摘要：光伏微网内部容量配置较小,导致光伏并网自我消纳能力不足,造成经济损失。为了解决这个问题,提出了电力物联网光伏微网多目标容量配置优化研究。建立运行成本、投资成本、年收益目标函数,以经济最优为目标,构建多目标容量配置目标函数。在改进乌鸦搜索算法中引入最优粒子群算法,求解目标函数,以乌鸦评判感知率为依据,输出配置结果最优解。实验结果表明,该方法光伏负荷曲线与理想光伏负荷曲线一致,总收益比理想收益高1 410万元,说明使用该方法经济效益较高。

摘要：Coflow作为并行计算框架的典型流量模型,降低Coflow的完成时间(CCT)成为云计算领域的研究热点。现有Coflow调度机制未考虑云数据中心内网络瓶颈问题,容易造成网络拥塞,导致CCT增加。针对该问题,构建基于瓶颈感知的Coflow调度机制Bamq。利用Lagrange对偶优化Coflow调度模型,以加快Coflow流速并增大吞吐量,从而降低CCT。通过设计多级反馈队列机制,降低吞吐量对网络拥塞产生的影响,根据已发流的大小、宽度和流速信息,构建瓶颈因子以动态调整多级队列的优先级,实现拥塞感知,提高Coflow调度性能。在Facebook真实数据集上进行实验,结果表明,相比Baraat、Varys、Aalo机制,该机制的CCT平均缩短21.3%,吞吐量平均提高17.9%,能够有效提高链路的利用率。