电能质量综合实验平台的设计与应用

近年来,风电、光伏发电等大量分布式电源逐步接入电网,与此同时,用户用电需求也在大大提升,电力系统的这些变化都对电网电能质量提出了更高的要求。针对在校的本科生和研究生搭建一个电能质量综合实验平台,并基于该平台开展相应的实践教学课程,能使学生的能力和智能电网的发展趋势更紧密的结合。首先介绍了电能质量实验平台的基本结构和工作原理,然后着重阐述了平台的各项功能及具体实现过程,最后结合基于该平台可开展的各类实践内容,介绍了电能质量综合实验平台在本科生与研究生实验教学中的具体应用。

基于可编程硬件的有状态网络功能硬件加速架构

为了解决无状态加速器对有状态虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)的加速效果较差的问题,该文提出了一种基于可编程硬件的有状态功能处理加速架构(Stateful Function Processing Acceleration Architecture,SFPA).SFPA通过为数据平面提供有状态处理单元(Staeful Processing Unit,SPU),将数据包处理任务卸载到数据平面上.此外,SFPA能够为多个VNF独立地分配加速资源,并采用资源分配优化算法降低硬件资源开销,提高了加速架构的灵活性.基于Net FPGA-10G平台的实验结果表明,SFPA架构下,VNF的吞吐量是采用DPDK加速时的2.9倍,是无状态硬件加速器的1.7倍;资源分配优化算法的优化率最高可达41.9%.

基于可编程硬件的NFV数据包加速处理结构

针对网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)在通用服务器中部署的处理性能受限问题,该文提出了一种基于硬件加速的虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)处理结构:FARD(Function Adaptive and Resource Dividable hardware structure).通过可编程的包头解析器和动作处理器,FARD可实现任意L2/3/4层功能实例的硬件加速处理;通过动态可分割的匹配表结构,FARD支持不同功能实例间的资源动态分配和隔离.基于NetFPGA-10G的实验结果表明,对比基于纯软件实现的VNF,FARD加速结构提升了近60倍的包处理吞吐率.