本文關(guān)鍵詞：電力云計(jì)算平臺(tái)資源調(diào)度策略的研究

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【摘要】：智能電網(wǎng)中數(shù)據(jù)種類(lèi)與規(guī)模正以前所未有的速度不斷增加和積累,標(biāo)志著電力系統(tǒng)已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代。電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)給電網(wǎng)信息平臺(tái)的存儲(chǔ)、管理與分析能力帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn),而現(xiàn)有的硬件設(shè)施和計(jì)算能力已難以適應(yīng)未來(lái)電力系統(tǒng)在線分析和實(shí)時(shí)控制所要求的計(jì)算能力和存儲(chǔ)要求。云計(jì)算以其擴(kuò)展靈活、存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力強(qiáng)大而引起國(guó)內(nèi)外廣泛關(guān)注,學(xué)術(shù)界也對(duì)將云計(jì)算引入電力系統(tǒng)構(gòu)建電力統(tǒng)一云計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行了大量的研究。然而構(gòu)建電力云計(jì)算平臺(tái)的同時(shí)也會(huì)引入云計(jì)算中普遍存在的問(wèn)題,例如集群中的單點(diǎn)失效問(wèn)題、服務(wù)質(zhì)量問(wèn)題、資源的有效利用問(wèn)題和能耗問(wèn)題等。本文分析電力云計(jì)算平臺(tái)、云計(jì)算單點(diǎn)失效和云計(jì)算資源調(diào)度的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,首先結(jié)合電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展需求和云計(jì)算最新發(fā)展,給出了一種基于開(kāi)源Open Stack和Hadoop的電力云計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)方案。然后,鑒于Hadoop存在主節(jié)點(diǎn)單點(diǎn)失效問(wèn)題,給出一種對(duì)主控制節(jié)點(diǎn)雙機(jī)熱備以解決單點(diǎn)失效的方案。最后,通過(guò)分析電力云計(jì)算平臺(tái)的資源調(diào)度問(wèn)題,給出一種基于虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移的資源調(diào)度策略。針對(duì)上述問(wèn)題中的資源調(diào)度策略,本文詳細(xì)分析了在虛擬機(jī)遷移過(guò)程中,通過(guò)基于平滑指數(shù)預(yù)測(cè)模型的雙閾值策略進(jìn)行熱點(diǎn)確定,利用遷移效果和遷移速度相結(jié)合的方式選擇虛擬機(jī),在選擇遷移目標(biāo)階段,本文采用基于退火思想的粒子群優(yōu)化算法對(duì)目標(biāo)主機(jī)進(jìn)行搜索,在目標(biāo)主機(jī)確定階段利用輪盤(pán)賭思想實(shí)現(xiàn)遷移的長(zhǎng)期優(yōu)化效果。其中優(yōu)化目標(biāo)綜合考慮服務(wù)質(zhì)量、資源利用率和集群能耗三個(gè)方面。根據(jù)電力仿真計(jì)算的特點(diǎn),利用Cloud Sim平臺(tái)對(duì)電力仿真云計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行虛擬機(jī)初始化放置和資源調(diào)度實(shí)驗(yàn)。結(jié)合本文提出的基于預(yù)測(cè)的雙閾值確定熱點(diǎn)、綜合考慮遷移效果和遷移時(shí)間的虛擬機(jī)選擇策略,將引入退火思想的粒子群長(zhǎng)期優(yōu)化算法、標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法、無(wú)預(yù)測(cè)的貪心算法和無(wú)遷移的虛擬機(jī)順序放置算法進(jìn)行比較,通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比驗(yàn)證了本文給出的優(yōu)化粒子群算法結(jié)合資源調(diào)度策略在服務(wù)等級(jí)合約(SLA)、剩余資源利用率、平臺(tái)能耗以及遷移次數(shù)方面均有明顯優(yōu)化效果。驗(yàn)證了本文提出的資源調(diào)度策略能夠保證電力云計(jì)算平臺(tái)高效穩(wěn)定運(yùn)行,可以為電力云計(jì)算平臺(tái)的構(gòu)建和資源優(yōu)化提供了一種可行方案。
【關(guān)鍵詞】：電力系統(tǒng) 云計(jì)算 單點(diǎn)失效 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 課題研究的背景和意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 電力云計(jì)算平臺(tái)研究12-13
• 1.2.2 云計(jì)算平臺(tái)單點(diǎn)失效13-14
• 1.2.3 云計(jì)算平臺(tái)資源調(diào)度14-16
• 1.3 本文主要工作及內(nèi)容安排16-17
• 第2章 電力云計(jì)算平臺(tái)可靠性和性能分析17-30
• 2.1 云計(jì)算平臺(tái)技術(shù)17-20
• 2.1.1 開(kāi)源異構(gòu)資源虛擬化整合方案KVM18
• 2.1.2 基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)層解決方案OpenStack18-19
• 2.1.3 云計(jì)算平臺(tái)層解決方案Hadoop19-20
• 2.2 電力云計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)20-23
• 2.2.1 基礎(chǔ)平臺(tái)層22
• 2.2.2 云計(jì)算平臺(tái)層22-23
• 2.2.3 電網(wǎng)業(yè)務(wù)邏輯層23
• 2.3 針對(duì)單點(diǎn)失效解決方法的可靠性分析23-28
• 2.3.1 主節(jié)點(diǎn)集中部署方式24-25
• 2.3.2 控制節(jié)點(diǎn)分布部署方式25
• 2.3.3 電力云計(jì)算平臺(tái)雙機(jī)熱備25-28
• 2.4 基于資源調(diào)度的電力云計(jì)算平臺(tái)性能分析28-29
• 2.4.1 任務(wù)調(diào)度28-29
• 2.4.2 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 資源調(diào)度中虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移過(guò)程設(shè)計(jì)30-36
• 3.1 電力云計(jì)算平臺(tái)虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移過(guò)程與參數(shù)設(shè)定30-34
• 3.1.1 基于預(yù)測(cè)的集群熱點(diǎn)確定30-31
• 3.1.2 多目標(biāo)選擇需遷移的虛擬機(jī)31-32
• 3.1.3 遷移過(guò)程中目標(biāo)節(jié)點(diǎn)搜索32-33
• 3.1.4 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移33-34
• 3.2 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移框架設(shè)計(jì)34-35
• 3.3 電力云計(jì)算平臺(tái)的建設(shè)和性能優(yōu)化35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第4章 基于多目標(biāo)優(yōu)化粒子群的虛擬機(jī)遷移目標(biāo)搜索36-46
• 4.1 電力云計(jì)算平臺(tái)資源調(diào)度描述36
• 4.2 引入退火思想的粒子群算法36-39
• 4.2.1 粒子群算法簡(jiǎn)介及特點(diǎn)36-37
• 4.2.2 退火思想37-38
• 4.2.3 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移中粒子群算法的建模38-39
• 4.3 基于長(zhǎng)期過(guò)程的粒子群優(yōu)化39-41
• 4.4 引入退火思想的長(zhǎng)期粒子群優(yōu)化算法流程41-42
• 4.5 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移中多目標(biāo)優(yōu)化粒子群算法適應(yīng)度的選取42-44
• 4.5.1 SLA違背率42
• 4.5.2 剩余資源利用率42-43
• 4.5.3 電能消耗43
• 4.5.4 多目標(biāo)綜合評(píng)價(jià)函數(shù)43-44
• 4.6 基于虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移的電力云計(jì)算平臺(tái)資源調(diào)度44-45
• 4.7 本章小結(jié)45-46
• 第5章 電力仿真云計(jì)算平臺(tái)資源調(diào)度仿真測(cè)試46-56
• 5.1 電力系統(tǒng)仿真云計(jì)算平臺(tái)46-47
• 5.2 CLOUDSIM仿真平臺(tái)簡(jiǎn)介47
• 5.3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置及仿真環(huán)境47-48
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置47
• 5.3.2 電力仿真云平臺(tái)環(huán)境47-48
• 5.4 粒子群動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重實(shí)驗(yàn)48-51
• 5.4.1 不同k值粒子群表現(xiàn)特點(diǎn)48-49
• 5.4.2 不同k值與粒子群迭代關(guān)系49-50
• 5.4.3 不同k值與粒子群收斂關(guān)系50-51
• 5.5 粒子群算法參數(shù)設(shè)置51-52
• 5.6 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析52-55
• 5.6.1 SLA違背率52-53
• 5.6.2 剩余資源率53
• 5.6.3 平臺(tái)能耗53-54
• 5.6.4 虛擬機(jī)遷移次數(shù)54-55
• 5.7 本章小結(jié)55-56
• 第6章 總結(jié)與展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果61-62
• 致謝62

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本文編號(hào)：758870