无线传感器网络实时任务内电压的调度算法

针对无线传感器网络多节点协同式并行处理应用的节能设计环节,提出了一种低功耗的实时动态电压调节算法.该算法利用所建立的节点单任务处理模型来反映相关通信事件对任务处理的影响,引入任务内的电压优化调度策略,获得了模型中基本块理想的处理频率(或电压).然后通过创建频率拆分法有效地消除了任务完成期与截止期之间的空闲时隙.文中给出了该算法的实现方法,并通过仿真研究证明了该算法能有效地降低节点能耗.     

一种配电网Zbus潮流算法

针对Zbus高斯算法处理配电网PV节点能力弱、计算量大,忽略平衡节点的三相不对称问题,提出一种新的配电网Zbus潮流算法.该算法从基于叠加原理的改进Zbus算法出发,用补偿法处理PV节点,对网络方程进行虚实部分解,得到简单的雅克比矩阵;通过引入内电势节点来处理平衡节点处的三相电压不平衡问题.算例分析表明该算法计算速度快,收敛性和稳定性较好,克服了Zbus高斯算法的弱点.     

一种多重约束下的NoC电压频率岛划分方法

针对高性能低功耗的片上网络设计问题,提出一种多重约束下的电压频率岛划分方法.该方法以优化片上网络系统总能耗为目标,综合考虑电压频率岛个数、传输延时及网络中各PE节点的可靠性等多重约束条件,构建了适用于ILP的数学模型以解决片上网络的电压频率岛划分问题.使用LPSolve求解器对所建模型求解,并从E3S测试基准中选用多组测试用例和一个多媒体系统实例,验证了该方法的有效性.实验结果表明,该电压频率岛划分方法可在满足多重约束条件的同时,更加合理地划分片上网络的电压频率岛,有效地降低网络能耗.相比于随机划分方法和其他经典的划分方法,该方法可降低能耗9.1%~33.6%和16.7%.     

一种WSN动态电压调节算法

针对WSN（Wireless Sensor Networks,简称WSN）系统的特性提出了相应的代价函数模型,应用线性规划方法求辑,得到由时间参数组成的控制变量,从而实现动态电压调节（Dynamic Voltage Scaling,简称DVS）算法,根据代价函数对提出的算法进行了模拟计算,数值结果表明,在WSN中,节点应用DVS算法进行动态电压调节能在满足时限要求的基础上较大程度节省节点能量。     

基于电流电压补偿原理的支路开断电压快速算法

 提出了一种基于电流电压补偿原理的支路开断电压快速算法。该算法通过牛顿潮流法计算出故障前网络节点电压,利用已收敛的潮流修正方程式对线路开断参数2阶求导,求出开断电压电流的二阶泰勒级数。基于支路（不包括发电机）退出运行,节点的电流电压满足节点注入功率不变的约束条件,计算出电流电压修正量互为补偿的平均值。利用该平均值作为电压泰勒展开新的修正量,得出线路开断时各节点的电压。该方法的优点是线路开断时不必对系统导纳矩阵因子表进行修正,且只需低阶泰勒展开就可得到精确的节点电压值,同时能够很好地满足计算速度与精度的要求。IEEE标准算例计算结果验证了所提出方法的有效性。     

电力系统频率及电压降低时的处理

（1）频率及电压在系统中的重要性及降低后的危害。（2）频率的调整方法。（3）系统发生频率降低时的处理。（4）电压的调整方法。（5）系统发生电压降低时的处理。     

考虑频率波动的改进瞬时电压d-q分解算法

电压有效值的准确检测是分析电压暂降、波动和偏差的基础,是电压质量评估与抑制干扰首先要解决的重要问题.以单相电源为参考电压,采用60°延时方法构造虚拟的三相系统,借助d-q坐标变换可以对电压瞬时有效值进行计算.本文在该方法基本原理的基础上,分析了检测信号的频率波动对计算结果的影响,推导了频率波动误差公式,并在Matlab/Simulink平台下对推导结论进行了仿真验证,同时提出了基于ud2+uq2项滤波和局部均值计算的改进算法.通过仿真对比改进算法与传统算法,结果表明,改进算法对频率波动信号电压有效值的计算更准确.     

Storm平台非关键路径电压调控节能策略

针对流式大数据计算平台的高能耗问题,提出一种基于Storm平台的非关键路径电压调控节能策略.首先根据数据流处理特点建立有向无环图、关键路径及电压调节模型,确定位于拓扑执行非关键路径上的工作节点CPU使用率及数据传输量阈值;其次根据拓扑执行非关键路径上工作节点的不同情况,对工作节点内存电压进行调节,当工作节点的CPU使用率及数据传输量低于阈值时降低其内存电压,当工作节点CPU使用率及数据传输量高于阈值时则升高其内存电压,由工作节点内存电压确定系统功率;最后通过评估性能与能耗的关系验证算法的可行性.实验结果表明,系统实施节能策略后比原系统降低了约34.5%的能耗,且位于拓扑执行非关键路径上的节点越多节能效果越好.     

一种基于二阶锥规划的配网无功优化算法

在深入分析分布式电源并入配电网对电压的影响基础上,考虑逆变器的快速控制和无功特性,建立了配电网电压无功优化模型,提出一种基于二阶锥规划的配电网无功优化算法,对原始非凸、非线性、NP-难的潮流优化模型进行松弛变换,得到易于求解计算、收敛效果好的二阶锥规划模型,通过IEEE 33节点配电系统算例的计算和分析,表明逆变器参与电压无功优化能够有效地进行电压调节和降低网络损耗,证明了所提优化方法的有效性。     

自适应压电桁架结构多目标最优控制

根据嵌入压电作动器的自适应桁架结构的机电耦合特性，考虑了结构强度、节点最大位移以及作动器最大控制电压等约束条件，提出了以强度、位移和能耗为目标、以电压为控制参数的多目标最优控制模型。该模型通过引入权系数，使多目标问题转化为一个二次目标、线性约束的二次规划问题。限制了设计变量每一步的运动极限，从而保证了算法的稳定性。用数值方法模拟了该模型对结构的控制效果。数值算例表明，该模型具有改善静不定结构应力状态、保证结构形变精度及调节控制能耗的功能。对于静不定结构，可以在一定程度上降低结构的最大工作应力。该模型还具有较小的能耗指标，并使控制点的节点位移尽可能小，利用该模型可以有效地实现单点或多点位移控制。     

高维流形视角下采用ISOMAP降维的配网户变关系辨识

准确的户变关系是配网线损计算、故障定位和三相平衡等高级应用的基础.低压配网的户变关系辨识算法大多基于电压相关性原理,而电压相关性随供电半径增加而减弱,电压采集频次较低无法可靠捕获电压的"共性波动",使得辨识准确率普遍不高.提出了一种基于等距特征映射(isometric mapping,ISOMAP)降维和改进K-mea...     

基于综合灵敏度的两阶段电压控制分区方法

针对传统电压分方法中发电机节点转换会影响负荷区域灵敏度的问题,提出一种基于综合灵敏度的两阶段电压控制分区方法.第一阶段采用综合灵敏度实现负荷节点的聚合分区,并在该阶段完成主导节点的识别.第二阶段首先考虑电压稳定性归并PV节点,然后采用灵敏度法逐次归并剩余发电机节点.综合灵敏度模型能全面反映负荷区域功率与电压的耦合性,主...     

具有双电压调节处理器的最优DVS算法

为了解决嵌入式实时系统如何节省电能的问题,针对具有两种运行状态的微处理器提出了最优的动态电压调节(DV S)算法。对具有周期性硬实时任务集的嵌入式系统,引进了部分降频的新概念,建立了精确实用的数学模型,在此基础上证明了该算法的最优性。分别从实例实验、仿真试验两个方面,证实了该算法的正确性和有效性。实验结果表明,采用这种最优DV S算法的系统,比不采用DV S算法的系统明显地节省能量,具体减少的数值依赖于任务集的构成和处理器状态,但是减少量平均达到20%以上。和其他类似的调度算法相比,也能更好地减少能耗。     

中压配电系统可靠性评估

提出一种中压配电系统可靠性评估算法。该算法利用前向搜索法确定断路器动作影响范围，用双向搜索法确定故障范围，用后向搜索法确珲切换开关的有无，从而确定节点的故障类型。根据节点的类型，可以很容易地计算出节点，馈线和系统的可靠性指标，提高了计算效率，文中还给出电压和线距越限的负荷削减算法，这为计及潮流约束的可靠性计算奠定了基础，以RBTS68节点网络，RBTS37节点网络和大量实际运行网络验证了该方法的有效性和实用性。     

MLD模型下逆变电路改进型直接功率预测控制

建立了新型逆变电路精确的混合逻辑动态(MLD)模型,并将其作为预测模型,研究了新型逆变电路基于预测直接功率控制(P-DPC)的模型预测控制方法。为了达到航空电源电压输出要求和降低开关损耗,在原来的3+3电压矢量控制序列法的基础上扩充了零矢量进行了改进,形成了一种新的对称的4+4电压矢量序列法,通过对下一时刻输出电压有功和无功分量的预测,在最小化目标函数值的基础上求出每一个电压矢量的作用时间,完成电路的控制。该方法减小了输出电压THD,具有良好动静态特性有一个较为稳定的开关频率,仿真和实验验证了所提方法的可行性和有效性。     

一种新的静态优先级在线节能调度算法

合理运用动态电压调整技术可有效降低嵌入式实时系统能耗.针对静态优先级实时调度,提出了一种能够有效分析松弛时间并尽可能平衡分配松弛时间的在线节能调度算法TPSRM.设计了一种两段式频率执行策略来改变任务执行时间的分配,能充分在线分析各种形式的松弛时间.通过尽可能合理降低高优先级任务的处理器执行频率来实现有效的在线频率调整.实验结果表明TPSRM算法可实现较好的节能效果.     

并行空间连接查询处理

基于顺序空间连接查询的效率不能令人满意，利用并行控制提高空间连接查询效率。空间连接查询的并行处理方法最重要的特征是任务分配根据多路平面扫描顺序，避免了连接处理过程中处理器之间的通信花费，提出基于空间连接花费模型的任务分配方法和基于花费估计的动态任务分配策略，并给出了花费模型。该模型经实际应用效果明显。     

An Energy-Saving Task Scheduling Strategy Based on Vacation Queuing Theory in Cloud Computing

High energy consumption is one of the key issues of cloud computing systems. Incoming jobs in cloud computing environments have the nature of randomness, and compute nodes have to be powered on all the time to await incoming tasks. This results in a great waste of energy. An energy-saving task scheduling algorithm based on the vacation queuing model for cloud computing systems is proposed in this paper. First, we use the vacation queuing model with exhaustive service to model the task schedule of a heterogeneous cloud computing system.Next, based on the busy period and busy cycle under steady state, we analyze the expectations of task sojourn time and energy consumption of compute nodes in the heterogeneous cloud computing system. Subsequently, we propose a task scheduling algorithm based on similar tasks to reduce the energy consumption. Simulation results show that the proposed algorithm can reduce the energy consumption of the cloud computing system effectively while meeting the task performance.     

扰动电压观测器与线性补偿策略相结合的死区补偿方法

为克服逆变器死区时间及开关的导通压降等非线性特性对永磁同步电机(PMSM)无传感器控制系统检测精度的影响,提出一种将扰动电压观测器与线性补偿策略相结合的新型死区补偿方法,对逆变器死区效应带来的不良影响进行抵消.搭建基于脉振高频电压注入算法的PMSM无传感器控制系统模型,分别加入新型死区补偿方法与普通线性死区补偿方法,并进行Simulink仿真分析.实验结果表明：加入新型死区补偿后,系统电流钳位现象得到缓解,转速估计误差减小20%左右,转子位置估计更为准确,证实了新型死区补偿方法的有效性.