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Load Frequency Control in Interconnected Power Systems Based on Particle Swarm Algorithm

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简介:
本文提出了一种基于粒子群算法的互联电力系统频率控制方法,有效提升了系统的稳定性和响应速度。 基于粒子群算法的互联电力系统最优负荷频率控制研究,包括MATLAB完整代码。

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  • Load Frequency Control in Interconnected Power Systems Based on Particle Swarm Algorithm
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    本文提出了一种基于粒子群算法的互联电力系统频率控制方法,有效提升了系统的稳定性和响应速度。 基于粒子群算法的互联电力系统最优负荷频率控制研究,包括MATLAB完整代码。
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    本文提出了一种基于最早截止时间优先(EDF)的多核心系统限制迁移调度算法。通过控制任务迁移,优化了系统的实时性能和资源利用率。 ### 基于EDF的受限迁移调度算法在多处理器软实时系统中的应用 #### 摘要概览 本段落提出了一种基于最早截止时间优先(Earliest Deadline First, EDF)的受限迁移调度算法(EDF-fm),旨在解决多处理器软实时系统的任务调度问题。软实时系统允许一定程度的任务延迟,而硬实时系统则要求所有任务必须在其截止时间前完成。传统的EDF算法在多处理器硬实时环境中的表现不佳,因为其最坏情况下的可调度利用率较低。然而,在软实时环境中放宽对截止时间的要求可以显著提高EDF算法的性能。 #### EDF与PFair算法对比 - **EDF**:是一种简单且高效的调度策略,根据任务的截止时间来决定执行顺序。 - **PFair**:是另一种适用于多处理器系统的调度算法,具有更高的最坏情况下的可调度利用率。在多处理器环境下,EDF的最坏情况下的可调度利用率为0.5M(其中M为处理器数量),而PFair算法则能达到1M,即所有处理器都能被充分利用。 #### 全局EDF与受限迁移调度算法 - **全局EDF**:允许任务在不同处理器之间自由迁移,从而确保即使没有总利用率限制的情况下也能实现有界的延迟。 - **受限迁移调度算法**:通过限制任务的迁移次数来降低开销,在保证有界延迟的同时提供更高效的性能。这种折中方法能够更好地适应某些系统的实际需求。 #### EDF-fm算法详解 - **基本原理**:EDF-fm结合了EDF的效率和对任务迁移的控制,它限制部分任务可以进行迁移,而不是完全禁止或开放所有任务。 - **具体实现**:在M个处理器系统中,最多只需要允许M-1个任务具备迁移能力,并且这些任务仅限于两个特定处理器之间迁移,在作业边界处发生。 - **优势**:与全局EDF相比,虽然EDF-fm可能需要对每个任务的利用率进行一定的上限设定,但这一限制相对宽松。因此,该算法能够在不设总体利用率限制的情况下支持更广泛的软实时应用程序。 #### 结论 本段落提出的EDF-fm通过在任务迁移和系统效率之间找到平衡点,为多处理器软实时系统的调度提供了一个新的解决方案。它不仅确保了有界的延迟,并且有效减少了频繁迁移带来的额外开销,对于那些希望保持较高利用率同时又需要一定灵活性的应用场景尤其适用。未来的研究可以进一步探索优化EDF-fm中的参数设定以更好地适应不同类型的软实时系统需求。
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