9、分布式嵌入式汽车系统动态负载均衡与自定义处理器数据路径自动生成

分布式嵌入式汽车系统动态负载均衡与自定义处理器数据路径自动生成

分布式嵌入式汽车系统动态负载均衡

在未来的汽车电子系统应用场景中,车辆内置设备与移动设备构建临时网络成为趋势。强大的移动消费电子设备,如手机和 PDA,与车辆系统连接后,可将资源密集型应用或任务迁移至这些设备,以提升处理速度、增加驾驶员舒适度并提供更多服务。

为实现移动设备与车辆基础设施的无缝连接,需要一种支持设备融合和任务动态负载均衡的中间件架构。该架构需满足以下要求:
1. 事件管理 :发现新增设备和设备移除情况。
2. 设备注册 :注册新增设备的详细信息和功能。
3. 资源管理 :了解车辆各设备的状态信息和资源负载。
4. 负载均衡 :根据不同策略启动潜在的任务迁移。

中间件架构由操作系统、设备驱动、中间件和任务组成。中间件包含四个组件,分别提供特定服务:
- 事件管理器 :负责设备发现,识别新增和移除的设备,并通知注册表。
- 注册表 :注册新设备,存储设备特性信息,并确保各 ECU 的注册表同步。
- 负载均衡器 :根据不同策略评估任务迁移,优化资源利用,减少计算时间。若迁移任务时设备移除,事件管理器会通知负载均衡器重新启动任务。
- 资源管理器 :监控本地 ECU 资源,各资源管理器同步信息,为负载均衡器提供完整的车辆资源状态。

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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