基于Hadoop的智能調(diào)度云數(shù)據(jù)中心關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)是整個(gè)電力系統(tǒng)的中樞。我國(guó)電網(wǎng)互聯(lián)程度的不斷提高以及智能電網(wǎng)建設(shè)過程的逐步推進(jìn)，給現(xiàn)有的電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。其主要挑戰(zhàn)就來(lái)自于現(xiàn)有的電力計(jì)算平臺(tái)，其計(jì)算與存儲(chǔ)能力已經(jīng)無(wú)法滿足電網(wǎng)發(fā)展的需求，考慮到電網(wǎng)發(fā)展的計(jì)算平臺(tái)計(jì)算及存儲(chǔ)能力不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)，建設(shè)具有海量數(shù)據(jù)計(jì)算和存儲(chǔ)的智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)已迫在眉睫。
　　 首先，本文在結(jié)合我國(guó)現(xiàn)有電網(wǎng)調(diào)度體系的基礎(chǔ)上，提出了基于云計(jì)算的智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)新架構(gòu)以及云計(jì)算數(shù)據(jù)中

2、心的體系結(jié)構(gòu)，從宏觀上對(duì)整個(gè)智能電網(wǎng)調(diào)度體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了規(guī)劃。
　　 其次，本文針對(duì)智能電網(wǎng)調(diào)度云數(shù)據(jù)中心的三個(gè)關(guān)鍵問題進(jìn)行了重點(diǎn)研究。第一、云數(shù)據(jù)中心內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在分析對(duì)比傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)算法以及最新提出的BCube、DCell數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)算法的前提下，提出了更具有擴(kuò)展性、容錯(cuò)性的PCube網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)算法;第二、Hadoop云平臺(tái)的副本存儲(chǔ)策略。針對(duì)Hadoop現(xiàn)有副本存放策略的不足，本文研究目前學(xué)者提出HDFS改進(jìn)存儲(chǔ)策略——

3、CoHadoop副本存儲(chǔ)策略，并在此基礎(chǔ)上對(duì)其智能性加以改進(jìn)，依靠FP數(shù)組挖掘算法對(duì)Locator的相關(guān)性進(jìn)行定義，完善了CoHadoop算法的性能，使其更好的適合智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)中事務(wù)數(shù)據(jù)集大而稀疏的特點(diǎn);第三、Hadoop云平臺(tái)的任務(wù)調(diào)度策略。本文改進(jìn)了現(xiàn)有Hadoop平臺(tái)的公平調(diào)度算法，基于模擬退火策略對(duì)任務(wù)選取進(jìn)行優(yōu)化以適合智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)任務(wù)多、優(yōu)先級(jí)區(qū)分明顯等特點(diǎn)。
　　 最后，為驗(yàn)證相關(guān)算法的有效性，隨著研究過程的