浅析基于HDFS的分布式Namenode模型

大量的信息以数据的形式进行存储和处理,如果能够以最佳的方式存储、访问和分析所有产生的数据,就可以创造出价值。面对如此海量的数据,Hadoop文件系统(HDFS,Hadoop Distributed File System)展现出了它的优越性。但是基于单一Name Node节点的HDFS文件系统表现出了单点失效、单点瓶颈和扩展性差几个问题。为了解决单一Name Node成为整个集群性能瓶颈的问题,本文提出一种基于HDFS的分布式Name Node模型,并对分布式Name Node结构的总体设计进行介绍。

基于EA-RL算法的分布式能源集群调度方法

目前对于分布式能源集群调度的研究大多局限于单一场景,同时也缺少高效、准确的算法。该文针对以上问题提出了一种基于进化算法经验指导的深度强化学习(EA-RL)的分布式能源集群多场景调度方法。分别对分布式能源集群中的电源、储能、负荷进行个体建模,并基于个体调度模型建立了包含辅助调峰调频的多场景分布式能源集群优化调度模型;基于进化强化学习算法框架,提出了一种EA-RL算法,该算法融合了遗传算法(GA)与深度确定性策略梯度(DDPG)算法,以经验序列作为遗传算法个体进行交叉、变异、选择,筛选出优质经验加入DDPG算法经验池对智能体进行指导训练以提高算法的搜索效率和收敛性;根据多场景调度模型构建分布式能源集群多场景调度问题的状态空间和动作空间,再以最小化调度成本、最小化辅助服务调度指令偏差、最小化联络线越限功率以及最小化源荷功率差构建奖励函数,完成强化学习模型的建立;为验证所提算法模型的有效性,基于多场景的仿真算例对调度智能体进行离线训练,形成能够适应电网多场景的调度智能体,通过在线决策的方式进行验证,根据决策结果评估其调度决策能力,并通过与DDPG算法的对比验证算法的有效性,最后对训练完成的智能体进行了连续60d的加入不同程度扰动的在线决策测试,验证智能体的后效性和鲁棒性。

城市创新空间分布式结构特征及形成机制

基于分布式创新发展趋势及其对城市创新空间组织模式的影响,探讨城市内部尺度创新空间的分布式结构特征与形成机制。以南京市中心城区为研究对象,首先基于专利数据识别城市创新活动集聚区并构建创新活动集聚区联系网络。其次,从多中心和网络化2个维度探讨其创新空间的分布式结构特征,并基于计量模型检验其形成机制。结果表明,南京城市创新空间呈现出一定的分布式结构特征,其多中心的形态结构较为明显,但网络化的功能结构发育程度还不高。城市创新载体的多区位分布、创新活动集聚区的创新能力以及创新主体间的多维邻近是影响其创新空间分布式结构的重要因素。

基于负荷特性互补的分布式能源系统能源站规划

现有综合能源系统供能范围划分和能源站选址中很少考虑负荷特性的问题,造成能源站各设备利用率降低。因此,以能源站和能源管网综合费用年值最小为目标,使用k-means算法确定初始能源站位置和供能范围,通过考虑负荷特性互补重新划分供能范围,在供能范围内采用遗传算法重新确定能源站选址,分别采用维诺图和综合能源负荷矩交替迭代法、核密度分析法进行对比分析。以某社区为例,考虑负荷特性互补使能源站综合费用年值降低10.46万元,经济性提高1.64%。核密度分析法使能源站综合费用年值降低3.38万元,经济性提高0.53%。

考虑相关性的配电网分布式光伏承载能力提升方法

配电网中分布式光伏渗透率的不断提升对其充分消纳提出了更高的要求。针对配电网分布式光伏承载能力提升的问题,提出一种考虑相关性的分布式光伏承载能力提升方法。首先,利用Frank-Copula函数描述分布式光伏出力与负荷间的相关性,基于Nataf变换得到各随机变量的相关性样本矩阵,并进行概率潮流计算。然后,以分布式光伏接入容量最大为目标,电网运行安全指标为约束,建立分布式光伏承载能力提升模型。最后,提出采用非线性反向学习鲸鱼算法对模型进行求解,以IEEE 33节点系统为算例进行仿真分析。结果表明,所提方法能够有效提升配电网分布式光伏承载能力。

构网型单元异常下的孤岛交直流混合微电网群分布式协同控制策略

当构网型单元处于限功率运行与故障等工况下,传统孤岛交直流混合微电网群分布式协同控制方法易造成交流子微网母线电压与频率失去支撑,进而导致系统失稳.为解决上述问题,本文提出了一种面向构网型单元限功率运行与故障工况的孤岛交直流混合微电网群分布式协同控制策略.当子微网构网型单元处于限功率运行或故障工况时,首先,在构网型单元异常子微网变换器控制层,构网型单元将输出功率钳位于最大值或退出运行,跟网型单元通过与互联变换器进行二次协同控制,实现功率的合理分配;其次,在网间互联变换器控制层,与构网型单元异常子微网相连的互联变换器转为构网型控制模式,为构网型单元异常子微网提供母线电压与频率支撑,其余互联变换器按照正常子微网自身剩余容量分担构网型单元异常子微网所需的支撑功率.多工况下的仿真结果表明,当负荷连续增加,构网型单元处于限功率运行工况时,所提分布式协同控制策略可通过网间互联变换器的变模式运行,实现构网型单元异常子微网交流母线电压与频率的快速恢复、跟网型单元输出功率的精准分配;当构网型单元处于故障工况时,所提分布式协同控制策略可以有效解决构网型单元异常子微网因交流母线电压与频率失去支撑导致的失稳问题.

面向轨道交通的多小区协作分布式非正交传输

随着轨道交通向智能化方向发展,终端设备不断增多,业务需求不断多样化。基于非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术,开展多小区协作的分布式传输研究。针对轨道交通不同业务的服务质量(Quality of Service,QoS)需求,提出联合资源优化设计方案,旨在保证与行车安全相关的业务速率需求,同时最大化视频监控等业务的传输速率。针对这一目标,进行了协作波束和发射功率的联合优化设计。由于此优化问题为非凸的NP-hard难题,采用了一系列等价变化,并提出了基于逐次凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)的迭代算法对非凸问题进行求解。为了在多小区协作的基础上,提升单小区资源优化能力,进一步提出了基于对偶分解的分布式算法,极大地降低了每个基站的计算复杂度。仿真结果证明了分布式算法的收敛性,并验证了其能够达到中心式优化算法的性能。

提升新能源场站分布式调相机暂态稳定的励磁附加控制方法

新能源场站部署分布式调相机可有效提升新能源送出能力,但故障下调相机与新能源机组相互耦合易引发暂态功角稳定问题,改进调相机自身励磁控制策略是解决本问题的经济有效手段。首先,构造了调相机能量函数,利用李亚普诺夫第二方法分析了调相机有功功率、转速四象限波动下有利于暂态稳定的功率调整需求;其次,阐明了调相机励磁控制对电磁功率影响的机理,提出以调相机有功功率过零点及转速过额定点为判据的励磁附加控制策略,通过叠加机端电压附加给定值实现调相机暂态稳定调节;最后,在国内某主流型号励磁控制器完成开发应用,通过硬件在环仿真测试验证了所提励磁附加控制方法的有效性。结果表明,该方法在调相机转子减速和加速过程均有明显提升暂态功角稳定的效果。

基于知识图谱的校园分布式光伏发电站设备故障自动化检测系统

针对校园分布式光伏发电自动化控制系统在故障检测中存在分类检测率低、耗时长等问题,设计了一种基于知识图谱的检测系统。系统硬件包括STM32F103RCT6型单片机、VMS-300AL型红外传感器、温度传感器、电压及电流传感器,通信模块利用SPI总线与单片机相连接;在系统软件层面,选择了自顶向下的知识图谱构建方式,并给出了故障知识的数据模式图,基于DNN网络模型训练输出集的特征提升系统分类检测能力。实验结果显示,所提出检测系统设计的故障分类检测能力较强,针对于训练集和故障集的检测率分别为99.53%和99.37%,检测耗时较少。

分布式光伏接入配电网适应性评估

对配电网适应性评估是从管理决策视角挖掘薄弱环节、提出改进建议的重要方法。文章基于传统配电网适应性研究成果,分析新形势下分布式光伏并网对配电网造成的影响,从安全性、经济性、低碳性三个维度构建了全面、合理、有效的配电网适应性评估指标体系。参考配电网建设相关标准、规定及专家经验给出了各指标计算公式和评分曲线。采用OWA-AHP法与熵权法组合为指标赋权,得到配电网适应性评价结果。以我国某地区实际配电网为例分析了分布式光伏接入前后配电网适应性差异。结果表明,分布式光伏接入可有效提升配电网适应性。文章所提评价方法在反映配电网适应性的基础上可精确定位适应性薄弱环节,为配电网适应性提升方案提供参考。

面向分布式最优潮流的隐私保护方法

电力系统中包含大量敏感数据,保护这些数据的隐私安全对用户至关重要。针对在分布式最优潮流(optimal power flow,OPF)算法中,由于迭代过程中信息交换频繁导致的隐私泄露问题,提出一种面向分布式最优潮流的隐私保护方法。该算法采用完全分布式计算方法来进一步增强隐私性,并引入了自适应惩罚参数方法以提高计算效率。在算法的迭代过程中对各节点间交流的传输变量添加差分隐私噪声,从而阻止攻击者通过窃听传输变量真实值而推测算法中的关键参量,实现了模糊关键参数的OPF问题的分布式求解框架。此外,对于所提算法的收敛性和最优性进行了理论证明,并在IEEE 9-总线系统中进行仿真验证。仿真结果验证了该算法具有收敛性与准确性,隐私保护性能也优于对比算法。该算法有效地解决了在迭代过程中由于信息交换导致的隐私泄露问题,在保持计算效率的同时,显著提高了数据隐私的安全性。

基于强化学习的完全分布式事件驱动二分一致性算法

使用强化学习(Reinforcement Learning,RL)方法和基于事件驱动的完全分布式控制策略来研究系统模型信息未知的多智能体系统(MASs)的二分一致性问题。首先,基于状态阈值和时间阈值提出了一种混合事件触发机制,用于减少智能体间的通信频率。其次,利用局部采样的状态信息设计了一个自适应事件触发一致性控制协议,使所有追随智能体的二分一致性误差最终趋于零。通过排除有限时间内的芝诺(Zeno)行为,证实了上述事件触发机制的有效性。然后,基于RL方法提出了一种无模型算法来获得反馈增益矩阵,并在模型信息未知的情况下实现了自适应事件触发控制策略的构建。与现有的相关工作不同,这种基于RL的事件触发自适应控制算法只依赖于局部采样的状态信息,与任何模型信息或全局网络信息无关。此外,将上述结果扩展到切换拓扑情形,这更具挑战性,因为状态估计在以下两种情况下更新:1)交互图切换时;2)事件触发机制满足时。最后,通过实例验证了上述自适应事件触发控制算法的有效性。

数据中心多能互补分布式能源系统设计与运行优化研究

为实现数据中心的低碳转型和能效提升,提出了一种集成多种可再生能源和储能设备的多能互补分布式能源系统作为其供能系统。建立了包含生命周期成本、碳排放、能耗、电网购电率和热量浪费率等指标的优化目标体系。制定了两种考虑负荷特征的运行策略,采用改进的多目标蝗虫优化算法对系统容量配置进行求解。为了分析优化目标和运行策略对系统优化的影响,通过组合不同优化目标和运行策略形成了多种优化设计方案,采用层次分析法和熵权法确定评价指标的权重,并利用多准则妥协解排序法进行评价排序。针对青海省某数据中心的案例,获得其能源系统的优化设计与运行方案。研究表明:运行策略主要影响吸收式制冷机和地源热泵的容量,而优化目标主要影响储能设备的容量;在相同的运行策略下,增加优化目标可提升系统的综合性能;对于不同的方案,生命周期成本、碳排放、能耗等基础优化目标值变化较小,而电网购电率和热量浪费率变化较大;通过实施五目标优化,即在基础优化目标的基础上增加热量浪费率、电网购电率,系统的综合性能得到了显著提升,其中热量浪费率和电网购电率分别降低了62.30%和25.92%,可再生能源发电占比增加了2%。

基于分布式穿墙雷达的多目标自动检测方法

超宽带雷达具有抗干扰能力强、穿透性强等特点,被广泛应用于穿墙人体目标探测。单发单收雷达具有体积小、重量轻的优势,但是无法实现目标的二维定位。MIMO阵列雷达能够实现对于目标的定位,但是存在着体积与分辨率之间的相互制约,同时运算时间较长。该文基于分布式穿墙雷达,提出了一种基于分布式雷达的多目标自动检测方法。首先,对回波信号进行时域预处理、时频转换等,基于恒虚警检测的目标距离测量方法获取目标候选距离单元,使用滤波矩阵进行候选信号增强;基于生命信息对增强后信号进行关联,实现目标匹配;最后使用定位模块来实现雷达位置自确定,进而实现生命目标位置的快速、自动检测。为了避免偶发误差对最终定位结果的影响,该文使用定位场景剖分的方法实现穿墙场景下的生命目标二维定位。实验结果表明,该文所提方法可以实现穿墙场景下多目标的检测定位,在实测数据中运算时间为0.95 s,优于其他对比方法4倍以上。

基于一阶积分电路等效的分布式光伏发电系统等值建模

随着大规模分布式光伏在配电网中占比增加,对分布式光伏故障穿越能力提出了更高的要求,故障工况下分布式光伏发电系统的动态行为发生变化,对配网侧综合负荷特性产生影响。本文基于PSCAD/EMTDCD搭建了分布式光伏发电系统仿真模型,分析故障工况下系统的动态特性,对比一阶积分电路输出特性与光伏动态特性的相似性,提出基于一阶积分电路等效的分布式光伏发电系统等值模型,该模型具有结构复杂度低,辨识参数少的优点。采用本文提出的分布式光伏发电系统模型,开展不同电压跌落故障下的仿真分析,仿真结果表明本文所提等值模型可实现系统动态特性的准确表征。

面向分布式图计算的图划分技术综述

图结构作为表达事物之间复杂关联的数据结构,被广泛使用在多种应用场景中.随着互联网应用的不断发展,数据规模的不断增加,分布式的图计算系统相较于传统单机系统从运算时间、资源调度等各个方面显现出优越的性能.近年来,基于大规模图数据的分布式图计算系统使用需求快速增加,图数据划分技术受到了学术界的广泛关注.通过对分布式图计算系统中的图划分技术的研究,首先介绍了面向分布式图计算的图划分的技术背景,给出当前分布式图计算系统中的图划分相关概念的定义以及相关计算模型的分类体系,报告了分布式图计算模型的发展现状.接着对不同的图划分策略中的具体技术进行介绍,通过在不同策略之间进行分析与比较,总结其在各类分布式图计算系统中的优势与不足.最后就分布式图计算系统中图划分技术的发展现状,讨论了其当前存在的挑战与未来的研究方向.

基于低空目标检测的分布式多输入多输出雷达功率分配合作博弈算法

为提升低空突防作战场景下分布式多输入多输出(Multiple Input and Multiple Output,MIMO)雷达系统的目标检测效能,提出一种合作博弈功率分配(Cooperative Game Power Allocation,CGPA)算法。基于带误差的支援信息建立了低空多径环境下的分布式MIMO雷达信号模型,并推导了基于奈曼皮尔逊准则的检测模型。结合Max-Min准则以信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)为优化模型的效用函数。在此基础上,利用加权方法简化了联盟利益Shapley值的计算,得到满足帕累托最优性和公平性的合作资源分配方案。通过对发射功率资源的细致化管理,有效减小多径效应引起接收信号幅度的参差与衰落。在改善接收信号的稳定性的同时,挖掘并利用多径环境下丰富的散射特性,有效提升了雷达系统的探测效能。仿真实验验证了分布式MIMO雷达系统低空多径目标检测的出色性能,所提功率分配算法能够有效提升系统检测性能,并具有较好的实时性。

用于可控电穿孔的分布式任意波形高压脉冲电源研制

针对电穿孔研究与应用对于特殊脉冲波形的需求,本文基于全桥逆变结构的双极性全固态Marx拓扑,提出了一种由多个标准脉冲功率模块组成的分布式任意波形高压脉冲电源。每个标准模块均包含完整的主电路、驱动电路以及控制电路,且内置了通信协议,具有单模块独立工作与多模块组合协同工作等多种工作模式。通过对模块中不同开关的状态进行控制,可以实现任意高压脉冲波形的输出。基于电源-负载匹配分析了关键器件参数对输出的影响,搭建了电源的拓扑仿真模型,验证了其正确性与可行性。在此基础上研制了可输出±8 kV、33阶电平任意波形的实验样机,并搭建出微藻电穿孔实验平台。在控制脉冲电压幅值为8kV、能量为0.4 J条件下进行多种波形的微藻电穿孔实验充分论证了该分布式电源在可控电穿孔领域的适用性。

迭代贪婪算法优化分布式阻塞流水车间成组鲁棒调度问题

为了优化复杂生产环境中生产计划的鲁棒性,确保不同场景下生产调度的稳定性,此研究将多生产线单元制造问题抽象为分布式流水车间成组调度问题,并在此基础上考虑了实际生产中常见的零缓冲区、加工时间不确定性和交付时间窗口等约束。首先,构建了以鲁棒性为优化目标的混合整数线性规划模型并使用Gurobi求解器验证其正确性;然后,提出了一种改进的空闲时间插入方法以适应阻塞约束和成组约束;接着,将上述改进空闲时间插入方法融入到自适应协同迭代贪婪算法中,该算法针对问题的多场景、问题求解的时间复杂度等,分别设计了有针对性的初始化方法、自适应破坏策略以及快速重构和局部搜索方法。最后,在生成的810个实例中,与其他高效的元启发式算法相比,所提出的算法在有限的时间内得到了鲁棒最优解。研究结果表明,该算法能够应对不确定因素和复杂的约束,在解决各种规模的问题上都表现出了良好的性能。

基于扩展滑模扰动观测器的高速列车分布式速度协同滑模控制

针对高速列车运行中因受外界未知扰动而导致的各车厢速度不同步问题,提出一种基于扩展滑模扰动观测器的高速列车分布式滑模控制算法。首先,考虑高速列车运行的受力情况,建立高速列车多质点模型;其次,设计领航者车厢滑模控制器和跟随者车厢分布式滑模控制器,构建扩展滑模扰动观测器估计外界未知干扰,并反馈给分布式滑模控制器,以消除外界未知干扰对高速列车各车厢速度同步造成的影响,同时利用Lyapunov理论证明了算法的稳定性。最后,通过Matlab仿真验证了该算法能实时精确观测外界未知扰动并反馈补偿,跟随者车厢能快速跟踪领航者车厢的速度,速度跟踪精确度高达99.9%。