一种新的实时多处理器系统的动态调度算法

实时多处理器系统的动态调度算法一直是实时系统研究中的重要课题,而评价实时调度算法性能的一个最重要的指标是调度成功率.在近视算法的基础上提出了一种新的实时多处理器系统的动态调度算法--节约算法.在该算法中,提出了一个新的处理器选择策略,从而提高了算法的调度成功率.同时,为了研究节约算法的有效性,对其进行了大量的模拟,分析了一些任务参数的变化对算法调度成功率的影响,并与近视算法的调度成功率进行了比较.模拟结果显示,节约算法的调度成功率要优于近视算法.     

电力系统主动解列控制方法的研究

解列是电力系统在受到大的干扰,系统完整性无法保持的情况下将系统分解成几个孤岛的控制。以在线计算、全局控制、协调动作为特点的主动解列控制是一个重要的研究方向。文中分析了主动解列控制需要回答的关键问题,介绍了一种以“搜索加校验”为基本思路的主动解列策略求解方案,提出了合理解列策略的评价指标,最后指出了在主动解列研究中应当首先开展工作的几个方向。     

海上风电-氢能系统运行模式分析及配置优化

为达成“碳达峰-碳中和”目标,海上风电等可再生能源将得到加速发展,氢能有望成为离岸低碳能源网络中的重要一环,发展能对海上负荷全清洁供能的海上风电-氢能系统前景广阔。该类系统的运行模式、各模式配置与经济性值得研究。建立了海上风电-氢能系统配置优化模型,提出并对比分析了该系统的单一供电、双供电、多能孤岛、多能联网模式,讨论了各种敏感性因素对容量配置和经济性的影响。仿真结果表明,实现全清洁供能需以经济性降低为代价,氢气价格和电解槽价格对系统的配置和收益影响最大。     

基于Arduino的PM2.5和温湿度实时检测器设计

设计了能够实时检测周围环境温湿度、PM2.5值的便携式检测器,该检测器以Arduino UNO开发板为核心,由外部多个传感器采集数据,通过在Arduino IDE上的编程控制数据采集,经处理换算后将结果呈现在显示屏上,显示数值每隔2.5s更新一次,从而达到实时检测的目的.该检测器在45～ 80 μg/m3范围内与汉王N1型霾表相对偏差小于±5％,具有快速响应、实时更新、简单实用的特点.     

实时异构系统的动态调度算法研究

实时多处理器系统是解决复杂时应用的有效手段,目前对实时多处理器调度算法的研究却大多集中在同构系统上,对实时异构系统的调度则研究得比较少,提出了一种新的实时异构系统的动态调度算法,该算法采用了集中式的调度方案,同时,引入了一个新的任务分配策略,从而通过提高任务可行性而提高了算的调度成功率,此外,为了评估该算法的性能,还进行了大量的模拟研究,由于近视算法经简单修改便可以应用到实时异构系统的动态调度中,因此,在模拟研究中,以近视算法作为基准,将其应用于实时异构系统动态调度时的性能与新算法进行了比较,模拟结果显示,在多种任务参数的取值下,新算法的调度成功率均高于近视算法。     

一种基于角色访问控制(RBAC)的新模型及其实现机制

文中对基于角色访问控制（ｒｏｌｅ－ｂａｓｅｄ ａｃｃｅｓｓ ｃｏｎｔｒｏｌ,ＲＢＡＣ研究中的两个热点－模型的建立和实现进行了较深入的研究,提出了一种新的ＲＢＡＣ模型－ＮＲＢＡＣ模型,这一模型除具有全面性外,比之已有的ＲＢＡＣ９６模型还具有接受现实世界和形式统一的优点。     

多核环境下基于图模型的实时规则调度方法

安全攸关反应式系统的核心要求是：必须在指定时间期限内完成对外部事件的检测和目标事件的响应,否则会产生灾难性的后果.随着安全攸关反应式系统对智能化需求的日益增加,将规则推理应用于这类系统成为必然趋势.规则调度是保证规则推理硬实时约束的关键.为此,提出了一种基于图模型的实时规则调度方法（graph-based real-time rule scheduling,简称GBRRS）.该方法对基于事件图的实时规则推理过程进行建模,提出了基于图的端到端推理任务模型,并给出了端到端推理任务的调度算法,保证了规则调度的安全性.采用模拟实验对GBRRS方法进行了验证,实验结果表明,与DM-EDF方法（通过直接映射把规则上的推理操作转成推理任务后,用全局EDF算法对其进行调度的方法）相比,GBRRS方法在规则调度成功率上平均高出13%~15%,且在规则集的平均负载较高时,仍保持着80%以上的调度成功率.     

实时系统开发方法研究

1 引言实时系统不仅要求所产生的结果在逻辑上是正确的,而且要求在时间上也是正确的。它已渗透到了社会生活的各个领域,如在过程控制、敏捷制造、核反应堆、航天航空和电讯业上都发挥了重要作用。对于实时系统来说,它应具备以下几个重要特性: ·及时性;实时系统所产生的结果在时间上有着严格的要求,只有符合时间约束的结果才是正确的。在实     

基于改进遗传算法的海上风电场集电系统拓扑优化

海上风电的集电系统的投资成本占比高，对集电系统的拓扑进行优化对降低固定投资有重要意义。集电系统的拓扑优化问题可转化成一个动态变权的最小生成树问题，由于边权变化与拓扑优化相互耦合，无法用传统的生成树方法求解。采用改进的遗传算法，通过优选初始种群、采用链表式编码、精英选择算子的环节改进，既提高了算法效率，又可处理海缆不可交叉等复杂约束。算例表明优化算法具有较好的寻优性和收敛性。     

风电场集成监控平台的研究

实现风电场调度控制的自动化、常规化和智能化是其融入电网管理体系的关键.设计了风电场集成监控平台,在数据采集与控制系统的基础上,将风电场内所有设备组织成一个有机整体,可实现有功控制、电压控制、发电与检修计划安排等高级应用功能.平台以风功率预测为基础,制定发电、储能与检修计划,并报送电网调度中心,供后者编制全局优化方案;在运行时响应电网调度指令,实现闭环控制,使风电场真正成为电网的一个可预测、可调节和可靠的优质电源.