云计算环境中自适应负载均衡设计与实现

设计了一种新的可分配的加权轮询负载均衡方法,结合云计算技术通过高效的调度,平衡位于不同的地区、不同用户传入的负载请求,通过使用分布式数据源的数据,可以有效利用云资源和提高任务处理时间。实验证明该方法与轮询调度方法、加权最小连方法相比能够更加高效。

考虑源荷储协同的主动配电网多时间尺度优化调度

随着分布式能源、柔性负荷和储能装置等资源的不断扩增,配电网逐渐转变成主动参与电网运行的调节与控制的主动配电网。针对储能装置、柔性负荷的利用效率较低等问题,提出一种荷源储协同的优化调度方法。首先,建立一个多时间尺度的主动配电网调度模型,然后以配电网电能质量最佳和最小运行成本为目标函数,以储能约束、网络平衡约束以及柔性负荷约束等作为约束条件。最后通过IEEE-33系统构建主动配电网,建立日前-日内的多时间尺度调度策略,利用随机权重粒子群算法求解多目标优化问题。验证了所提方法的可行性。

改进一致性哈希优化存储邮政数据算法的研究

随着电子商务不断发展,邮政快递行业数据日益增多,传统方式对于邮政数据存储的理论与方法都已无法满足需求。基于此情况,使用一致性哈希算法来解决存储系统的横向弹性扩展,结合一致性哈希的虚拟节点与加权轮询算法优化Hadoop平台下分布式文件系统(HDFS)存储策略,实现集群在同构与异构条件下的数据均衡效果。同时介绍集群节点数据转移思想,设计负载因子与系统自检周期,实现了集群动态权重的负载转移,并进行实验验证。实验结果表明,文章提出的改进算法与HDFS、普通一致性哈希相比,在不同条件下集群负载差值均有不同程度的提升,证明了该策略可以有效降低集群节点间负载差值。

基于负荷介数的配电网电气连通性检测试验研究

在10 kV以上的高压配电网电气连通性检测中,负荷介数有较好的指标意义,并且介入性较小。通过运算高压配电网内各节点的加权介数与节点结构关键度,获得各节点的负荷介数,依据各节点负荷介数辨识出配电网内的关键节点;通过对配电网网络拓扑图的描述数据结构实施更改,设计针对拓扑图的连通性算法,采用此算法检测负荷介数,辨识出高压配电网内关键节点的电气连通性。试验研究结果表明,该方法可辨识出高压配电网内关键节点,且辨识结果准确可靠,能够针对辨识出的关键节点实施连通性检测,且具有较高的检测速度与精度,检测性能优越。

基于熵权和自适应负载编码的配电网故障恢复算法研究

针对传统故障恢复方案评价方法难以制定合理目标权重的问题,文章提出了一种基于熵权的综合权重确定方法,对故障恢复方案的优劣进行评价。针对传统群体智能算法难以应对负载无法完全恢复的问题,文章提出了一种自适应负载编码的方法融入群体智能算法,将不满足约束条件的个体做负载切除处理,使得智能算法中的每个编码为电气角度的可行解,通过算法的逐步迭代得出使得目标函数最优的解。经算例验证该算法可以得到全局最优解并且可以解决大面积负载恢复问题,具有一定的工程价值。

多策略集成的改进技能优化算法及应用

针对技能优化算法(Skill Optimization Algorithm,SOA)寻优精度不高、收敛速度慢等缺点,本研究提出一种多策略集成的改进技能优化算法(Multi Strategy integrated Skill Optimization Algorithm,MSSOA)。MSSOA采用佳点集策略初始化种群,提高初始种群在解空间内的分布质量;根据算法特点在全局搜索阶段采用自适应权重,改进个体行进的步长;根据不同个体采用不同的t-分布扰动方式,平衡全局搜索和局部搜寻的关系,增强算法后期局部搜寻能力。通过12个测试函数、2个工程应用问题对其性能进行测试,测试结果表明MSSOA有着理想的寻优精度和收敛速度,能够解决复杂的工程问题。

分布式电力负荷精益转换装置异常状态线性加权评估模型

及时、准确地了解分布式电力负荷精益转换装置状态是检修维护工作的前提和基础。在此背景下,研究一种分布式电力负荷精益转换装置异常状态线性加权评估模型。在指标初选的基础上,计算每个评估指标的累计贡献率,选出累计贡献率达到85%及以上的指标作为最终的评估指标,构建评估指标体系。利用改进层次分析法计算指标权重,然后与指标分值相乘,得出分布式电力负荷精益转换装置状态得分。对比状态等级划分标准,确定异常程度。对比实验结果表明:该方法能够有效评估分布式电力负荷精益转换装置异常状态,准确率最高达到99.2%。可以为提高装置运行质量提供参考。

基于组合赋权-TOPSIS交直流配电网能效评估

针对现有交直流配电网能效缺乏量化评估方法,交直流配电网复杂、能效影响因子分布广等特点导致能效评价不够全面客观的缺陷。本文依据相关国家标准和参考文献考虑从源网荷3方面建立一套适用于交直流配电网的能效评价指标体系。在此基础上建立基于G1-反熵权的组合赋权法从主客观两个角度确定指标综合权重的综合评估模型,利用逼近理想解排序法对能效水平进行综合评价,充分反映各方案之间的差距。最后结合四个模拟算例,结果验证了指标的正确性和评估模型的可行性,对交直流配电网进一步科学合理的规划、管理和运行具有一定的参考价值。

基于多策略粒子群优化RBF的云资源预测模型

针对云计算资源利用率低等问题,构建基于多策略粒子群优化RBF神经网络的云资源预测模型(MPSO-RBF)。采用改进的粒子群算法对RBF神经网络参数进行优化,避免随机初始化参数引起的预测精度低等问题;对于粒子群容易陷入局部最优解等问题,采用动态惯性权重、自适应学习因子和变异粒子位置3种策略对粒子群进行改进,提高算法的寻优能力。基于云计算资源负载数据,将该模型与BP、RBF和PSO-RBF模型进行对比实验,验证了该模型具有良好的性能。

基于EW和TOPSIS的分布式模型调度技术

电磁环境分析计算量大已成为电磁环境建模仿真领域重要难题之一,单独计算资源负载能力有限,研究如何利用多计算资源分担计算量,具有重要的意义。通过分析电磁环境模型调度特点,提出了一种基于EW(Entropy Weight,即熵权法)和TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,即逼近理想解排序法)的分布式模型调度技术,以动态均衡计算节点负载,高效利用多计算资源。实验结果表明,该方法使得计算效率提高了50%以上。

基于改进层次-权法的含PVES配电网负荷转供优化模型研究

随着大量分布式光-储系统(photovoltaic and energy storage,PVES)并入配电网,加重了配电网运行的复杂程度。特别在电网故障恢复以及负荷转供过程中给电网安全、稳定运行带来不可预测的问题。提出一种基于改进层次-熵权法的含PVES配电网负荷转供优化模型,有利于提高电能质量和供电可靠性。文中提出利用可调节PVES对恢复供电过程中产生的潮流越限调控;对于超出调控范围的负荷,采用PVES调控为主、负荷削减为辅助措施的调控策略。提出一种基于模糊德尔菲层次分析法和改进的熵权法(fuzzy delphi analytic hierarchy process and improved entropy weight,FDAHP-IEW)判断负荷优属度方法,建立负荷削减优化模型,综合主客观均衡优势。提出一种基于配电网运行呈辐射状特性缩短遗传算法中染色体编码长度的方法,并通过使交叉率和变异率自适应,使算法快速产生可行解。算例仿真结果表明,提出方法和模型在计算效率和迭代次数上优于传统算法,且在PVES的利用率、系统可靠性以及网络损耗等方面性能显著提高。

基于日负荷指标及改进分布式K-means聚类的用户用电规律研究

负荷聚类不仅能为精细化负荷预测提供高质量数据,还能结合用电规律进行用户行为分析;为应对海量负荷数据挑战,提出一种基于日负荷指标的降维及分布式K-means聚类算法。通过建立日负荷指标,将原始高维负荷数据转化为低维负荷指标;基于负荷指标,利用熵权法改进的分布式K-means算法进行聚类,挖掘出隐藏的典型负荷类型;结合算例,根据得到的典型负荷类型进行用电规律分析,与实际用户类型匹配,实现四类典型用电规律的归纳。

基于一致性哈希算法的分布式机电系统海量数据存储策略研究

针对分布式机电系统远程全寿命周期运行监测庞大的海量数据分布式存储与管理的负载不均衡问题,提出一种基于权值比例分配各主机节点数量的分布式存储策略。分析分布式机电系统远程监测平台的数据流结构及其数据特征,建立基于一致性哈希算法的机电液数据的哈希环信息映射,同时引入虚拟节点解决哈希偏移问题。考虑各主机性能差异,基于权值分配虚拟节点,实现负载的自适应,并建立了虚拟节点的动态分配机制。试验结果表明:该存储策略具有良好的负载均衡性,较平均分配各主机节点数量的一致性哈希动态分配存储策略效果更好,能有效减少动态分配次数,使系统快速进入正常运行状态,实现数据的高效存储。

供电分区场景下基于数据驱动的负荷密度综合评估及预测方法

为满足配电网供电分区和网格化规划需求,提出一种基于数据驱动的负荷密度综合评估及中长期精细化预测方法,通过改进Agglomerative算法,实现了相似单元的聚类。所提方法可有效提取出各类负荷密度的典型特征,进而降低系统对数据样本的要求,为后续各类负荷的分类精细化预测提供支持。首先,基于数据思维,通过核密度估计方法对网格内地块样本进行负荷密度特征提取;其次,采用E熵权法对各类负荷密度的特征值进行赋权,实现各供电单元不同类型负荷密度的评估,并进一步对供电单元和供电网格的综合负荷密度水平进行计算;最后,通过供电单元聚类,采用最小二乘法对负荷密度S型增长曲线的参数进行分类求解,实现供电单元各类负荷密度的中长期预测。在算例部分,进行了详细分析,结合工程实例验证了该方法的可行性。

基于WIM的江苏省干线公路桥梁车辆荷载统计模型

为建立江苏省干线公路桥梁车辆荷载统计模型,基于典型公路桥梁动态称重系统(WIM)实测数据,归类出了通行车辆的代表车型,并建立了各车辆参数的统计模型.首先,统计分析了不同车轴车辆的车流量变化规律;然后,采用k-means算法,根据车轴距归类出了13类代表车型,并研究了各轴轴重随车重的变化规律;在此基础上,采用混合分布拟合了车辆荷载概率密度函数,并采用广义Pareto分布(GPD)拟合了车辆荷载截口分布;最后,对车辆的到达时间间隔和行车间距进行统计分析.结果表明:车重概率密度分布具有明显的双峰或多峰分布特征;随着车重的增加,各车轴承重比例逐渐趋于定值,并且联轴下的各轴轴重具有一致的变化规律;此外,由于附近交通信号灯的影响,超过50 t的车辆同时出现在桥梁上的概率达到9.31%.

分布式电源接入下配电网运行方式多目标优化

电网运行过程中选择的参数不合理,导致电网的无功损耗较高,因此提出分布式电源接入下配电网运行方式多目标优化方法。将配电变压器间负载率平衡度和损耗程度作为分布式电源接入下配电网运行方式优化指标参数,采用二进制粒子群优化算法实现对配电网运行方式指标参数的寻优;结合惯性权重的作用强度对可执行的空间范围内粒子寻优速度进行设置,将负载率平衡度最大值、损耗程度最小值作为配电网运行方式优化目标,并将寻优结果作为最终配电网运行方式多目标优化参数。测试结果表明,应用该方法后,配电网的输出功率与实际负荷具有较高的拟合度,无功损耗低于70.0 kW,实际应用效果好。

高速公路车流荷载特征演变及其极值效应评估

为获得高速公路车流荷载的时空分布特征及演变规律,基于大量WIM数据,对多条高速的车流参数进行时空演变分析,并进一步分析不同车道的荷载极值及其效应。研究结果表明:2车道高速公路各车道车流状态同质性较高,3车道高速各车道车流状态差异较大;各车型对车道的选择概率较稳定,中间车道的车型分布较复杂,导致其平均车速相对较低;平均车重随时间呈24 h周期性变化,各车道平均车重的幅值差异和波动较大且中间车道承担的荷载变异水平相对较高;平均车速与车重的周期变化类似;车重荷载极值及效应由车道内向车道外呈递增趋势,其中慢车道的外推荷载极值及效应相对较大,需在路桥结构设计及运营养护中引起重视。

刚性轮径向受力分布分析测量

研究刚性轮轮心到轮缘的径向传力特点,利用理论力学和材料力学的方法,建立刚性轮在承重载荷作用下的平衡方程,求解获得了承重载荷与刚性轮径向受力分布之间的相互关系,搭建拉压传感器实验平台验证该关系的准确性,为进一步研究提供理论参考。

基于改进加权Voronoi图算法的有源配电网变电站规划

针对未来规划区域面临大规模分布式电源(DG)接入及多样性负荷的场景,提出了一种基于改进加权Voronoi图算法的有源配电网变电站规划方法。首先,将负荷特性引入DG置信容量评估方法中,分析不同负荷特性与DG出力特性对DG置信容量的影响。其次,建立考虑DG置信容量的有源配电网变电站规划数学模型。继而,提出基于改进加权Voronoi图算法的变电站规划方法,具体改进包括:在Voronoi图一次迭代中,根据供电范围划分情况不断调整原定权值,实现加权Voronoi图算法的层次性改进;根据网供负荷在DG方向大量减少的情况调整Voronoi图在DG方向的权值,实现加权Voronoi图算法的方向性改进。最后,通过实例说明所提方法的科学性和实用性。

基于贝叶斯理论的工程车辆载荷样本长度计算方法

确定载荷样本长度是载荷谱编制的一个关键步骤,直接影响着零部件疲劳寿命预测的准确性。为了找到一种有效地确定载荷样本长度的方法,该文以轮式装载机为例,结合其零部件的受载特点,假定载荷均值服从正态分布,均值的先验分布也服从正态分布,提出了用贝叶斯理论和加权平方损失函数来计算载荷样本长度的方法。该方法以加权平方损失函数的后验损失期望值取最小值为条件,得到了包含先验信息、样本信息以及总体信息的后验参数估计值;然后结合t分布得到了在满足一定置信度和误差要求时的载荷样本长度。