3、使用OGSA - DQP支持网格科学应用

使用OGSA - DQP支持网格科学应用

在当今的科技领域,无论是商业应用还是科学研究,对分布式资源的访问需求都在日益增长。网格技术的出现,为在异构分布式环境中高效共享资源提供了便利。然而,网格计算中的数据管理问题在数据量、异构性、结构复杂性和语义内容等诸多方面都极具挑战性。因此,高级的数据访问和集成服务对于那些处理大量复杂结构和复杂语义数据的应用来说至关重要。OGSA - DQP就是这样一种用于服务型网格的高级数据集成工具,下面将详细介绍它。

服务导向架构在资源利用中的应用

服务导向的方法,如Web服务和开放网格服务架构(OGSA),在电子商务和电子科学的分布式应用开发中受到了广泛关注。这种方法将资源和应用统一视为服务,大大简化了它们的使用和管理。

服务导向的应用开发引入了新的技术,允许将分布式软件模块聚合为粗粒度服务的松散耦合组合,以构建更复杂的应用。工作流语言(如业务流程执行语言BPEL)在服务聚合方法中起着核心作用。不过,基于服务的分布式查询处理(DQP)也提供了服务编排能力,能够实现系统支持的声明式请求优化和隐式并行性,这对于大规模、数据密集型应用来说,能显著提高程序员的生产力和性能。OGSA - DQP就是提供这种能力的一种方法。

OGSA - DQP:用于数据集成和分析的网格服务框架
概述

OGSA - DQP本质上是一个高吞吐量的分布式数据流引擎,它依赖于对网格资源的服务导向抽象,并假设数据源可以通过基于服务的接口进行访问。它在两个不同层面依赖其他网格中间件的基础设施支持:
- 使用开放网格服务架构(OGSA)的参考实现,即Globus Toolkit 3(GT3)。GT3在虚拟化资源上

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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