一种电网云平台资源调度算法的研究

针对规模快速扩大的电网云平台暴露出的能源成本高和计算调度资源效率低的问题,基于负载均衡的概念和原理,提出一种节能负载均衡全局优化算法,用于优化电网云平台的计算资源调度.鉴于云平台的资源调度问题是一个旨在优化能源消耗和负载均衡组合问题,提出了基于负载均衡策略和克隆选择原则的资源调度算法.试验表明,该算法能有效降低云平台的能耗,提高其资源调度效率。     

基于膜计算和蚁群算法的电网云平台资源配置方法

针对电力系统云平台快速应用发展情况下,电网数据分析处理资源利用不均衡、电力系统数据中心结构复杂的现状,文中提出基于电力分析计算任务划分的云计算虚拟资源配置方法,从而较好地解决当前云计算存在的资源调度不合理问题。该方法引入膜计算概念,将云平台下的复杂分析任务按资源配置时间的不同划分为多类;采用改进蚁群算法按照资源占用率和计算机能耗为应用目标逐类实现虚拟资源的优化分配。仿真证明基于任务划分和蚁群算法的电网云平台虚拟资源配置方法可以提高调度效率,均衡分配资源,较好地实现云平台虚拟资源利用的最大化。     

基于膜计算和蚁群算法的电网云平台资源配置方法

针对电力系统云平台快速应用发展情况下,电网数据分析处理资源利用不均衡、电力系统数据中心结构复杂的现状,文中提出基于电力分析计算任务划分的云计算虚拟资源配置方法,从而较好地解决当前云计算存在的资源调度不合理问题。该方法引入膜计算概念,将云平台下的复杂分析任务按资源配置时间的不同划分为多类;采用改进蚁群算法按照资源占用率和计算机能耗为应用目标逐类实现虚拟资源的优化分配。仿真证明基于任务划分和蚁群算法的电网云平台虚拟资源配置方法可以提高调度效率,均衡分配资源,较好地实现云平台虚拟资源利用的最大化。     

梯级水电站群长期优化调度云计算随机动态规划算法

为了应对随机动态规划算法在解决梯级水电站群长期发电优化调度时的"维数灾"问题,并行化方法得到了广泛研究。单机多核并行算法扩展性不强;传统的分布式并行算法编程复杂,缺少负载均衡和容错机制。云计算平台作为新的分布式计算平台能够充分利用资源,具有诸多优势。为了探索云平台下的分布式并行随机动态规划模型,该文基于消息传递接口(message passing interface,MPI)和Spark框架分别实现了传统集群计算和云计算分布式随机动态规划算法,后者将计算模型转换为数据处理模型进行计算,并通过三库优化调度实验对算法进行了比较。算法分析及实验结果表明,基于云计算的分布式并行随机动态规划算法则可以有效利用云平台的优势,同时拥有完善的容错以及负载均衡机制,具有广阔的应用前景。     

基于改进型GAGA算法的智能电网有功优化调度研究

针对智能电网有功优化调度问题,在传统格雷码加速遗传(GAGA)算法的基础上引入渔夫捕鱼算法来实现迭代算法的收缩搜索;构建Hadoop云平台实现对智能电网有功优化调度的应用。实例验证表明:改进型GAGA算法通过引入农夫捕鱼算法提高了单次迭代时间成本,减少了总的计算迭代次数,降低了总计算时间,同时保证了算法不会陷入局部最优解;在高复杂度的智能电网有功优化调度方面降低了计算量,提高了算法的计算效率。     

云计算环境下电力网络负载均衡调度方法研究

针对传统的云计算环境下电力网络负载均衡调度方法对负载数据出现的时变耦合特性不能自适应跟踪,调度性能不好的问题,提出基于模糊循环迭代控制算法,并应用到云计算环境下的电力网络负载均衡调度中。介绍了算法的详细实现过程,提取电力网络负载数据均衡调度特征参数,构建电力数据权重分配机制,计算正交加权约束均衡比,进行模糊循环迭代控制,实现对电力网络负载均衡调度。仿真实验表明,该方法能提高电力网络的负载均衡性,提高云计算环境下电力网络均衡调度的效率和电力资源均衡配置的能力。     

多源信息融合的微服务化电网事故追忆

提出一种在云计算平台上构建大数据环境下支持多源信息融合的微服务化电网事故追忆系统方法,解决传统电网事故追忆系统耦合度高、灵活性差、不易扩展等问题,满足事故追忆系统对短时间内解析大规模故障数据的要求。根据功能需求,将系统重构为电网模型、事故记录、操作记录和人机交互四个细粒度微服务;在此基础上,将每一个数据源接入独立的微服务模块,避免服务间的耦合和堆叠。结合云平台监控系统采集的容器集群负载参数,提出了基于长短期记忆神经网络算法的资源预测模型,提前对容器资源进行预测调度,避免负载突变对系统效率的影响,提升容器资源调度水平。结果分析表明,采用所述方法实现的微服务化电网事故追忆系统可靠性达99.999980%,具有良好的响应效率。     

基于调控云的电网运行数据汇集研究

为整合调度机构各业务系统数据和提供统一的电网运行数据,利用调控云平台资源建立电网运行数据汇集系统.分析了电网运行数据汇集系统的数据接收、存储和服务原理机制,提出了数据安全管理的技术措施.通过对系统汇集任务进行控制和采用云计算的负载均衡技术,解决了业务数据汇集服务器负载不均衡的问题,提高了系统的工作效率.该系统已经在江西电力调度控制中心Ⅲ区部署应用,满足各部门业务数据需求,提升调度的数字化水平.     

基于负载再分配的边缘计算任务均衡调度策略

目前5G异构网络的计算卸载机制在边缘节点资源方面和电力业务调度算法时延与负载均衡方面存在问题。综合考虑边缘服务器负载均衡和业务计算时延,针对min-min算法与max-min算法的不足,文中提出了基于电力业务优先级二次再分配的均衡调度算法。该算法根据业务的最大容忍时延划分业务的优先级,并且根据最小完成时间标准差确定长短业务比例,实现业务的预分配。基于各个边缘服务器的负载情况,该算法再将高负载边缘服务器上的业务分配给负载低的服务器,实现二次再分配。仿真结果表明,与典型的算法相比较,所提算法缓解了现有技术中存在的以上问题,降低了计算时延,实现负载均衡,提高了系统资源利用率。     

基于经验小波分析的小电流接地系统单相接地故障选线方法

针对设备数量上升时智能电网复杂程度过高的问题,提出基于云雾计算的智能电网调度方案。模型由云计算层,雾计算层与终端用户层组成。其中雾计算层用于管理用户的请求和网络资源,并充当用户和云端之间的中间层。雾计算通过创建虚拟机以同时处理多个用户请求,从而使系统更为高效。顶层的云计算可直接通过自身或由雾计算层间接为终端用户提供服务。为有效分配雾资源,提出人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)负载均衡算法。仿真实验表明,该算法的性能优于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)等其他方法,从而有助于提升智能电网体系的效率。     

基于优化遗传算法的负载均衡策略研究

移动互联网和云计算技术的飞速发展,孕育了一种新的移动服务框架——移动云计算(mobile cloud computing,MCC)。传统遗传算法(standard genetic algorithm,SGA)作为一种元启发式算法,在解决移动云环境中负载均衡问题时存在着收敛速度慢、易于陷入局部收敛的问题。提出了一种优化的负载均衡算法,采用基于多目标的适应度函数,自适应的交叉和变异算子,更好地适应了移动云环境中资源的异质性特征和资源部署的实时性需求。采用云仿真器Cloudsim进行仿真,结果表明改进算法在负载均衡度和资源部署时间方面均优于传统遗传算法。     

基于云计算的智能电网调度平台研究

针对我国能源领域近年来出现的新问题,诸如新能源大量并网和消纳、源网荷的联动、提高电网数据处理效率、增强电网风险防范能力等,提出利用电力大数据和云计算技术构建综合型的智能电网调度云计算平台,借助调度云计算平台高效的数据计算能力,提高电网中调度大数据的处理效率,合理配置电力资源。阐述调度云计算平台的工作原理,并在调度云计算平台的基础上,将电网的调度结构和外部气象、地质、水文、定位、图像识别等信息相结合,组建调度云应用平台。以省级电网调度为例,按照电网需求和调度功能,在调度云应用平台上进行功能模块设计,构建省级电网调度云计算平台。通过试验说明调度云计算平台在调度数据处理方面确有优势。最后对调度云计算平台的实现工作展开探讨,阐述调度云计算平台实现的前提条件。     

基于PSCAD/EMTDC的大规模新能源并网电磁暂态并行仿真

随着大规模新能源并网,大量电力电子元器件的接入使传统电网电磁暂态特性发生了很大改变,无论从算法还是计算规模上都对电网仿真提出了新要求。在PSCAD（电力系统计算机辅助设计）上搭建了含新能源接入的内蒙古电网电磁暂态模型,实现全网的电磁暂态精确仿真;基于集群并行仿真技术,解决了因计算规模过大导致无法计算或仿真效率低的问题;进一步提出了基于节点矩阵规模的网络均衡整合方法,减少了计算资源的占用率。仿真结果表明,集群并行技术可有效提升新能源并网电磁暂态模型的仿真效率;同时,在保证仿真速度的前提下创新研究的网络均衡整合方法,可实现计算资源的利用效率优化。     

基于PSCAD/EMTDC的大规模新能源并网电磁暂态并行仿真

随着大规模新能源并网,大量电力电子元器件的接入使传统电网电磁暂态特性发生了很大改变,无论从算法还是计算规模上都对电网仿真提出了新要求。在PSCAD（电力系统计算机辅助设计）上搭建了含新能源接入的内蒙古电网电磁暂态模型,实现全网的电磁暂态精确仿真;基于集群并行仿真技术,解决了因计算规模过大导致无法计算或仿真效率低的问题;进一步提出了基于节点矩阵规模的网络均衡整合方法,减少了计算资源的占用率。仿真结果表明,集群并行技术可有效提升新能源并网电磁暂态模型的仿真效率;同时,在保证仿真速度的前提下创新研究的网络均衡整合方法,可实现计算资源的利用效率优化。     

基于进程调度的ERP系统负载均衡算法

针对ERP系统负载均衡问题展开研究,提出了一种基于进程调度的分布式动态负载均衡算法LBAPS。通过对参与应用的节点进行合理分类,算法制定了进程调度的若干规则,系统节点在这些规则基础上协同进行均衡操作。理论分析指出,算法运行的时间复杂度为节点规模的平方阶。仿真实验结果表明,相对无负载均衡的系统,本算法可以带来显著的优化效果。     

基于调度云平台通用分布式架构实践

针对传统调度云数据集成架构微服务拆分不合理、可靠性差及大规模数据处理出现瓶颈等问题,提出基于调度云平台通用分布式架构解决方案。首先构建了云平台系统典型架构,基于云计算理念将云平台组件与实际业务系统高效整合。其次探索研究了分布式关键技术,包括基于元数据的文件分布式存储、多执行器的分布式任务处理中心、基于数据代理的分布式数据库存储、业务模块分布式部署等架构,并提出了基于异常任务回收机制的综合负载调度算法。最后通过真实场景验证所提出的分布式架构提升了海量数据加工、处理及存取效率,增强了系统在高并发情形下的性能表现。     

云计算在智能电网调度中的应用

为解决传统电力系统中集中式计算平台海量数据流的存储和分析功能不足的问题,针对云计算在智能电网调度技术中的应用进行了研究。首先,对云计算技术在IT行业的发展进行阐述,对云计算的关键技术从虚拟化与快速部署技术、大规模分布式存储技术、资源调度技术、大规模多租户技术、海量数据处理技术以及大规模信息通信技术等方面出发进行介绍。其次,借鉴IT行业云计算技术,设计了基于云计算的智能电网计算平台以及基于云计算的智能电网互动式节能优化调度架构,以期推动云计算在电力系统中的发展,解决智能电网互动式节能优化调度算法方面的问题。     

基于云平台的电网运行方式探讨*

针对目前国网中电网运行过程中出现的问题,提出了将云平台应用在电网运行方式中。介绍了电力系统中云平台的结构层级及其在电网运行方式中的应用,以提高电网运行质量及系统处理效率;探讨了优化策略,提出了提升专业素质、合理编排调度计划、提供最佳电网运行方式等措施,以进一步提升电力系统运行质量。     

适应多级调度安全稳定分析资源共享的分布式计算管理平台

针对大电网多级调度安全稳定协同分析与控制计算对分布式计算管理平台的资源共享和统一管理的新需求,结合各级调度计算资源独立部署的现状,基于"资源调度分级管理、计算服务全局共享"设计思想提出了一种动态树形架构的分布式计算管理平台及其设计原则,分别从用户管理层、计算管理层、资源管理层和信息代理层阐述了平台的主要功能,并讨论了平台实现需要解决的多级调度协调管理机制、任务调度管理策略和计算资源优化分配方法等关键技术问题。     

面向电力大数据分布式云存储的性能分析与优化

<正>在电力调度系统中,电力数据以大数据散布的形式分布在云存储系统中,由于云存储节点和数据分布在城市电力调度环境具有非均匀自组织特性,制约电力大数据的调度效率,造成云存储冗余,需要进行性能优化。传统的电力大数据分布式云存储和数据调度算法采用能量谱密度函数特征提取算法,由于能量谱密度函数多模盲均衡特性,造成云存储系统中的干扰数据较多,电力数据调度效率不好。提出一种基于宽频带数据特征压缩的电力系统大数据分布式云存储算