CN110928676B - 一种基于性能评估的电力cps负荷分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及计算机科学技术领域，具体涉及一种基于性能评估的电力CPS负荷分配方法，包括以下步骤：A）建立服务器节点列表S，建立通信耗时表T，负荷率表L；B）确定服务器节点算力Csi，设置性能评分Psi；C）根据新任务的数据量，确定其所需的总算力Ca；D）选取服务器节点集合D；E）将新任务划分为若干个子任务，分配给集合D中的服务器节点，使子任务基本同时完成；F）更新服务器性能评分Psi，重复步骤C‑E。本发明的实质性效果是：通过使用由性能评分Psi修正后的算力Csi，同时考虑传输耗时，作为任务分配权重，使得分配的子任务能够基本在同一时间完成并传回结果，从而提高电力CPS的实时性。

Description

一种基于性能评估的电力CPS负荷分配方法

技术领域

本发明涉及计算机科学技术领域，具体涉及一种基于性能评估的电力CPS负荷分配方法。

背景技术

信息物理融合***(缩写为CPS)是通过3C(Computation,Communication,Control)技术将计算、网络和物理环境融为一体的多维复杂***，通过多技术有机融合，实现大型工程***的实时感知、动态控制和信息服务。最终目的是为了实现信息与物理世界的交互。电力CPS的部署避免不了云计算，云计算(Cloud Computing)代表了细颗粒状分布式并行技术的发展前沿。云计算近年来备受关注，凭借虚拟化技术，整合分布式计算资源提供计算服务已经成为一种被广泛接受的计算模式。然而，尽管云计算具有分布式和易扩展的优点，但是在应对大数据并行处理且实时性要求较高的景时，现有的研究还很欠缺，缺乏有效的技术方案。因而提供一种实时性运算更优的电力CPS运行方案，是目前的重要研究方向。

随着电力***互联程度的加强和远距离输电***的不断发展,能覆盖一个甚至多个国家的超大规模电力***正在成为趋势。大规模电网的调度计划生成、潮流计算以及状态监测，均需要处理大规模的数据。电力***现有的计算和信息处理平台不足以支持智能电网的实现。构建新的电力***计算平台，成为大规模电网建设的重要技术支撑。

如中国专利CN103683337B，公开日为2016年1月6日，一种互联电网CPS指令动态分配优化方法，包括：步骤1、确定控制目标；步骤2、确定状态离散集S；步骤3、选择平衡机组并确定联合动作离散集A；步骤4、计算该区域ACE(k)的瞬时值与CPS(k)的瞬时值；步骤5、获得每个智能体的立即奖励值Ri(k)；步骤6、由线性均衡和均衡选择函数求取相关均衡联动策略；步骤7、对所有机组j执行相应操作；步骤8、在下一次控制周期到来时，返回步骤4。具有提高AGC***的CPS控制性能的优点，但其不适用于潮流分析、线损计算以及故障分析等数据量大、计算密集的数据分析应用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：目前缺乏提高电力CPS数据处理实时性的方案的技术问题。提出了一种任务分配更均衡的实时性更好的基于性能评估的电力CPS负荷分配方法。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案为：一种基于性能评估的电力CPS负荷分配方法，包括以下步骤：A)建立服务器节点列表S＝{s1,s2,…,sn}，n为服务器节点数量，建立服务器节点单位数据量的通信耗时表T＝{T1,T2,…,Tn}，服务器节点当前负荷率表L＝{L1，L2，…，Ln}；B)根据服务器节点si的硬件配置确定其算力Csi，为每台服务器设置性能评分Psi，并置Psi初值为1；C)当出现新任务时，根据新任务的数据量，确定其所需的总算力Ca；D)从服务器节点列表S选取服务器节点集合D，使∑_i∈DCsi≥k*Ca，其中k为宽松系数，k≥1；E)将新任务划分为若干个子任务，根据通信耗时、服务器算力及其性能评分Psi，分配给集合D中的服务器节点，使子任务基本同时完成；F)根据步骤E中，各个服务器节点完成子任务的情况，更新服务器性能评分Psi，重复步骤C-E，当服务器节点的负荷率均超过设定阈值Lm时，暂停新任务的分配。通过使用由性能评分Psi修正后的算力，作为分配任务量的依据，能够提高任务数据分配的平衡度，提高电力CPS的实时性。

作为优选，步骤E中，给集合D中的服务器节点分配子任务的方法为：使服务器节点s_i分配的子任务的数据量，是基本以

为权重的分配，其中i∈D。通过使用由性能评分Psi修正后的算力Csi，同时考虑传输耗时，作为任务分配权重，使得分配的子任务能够基本在同一时间完成并传回结果，从而提高电力CPS的实时性。

作为优选，选取服务器节点集合D的方法包括以下步骤：D1)找出服务器节点列表S中负荷率Li最低的服务器节点si，加入到集合D中；D2)从服务器节点si开始，按照列表S的顺序，跳过负荷率Li超过阈值的服务器节点，依次选取服务器节点加入到集合D中，直到集合D内的服务器节点的算力满足要求。当负荷率Li低于设定阈值的的全部服务器节点算力仍不满足要求时，将集合D外的服务器节点按照负荷率Li由小到大的顺序排列，按该顺序依次添加服务器节点进集合D。

作为优选，步骤D2中所述阈值为设定的常数。能够提升服务器节点整体的负荷率均衡度，更充分的利用服务器节点资源，提升电力CPS的运行效率。

作为优选，步骤D2中所述的阈值为集合S中服务器节点的负荷率均值L_m，

以平均值为阈值时，总能挑选出负荷率Li较低的那部分服务器节点。

作为优选，步骤F中，更新服务器性能评分Psi的方法包括以下步骤：F11)随机选取任一服务器节点s_j，j∈[1，n]，作为参照服务器节点，P_sj＝1；F12)服务器节点s_j每次子任务执行完成后，计算服务器节点s_j的当前单位算力执行效率

其中Q为本次子任务的数据量，t为本次子任务执行的时间；F13)除服务器节点s_j以外的服务器节点s_i每次子任务执行完成后，计算服务器节点s_i的当前单位算力执行效率

服务器性能评分

以实际运行任务时，单位时间内处理的数据量，作为性能评分依据，具有比现有技术性能确定方案更准确的性能评估，从而更准确和合理的分配任务。由于任务的分配是按照比例进行分配的，因而性能的评估也是相互间的比例，不需要绝对值。

作为优选，在执行步骤C-E时，还同时以下步骤：G1)以周期或预设触发条件触发，复制随机的一个子任务，将两个相同的子任务分配给不同的服务器节点s_k、s_l，其中k，l∈[1，n]；G2)当服务器节点s_k、s_l均将该两个相同的子任务执行完成后，比对执行结果是否一致，若结果不一致则从新分配两个该相同的子任务到另外两个服务器节点，直到两个同时分配到该两个相同子任务的服务器节点执行结果相同，以一致的执行结果作为该子任务的执行结果；当服务器节点s_k、s_l均将该两个相同的子任务执行完成后，获得服务器节点s_k、s_l当前单位算力执行效率

Q表示本次子任务的数据量；随机选取任一服务器节点s_j，作为参照服务器节点，P_si＝1；计算获得

及

在后续的时间T_k内，锁定P_sk及P_sl的值；G3)统计最近若干次执行结果的比对结果，若一致率低于设定阈值，则发出告警。本优选方案在使用任务复制机制，验证执行结果是否正确的同时，获得了参与验证的两个服务器节点的性能比的更准确的值，因而锁定其性能评分能够提高锁定期间的性能评估的准确度。

作为优选，步骤B中，硬件配置确定服务器节点s_i的算力C_si方法为：B1)测试若干个随机服务器节点s_i，i∈d，d为测试服务器节点集合，使其CPU及内存保持满载运行一段时间，计算服务器节点si在单位时间内处理的任务数据量，作为其算力C_si；B2)计算服务器节点s_i，i∈d的CPU算力均值v_m1、内存容量均值v_m2、内存读写速度均值v_m3、硬盘读写速度均值v_m4以及算力均值算力C_sm；B3)其余服务器节点s_j，j∈[1，n]且

作为优选，步骤B中，硬件配置确定服务器节点s_i的算力C_si方法为：B1)选择一个随机服务器节点si作为参照节点，使其CPU及内存保持满载运行一段时间，计算服务器节点si在单位时间内处理的任务数据量，作为其算力C_si；B2)获得服务器节点s_i的CPU算力值v_m1、内存容量值v_m2、内存读写速度值v_m3、硬盘读写速度值v_m4；B3)其余服务器节点s_j，j∈[1，n]且

本发明的实质性效果是：通过使用由性能评分Psi修正后的算力Csi，同时考虑传输耗时，作为任务分配权重，使得分配的子任务能够基本在同一时间完成并传回结果，从而提高电力CPS的实时性。

附图说明

图1为实施例一流程框图。

具体实施方式

下面通过具体实施例，并结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步具体说明。

实施例一：

一种基于性能评估的电力CPS负荷分配方法，如图1所示，包括以下步骤：A)建立服务器节点列表S＝{s1，s2，…，sn}，n为服务器节点数量，建立服务器节点单位数据量的通信耗时表T＝{T1，T2，…，Tn}，服务器节点当前负荷率表L＝{L1，L2，…，Ln}。

B)根据服务器节点si的硬件配置确定其算力Csi，具体包括：B1)选择一个随机服务器节点s_i作为参照节点，使其CPU及内存保持满载运行一段时间，计算服务器节点si在单位时间内处理的任务数据量，作为其算力C_si；B2)获得服务器节点s_i的CPU算力值v_m1、内存容量值v_m2、内存读写速度值v_m3、硬盘读写速度值v_m4；B3)其余服务器节点s_j，j∈[1，n]且

为每台服务器设置性能评分Psi，并置Psi初值为1。

C)当出现新任务时，根据新任务的数据量，确定其所需的总算力Ca。

D)从服务器节点列表S选取服务器节点集合D，使∑_i∈DCsi≥k*Ca，其中k为宽松系数，k≥1，具体包括以下步骤：D1)找出服务器节点列表S中负荷率Li最低的服务器节点si，加入到集合D中；D2)从服务器节点si开始，按照列表S的顺序，跳过负荷率Li超过阈值的服务器节点，阈值为集合S中服务器节点的负荷率均值L_m，

依次选取服务器节点加入到集合D中，直到集合D内的服务器节点的算力满足要求。当负荷率Li低于设定阈值的的全部服务器节点算力仍不满足要求时，将集合D外的服务器节点按照负荷率Li由小到大的顺序排列，按该顺序依次添加服务器节点进集合D。

E)将新任务划分为若干个子任务，根据通信耗时、服务器算力及其性能评分Psi，分配给集合D中的服务器节点，使服务器节点s_i分配的子任务的数据量，是基本以

为权重的分配，其中i∈D。

F)根据步骤E中，各个服务器节点完成子任务的情况，更新服务器性能评分Psi，具体包括以下步骤：F11)随机选取任一服务器节点s_j，j∈[1，n]，作为参照服务器节点，P_sj＝1；F12)服务器节点s_j每次子任务执行完成后，计算服务器节点s_j的当前单位算力执行效率

其中Q为本次子任务的数据量，t为本次子任务执行的时间；F13)除服务器节点s_j以外的服务器节点s_i每次子任务执行完成后，计算服务器节点s_i的当前单位算力执行效率

服务器性能评分

重复步骤C-E，当服务器节点的负荷率均超过设定阈值Lm时，暂停新任务的分配。

在执行步骤C-E时，还同时以下步骤：G1)以周期或预设触发条件触发，复制随机的一个子任务，将两个相同的子任务分配给不同的服务器节点s_k、s_l，其中k，l∈[1，n]；G2)当服务器节点s_k、s_l均将该两个相同的子任务执行完成后，比对执行结果是否一致，若结果不一致则从新分配两个该相同的子任务到另外两个服务器节点，直到两个同时分配到该两个相同子任务的服务器节点执行结果相同，以一致的执行结果作为该子任务的执行结果，当服务器节点s_k、s_l均将该两个相同的子任务执行完成后，获得服务器节点s_k、s_l当前单位算力执行效率

Q表示本次子任务的数据量；随机选取任一服务器节点s_j，作为参照服务器节点，P_sj＝1；计算获得

及

在后续的时间T_k内，锁定P_sk及P_sl的值；G3)统计最近若干次执行结果的比对结果，若一致率低于设定阈值，则发出告警。

本实施例的有益效果为：通过使用由性能评分Psi修正后的算力，作为分配任务量的依据，能够提高任务数据分配的平衡度，提高电力CPS的实时性。使用任务复制机制，验证执行结果是否正确的同时，获得了参与验证的两个服务器节点的性能比的更准确的值，因而锁定其性能评分能够提高锁定期间的性能评估的准确度。

以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。

Claims (6)

1.一种基于性能评估的电力CPS负荷分配方法，其特征在于，

包括以下步骤：

A)建立服务器节点列表S＝{s1,s2,…,sn}，n为服务器节点数量，建立服务器节点单位数据量的通信耗时表T＝{T1,T2,…,Tn}，服务器节点当前负荷率表L＝{L1,L2,…,Ln}；

B)根据服务器节点si的硬件配置确定其算力Csi，为每台服务器设置性能评分Psi，并置Psi初值为1；

C)当出现新任务时，根据新任务的数据量，确定其所需的总算力Ca；

D)从服务器节点列表S选取服务器节点集合D，使∑_i∈DCsi≥k*Ca，其中k为宽松系数，k≥1；

E)将新任务划分为若干个子任务，根据通信耗时、服务器算力及其性能评分Psi，分配给集合D中的服务器节点，使子任务基本同时完成；

F)根据步骤E中，各个服务器节点完成子任务的情况，更新服务器性能评分Psi，重复步骤C-E，当服务器节点的负荷率均超过设定阈值Lm时，暂停新任务的分配；

选取服务器节点集合D的方法包括以下步骤：

D1)找出服务器节点列表S中负荷率Li最低的服务器节点si，加入到集合D中；

D2)从服务器节点si开始，按照列表S的顺序，跳过负荷率Li超过阈值的服务器节点，依次选取服务器节点加入到集合D中，直到集合D内的服务器节点的算力满足要求；

步骤F中，更新服务器性能评分Psi的方法包括以下步骤：

F11)随机选取任一服务器节点s_j，j∈[1,n]，作为参照服务器节点，P_sj＝1；

F12)服务器节点s_j每次子任务执行完成后，计算服务器节点s_j的当前单位算力执行效率

其中Q为本次子任务的数据量，t为本次子任务执行的时间；

F13)除服务器节点s_j以外的服务器节点s_i每次子任务执行完成后，计算服务器节点s_i的当前单位算力执行效率

服务器性能评分

2.根据权利要求1所述的一种基于性能评估的电力CPS负荷分配方法，其特征在于，步骤E中，给集合D中的服务器节点分配子任务的方法为：使服务器节点s_i分配的子任务的数据量，是基本以

为权重的分配，其中i∈D。

3.根据权利要求1所述的一种基于性能评估的电力CPS负荷分配方法，其特征在于，步骤D2中所述阈值为设定的常数。

4.根据权利要求1所述的一种基于性能评估的电力CPS负荷分配方法，其特征在于，步骤D2中所述的阈值为集合S中服务器节点的负荷率均值L_m，

5.根据权利要求1所述的一种基于性能评估的电力CPS负荷分配方法，其特征在于，

在执行步骤C-E时，还同时以下步骤：

G1)以周期或预设触发条件触发，复制随机的一个子任务，将两个相同的子任务分配给不同的服务器节点s_k、s_l,其中k,l∈[1,n]；

G2)当服务器节点s_k、s_l均将该两个相同的子任务执行完成后，比对执行结果是否一致，若结果不一致则重新分配两个该相同的子任务到另外两个服务器节点，直到两个同时分配到该两个相同子任务的服务器节点执行结果相同，以一致的执行结果作为该子任务的执行结果；当服务器节点s_k、s_l均将该两个相同的子任务执行完成后，获得服务器节点s_k、s_l当前单位算力执行效率

Q表示本次子任务的数据量；随机选取任一服务器节点s_j，作为参照服务器节点，P_sj＝1；计算获得

及

在后续的时间T_k内，锁定P_sk及P_sl的值；

G3)统计最近若干次执行结果的比对结果，若一致率低于设定阈值，则发出告警。

6.根据权利要求1或2所述的一种基于性能评估的电力CPS负荷分配方法，其特征在于，步骤B中，硬件配置确定服务器节点s_i的算力C_si方法为：

B1)选择一个随机服务器节点s_i作为参照节点，使其CPU及内存保持满载运行一段时间，计算服务器节点si在单位时间内处理的任务数据量，作为其算力C_si；

B2)获得服务器节点s_i的CPU算力值v_m1、内存容量值v_m2、内存读写速度值v_m3、硬盘读写速度值v_m4；

B3)其余服务器节点s_j，j∈[1,n]且

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