10.13774/j.cnki.kjtb.2019.03.016
一种新的电力系统优化任务调度算法研究
智能电网的调度系统中,存在着巨大的时变调度数据,怎样使用这些数据完成对实时电网信息的提取是本文主要的研究方向.智能电网调度云计算中主要的核心问题就是对电网调度算法的选取,因此,在分析传统方法的基础之上,本文将使用调度中的资源来对电网调度任务进行映射,实现出实数编码.依据编码规则,在进行映射时把所有的大任务分成多个子任务,再依据这些子任务的数量来为染色体的长度进行定义,染色体中对应的基因就是在网络资源中子任务的编号.改进后的遗传算法(IGA)能将种群搜索应用到各个环节中去,改进了传统的调度算法,使得任务完成时间缩短,收敛的速度得到了提高,仿真实验结果表明本文提出的电力系统优化任务调度算法为整个调度系统提高了性能,进一步优化了负载均衡.
电力系统、任务调度、遗传算法、负载均衡
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
2019-05-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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