论文摘要
随着电力系统规模的日益扩大和模型的逐步复杂,采用传统数学分析方法计算较大型的电力系统会存在计算机内存不足,收敛速度慢等瓶颈问题。而网格计算可以充分发挥机群的优势,以较低的成本和较快的速度完成以往需要超大规模计算机才能完成的工作。本文致力于网格计算在大型电力系统中的应用研究,侧重于网格计算任务调度和资源分配等算法的创新,并将算法应用于电力领域,得出了相应的应用策略。作为网格计算的核心问题,任务调度和资源分配一直是影响网格计算速度和效率的瓶颈,制约着网格的发展。本文提出基于稳定匹配机制的网格任务调度算法(SMM:Stable MatchingMechanism),以及根据各条件因素值及其所占比率进行量化匹配的思想。用户和资源可以根据自身特点动态地设置各条件因素的基准值,通过与实际提供的条件因素值进行比较,得到匹配度,按照匹配度的高低顺序循环匹配最终达到稳定。该算法能有效地实现网格任务调度,并给网格调度中心提供一种调度策略。网格资源的异构性一直是阻碍网格计算发展的难点,本文提出了一种基于效益优先的网格资源贪心选择分配算法(BFG:BenefitFirst Greedy Algorithm),以及根据时间和花费所占比例构造效益函数的思想。该算法以效益函数作为资源分配的目标函数,利用贪心算法选择效益函数的最大值,最终实现网格资源分配的效益最大化。针对传统的电力系统集中式处理的特点,提出了在电力系统中应用网格技术的方案,并将SMM算法及BFG算法应用于电力网格中。这是一个全新的课题,具有可移植性和扩展性。它可以有效缓解那些长期制约电力系统发展的难题,成为电力系统分析和计算中至关重要的工具和手段。本课题的独创性在于提出了基于网格计算环境下的大型电力系统分析和计算的概念,目的在于分析电力系统网格的任务分配与分割、资源利用与查找;利用Matlab语言进行仿真,有效实现网格任务调度及资源分配;并将SMM算法及BFG算法应用于电力系统网格,总结出电力网格在任务调度和资源分配等方面应用的具体方案。文章最后总结了本文的主要内容、成果及结论,并为今后进一步的研究工作指明方向和重点。
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