个模块相互促进。选取不同输入尺寸的图片对模型进行速度与精度测试。在YOLOv5s的基础上HCD-YOLOv5s的mAP50提高了10.2%,检测精度与参数量明显优于YOLOv5m, FPS达到90。最后在DOTA-v1.0上进行实验验证，mAP50、mAP分别提升了1.8%与2.0%,证明本文提出的HCD-YOLOv5s在小目标检测上有更佳的性能。