基于前向纠错的自适应网络传输机制

针对无线网络中的传输控制协议（TCP）因为丢包触发丢包重传机制而导致传输性能大幅下降的问题,提出了一种基于前向纠错的自适应传输机制（AdaptiveFEC）。该机制通过前向纠错来减少数据段的丢失,以避免触发TCP的丢包重传机制,从而达到提升TCP传输性能的目的。首先,根据当前的网络状况以及当前连接的数据传输特征确定当前时间段中的最优冗余段比例;然后,利用TCP数据段中的数据段序号信息实时进行网络状况的估计,从而根据网络波动来动态更新冗余段比例。大量实验结果说明,在20 ms的往返时延以及5%丢包率的传输环境中,相较于静态的前向纠错机制,AdaptiveFEC能够使得TCP连接的传输速率平均提升42%,当运用在文件下载的应用中时,所提机制能够使得下载速度提升至原来的两倍。     

面向实时流数据处理的边缘计算资源调度算法

针对边缘计算带宽限制导致的实时流数据处理计算效率低下的问题,提出一种迭代优化算法FFS+IPFS,通过对应用负载的实时监控,实现合理的边缘节点任务部署,支持实时流数据处理任务.首先,利用贪心算法进行全局任务分配,通过贪心的算法得到一个近似最优的结果;然后,基于监控到的实时任务信息,通过迭代优化进行局部调优,使得同一数据流的任务可以被部署在相近的边缘节点,从而有效减少任务通信的开销.在不同场景下,平均时延相比其他主流算法可降低23％.大量的模拟实验结果表明,所提算法可以实现有效的资源调度,支持边缘计算场景下高效的实时流数据处理应用.     

单亲遗传算法在电力计量器具配送问题中的研究

介绍了计量中心实际运作中计量器具配送运输中碰到的问题,针对计量中心二级库房较多、分布于全省、需要进行二级库房统一配送的情况,构建了适用于计量中心器具配送的单亲遗传算法的数学模型,并实现算法。算法的实际运行结果表明,在计量中心电力计量器具的配送问题上,单亲遗传算法可以取得优秀的结果。     

基于物理隔离技术的触发式数据库同步方案

数据库同步是不同安全区域应用中必不可少的、最重要的环节。数据库同步包括数据的抽取（Extract）和装载（Load）2个过程。电能量采集涉及的电能表数量多、采集周期短、数据容量较大,不适宜采用全量同步的方式,因此需要研究增量的数据抽取和数据装载。     

一种应用半监督学习的计量装置运行状态辨识方法

针对计量装置运行异常在供电企业经济效益稳定增长和社会稳定发展等方面造成的负面影响且电网数据标识不全的现状,提出一种应用半监督学习的计量装置运行状态辨识方法。通过对电网数据进行分析,实现在标识不全的情况下判断计量装置运行状态。