本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)中心求解對(duì)角加邊模型的方法

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【摘要】：隨著超大規(guī)模區(qū)域互聯(lián)電網(wǎng)的發(fā)展,電力系統(tǒng)中的潮流計(jì)算、暫態(tài)分析、無(wú)功優(yōu)化變得愈加復(fù)雜,這對(duì)在線快速處理電力網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜計(jì)算問題提出了更高的要求。對(duì)角加邊模型作為電力系統(tǒng)的基本運(yùn)算單元,被廣泛應(yīng)用于大規(guī)模電力網(wǎng)絡(luò)計(jì)算,提升其運(yùn)算效率將極大的加速系統(tǒng)分析與能效仿真,滿足大規(guī)模電網(wǎng)實(shí)時(shí)在線處理的要求,然而其傳統(tǒng)的求解方式大多采用單機(jī)運(yùn)行或者簡(jiǎn)單調(diào)度的多機(jī)運(yùn)行,時(shí)間長(zhǎng),效果不理想。云計(jì)算數(shù)據(jù)中心作為一種新型的互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算模式,為快速實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)大規(guī)模復(fù)雜計(jì)算提供了可能,在云計(jì)算數(shù)據(jù)中心計(jì)算過(guò)程中,數(shù)據(jù)中心能耗問題與計(jì)算加速比同等重要。本文針對(duì)電力系統(tǒng)基本計(jì)算單元對(duì)角加邊模型分解協(xié)調(diào)算法,研究并提出一種低能耗數(shù)據(jù)中心的優(yōu)化映射和并行計(jì)算方法。依據(jù)任務(wù)間計(jì)算耦合性,將分解協(xié)調(diào)并行算法進(jìn)行拆分,并提出依據(jù)任務(wù)計(jì)算復(fù)雜度的任務(wù)到虛擬機(jī)偏好綁定放置方法。隨后建立以虛擬機(jī)的CPU利用率、內(nèi)存利用率為約束條件,以節(jié)能為目標(biāo)的Bin-Packing模型,求解BBDF分解協(xié)調(diào)并行計(jì)算到數(shù)據(jù)中心映射的最優(yōu)配置。通過(guò)CloudSim平臺(tái)對(duì)IEEE 118節(jié)點(diǎn)電網(wǎng)模型和含有538節(jié)點(diǎn)和1133節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模電網(wǎng)進(jìn)行仿真計(jì)算,結(jié)果表明,應(yīng)用數(shù)據(jù)中心求解的四種方法在計(jì)算時(shí)間和系統(tǒng)能耗方面比傳統(tǒng)單機(jī)多線程并行計(jì)算更有優(yōu)勢(shì),采用偏好綁定放置的兩種算法優(yōu)于順序放置的兩種算法,且綁定放置-降序最佳適應(yīng)算法效率提升最明顯。與單機(jī)運(yùn)行比較,IEEE118節(jié)點(diǎn),時(shí)間和能耗分別節(jié)省了42.44%和48.04%,538節(jié)點(diǎn)時(shí)間和能耗分別節(jié)省了69.08%和75.27%,1133節(jié)點(diǎn)時(shí)間和能耗分別節(jié)省了75.79%和80.85%。隨著計(jì)算規(guī)模越來(lái)越大,采用數(shù)據(jù)中心求解的優(yōu)勢(shì)就越明顯。
【關(guān)鍵詞】：對(duì)角加邊模型 分解協(xié)調(diào)并行算法 大規(guī)模復(fù)雜計(jì)算 數(shù)據(jù)中心 能量有效性
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP308
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景9-11
• 1.2 論文選題意義、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及創(chuàng)新點(diǎn)11-13
• 1.2.1 論文選題意義11
• 1.2.2 課題研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.3 課題創(chuàng)新點(diǎn)12-13
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 云計(jì)算數(shù)據(jù)中心相關(guān)概述15-24
• 2.1 數(shù)據(jù)中心分類16
• 2.1.1 數(shù)據(jù)中心的規(guī)模16
• 2.1.2 數(shù)據(jù)中心的服務(wù)范圍和對(duì)象16
• 2.2 數(shù)據(jù)中心的特征16-17
• 2.3 數(shù)據(jù)中心拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)17-20
• 2.3.1 VL2拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)17-18
• 2.3.2 BCube拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)18-19
• 2.3.3 Fat-tree拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)19-20
• 2.4 虛擬化技術(shù)20-21
• 2.5 MapReduce工作機(jī)間通信模型21-22
• 2.6 綠色數(shù)據(jù)中心現(xiàn)狀22-23
• 2.7 本章小結(jié)23-24
• 第三章 BBDF分解協(xié)調(diào)算法數(shù)據(jù)中心映射及能耗計(jì)量模型24-35
• 3.1 BBDF的形成24-27
• 3.1.1 節(jié)點(diǎn)撕裂法25-26
• 3.1.2 支路切割法26-27
• 3.2 BBDF分解協(xié)調(diào)算法工作流圖27-30
• 3.2.1 系統(tǒng)區(qū)域分解27
• 3.2.2 BBDF分解協(xié)調(diào)算法工作流圖27-29
• 3.2.3 計(jì)算任務(wù)復(fù)雜度分析29-30
• 3.3 BBDF數(shù)據(jù)中心映射30-31
• 3.3.1 任務(wù)到虛擬機(jī)映射30-31
• 3.3.2 虛擬機(jī)到物理機(jī)映射31
• 3.4 數(shù)據(jù)中心能耗計(jì)量模型31-33
• 3.4.1 物理機(jī)能耗計(jì)量模型32-33
• 3.4.2 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備交換機(jī)能耗計(jì)量模型33
• 3.5 本章小結(jié)33-35
• 第四章 求解BBDF分解協(xié)調(diào)算法的Bin-Packing模型35-41
• 4.1 裝箱模型概述35-36
• 4.2 虛擬機(jī)節(jié)能配置與裝箱問題類比36-37
• 4.3 模型求解37-39
• 4.3.1 最佳適應(yīng)算法37-38
• 4.3.2 降序最佳適應(yīng)算法38-39
• 4.4 算法參數(shù)設(shè)計(jì)39-40
• 4.4.1 任務(wù)指令長(zhǎng)度和通信數(shù)據(jù)量矩陣39-40
• 4.4.2 花費(fèi)矩陣和通信速率矩陣40
• 4.5 本章小結(jié)40-41
• 第五章 實(shí)驗(yàn)仿真及分析41-51
• 5.1 仿真場(chǎng)景建立41-45
• 5.2 仿真結(jié)果45-50
• 5.2.1 數(shù)據(jù)中心任務(wù)計(jì)算時(shí)間46-48
• 5.2.2 數(shù)據(jù)中心能耗分析48-50
• 5.3 本章小結(jié)50-51
• 第六章 總結(jié)與展望51-53
• 6.1 全文總結(jié)51-52
• 6.2 工作展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 發(fā)表論文和參加科研情況說(shuō)明57-58
• 致謝58-59

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1 姚，

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