面向异构DHT存储的数据与位置解耦算法

分布式哈希表(distributed hash table, DHT)由于其高效的数据寻址方式而被广泛应用于分布式存储.传统DHT必须将数据存放在指定节点中才能实现高效的数据分布式寻址,极大地限制了DHT技术的应用范围.例如,在异构存储网络中,节点的存储空间、带宽、稳定性等均有较大差异,结合数据特征和节点性能差异选择合适的数据存放节点可以很大程度上提高数据的访问效率,而传统DHT数据和存储位置紧耦合的特征导致其难以应用于异构的存储网络中.针对此问题,提出了vRoute算法以实现DHT中数据标识与其存储位置的解耦.通过构建基于Bloom Filter的分布式数据索引, vRoute算法可以在不降低数据寻址效率的基础上允许数据存储在网络中的任意节点.通过扩展Kademlia算法实现了vRoute,并从理论上证明了vRoute算法的有有效性.最后,模拟实验表明vRoute以较低的存储、网络开销实现了和传统的DHT算法接近的数据寻址效率.     

非连续混合自时延多智能体系统的饱和分布式控制

研究一类非连续混合自时延多智能体系统的全局指数一致性问题.首先,利用具有时变控制增益的分布式负反馈控制器实现智能体之间状态信息交互.考虑到实际系统运行环境与节省控制成本,增设外部饱和环节将控制信号幅值限制在一个合理的范围内,从而提出利用高斯误差函数以及微分中值定理来近似模拟饱和效应,以此降低控制信号的不平滑度.随后,利用Filippov微分包含理论和测度选择定理将多智能体系统的非线性动力学函数映射为Filippov集值函数,再通过广义Halanay不等式和Lyapunov稳定性定理给出该多智能体系统的指数一致性判定条件及其最大容许时延.最后,通过数值仿真验证所提出控制策略的有效性.     

基于改进DWA的多无人水面艇分布式避碰算法

针对多艘无人水面艇(USV)相遇自主避碰问题,考虑可能存在异常行驶的USV,基于改进动态窗口法(DWA)提出一种包含碰撞风险检测和行驶职责划分的分布式避碰算法.首先,引入障碍物预测轨迹和权重因子改进传统DWA的距离评价函数,提高USV躲避多个动态障碍物的能力,同时,结合国际海上避碰规则(COLREGS)引入新的规则评价函数约束USV的避让动作;然后,引入期望速度和航向改进现有碰撞风险检测算法,减少因碰撞风险变化导致的轨迹波动;接着,针对COLREGS仅规定两船相遇时的行驶职责划分问题,提出一种考虑异常USV的多USV职责划分方法;最后,基于Matlab实现多USV相遇自主避碰仿真.实验结果表明,即使存在异常USV,分布式避碰算法依旧保证正常USV能够作出符合COLREGS的安全避让动作.     

基于顺序扩展一致性包算法的多无人机分布式任务分配

以异构多无人机协同执行复杂的耦合多任务为背景,提出一种求解分布式任务分配问题非死锁的顺序扩展一致性包算法.首先,建立考虑任务载荷资源、任务时序、威胁区等约束条件的时序多任务分配模型;其次,对一致性包算法的任务包构建过程和冲突消解规则进行扩展,并设计一种基于有向图深度优先搜索的方法进行任务方案的死锁检测和修正,以实现无冲突和无死锁的任务分配;然后,将关联任务之间的时序约束转化为软时间窗约束,利用顺序分层的策略进行求解;最后,为了提高任务分配结果的可靠性,采用Dubins曲线路径将航路规划耦合到任务分配中.仿真实验表明,所提出的算法能够快速有效地求解异构多无人机分布式耦合多任务分配问题,具备良好的最优性和时效性.     

基于NAS的非结构化数据分布式存储系统设计

随着气象事业发展,非结构化数据海量增长,针对传统非分布式、直联式存储方式支撑能力受限问题及对存储系统需要支持大容量、集中管理、高可扩展性、高可靠性的新需求出发,利用网络附加存储,采用分布式架构、堆叠组网冗余和纠删码冗余保护机制、运用NFS、CIFS、FTP等协议,搭建一个分布式架构集群存储系统,通过分布式文件系统对外提供统一网络存储空间,通过CIFS、NFS、FTP三种方式实现文件共享。解决旧系统存储能力不足、动态扩展性差、效率不高、可靠性和安全性低的问题,进一步提升重庆气象数据云平台基础支撑能力。     

基于多模型融合的分布式光电仪器突变状态智能检测方法模型

为光电设备正常运行提供有效保障,设计基于多模型融合的分布式光电仪器突变状态智能检测方法模型。采用分布式光电仪器实时运行参数数据作为输入,分别构建KPCA、偏最小二乘算法和Elman神经网络的光电仪器突变状态检测模型,它们分别检测分布式光电仪器突变状态,将它们的输出结果作为输入,利用PSO-RBF神经网络模型对多模型分布式光电仪器检测结果进行融合处理,得到最终分布式光电仪器突变状态智能检测结果。实验结果表明：该模型采集分布式光电仪器电压运行数据较为准确,可有效检测分布式光电仪器突变状态,且其检测结果的决定系数数值较高,具备较为显著的应用效果。     

基于聚类算法和转换网络的光伏短期功率预测

精准的光伏功率预测对优化光伏电站的运行和管理以及提高光伏发电的效率具有重要的作用。本文提出了一种基于聚类算法和转换网络的光伏短期功率预测方法。该方法首先基于自编码器的无监督聚类算法对光伏短期功率数据进行了预处理,以降低光伏出力数据本身的不稳定性对功率预测的影响。之后,该方法使用具有自注意力机制和多头注意力机制的转换网络进行光伏短期功率的预测。转换网络由编码器和解码器组成。转换网络相比传统的循环神经网络(RNN)更善于挖掘时序之间的关系。注意力机制使得转换网络具有并行计算的能力,可以加快网络训练的速度。最后,在澳大利亚光伏功率与气象数据中心 (DKASC)的光伏数据集上验证了本文提出的光伏短期功率预测方法。实验结果表明,本文提出的方法具有令人满意的预测精度。     

基于改进Owen值法的分布式储能双层合作博弈优化策略

针对当前用户侧分布式储能存在的成本较高、利用率低、布局分散等问题,提出一种分布式储能双层合作共享策略,通过分时复用提高储能资源的利用率和经济性。首先,阐述以社区为上层单元、以用户为下层单元的分布式储能双层点对点(peer to peer,P2P)共享交易模式。其次,将分布式储能合作共享问题分解为容量交易子问题和成本分摊子问题。接着,采用交替方向乘子(alternating direction method of multipliers,ADMM)算法构建分布式储能容量双层交易模型,上层侧重于社区间储能共享优化,而下层旨在解决社区内用户储能共享优化。在此基础上,进一步设计一种基于改进Owen值法的双层成本分摊策略,上层采用Shapley值法进行社区间成本分摊,而在下层通过双边Shapley值法完成社区内成本再分摊,以此解决广泛用户群体带来的维数灾和隐私保护问题,同时兼顾各方收益均衡。最后,通过算例仿真验证所提P2P合作共享模式的可行性和优越性,以及成本分摊策略的公平性。     

多微电网系统的合作博弈模型及其优化调度策略

该文将多微电网系统中的所有微电网设为地位对等的能量管理实体,赋予每个微电网与其他微电网功率交易的定价权和交易电量决定权,构建不含中央管理单元的分布式能量管理架构。提出关于电价和功率交易量的约束协议,建立多微电网系统的合作博弈模型,并提出效益妥协算法,使所有微电网通过效益妥协的方式接受彼此制定的能量调度策略,以统一多微电网系统的能量管理方案。结果表明,按照约束协议找到的电价策略是唯一不损害所有微电网利益的电价集合,基于该电价策略执行效益妥协过程得到的微电网间的功率交易方案是在兼顾所有微电网利益的前提下,唯一使所有微电网都接受的能量调度方案,验证了该文建立的合作博弈模型可有效实现多微电网系统的分布式能量管理。     

基于扩张状态观测器的PEMFC发电系统串级滑模控制方法

质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)发电系统过氧比(oxygen excess ratio,OER)控制过程中存在强非线性、不确定性以及外部干扰,对系统的稳定高效运行提出挑战。提出一种基于扩张状态观测器(extended state observer, ESO)的串级滑模控制(cascade sliding mode control,CSMC)方法。该控制方法采用双环控制策略,控制内环为基于ESO的等速趋近律滑模算法,其中ESO用于实现系统总扰动的实时观测与反馈补偿;外环为在一定系统边界下快速收敛的Super-twisting滑模算法。最后,在RT-LAB半实物平台上,考虑扰动及参数摄动,对所提出的CSMC方法进行对比实验。实验结果表明,所提出的控制方法不仅具有更快的响应速度及更小超调量,而且能够更好地抑制外部扰动及内部不确定性的影响,表现出更强的抗扰能力和鲁棒性。