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分布式经济调度与分布式调度系统的Matlab实现

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简介:
本项目聚焦于分布式经济调度算法的研究及其在复杂系统中的应用,并采用MATLAB进行分布式调度系统的仿真和验证。 22基本复现了该文献的模型,并采用一致性算法对电力系统经济调度进行了分布式计算。

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  • Matlab
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    本项目聚焦于分布式经济调度算法的研究及其在复杂系统中的应用,并采用MATLAB进行分布式调度系统的仿真和验证。 22基本复现了该文献的模型,并采用一致性算法对电力系统经济调度进行了分布式计算。
  • Airflow
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    Apache Airflow的分布式调度功能允许多个 worker 节点执行任务,提高数据管道处理能力和灵活性,适用于大规模、复杂的数据处理场景。 分布式任务调度部署使用四台机器,并通过Docker进行集群化部署。
  • Spring任务
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    Spring分布式任务调度是指在基于Spring框架的应用程序中实现定时或周期性执行的任务管理。它通过整合如Quartz等调度工具,并结合分布式系统特性(如服务注册发现、负载均衡),确保任务能够在集群环境下高效稳定运行,适用于处理复杂的业务场景和高并发需求。 基于xxl-job改造后的版本支持1.6 JDK,并且具备以下分布式任务调度特性: 1、简单:通过Web页面即可对任务进行创建、读取、更新或删除操作,使用方便,一分钟内就能上手; 2、动态:可以实时调整任务状态,暂停或恢复已有的任务运行,并终止正在执行的任务,更改即时生效; 3、调度中心HA(中心式):“调度中心”采用集群Quartz技术实现,在保证高可用性的同时确保了系统的稳定性; 4、执行器HA(分布式):将任务分配到多个节点上进行处理,“执行器”支持在多台机器间部署,以提高作业运行的可靠性; 5、Failover机制:当“执行器”集群内部出现故障时,如果选择了故障转移策略,则调度失败的任务会自动切换至其他健康的“执行器”继续尝试完成任务; 6、一致性保障:“调度中心”通过数据库锁控制来维持分布式环境下的统一性,确保每个作业仅被触发一次进行处理; 7、自定义参数设置:允许用户直接在线修改并保存调度所需的输入参数,并即时生效; 8、多线程执行:采用多个独立的线程池负责任务调度,保证了定时任务能够精准地运行且不会受到阻塞影响; 9、弹性伸缩能力:当有新的“执行器”加入或退出集群时,在下一次作业分配中会自动重新安排资源使用情况; 10、邮件通知功能:一旦检测到某个任务未能正常完成,则可以向指定的邮箱发送警报信息,且支持多个接收地址批量推送告警信件; 11、实时监控工具:提供对当前所有运行中的任务进行状态追踪的功能,帮助用户及时了解作业进度和执行情况; 12、滚动日志查询:“Rolling”模式下可直接浏览到“执行器”的完整输出记录,并且能够以滚动的方式即时查看最新的日志信息; 13、GLUE功能:内置Web IDE环境供开发人员在线编写任务逻辑代码,支持动态发布更新以及实时编译生效,简化了部署流程。同时具备最多保存三十年的版本历史回溯能力。 14、通信加密保护:在调度中心与执行器之间实施数据传输的安全措施,增强了信息交换过程中的保密性和完整性; 15、作业依赖关系设置:可以设定一个主任务完成之后触发相关子任务自动开始运行,并且允许多个子任务通过逗号进行分隔定义。
  • 电击:《多区域电力》论文代码
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    本作品为《多区域电力系统分布式经济调度》论文配套代码,旨在实现多区域电力系统的优化调度与仿真分析。采用先进的算法技术,探索高效的能源分配策略,促进电力行业的可持续发展。 DianjiCode for the paper Distributed Economic Dispatching for Multi-region Power System 实现了多区域互联电力系统的分布式优化调度方法。该项目采用集中式调度,并通过等式约束使联络线两端相等,各项输入参数与分布式调度相同。 由Chunting于2015年1月27日完成。
  • 基于一致性算法电力效益
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    本研究探索了在电力系统中应用分布式一致性算法进行经济效益调度的方法,旨在提高系统的效率和经济性。通过优化资源分配,减少能源浪费,实现电网运行的最大化效益。 这段文字作为分布式一致性算法的指导材料,详细介绍了相关流程,并有助于深入理解分布式电网调度。它也可以作为编程依据使用。
  • Kettle平台
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    Kettle是一款流行的开源ETL工具,其分布式调度平台能够高效地管理和执行数据集成任务,适用于大规模数据处理场景。 本人是KETTLE的使用爱好者及二次开发者,拥有8年的丰富经验。在使用过程中针对kettle的不足之处,并对比市面上的一些kettle二开工具后发现,目前尚未有一款好用的调度管理工具。因此,我计划开发一款简单易用、灵活部署且可以水平扩展的分布式调度管理平台。
  • xxl-job任务 v2.2.0
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    XXL-JOB是一款基于Java开发的企业级分布式任务调度平台,v2.2.0版本提供了包括在线配置管理、动态执行等功能,帮助企业高效灵活地管理和运行各类定时任务。 XXL-JOB是一个轻量级的分布式任务调度平台,其核心设计目标是快速开发、易于学习、轻便且可扩展性强。该平台已开放源代码,并被多家公司的线上产品线采用,即插即用。 以下是XXL-JOB的主要特点: 1. 简单:支持通过Web页面对任务进行创建、读取、更新和删除操作,使用方便,一分钟内即可上手; 2. 动态:提供动态修改任务状态及启动或停止任务的功能,并可立即终止运行中的任务,即时生效; 3. 调度中心HA(中心式):调度采用集中式的架构设计,“调度中心”自研了相应的调度组件并支持集群部署。
  • Quartz主要有两种
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    本文探讨了Quartz分布式调度的主要实现方式,旨在帮助开发者更好地理解和应用该技术。 本段落介绍的是使用JDBC-Jobstore实现基于数据库的集群方式:1.目前,群集仅适用于JDBC-Jobstore(JobStoreTX或JobStoreCMT),通过使群集中的每个节点共享相同的数据库来工作。 2.负载均衡会自动发生。在触发器到达其预定时间时,获取任务的第一个节点(通过在其上放置一个锁定)将是执行该任务的节点。这样可以确保集群中每个节点都能够尽可能快地处理作业。 3.当其中一个正在运行作业的节点出现故障时,系统将进行故障切换操作。其他正常工作的节点会检测到失败状况并识别数据库中的相关作业状态信息。对于标记为需要恢复(在JobDetail上具有“请求恢复”属性)的工作项,剩余的集群节点将会重新执行它们;而没有被标记为需恢复的任务,则会在下一次触发器激活时释放以供执行。 4.群集功能最适合用于扩展长时间运行或CPU密集型作业的情况。如果需要处理大量短期任务(例如1秒内完成),则可以考虑通过使用多个不同的调度程序对作业进行分区来实现负载均衡,包括采用高可用性的集群化调度程序配置方法。然而需要注意的是,在增加更多节点数量超过三个时可能会由于数据库锁机制的影响导致性能下降。
  • XXL-JOB任务-其他
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    XXL-JOB是一款轻量级分布式任务调度系统,提供web管理界面,支持任务创建、维护及在线动态调度等功能,适用于Linux和Windows环境。 XXL-JOB是一个轻量级的分布式任务调度平台,设计旨在快速开发、易于学习且具备扩展性。该系统已经开源,并被多家公司用于线上产品中。 XXL-JOB的主要特点包括: 1. 简单:用户可以通过Web页面进行任务管理(创建、读取、更新和删除),操作简便,一分钟内即可上手。 2. 动态:支持动态修改任务状态及启动/停止功能,并可即时终止正在运行的任务。 3. 高可用调度中心设计:调度中心采用自研组件并能集群部署以保证高可用性。 4. 执行器的分布式处理能力:“执行器”可以集群部署,确保任务执行的高可靠性。 5. 注册机制:执行器会定期自动向“调度中心”注册自身信息,“调度中心”则根据这些信息来触发相应的任务。同时支持手动录入执行器地址。 6. 弹性扩展:如果新的执行器加入或离开系统,在下一次调度时,任务会被重新分配到现有的执行器中运行。 7. 路由策略:提供多种路由策略以适应不同的应用场景,包括但不限于第一个、最后一个、轮询等模式。 8. 故障转移机制:当选择“故障转移”作为任务的路由策略时,在某台执行器出现故障的情况下,调度请求会被自动转移到其他健康的执行器上继续运行。 9. 阻塞处理策略:在高负载情况下提供多种策略来保证系统的稳定性和性能。默认单机串行模式下,系统会等待当前任务完成后再启动下一个任务;也可以选择丢弃后续的调度或覆盖之前的调度请求。 10. 任务超时控制机制:允许设置自定义的任务执行时间限制,在达到设定的时间后将自动终止任务以防止长时间占用资源。 11. 失败重试功能:支持为每个任务单独配置失败后的重试次数,当遇到错误时系统会按照预设的次数进行自动重试。对于分片类型的任务也提供了粒度级别的失败处理策略。 12. 任务失败告警机制:默认通过邮件发送通知给相关人员,在此基础上还预留了接口用于扩展短信或钉钉等其他形式的通知方式。 13. 分布式执行模式:“分片广播”是一种特殊的路由策略,它会将一个调度请求同时传递到所有的执行器实例上进行处理。这种方式非常适合大数据量的业务场景中使用以提高整体性能和效率。 14. 动态调整分片数量:允许根据实际需求灵活地增加或减少参与任务处理的服务节点数(即“执行器”),从而动态改变每份数据的工作负载分配,进而改善系统响应时间和吞吐量。 15. 事件触发机制:除了定时调度之外,还支持基于特定业务逻辑的即时调度。通过提供API接口允许用户灵活地控制何时何地启动任务运行。 16. 进度监控功能:可以实时跟踪各个任务的状态和进度情况。 17. 实时日志查看器:“Rolling”模式下能够在线滚动显示执行过程中的完整输出信息,便于调试问题或审计历史操作记录。 18. 在线代码编辑器(GLUE):提供一个Web IDE用于开发、测试以及发布新版本的任务逻辑。支持回溯到前30个版本的历史代码进行对比分析和恢复工作。 19. 脚本任务执行模式:除了传统的Java Bean方式之外,还允许使用各种脚本语言编写并运行相应的作业程序(如Shell, Python等)。 20. 命令行任务处理器:提供了一种简单的方式让用户通过命令行输入来定义和调度复杂的业务逻辑流程。 21. 依赖关系管理功能:支持设置父子层级的任务关联规则,当父级完成且成功时可以自动触发子级的执行。多个子任务可以通过逗号进行分隔以表示它们之间的并行或串行顺序。 22. 数据一致性保证:“调度中心”使用数据库锁机制确保在分布式环境下的一致性操作,即任何给定的任务只会在一个节点上被执行一次。 23. 自定义参数配置:可以在Web界面中为每个任务单独设置输入参数,并且这些更改会立即生效而无需重启服务。 24. 调度线程池管理机制:通过多线程模型来触发和执行调度操作,以确保定时作业能够按时准确地运行并避免被阻塞。 25. 数据加密传输保护措施:在“调度中心”与各个执行器之间通信时采用数据加密技术增强信息的安全性。 26. 邮件报警功能:当任务失败后可以发送邮件通知给指定的收件人地址列表,便于及时发现和处理问题。 27. Maven仓库集成能力:最新的稳定版本会被推送到Maven中央库中
  • 基于多智能体一致性电力策略
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    本研究提出了一种利用多智能体系统一致性理论解决电力系统分布式经济调度问题的新方法,旨在提高系统的效率与稳定性。 集中式的优化方法难以应对未来电网中柔性负荷广泛渗透以及电力元件“即插即用”的技术需求。与传统的集中式经济调度不同,本段落提出了一种适用于电力系统的分布式经济调度策略。通过应用多智能体系统中的算法一致性理论,并以发电机组的增量成本和柔性负荷的增量效益作为一致性的变量,设计出一种用于解决电力系统经济调度问题的新方法。该方法采用分布式的优化方式来求解相关的问题。案例仿真与分析验证了所提出的调度策略的有效性。