基于功耗约束的SOC测试调度研究

通过研究SOC测试中满足功耗约束条件的测试规划问题,比较并总结了当前普遍使用的几种功耗约束的SOC测试调度算法.经过对功耗约束条件下SOC测试的现状和存在的基本问题,以及SOC测试期间由于测试功耗剧增而导致的安全可靠性问题进行了分析,提出了一种基于量子算法满足功耗约束的SOC测试调度算法,与同类算法相比,该算法提高了SOC测试的可靠性与实用性,优化结果较好.     

DVS系统硬实时周期任务动态调度算法

与实时任务的可调度分析不同,实时DVS调度在保证任务截止时间限制同时,还要关注任务执行的处理器功耗。功耗研究一段时间的累积效果,传统基于最坏执行时间的任务调度模型不能满足实时DVS调度需要。该文采用实际执行时间(AET)概率分布建立实时任务调度模型,利用随机分析的方法分析AET分布对实时DVS调度算法性能的影响,提出了基于平均执行时间的实时DVS动态调度算法。实验结果表明,该算法在任务具有不同AET分布情况下可保持稳定的功耗性能。     

基于云量子进化算法的SOC测试规划研究

为克服传统量子进化算法中,迁移操作和量子门单一方向更新操作易陷入局部最优解的缺陷,借鉴云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出了一种新的云量子进化算法,该算法在量子进化算法基础上,由云模型的X、Y条件云发生器加入杂交操作,由基本云发生器加入变异操作.并将云量子进化算法用于解决SOC测试时间与测试功耗协同优化.最后用国际标准电路ITC'02 Test Benchmark进行实验仿真,与已有算法相比,云量子进化算法能够更好地缩短SOC测试时间、提高SOC测试效率.     

芯片动态门限静态功耗的优化技术

提出了一种双阈值电压的动态门限静态功耗优化算法。该算法通过直接统计电路门级节点的松弛裕度,利用静态时序分析其最大松弛裕度及邻节点松弛裕度特征,区分电路中的关键与非关键节点并分步调整其相应的阈值电压,从而有效地实现了对CMOS电路静态功耗的优化设计。基于ISCA85基准实验电路集,采用该技术和以往的算法进行了对比验证。结果表明,该算法在不降低静态功耗优化效率的同时,优化时间缩短了95%以上,适合于超大规模电路静态功耗优化。     

Koblitz曲线上抵抗简单功耗分析的有效算法

在一类特殊的椭圆曲线——Koblitz曲线上,使用窗口长度为w的非邻接形式（TNAFw）的算法可以提高椭圆曲线的标量乘计算,但是容易受到边信道攻击.提出了一种新的抵抗简单功耗分析的有效算法,其基本思想是通过在使用TNAFw算法的标量乘中添加冗余操作抵抗对使用TNAFw算法的标量乘的简单功耗分析.该算法进一步优化了预计算点个数和计算时间,与SPA-resistant TNAFw（STNAFw）算法相比,预计算点个数减少了约50%,计算时间减少了约18%-28%.     

Koblitz曲线上抵抗简单功耗分析的有效算法

在一类特殊的椭圆曲线——Koblitz曲线上，使用窗口长度为w的非邻接形式（TNAFw）的算法可以提高椭圆曲线的标量乘计算，但是容易受到边信道攻击.提出了一种新的抵抗简单功耗分析的有效算法，其基本思想是通过在使用TNAFw算法的标量乘中添加冗余操作抵抗对使用TNAFw算法的标量乘的简单功耗分析.该算法进一步优化了预计算点个数和计算时间，与SPA resistant TNAFw（STNAFw）算法相比，预计算点个数减少了约50%，计算时间减少了约18%～28%.     

基于多核处理器的低能耗任务调度优化算法

针对多核处理器的高性能所带来的高能耗问题,对TL-DVFS算法中任务迁移开销问题进行了分析,提出了一种基于TL面的节能调度算法ITL-DVFS.该算法在不增加算法时间复杂度的前提下,通过对堆进行操作,有效地减少每个TL面初始时刻任务的迁移开销.结合全局动态电压频率调节技术,在TL面的初始时刻和偶发任务释放时刻动态调节多核处理器的电压频率.结果表明,ITL-DVFS可以有效地减少任务的迁移开销,在负载达到某一值后,可有效降低处理器功耗.     

集成电路功耗优化技术综述

数字电路的低功耗设计主要分为动态功耗优化和静态功耗优化两类.对这两类方法分别进行了探讨,介绍了现存的典型算法,分析了目前功耗优化的热点问题,如微处理器设计、动态电源管理和动态电压调整等,指出了当前仍需要解决的问题.     

智能电网中基于ESS-MOPSO算法的调度优化策略

结合智能电网的调度优化策略应综合考虑经济运行、节能减排及电能质量各方面因素,给出了智能电网的优化调度方程,并采用粒子群算法对该方程进行多目标寻优.介于传统粒子群算法中使用Pareto准则的局限性,采用一种基于优先阶的均衡选择全局搜索策略,更加有效地选取出全局最优粒子,引导其他粒子寻优.在对智能电网调度优化的仿真中取得了良好效果.     

一种高层次多电压功耗优化方法

提出了一种在时间与面积约束下,运用遗传算法同时进行操作调度和资源分配的高层次多电压功耗优化方法．对于时间和面积约束所导致的无效染色体,通过将约束优化问题转换成两个目标函数的极值问题,一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数,避免了约束条件对问题求解的影响．对于数据依赖所导致的无效染色体,采用基于数据依赖的单点杂交算子来解决．实验结果表明,该算法比不考虑无效染色体处理机制的简单遗传算法的多电压功耗优化方法的功耗优化能力提高10％,收敛速度提高15％．     

大型火电厂经济运行调度系统设计与应用

针对电厂经济运行问题,设计了大型火电厂经济运行调度系统．重点讨论了遗传算法以及在电站机组经济运行优化问题中的应用,实现了最优机组组合与负荷分配,给出了机组启停的调度策略．另外,讨论了经济运行调度系统的实现与应用问题．     

基于改进粒子群算法的整流供电智能优化调度

针对粒子群算法易早熟收敛的局限性，提出了一种带变异的改进自适应粒子群优化(PSO)算法.该算法根据群体适应度变化率自动调整惯性权值，根据当前种群的平均粒距确定种群中部分粒子的变异概率.对于大型锌电解过程中的整流供电调度问题，建立了以用电费用及耗电量最少为目标的整流供电优化调度模型，并应用改进算法进行优化求解，获得最优调度方案.仿真结果证明了该算法的有效性.工业应用效果表明，按最优调度方案组织生产显著降低了用电费用，同时有利于电网负荷的平衡运行.     

基于图形开票的电网操作考评系统的开发

本文介绍了一种基于图形开票的电网操作考评系统,该系统改变了传统的电网操作考评方式．使参加考评的学员可以在电网仿真系统中直接面向设备下达调度指令,生成调度指令票,并借助计算机的逻辑功能实现自动评分,大大提高了考评的效率,有效节省了考评的人力、物力,同时保证了考评的公平、公正性。     

Power allocation and transmission scheduling for a transmitter with hybrid energy sources

The problem of dynamic power allocation and transmission scheduling for a transmitter powered by hybrid energy sources (combination of power grid and energy harvesters) is studied. The goal is to minimize the time average energy consumed from the power grid, that is, to improve the utilization efficiency of the energy harvested by the harvesters under the condition of unknowing statistical distribution of the energy harvesting process, data arrival process and fading channel state. An efficient dynamic power allocation and transmission scheduling algorithm is proposed based on Lyapunov optimization, and the algorithm is simple to operate due to its low complexity. Using the proposed algorithm the power consumed by the transmitter from the power grid can be close to the minimum arbitrarily under all data queues stability, and meanwhile the algorithm guarantees that data queues cannot exceed the maximum delay. Simulation results indicate that the proposed algorithm has a better performance than other two simple algorithms.     

电动汽车加电站电池配送路径优化

在分析电动汽车加电站运营模式的基础上,根据电动汽车加电站需求动态变化的特点,建立了加电站电池配送路径问题的动态车辆调度模型. 利用自适应准则改进遗传算法,构造了自适应遗传算法;针对动态车辆调度问题实时性强的特点,设计了"初始化路径制定+实时动态调度"的两阶段求解策略,通过信息更新插入动态需求加电站,对已产生的计划路径进行局部优化调整,仿真计算结果验证了模型和算法的有效性.     

基于粗糙集理论的风光蓄互补系统优化模型

为了解决风光波动性对系统安全调度和稳定运行的影响,以系统运行成本最小和系统污染排放量最小为目标,构建风光蓄集成互补系统. 基于粗糙集理论和模糊C均值聚类算法,分别确定多目标调度中经济目标和环境目标的权重;提出基于粒子群变异策略和计及约束边界的信息共享方法的改进粒子群优化(PSO)算法,求解多目标调度优化问题;以我国西南地区某省风光蓄集成互补系统为例开展算例仿真,验证所提模型的科学性和实用性. 研究结果表明,与单目标调度相比,多目标调度兼顾经济性和环境性,所提混合粗糙集-改进粒子群算法的收敛精度更优,提高了系统的经济效益和环境效益. 引入抽水蓄能机组,对于实现系统多能源协同互补运行具有重要的意义.     

“多站融合”背景下边缘数据中心运行优化研究

随着泛在电力物联网的发展，传统通信技术与计算平台已逐渐无法适应庞大的数据传输与计算规模，5G通信技术与边缘计算将成为支撑泛在电力物联网建设的中坚力量。“多站融合”模式的提出为边缘数据中心的运营提供了新的方向，多站一体化运行方法有待深入研究。针对边缘数据中心的数据迁移方法以及“多站融合”模式下各功能站协同优化问题，文章设计了涵盖数据中心、储能电站等功能站的融合站运行架构，构建了数据中心负荷模型、储能电站数学模型，并基于混合整数非线性规划方法，建立了以最小化年总成本为目标的融合站协同优化与数据迁移调度模型。通过模型的优化求解，确定了最佳数据迁移调度策略与储能电站最优运行方案。利用案例分别对数据迁移策略与储能电站的作用进行仿真分析，通过计算，采用数据迁移策略后，典型日运行成本降低了2.38%，年总成本降低了1.36%；发挥储能电站削峰填谷作用后，典型日运行成本进一步降低了8.34%，年总成本进一步降低了4.67%。结果表明，在满足时延约束情况下将数据负荷按一定策略进行分配可以实现各边缘数据中心互补调度，达到降低运行成本的效果，结合分时电价政策，利用储能电站参与日常电力调度，可以进一步将峰时负荷转移至谷时，从而显著降低运行成本。     

复杂配电网的短期检修计划优化

与传统的配电网检修计划优化相比,考虑了配电网检修计划安排中涉及的负荷变化曲线、设备故障率和检修资源规划等因素,并结合了配电网可靠性评估和检修计划优化,建立起多目标的短期配电网检修计划优化二层规划模型.上层规划决策检修方案,下层规划以期最少开关动作次数和线损增量转移或恢复因检修失电的负荷.针对模型特点,提出融合粒子群算法、搜索法和禁忌表的混合智能优化方法.IEEE RBTS bus4算例仿真显示,优化结果不仅能确定设备检修计划和检修资源安排,还给出了检修期间系统和负荷的可靠性指标.     

基于不同时间尺度的交直流混合配电网分层优化控制策略

针对传统控制策略难以兼顾交直流混合配电网潮流优化和运行模式快速切换的问题,提出了一种基于不同时间尺度的分层控制策略。在较短时间尺度内,各并网变流器均根据上层调度指令工作于下垂控制模式,使系统稳定时工作于优化状态;当出现恶劣工作状况时,通过切换互联变流器和储能单元变流器的控制策略以维持配电网直流侧电压稳定。在较长时间尺度内,当系统正常运行时以系统电能损耗最小和系统电压偏差最小为优化目标;当直流线路断线时以故障点两侧节点电压偏差最小为优化目标,通过优化调度算法为下层提供调度指令。仿真结果表明:正常运行时该控制策略能实现系统运行优化、维持系统稳定且不过分依赖通信系统;在系统功率骤变、电路故障等恶劣工况时,能实现系统运行状态的平稳过渡。