一种风电云缓存的调度方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种风电云缓存的调度方法及系统，包括：基于处理风电数据的任务以及所述任务到达云缓存的时刻生成任务集合；从所述任务集合中选择待分配任务，基于所述待分配任务到达云缓存的时刻，在云缓存中获得最早执行任务的计算资源和适应度最大的计算资源；按照所述云缓存中计算资源过热的风险，确定所述最早执行任务的计算资源或所述适应度最大的计算资源执行所述待分配任务。本发明专利技术可以为处理风电数据的任务快速的分配实时计算资源，实现处理海量风电数据的处理速度和效率，有利于利用风电数据制定调度计划或进行风电场发电能力评估，发电量预测等。

【技术实现步骤摘要】
一种风电云缓存的调度方法及系统
本专利技术涉及新能源发电领域，具体涉及一种风电云缓存的调度方法及系统。
技术介绍
随着新能源行业准入门槛的降低，以及风电机组并网等技术的突破和成熟，风力发电逐渐成为可再生能源发电领域中一支不可忽视的力量。以中国为例截至2019年底，全国风电累计装机2.1亿千瓦、同比增长14.0％，在新增装机方面，风电年度新增装机2574万千瓦，同比上涨22％。风电的开发对促进可再生能源的开发利用，促进节能减排及能源消费转型，实现社会经济绿色可持续发展具有重要意义。风力发电受环境、风速、风向等多种天气条件的影响，季节和天气状况等气象数据具有随机性、波动性的特点，目前难以对这类数据进行有效的建模管理，难以准确、实时地获取和检索信息，进而预测风力发电单元的发电能力。此外，随着应用业务复杂程度的增加，系统每次需要处理巨大的数据量，无法高效地存储和访问数据并进行快速响应。现有电网运行状态信息依靠数据监控系统来获取和管理，对风力发电数据缓存无法进行直接地调度；从经济性角度看，风电机组、风电场众多，广泛地安装传统数据监控系统成本也较高，没法大面积的安装使用；传统的关系数据库采用本地数据存储模式，降低了数据管理效率。使用缓存调度技术，并在其中加入云计算的思想来提高系统的负载与扩展能力是上述问题目前最好的解决方式之一。云缓存把海量的数据云分解，然后把分解后的各数据资源分配给多个服务集群进行处理，并以此为基础对缓存相关功能进行扩展的技术。因此，如何利用云缓存高效的处理海量风电数据亟需解决。专利技术内容为了解决现有技术中所存在的上述不足，本专利技术提供了一种风电云缓存的调度方法，包括：基于处理风电数据的任务以及所述任务到达云缓存的时刻生成任务集合；从所述任务集合中选择待分配任务，基于所述待分配任务到达云缓存的时刻，在云缓存中获得最早执行任务的计算资源和适应度最大的计算资源；按照所述云缓存中计算资源过热的风险，确定所述最早执行任务的计算资源或所述适应度最大的计算资源执行所述待分配任务。优选的，所述适应度最大的计算资源的获得，包括：获取当前时刻与前一时刻或后一时刻之间到达云缓存的任务，生成任务子集合；基于待分配任务的长度、计算资源执行所述待分配任务的时间误差、所述任务子集合内的任务数量和所述任务子集合内任务的最大长度计算权重系数；基于所述权重系数、各计算资源完成待分配任务的时间和各计算资源开始执行待分配任务的时刻，得到各计算资源的适应度；从所述各计算资源的适应度中选择适应度最大的计算资源。优选的，所述适应度，按下式计算：式中：Fitj：计算资源的适应度；α：权重系数；FTimeij：计算资源完成待分配任务的时间；RTimej：计算资源开始执行待分配任务的时刻；j：计算资源的编号；i：待分配任务的编号；其中，所述权重系数α，按下式计算：式中：Lengthi：待分配任务的长度；MaxLength：截止到当前时刻，任务子集合中任务的最大长度；err：执行待分配任务的时间误差；C：当前时刻与前一时刻或后一时刻之间到达云缓存的任务数量。优选的，所述计算资源完成待分配任务的时刻，按下式计算：式中：FTimeij：计算资源完成待分配任务的时间；ATimei：待分配任务到达的时刻；RTimej：计算资源开始执行待分配任务的时刻；Lengthi：待分配任务的长度；Speedj：计算资源执行待分配任务的速率。优选的，所述获得最早执行任务的计算资源，包括：基于待分配任务到达云缓存的时刻，分别获得云缓存中每一个计算资源完成所述待分配任务的时刻；在各计算资源完成所述待分配任务的时刻中，确定最早完成待分配任务的时刻；将所述最早完成待分配任务的时刻对应的计算资源作为最早执行任务的计算资源。优选的，所述按照所述云缓存中计算资源过热的风险，确定所述最早执行任务的计算资源或所述适应度最大的计算资源执行所述待分配任务，包括：当所述云缓存存在计算资源过热的风险时，则所述最早执行任务的计算资源执行所述待分配任务，否则所述适应度最大的计算资源执行所述待分配任务。优选的，当满足下式时所述云缓存存在计算资源过热的风险：EFTimei-CTime＞C·AInt式中：EFTimei：最早完成待分配任务的时刻；CTime：当前时刻；C：当前时刻与前一时刻或后一时刻之间到达云缓存的任务数量；AInt：每个任务平均到达云缓存的时间间隔；其中，所述每个任务平均到达云缓存的时间间隔AInt，按下式计算：式中：span：前一时刻或后一时刻；Ur：当前时刻与前一时刻或后一时刻之间到达云缓存的任务生成的任务子集合。优选的，所述任务子集合Ur，如下式所示：Ur＝{Ti|CTime-span≤ATimei≤CTime}式中，Ti：第i个待分配任务；ATimei：待分配任务到达的时刻。基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种风电云缓存的调度系统，包括：生成模块，用于基于处理风电数据的任务以及所述任务到达云缓存的时刻生成任务集合；计算模块，用于从所述任务集合中选择待分配任务，基于所述待分配任务到达云缓存的时刻，在云缓存中获得最早执行任务的计算资源和适应度最大的计算资源；分配模块，用于按照所述云缓存中计算资源过热的风险，确定所述最早执行任务的计算资源或所述适应度最大的计算资源执行所述待分配任务。优选的，所述计算模块包括：任务子集合生成单元，用于获取当前时刻与前一时刻或后一时刻之间到达云缓存的任务，生成任务子集合；计算权重系数单元，用于基于待分配任务的长度、计算资源执行所述待分配任务的时间误差、所述任务子集合内的任务数量和所述任务子集合内任务的最大长度计算权重系数；计算适应度单元，用于基于所述权重系数、各计算资源完成待分配任务的时间和各计算资源开始执行待分配任务的时刻，得到各计算资源的适应度；选择单元，用于从所述各计算资源的适应度中选择适应度最大的计算资源。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：本专利技术提供的技术方案，基于处理风电数据的任务以及所述任务到达云缓存的时刻生成任务集合；从所述任务集合中选择待分配任务，基于所述待分配任务到达云缓存的时刻，在云缓存中获得最早执行任务的计算资源和适应度最大的计算资源；按照所述云缓存中计算资源过热的风险，确定所述最早执行任务的计算资源或所述适应度最大的计算资源执行所述待分配任务，可以为处理风电数据的任务快速的分配实时计算资源，实现处理海量风电数据的处理速度和效率，有利于利用风电数据制定调度计划或进行风电场发电能力评估，发电量预测等。附图说明图1为本专利技术的一种风电云缓存的调度方法流程图；图2为本专利技术实施例中调度方法的详细流程图。具体实施方式为了更好地理解本专利技术，下面结合说明书附图和实例对本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风电云缓存的调度方法，其特征在于，包括：/n基于处理风电数据的任务以及所述任务到达云缓存的时刻生成任务集合；/n从所述任务集合中选择待分配任务，基于所述待分配任务到达云缓存的时刻，在云缓存中获得最早执行任务的计算资源和适应度最大的计算资源；/n按照所述云缓存中计算资源过热的风险，确定所述最早执行任务的计算资源或所述适应度最大的计算资源执行所述待分配任务。/n

【技术特征摘要】
1.一种风电云缓存的调度方法，其特征在于，包括：
基于处理风电数据的任务以及所述任务到达云缓存的时刻生成任务集合；
从所述任务集合中选择待分配任务，基于所述待分配任务到达云缓存的时刻，在云缓存中获得最早执行任务的计算资源和适应度最大的计算资源；
按照所述云缓存中计算资源过热的风险，确定所述最早执行任务的计算资源或所述适应度最大的计算资源执行所述待分配任务。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述适应度最大的计算资源的获得，包括：
获取当前时刻与前一时刻或后一时刻之间到达云缓存的任务，生成任务子集合；
基于待分配任务的长度、计算资源执行所述待分配任务的时间误差、所述任务子集合内的任务数量和所述任务子集合内任务的最大长度计算权重系数；
基于所述权重系数、各计算资源完成待分配任务的时间和各计算资源开始执行待分配任务的时刻，得到各计算资源的适应度；
从所述各计算资源的适应度中选择适应度最大的计算资源。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述适应度，按下式计算：



式中：Fitj：计算资源的适应度；α：权重系数；FTimeij：计算资源完成待分配任务的时间；RTimej：计算资源开始执行待分配任务的时刻；j：计算资源的编号；i：待分配任务的编号；
其中，所述权重系数α，按下式计算：



式中：Lengthi：待分配任务的长度；MaxLength：截止到当前时刻，任务子集合中任务的最大长度；err：执行待分配任务的时间误差；C：当前时刻与前一时刻或后一时刻之间到达云缓存的任务数量。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算资源完成待分配任务的时刻，按下式计算：



式中：FTimeij：计算资源完成待分配任务的时间；ATimei：待分配任务到达的时刻；RTimej：计算资源开始执行待分配任务的时刻；Lengthi：待分配任务的长度；Speedj：计算资源执行待分配任务的速率。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得最早执行任务的计算资源，包括：
基于待分配任务到达云缓存的时刻，分别获得云缓存中每一个计算资源完成所述待分配任务的时刻；
在各计算资源完成所述待分配任务的时刻中，确定最早完成待分配任务的时刻；
将所述最早完成待分配任务的时刻对应的计算资源作为最早...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢晓頔，黄越辉，李庆，齐彩娟，张金平，董晓晶，许彦平，张玮琪，白婕，王晶，桑桢城，王晓蓉，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国网宁夏电力有限公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11