高比例风电接入下次同步振荡监测系统次同步相量监测装置多阶段优化配置方法

随着风电等新能源大规模接入,未来次同步振荡问题将更为突出,亟需建立新型次同步振荡监测系统。中国学者已针对次同步振荡监测装置——次同步相量监测装置(subsynchronous phasor measurement unit, SPMU)开展了相关研究。在此基础上,如何经济高效地制定SPMU配置方案成为了构建次同步振荡监测系统的首要问题。基于风电机组频率耦合阻抗模型提出计及评价指标之间重要程度差异、振荡工况发生概率的监测关键度评价体系;考虑到SPMU实际安装配置中常存在多阶段安装的情况,建立计及节点监测关键度的SPMU多阶段优化配置模型;最后利用整数线性规划求解多阶段优化配置方案。采用美国得克萨斯州ERCOT系统、改进的New England 39节点系统,验证了所提指标及算法的准确性和经济性。     

虚拟电厂信息流和能量流关键线路辨识研究

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)是解决分布式能源并网波动性的有效手段,对VPP关键线路进行有效辨识有利于预防VPP系统故障,提高运行安全稳定性。针对目前VPP线路评估研究较少、指标单一等问题,提出考虑静态网络流的VPP关键线路评估模型。首先,基于复杂网络理论构建以数据采集设备为主要节点的VPP多层网络模型。其次,针对VPP运行控制体系与电力网的不同业务特征,建立基于信息流、能量流的VPP关键线路评价指标体系。最后,采用最优赋权法分配指标权重对关键度指标进行融合。仿真结果表明,所提评估模型辨识出的关键线路对网络能量传播及拓扑结构有明显影响,进而验证了文章关键线路评估机制的可行性,有效量化了VPP评价策略。     

基于VPR的FPGA布局算法时延改进

基于模拟退火的现场可编程门阵列(FPGA)布局算法在计算关键度时存在一定的偏差。为此,提出一种FPGA布局时延改进算法。利用不同的模拟退火温度和交换接收率,以及前后2次布局的时延代价差,对FPGA布局的时延代价进行补偿。通过增加时延补偿模块来调整布局的代价函数,达到重新寻找布局过程中被遗弃的较优解的目的。实验结果表明,在MCNC基准电路上使用改进算法,布局的时延代价和线网代价分别比改进前的算法减少19.2%和0.5%。此外,电路的关键路径时延也得到了不同程度的改善,使得布局质量在各个方面都明显优于优化前的通用布局布线算法。     

混合关键度驱动的实时调度研究

针对当前运行于不可预测开放环境下的嵌入式多使命复杂关键型系统,需要减少运行成本和处理不可预测工作负载情况的问题,文章提出一种混合关键度驱动的非对称式过载保护最小空闲调度策略。系统过载时,为共享同一处理器的不同关键度任务提供非对称式保护,禁止低关键度任务干扰高关键度任务,完全避免了传统的"关键度反转"问题。在恢复暂时阻塞的不同关键度任务时,在速率单调调度的基础上,引入关键度主导的截止期驱动动态调度策略,可使潜在处理器利用率达到100%。实验结果表明,这种新算法的综合性能优于当前已有的混合关键度任务调度算法。     

二层次模糊综合评判在建设工期风险评价中的应用

工程项目建设期是由各类活动构成的复杂开放系统,各类活动的风险因素不尽相同,常规的建设工期风险模糊综合评价大多是假设各类活动的风险因素集均为同一个概化的风险因素集,这种假设不能反映各类活动风险因素的差异,工期风险评价未免粗糙。为此,根据活动的工作性质分别确定各类活动的风险因素,对各类活动的不确定性进行分析,利用活动的关键度指标ACI衡量各类活动不确定性对工期风险的影响程度,采用二层次模糊综合评判模型对工期风险进行评价。     

一种无结构P2P网络中的改进洪泛搜索协议*

提出的搜索协议通过两点实现洪泛协议的改进：a）以搜索预算取代TTL机制,使协议具有较好的搜索粒度;b）通过动态估计搜索副本的密度和接力搜索方式两种机制降低协议开销。仿真结果显示协议在网络开销、查询速度等方面具有较好的性能。     

基于代数连通度的域内节能路由算法

通过节能路由算法减少网络能耗是网络中需要解决的一个关键性的科学问题。如今已有的节能方案都是在已知流量矩阵的前提下研究网络节能,由于实时流量难以获取,使得这些方案都难以在实际中部署。因此,文中提出一种基于代数连通度的域内节能方案(Intra-domain Energy Efficient Routing Scheme Based on Algebraic Connectivity,EERSBAC)。EERSBAC不需要网络中的实时流量矩阵,仅依靠网络中的拓扑结构就可以实现节能。首先,提出链路关键度模型,利用链路关键度模型计算出网络中所有链路的重要程度;然后,提出代数连通度模型,利用代数连通度模型可以定量的衡量网络的连通性能。实验结果表明,EERSBAC不仅能够降低网络能耗,而且具有较小的路径拉伸度。     

基于马尔可夫模型的可信性评估研究

研究了安全关键实时系统传统的高可信保障机制,提出了一种可支持多级关键度的新可信性保障机制。使用该机制则可根据各子系统的实际可信性需求采用相应的冗余数进行容错处理。为评估该可信性保障机制,改进了传统的多模型可信性评估方法。基于马尔可夫模型,文章建立了一种统一的可信性评估模型,使用该模型则可按不同关键度子系统的实际可信性需求进行独立的评估。同时,该文使用了大量的实例进行例证。     

功耗受限情况下多核处理器能效优化方案

将处理器功耗控制在预算以下有助于降低散热成本和提升系统稳定性,但现有功耗优化方案大多依赖线下分析得到的先验知识,影响实用性,而集中式搜索最优策略的算法也存在复杂度过高的问题。为此,提出功耗优化方案PPCM。利用动态电压频率调整(DVFS)技术控制CPU功耗在预算内以提高处理器能效。同时,将功耗控制和功耗分配解耦合以提高灵活性。采用动态调整的线性模型估计功耗,通过反馈控制技术对其进行调节。以计算访存比为指标在应用间分配功耗,并考虑多线程应用特征进行线程间功耗分配。实验结果表明,PPCM比Priority算法速度平均提高10.7%,能耗平均降低5.1%,能量-延迟积平均降低14.3%。与PCM CA算法相比,其速度平均提高4.5%,能量-延迟积平均降低5.0%。     

新闻故事中的关键说话人发现方法

为了发现新闻故事中的关键说话人,用以提高多媒体检索效率,在说话人索引的基础上,提出了关键人发现方法:根据新闻故事中说话人的特点,基于说话人频率、说话人持续时间、平均每次说话人时长和说话人位置因子4个因素,综合定义了说话人关键度,用以判断说话人的重要性,把每个新闻故事中说话人关键度最大的人作为关键说话人.实验结果表明,该种算法可以找到故事中绝大部分的关键说话人,验证了该算法的有效性和可行性.