發(fā)布時間：2021-07-20 17:52

　　智能電網技術進一步發(fā)展,SCADA和IECSA技術逐步走向應用,各類智能終端能夠更方便地連入系統(tǒng)中,這就使得智能電網具有了重負載、Qo S需求復雜的特點。為了滿足重負載網絡各類Qo S需求的區(qū)分服務,基于最小加代數理論設計了一種動態(tài)緩存調度算法TRRDB。對于到達的數據根據優(yōu)先級將業(yè)務流規(guī)整為服務流,將緩存動態(tài)分配給服務流,以實現(xiàn)不同的實時性和丟包率的需求;在輸出時,采取基于時間片的輪循方式,并根據各服務流Qo S的具體需求引入權值有利偏向補償模型,實現(xiàn)了長期公平性前提下的短期優(yōu)先級調度。仿真數值結果表明,該算法能夠有效地保證高優(yōu)先級業(yè)務的Qo S需求,同時也減小了丟包率,使得系統(tǒng)實時性和分組丟失率綜合性能得到優(yōu)化。 

【文章來源】：電工技術學報. 2015,30(S1)北大核心EICSCD

【文章頁數】：5 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 網絡模型
    2.1 網絡拓撲結構
    2.2 網絡中的數據特性
    2.3 協(xié)議選擇
3 基于時間片輪循的動態(tài)緩存調度算法
    3.1 報文分類
    3.2 算法描述
4 實驗
5 結論和未來工作


【參考文獻】：
期刊論文
[1]智能電網調度控制系統(tǒng)現(xiàn)狀與技術展望[J]. 辛耀中,石俊杰,周京陽,高宗和,陶洪鑄,尚學偉,翟明玉,郭建成,楊勝春,南貴林,劉金波.  電力系統(tǒng)自動化. 2015(01)
[2]智能電網述評[J]. 余貽鑫,欒文鵬.  中國電機工程學報. 2009(34)

博士論文
[1]基于圖像的工業(yè)控制網絡調度與協(xié)議的研究[D]. 王敏.天津大學 2011



本文編號：3293301