配变重过载下的配网运营动态监控平台实时任务容错调度算法

研究配变重过载下的配网运营动态监控平台实时任务容错调度算法,以解决配网运营动态监控平台执行配变重过载监控任务时可调度性差的问题。依据分层调度思想,将实时任务容错调度划分为上层调度算法和下层调度算法,通过上层调度算法利用Logistic模型预测是否存在配变重过载情况,存在配变重过载情况时,进入下层调度算法。下层调度算法利用平台的优先级属性列表,建立平台管理机执行配变重过载动态监控任务时的有效传递函数,利用码元调制方法获取平台任务调度输出,保障配网运营动态监控平台稳定执行配变重过载动态监控任务。实例分析结果表明,配网运营动态监控同时执行30个配变重过载动态监控任务时,其容错调度成功率高于93%,验证该算法具有良好的实时任务容错调度有效性。     

基于优先级的任务调度模型在数据交换平台中的应用

数据交换平台是国家电网公司"SGl86工程"重要组成部分.由于数据交换平台所面对的用户广泛、业务复杂,所以在数据交换平台中需要满足自动/手动2种发送方式,在实现自动发送功能的过程中,需要平台提供完善的任务调度模型和实现方法.针对数据交换平台中任务调度的实际情况,在分析比较了现有的任务调度模型、方法的基础上,引入了任务优先级的概念,提出了基于任务优先级的调度模型.该模型充分考虑了数据交换平台调度过程中不同任务的优先级关系,使得数据交换平台可以充分保证优先级较高任务的任务顺利完成,从而提高了数据交换平台的稳定性和可靠性.     

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。     

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。     

消息触发的调度监控信息智能联盟实现技术

针对配电网调度监控中实时信息批量处理的延迟问题,提出一种基于信息智能联盟的消息主动触发处理新方法。通过对比多智能体信息交互的通信代价,利用公共信息模型和对象关系自动映射技术,构建信息智能联盟,综合运用消息事件触发和触发接口实现的技巧,实现联盟智能体间的实时交互。以某10 k V配电网监控的工程算例为例进行信息交互和性能测试,验证了消息触发方法主动交互的可行性。性能测试结果表明:与常规监控画面间隔2 s轮询实时数据方法相比,智能联盟主动消息触发机制可以提高批量信息处理的效率。     

柔性时间触发CAN总线信息动态调度研究

控制器局域网CAN总线已经广泛应用于嵌入式实时系统中,如车载实时控制与无人驾驶车辆领域。但是,随着嵌入式实时系统实时性要求的不断提高,系统的确定性以及总线带宽资源的限制受到了重视,而柔性时间触发控制器局域网(FTTCAN)可以同时支持时间触发和事件触发信息,集合了信息调度的确定性和灵活性,能够满足系统确定性、实时性要求。为了获得较高总线利用率及避免低优先级信息死锁,本文将优先级动态提升调度方法引入FTTCAN,通过调度车辆信息实例,验证了该算法良好的调度性能。     

基于大数据的智能电网数据调度与快速分发方法研究

针对云计算集群环境,智能电网的大规模数据处理面临巨大压力,任务调度和大规模数据分发的快速处理是亟待解决的问题。文章基于云计算和大数据处理技术,提出一种用于电力数据处理任务调度和分发的多队列动态优先级调度算法和节点选择算法,可以及时可靠地处理和分发关键数据。通过仿真将该算法与经典算法进行比较,验证算法的准确性和有效性。结果表明,该方法可以有效地分配节点负载,在任务完成时间和完成率上优势明显。该研究为我国电力大数据信息平台的研究提供参考和借鉴。     

实时多任务系统及其在智能化电器中的应用

为了提高智能电器系统软件的实时性、灵活性和可扩充性,提出了一种适用于智能电器的实时多任务系统,介绍了系统中任务的划分以及任务调度的实现,分析了任务执行时间的关系,并给出了具体实现任务调度的方法。     

基于层次分析法的智能电能表供应商评价方法

智能电能表是电力系统进行电能计量的关键设备,目前对智能电能表的供货需求庞大,实现智能电能表的质量评价对其招标工作具有重要意义。提出了一种智能电能表的供应商评价方法,综合考虑了智能电能表的性能指标和商务指标的影响,针对一般的质量评价方法无法全面、准确地对智能电能表的多项质量影响指标的重要性和优先级横向比较的问题,该方法采用层次分析法,选择能够全面反映智能电能表误差概率分布情况的特征量指标,依据专家意见,对指标两两比较的重要性程度做出打分构造判断矩阵,通过计算变换将多个指标转化为一个综合指标,对智能电能表的供货优先级形成评价性指标。实例表明,该方法能对智能电能表做出有效评价,得出智能电能表的采购优先级。     

基于信息融合的低压智能电能表动态评价模型

针对智能电能表状态评价技术有待完善的问题,基于信息融合理论建立了一种新的低压智能电能表动态评价模型。该模型对低压智能电能表可靠度进行分析的同时,综合考虑计量异常、全事件、电能表过载率、时钟电池异常4种状态因素,采用熵值法实时计算各项指标权值,并且结合地区影响因素,对低压智能电能表进行动态状态评价。基于威布尔分布理论构建电能表可靠度子评价模型,应用贝叶斯公式建立计量异常和全事件子评价模型,引入泰尔指数评价地区影响因素。采用实际运行数据对该评价模型进行验证,结果表明所提模型合理、可行,能够对智能电表进行有效评价。     

基于矩阵分解的TTE通信任务规划方法

在航空航天电子领域，时间触发以太网（TTE）可以担当承载控制指令和实时数据的综合化网络，其中具有高关键性等级的通信任务采用时间触发（TT）通信。TT通信任务调度需要拓扑构型和路径选择等深化设计参数；然而，在设计的前期更关注应用层对于通信任务的要求，需要在不具备深化设计参数的条件下对TT通信任务进行规划。本文提出含有两个阶段的通信任务规划方法，首先将双次通信任务交换矩阵扩容为通信任务容量矩阵，随后引进并改进BVN分解方法，将后者分解非冲突通信任务组合的时间片，形成易于在后续调度过程中排布的模板。案例仿真研究表明，该规划方法可使通信任务延迟缩短43%，同时兼容后续时间调度表生成步骤。     

智能电能表故障预警系统的设计与开发

智能电能表因其信息采集的便利性以及功能的完善性而广泛普及,如何高效且有针对性地对数量如此庞大的智能电能表进行维护是电力运营企业面临的挑战.针对此问题,文中提出了基于数据挖掘技术的智能电能表故障预警方法,即利用C 5.0算法构建智能电能表的故障预警模型,通过大量训练集对模型进行训练,再利用测试集计算模型的预警准确度.通过...     

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。     

综合能源一体化采集系统的多任务自适应实时调度方法

随着能源互联网和综合能源服务的建设推进,促进水、气、热、电的远程自动集采集抄建设已尤为关键。本文以用电信息采集系统为基础,设计了电、水、气、热能源计量一体化的采集技术架构体系,明确能源计量系统的技术路线。然后通过对系统采集任务类别解析,提出基于Spark集群的多任务自适应的实时调度方法,解决了采集系统基于Spark集群现有调度机制存在任务分配不均、总体任务完成时间较长和优先级高的任务超时响应造成用户体验差等问题。最后通过实验结果表明,把总数为200万采集任务划分六类,采用本文和Spark默认调度方法进行对比,本文方法针对时效性和优先级要求高的任务完成时间均早于默认方法,获得较好的响应速度,极大改善系统用户体验。     

基于voting集成的智能电能表故障多分类方法

为提升智能电能表故障准确分类能力,助力维护人员迅速排除故障,本文提出基于投票法voting集成的智能电能表故障多分类方法。首先针对实际智能电能表故障数据进行编码预处理,基于皮尔逊系数法筛选智能电能表故障分类关键影响因素,结合SMOTE算法解决数据类别不平衡问题,由此建立模型所需数据集,再通过投票法进行模型融合,结合粒子群PSO确定各基模型的权重,据此构建基于XGBT+KNN+NB模型的智能电能表故障多分类方法。实测实验结果表明：本文提出方法能有效实现智能电能表的故障快速准确分类,与现有方法相比,在智能电能表的故障分类精确率、召回率及F1-Score均有明显提升。     

基于贝叶斯层次模型的电能表检定装置在线核查方法

针对智能电能表检定装置期间核查导致检定工作中断,核查频度不易提高难以及时发现智能电能表检定装置准确度失效的现状,提出了一种电能表检定装置在线核查新方法。利用同一批次智能电能表实时检定数据,基于中心极限定理和贝叶斯层次模型,构建了高准确度等级的虚拟标准电能表。通过虚拟标准电能表在线核查智能电能表检定装置的测量误差,实现了检定工作状态下对检定装置性能的核查。仿真测试比对及真实数据验证结果表明,该方法在不影响检定工作的前提下,能以较高频度开展智能电能表检定装置核查工作,证实了该方法在大规模自动化检定模式下的优越性。     

基于随机矩阵的海量智能电能表异常个体定位方法

智能电表是电力计量计费的核心装置,关系业主、电网等多方经济利益,具有数量庞大、运行环境复杂等特点。为有效精准发现海量智能电表的异常个体,提出了一种基于随机矩阵的海量智能电表异常个体定位方法。首先,提出了智能电表健康状态的多个参数表征方法,包括比差、角差、温度、湿度、震动等非电气量参数和一次电压、磁场等电气参数。其次,为了更加准确全面地对智能电表的状态进行评估,将智能电表的实时数据、仿真数据和历史运行数据等作为数据源,选取智能电表健康状态时的参数构建高维随机矩阵进行分析,实现了智能电表异常个体的定位。最后,采用南网新一代智能电表实际数据验证了文章所提方法的有效性,以期为我国智能电表在线运检提供借鉴。     

基于混合遗传算法的并行测试任务调度研究

并行测试任务调度核心是将资源合理地分配给测试任务,合理排列任务的执行顺序,最终使整个系统任务执行时间最短。本文提出了一种基于改进的混合遗传算法的并行任务调度算法,并以该算法为基础运用WPF和SQL Server技术实现了一个任务调度工具软件。算法采用一种结合贪婪算法思想的基因编码方式和交叉变异方法;设计了尺度变换的适应度函数,采用确定式采样选择方法,提高了种群质量。试验结果表明该方法及该工具软件可以有效地解决并行测试任务调度问题。