配变重过载下的配网运营动态监控平台实时任务容错调度算法

研究配变重过载下的配网运营动态监控平台实时任务容错调度算法,以解决配网运营动态监控平台执行配变重过载监控任务时可调度性差的问题。依据分层调度思想,将实时任务容错调度划分为上层调度算法和下层调度算法,通过上层调度算法利用Logistic模型预测是否存在配变重过载情况,存在配变重过载情况时,进入下层调度算法。下层调度算法利用平台的优先级属性列表,建立平台管理机执行配变重过载动态监控任务时的有效传递函数,利用码元调制方法获取平台任务调度输出,保障配网运营动态监控平台稳定执行配变重过载动态监控任务。实例分析结果表明,配网运营动态监控同时执行30个配变重过载动态监控任务时,其容错调度成功率高于93%,验证该算法具有良好的实时任务容错调度有效性。

基于logistic回归模型的Hadoop本地任务调度优化算法

当一个工作节点有多个本地任务可执行时,默认情况下,调度器都是按照任务被发现的先后顺序来进行执行,效率低下。为了优化对本地任务的调度,提出了一种基于机器学习的Hadoop本地任务调度优化算法。选取定义与任务相关的特征向量,然后基于logistic回归模型的机器学习方式得到各向量的作用权值,将任务进行优先级排序,并通过过载规则不断更新模型。通过实验证明,提出的算法在改善map任务的数据本地性的同时,降低了作业运行时间。

嵌入式实时操作系统在中低压综合测控保护装置的应用

在简述传统嵌入式系统特点的基础上,提出嵌入式实时操作系统(μC/OS),并根据电力系统中低压综合测控保护装置的功能特点,进行合理的任务划分。利用多任务实时操作系统对已划分的任务进行合理的调度,实现综合测控保护装置的功能。优先级占先的任务调度方式使装置有足够的实时性,任务划分方式使装置有足够的通用性和扩展性。

基于小波分析的电动机综合保护器设计

为了准确得到电动机采样信号的有效值,对电动机进行正确保护,介绍了一种基于小波分析的电动机综合保护器设计。该设计包括电动机保护算法、关键的软硬件设计。算法上,采用小波分析,可以抑制衰减的直流分量和非整次谐波分量,弥补傅立叶算法的不足,为电动机保护提供保证。软件上,采用μC/OS-II操作系统对各个任务进行调度管理,让这些任务可以并发工作,提高系统的实时性。硬件上,设计了以太网接口,满足电动机保护智能化、网络化的要求。实践表明,该保护器能较好地实现电动机保护,具有一定的现实意义。

改进的μC/OS-Ⅱ关键算法在ARM7上的应用

本文在讨论了实时操作系统μC/OS-Ⅱ的部分关键算法逻辑的基础上,针对远程视频监控系统及高级继电器保护装置的特点和要求对μC/OS-Ⅱ做了部分改进,并将其移植到了LPC2210上,为基于ARM7的嵌入式系统的应用和新一代低成本高性能的高级继电器保护装置的设计打下了基础。

继电保护装置保护元件动态调用实现方法

阐述了一种继电保护装置保护功能组态的实现方法和一种保护元件实时调度的策略。通过上位机组态软件和装置平台软件的配合,实现了保护控制装置功能定制的需求。组态软件通过PLC页面组态定制保护控制功能逻辑,动态调度技术实现了装置预置元件根据工程需求动态的初始化,最终实现一套硬件装置组态多种子型号的功能。最后以备自投为例,描述了灵活组态的实现方法。

基于并发执行时间配额控制的任务调度框架

由于PaaS平台的用户共享应用程序和运算环境,如何保障各个用户之间公平使用资源就非常重要。为了实现PaaS平台用户公平使用资源的目标,设计和实现了一种基于并发执行时间配额控制的任务调度框架,该框架给每个用户限定了一个并发的执行时间的配额,通过对配额的限制来平衡各个用户对资源的使用情况,保证SLA的要求并对整个系统做到过载保护。

QoS控制服务器的研究

对当前的一种服务器QoS控制模型进行了修改,由分类后进行连接改为分类前进行连接,并且增加了过载保护和动态调度。在HTTP Server服务器上进行了过载保护和服务区分等对比实验,实验说明,具有QoS控制的服务器,显著地提高了过载能力,平稳性和性能得到了显著地提高。

X86平台多任务实验演示系统设计与实现

文章简单介绍X86平台保护模式,阐述在X86保护模式下实现多任务实验演示系统的关键技术与编程要点,内容包括X86保护模式的启动引导、X86保护模式的初始化与中断程序、内核模态到用户模态的转换、用户进程设计、任务切换与调度等.

基于模拟退火算法的飞防队调度模型研究

植保无人机作业通常以飞防队形式进行作业,目前飞防队调度组织形式较为粗犷,造成飞防队整体效率较低的问题,合理调度无人机可提高飞防队的作业效率。以水稻稻曲病防治场景为研究对象,根据水稻稻曲病“三喷一防”的作业规范,结合现有飞防作业订单模式现状,为保障植保无人机的作业质量与作业效率,提出了订单管理与植保无人机调度模型。模型主要分为2个部分。(1)订单管理。综合考虑订单作业面积、时间窗、订单紧急程度的订单排序方法。(2)调度模型。基于模拟退火算法的无人机调度模型。以南京地区16个地块,4个飞防队的水稻稻曲病防治作业任务为例,分别在时间窗间隔为3~6d的情况下,使用模拟退火算法与贪婪算法进行比较。结果表明,模拟退火算法在总作业收益、无人机等待时间与调度距离上较贪婪算法都更具优势。时间窗间隔在3~5d内,时间窗越长,调度路程和等待时间越短,总作业时间越长,总收益越高。时间窗长度为6d时,作业总时长与作业收益不再改变。该研究可为无人机飞防队的调配与决策分析提供科学依据,为农机智能调度系统开发提供参考。