基于多元回归算法的PaaS平台资源自动化分配方法

针对PaaS平台下资源离散性过强、数据量过大导致的分配不均问题,提出了一种基于多元回归的自动化分配算法实现有效解决。统计所有资源数据样本,利用多元回归算法计算观测序列中残差平方和最小的样本集,代入损失函数中求出损失差值,得到最小损失值,根据梯度下降规律寻找集合中梯度值最优样本,以该样本作为分配参照。设立一套内容为分配与参考样本值相关度最高的资源数据约束条件,不断迭代计算直至求得所有符合约束条件的资源,将符合条件的为一组分配,剩余为另一组分配。根据资源的时间和位数的分布序列,不断实施离散捕捉查找残留资源,再实施二次分配。仿真实验证明,所提方法分配后PaaS平台资源吞吐量增加,消耗代价减少,算法分配时间较低,整体实用能力强。     

基于瞬时值比较的PMU动态性能在线评测方法及系统

同步相量测量单元(PMU)的动态性能,是广域测量系统(WAMS)的各项高级应用可靠性的重要基础。提出一种基于大扰动的特征动态时段的瞬时值比较的PMU动态性能评测方法。将PMU相量数据还原为相量暂态录波数据,获取对应的实际暂态录波数据,分析两者在相关性、相量算法快速响应、纯幅值缩放和总体相似性上的差异,对PMU动态性能进行全面定量的评价。采用实际现场PMU数据验证了上述理论分析的正确性和可行性。此外,设计了在线评测系统,可应用于实际电网运行过程中实时监控和评价PMU动态性能。