电力系统科学计算在云数据中心的优化任务调配算法研究

随着互联电网的规模不断扩大、结构的日趋复杂,以及状态感知的精细化,电力系统静态/暂态稳定分析等科学计算愈加复杂。鉴于此,针对电力科学计算基本范式-节点导纳矩阵的分解–协调DC计算范式,研究了其在云计算数据中心中优化调度配置方法,提出了一种新型的最小割二叉树任务调度优化算法。通过将高时间复杂度电力科学计算请求分解为了多任务计算–通信均衡型有向无环图(directed acyclic graph,DAG),并采用所提算法优先映射虚拟机至物理机,最小化了整体求解时间,实现计算加速。最后,通过CloudSim数据中心仿真平台进行了118节点至13659节点超大规模电力系统的多种科学计算混合运行实验,结果表明无论是在数据中心轻载或重载场景,所提算法均能通过提升底层物理机资源利用率,获得较好的计算加速性能,为大规模电网复杂电力科学计算的数据中心实时求解提供了技术支撑。