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文檔簡介
1、電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)是整個電力系統(tǒng)的中樞。我國電網(wǎng)互聯(lián)程度的不斷提高以及智能電網(wǎng)建設過程的逐步推進,給現(xiàn)有的電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)帶來了極大的挑戰(zhàn)。其主要挑戰(zhàn)就來自于現(xiàn)有的電力計算平臺,其計算與存儲能力已經(jīng)無法滿足電網(wǎng)發(fā)展的需求,考慮到電網(wǎng)發(fā)展的計算平臺計算及存儲能力不斷增長的趨勢,建設具有海量數(shù)據(jù)計算和存儲的智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)已迫在眉睫。
首先,本文在結(jié)合我國現(xiàn)有電網(wǎng)調(diào)度體系的基礎上,提出了基于云計算的智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)新架構(gòu)以及云計算數(shù)據(jù)中
2、心的體系結(jié)構(gòu),從宏觀上對整個智能電網(wǎng)調(diào)度體系結(jié)構(gòu)進行了規(guī)劃。
其次,本文針對智能電網(wǎng)調(diào)度云數(shù)據(jù)中心的三個關(guān)鍵問題進行了重點研究。第一、云數(shù)據(jù)中心內(nèi)部網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。在分析對比傳統(tǒng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)算法以及最新提出的BCube、DCell數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)算法的前提下,提出了更具有擴展性、容錯性的PCube網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)算法;第二、Hadoop云平臺的副本存儲策略。針對Hadoop現(xiàn)有副本存放策略的不足,本文研究目前學者提出HDFS改進存儲策略——
3、CoHadoop副本存儲策略,并在此基礎上對其智能性加以改進,依靠FP數(shù)組挖掘算法對Locator的相關(guān)性進行定義,完善了CoHadoop算法的性能,使其更好的適合智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)中事務數(shù)據(jù)集大而稀疏的特點;第三、Hadoop云平臺的任務調(diào)度策略。本文改進了現(xiàn)有Hadoop平臺的公平調(diào)度算法,基于模擬退火策略對任務選取進行優(yōu)化以適合智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)任務多、優(yōu)先級區(qū)分明顯等特點。
最后,為驗證相關(guān)算法的有效性,隨著研究過程的
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