基于Multi-Agent自适应/协调控制的智能电网

作为大区域联网安全、分布式发电集成、电力市场优化配置和电能质量等问题的解决方案,智能电网已在国内外受到了广泛的关注和研究.总结了目前智能电网中的关键技术及其研究进展,提出了基于Multi-Agent的自适应/协调控制,有效解决了分布式发电与大电网的集成问题.     

可重构媒体处理器任务编译器的前端设计

为了解决算法程序自动映射到可重构媒体处理器的问题,有效提高程序并行执行的效率,提出一种具有自动并行化的任务编译前端. 该任务编译前端通过展开核心循环可提高并行执行度,在数据依赖分析确保运算正确执行的基础上,对循环体内的数组访问进行标量替换,以优化数据传输开销. 实验结果表明,该任务编译前端能有效提高代码并行性和优化数据传输能力,与Garp C编译器的编译前端相比,该任务编译前端设计的性能可提升约2~4倍.     

景区智能空间下的实时景点推荐技术

针对景区景点推荐不能满足游客个性化及实时性的要求,在景区智能空间条件下提出一种实时景点推荐技术,该技术通过上下文感知来获取动态信息,结合景点实时个性化推荐算法为游客提供景点推荐服务.通过实验说明所提出的实时景点推荐技术的可行性.     

MW级光伏电站建模及其并网对配电网的影响分析

光伏发电是新能源发电的一种主要形式;以前主要以小容量光伏电站独立或并网运行方式为主。目前,随着低碳电力发展的要求,以及光伏及并网技术的快速提高,发电成本快速下降;大容量MW级光伏电站并网运行已经出现;对接入地配电网的安全稳定运行带来新的问题。本论文结合山东电网中MW级光伏电站并网的发展现状,通过详细分析光伏组件及变换器的数学模型,建立了MW级并网光伏电站的整体稳态数学模型,并在此基础上,结合IEEE-10机-39节点系统对10MW的光伏电站并网进行了静态潮流,分析了MW级光伏电站在不同点接入配网时对配电网的影响。本文的研究工作对推动大容量光伏电站在电网中的应用具有积极的意义。     

A novel deadline and budget constrained scheduling heuristics for computational grids

The conventional deadline and budget constrained (DBC) scheduling heuristics for economic-based computational grids does not take the inconsistency of grid heterogeneity into account, which can lead to decline of application completion ratios. Motivated by this fact, a novel DBC scheduling heuristics was proposed to deal with sequential workflow applications. In order to valuate the inconsistency, the relative cost (RC) metric was introduced, which was used to indicate the task-starving degree for resources. The new algorithm assigns tasks to resources, considering completion time, budget and RC together. The GridSim toolkit and the benchmark suites of the standard performance evaluation corporation (SPEC) were used to simulate the heterogeneous grid environment and applications. The experimental results show that the task and workflow completion ratios of the new heuristics are higher than those of the conventional heuristics.     

一种具有概率预测机制的无线传感器网络安全路由协议

针对传统入侵检测机制不能及时发现捕获节点的问题,提出一种基于捕获概率预测的安全路由协议.该协议将网络划分为多个虚拟网格,同时利用地理位置信息和入侵检测信息建立网格被捕获概率的预测模型,并计算网格和节点的被捕获概率,从而在分组路由过程中绕过未被发现的被捕获节点.理论分析和仿真结果表明,该协议能够有效避免选择被捕获的网格作为中继网格,减少网络中被捕获信息的数量,提高数据成功传输率.     

CUDA架构下高效红外图像背景预测方法

红外图像背景预测方法是红外图像弱小目标探测与跟踪中的经典方法.针对背景预测算法中卷积运算耗时长的问题,提出一种基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)的高效红外图像背景预测方法.在分析背景预测算法执行流程的基础上,充分考虑CUDA架构的特点,将其在CUDA架构下进行了重新实现,利用GPU(Graphic Processing Unit)的强大并行计算能力完成红外图像背景预测的快速计算.为了进一步提升算法的运行效率,将不可分离的背景预测卷积模板分解为多个可分离模板的叠加,并给出了分解卷积模板的一般方法.将该方法应用于实际的红外图像背景预测,结果表明,该方法比传统的CPU计算在运算效率上提高了130倍以上.     

无线传感器网络中异常读数检测算法研究*

针对无线传感器网络的离群点检测算法由于没有充分考虑数据的时空关联性和网络的分布特性,导致检测精度低、通信量大和计算复杂度高等局限,提出了基于时空关联的分布计算与过滤的在线离群点检测算法。该算法在各传感器节点上利用传感器读数的时间关联性生成候选离群点,并利用空间关联性对候选离群点进行过滤得到局部离群点,最终将所有传感器节点上的局部离群点集中到sink节点上获得全局离群点。利用时空关联性提高了检测精度,利用分布计算与过滤减少了通信量和计算量,理论分析和实验结果均表明该算法优于现有算法。     

面向QoS保障的虚拟可信服务*

针对服务计算模型中对应用的可信特性支持不足问题,提出面向QoS保障的虚拟可信服务VTS,并依据VTS设计了一种基于反馈控制的自适应QoS保障机制。首先将VTS的QoS保障转换为反馈控制问题,给出一种自适应QoS保障框架,再在此框架下对VTS的QoS维护过程和策略进行建模,设计和实现了相应的动态组建、调节算法和实时评估策略。最后通过仿真实验的结果分析表明,该保障机制能够有效地增强VTS对服务实体运行时的QoS保障能力。     

基于MapReduce模型的分布式天文交叉证认*

交叉证认是实现多波段数据融合的关键技术,目前还缺乏对其分布式算法的研究。快速增长的数据规模使该问题必须要依赖分布式并行计算技术解决。提出了一种基于MapReduce分布式模型的新方法,根据Map-Reduce的要点,尽量减少了任务间的通信量,并通过合理设置划分粒度保证了效率与存储间的平衡。实验结果表明,该方法对海量数据交叉证认的效率提升明显,在大规模集群上达到了接近线性的加速比。该方法为交叉证认提供了一种快速有效的解决途径。