本文選題：智能電網調度　切入點：云計算　出處：《華北電力大學》2013年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：電網調度系統(tǒng)是整個電力系統(tǒng)的中樞。我國電網互聯(lián)程度的不斷提高以及智能電網建設過程的逐步推進，給現(xiàn)有的電網調度系統(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無法滿足電網發(fā)展的需求，，考慮到電網發(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調度系統(tǒng)已迫在眉睫。 首先，本文在結合我國現(xiàn)有電網調度體系的基礎上，提出了基于云計算的智能電網調度系統(tǒng)新架構以及云計算數(shù)據(jù)中心的體系結構，從宏觀上對整個智能電網調度體系結構進行了規(guī)劃。 其次，本文針對智能電網調度云數(shù)據(jù)中心的三個關鍵問題進行了重點研究。第一、云數(shù)據(jù)中心內部網絡結構。在分析對比傳統(tǒng)網絡結構算法以及最新提出的BCube、DCell數(shù)據(jù)中心網絡結構算法的前提下，提出了更具有擴展性、容錯性的PCube網絡結構算法；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——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調度系統(tǒng)中事務數(shù)據(jù)集大而稀疏的特點；第三、Hadoop云平臺的任務調度策略。本文改進了現(xiàn)有Hadoop平臺的公平調度算法，基于模擬退火策略對任務選取進行優(yōu)化以適合智能電網調度系統(tǒng)任務多、優(yōu)先級區(qū)分明顯等特點。 最后，為驗證相關算法的有效性，隨著研究過程的進行，本文分別對網絡結構算法進行模擬實驗，驗證了其擴展性、容錯性等關鍵特性；之后為驗證Hadoop副本存儲策略和任務調度算法的性能，本文借助一個已有云計算平臺搭建了Hadoop集群，對相關實驗環(huán)境進行了模擬并運行了相關算法實例，驗證了算法的有效性。
[Abstract]:The power grid dispatching system is the center of the whole power system. The main challenge comes from the existing electric power computing platform, whose computing and storage capacity can no longer meet the needs of the development of the power grid. Considering the increasing computing and storage capacity of power grid, it is urgent to build a smart grid dispatching system with massive data computing and storage. First of all, this paper proposes a new architecture of smart grid dispatching system based on cloud computing and the architecture of cloud computing data center based on the existing power grid dispatching system in China. The whole dispatching architecture of smart grid is planned macroscopically. Secondly, this paper focuses on three key issues of smart grid dispatching cloud data center. On the premise of analyzing the network structure of cloud data center, a more extensible and fault-tolerant PCube network structure algorithm is proposed, which is more scalable and more fault-tolerant than the traditional network structure algorithm and the latest BCube DCell data center network structure algorithm. Second, the replica storage strategy of Hadoop cloud platform. Aiming at the deficiency of the existing replica storage strategy of Hadoop, this paper proposes an improved storage strategy for HDFS, which is CoHadoop replica storage strategy, and then improves its intelligence. The correlation of Locator is defined by FP array mining algorithm, which improves the performance of CoHadoop algorithm and makes it more suitable for the characteristics of large and sparse transaction data set in smart grid dispatching system. The third is the task scheduling strategy of Hadoop cloud platform. This paper improves the fair scheduling algorithm of the existing Hadoop platform and optimizes the task selection based on simulated annealing strategy to suit for the smart grid scheduling system with many tasks and distinct priorities. Finally, in order to verify the effectiveness of the algorithm, with the progress of the research process, the network structure algorithm is simulated to verify its scalability, fault tolerance and other key characteristics. Then in order to verify the performance of Hadoop replica storage strategy and task scheduling algorithm this paper builds a Hadoop cluster with the help of an existing cloud computing platform and simulates the related experimental environment and runs an example of relevant algorithms to verify the effectiveness of the algorithm.
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP308;TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：1643277