本文關鍵詞：數(shù)據(jù)中心求解對角加邊模型的方法

  更多相關文章： 對角加邊模型 分解協(xié)調(diào)并行算法 大規(guī)模復雜計算 數(shù)據(jù)中心 能量有效性

【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)中的潮流計算、暫態(tài)分析、無功優(yōu)化變得愈加復雜,這對在線快速處理電力網(wǎng)絡復雜計算問題提出了更高的要求。對角加邊模型作為電力系統(tǒng)的基本運算單元,被廣泛應用于大規(guī)模電力網(wǎng)絡計算,提升其運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)實時在線處理的要求,然而其傳統(tǒng)的求解方式大多采用單機運行或者簡單調(diào)度的多機運行,時間長,效果不理想。云計算數(shù)據(jù)中心作為一種新型的互聯(lián)網(wǎng)計算模式,為快速實現(xiàn)電力系統(tǒng)大規(guī)模復雜計算提供了可能,在云計算數(shù)據(jù)中心計算過程中,數(shù)據(jù)中心能耗問題與計算加速比同等重要。本文針對電力系統(tǒng)基本計算單元對角加邊模型分解協(xié)調(diào)算法,研究并提出一種低能耗數(shù)據(jù)中心的優(yōu)化映射和并行計算方法。依據(jù)任務間計算耦合性,將分解協(xié)調(diào)并行算法進行拆分,并提出依據(jù)任務計算復雜度的任務到虛擬機偏好綁定放置方法。隨后建立以虛擬機的CPU利用率、內(nèi)存利用率為約束條件,以節(jié)能為目標的Bin-Packing模型,求解BBDF分解協(xié)調(diào)并行計算到數(shù)據(jù)中心映射的最優(yōu)配置。通過CloudSim平臺對IEEE 118節(jié)點電網(wǎng)模型和含有538節(jié)點和1133節(jié)點的大規(guī)模電網(wǎng)進行仿真計算,結果表明,應用數(shù)據(jù)中心求解的四種方法在計算時間和系統(tǒng)能耗方面比傳統(tǒng)單機多線程并行計算更有優(yōu)勢,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-降序最佳適應算法效率提升最明顯。與單機運行比較,IEEE118節(jié)點,時間和能耗分別節(jié)省了42.44%和48.04%,538節(jié)點時間和能耗分別節(jié)省了69.08%和75.27%,1133節(jié)點時間和能耗分別節(jié)省了75.79%和80.85%。隨著計算規(guī)模越來越大,采用數(shù)據(jù)中心求解的優(yōu)勢就越明顯。
【關鍵詞】：對角加邊模型 分解協(xié)調(diào)并行算法 大規(guī)模復雜計算 數(shù)據(jù)中心 能量有效性
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：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、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及創(chuàng)新點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12-13
• 1.3 論文組織結構13-15
• 第二章 云計算數(shù)據(jù)中心相關概述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)中心的服務范圍和對象16
• 2.2 數(shù)據(jù)中心的特征16-17
• 2.3 數(shù)據(jù)中心拓撲結構17-20
• 2.3.1 VL2拓撲結構17-18
• 2.3.2 BCube拓撲結構18-19
• 2.3.3 Fat-tree拓撲結構19-20
• 2.4 虛擬化技術20-21
• 2.5 MapReduce工作機間通信模型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)中心映射及能耗計量模型24-35
• 3.1 BBDF的形成24-27
• 3.1.1 節(jié)點撕裂法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 計算任務復雜度分析29-30
• 3.3 BBDF數(shù)據(jù)中心映射30-31
• 3.3.1 任務到虛擬機映射30-31
• 3.3.2 虛擬機到物理機映射31
• 3.4 數(shù)據(jù)中心能耗計量模型31-33
• 3.4.1 物理機能耗計量模型32-33
• 3.4.2 網(wǎng)絡設備交換機能耗計量模型33
• 3.5 本章小結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 最佳適應算法37-38
• 4.3.2 降序最佳適應算法38-39
• 4.4 算法參數(shù)設計39-40
• 4.4.1 任務指令長度和通信數(shù)據(jù)量矩陣39-40
• 4.4.2 花費矩陣和通信速率矩陣40
• 4.5 本章小結40-41
• 第五章 實驗仿真及分析41-51
• 5.1 仿真場景建立41-45
• 5.2 仿真結果45-50
• 5.2.1 數(shù)據(jù)中心任務計算時間46-48
• 5.2.2 數(shù)據(jù)中心能耗分析48-50
• 5.3 本章小結50-51
• 第六章 總結與展望51-53
• 6.1 全文總結51-52
• 6.2 工作展望52-53
• 參考文獻53-57
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明57-58
• 致謝58-59

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 江南;數(shù)據(jù)中心如何應付管理挑戰(zhàn)[J];互聯(lián)網(wǎng)周刊;2001年40期

2 ;簡化管理挑戰(zhàn)——惠普推實用數(shù)據(jù)中心解決方案[J];每周電腦報;2001年67期

3 李慶莉;去數(shù)據(jù)中心看一看——中國銀行華北信息中心計劃處處長云恩善談數(shù)據(jù)中心運行、管理[J];中國金融電腦;2002年12期

4 馬天蔚;;數(shù)據(jù)中心按需造[J];每周電腦報;2002年25期

5 戚麗,蔣東興,武海平,馮珂;校園數(shù)據(jù)中心建設與管理方法的探索[J];教育信息化;2002年S1期

6 何俊山;您企業(yè)的數(shù)據(jù)中心2003了嗎?[J];微電腦世界;2003年17期

7 ;挖潛數(shù)據(jù)中心[J];金融電子化;2004年07期

8 王琨月;;數(shù)據(jù)中心業(yè)務就緒[J];每周電腦報;2004年21期

9 包東智;新熱點:創(chuàng)建下一代數(shù)據(jù)中心[J];上海信息化;2005年10期

10 ;把握數(shù)據(jù)中心建設五大看點[J];中國計算機用戶;2005年10期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 姚，

本文編號：1038911