电力物联网边缘计算终端业务时序逻辑与计算负荷建模方法

文中提出了一种边缘计算终端业务的时序逻辑与计算负荷建模方法.首先,提出了业务的时序逻辑图和边缘计算终端架构,构建了业务的计算负荷模型.然后,采用提出的计算负荷曲线生成算法获得业务的计算负荷时序曲线.最后,基于所生成的曲线对终端的计算资源进行配置,并分析了时序逻辑和终端架构对计算资源配置的影响.仿真结果表明,所提出方法可为业务时序逻辑设计和终端计算资源配置提供依据.     

配电物联网台区边缘计算终端微服务的文件锁数据同步机制

为解决边缘计算终端微服务的数据读写冲突问题,文中提出了一种新型电力系统背景下配电物联网台区边缘计算终端微服务的文件锁数据同步机制。首先,设计了边缘计算终端微服务的文件锁数据交互机制,支撑微服务数据的有序存取。接着,提出了同步分区机制对微服务进行区域划分,消除跨分区微服务的数据读写冲突隐患。然后,提出了分区内同步机制和分区间同步机制解决相同分区内和相邻分区间微服务的数据读写冲突。最后,仿真分析了微服务时序逻辑结构对文件锁数据同步机制耗时的影响,对比了文件锁数据同步机制采用前后、考虑不同微服务分解度以及采用不同数据同步机制时的结果,验证了所提方法的有效性。     

基于边缘计算与MapReduce的智能量测终端数据处理方法

针对电力物联网中海量信息数据处理时,对大型数据集的访问可能会造成智能量测终端（边缘节点）与云化主站之间的网络拥塞和操作延迟等问题,提出了一种面向智能量测终端的边缘计算结合MapReduce的数据块处理方法。首先,整合云-管-边-端各层次功能和特性,对智能量测终端处的边缘计算服务器进行合理配置;其次,利用支持块复制方法,将本地、基于分区和多归属块副本存储到各自的智能量测终端,以解决访问聚合MapReduce大型数据集的网络拥塞并减少操作延迟。最后设置了边缘计算数据块处理的安全策略,合理配置了数据通讯网关,整合安全防护流程,加强了数据块处理的安全性。     

面向软件定义网络的配电边缘计算终端优化部署方法

为增强配用电物联网的业务支撑能力以及节省经济成本,提出了一种面向软件定义网络(software defined network, SDN)的配电边缘计算终端优化部署方法。电力无线专网基站具有丰富的数据流与业务流,利用无线基站站址部署配电边缘计算终端具有显著的优势。首先,介绍了面向软件定义网络的配用电物联网边缘计算架构,建立了配用电物联网的业务、智能终端和边缘计算终端等要素模型。进一步,考虑边缘计算终端、智能终端以及SDN控制器的通信方式约束、边缘计算终端的服务延时和硬件配置约束,以年均设备成本和年均运行成本之和为目标,建立了配电边缘计算终端优化部署模型。最后,基于多场景的算例仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于混沌差分进化算法的车联网计算卸载研究

随着车联网(internet of vehicles, IoV)的不断发展,有限的车载终端已无法支持延迟敏感和计算密集型的车联网计算服务。移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)通过在用户侧提供计算卸载服务,可实现车载任务的实时化处理并降低车载终端能耗。为了提高车联网计算中对有限资源的利用率,提出一种联合时间延迟与计算耗能的计算卸载模型,并采用差分进化算法(differential evolution, DE)进行计算。应用混沌映射与自适应参数对DE进一步优化,从而提高计算效率以应对IoV高延迟敏感度的要求。最后进行实验仿真,仿真结果验证所提计算卸载策略的有效性。     

边缘计算网关的功能设计与系统实现

边缘计算网关是配电物联网解决方案中的重要设备,可将传统配电终端接入物联网云平台并实施配合云端服务的边缘计算.文章介绍了边缘计算网关的一种功能设计和系统实现方案.功能设计方面,围绕公网通信需求,介绍了网关的北向通信协议设计,包括物联网数据传输策略设计、通信可选项设计、基于MQTT协议的通信报文设计;围绕边缘计算需求,介绍了网关的设备模型设计和基于管道模式的计算模型设计.系统实现方面,边缘计算网关采用构件技术,系统由一系列独立的构件组成,通过消息总线实现业务协同.基于文章所述功能设计和系统实现的边缘计算网关产品在实际的配电物联网项目中进行了测试,结果达到预期.     

基于Docker与微服务的电力云分析计算服务系统

针对当前电力系统分析计算规模与要求日益提高的问题,利用云平台存储与计算资源优势,提出了一种基于Docker与微服务的电力云平台分析计算服务系统。首先,在电力系统分析计算服务的功能特点及所需资源的基础上,将分析计算服务各应用按照微服务的理念进行模块化,以利于数据资源的合理利用和功能维护的便利性;各应用采用Docker技术进行动态部署和执行,以实现云平台计算资源的有效利用,从而确定了云分析计算服务系统的架构。然后,对服务系统的方案要点,包括通信协议、容器制作、动态容器创建等进行了介绍。最后,通过阿里云计算环境的实例,验证了基于Docker与微服务的电力云分析计算服务系统可高效利用云平台资源,满足电力系统分析计算服务的高拓展性和高并发性要求。     

配电物联网自动化业务云边协同资源弹性配置方法

云边协同是适应分布式对象海量接入和支撑配电物联网自动化业务的电力自动化关键技术手段。为了充分发挥云边协同系统资源优势和降低配电物联网自动化业务延时，首先以云边资源协同的角度为切入，提出了一种计及资源弹性配置和通信安全加密功能模块的配电物联网云边架构，接着基于微服务的电力业务组织构建方式，构建了配电物联网自动化业务的时空逻辑模型和计算负荷模型。在此基础上，考虑容器资源的弹性分配和云边通信的加密延时，提出了一种云边协同资源弹性配置方法，通过整体协同边缘和云的多容器资源降低业务延时。最后，算例中分析了业务时空逻辑的影响，对比了不同场景设置下资源配置与业务延时结果，验证了所提方法的有效性。     

基于K8s的配电边缘计算终端资源动态配置方法

随着新型电力系统发展，接入海量分布式对象的配电网在信息感知、分析、控制能力等方面都面临挑战，将成为边缘计算重要的应用场景。为了更好地满足配电网业务的实时性要求，提出了基于Kubernetes（简称K8s）的配电边缘计算终端资源动态配置方法。首先，针对配电网计算资源弹性伸缩需求，建立了基于K8s技术的配电边缘计算终端模型；然后，基于配电网业务与Pod集合间的对应关系，提出了以Pod集合为伸缩单元的资源弹性伸缩算法；最后，在MATLAB上进行建模仿真，构建业务请求种类和数量各不相同的配电网业务场景，讨论了不同弹性伸缩机制和不同弹性伸缩系数下配电网业务处理结果。仿真结果表明，以Pod集合为伸缩单元且设置合理的弹性系数能够有效降低业务时延，验证了该方法的有效性。     

面向数字电网的基于容器技术的边缘计算数据处理机制

针对数字电网中边缘计算和物联网技术的应用场景进行讨论,提出了一种基于容器技术的边缘计算数据处理模型,设计了一种云边协同的边缘侧数据处理架构,实现了基于容器技术的边缘计算嵌入式数据库和云边数据同步的关键技术。对数据筛选机制进行了研究,提出了一种根据事务操作优先级对事务进行筛选、重构的数据筛选机制;设计了基于容器技术的嵌入式数据库和云边协同的数据同步对比试验。试验结果表明,基于容器技术的边缘计算数据库的写入、查询和导出性能与嵌入式数据库性能基本相当;通过云边数据同步工具实现的全量数据同步效率提升了3倍以上,增量数据同步方式也显著提高了同步即时性。     

服务计算新模式：雾计算

简单介绍了雾计算产生的时代背景、基本概念以及与其他相关概念之间的关系,描述了其组织结构和形式化描述方法。认为雾计算系统实体以开放、自主的方式存在于各个节点上,同时,也具有一定的独立性、多态性和自适应性。     

情感计算

情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算,其目的是赋予计算机识别、理解、表达和生成各种情感特征的能力,最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。简要介绍了有关情感计算的发展、应用、研究等内容,通过分析和比较,对情感计算现状的认识进行了总结,并展望了今后的发展方向。     

基于云计算的电磁问题并行计算方法

针对电工装备性能分析与优化所需的易用高性能计算问题,使用云计算技术搭建了弹性集群,实现了典型电磁问题在弹性集群中的并行计算。使用虚拟化技术将计算机资源整合为资源池,搭建并部署了可实现弹性计算的云平台及并行计算所需的弹性集群。计算节点通过千兆路由器相连,节点之间使用SSH通信协议。选取感应电机和变压器作为计算案例,使用Fortran编写静磁场计算程序。对云计算的并行架构Open Mpi与Map Reduce进行了分析研究,使用Open Mpi并行化方法实现了数百万计算节点的并行计算。并通过与商业软件计算结果的对比验证了计算的正确性。研究结果表明,可在云计算的弹性集群上使用Open Mpi实现大规模并行计算。相比超级计算机提供的并行计算方案,本文使用云计算建立的弹性机群具有便捷、按需、可配置的优点,这为高性能计算提供了一种更易获取、易用的解决方法,为开展复杂真实机构的集成计算提供了高性能计算的理论和实践依据。     

基于志愿计算的云平台的构建方法与架构研究

提出了基于志愿计算模式的云计算平台的构想,在对比分析了传统的志愿计算平台和云计算平台架构的基础上,阐述了志愿计算的云平台的理论模型和实现框架,并提出了今后的研究内容与方向。     

云计算:构建未来电力系统的核心计算平台

针对传统电力系统计算平台在计算、存储、信息集成和分析等方面的不足,提出建立基于云计算的电力系统计算平台。首先概述了云计算的基本概念和主要特征,并比较了云计算和另一种大规模分布式计算模式——网格计算的不同。从物理组成、系统架构、软件技术等方面详细讨论了电力系统云计算平台的实现。之后,展望了云计算在电力系统安全分析、潮流与优化潮流计算、系统恢复、监控、调度、可靠性分析等领域的应用前景。最后,讨论了电力系统云计算研究中有待解决的几个重要问题。     

Computing with neural networks

The resurgence of interest in neural networks is discussed. This interest is prompted by two facts. First, the nervous systems of simple animals can easily solve problems that are very difficult for conventional computers. Second, the ability to model biological nervous system functions using man-made machines increases understanding of that biological function. Two popular models of neural networks, the feedforward model and the feedback model, are described. Adaptation or learning, a major focus of neural network research, is detailed     

Computing is at the core

IT for manufacturing simulation processes is among the key themes of Hannover Messe 2009, reports Julius Lidner     

Computing - Into the fastlane

This paper describes an application-specific processor (add-on chips) that helps computers work harder without consuming massive amounts of energy. If the problem is the power demand of general-purpose processors, the answer may lie in the application-specific acceleration, a technique being tried out in supercomputers. UK-based Clearspeed Technology reworked a chip design developed for PC graphics into a massively parallel floating-point calculation workhouse. Another main option for acceleration is to use a field-programmable gate array (FPGA), whose logic circuits are not hardwired but defined by loading a configuration memory     

云计算与智能电网

文章结合云计算和智能电网的特点,全面阐述了基于＂云＂的理想化智能变电站结构、智能电网调度系统以及扁平化结构的智能电网,提出基于＂云＂的智能电网能充分体现＂电力流、信息流、业务流＂高度一体化的理念。