[发明专利]一种风电云缓存的调度方法及系统

说明书

本发明公开了一种风电云缓存的调度方法及系统，包括：基于处理风电数据的任务以及所述任务到达云缓存的时刻生成任务集合；从所述任务集合中选择待分配任务，基于所述待分配任务到达云缓存的时刻，在云缓存中获得最早执行任务的计算资源和适应度最大的计算资源；按照所述云缓存中计算资源过热的风险，确定所述最早执行任务的计算资源或所述适应度最大的计算资源执行所述待分配任务。本发明可以为处理风电数据的任务快速的分配实时计算资源，实现处理海量风电数据的处理速度和效率，有利于利用风电数据制定调度计划或进行风电场发电能力评估，发电量预测等。

技术领域

本发明涉及新能源发电领域，具体涉及一种风电云缓存的调度方法及系统。

背景技术

随着新能源行业准入门槛的降低，以及风电机组并网等技术的突破和成熟，风力发电逐渐成为可再生能源发电领域中一支不可忽视的力量。以中国为例截至2019年底，全国风电累计装机2.1亿千瓦、同比增长14.0％，在新增装机方面，风电年度新增装机2574万千瓦，同比上涨22％。风电的开发对促进可再生能源的开发利用，促进节能减排及能源消费转型，实现社会经济绿色可持续发展具有重要意义。

风力发电受环境、风速、风向等多种天气条件的影响，季节和天气状况等气象数据具有随机性、波动性的特点，目前难以对这类数据进行有效的建模管理，难以准确、实时地获取和检索信息，进而预测风力发电单元的发电能力。此外，随着应用业务复杂程度的增加，系统每次需要处理巨大的数据量，无法高效地存储和访问数据并进行快速响应。现有电网运行状态信息依靠数据监控系统来获取和管理，对风力发电数据缓存无法进行直接地调度；从经济性角度看，风电机组、风电场众多，广泛地安装传统数据监控系统成本也较高，没法大面积的安装使用；传统的关系数据库采用本地数据存储模式，降低了数据管理效率。使用缓存调度技术，并在其中加入云计算的思想来提高系统的负载与扩展能力是上述问题目前最好的解决方式之一。云缓存把海量的数据云分解，然后把分解后的各数据资源分配给多个服务集群进行处理，并以此为基础对缓存相关功能进行扩展的技术。因此，如何利用云缓存高效的处理海量风电数据亟需解决。

发明内容

为了解决现有技术中所存在的上述不足，本发明提供了一种风电云缓存的调度方法，包括：

基于处理风电数据的任务以及所述任务到达云缓存的时刻生成任务集合；

从所述任务集合中选择待分配任务，基于所述待分配任务到达云缓存的时刻，在云缓存中获得最早执行任务的计算资源和适应度最大的计算资源；

按照所述云缓存中计算资源过热的风险，确定所述最早执行任务的计算资源或所述适应度最大的计算资源执行所述待分配任务。

优选的，所述适应度最大的计算资源的获得，包括：

获取当前时刻与前一时刻或后一时刻之间到达云缓存的任务，生成任务子集合；

基于待分配任务的长度、计算资源执行所述待分配任务的时间误差、所述任务子集合内的任务数量和所述任务子集合内任务的最大长度计算权重系数；

基于所述权重系数、各计算资源完成待分配任务的时间和各计算资源开始执行待分配任务的时刻，得到各计算资源的适应度；

从所述各计算资源的适应度中选择适应度最大的计算资源。

优选的，所述适应度，按下式计算：

式中：Fit_j：计算资源的适应度；α：权重系数；FTime_ij：计算资源完成待分配任务的时间；RTime_j：计算资源开始执行待分配任务的时刻；j：计算资源的编号；i：待分配任务的编号；

其中，所述权重系数α，按下式计算：