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。     

基于管道流量泄漏的计算机模糊调度设计

针对管道流量泄漏和管网突发性的爆管,以管道流量泄漏为应用对象,将模糊调度设计应用于管道流量泄漏监测中,研究具有模糊截止期的多控制任务的实时调度问题,提出奉献度的概念和最大奉献优先(U)F)的调度策略.通过仿真比较LDF和TLDF两种调度策略,实现具有模糊截止期的控制任务调度,能够减少并均衡控制性能损失,同时提高系统计算资源的使用率.     

电力系统网络化控制中的关键问题

电力系统网络化控制,不仅需要从控制理论的角度出发研究系统的控制性能,而且应该从计算机网络的角度出发研究网络性能对控制系统的影响。从网络化控制系统出发,提出了网络化控制系统中的单调速率(rate monotonic,RM)和最小截止期优先(earlist deadline first,EDF)2类实时调度算法。研究了网络化控制中的网络调度、任务调度、网络性能、控制节点工作方式,并以励磁系统为控制对象,采用True Time仿真工具,进行了励磁系统的阶跃仿真。比较了在RM和EDF算法下网络调度和任务调度的控制性能,研究了电力系统网络化控制在网络调度、任务调度、网络类型选择、交换机缓冲区选择中应当采取的策略。     

基于智能电表微内核动态优先级任务调度方法

为了提升新一代智能电能表中微内核实时嵌入式操作系统中任务调度算法性能,文中提出一种微内核动态优先级任务调度方法。在该方法中,将智能电能表中的任务划分周期性任务和事件触发任务,引入最高优先级调度和最早截止时间调度机制,对事件触发任务分配动态优先级。同时,针对低优先级任务可能存在得不到调度的情况,采用任务补偿调度策略,确保各任务能够及时得到执行。通过案例分析验证了文中方法的有效性,进而为新一代智能电能表实时任务处理应用奠定基础。     

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hadoop云平台的智能电网MapReduce数据计算技术研究

为应对未来智能电网海量数据信息带来的实时计算、分析等难题,文章首先在Hadoop云计算平台基础上搭建MapReduce框架,论证了其良好的数据计算性能,并通过实验发现MapReduce在进一步提高计算效率方面的诸多问题——任务调度不均、数据偏移、异构环境下适应性差等。随后考虑MapReduce原始调度方式的弊端并给出均衡数据映射、评估节点性能的MapReduce架构改进方案,并提出了动态匹配的调度算法(DMSA——Dynamic Matching Scheduling Algorithm),最后通过在仿真平台上的集群实验,减少了系统计算资源的消耗,缩短了运行时间,显著地提高了集群性能,同时增强了数据本地性,证明了该策略提高MapReduce计算效率的可行性。     

小型多功能测控通用平台的设计研究

分析了小型测控装置基本结构和任务,研究并构建了硬件通用平台和任务表模型,应用面向对象技术,将各种任务抽象为任务类,并对硬件的操作、数据处理,以数据和函数的形式封装为类;通过对任务调度的研究,得到了最佳调度周期及调度周期动态调整的算法;研究了代码生成器算法,并用其生成任务代码和调度程序代码.实际运行表明:采用通用平台设计的小型多功能测控装置具有开发周期短、通用性强、运行良好、灵活方便和性能可靠的特点,可广泛应用于工业自动化中.     

基于熵值法改进的新型电力错峰资源调度策略

为缓解用电高峰时段电网运行压力,同时考虑到负荷集成商基本职能及其具有的自行组织错峰资源调度能力,该文从负荷集成商角度出发,研究在完成错峰资源调度任务前提下,负荷集成商的任务分解及调度策略,使其获取最大收益。构建了用户侧参与错峰资源调度的数学模型,以熵值法为基础,提出针对错峰资源调度问题的动态系数修正机制。遴选了与错峰调度相关的核心指标,根据用户侧动态执行情况实时调整负荷集成商的任务调度策略,并根据负荷集成商收益以及错峰任务完成情况进行评价。结果表明,相对于一般均分法及熵值法,提出的算法策略更能确保负荷集成商完成错峰资源调度任务且实现收益最大化,证明提出的算法策略在错峰资源调度上具有一定的适用性。     

家庭智能用电任务调度优化模型及其算法研究

针对家庭负荷的优化调度,提出了一种家庭智能用电任务调度优化模型。根据不同家电设备的用电特点,采用集合论语言对不同用电任务进行描述定义,建立以负荷峰值、用电费用为优化目标,以家庭负荷特性及运行状态为约束的多目标优化问题。提出了基于混合编码遗传算法的求解算法,算法中针对不同用电任务分别设计了不同的算法编码及算法操作策略,实现对家庭智能用电任务调度问题的单目标和多目标优化求解。通过家庭用电任务模拟算例对该算法性能进行了验证,结果表明该算法能够较好地实现家庭用电任务的优化调度。     

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。     

EAST极向场电源现场总线多任务实时调度的研究

以太网现场总线广泛应用于工业控制系统中,但以太网CSMA/CD介质访问控制机制使其难以适应高实时性控制过程。针对实时性要求极高的EAST极向场电源控制系统,分析了现场总线网络中存在的实时性问题,设计了一种多任务实时调度策略。采用新的调度策略优化网络后,硬实时任务可以确保在截止期前完成。实验结果表明,网络满足了电源控制系统的高实时性要求。     

基于相量测量的电压稳定裕度计算及减载方案

根据变电站实时测量的相量信息,计及数据量测误差,建立考虑等效电动势相角变化的外网最小二乘等值模型,求解精确的实时电压稳定裕度。提出一种基于实时电压稳定裕度的低压减载方案,建立了变电站紧急切负荷综合策略,实现在线动态计算切负荷量。设计了新型低压减载控制装置,软硬件平台设计采用标准化、模块化,通过高精度采样和实时数据处理,有效实现了提出的低压减载方案,保证了系统的安全稳定运行。     

基于TRDP的网络优先级调度优化方法研究

将实时以太网应用于列车是未来列车通信网络发展的必然趋势。基于应用列车实时数据协议(train real-time data pro-tocol, TRDP)的车载设备搭建列车网络系统模拟试验平台,研究列车通信过程中各子控制系统的时延特性。通过测试多种发送周期下过程数据和消息数据的网络诱导时延来分析网络性能表现,为改善对实时性要求较高的消息数据传输时延,提出一种优化的优先级调度方法。使用网络演算方法对TRDP协议默认优先级调度方法和优化方法分别进行时延上界推导,最后在试验平台上应用该优化方法的同时测得多组时延数据。两种调度方法下的测试数据对比结果表明,该优化方法可在满足其它优先级数据传输时延要求的前提下,将较高优先级消息数据的时延在本地和跨编组网络下有效减少8.621 ms和13.545 ms,以此验证了该研究对提升列车实时以太网络性能的可行性。     

基于FastDB的C/S数据库实现

以FastDB数据库为模板,提出了一种可用于异地运行的客户端/服务器架构的实时数据库模型,并对数据库的可行性和性能表现进行探究。FastDB客户端/服务器模型采用标准套接字建立通讯线程,对数据库内容进行同步和发布,模型采用了多种机制确保数据的实时性和安全性。经过对四种应用场景下FastDB和SQLite的对比研究评估了系统的表现效果,发现该系统能够达到实时数据发布的要求,适用于工业监控画面的WEB发布和在线监测应用。     

基于Linux实时操作系统的配电网保护控制终端平台设计与应用

当前配电网保护终端平台仍采用封闭架构，高昂的平台操作系统授权价格以及封闭的开发环境，抑制了配电网保护控制业务海量的需求。针对开发者代码隔离诉求和网络保护性能约束，提出了一种基于Linux实时操作系统的配电网智能保护控制终端新平台。新平台拥有Linux开源、代码隔离、业务实时性支撑等特点。首先基于普通Linux操作系统嵌入实时补丁、设计实时进程调度和应用内存共享机制，以构造新平台基础。然后，设计了数据实时处理模块和保护业务服务模块，以服务配电网保护控制应用。最后，通过搭建软件测试环境，验证了新平台进程实时处理能力、重采样抖动控制能力。通过搭建RTDS实时数字仿真系统，验证了新平台下的网络保护应用性能。测试均取得了预期效果，验证了新平台设计的工程适应性。     

基于Internet的电力监控组态软件的关键技术

根据对网络技术和组态软件的最新研究与开发，提出并设计了一种网络环境下的组态软件系统，给出了监控组态系统的Web功能实现及实时任务调度等关键技术。通过建立实时任务队列和执行任务轮转优先权调度算法来改进实时性能；并利用ActiveX技术将Internet技术与电力监控系统结合起来，从而形成了一种新的基于浏览器的电力监控组态软件。     

工业园区微网调度研究与仿真

为提高新能源消纳能力和供电经济性、可靠性,研究了含风光柴储、生活负荷、具有有限可控能力工业负荷的工业园区微电网,提出了一种基于日前和日内相结合的优化调度方案。为保证日前优化调度的经济性,提出了一种分段变异优化的改进粒子群算法求解调度模型。改进算法相较于传统粒子群算法收敛性速度更快,同时提高了经济性,减少了园区的运行成本。日内运行时,为了校正日前预测偏差,采用源网荷储共同参与调整,保证尽可能跟随日前经济结果,提高微网系统的可靠性。日内调整建立详细化的仿真模型,采用实时仿真技术。利用实时仿真软件RT-LAB和实时仿真机OP4510构建的实时仿真平台,解决模型仿真用时较长、求解困难的问题,验证了工业园区微网调度策略的可行性。     

基于INtime实时扩展技术的数据集中器设计

介绍了电力系统实时动态监测系统的构成,分析了数据集中器的任务特点,对基于INtime的Windows实时扩展技术进行了研究,提出了采用Windows XP+INtime的数据集中器设计方案。该方案基于标准的PC硬件平台,利用实时多任务操作系统INtime的实时性完成相量数据的接收、处理、转发,利用Windows操作系统强大的图形界面功能,实现对PMU装置的运行管理功能。在软件结构上,把数据集中器实时数据传输任务设计成INtime进程,把运行管理非实时任务设计成Windows进程,利用INtime的共享内存和信号量机制实现Windows进程和INtime进程之间通信。通过对数据集中器的测试和现场试运行,验证了该方案的适用性。