自适应调度（精选10篇）
自适应调度 篇1
1 引 言
在目前的3GPP长期演进 ( Long Time Evolution, LTE) 系统中, 小区边缘用户的吞吐量远小于中心用户的吞吐量, 为了提升边缘用户的数据速率, LTE - Advanced将协作多点传输 ( Coordinated Multi- Point Transmission /Reception , COMP) 技术列为其重要的候选技术之一[1], 其主要目的是通过小区间的协作[2]来改善小区边缘用户的吞吐量[3], 以及提高整个系统的吞吐量和平均吞吐率。
COMP技术是LTE - A的研究热点, 每次3GPPRAN会议上都会有众多的提案。现有的下行COMP技术可以分为协调调度/波束赋形 ( CS/CB, Coodinate Beamforming /Schedule) 和联合处理 ( JP, Jiont Processing) [4]。对于CS/CB技术, 针对的是资源分配过程中相邻小区频率资源分配相同或相近产生干扰的情况, 为避免临近小区同时在同一RB调度同一方向的用户, 通过彼此间的协作联合进行调度决策和波束赋形。而对于JP技术, 又可分为联合传输 ( JT, Joint Transmission) 和动态小区的选择 ( DCS, Dynamic Cell Selection) 。联合传输中, 多个传输节点在相同的时频资源上同时向一个或多个用户发送物理下行共享信道 ( PDSCH) 信息, 从而达到提高接收信号质量抑制其他用户对此用户的干扰的目的。动态小区选择技术, 用户可以根据信道质量动态的选择接受哪个基站发送的PDSCH信息。
对于联合传输, 文献[5 -7]针对COMP单用户多输入多输出 ( single user multiple input multiple output , SU - MIMO) 的传输特点, 把频谱资源划分为中心用户频段和COMP用户频段, 并提出了不同的分配方案, 来提高系统性能。但是, 由于各扇区中用户的数目是动态变化的, COMP频段的划分很难做到精确, 而且簇中各扇区间的信令开销也很大, 因此其在LTE - A系统中难以实现并达到满意的系统性能。文献[8, 9]在此基础上对频谱资源划分不同频段, 而是对于每个时频资源 ( resource block , RB) 进行调度, 这有效减少了各扇区信令开销。但是此方法是协作簇中每个基站优先级最高的中心用户之和与COMP用户优先级间的比较, 不能很好地反映出中心用户与COMP用户间的优先级的关系, 甚至有可能会降低中心用户的优先级。本文针对这一问题, 在此基础上提出了一种自适应的调度算法, 对每个时频资源块RB, 很好的比较了非COMP ( No COMP) 的中心用户与COMP用户的优先级, 从而选择较优的传输模式, 进而提升系统性能。
2 系统模型
在COMP - SU - MIMO系统中, 将整个网络划分为若干个不重叠的小区簇, 其中每个小区簇含有3个相邻的扇区 ( 由虚线表示将一个小区划分为三个扇区) , 如图1所示。
对于SU -MIMO传输系统, 考虑一个有M个小区的下行蜂窝系统, 每个小区分为3个扇区 ( sector) 。每个基站有Nt根发送天线, 而每个UE有Nr根接收天线, 协作基站数为N, 每个扇区有K个用户, 则COMP -SU -MIMO第m个基站下第k个UE的接收信号可表示为:
其中等式右边第一部分是当前主基站传输的用户信息, 第二部分代表来自其他基站和用户的干扰, 第三部分为高斯白噪声。其中, s (m k) 是用户的发送信息, 是一个lk×1维向量, lk是基站传输的数据流的个数, H (m k) 是由第m个基站到第k个用户UE的信道增益矩阵, 其维数Nr×Nt, W (m k) 是由H (m k) 得到的预编码矩阵, 其维数Nt×lk, n (m k) 是一个Nr×1维的加性高斯白噪声, 服从均值为0, 方差为σ2的高斯分布。
在COMP模式下, 边缘用户可获得协作簇中基站的协助, 因此其接受信号可表示为:
其中等式右边第一部分是当前协作簇中的基站对用户k的传输信息, 第二部分代表来自其他簇中的基站和用户的干扰, 第三部分为高斯白噪声, 其中c表示的是当前协作簇。
关于每个用户的信号干扰噪声比 ( output signal to interference plus noise ratio, SINR ) 的计算, 在COMP - SU - MIMO系统中, 因其区分中心用户即No - COMP用户和COMP用户, 其SINR计算也有所不同。对于No -COMP用户来讲, 其接受有用信号来自当前主基站的传输, 故其SINR可表示为
其中Pr表示发射信号功率, σ2是接受的高斯白噪声的功率。
对于边缘用户, 其接收到的信号不仅有来自主基站的信号, 还有协作基站的信号, 因此其SINR可表示为:
3 资源调度方案
3. 1 调度算法
目前在实际中应用的经典调度算法有: 最大载干比 ( Maximum Carrier to Interference Ratio, Max C/I) 调度算法、轮询调度 ( Round Robin, RR) 算法、比例公平 ( Proportional Fair Scheduling, PFS) 调度算法及在实时流业务中使用广泛的改进最大权重时延优先 ( Maximum - Largest Weighted Delay First, M LWDF ) 调度算法和指数 /比例公平 ( Exponential /proportional Fair, EXP /PF ) 调度算法等。最大载干比Max C/I调度算法是在无线信道中, 总是选择为使系统容量最大的用户提供服务, 公平性较差。轮询RR调度则是所有用户优先级相同, 对所有用户一一遍历, 具有较好的公平性, 但此时系统性能会有所下降。本文采用同时兼顾了用户的公平性和系统容量的比例公平调度算法PFS来判定用户的优先级, 是对系统吞吐量和用户公平性的折中。
3. 2 COMP - SU - MIMO 自适应调度算法
COMP - SU - MIMO系统中存在中心用户和边缘用户, 对于边缘用户来说, COMP传输可以提高其性能, 但是对于中心用户来讲, 其服务小区的信号质量要远优于其他非服务小区, COMP传输就没有必要, 使用后不仅会增加系统复杂度, 还会降低传输效率。所以一般系统会限定中心用户和边缘用户, 分别使用No -COMP和COMP传输。本文以UE接受到的SINR为基准来区分其为边缘用户还是中心用户, 并通过一预定义的门限值进行判决。当且仅当该UE的SINR满足下式时可判断为边缘用户, 从而需要进行联合传输:
根据是否满足公式 ( 5) , 系统区分出COMP用户和非COMP用户, 然后对同一协作簇的小区进行联合调度, 以3小区协作簇为例, 具体过程如下: 针对每个RB, 每个用户按照PFS调度算法计算出优先级, 对协作簇中三个基站下所有中心用户在Non- COMP模式下按传统的PF调度算法进行排序, 选出优先级最高的用户j, 记为priorj; 对协作簇中边缘用户在COMP模式下计算其优先级, 并选出优先级最高的用户k, 记为priork; 然后根据式 ( 6) 比较两者大小:
其中是ρ是一个可根据实际进行调整的权值因子, 若满足上述公式则当前RB分配给COMP用户, 进行COMP模式传输; 反之, 当前RB分配给Non COMP的中心用户, 进行单基站传输; 然后对系统中每个小区簇和设定的所有RB都执行以上操作, 直到所有小区簇和RB都执行完; 具体流程图如图2所示。
该算法在每个RB上都灵活的选择兼有的传输模式, 实现最大化系统频率分集增益, 相对于文献方案, 该算法给予边缘用户和中心用户平等被调度机会, 可保持较好公平性的同时又可以很好地提升平均扇区吞吐量和边缘用户的性能。
4 仿真分析
本文采用LTE系统级仿真平台, 对COMP - SU- MIMO系统进行性能仿真, 主要从平均扇区频谱效率和小区边缘频谱效率等几个方面对本文方案与传统的SU -MIMO方式进行比较, 仿真参数如表1所示。
采用的系统级仿真平台生成的仿真场景为19小区模型, 每个小区划分为3扇区, 每扇区均匀分布10个用户, 不同基站下三个扇区构成一个协作簇。本文将用于判决用户类型的门限值γ取0dB, 具体仿真结果如下:
由图3、图4可以看出, 本文提出的自适应调度的COMP方案在边缘用户频谱效率和小区平均频谱效率相对于Non - COMP方案分别有43. 2% 和18. 3% 的增益。虽然小区平均频谱效率增益较小, 但是边缘用户性能的提升相当明显。由此可见, 基于本文提出的调度机制的COMP技术可以很大程度上保证边缘用户的频谱效率, 还可以有效提高系统总体性能。
5 总 结
本文主要针对COMP -SU -MIMO的资源调度策略进行了研究, 并在经典比例公平的基础了提出了针对每一时频资源RB合理进行判决, 从而选择不同的传输模式的调度方案。通过仿真结果可以看出本文提出的调度策略可以充分发挥COMP多点协作的优势, 相对于No - COMP来讲, 不论是从边缘用户性能还是总体吞吐率都有很大的提升。
参考文献
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数据有增加 图表自适应 篇2
如需利用柱形图展示员工的工作业绩，当员工人数增加或减少时，柱形图的个数实现自动进行相应的变化，即增加或减少（图1）。在一般操作中，实例中柱形图的数值系列的数据源是由手动选取的B2：B9，水平（分类）轴标签的数据源也是手动选取的A2：A9，这些数据源都是固定不变的。要想实现上述效果，需要将这两个数据源更改为可变的表达式。
用Excel 2013打开数据表，点击“公式→定义名称”，在弹出窗口的名称处输入“分类轴”，引用位置处输入“=OFFSET（$A$2，，，COUNTA（$A：$A）-1，1）”；以同样的方式再定义一个名称为“数值轴”的名称，引用位置处输入“=OFFSET（$B$2，，，COUNTA（$A：$A）-1，1）”（图2）。
数据源名称定义完成后，就该修改柱形图的两个数据源了。
右击柱形图，选择“选择数据”，在弹出的窗口中点击“图例项（系列）”下的“编辑”按钮，在弹出的窗口系列值处输入“Sheet1！数值轴”（ Sheet1这要根据数据表的名称而定）；点击“水平（分类）轴标签”下的“编辑”按钮，在弹出的窗口中输入“=Sheet1！分类轴”（图3）。
自适应调度 篇3
由于风电功率的间歇性和随机性, 且较难精确预测和控制, 因此, 大规模的风电接入将给基于负荷预测和常规电源可控性的发电调度带来新的挑战。如何制定灵活、合理的适应于大规模风电接入的发电调度计划, 以促进节能调度的发展, 成为当前经济调度研究领域的热点问题之一[1]。
文献[2]在考虑风电功率预测误差发生概率及其所导致的经济补偿费用基础上, 得到统计意义上更为合理的经济调度模型。文献[3]在研究风电功率不确定性对电力系统动态经济调度影响的基础上, 构建了计及常规火电机组阀点效应的优化调度模型。通过引入正、负旋转备用约束, 来应对风电功率的随机波动给系统调度带来的影响。文献[4]建立了考虑安全约束的机组组合随机优化模型, 并设定了负荷预测误差和系统故障等多个场景, 以体现模型对随机事件的适应性。而文献[5]进一步验证了场景法在解决随机安全约束机组组合问题中的优越性。文献[6]将场景法用于风力发电功率不确定性的描述, 建立了考虑安全约束的风电并网系统的市场出清模型。文献[7]还要求预测场景下机组出力方案和误差场景下方案之间的过渡能满足机组爬坡速率约束, 以确保调度方案的可操作性。文献[8]在考虑风电并网功率的典型波动方式下, 研究了计及接纳风电能力的电网调度模型, 该模型使系统总煤耗和电网接纳风电能力得到了有效协调。但文中没有给出火电机组运行点发生改变时电网可接纳风电功率的波动范围。而文献[9-10]研究了计及电力系统不同运行方式下的概率调度理论和方法, 其实质也是将预想事故下的场景约束加入到有功调度模型的约束条件之中。
由于风电预测时间越长, 其预测误差越大, 而预测时间越短, 预测误差越小, 因此, 在实际系统的有功调度中往往需要多时间尺度之间的协调, 逐级降低风电功率的不确定性[11]。采用场景分析方法解决不确定规划问题, 也需要在场景选取数量与解的适应性之间进行必要的权衡[7,12]。风电功率随时间实时变化, 在某一时间尺度下, 用场景法分析其不确定性就是以某一确定的数值来代表在一定范围内波动的风电功率, 从而将不确定量转变为确定量来加以描述[12]。对于所研究的调度时间尺度, 在规定范围内风电功率的波动被忽略, 这部分被忽略的扰动量, 将在更小的时间尺度内加以考虑[13]。
本文在分析风电功率波动场景与机组功率调节能力之间定量关系的基础上, 提出一种风电功率场景自适应选取的方法, 并建立基于风电功率场景自适应选取的有功优化调度模型, 针对风电功率场景选取对系统发电调度期望成本的影响进行深入研究。
1 自适应风电功率的场景选取
1.1 场景选取的基本方法
基于多场景的优化方法实质是通过将难以用数学模型表示的不确定性因素转变为较易求解的多个确定性场景来处理。场景模拟就是采用离散的概率分布k=0, 1, 2, …, S, 取代随机变量ξ的不确定性, 总场景数为S+1。场景的选取一般包括两步[14]:①寻找原随机变量ξ概率测度P的最优分位点 (该分位点即为场景ξk) ;②使所选场景ξk在概率测度上满足某一类型的距离指标。
从场景选取的质量上看, Wasserstein距离指标优于其他指标, 被较多地采用。本文所提的场景选取方法亦采用Wasserstein距离指标, 其距离指标公式可表示如下[15]:
式中:为Wasserstein距离指标;G (·) 和分别为随机变量ξ的连续概率分布函数和离散概率分布函数;x为积分变量;m≥1, m∈Z。
当取m=1时, 式 (1) 可以表示为:
式中:z1, z2, …, zM+1为概率分布函数G (x) 上的分位点, z0→-∞, zM+1→+∞。
场景选取的基本思想是:已知概率测度G, 选取基于离散点集合的一个概率测度使接近最小。
若记Ω为概率测度的集合, δzk称为分位点zk上的点质量, 对于接近于min{dW (G, Q) |Q∈Ω}, 则称为G的最优场景。
1.2 初始场景的确定
考虑多时间尺度有功调度对风电功率不确定性逐级逼近的关系, 在所研究时间尺度ΔT的风电功率场景选取中, 考虑更小时间尺度τ内系统有功调度对风电功率波动的适应性。本文场景选取中主要是在时间尺度ΔT的风电功率概率分布的分位点选取中, 考虑更小时间尺度τ内系统有功调节能力, 从而确定离散的概率分布。
考虑系统中总的风电功率pw, 设在所研究的时间尺度内, 某一时段的风电功率服从正态分布, 如图1所示。假设系统某一时段的风电功率在满足一定置信水平的置信区间[16][pwmin, pwmax]内变化 (在这一前提下, 若实际风电功率超过这一区间范围, 本文调度模型将不予考虑) 。用S+1个确定的离散点来表征其分布特性, 即场景总数为S+1个。设第k个场景下的风电功率为pk, w (k=0, 1, 2, …, S) , 用其替代实际的风电功率在区间[pk, w-Δεk+, pk, w+Δεk-]内的扰动, 系统需要在更小的时间τ内进行有功调节以抵御该区间范围内风电功率的变化。pk, w也是风电功率原概率分布的分位点。Δεk+和Δεk-分别对应第k个场景下可调节机组在时间τ内向上、向下所能调节的有功功率, 其取值与机组的调节速率和对应场景下机组的输出有功功率值有关, 具体可表示如下:
式中:pimax和pimin分别为机组i的最大、最小输出有功功率限值;riup和ridn分别为机组i的上调和下调有功功率速率限值;为机组i在初始场景k下的输出有功功率。
设风电功率概率密度函数为w (pw) , 则第k个场景所对应的概率为:
由式 (5) 可知, 场景选取中原概率分布的分位点的确定与调度决策的结果, 即对应场景的机组输出功率有关。对于初始场景的选取, 可通过求解以下松弛的优化调度模型来确定。
式中:为机组i的发电成本函数, ai, bi, ci为机组i的燃料费用系数;pd为对应调度时段的系统总负荷;n为运行机组总数。
式 (3) 和式 (4) , 以及式 (6) —式 (8) 所描述的优化模型, 给出了在给定某一风电功率场景下确定其所代表的功率区间范围的方法。
若使所选场景为最优场景, 应使Wasserstein距离指标尽可能小。如图1所示, 阴影部分的面积应近似等于而且满足下式:
为了满足上述条件, 需要在场景选取过程中保证相邻场景 (k和k+1) 尽量满足下式。
风电功率的变化既有确定性的规律, 又有不确定性的波动范围, 风电功率的场景集要对在风电场输出功率的置信区间内相对预测值的偏差具有完全代表性。因此, 风电功率场景的选取以风电功率预测值p0, w为起始场景, 分别沿着风电功率实际值大于预测值和小于预测值变化的2个方向按式 (3) 和式 (4) 逐一确定, 尽可能地保证所选场景区间覆盖整个置信区间, 且使得各场景区间不相互重叠。以高于预测值的场景选取为例, 具体步骤如下。
步骤1:设定风电功率预测值pk, w (k=0) 为起始场景, 并根据式 (3) 和式 (4) , 以及式 (6) —式 (8) 的优化模型计算Δε0+和Δε0-, 即得到与该场景对应的区间:
步骤2:沿风电功率预测值增加的方向, 设定步长使其中μ为步长调整系数的初始值, 由式 (6) —式 (8) 的优化模型计算并根据式 (3) 和式 (4) 计算Δε+k+1和
步骤3:令当|δ-|≤ε时 (ε为足够小的正实数) , Δl+不需要调整, pk+1, w确定;否则, 按以下2种方式调整Δl+。若δ->0, 则令Δl+= (μ-σ) Δl+, σ为大于0的正实数, 定义为步长调整系数;若δ-<0, 则令Δl+= (μ+σ) Δl+。
步骤4:通过调整Δl+执行步骤2和3, 直到满足|δ-|≤ε的条件为止;判断δ+, 若δ+>0, 则令k=k+1, 并转至步骤2;若δ+<0, 则终止计算。
按上述步骤选取风电功率场景可得到沿大于风电预测功率方向的S+个场景, 同理, 可以沿小于风电功率预测值方向确定相应的S-个风电功率场景, 有S=S++S-。当ε足够小时, 所选场景对应的区间将覆盖整个置信区间。按照上述方法选取场景, 可尽量保证用足够少的场景数来刻画风电功率在调度时段的不确定性。但是, 初始场景的选取依赖于由式 (6) —式 (8) 优化模型确定的对应场景下的机组输出有功功率
1.3 场景的动态调整
初始场景的确定依赖于被松弛约束的调度模型 (式 (6) —式 (8) ) 。对于多时段调度模型, 还需考虑相邻时段机组调整速率约束和相邻时段场景发生变化后机组调整约束, 因此, 还需要对初始场景进行修正。在初始场景确定后, 采用本文第2节所提的调度模型进行优化调度 (总时段数为T) , 亦可得到对应调度时段t和场景k的机组i输出有功功率pi, k, t。令再重新进行场景选取, 直到满足如下条件:
式中:Xj+1和Xj分别为相邻2次调整场景下优化调度的解向量;ε′为足够小的正实数。
式 (11) 表示相邻2次动态调整场景下优化调度的解向量之差的2-范数小于ε′, 从而将场景的选取与多时段的有功调度相结合。
2 风电并网系统的有功调度模型
2.1 目标函数
本文引入了风电功率场景, 考虑多时段的动态调度 (仅考虑火电机组, 不考虑网络约束) , 其目标函数为系统在研究调度期内各场景下的期望发电费用最小。
式中:αk, t为时段t场景k的权重系数, 其含义为风电功率在对应场景所代表区间内的概率值, 为机组在时段t场景k下的再调度燃料成本函数。
这里, 将各场景代表区间所对应的概率值作为权重系数引入有功调度模型的目标函数中, 风电功率的预测精度越差, 则预测场景所对应的权值越小。
当k=0时, 发电费用函数F0, t (·) 为机组在时段t风电预测场景下的发电燃料成本, 其表达式为:
式中:pi, 0, t为机组i在时段t的期望输出有功功率。
Fk, t (pi, k, t) , k=1, 2, …, S, 为机组在时段t场景k下的再调度燃料成本函数[9], 具体表达式如下:
式中:βi为机组i的再调度燃料费用系数。
2.2 约束条件
1) 功率平衡约束
式中:pk, w, t为风电场在场景k下时段t输出的有功功率;pd, t为时段t的系统负荷;p0, w, t为风电场在时段t输出有功功率预测值。
2) 机组输出有功功率上、下限约束
3) 风电功率波动时调节机组调节范围约束
式中:Δt为适应风电功率预测场景向其他场景变化时系统允许的调节时间。
4) 机组爬坡速率约束
式中:ΔT为系统调度时段的持续时间。
5) 相邻时段应对场景波动的机组调节范围约束
式中:S+t和S-t分别为风电功率大于和小于预测场景的边界场景。
式 (19) —式 (22) 表示考虑各时段的极限场景[17], 应对相邻时段场景间发生极端变化时机组调节功率约束。
2.3 4种调度策略
对本文构建的模型进一步分析, 可以得以下4种有功调度策略。
1) 仅考虑风电功率预测场景, 其他场景不计入目标函数和相应约束条件, 即调度部门按照确定的风电功率进行调度, 原目标函数变为 (此为调度策略1) :
相应的不考虑式 (17) 和式 (19) —式 (22) 的约束。
2) 不对初始场景进行修正, 采用式 (13) —式 (22) 优化模型进行分析, 此调度策略为策略2。
3) 采用第1.2小节的场景调整方法对初始场景进行修正, 反复用式 (12) —式 (22) 优化模型进行计算, 此为调度策略3。
4) 采用等可能场景选取下的优化调度, 各场景权重系数相同, 此为调度策略4。
上述前3类调度策略的关系如图2所示。
图2中, P*代表调度策略1, 即仅考虑风电预测场景时得到的常规机组各时段有功功率向量, P0表示由调度策略2或3, 即考虑风电功率所有场景时得到的常规机组对应预测场景的各时段有功功率向量, P1, P2, …, Pk分别为在相应风电功率场景下的常规机组各时段有功功率向量。ΔP为调度策略1到策略2或3的常规机组有功功率调整量向量;ΔPk*为由仅考虑风电功率预测场景下机组运行点直接过渡到其他风电功率场景下所需要的有功调整量向量, 该调整量受到机组爬坡速率或可调节容量的限制;ΔPk为对应第k个风电场景发生时常规机组从P0经过再调度调整到Pk的有功调整量向量。如图2所示, ΔPk要小于ΔPk*, 而Pk与场景sk存在相互制约的关系, Pk影响场景sk对应的概率, sk影响P0到Pk再次调度的调整量ΔPk。如果考虑两者之间的关系, 则P0为调度策略3进行调度的常规机组有功功率向量, 否则, P0为调度策略2进行调度的常规机组有功功率向量。
当风电接入规模较小时, 调度策略1的结果足以满足日前调度要求, 相对常规机组的调节能力, 风电功率的波动范围不大;但随着风电接入规模不断增加, 若还采用调度策略1, 则将出现某些波动大的风电场景出现时常规机组无法按要求调整输出有功功率以应对风电功率的波动;采用调度策略2或3, 预先考虑风电功率波动时常规机组可能的有功调节范围, 所得调度方案对于风电波动适应性较强。在相同的风电接入规模下, 由调度策略2和调度策略3得到的日前调度方案都能满足风电功率波动引起的机组有功调节约束, 但策略3在风电功率场景选取中考虑了常规机组多时段有功调节的耦合关系, 所得调度方案的适应性更强。而调度策略4则是在简化风电功率场景的条件下得到相应的调度方案, 较适应于风电功率分布无法确切得到的情况。
为了进一步描述场景选取对有功调度结果的影响, 参见式 (12) —式 (22) 优化模型, 引入条件期望再调度成本, 在时段t的条件期望再调度成本Fce, t定义如下:
式中:其含义为风电功率取场景k (k≠0, 偏离预测场景) 的条件概率。
式 (24) 可以用来衡量由于风电功率波动所引起的常规机组增加的再调度期望成本。
3 算例分析
以8机组测试系统为例进行计算分析。各机组相关特性参数如附录A表A1所示;在研究时段内各时段的负荷 (不计及负荷预测误差) 如附录A表A2所示;假设风电功率服从正态分布, 相应的置信水平取0.95, 不同时段的风电功率分布参数如附录A中的表A3所示。
相应的各计算参数取值为:Δt=10 min, ΔT=1h, τ=2min, μ=1.5, ε=0.01, σ=0.05, ε′=10-6。由以上参数, 进行场景选取, 其结果见表1。
对策略1, 2, 3这3种调度策略的调度结果进行比较分析, 它们的调度结果如表2所示。
如表2所示, 策略1只将风电功率作为确定的负的负荷处理, 其调度结果是经济性较好的机组1和2随着负荷的增加, 输出有功功率明显增加, 并在时段5和6机组2达到满发;策略2和策略3考虑到风电功率可能出现的多个场景, 为了应对风电功率不确定性波动, 经济性较好的机组2较策略1各时段输出有功功率明显减少, 以保证场景间发生转移时充分发挥其调节性能;策略3是在场景动态调整后进行调度的, 与策略2的结果相比差别最大的是时段3的调度结果, 其原因主要是因为该时段的风电功率波动范围较大, 机组2输出有功功率明显减小, 其调节能力进一步释放, 这是场景修正后预测场景对应的概率降低所致。而策略4采用等可能场景选取所得到的调度方案则没有考虑各场景之间的差异。
分别计算策略2, 3, 4的各时段条件期望再调度成本, 其结果如图3所示。
由图3可见, 策略4的条件期望再调度成本最高, 策略3较策略2的条件期望再调度成本明显减小, 这可以看出场景修正后得到的调度方案对风电功率波动具有更好的适应性, 其所付出的经济代价也相对变小了。
策略3对应各时段各场景的机组输出有功功率列入附录A中的表A4。
4 结语
本文所提的基于自适应风电功率场景选取的有功调度方法, 将各时段各场景所对应的概率引入到有功调度的目标函数中, 明确了场景选取与有功调度的内在联系;自适应风电功率场景选取方法, 在置信区间内能有效选取相对预测值的偏差具有完全代表性的场景集;算例分析表明, 考虑场景的自适应调整可增加有功调度方案对风电功率波动的适应性。
本文没有考虑相邻时段场景发生变化的概率, 仅在约束条件上考虑了机组应对不同时段场景波动的有功调节约束, 借鉴了文献[17]有关极限场景的概念, 约束条件数得到降低, 但当机组数和时段数增多时, 模型约束条件会大大增加, 给模型的求解带来困难。
附录见本刊网络版 (http://aeps.sgepri.sgcc.com.cn/aeps/ch/index.aspx) 。
摘要：大规模风电并网给电力系统优化调度带来了新的挑战。考虑到风电功率场景选取与系统有功调节能力之间的内在联系, 提出一种风电功率场景自适应选取方法, 该方法可以根据系统有功调节能力动态调整各场景的功率区间范围。在此基础上, 建立了基于场景分析法的风电并网系统有功调度模型。通过对不同场景选取模式下条件期望再调度成本的比较, 分析了风电功率场景选取对有功调度的影响。算例分析表明, 所提模型和方法可以有效地获得对风电功率不确定性适应力更好的有功调度方案。
自适应调度 篇4
关键词：高速网络；负载均衡；负载均衡技术；网络处理
中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)15-30729-02
Implementation of self-adapting Load Balance Technique of High-speed Network
ZHENG Zhi-xian1, CHEN Hua1,2, XU Rong-sheng3
(1. Fujian Communication Technology College, Fuzhou 350007, China; 2. Fuzhou University, Fuzhou 350002, China; 3. Network Security Lab, Institute of High Energy Physics, CAS, Beijing 100049, China)
Abstract:Gbit network developes andits scale and speed have brought a new challenge to network processing .The difficulty of processing technology for High-speed network is how to make processing speed match network speed.The load balance technique can solve it.The present researches all base on the NP, and the hardware requirement are higher.The thesis puts forward a software solution to achieve load balance for network processing.And it is proved that the solution is well done .
Key words:High-speed network; load balance; load balance technique; network processing
1 引言
Gbit网络的出现，其规模和速度都给网络处理带来了新的挑战，如何实现在高速链路中的处理能力也成为了当前各种网络处理系统讨论的焦点。一种观点认为高速网中的网络处理是不实际的，因为当前的技术很难实现处理速度与网络速度的匹配，丢包的问题势必造成很高的错误；另一种观点是利用多个处理器并行工作，将网络流量分成单个处理器能处理的多个部分，以实现高速网络中的网络处理。由此可见，研究网络流的负载均衡技术在现实中具有重要的意义。目前在网络中负载均衡技术应用较多是网络处理器（NP）[1,2]。这些应用需要从硬件上改造网络处理能力，下面提出一个软件方案，在现有的条件基础上实现大规模网络的负载均衡。
2 技术背景
2.1 负载均衡技术
负载均衡技术[4]通过一些工具实时地分析数据包，掌握网络中的数据流量状况，把任务合理均衡地分配出去，用多个设备共同完成任务，从而以较低成本消除网络瓶颈，提高网络的灵活性和可靠性。负载均衡技术面临的问题有3方面：负载状况的定义、如何获取网络数据以及获取后如何处理的问题。而如何处理实际上就是选择合适的负载均衡算法，它能保证设备协同完成任务，消除或避免现有的网络负载不均、数据流量拥挤和响应时间长的瓶颈。
2.2 负载均衡
将负载均衡技术应用在网络处理系统中，是为了解决高速网的网络速度与处理速度不匹配的问题，将从网络中均衡地捕获的数据包再分配给各处理节点进行处理。所以负载均衡技术满足以下条件将更有利于实现网络分析处理：
(1)属于同一IP的所有数据包应由同一个捕获节点完成。
(2)同一类型的数据包，即使用同一协议的数据包集中在一起以便共同处理。
(3)可扩展性和容错性。随网络中的流量发生变化，捕获节点负载分配不均或崩溃时，负载均衡技术都能针对具体情况进行响应，调整数据捕获节点之间的负载，使之重新达到均衡，并且使对其余数据分析处理器的影响降低到最小。
如何在多个数据捕获器之间分配流量是关键问题。其分配方法，在分流节点按照控制节点根据当前情况定义的策略向各捕获节点分配任务，通过调整对应于捕获节点的这些策略来保证每个数据捕获节点的负载均衡。
3 流量分配策略
网络处理第一步就是捕获所有网络流。通常情况下，数据捕获器直接连接到主要入口和路由出口处。它就像sniffer软件那样捕获经过路由器的IP包。分离网络数据流是常用的解决方式。我们可以采用好几种策略。本节给出动态流量分配思想：选择一种或多种被检测网段内主要的服务类型的流量单独对其进行处理，其余类型的流量合并为一类，并且每一种类型的流量都按照一定的流量分配算法分配到各个网络捕获节点，其结构图如图1所示。
图1 动态流量分配结构
3.1 动态负载均衡策略
分离网络数据流是负载均衡常用的解决方式。我们可以采用以下几种策略。
3.1.1 以IP段来分类
每个单位网络都有它们自己的IP段。比如，某单位的IP段是137.138.1.1至137.138.2.254。因此，如果有3个DC，我们就能以以下的方式自动地捕获数据包：
DC1 ------------- 137.138.1.1
DC2 ------------- 137.138.1.2
DC3 ------------- 137.138.1.3
DC1 ------------- 137.138.1.4
……
DC2 ------------- 137.138.2.254
3.1.2 以流入或流出来分类
由于网络捕获器通常直接连接到机构的中心交换机或路由器上，多数IP包很自然地被分成2类，即流入包和流出包。因此很容易设置一部分网络捕获器捕获流入包而另一部分捕获流出包。
3.1.3 以协议来分类
TCP/IP协议模型中，TCP层有两个协议：TCP和UDP。所以我们可以分配一部分网络捕获器只处理TCP包而另一部分只处理UDP数据。网络捕获器的数量取决于网络数据流和网络捕获器的硬件性能。
一般情况下仅使用其中的一种是不能均衡DC的负载。比如，一些企业流入流量比流出流量大得多，而大部分网络服务提供商则流出流量比流入流量大得多。而且不同类型的流量比率也不全是一样的。流量状况经常发生变化。因此为了在捕获器间更好地均衡负载，最好是三种策略的组合。
有很多方式组合这些负载方法。这些方式组合很大程度上取决于开发者的环境需要。每个DC分配的IP范围有静态分配和动态分配两种选择。一般后者比前者更适合网络处理应用。下面我们提出实现动态负载均衡网络流的过程。
3.2 动态负载均衡实现
每个捕获器上有个配置文件，指明本机捕获的IP段和所覆盖的协议。捕获器从中央管理器获取其配置文件。每个捕获器有个运行中的daemon来检查自己的状态，如CPU、内存和网络使用情况，然后把结果送给每个机器。中央管理器检查捕获器的状态，然后给每台机器做最新的配置。它把所有的捕获器看成一个整体，并定期地刷新。如果一个捕获器崩溃了，中央管理器不能接收到该机器的状态，那么就把崩溃机器负责的负载均衡到其他捕获器上。如果一个新的捕获器加入，中央管理器将被告知然后为每个捕获器创建配置文件。这样移走或增加捕获器变得更容易、更安全。
3.2.1 捕获器的综合负载指数
每个捕获器上都有一个daemon定期发送综合负载情况。daemon从本机/proc/目录里获取各种基本负载信息。该程序将本机上的CPU Load、登录会话数、内存用度等进行综合计算，再传给中央管理器。
/proc/loadavg：CPU平均负载
/proc/meminfo：内存使用情况
/proc/stat：swap使用情况
/proc/net/dev：网络流量情况
……
然后，根据一定的综合负载算法得出本机的综合负载指数GLI。下面介绍综合负载算法。
3.2.2 综合负载算法
本机负载指标主要记录各种负载信息，如当前CPU负载CPULOAD、当前内存利用情况MEMORY、当前磁盘交换分区使用情况SWAP、当前网卡负载NICLOAD。
综合负载可以通过以下公式计算出：
GLI=R1*CPULOAD+R2*MEM+R3*SWAP+R4* NICLOAD，其中∑Ri=1。
若当前的系数Ri不能很好地反映应用的负载，系统管理员可以对系数不断地修正调整，直到找到贴近当前应用的一组系数。
另外，关于发送负载信息时间间隔的设置，虽然很短的间隔可以跟确切地反映各个节点的负载并及时作出调整，但是很频繁地查询（如1秒钟几次）会给节点带来一定的负载。所以，这里要有个折衷，我们一般建议将时间间隔设置在5至20秒之间。
我们依据上述算法思想做了一个评估实验，测试了大量配置相同的机器的运行情况，得出每个机器上的CPU、内存、交换空间、进程数等，然后估算出各个参量值的权重系数{0.4,0.3,0.1,0.2}：
表1各种负载系数
于是得出综合负载指数为：
GLI=R1*CPULOAD+R2*MEM+R3*SWAP+R4* NICLOAD，其中∑Ri=1。
3.3 中央管理器
将要处理的网络IP数列出，同时根据协议类别形成多个任务。中央管理器接收到各个捕获器的综合负载指数，根据其负载能力分配任务。在系统运行过程中，流量发生变化，则需要对各种流量对应的捕获器作调整，并将任务重新同步发送到各捕获器上。每个捕获器上的配置如下：
task.conf文件
seize
{ host ipaddr;
protocol pro;
int port; };
……
4 数据捕获的设计
BPF包捕获技术提供了基于内核的过滤和缓冲，在高速高负载网络中可获得较好的性能。每个捕获器的网络数据捕获基于libpcap。libpcap作为一个通用可移植的包捕获API函数库，提供了对BPF的内在支持，为底层网络监听提供一个可移植框架。BPF改进了过滤方式，使用基于寄存器的过滤求值程序， 同时还使用了一种简单的缓冲策略， BPF的性能大幅度得提高。BPF过滤器和缓冲器是经过优化的，用户可用BIOCSBLEN ioct1()增加缓冲区长度。
每个捕获器将读入其配置文件，通过libpcap的Pcap_setfilter来设置过滤器，完成给它分配的捕获任务。在实现上，为提高捕获速度，技术上做以下改进：引入“零拷贝”技术[3]。
传统的Libpcap采用BPF方式来实现对网络数据的采集，从网卡抓包到应用程序获取数据包要经历3次拷贝：网卡到内核缓冲区；内核中复制一份，一份交给正常的应用程序，另一份交给抓包程序；内核到应用层的拷贝。这三次拷贝中主要是后两次所消耗的资源比较大，影响系统的整体性能。引入零拷贝技术，取消后两次拷贝操作，让应用程序直接访问网卡复制到内核缓冲区的数据包，实现CPU的零参与，彻底消除CPU在这方面的负载。
零拷贝技术首先利用DMA方式将网络数据包直接传递到系统内核预先分配的地址空间中，避免CPU的参与；同时将系统内核中存储数据包的内存区域映射到网络数据获取的应用程序空间，以对这块内存进行访问，从而减少了系统内核向用户空间的内存拷贝，同时减少了系统调用的开销。
5 性能测试
3台捕获机与中央管理机均为PC机，操作系统为RedHat 7.3，处理器为P4 2．0GHz，内存为256MBDDR，硬盘为40GB，千兆以太网卡；使用用IXIA网络测试仪发送ip段为192.168.10.1～192.168.10.10的网络数据，数据丢包率低于0.01%。
6 结束语
这种软件负载均衡技术是实现高速网络环境下网络处理的有效途径之一。该方式具有高可用性，高扩展性，使得网络处理系统能更好地适应网络带宽不断增加的趋势。因而进一步研究有很强的应用前景。该技术可以实现基于网络层的数据转发和负载均衡调度。在此基础上进行改进可以实现千兆带宽的网络入侵检测、千兆带宽的网络取证等网络处理。
参考文献：
[1] 陈宇，薛鹏，翟伟斌，刘宝旭，许榕生．基于IXP2400开发NIDS负载均衡器的研究[J]．计算机工程，2007,33(1):104-105,127.
[2] 郑爱蓉，施恩，杨彬，陈宇，许榕生．基于IXP2400千兆防火墙包分类算法的设计与实现[J]．计算机应用研究，2005,22(9):237-239.
[3] 杨武，方滨兴，云晓春，等．基于骨干网的并行集群入侵检测系统[J]．哈尔滨工业大学学报，2004,36(3):274-275.
[4] 负载均衡技术：http://publish.it168.com/cword/2876.shtml.
自适应调度 篇5
随着网络技术的发展和应用,用户对网络的移动性和可靠性要求越来越高,基于IEEE 802.11系列标准的无线Mesh网络[1,2]近年来得到了快速、广泛的应用。随着网络应用的不断发展,特别是音频、视频等多媒体业务的广泛应用,这就要求无线网络不仅能支持传统的数据业务,还必须提供对带宽和延迟要求较高的音频视频业务的支持,同时还得保证各类业务间的业务区分。
无线Mesh网络为实现不同业务间的区分,IEEE802.11e在数据链路层提出了EDCA(增强分布式信道接入)机制。EDCA将不同的业务流分为4个不同的优先等级AC(Access Categories),每一个AC对应一个队列,通过设置仲裁帧间间隔(AIFS)、最小竞争窗口值CWmin、最大竞争窗口CWmax和传输机会(TXOP)4个参数设置不同的值实现不同业务流间的业务区分。很多研究[3,4,5]表明,由于无线网络状况的移动性和复杂性,EDCA算法中4个参数的静态设置并不能使无线网络的性能实现最优,特别在高负载或突发业务量较大的状况下,由于无线网络中有较高的冲突概率,EDCA的网络性能急剧下降,无法满足网络用户的要求。
而在有线网络环境下,由于网络环境的可靠性,一般在网络层通过采用不同的调度算法以实现各类业务的服务质量[6,7,8](Qo S)保证和各类业务间的业务区分。现有的调度算法包括:FIFO(first-in-first-out)、PQ(Priority Queuing)、FQ(Fair Queuing)和WRR(Weighted Round-Robin)。但由于无线Mesh网络本身的特性,这些算法用于无线Mesh网络中的分组调度时,由于无法根据网络流量及网络实际状态做出及时的调整,因而无法最大限度地利用无线Mesh网络的网络资源。
基于此,本文提出了一种用于无线Mesh网络中的自适应队列调度策略(AQSM)。该策略的基本思想是通过实时监控网络流量和无线链路的实际状态,动态地调整加权轮询WRR算法中的权值,以期达到变化的分组调度策略,最终实现充分的利用无线Mesh网络中的网络资源、提高网络性能及Qo S保证的目的。并通过仿真验证该策略对网络性能的提高及各类业务流间的业务区分。
1 WRR算法
在有线网络中为实现各类业务间的业务区分,一般采用WRR算法。WRR算法的基本思想是网络中的路由器给不同类型的业务流分配不用的子队列(在IP DiffS erv中共分为3大类子队列:BE(尽力而为:Best-Effort)、AF(确保转发:Assured-Forwarding)、EF(快速转发:Explicit-Forwarding),同时为每一个子队列分配一个对应的权值。在路由器调度数据时,按照轮询的方式调度,某一子队列包含的分组数大于或等于分配的权值,则该子队列调度对应权值个分组后进行下一队列的调度,若某一子队列包含的分组数小于分配的权值,则把队列中的分组全部调度完毕后进入下一子队列,如此轮询调度。对于WRR调度算法而言,如果每一个分组的大小一致则可以提供很好的公平性;但如果分组的大小有区别就会对较小分组的子队列造成不公平。
WRR算法的权值固定分配,在有线网络环境下能提供很好的网络性能和业务流间的业务区分。但在无线Mesh网络中,由于网络链路本身的不稳定性和数据到达的突发性,使得在某一时刻即使调度成功但无法正确传输数据(而按照MAC层的工作原理该数据将重传),造成网络资源的浪费。为充分利用无线Mesh网络的网络资源,同时保证各类业务的业务区分,在无线Mesh网络中采用动态的WRR调度算法是完全必要和可行的。
2 AQSM算法实现
基于权值固定分配的特性,WRR算法不能根据无线网络的链路状态和网络流量的实际情况,动态地调整各子队列的权值。AQSM算法就是希望通过无线Mesh网络的网络链路和网络流量的实际状态动态调整各对应子队列的权值IWi。其功能框图如图1所示。
图1 AQSM功能框图(参见右栏)
2.1 变量说明
Ratei:子队列i实际数据到达速率;
Raterefi:子队列i数据到达的参考速率,可由系统管理员自行设定。为实现各业务流间的业务区分一般建议高优先级的参考速率值较小,即Rateref[高]
RFi:速率因子,表示达到子队列i分组到达速率对ΔWi的影响大小,RFi=max(Rate[i]/Rateref[i],1);
SLWB:标准链路带宽,也就是理想链路带宽,由网络设备及采用的物理层传输技术决定,其为一固定值;
ALWB:有效链路带宽,通过链路状态监视器测得的实际可用的链路带宽;
LSFi:链路状态因子,表示在调度子队列i时链路状态对ΔWi的影响大小,其大小为LSFi=ai×ALWB/SLWB,其中ai为子队列i的影响因子。
SWi:子队列i初始化权值,其值是在采用WRR调度算法的网络设备初始化时给子队列i分配的固定权值;
ΔWimax:表明子队列i允许的最大权值增量,用以保证即使各种外界情况变化极端的情况下,各类业务间维持基本的业务平衡,不至于出现“饥饿”现象。
ΔWi:表明子队列i相对于SWi的增量,其值通过计量器和链路监视器的结果共同获得,ΔWi =RF×LSFi×ΔWimax;
IWi:子队列i对应的实际权值,IWi=SWi+ΔWi 。
2.2 IWi的确定
如图1所示,某一分组到达时,分类器根据IP分组的特性对其进行分类,然后测量该分组所属的子队列i分组到达速率Ratei。调度器在按WRR算法调度分组时,当调度器调度到某一子队列i时,首先根据判决器获得的链路状态信息和计量器获得的数据到达速率相关信息决定本轮调度子队列i所对应的权值IWi,也就是本次可调度子队列i中的最多分组个数。其中
3 仿真分析
为了验证AQSM算法性能,通过网络仿真工具NS2实现该算法和WRR算法的性能比较。仿真所采用的拓扑结构如图2,仿真时物理层采用802.11b,物理带宽设为11Mb/s,8个移动终端,每一移动终端节点分别发送BE、AF、EF等3种业务流,这3种业务流占总负载的比例为1:2:4,各业务BE、AF、EF的初始化权值SWi分别为2、4、8。分别对AQSM、WRR算法的各类业务的丢包率及系统的吞吐量进行了仿真,仿真结果如图3、4、5所示。
从图3、图4的仿真结果可以看出,AQSM算法能降低各类业务的丢包率,特别是高优先级EF的丢包率降低更为明显,从而提高了无线信道利用率;同时从图3中可以看出AQSM算法能实现业务类型BE、AF、EF间的业务区分;从图5仿真结果可以看出AQSM算法能增加移动节点AP的吞吐量,特别是在网络负载比较高的情况下,从而提高了网络的QoS。
4结论
自适应调度 篇6
1.1 信息素初始化
将蚂蚁分为两类:侦查蚂蚁和搜索蚂蚁。前者以每个城市为活动中心, 仅在城市附近进行局域搜索, 并将结果用侦查素标记, 对搜索蚂蚁提供辅助作用;后者进行全局搜索, 当到达一个新的城市后, 根据该城市的周边城市侦查素和前辈蚂蚁释放信息素来选择下一个旅游城市, 直到选出最佳路径。
1.1.1 侦查蚂蚁
由于在现实中可能会出现服务器j的剩余性能无法满足任务i性能要求的情况, 因此需要优化传统的多态蚁群算法的侦查素生成方式, 使城市i和城市j之间是非连通的, 具体生成方式如下:
每个城市布置一只侦查蚂蚁, 并侦查剩余 (m-1) 个城市信息, 将结果与先验知识结合生成侦查素s[i][j], 标记路径Lij上。
为以城市i为中心, 到其他剩余城市的最小距离。
根据侦查素计算各路径初始信息量:
1.1.2 搜索蚂蚁
搜索蚂蚁负责全局搜索工作, 在时刻t, 城市i中的搜索蚂蚁k通过路径Lij转移到城市j的概率计算如下:
其中:
η是时刻t从城市i到城市j的启发式值, 距离越远, 则η越小;
allowedk是未被蚂蚁k访问的城市, 即蚂蚁k的禁忌表。
由公式 (1) (2) 可知, 若存在服务器seri无法满足任务tj的性能需求, 则该节点上的侦查素s[i][j]=0, 即在初始状态下, 城市i无法到达城市j, 保证在蚁群算法的首次迭代中不会将任务tj分配到服务器seri上。
由公式 (3) 可知, 当搜索蚂蚁在到达一个新城市时, 结合该城市侦查素将缩小下一城市的搜索规模, 加快了收敛速度。
1.2 信息素更新规则
信息素更新分为信息素局部更新和信息素全局更新。
1.2.1 局部更新
局部更新是指单一蚂蚁在一次迭代过程中选定下一个目标城市后, 立即更新该城市的信息素, 而不影响此次迭代过程中其他并行蚂蚁及其后续蚂蚁的路径选择, 具体更新公式如下:
其中:
ρ是信息素挥发参数, 有0<ρ<1;
N为蚁群算法迭代次数, 有φ (N) =N/c, c是常数;
参数τmax和τmin分别是信息素上限值和下限值。
1.2.2 全局更新
信息素的全局更新是指在蚁群算法在进行一次迭代后, 对出现在迭代最优解的蚂蚁所经的路径上所有城市的信息素进行更新, 具体更新公式如下:
为保证不出现将任务tj调度到不满足需求的服务器seri上, 在每次迭代后需要对所有城市的信息素进行修正, 公式如下:
2 性能测试
通过matlab对本文算法和传统蚁群算法进行仿真分析, 在仿真过程中分别将等待调度的任务总数和服务器总数为Num=100, 200, 信息素启发参数α和视界启发参数β分别为α=1, β=2及α=5, β=10、信息素挥发参数ρ=0.5、蚂蚁总数M=2Num、调和常数Q=5及迭代次数N=100。仿真10次后求得的平均值的结果如图1, 2所示。
由实验数据可以看出, 在初次迭代后, 本文算法搜索到的最优解要优于传统蚁群算法, 原因是传统蚁群算法初始状态下各路径信息素相同, 首次迭代中信息素对蚂蚁的路径选择没有帮助, 而在本文算法中由于侦查素的存在, 使得初始状态下各条路径上的信息素存在差异, 对蚂蚁路径选择产生影响, 使其搜索到更优秀解的可能性增大。
当信息素启发参数α和视界启发参数β较小且任务总数小于100时, 本文算法在收敛速度要优于传统蚁群算法, 但在最优解方面存在一定不足;当任务总数大于100时, 本文算法在收敛速度和最优解方面均要明显优于传统的蚁群算法。
当信息素启发参数α和视界启发参数β较大时, 两类算法收敛速度都要明显加快。当任务总数较小时, 本文算法和传统算法互有优劣, 但当任务总数大于100时, 本文算法性能上优势明显。
摘要：为了解决蚁群算法在解决云计算中大规模任务调度问题时收敛速度较慢且易陷入局部最优解的缺陷, 设计了一种基于蚁群算法的云计算自适应任务调度算法, 该算法在多态蚁群算法的基础上加入了信息素自适应更新调整机制, 用来提高算法的收敛速度, 有效地避免的局部最优解的出现。实验数据表明, 在解决大规模任务调度问题时本文算法性能更好。
关键词：云计算,任务调度,蚁群算法,自适应
参考文献
[1]刘文.一种定向式挖掘的连续域蚁群算法[J].计算机科学, 2013, 40 (12) :292-294.
[2]张燕, 顾才东.一种求解云计算资源优化的改进蝙蝠算法[J].科技通报, 2014 (11) .
自适应调度 篇7
目前,具有感知能力、计算能力和通信能力的无线传感器网络WSN( Wireless Sensor Network) 作为一个新的研究领域正逐步得到广泛关注,无论是在军用领域还是在民用领域皆具有广阔的应用前景[1,2]。传感节点一般被部署在特殊的检测环境中,节点一旦部署就不易更换,所以WSN存在节点能量受限的问题。因此,如何尽可能地降低传感器节点的能量损耗,以延长WSN的生存周期一直是研究人员研究的重点[3]。
研究发现尽管传感器节点通信模块存在发送、接收、侦听( 空闲) 和休眠4 种工作状态,但大部分时间却都处于侦听状态[4,5]。为了减少空闲侦听造成的能量浪费,研究人员设计了低占空比MAC协议。但是低占空比意味着节点大部分时间都处于休眠状态,这会极大地影响邻居节点相互发现的时间,甚至可能会影响整个网络的通信性能[6]。上述问题的一个解决方案是让所有的节点同步。但时间同步在大规模分布式环境中开销非常大。在网络规模比较大时,收敛性无法得到保证,同时由于传输延时的存在,时间同步甚至是不灵活的[7]。
针对上述邻居发现的另一个解决方案是开发一种异步的能量节省协议[8,9]。文献[10]中首次提到了这个问题,并针对这个问题提出了三种解决方案,实验结果表明Quorum-based的协议是最适合WSN的协议。文献[11]提出了异步QPS( Quorumbased Power Saving) 协议,但是节点的循环长度N是固定的。文献[12,13]提出了自适应QPS协议,允许节点根据网络的拥塞状况自适应地改变循环长度,但是协议只能应用在对称网络中。文献[11,14]提出了适用于非对称网络的QPS协议,但是协议不适用于异步网络环境并且节点的循环长度是固定的。
尽管在后来的研究中,基于Quorum的协议被用于解决非对称、异步、自适应网络环境问题,但是到目前为止很少有人设计出同时解决这三种问题的协议。本文基于Quorum系统[15,16,17]设计了一种异步自适应非对称调度机制3ASM。3ASM不仅能使节点根据网络的拥塞状况自适应地改变循环长度,还能使节点在时钟不同步时,无需采用时间同步协议,也能保证网络的连通性。
1 系统模型
1. 1 网络模型
WSN存在传感节点能量受限的问题,如何尽可能地减少节点能量损耗以延长网络的使用周期一直是WSN研究的重点内容。WSN的分簇路由协议在可扩展性与节能方面有着显著优势[18]。为了提高所设计网络的性能、延长网络的使用周期,本文采用分簇路由协议中的分簇算法将网络划分成簇。网络成簇模型如图1 所示,网络中所有节点同构,按它们在网络中的作用不同将它们划分为簇成员节点和簇头节点。簇内,簇成员节点与簇头节点直接进行通信; 簇间通过中继节点( 簇头节点) 进行通信。簇头节点作为本簇内的协调节点,一方面将本簇内簇成员节点发送的数据进行融合并通过中继节点传输至汇聚节点,另一方面担任本簇内簇成员之间的通信桥梁并与周围相邻簇头节点共同构成通向汇聚节点的骨干链路。
1. 2 基于Quorum的能量节省协议
基于Quorum的能量节省协议如图2 所示,网络中的每个节点的时间轴被划分为若干个均等的部分,每个部分称为一个帧,节点在每个帧内保持侦听或休眠状态。节点的侦听/休眠机制遵循一个循环模式,即每N个帧为一个循环周期( 其中N称为循环长度) 。节点处于休眠帧时,将保持休眠状态。节点处于侦听帧时,将保持侦听状态,并且可以收发数据。节点处于侦听状态时,将在广播传输指示窗口ATIM( Announcement Traffic Indication Message window) 内广播一个携带自身调度信息( 循环模式和当前帧的编号等信息) 的信标帧,如果这个信标帧被其他处于侦听状态的邻居节点侦听到,就表示该节点被其邻居节点发现了。如图2( a) 所示,节点的循环长度为9,节点在第4、5、7、8 个帧内保持休眠状态,第0、1、2、3、6 个帧内处于侦听状态,节点只有处于侦听帧时,才能完成邻居发现和收发数据包。从图2( b) 中可以清楚地看到,一跳范围内的任意两个节点A和B ,一旦它们在某个时间段都处于侦听状态,则它们一定能够完成邻居发现。当它们没有同时处于侦听状态的帧时,如果节点A有数据需要发送给节点B ,节点A首先缓存数据并根据已经接收到的节点B发送的信标帧预测它们下一个同时处于侦听状态的帧,直到等到那个帧,才采用分布式协调功能( Distributed Coordination Function,其中包括RTS、CTS以及随机退避机制) 传输数据。如果数据没有在一个帧内完成接收或者发送,将在该帧的下一个帧继续发送,直到数据传输完毕。
2 3ASM设计
在为一个分布式多跳网络设计节能策略时,邻居发现问题不容忽视[19]。由于WSN节点采用周期性侦听/休眠模式,当节点需要将数据发送给它一个处于休眠状态的邻居节点时,就必须能够预测出该邻居节点何时处于侦听状态,因为节点只有处于侦听状态才能收发信标帧完成邻居发现。Quorum系统的运用主要是用来解决邻居发现问题,即两个有着任意时间差的节点,如何能够完成邻居发现。Quorum系统有不同的构建机制,其中最常用的是基于网格的构建机制。本文基于质数网格设计了一种新的邻居发现机制—3ASM,3ASM能够保证有任意时间差的两个节点能够在有限的时间内完成邻居发现,下面我们对3ASM的非对称性、自适应性、异步性分别进行详细阐述。
2. 1 非对称性
为了满足WSN的性能要求,采用如图1 所示的成簇模型将网络划分成簇。分簇机制使得簇成员节点、簇头节点的通信量、能耗以及在网络中的作用不同。在基于Quorum的能量节省协议中,簇头节点和簇成员节点均选择S-quorum作为它们的侦听帧,但一般情况下簇成员节点的通信量比簇首节点要少,如果他们选择相同的工作时间,无疑会增加簇成员节点的能量损耗,从而增加整个网络的能量损耗,缩短网络的使用周期。而3ASM正是充分考虑到分簇机制的特性,在基于Quorum的能量节省协议的基础上进行改进,使能量较少、通信量较小的簇成员节点采用A-quorum选择侦听帧,使能量较多、通信量较大的簇头节点采用S-quorum选择侦听帧来实现非对称性( 不同类型的节点采用不同类型的Quorum) 。为便于文章的描述,我们分别对A-quorum、S-quorum作如下定义。
定义1 A-quorum是0 到N - 1 这N个连续数字按先行后列依次排列组成的的网格中任一列数字构成的一个整体,若A-quorum包含第j列,则记为Ajn。如图3( a) 所示,在3 × 3 的网格中第二列数字构成的整体,记为A23。
定义2 S-quorum是0 到N - 1 这N个连续数字按先行后列依次排列组成的的网格中任一行和任一列数字组成的一个整体,若S-quorum包含第c行第i列,则记为Sic。如图3( b) 所示,第一行第二列数字组成的一个整体记为S31。
2. 2 自适应性
3ASM允许网络中所有节点根据网络的拥塞状况、通信量和时延要求等自适应地调整循环长度。例如当节点检测到网络负载超过预先设置的一个阀值时,节点就会在循环长度较长的网格中选择Quorum。而当网络负载低于预先设置的一个阀值时,节点就会在循环长度较小的网格中选择Quorum,以此来满足人们对网络的性能要求。但是网格的选择并不是任意的,如果A-quorum和S-quorum是从任意的两个网格中选择的,要想保证它们具有非空交叉特性是很困难的。但是如果我们选择的网格是质数网格( 定义3) ,则这种非空交叉特性就很容易得到满足。
定义3 若QA是一个n × n的网格,如果n是质数,我们就称QA为质数网格。
定义1[16]( P - 延伸) 设N、P、K为正整数,集合A = { ax|1 ≤ i ≤ k,ax∈ Zn} ,则集合A的P延伸定义为AP= { ax+ y ×n | 1 ≤ x ≤ k,0 ≤ y ≤ P - 1} 。
定理1 设QA、QB分别是一个n × n和m × m的质数网格,一跳范围内的任意两个节点A从QA中选择A-quorum、B从QB中选择S-quorum作为它们的侦听帧,则它们一定会在max( n2,m2) 个帧内有一个都处于侦听状态的帧。
证明:(1)当n≤m时,P=|m/ n|,A节点选择的A-quorum为Anj,节点B选择的S-quorum为Sci,由定义1、定义2可知Sci包含Ami。由于m、n均为质数,则Anj、Ami中所有元素分别满足ax≡r(modn),a'x≡r'(modn),其中r、r'分别为余数,并且r<n,r'<m。根据孙子定理可知,一定存在一个正整数I满足I≡r(modn)≡r'(modm)且I≤m×n<m2,I∈(Anj)P,I∈Ami。所以节点A与节点B一定会在m2个帧内有一个都处于侦听状态是帧。
( 2) 若n > m ,同理可证节点A与节点B一定会在n2个帧内有一个都处于侦听状态是帧。
综上所述,节点A与节点B一定会在max( n2,m2) 个帧内有一个都处于侦听状态的帧。
定理2 设QA、QB分别是一个n × n和m × m的质数网格,一跳范围内任意两个节点A 、B分别从QA、QB中选择S-quorum作为它们的侦听帧,则它们一定会在max( n2,m2) 个帧内至少有一个都处于侦听状态的帧。
定理2 与定理1 的证明类似,这里不再详细阐述。
定理1、定理2 可以保证任意两个邻居节点无论是分别采用A-quorum、S-quorum还是均采用S-quorum,均可以保证在有限个帧内至少有一个都处于侦听状态的帧,这个都处于侦听状态的帧是两邻居节点完成相互发现必须的。下一小节将会详细证明两个异步节点是如何在这个都处于侦听状态的帧完成邻居发现的。
2. 3 异步性
基于Quorum的能量节省协议要求网络中的节点时间同步,这会增加网络中的同步控制开销、限制网络的收敛性和鲁棒性。为了保证两个异步节点能够完成邻居发现,3ASM在基于Quorum的能量节省协议的基础上,进行如下改进: 节点在Quorum选定的帧以及选定帧的下一个帧的ATIM均保持侦听状态,其余时间处于休眠状态。通过证明我们可以得出一跳范围内的任意两个节点,只要它们在某个时间段都处于侦听状态,则它们一定能够发现彼此,下面我们对此结论进行详细证明。
定理3 一跳范围内的任意两个节点,只要它们在某个时间段都处于侦听状态,则它们一定能够完成邻居发现。
证明: ( 1) 节点异步
设A、B是网络内一跳范围的任意两个节点,它们的时钟相差个帧,其中是每个帧的持续时间,。如图4 所示,节点A和B均处于侦听状态的帧是在A的第i个帧、B的第j个帧,设A的第i个帧的起始时间是t ,ATIM持续时间记为,则节点B的ATIM的活动时间范围是,节点A的侦听时间范围,因为,所以我们可以得到,因此节点B的ATIM一定能够被节点A的侦听时间完全覆盖。若设节点B在交叉帧的起始时间为时间t ,将 Δt用替换,采用同样的方法,我们可证节点A的ATIM一定能够被节点B的侦听时间完全覆盖。
( 2) 节点同步
节点同步是节点异步的一种特殊情况,只需将第一部分证明过程中的k、Δt均设为0 ,我们可得到同第一步一样的结论。
3 仿真结果与分析
为了进一步验证3ASM的性能,本节采用Omnet + + 仿真软件,以Grid[7]和AQEC[12]为对象进行了仿真和分析。具体仿真参数设置如下: 节点个数为100 ,检测区域为400 m × 400 m,广播包大小为64 Byte,数据包大小512 Byte,为16 ms,每次仿真时间为100 s,仿真次数1000 次,簇成员节点的循环长度为25。电台有发送、接收、侦听、休眠四种工作方式,其能耗分别为36 m W、14. 4 m W、10 m W、15 u W[4]。
图5、图6 分别给出了帧长在50 ms到300 ms范围内变化时,3ASM、AQEC、Grid的能量损耗和平均邻居发现延迟的仿真实验结果。由图5 可知,3ASM的能耗最小。这是由于1) 3ASM不需采用时间同步协议,而AQEC、Grid均采用时间同步协议,时间同步在大规模网络中开销非常大; 2) 在3ASM中,当簇成员节点的循环长度是25 时,簇头节点的循环长度一定大于25,而在AQEC、Grid中簇头节点的循环长度仍为25,由图3( b) 可知节点的循环长度越长越节省能量。由此可得,3ASM大大降低了能量损耗,使得WSN的寿命得以延长。
从图6 可以看出,3ASM与AQEC、Grid相比,邻居发现延迟略有增加。这是由于3ASM不采用时间同步协议,当邻居节点需要传输数据时,需等待都处于侦听状态的帧,但由于时钟差异的存在,即使两节点都处于侦听状态的帧,也未必能够立刻发现彼此。
由仿真结果可知,随着帧长的增加,节点的能耗不断减少而节点邻居发现延迟不断增加。这说明节点能耗的降低是以时延为代价的。3ASM在节能方面有显著优势,所以其邻居发现延迟略大是很正常的。由于WSN节点能量受限并难以补给,所以用邻居发现延迟的略微增加来换取能耗大幅度地降低在时延要求不是十分严格的WSN是值得的。
4 结语
自适应调度 篇8
供应链管理是对供应链商品流、物流、信息流、资金流以及合作者关系等规划、设计、运营、控制过程进行一体化的集成管理思想、方法和技术体系, 并且能够对市场的快速变化作出相应的反应。物流作为供应链管理过程的一个子过程, 可以解决生产点和消费点之间的计划编制、处理和货物存储控制等问题。实际上物流中心的货物流转控制是一个调度问题, 也是物流管理的一个核心问题, 这类问题通常都属于NP难问题。
在调度理论中, 供应链的调度问题是近几年才出现的。Shen和Norrie介绍了解决这个问题的几种方法, 但是由于这几种方法操作简单, 对于复杂的供应链优化问题具有其局限性。本文将自适应蚁群算法应用到供应链的调度中解决了这种局限性。
1 供应链调度描述及数学模型
物流过程作为供应链管理中的一个子过程一般分为五个部分, 订单到达、物件需求、物件到达、调度分派、订单交付。在物流过程中的一个关键环节就是资源分配, 即物件的调度分派问题, 如何对物流中心已有的物件进行分配, 并且使得需要按时交付的订单数目达到最优?物件的调度分配如图1所示。
本文使用自适应蚁群算法来解决这个组合优化问题。为此设物流中心有m个订单Oi (i=1, …, m) , 每份订单需要n种不同种类的物件Cj (j=1, …, n) , Oi需要Cj的数量为qij, 每份订单都要有一个到达时间ri和交付时间dr, 订单需要在货物延迟时间Lj内交付, 库存中已有的物件种类表示为Q, 每种物件的数量为qj (j=1, …, n) , 则物流调度过程的数学模型可以表示为:
minimize f (T) (Cost) (1)
Subject:
(2) 式表示已经分配好的订单, 其中订单Oi由物件类型及其所需要的数量组成, 符合条件的订单所需要的物件的数量不能超出库存物件的数量。
2 基于自适应蚁群优化的物流调度算法
蚁群算法由 M.Dorio等人首先提出, 它是一种新型的拟生态系统算法, 自适应蚁群算法是蚁群算法一种改进型算法, 解决了蚁群算法容易出现的一些问题, 如:计算时间较长, 容易出现停滞等问题。
2.1 基本蚁群算法原理
蚂蚁在觅食的过程中会在其走过的路径上留下蚂蚁特有的一种称为信息素的分泌物质, 信息素能够影响一定范围内的蚂蚁, 经过某些路径的蚂蚁越多, 信息素的浓度就越大, 后来蚂蚁选择这些路径的概率也就越大, 更加增强了这些路径上信息素的强度。蚂蚁的这些群体行为表现出了一种正反馈现象:某条路径上走过的蚂蚁越多, 后来就会有更多的蚂蚁选择这条路径。
2.2 基于自适应蚁群优化的物流调度算法实现
在物流调度问题中, 等待交付的定单由图表中的一些节点组成;物流调度过程中存在两个实体, 订单及其物件, 物流中心的调度问题实际上就是订单所需物件的分发交付过程, 物件交付给订单的过程可以使用蚁群觅食过程来模拟实现。每种类型的物件可以看作食物源, 订单可看作是蚁巢, 对应于每个蚁巢可以寻找不同数量的不同类型的食物, 不同的蚁巢也可以有相同类型的食物。解决物流调度问题最主要的一个方面就是每只蚂蚁所访问的节点的数目是不相同的 (在TSP问题中, 每只蚂蚁所访问的节点的数目是相同的) 。
假设有m只蚂蚁, n个蚁巢, 每个食物源放一只蚂蚁。蚂蚁的主要工作就是把食物C送到n个蚁巢中, 在蚂蚁将食物C搬到n个蚁巢的过程中, 蚂蚁采用自适应的伪随机比率选择准则来选取下一个蚁巢节点, 同时, 在路径上留下信息素τ, 当来自各食物源的蚂蚁所剩物件的数量为空或者是均不能满足剩余的订单需求时称为一次周游。每只蚂蚁从Ci个物件中取出qij个传送给订单, 其中i= (1, …, m) , j= (1, …, n) 。因为蚂蚁要去多个蚁巢, 所以蚂蚁根据概率公式 (6) 选择下一个蚁巢, 这里, τ (i, j) 表示物件Ci分配给订单j后留下的信息素浓度, η (i, j) 表示物件Ci分配给订单j的启发式因子, β表示启发式因子的相对强弱, 通常, η (i, j) 与订单的日期延迟有关, 我们取日期延迟的指数函数。
η (i, j) =edj (4)
其中, dj表示订单的延迟, 即实际日期与被要求的日期之间的差值。我们规定η (i, j) =1 (dj=0) 表示所需物件能够按时交付订单, η (i, j) < 1 (dj<0) 表示被延迟的订单, η (i, j) > 1 ( dj>0) 表示正在等待处理的订单。
在选择下一个订单节点之前生成q, 如果q的值小于等于q (λ (t) ) , 则根据公式 (4) , 从订单节点到所有可行的订单节点中找出τ (i, u) ·ηβ (i, u) 中延长时间最长的订单, 即为下一个要选择的订单;如果随机数q大于q (λ (t) ) , 则按公式 (6) 来选择下一个订单。
q (λ (t) ) =λ (t) /N (6)
其中, λ (t) ∈[2, N]表示第t次循环的平均节点分支数, N表示订单数。τ (i, u) 表示i与订单u之间的信息素量, η (i, u) 是启发式因子, β表示启发式因子的相对强弱。
这里Γ为禁忌表, 代表了第k只蚂蚁已经完成的订单或者是不需要物件类型Ci的订单。蚂蚁选择了要处理的订单后, 在链接物件i和订单j的路径上留下信息素, 设信息激素的蒸发系数为ρ (0<ρ<1) , 表示信息素的蒸发程度, 路径上信息素的更新按下式进行调整,
公式 (8) 表明了蚂蚁k在是否选择订单j时要根据物件Ci的数量q
这里f (x) 是一个优化测试函数, 蚂蚁每完成一次游历都将结果存放在f (x) 中, 如果f (x+1) >f (x) , 则说明第x+1次游历要比第x次的优化结果要好, 此时, 信息素浓度应该增加, 否则, 信息素的浓度减少。
其中, (1-ρ) 表示信息素的消逝程度。
基于自适应蚁群优化的供应链调度算法描述如下:
3 仿真试验结果及其分析
设库存中有10种不同种类的物件, 有7份等待交付的订单, 每种不同种类的物件的数量分别为10, 每份订单所需要的物件的数量如表1所示。
τij的初值、α、β、ρ的值的变化对算法的结果, 算法运行时的稳定性等的影响很大, 因此本文分别对τij的初值, α, β, ρ的值进行多次试验, 最后结果表明, 当τij的初值为0.5, α=0.5, β=5, ρ=0.1时结果最优, 按时交付的订单为:3-7-4-2-5, 试验结果如表2所示;此时, 所交付的订单数目及其剩余的物件的数量达到了最优, 即按时交付的订单最多, 剩余的物件数量最少;算法的稳定性也比较好, 运行时间也相应减少了。
4 结束语
物流调度是供应链过程的一个关键的环节, 物件分派调度是物流调度的核心, 发挥着至关重要的作用。所涉及的调度算法能够有效地解决物流过程中物件的动态分派调度问题, 加快了物流中心物件的流通, 提高了工作效率。
参考文献
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[2]Shen W, Norrie D H.Agent-based systems for intelligent manufactur-ing:a state-of-the-art survey[J].Knowledge and Information Systems, an International Journal, 1999, 1 (2) :129-156.
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[5]胡小兵, 黄席樾, 等.一种新的自适应蚁群算法及其应用[J].计算机仿真, 2004, 21 (6) :108-109, 110-111.
改进的自适应多目标粒子群算法 篇9
关键词：多目标优化；粒子群优化；帕累托最优；约束控制；边界处理；全局最优选择；自适应控制； 最大传输能力
摘要：边界处理和全局最优引导者选择操作对多目标粒子群算法的性能有重要影响，在考虑不同操作方法特征的基础上，提出了改进的自适应多目标粒子群（multiobjective particle swarm optimization， MOPSO）算法.当算法陷入局部最优时，启用交叉变异操作；当算法收敛性停滞时，轮换修剪边界处理和指数分布边界处理操作；当算法多样性停滞时，轮换反比于拥挤距离和反比于控制粒子数目的全局最优引导者概率选择操作.标准测试函数以及柔性交流输电系统（flexible AC transmission system， FACTS）装置优化配置问题的仿真结果验证了所提算法的有效性.
关键词：多目标优化；粒子群优化；帕累托最优；约束控制；边界处理；全局最优选择；自适应控制； 最大传输能力
摘要：边界处理和全局最优引导者选择操作对多目标粒子群算法的性能有重要影响，在考虑不同操作方法特征的基础上，提出了改进的自适应多目标粒子群（multiobjective particle swarm optimization， MOPSO）算法.当算法陷入局部最优时，启用交叉变异操作；当算法收敛性停滞时，轮换修剪边界处理和指数分布边界处理操作；当算法多样性停滞时，轮换反比于拥挤距离和反比于控制粒子数目的全局最优引导者概率选择操作.标准测试函数以及柔性交流输电系统（flexible AC transmission system， FACTS）装置优化配置问题的仿真结果验证了所提算法的有效性.
自适应调度 篇10
舰船柴油机并车推进装置(combined diesel and diesel,CODAD)由2台或多台柴油机通过并车齿轮箱驱动螺旋桨工作,具有可靠性高、生命力强、功率覆盖范围广等优点。但其工作范围变化较大,运行工况和运行环境复杂,运行参数之间及被控对象与船体阻力状态之间的相互配合存在着十分复杂的非线性关系,控制难度大。为确保该型推进装置在各种运行工况均具有良好的转速控制适应性,保证柴油机主机能充分发挥其性能并可靠工作,改善装置的动态特性具有重要的意义。
对柴油机推进装置而言,柴油机转速受调速器制约。舰船用柴油机调速器通常为全制式,其负荷控制方法为油门限制。应用单一的调速器进行推进装置转速控制存在一些弊端,如在控制系统设计时,基于某种运行工况设计的最优控制器无法使系统在全工况范围内均具有优良的特性;在工作制变化或出现外部环境干扰时,柴油机容易偏离设计工作点,出现超负荷或轻载的情况。参考文献[1]认为传统的推进系统涉及转速控制时,其本质上是转速调节,强调了在变工况(如加减速)时改善柴油机动态性能的重要性,提出了基于螺旋桨转矩需求预测的船用柴油机控制程序,提出了转矩预测算法以改进柴油机的控制,将基于控制动作的转矩预测叠加到标准的PI调速器上,使得在极端条件下柴油机的运行点靠近额定工作点(MCR)。参考文献[2]认为在设计时,只部分地考虑了柴油机在复杂海况及加减速运行时的超负荷问题,而没有从全系统的角度进行考虑,因此提出了适用于定距桨推进装置的转速控制自适应算法。参考文献[3]针对在波动的海况下,推进装置中柴油机齿条和调距桨螺距的循环波动产生的不利影响,在负荷控制的基础上,增加一个最优控制器(由观测器与控制器组成),观测桨轴的负荷、柴油机转速和齿条位置及螺距角的近期数据,据此预测桨轴可能负荷,通过优化算法生成最优控制方案对反馈给调速器的信号进行修正,最大可能地保证柴油机转速的稳定性。参考文献[4]将自适应控制技术应用到这种负荷控制系统中,其主要思想是在动态过程或扰动过程中对控制系统参数适时调整以适应其变化,从而达到改善推进系统动态性能的目的。
增益调度(gain scheduling)作为一种非线性控制设计方法,在许多领域中获得成功应用[5,6,7,8]。在工程实践中,常采用增益调度方法控制动态特性随操作条件变化的这类较难控制的非线性对象。将增益调度方法应用于柴油机推进装置的转速控制中,为柴油机推进装置动态性能的改善提供了新的解决方法。
本文深入分析增益调度自适应控制策略,在所建立的舰船动力装置模块化性能仿真模型库的基础上,搭建柴油机并车推进装置的性能仿真模型。采用数值计算的方法,深入研究不同增益调度策略的控制响应,分析其控制效果和有效性。结果表明:离散型增益调度算法能够较好地改善工作制等内部干扰对柴油主机转速控制的不利影响,连续型增益调度算法能较好地改善外部干扰对柴油机主机转速控制的不利影响。测量精度、实时性和适应性是选择增益调度变量的重要标准。本文工作为舰船柴油机并车推进装置的控制策略优化建立理论和计算基础。
1 CODAD推进装置仿真模型的建立与校核
针对舰船动力装置性能仿真的需求,建立了模块化的模型库,不同配置的推进装置通过模型的搭接,可以建立各自的性能仿真模型,为数值分析提供了条件保障。本文分析的柴油机并车推进装置由2台主机通过液力偶合器经齿轮箱驱动调距桨工作,其中主机为带电子调速器的大功率柴油机。针对这一动力装置系统分别建立了各子系统的仿真模型。其中柴油机部分采用修正的准稳态模型,电子调速器是PI控制型模型,传动装置考虑液力偶合器的滑差、齿轮箱减速比与功率损耗。在建模过程中,增压器压气机特性、调距桨特性、船体阻力特性等采用神经网络方法建立模型。图1为按照面向对象的原则,按照能量产生、转化、传递、消耗等整个能量流的传递过程,针对柴油机所建立的模块化数学仿真模型框图。整个柴油机系统模型可大致划分为缸内过程计算、相继增压系统、供油系统、滑油系统、冷却系统等部分。
在能量系统模块结构示意图中,六边形表示能量源模块ES(energy source)。能量源主要包括燃料的化学能或核能,柴油机使用的主要是燃料的化学能。椭圆形表示能量使用模块,M(mechanical)代表机械能;Q(heat)代表热能;E(electrical)代表电能;H(hydraulic)代表液压能;A(pneumatic)代表空气压力能。矩形表示能量传递和转换模块,ES/M代表能量源转换为机械能;ES/Q代表能量源转换为热能;M/M代表机械能的传递,包括机械损失;M/Q代表机械能转换为热能;M/H代表机械能转换为液压能;Q/M代表热能转换为机械能;M/A代表机械能转换为空气压力能;Q/Q代表热能的传递。
调速器采用PI控制算法,油量的大小受到不同转速下的最大喷油量限制。螺旋桨推力系数和扭矩系数由BP神经网络根据螺旋桨特性曲线训练拟合。神经网络模块的输入为螺距比H/D与进速系数J,通过神经网络计算得到推力系数KP或扭矩系数KQ的具体数值。螺旋桨推力p和水动力矩MP的计算如式(1)和式(2)所示。
式中,ρ为海水密度;np为螺旋桨转速;D为螺旋桨直径。
模型建立后,根据已有的性能参数对该模型进行了必要的校核分析,主要包括柴油机、液力偶合器、调距桨等装置部件的参数校核,整套推进装置稳态工况仿真与运行数据的校核,以及加速动态性能校核等内容。表1为所研究的柴油机试验数据与仿真值的比较。通过校核与修正,不同工况下并车推进装置系统各参数的仿真值与试验值较接近,该模型的可靠性可以接受,可以作为后续分析优化的基础。
2 增益调度策略的实现方法
增益调度控制实际上是一种开环自适应控制,在很多情况下过程动态特性随过程的运行条件而变化,动态特性变化的原因可能是由已知的非线性特性所引起,这时就能够通过监测过程的运行条件来调整控制器的控制参数,这种思想称为增益调度。在补偿过程参数变化或补偿对象已知非线性方面,基于对过程运行条件测量的增益调度控制通常是一种有效的方法。图2为增益调度控制的原理框图。
增益调度也可视为一种特殊的反馈控制系统,其反馈增益由前馈补偿实现。设计增益控制系统的主要问题是寻求适当的调度变量,通常是基于系统的物理机理,当调度变量确定后,采用一些适当的设计方法,便可在各种运行条件下算出调节器的参数。因此,可针对每种运行条件,对调节器参数进行整定或标度。对于系统的稳定性和其他性能,一般情况下通过仿真试验来对其作出评价和选择。增益调度控制的优点在于,它能很快地调整调节器的参数以适应对象特性的变化,没有参数估计问题。因此,其限制因素仅取决于辅助测量变量响应过程变化的速度。增益调度控制的缺点在于,它只是一种开环补偿,而且设计相当费时,它的调节器参数必须在很多运行条件下分别进行确定,而系统性能又必须通过广泛的仿真试验进行检验。
并车推进装置在运行过程中特性的变化可以认为是由内部扰动和外部扰动这2种干扰引起。内部扰动主要表现在不同工作制的变化,如本文研究的对象主要是四机双桨工作、双机双桨工作、双机单桨工作及单机单桨工作等工作制;而浅水、窄航道航行、装载量变化、船体污底、风浪及是否拖带等因素造成的阻力特性变化所引起柴油机推进装置重载或轻载的情况属于外部扰动。内部扰动可以明确地区分,而外部扰动无法事先精确地预测。不论是外部扰动还是内部扰动,对推进系统而言均使柴油机的负荷特性发生了变化,使船机桨匹配性能恶化。
3 不同增益调度方法的数值计算与分析
对于柴油机并车推进装置而言,在“船-机-桨”系统阻力特性不变的情况下,由工作制的改变所造成的内部扰动是确定且可预知的;当存在外部扰动造成系统阻力特性改变时,其配合状态的变化情况是不可预知的。若以四机双桨额定工作制下的配合曲线为基准,因为在实际运行过程中不可避免地存在内外部扰动,则船机桨系统会偏离设计的配合曲线,出现重载或轻载的情况。这时,在设计工况下确定的最佳控制参数就无法达到最佳的控制效果。
3.1 离散型增益调度算法分析
离散型前馈增益调度是一种最简单的方法,适用于易于辨识的具有有限个运行工况变化的情况,如因工作制变化引起的推进系统特性变化(重载或轻载)的情况。该方法的控制原理如图3所示。其中,Fr为燃油齿杆位置;nD为柴油机转速;nS为轴系转速;Tp为螺旋桨推力;Qp为螺旋桨转矩;H/D为螺距比。
内部扰动主要表现在不同工作制的变化,可以通过离合器接脱排的开关量信号确定出具体的工作制,然后根据具体的工作制将控制器参数切换到该工作制下的最优控制参数。图4和图5为离散型增益调度控制策略的控制效果。
图4为四机双桨工作制下,主机设定转速从750 r/min阶跃至1 050 r/min的动态过程。可以看出,在四机双桨工作制下,若采用双机双桨工作制下的最优控制参数不能达到最佳的动态控制效果,主机输出转矩偏离其额定转矩较大,没有充分发挥出主机的动力性能。这时,适时地通过离散型增益调度策略将控制参数切换为四机双桨工作制下的最优参数,可以得到该工作制下最佳的动态控制效果。
图5为双机双桨工作制下,主机设定转速从530 r/min阶跃至720 r/min的动态过程。可以看出,在双机双桨工作制下,若采用四机双桨工作制下的最优控制参数,主机输出转矩会超过其额定转矩,一直处于超负荷状态。这时,适时地通过离散型增益调度策略将控制参数切换为双机双桨工作制下的最优参数,可以得到该工作制下的最佳动态控制效果。
3.2 连续型增益调度算法分析
离散增益调度方法与线性时不变LTI负荷控制器相比,在动态特性方面有很大的改进,但它只能适应因内部扰动引起的有限个运行工况的变化,对于因外部扰动引起的系统动态特性的变化(重载或轻载),需要采用连续型前馈补偿控制方法。采用这种控制方法必须通过直接或间接的方法测量能够判断工况变化的信号。外部扰动会直接造成船体阻力特性的变化,因此如果能够直接测量总的阻力“扰动”是实现这种控制策略的最有效方法。实现的方法有多种,如可以通过测量船在水中的实际航速Vs,再通过给定的伴流系数w进行修正而得到船的进速Va。Va一旦确定,通过螺旋桨敞水特性曲线可得到在给定的转速与螺距下的推力系数KT,由此求出螺旋桨的推力T,并根据推力与阻力的关系求出船体总的阻力R
式中,t为推力减额系数。减额系数t与伴流系数w均随船舶的航速、水深、排水量及船体表面情况不同而变化。尽管可以通过修正解决这些问题,但如果将T作为可直接测量的扰动信号,则更为简单可靠,而且在装有推力测量装置的推进系统中也是可以实现的。
图6为基于推力测量的连续型增益调度控制原理。在这种方案中,扰动信号(推力)测量后馈入增益调度表中,确定最佳增益值。虽然从理论上来说,这种方法比LTI控制器有明显改进,但必须研究全工况范围的灵敏性,以避免因模型的小偏差或测量信号的微小误差而导致选择的增益常数发生大的变化。另外,必须在前馈回路上设置低通滤波器以避免高频干扰信号的影响,滤波器的带宽必须略小于发动机的频率响应,这样可以保证系统不会被频率限制以外的信号激励。
推力的大小可以直接反映外部干扰的程度。将推力信号引入增益调度算法中,如果外部干扰引起的配合状态的变化在某2个工作制配合曲线之间变化,则将控制参数在2个工作制下的最优控制参数之间进行线性插值,可由线性算法实时调整控制器的控制参数
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式中,kP为比例控制系数;kI为积分控制系数;T为螺旋桨推力的实际测量值;kP1、kI1、T1、b1分别为工况1时的最佳比例、积分控制系数及螺旋桨的推力和常数;kP2、kI2、T2、b2分别为工况2时的最佳比例、积分控制系数及螺旋桨的推力和常数。
如果外部干扰引起的配合状态的变化在工作制配合曲线之外变化,即出现极端的重载或轻载的情况,则将控制器参数以最邻近的最优控制参数为基准外插,加上饱和限制,具体的外插曲线斜率和饱和点可通过实船试验来确定。
通过以上的调整策略,当扰动使配合曲线与某一工作制下的配合曲线重合时,控制器参数会自动调整为该工作制下的最佳控制器参数;当扰动使配合曲线上下波动时,则控制器参数会自动在邻近的2个最佳参数之间进行线性插值。图7为推力测量后馈入增益调度表的控制效果图。
图7为在四机双桨工作制下,由于外部干扰使阻力增大至4倍设计阻力时,主机设定转速从750 r/min阶跃至850 r/min的控制效果。可以看出,若采用原工况下的最优控制参数不变,会出现主机超负荷的现象,采用增益调度控制策略后,可以避免这一情况,推进系统的动态特性得到改善,使系统抵抗内外部环境干扰的能力大大增强。
另一个可能更为简单的前馈增益调度实现方法是间接法。在这种方案中,增益常数通过在线数据导出。实际上,扰动信号是从测量的转矩和实际的螺距及转速导出的。该方法的控制原理如图8所示。这种方法比直接法更有优势,因为它无须额外安装传感器(并不是所有推进系统都能直接测量推力)。
转矩的大小也可以反映外部干扰的程度。其大小可通过扭矩仪应变片的变形量来确定,还可以通过测量燃油齿条位置Fr来得到。将转矩信号引入增益调度算法中,根据转矩的变化适时地自动调整控制器参数,其调整策略可与基于推力测量的连续型增益调度调整策略一样:当扰动使配合曲线与某一工作制下的配合曲线重合时,控制器参数自动调整为该工作制下的最佳控制器参数;当扰动使配合曲线上下波动时,控制器参数自动在邻近的2个最佳参数之间进行线性插值;当出现极端的扰动情况时,控制器参数自动外插,同时加上饱和限制,保证系统的稳定性和可靠性。
3.3 增益调度变量的选择
从上文的分析可以看出,选择适当的参数变量来反映推进装置系统的内外部干扰是实现增益调度控制策略的关键,而增益调度变量的测量精度、实时性和适应性是选择参数变量的重要标准。对于本文研究的这种柴油机并车推进装置来讲,内部干扰信号可以通过离合器接脱排的开关量信号来准确地反映;外部干扰信号可以通过测量航速、螺旋桨推力、转矩、液力偶合器的滑差、主机油门齿条位置等连续变量来直接或间接地确定。
要较为精确地测量反映外部干扰的连续量参数,要求传感器的相对测量精度较高。一般来讲,螺旋桨推力和转矩的测量通过应变片变形原理测量,相对精度较高,但需加装传感器,这可以与推进装置监控系统结合在一起;油门齿条位置滞后于阻力特性的变化,且齿条位置的波动较大地影响了其相对精度;液力偶合器滑差可以前馈预测螺旋桨转矩,测量的实时性要好于油门齿条位置,但要求有足够精度的转速传感器,原因是在额定工况下,传动轴系测量转速误差1转,则滑差会有0.46的误差,相对误差为27%。
在参数变量的选择上还要根据具体舰船的实际情况来确定,如滑差信号只有在配置液力偶合器的推进装置中才出现,螺旋桨推力只有配备了专门的推力仪才能直接测量。
3.4 增益调度控制策略的实时性与适应性
增益调度控制策略工程应用的一个重要问题是系统的实时性和适应性。对于转速控制中推进装置内外部的干扰信号,如离合器的开关量信号、螺旋桨推力和转矩、液力偶合器的滑差、主机油门齿条位置等变量,实船监控系统可以连续进行实时监测,因此增益调度控制可以实时进行。另一方面,增益调度中控制器参数的切换,其效果主要反映在对转速控制动态特性的改善上,并没有过高的强实时性要求,系统控制的实时性主要由控制器的实时性所决定,而研究表明PI控制算法的实时性是较好的。
增益调度控制策略的适应性主要包括系统的抗干扰性和鲁棒稳定性。常规的PI控制器参数基于线性理论得出,当系统存在强非线性时,其控制的适应性难以保证。通过前面的分析可以看出,在存在工作制变化及阻力特性变化等内外部扰动的情况下,通过增益调度控制策略能够自适应地调整最佳PI控制参数,使柴油机转矩不超负荷,同时又能发挥出主机的性能,改善主机的转速控制性能。另一方面,调整前的控制参数和自适应切换后的控制参数都是经过仿真优化后的最佳参数,对于控制系统结构的摄动和参数的摄动均具有较好的鲁棒性。因此,增益调度控制策略具有较好的控制适应性。
4 结论
(1) 对于柴油机并车推进装置的转速控制问题,内部干扰主要是工作制等因素的变化,通过监测离合器信号,适时地将控制参数切换为新工作制下的最优参数,可以得到新工作制下的最佳动态控制效果。对于阻力特性变化引起的外部干扰,可以选择推力或者转矩作为反馈变量,导入增益调度控制表,对最佳控制参数进行连续调整,获得外部扰动下的最佳转速控制性能。
(2) 在进行增益调度变量选择时,内部干扰信号可以通过离合器接脱排的开关量信号来准确地反映。外部干扰信号可以通过测量航速、螺旋桨推力和转矩、液力偶合器的滑差、主机油门齿条位置等连续变量来直接或者间接地确定。增益调度控制策略具有较好的实时性和控制适应性。
(3) 增益调度转速控制策略能够较好地改善推进装置在内外部干扰情况下的动态性能。本文研究为舰船柴油机并车推进装置的控制策略优化建立了理论和计算基础。
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