导读:本文包含了虚拟调度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:电厂,算法,粒子,子群,子粒,模型,蜂群。
虚拟调度论文文献综述
江叶峰,熊浩,胡宇,刘宇[1]（2019）在《考虑电热综合需求响应的虚拟电厂优化调度》一文中研究指出针对配电网中以电、热为代表的多类型负荷的快速增长,以及可控机组、储能装置、风机等分布式能源的协调调度问题,提出了考虑电热综合需求响应的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)优化调度模型。首先,将风机、热电联产系统、多种储能装置、电锅炉、电热负荷集成为虚拟电厂,在用户侧,将基于电价型和激励型需求响应措施相结合,建立电热综合需求响应模型;然后,以最大化虚拟电厂运营利润为目标,采用机会约束模型描述风机、负荷预测的不确定性和内部功率平衡,并考虑各机组运行约束和网络安全约束;在合理控制和协调各组件出力的基础上生成调度方案,最后采用量子粒子群算法对模型进行求解。在算例中比较了不同需求响应方案对热电负荷曲线优化结果、网络安全、虚拟电厂经济性的影响,比较了不同置信水平下虚拟电厂的调度结果,从而验证了模型的可行性。(本文来源于《电力建设》期刊2019年12期）
孙志勇,肖迎群,李楠,王森[2]（2019）在《计及用户参与度的含电动汽车虚拟电厂优化调度研究》一文中研究指出为了更好地消纳分布式能源、缓解电动汽车入网对电网造成的冲击,通过虚拟电厂将二者进行整合并对其进行调度。针对已有研究较少考虑电动汽车用户参与度这一因素的不足,构建了电动汽车群无序充电、有序充放电和计及用户参与度的有序充放电负荷模型。以虚拟电厂系统的经济最优、污染治理费最低为目标函数,在考虑相关安全约束的条件下,建立了含电动汽车的虚拟电厂调度模型。针对基本粒子群算法收敛慢、易陷入局部最优的不足,通过选取随机惯性权重、引入自然选择思想和远离最差位置3个手段对粒子群算法进行改进,使用基本测试函数对改进的算法进行测试,验证了改进方案的有效性。将该算法运用到调度模型的求解中,通过案例仿真,进一步验证了算法改进的有效性,并确定了电动汽车有序充放电参与度与虚拟电厂运行整体效益间的联系。(本文来源于《电力科学与工程》期刊2019年11期）
潘冰,杨柳[3]（2019）在《一种计及风光储的虚拟电厂多目标调度控制模型》一文中研究指出针对数量巨大、地域分散且容量较小的分布式电源的调度优化问题,考虑风场和光伏电源出力的间歇性与不确定性,采用虚拟电厂的方式,建立基于虚拟电厂的多目标调度模型,提出了电力系统消纳分布式电源的新方法,实现多分布式电源并网协调优化运行。首先,根据光伏电源(PV)、风力电源(WPP)、燃气机(CGT)以及储能装置(ESS)的出力特性,构建虚拟电厂,并以虚拟电厂的收益最大作为模型的目标函数;其次,考虑到光伏、风能的出力不确定性,基于极端学习机算法(ELM算法)建立可再生能源惩罚成本与其出力的关系,用于优化虚拟电厂的调度模型,采用粒子群优化算法求解模型。案例验证表明,惩罚成本公式具有可行性,通过对比得出,粒子优化算法在求解虚拟电厂模型时具有更好的收敛性。(本文来源于《电器与能效管理技术》期刊2019年21期）
陆和萍,程学云[4]（2019）在《虚拟云桌面系统数据库资源快速调度方法仿真》一文中研究指出鉴于数据库资源调度对提高用户满意度等方面的重要性和当前方法资源利用率均衡程度低、泄漏概率高的问题,提出基于蚁群与粒子群的虚拟云桌面系统数据库资源快速调度方法。简析了虚拟云桌面系统数据库中心主要构成部分和主要资源组成方,针对云桌面系统数据库资源特殊性,以资源利用率均衡度最高和资源泄露概率最低为目标构建资源调度目标模型。结合粒子群算法和蚁群算法各自优势求解目标模型。通过粒子群算法先进行搜索,基于其快速收敛特性,利用搜索结果构成一个初始解。将获取的初始解转换为蚁群算法运行初始信息素的分布,以增强蚁群算法收敛速度,直到找到最优解。最优解即为能够满足目标模型的资源调度方案。通过实验与仿真对上述方法合理性与可靠性进行验证,结果表明,所提方法资源利用率均衡程度高,同时资源泄漏概率低,整体可行性优于当前方法。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年11期）
李飞,彭宇楠,苏亚松[5]（2019）在《基于改进蜂群算法的虚拟云资源调度负载优化策略研究》一文中研究指出针对云资源调度过程中面临的执行时间长、相关资源利用率低等问题,本文从改进框架调度策略、优化调度算法的角度,提出云资源调度负载优化策略。利用Kubernetes框架平台优势改进蜂群算法,提高任务执行时云资源调度的利用率。提出基于蜂群算法的资源优化策略,构建资源功耗模型和目标优化函数,结合对比算法验证本文所提出的优化改进算法在资源占用率上具有明显的优势,并且资源损耗更低,稳定性更好。本文为相关学者在利用Kubernetes进行云资源调度和优化领域的研究提供一定参考。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年11期）
刘胜,夏家辉,陈波,程璐瑶,于楠[6]（2019）在《计及不确定性的虚拟电厂双层经济调度》一文中研究指出针对虚拟电厂(Virtual Power Plant,VPP)参与电力市场运营存在着各种不确定影响因素,包括风光波动性、负荷误差性、机组强迫停运率等,研究引入置信水平量化不确定性,并建立VPP双层经济调度模型。在上层模型中,设置置信水平,表现为旋转备用约束满足给定置信水平,根据风光日前预测结果,制定计划调度;在下层模型中,运用随机模拟方法模拟出不确定性因素变化情况,对不确定性因素产生的功率偏差进行功率调整,制定实时调度。研究结合计划调度的收益和实时调度的功率调整成本,计算出VPP净收益。算例分析了虚拟电厂参与电力市场运营中不同置信水平对经济调度的影响,讨论了VPP不同惩罚系数和各种不确定性因素对调度结果的影响,从而验证模型的有效性。(本文来源于《电力学报》期刊2019年05期）
周晓亚,陈卫华[7]（2019）在《虚拟桌面系统在调度应急指挥系统中的应用》一文中研究指出随着煤矿智慧矿山建设的推进,调度应急指挥系统也在不断的升级和改造,同时要求实现的功能也越来越多,而集团公司对调度应急指挥中心也提出了信息化,数字化建设的要求。随着虚拟技术的发展,矿山数据的虚拟化也迫在眉睫;而桌面虚拟化的技术应用满足了某矿各分口监控系统同步显示可操可控的需求,实现了实时在线监控的功能,符合现代化矿井发展的整体要求。(本文来源于《科技创新导报》期刊2019年21期）
赵丰明,樊艳芳[8]（2019）在《分时电价影响下的多能源虚拟电厂双层优化调度》一文中研究指出随着风光等可再生能源的大规模接入,其随机性、波动性的出力特点使得电力系统的调度变得困难甚至会造成严重的弃风弃光问题。为减小大规模新能源接入对电网带来的冲击,提出了一种基于分时电价的虚拟电厂双层优化调度模型。在上层模型中,以风光预测出力为计划出力进行申报,针对实际出力与预测出力之间的偏差,燃气轮机和储能电池协调配合对其进行平抑,在风光消纳最大的基础上,求得偏差最小的补偿方案,然后将上层出力传递至下层模型。在下层模型中,基于分时电价对抽水储能装置制定控制策略,以减小净负荷波谷差,然后采用自适应粒子群算法对各个火电机组的出力进行寻优。最后对比分析了不同风光预测误差对虚拟电厂经济性的影响,研究了抽水蓄能装置给净负荷曲线所带来的改变。结果表明:模型可以提升新能源消纳水平,基于分时电价的虚拟电厂能够实现收益最大化,保证区域内供需平衡。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年20期）
季新生,徐水灵,刘文彦,仝青,李凌书[9]（2019）在《一种面向安全的虚拟网络功能动态异构调度方法》一文中研究指出网络功能虚拟化(NFV)为服务链构建带来了灵活性与动态性,然而,软件化与虚拟化环境可能存在软件漏洞、后门等安全风险,对服务链(SC)的安全产生影响。为此,该文提出一种服务链上虚拟网络功能(VNF)调度方法。首先,为虚拟网络功能构建异构镜像池,避免利用共模漏洞的大范围攻击;随后,以特定周期选择服务链虚拟网络功能进行调度,加载异构镜像对该网络功能的执行实体进行替换;最后,考虑调度对网络功能性能的影响,应用斯坦科尔伯格博弈对攻防过程建模,以最优化防御者收益为目标求解服务链上各网络功能的调度概率。实验表明,该方法能够降低攻击者攻击成功率,同时将调度产生的开销控制在可接受范围内。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年10期）
申秋慧,郭丽萍,张文娟[10]（2019）在《一种基于M/M/n模型的虚拟机调度策略》一文中研究指出基于排队论中的M/M/n理论对云计算系统进行建模,并提出了相应的M/M/n虚拟机调度策略,该策略能动态地进行虚拟机调度,同时又能在保证任务完成率的情况下降低系统能耗.实验表明,M/M/n调度策略综合性能优于传统调度策略和基于启发式算法的调度策略.(本文来源于《周口师范学院学报》期刊2019年05期）
虚拟调度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了更好地消纳分布式能源、缓解电动汽车入网对电网造成的冲击,通过虚拟电厂将二者进行整合并对其进行调度。针对已有研究较少考虑电动汽车用户参与度这一因素的不足,构建了电动汽车群无序充电、有序充放电和计及用户参与度的有序充放电负荷模型。以虚拟电厂系统的经济最优、污染治理费最低为目标函数,在考虑相关安全约束的条件下,建立了含电动汽车的虚拟电厂调度模型。针对基本粒子群算法收敛慢、易陷入局部最优的不足,通过选取随机惯性权重、引入自然选择思想和远离最差位置3个手段对粒子群算法进行改进,使用基本测试函数对改进的算法进行测试,验证了改进方案的有效性。将该算法运用到调度模型的求解中,通过案例仿真,进一步验证了算法改进的有效性,并确定了电动汽车有序充放电参与度与虚拟电厂运行整体效益间的联系。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
虚拟调度论文参考文献
[1].江叶峰,熊浩,胡宇,刘宇.考虑电热综合需求响应的虚拟电厂优化调度[J].电力建设.2019
[2].孙志勇,肖迎群,李楠,王森.计及用户参与度的含电动汽车虚拟电厂优化调度研究[J].电力科学与工程.2019
[3].潘冰,杨柳.一种计及风光储的虚拟电厂多目标调度控制模型[J].电器与能效管理技术.2019
[4].陆和萍,程学云.虚拟云桌面系统数据库资源快速调度方法仿真[J].计算机仿真.2019
[5].李飞,彭宇楠,苏亚松.基于改进蜂群算法的虚拟云资源调度负载优化策略研究[J].计算机产品与流通.2019
[6].刘胜,夏家辉,陈波,程璐瑶,于楠.计及不确定性的虚拟电厂双层经济调度[J].电力学报.2019
[7].周晓亚,陈卫华.虚拟桌面系统在调度应急指挥系统中的应用[J].科技创新导报.2019
[8].赵丰明,樊艳芳.分时电价影响下的多能源虚拟电厂双层优化调度[J].电力系统保护与控制.2019
[9].季新生,徐水灵,刘文彦,仝青,李凌书.一种面向安全的虚拟网络功能动态异构调度方法[J].电子与信息学报.2019
[10].申秋慧,郭丽萍,张文娟.一种基于M/M/n模型的虚拟机调度策略[J].周口师范学院学报.2019
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