35、轻量级流传感器数据服务模型

轻量级流传感器数据服务模型

1. 相关研究回顾

在流数据服务领域,有许多不同的研究方向和成果。
- Web 流数据推送 :有研究通过扩展 Web 提要的思想来处理 Web 上的流数据,它能为流数据提供过滤操作,并主动将流数据推送给用户,但并发支持受系统资源限制。
- 物联网概念 :提出了“物联网”的概念,并给出了将现实世界设备集成到现有 Web 的两种方法,即把真实对象转化为可通过 HTTP 直接使用的 RESTful 资源,还讨论了物联网中的混搭。有的研究利用 Web Hooks 实现数据推送,因为传感设备采样频率通常低于 1Hz。
- 传感器数据服务 :有研究将传感器数据作为服务进行共享和获取,部分采用 Server to Send Events (SSE) 技术实现数据主动推送,但第三方应用获取数据或处理能力后,仍需按需进一步处理。

2. 事件匹配算法

从数据结构角度,基于内容的发布/订阅系统中的事件匹配算法主要分为两类:树状结构和谓词索引。
| 算法类型 | 代表算法 | 特点 | 不足 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 树状结构 | 基于搜索树的事件匹配 | 可将所有订阅组织成树结构,事件从根遍历搜索树获取匹配订阅 | 动态添加或取消订阅时难以更改 |
| 树状结构 | 基于树的内容匹配方法 | - | 内容比较量大,仅考虑部分谓词相关性 |
| 树状结构 | 基于二元决策图的匹配方法 | 可将二元决策树集成到二元决策图 | - |

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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