新能源厂站运行值班人员违调案例分析

针对新能源场站运行值班人员违反调度纪律行为多发的情况,由发生在承德电网内几起典型案例入手,对调度规程相关规定进行分析,从调度纪律意识树立、规章制度学习、调度命令执行等方面提出要求,以提高新能源场站运行值班人员的调度业务水平,有效杜绝违反调度纪律行为的发生。     

基于局部关键路径与截止期限分配的云工作流调度算法

为了解决云计算中截止期限约束下的工作流调度代价优化问题,提出一种基于局部关键路径和截止期限分配的工作流任务调度算法。为了满足期限约束,并最小化执行代价,算法将工作流任务的调度过程划分为两个阶段:期限分配阶段和调度资源选择阶段。期限分配阶段定义工作流的局部关键路径,并以递归的方式在局部关键路径上的任务间进行子期限分配;调度资源选择阶段在满足任务子期限的同时,为每个任务选择执行代价最低的资源进行任务调度,以实现调度代价优化。分析算法的时间复杂度,并通过一个算例对算法的实现思路进行了详细阐述。通过科学工作流结构的仿真实验,证明了算法不仅可以满足截止期限约束,而且可以降低工作流任务的执行代价。     

基于CPSS平行系统懒惰强化学习算法的实时发电调控

为解决电力系统中存在的多种时间尺度下经济调度和发电控制的协同问题，即长时间尺度下优化，短时间尺度下优化和实时控制的问题，本文提出了一种统一时间尺度的实时经济发电调度和控制框架，并为该框架提出了懒惰强化学习方法（Lazy reinforcement learning，LRL）.该方法将懒惰控制器引入以人工社会——计算实验——平行执行和社会系统为基础的强化学习中，使得机组组合，经济调度，自动发电控制和发电命令调配的问题有机结合在一起，取代过去传统的发电控制框架.为了减少仿真所需的真实时间，平行系统包含多个虚拟系统和一个真实系统.仿真实验比较了懒惰学习算法，松弛人工网络以及4608种组合常规发电控制算法在IEEE新英格兰10机39节点仿真系统的控制效果.实验表明，懒惰强化学习方法的控制效果最优.仿真结果验证了懒惰强化学习方法在基于ACP和社会系统的REG框架下具有有效性和可行性.     

基于组合双向拍卖的云资源调度方法

针对跨数据中心的资源调度问题，提出了一种基于组合双向拍卖（PCDA）的资源调度方案。首先，将云资源拍卖分为三个部分：云用户代理报价、云资源提供商要价、拍卖代理组织拍卖；其次，在定义用户的优先级及任务紧迫度的基础上，在拍卖过程中估算每一个工作发生的服务等级协议（SLA）违规并以此计算云提供商的收益，同时每轮竞拍允许成交多项交易；最终达到根据用户等级合理分配云资源调度的效果。仿真实验结果表明该算法保证了竞拍成功率，与传统一次拍卖成交一项的组合双向拍卖方案相比，PCDA在竞拍时间段产生的能耗降低了35.00%，拍卖云提供商的利润提高了约38.84%。     

低碳时变城配送车辆路径-发车调度集成优化

针对交通拥挤环境下日益增长的城市配送需求，通过分析时序依赖对成本和碳排放的影响，引入车辆在节点等待和离散调度策略，研究基于时序依赖的低碳城市配送车辆路径与离散调度问题。为求解该问题，设计基于遗传算法与局部搜索相结合的混合进化搜索算法对模型求解，用积极的局部搜索机制替代随机的变异操作，并通过可行解构造算法、变概率交叉和多种局部搜索策略来提高算法求解质量和求解效率。通过对比仿真实验对算法和模型的有效性进行了验证。     

多用户分集与能量受限非可信中继系统遍历安全性能分析

研究了一种能量受限的非可信中继与多用户分集技术相结合的两跳链路安全网络通信模型。为提升系统安全性能，本文采用混合时间-功率分配中继(time-power splitting-based relaying, TPSR)协议,并结合机会调度策略(opportunistic scheduling strategy, OSS)从多用户分集网络中选择一个最佳目的节点作为信息接收端。基于随机选择(random selection, RS)策略，该文中利用低复杂度的高斯Q函数分析系统的安全性能以及在协作中继上进行能量采集活动不中断的条件下推导了系统的遍历安全速率(ergodic secrecy rate, ESR)的近似闭合表达式。此外，将提出的OSS与RS通信方案下性能进行对比，证明本文所提出的OSS更适用于分布式多用户选择网络。      

选煤厂集中自控系统的优化设计

针对目前的选煤厂集中控制的弊端及使用问题,采用了先进的PLC控制方法,利用PLC组成选煤厂集中控制的核心架构,通过远程通讯及网络发布功能的实现提高集中控制程度,优化设计出一套稳定、效果明显及附带广域网监测访问的集中控制系统。