基于群智慧对选择算法的分布式一致性时间同步方法

考虑到一致性时间同步方法只能同步通信范围内的节点,无法实现无线传感器网络区域间敏感信息的融合,且其具有传输数据量大、同步收敛速度慢的不足,提出了一种基于GPA算法的一致性时间同步方法。分析了网络拓扑结构和区域间时间敏感信息的交互对时间同步的影响,通过GPA算法对网络结构进行分簇,在簇内采用一致性时间同步算法,簇间采用双向信息交换机制进行时间同步,使得网络中各簇间的敏感信息能够交互融合,提高了现有一致性时间同步算法的性能。通过MATLAB仿真进行所提方法的数值仿真试验,验证了所提方法的有效性。

基于改进分布式一致性算法的电池储能阵列分组控制策略

针对由多个电池单元构成的电池储能阵列系统(BESAS)优化运行问题,提出一种基于模型预测控制(MPC)的加权离散一致性算法。首先,详细介绍该分布式算法的推导过程,通过利用该算法可以实现同种储能介质间功率的自适应分配;其次,在不影响BESAS额定功率的前提下,将电池单元分为充电组和放电组,并制定了多个电池单元的协调控制策略,以改善电池单元的运行工况;然后,通过对加权矩阵的收缩处理极大地提高了所提算法的收敛速度;最后,利用实际风电场数据进行仿真验证。仿真结果表明,所提的算法和协调策略在控制效果、收敛速度以及延长电池寿命方面均具有一定的优势。

伪多跳中继分布式一致性算法

为了提高分布式一致性问题的收敛速度,减少节点间的通信成本,本文提出一种分布式一致性算法.新算法采用单跳通信,利用非邻接节点的前状态信息进行节点状态更新.本文证明了在无向通信拓扑下新算法的一致性收敛,并分析计算了新算法的通信量以及收敛速度的变化.通过理论分析和仿真验证,结果表明新算法具有收敛速度快,通信方式简单,通信量少,存在通信延时情况下通信数据不容易丢失等优点.

分布式一致性算法Yac

传统静态拓扑主从模型分布式一致性算法存在严重负载不均及单点性能瓶颈效应,且崩溃节点大于集群规模的50%时算法无法正常工作。针对上述问题,提出基于动态拓扑及有限表决思想的分布式一致性算法(Yac)。算法动态生成参与一致性表决的成员子集及Leader节点并时分迁移,形成统计负载均衡;去除要求全体多数派成员参与表决的强约束,使算法具备更高的失效容忍性;并通过日志链机制重新建立算法安全性约束,同时证明了算法的正确性。实验结果表明,改进算法的单点负载集中效应显著低于主流静态拓扑主从模型分布式一致性算法Zookeeper;改进算法失效容忍性优于Zookeeper,且最坏情况下与Zookeeper算法保持持平;同等集群规模下,改进算法比Zookeeper拥有更高吞吐量上限。

任意拓扑结构Ad hoc网络的分布式一致性算法(英文)

为了解决Ad hoc网络中的分布式一致性问题,在对其特性分析的基础上,提出了新的Ad hoc模型以及新的Ad hoc分布式一致性算法ADC(Ad hoc Distributed Consensus)。这种算法基于传统的令牌查询,使用广播在任意拓扑结构的网络中查找令牌,同时,该算法使用带有Lamport时戳的请求消息和动态队列。较之传统算法,它能够较好的适应Ad hoc网络中节点频繁出入的情况。仿真与分析结果表明:该算法具有较低的消息复杂度、较小的空间复杂度和较短的响应延迟。

基于有向通信拓扑的高阶分布式一致性算法

为了提高有向通信拓扑下分布式一致性算法的收敛速度,提出了一种基于有向通信拓扑的高阶分布式一致性算法。该算法通过有向单跳通信,利用有向二跳邻接节点的前多步信息提高分布式一致性算法的收敛速度。对有向通信拓扑下该算法的收敛性能和收敛速度进行了分析和仿真比较。结果显示,该算法在满足一定条件下能收敛到初始状态的平均值,与其他同样利用二跳邻接节点信息的一致性算法相比,具有通信量小、收敛速度更快的特点,但是能容忍的最大通信延时变小。

离散高阶分布式一致性算法

为了提高分布式一致性算法的收敛速度,提出了一种离散高阶分布式一致性算法。该算法通过单跳通信,利用二跳邻接节点的前多步信息来加速分布式一致性算法的收敛速度。对无向通信拓扑下该算法的收敛性能和收敛速度,以及带通信延时的该算法的收敛性能进行了分析和仿真比较,结果显示,该算法在满足条件下能收敛到初始状态的平均值,与同样利用二跳邻接节点信息的算法相比,具有通信量小,收敛速度更快的特点,但是能容忍的通信延时变小。

改进概率量化分布式一致性算法

为了提高量化通信下分布式一致性算法的收敛精度,对概率量化分布式一致性算法进行改进,提出改进概率量化分布式一致性算法。在改进概率量化分布式一致性算法中,节点利用自身状态值和邻接节点的概率量化信息进行节点的状态更新。对改进概率量化分布式一致性算法的收敛性和均方误差进行了分析、计算和仿真。结果表明改进概率量化分布式一致性虽然不能收敛到一致性,但是均方误差更小,收敛精度更高。

高可用数据库系统中的分布式一致性协议

可用性和一致性是分布式数据库系统中的两个重要特性和基础,需要借助分布式一致性协议来保证.保证一致性需要使用一致性协议为并发的事务更新操作确定一个全局的执行顺序,并协调局部状态和全局状态不断地达到动态一致.可用性的实现,需要一致性协议协调多副本之间的一致来实现主备节点的无缝切换.可见,分布式一致性协议是高可用数据库系统的实现基础.本文梳理、综述了经典的分布式一致性协议以及一致性协议在高可用数据库系统中的主要应用,并对分布式一致性协议的实现代价和局限性进行了分析与评估.

分布式一致性控制的虚拟同步发电机多机并联功率均分策略

采用虚拟同步发电机(VSG)控制策略控制多台逆变器并联运行时,由于容量及输电线路阻抗的不同,导致并联逆变器间功率不能均分,对电网造成严重威胁。针对多机并联的无功功率难以实现均分的问题,提出了一种动态虚拟阻抗控制策略。同时设计了一种基于分布式协同控制的电压和频率二次调节的控制器,使电压和频率稳定在额定值的范围内,建立Matlab/Simulink仿真模型验证了所提策略的有效性。

一种面向小集群同步的改进Raft的分布式一致性模型

在分布式系统中,常用Raft共识算法来保证不同节点之间的数据一致性,但在小集群中会限制Raft模型的使用。如在选举过程中,同一时间可能会选举出多个候选者,因此需不断地重新竞选,导致多个选举周期阻塞。针对上述问题,并结合Raft算法的思想,在选举方案中使用初始化和继承模式来加强Leader中心的作用,同时在同步方案中采用网状同步的方法,消除对选举的依赖性,牺牲一定的安全性,来减少模型同步的开销,使之更适合小集群的分布式系统使用。

基于Paxos的分布式一致性算法应用研究

针对当前大多数Paxos实现和分布式业务处理实现之间存在耦合度高、关系复杂、不易分析等缺点,设计一种轻量级Paxos系统。在分析分布式一致性实践中存在问题的基础上,提出选主和成员变更算法,制定了保序准则,并给出两种优化措施。实验结果表明,该设计能够满足进一步研究和应用的需求。

无人机运动信息分布式一致性融合估计方法

针对非合作无人机偷越国边境、入侵活动安保现场等典型作战场景,围绕其运动信息高精度提取问题,采用多雷达探测器协同探测策略,基于分布式一致性理论设计了有限时间收敛的协同探测算法。考虑无人机目标多种机动形式,在惯性坐标系下建立了无人机目标的跟踪数学模型,并对其进行离散化处理,提出了交互式多模型(IMM)滤波算法和基于相关度准则的分布式一致性加权融合算法以实现对目标运动信息的高精度协同估计。为削弱IMM滤波算法对目标加速度信息估计的抖动现象,以及加速度估计的误差值严重依赖于滤波模型和马尔科夫概率转移矩阵的选取等问题,进一步提出了基于IMM-扩张观测器(ESO)算法的加速度协同估计策略,并进行大量的数学仿真验证。结果表明,所提估计算法可有效抑制量测噪声影响,且可显著提高对目标加速度信息的估计精度。

基于自适应动态时钟通信的二阶多智能体系统完全分布式一致性

针对无向通信拓扑下二阶多智能体系统的一致性问题,本文提出了一种基于自适应动态时钟的新型事件触发控制策略.智能体根据自身的动态时钟来确定触发时刻,在触发时刻向邻居广播自身的状态信息并自适应重置时钟.每个智能体只获取邻居在触发时刻的状态信息,且仅依赖自身的状态和邻居在触发时刻的状态来更新时钟和控制信号,无需使用邻居的实时状态信息,也无需使用通信拓扑的任何全局信息.所设计的控制策略有效避免了连续通信,并且是完全分布式的.利用代数图论以及Lyapunov稳定性分析方法证明了所提出的控制策略能保证系统是渐近稳定的并且不存在Zeno行为.仿真示例进一步验证了所提出控制策略的有效性.

一种可动态配置的分布式内存池缓存一致性机制

在分布式内存系统中,缓存是减少远端内存访问开销的一种有效手段.然而,单一的缓存一致性保证机制往往不能高效适配不同类型负载的访存特性.为此,面向分布式异构内存池系统,设计了基于目录和基于广播相结合的混合缓存一致性保证机制.利用四象限矩阵分析方法,对每个数据对象进行访存模式的判定分析,并为其配置最高效的缓存一致性保证策略,并且可以根据对象访存特征的变化在2种策略之间动态切换.实验结果表明,相比使用单一的缓存一致性保证机制,采用可动态配置的混合缓存一致性保证机制可提升分布式异构内存池系统的读和写,性能平均达32.31%和31.20%.此外,混合的缓存一致性保证机制在客户端数量不断增加时仍然表现出良好的可扩展性.

新型电力系统中异质调频机组分布式协同AGC方法研究

“双碳”目标的实施加速了新型电力系统发展。然而,新型电力系统的转动惯量和调节能力逐渐难以适应复杂多变的负荷变化。因此,开发更高效、更快速的调频资源参与自动发电控制(automatic generation control,AGC)已成为刻不容缓之事。但是,不同调频机组之间的异质性显著,包括机组模型、容量和响应速度的差异,这对AGC提出了挑战。为了提升异质调频资源参与AGC的性能,该文提出了一种分布式协同AGC方法。首先,基于分布式固定时间一致性理论提出了一种分布式固定时间区域控制偏差(area control error,ACE)发掘算法。随后,各AGC机组根据获取的ACE信息设计独立的PI控制器参与频率调节。在ACE调节的最后阶段,根据各机组出力的标幺值,设计了分布式固定时间功率均分控制器,控制低速AGC机组承担更多的功率调整量,从而释放高速AGC机组的容量并为下一轮AGC服务做好准备。通过对包含5种不同调频单元的两区域电力系统进行仿真研究,验证了所提分布式协同AGC方法的性能。结果表明,所提方法可以有效地提高系统的调频性能,且能够在设计的时间内实现期望的有功功率分配。

基于有向小世界网络的加速分布式一致性收敛速度研究

在有向平衡规则网络基础上,采用随机添加捷径的方法建立两个有向小世界网络模型,并使有向小世界网络为平衡网络.通过仿真分析,基于有向小世界网络的分布式一致性算法的收敛速度得到了极大的提高.

一致性协议在分布式数据库系统中的应用

近年来分布式数据库产品层出不穷,但分布式数据库较于单机数据库更复杂,为了让系统可用,设计者需要采用一致性协议来保证分布式数据库系统中的可用性和一致性这两个重要特性.保证一致性需要使用一致性协议为并发的事务更新操作确定一个全局的执行顺序,并协调局部状态和全局状态不断的达成动态一致;保证可用性需要一致性协议协调多副本之间的一致来实现主备节点的无缝切换.因此分布式一致性协议是实现分布式数据库系统的重要基础.详细介绍了经典的分布式一致性协议以及在目前常见的几种分布式数据库系统中一致性协议的应用,并从读写操作、节点类型与网络通信等方面进行对比分析.

分布式的温控负荷集群负荷跟随控制

温控负荷(thermostatically controlled loads,TCLs)集群作为一种灵活的可调度资源,已成为促进电网经济运行和帮助电网恢复稳定的有力手段之一。然而,由于温控负荷单体功率小、位置分散且参数各异,给调度带来了困难。为了灵活利用数量庞大的负荷侧资源进行负荷跟随控制,该文建立温控负荷的虚拟电池模型和负荷集群的聚合模型,并提出基于双层分布式通信网络的控制策略。上层利用分布式交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)来解决不同负荷聚合器的最佳跟随功率问题,以确保跟随效益最优;下层提出基于快速分布式平均一致性算法的深度神经网络(deep neural networks,DNN)的方法,使得聚合器内部的所有温控负荷以相等的虚拟电池荷电状态(state of charge,SoC)快速共享上层得到的跟随功率,并有效减少了通信数据量。不同时间尺度的算例验证提出的控制策略能够实现快速的负荷跟随,并保证用户侧的效益。

基于一致性理论的独立微电网分布式动态经济调度

独立微电网是提高可再生能源利用率的有效途径,动态经济调度是微电网系统运行的重要环节。文中给出了独立微电网动态经济调度模型,提出了一套基于一致性理论的分布式实现方法,各参与者依靠本地计算以及邻居间的少量信息交互实现系统优化。计算分为两个阶段:在第一阶段,各单元通过平均一致性算法获得全网信息,并以最大化利用可再生能源为目标预设可控负荷的用电计划;在第二阶段,各单元通过更新发电机或储能系统时段间的出力上下限,将原问题解耦为一系列单时段经济调度问题,再采用一致性牵引算法根据等微增率准则逐个计算每个时段的最优出力。通过仿真算例验证了所提模型与算法的有效性。