16、云基础设施的精益承诺管理:从电力行业汲取的智慧

云基础设施的精益承诺管理:从电力行业汲取的智慧

在当今数字化时代,云基础设施服务提供商面临着优化资源利用和降低成本的挑战。而电力行业在解决类似问题方面已经积累了丰富的经验,其中单元承诺(Unit Commitment)的最佳实践为云基础设施的运营提供了宝贵的借鉴。

1. 单元承诺与基础设施承诺

单元承诺和基础设施承诺在本质上有相似之处,都是为了以最低成本满足需求并确保服务的可靠性。
- 单元承诺 :在电力行业,单元承诺是指对发电资源进行每日的开/关调度,以确保以最低总成本可靠地供应电力,满足负荷和备用要求。承诺计划(也称为运营计划)确定哪些发电机在哪些时间段运行,经济调度则优化已投入运行的发电机的发电设置。该计划通常提前一天制定,发电机的启动和关闭命令通常每5分钟发布一次。单元承诺的解决方案必须考虑机组容量评级、备用要求、爬坡速率、一系列所谓的跨期参数以及众多其他运营约束。
- 基础设施承诺 :在云数据中心,基础设施承诺是指对服务器和其他基础设施硬件元素进行每日的启动和关闭调度,以确保以最低总成本为基础设施服务提供商提供可靠的基础设施容量,为应用程序提供服务。传统上,设备在物理安装后不久就会通电,并一直保持通电状态,直到发生意外故障事件(如紧急停电)或进行计划维护或设备退役操作。而基础设施承诺问题则是要安排特定基础设施设备的通电和断电时间,以在避免对托管应用程序造成不可接受的服务影响的同时,最大限度地减少云数据中心的能源消耗。

资源池化等因素使得云环境下对基础设施进行更积极的启动和关闭管理成为可能。在低使用期间关闭设备,不仅可以减少目标设备直接消耗的电力,还可以减少用于排出废热的冷却设

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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