电力变压器故障的客观熵权识别及诊断方法

为了有效管理和监测电力变压器的健康状态,在对变压器油中溶解气体数据进行分析的基础上,建立了一种基于客观熵权的电力变压器故障信息模式识别及诊断模型。首先,在定义包含电力变压器故障模式全局信息的矩阵范式基础上,引入信息熵权理论构建故障特征信息的客观熵权精确量化模型;然后,基于距离和投影原则构建了故障模式判别准则函数,并通过准则函数对模式进行排序,运用综合排序结果进行故障测试模式分类,得到用于判断故障类型的基准类心向量;最后,运用基于类心欧氏距离的方式判别故障测试样本所属的类别,实现变压器故障的客观熵权识别及诊断。利用从某电力公司采集到的120组电力变压器油中溶解气体样本进行实例验证,结果表明,所提出的方法能克服传统的三比值故障诊断方法存在无编码以及边界编码模糊致误判的问题。

云计算虚拟资源的熵优化和动态加权评估模型

云资源的动态变化和不确定性给资源管理及任务调度带来了很大的困难.为了准确地掌握资源动态负载和可用能力信息,提出一种基于熵优化和动态加权的资源评估模型,其中,熵优化模型利用最大熵和熵增原理的目标函数及约束条件,筛选出满足用户QoS和系统最大化的资源,实现最优调度,保障用户QoS.对筛选后的资源再进行动态加权负载评估,对负载过重及长期不可用资源进行迁移、释放等,可减少能耗,实现负载均衡和提高系统利用率.设计了仿真实验,以验证所提评估模型的性能.实验结果表明,熵优化模型对用户QoS和系统最大化有很好的效果,动态加权负载评估有利于均衡负载,提高系统利用率.该评估模型实现了用户QoS保障、减少能耗、负载均衡以及提高系统利用率等多目标的优化.

云资源中多目标集成蚁群优化调度算法

针对云计算环境的复杂性和云资源的不确定性,提出多目标集成蚁群优化调度算法。采用熵度量云资源的不确定性,进行信息素全局更新,以提高算法收敛速度;将Min-min算法得出的任务预期最小完成时间作为启发信息,以实现最小调度时间;在信息素局部更新时加入负载系数,根据当前负载情况调节信息素,满足负载均衡需求,同时在更新时考虑信息素扩散因素,不仅计算当前节点还考虑周遭节点信息素情况,可增强蚂蚁间协作,提高最优解的性能。改进后算法比原始蚁群算法降低了算法复杂度,提高了最优解精度。云仿真系统实验测试表明改进算法在调度时间、负载均衡等方面表现均优于其他算法。