本文關(guān)鍵詞：基于Microsoft Azure云計(jì)算的梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度研究

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【摘要】：經(jīng)過(guò)六十多年，特別是近三十年來(lái)水電開(kāi)發(fā)建設(shè)，我國(guó)逐步形成了眾多跨流域、跨區(qū)域的大規(guī)模水電站群。梯級(jí)水電站群的聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度不但可以充分發(fā)揮電站之間的水文補(bǔ)償、庫(kù)容補(bǔ)償和電能補(bǔ)償效益，提高水電站群整體經(jīng)濟(jì)效益，而且更是實(shí)現(xiàn)防洪安全，電網(wǎng)穩(wěn)定和節(jié)能減排等社會(huì)效益的重要保障。因此，水電站群的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題受到了人們的高度重視。 梯級(jí)水電站的發(fā)電調(diào)度問(wèn)題本質(zhì)上是一個(gè)高度非線性的數(shù)學(xué)規(guī)劃問(wèn)題，并且隨著梯級(jí)規(guī)模的增大，其解空間變得極其龐大且無(wú)規(guī)則，這給梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度計(jì)算帶來(lái)了巨大障礙。本文針對(duì)水庫(kù)調(diào)度中遇到的實(shí)際問(wèn)題，，主要的研究?jī)?nèi)容如下： （1）當(dāng)前人們對(duì)水庫(kù)調(diào)度管理和應(yīng)用提出了更高的要求，要經(jīng)受這一考驗(yàn)，就必須提高計(jì)算機(jī)的處理和存儲(chǔ)能力。通過(guò)充分利用云計(jì)算的分布式并行技術(shù)特點(diǎn)，結(jié)合目前水電站調(diào)度系統(tǒng)的具體使用情況，構(gòu)建起能夠應(yīng)對(duì)當(dāng)下需求的基于MicrosoftAzure云計(jì)算的水庫(kù)調(diào)度系統(tǒng)。 （2）云計(jì)算是在并行計(jì)算之后產(chǎn)生的概念，是由并行計(jì)算發(fā)展而來(lái)，兩者在很多方面有著共性。發(fā)掘水庫(kù)調(diào)度計(jì)算潛在并行性，意味著在調(diào)度程序在并行硬件可用時(shí)，程序會(huì)運(yùn)行得更快。本文編寫(xiě)了適應(yīng)Microsoft Azure云計(jì)算的并行逐步優(yōu)化（POA）算法，充分利用云計(jì)算彈性計(jì)算資源的優(yōu)勢(shì)。 （3）基于.NET并行擴(kuò)展（Parallel Extension）基礎(chǔ)和逐步優(yōu)化算法，以雜谷腦流域三梯級(jí)水電站為例，將程序遷移到MicrosoftAzure云平臺(tái)上，并且對(duì)算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。 根據(jù)計(jì)算實(shí)例表明，使用并行優(yōu)化調(diào)度算法之后，可以提高梯級(jí)水電站的經(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)并行算法對(duì)于計(jì)算速度有一定的提高，云計(jì)算在水電站調(diào)度領(lǐng)域的應(yīng)用前景非常廣闊。本文針對(duì)云計(jì)算和并行計(jì)算等新技術(shù)應(yīng)用于水庫(kù)調(diào)度領(lǐng)域做了一次前瞻性的探索，具有一定應(yīng)用價(jià)值和實(shí)際意義。
【關(guān)鍵詞】：MicrosoftAzure 云計(jì)算 梯級(jí)水電站 優(yōu)化調(diào)度 并行計(jì)算
【學(xué)位授予單位】：三峽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TV697.11
【目錄】：

• 內(nèi)容摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-18
• 1.1 研究的背景和意義8-10
• 1.2 云計(jì)算及水庫(kù)調(diào)度研究現(xiàn)狀10-16
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線16-18
• 2 基于 Microsoft Azure 的水電站優(yōu)化調(diào)度18-30
• 2.1 Microsoft Azure 微軟云平臺(tái)19-21
• 2.2 水庫(kù)調(diào)度云計(jì)算平臺(tái)的構(gòu)建21-23
• 2.3 將優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)遷移到云端23-25
• 2.4 水庫(kù)調(diào)度運(yùn)用云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)25-29
• 2.5 在云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算29-30
• 3 梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度并行算法設(shè)計(jì)30-44
• 3.1 梯級(jí)水電站短期優(yōu)化調(diào)度模型30-31
• 3.2 水電站調(diào)度逐步優(yōu)化算法31-35
• 3.3 使用逐步優(yōu)化算法的優(yōu)越性35-37
• 3.4 并行 POA 算法設(shè)計(jì)37-44
• 4 云計(jì)算梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度實(shí)例分析44-55
• 4.1 雜谷腦流域概況44-45
• 4.2 雜谷腦流域水電站概況45-46
• 4.3 雜谷腦梯級(jí)電站發(fā)電規(guī)劃46-47
• 4.4 目標(biāo)函數(shù)47
• 4.5 初始可行解的確定47-48
• 4.6 并行逐步優(yōu)化算法計(jì)算結(jié)果48-53
• 4.7 計(jì)算結(jié)果分析53-55
• 5 梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度云計(jì)算平臺(tái)的編制55-65
• 5.1 構(gòu)建驗(yàn)證測(cè)試環(huán)境55-57
• 5.2 同步數(shù)據(jù)庫(kù)減少轉(zhuǎn)移時(shí)間57-61
• 5.3 備份和還原61-62
• 5.4 遷移到 Microsoft Azure62-63
• 5.5 基于過(guò)程的調(diào)度計(jì)劃編制流程63-65
• 6 結(jié)論與展望65-67
• 6.1 結(jié)論65-66
• 6.2 展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 致謝71-72
• 附錄：攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論著72

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

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本文編號(hào)：642738