14、瘦客户端解决方案与无线网格网络架构的节能与集成研究

瘦客户端解决方案与无线网格网络架构的节能与集成研究

1 瘦客户端解决方案的能效分析

1.1 活跃状态下的能耗对比

在活跃状态下,对桌面 PC 和瘦客户端的能耗进行了评估。通过计算功率节省比 (R = \frac{P_d}{P_{tc}}) 来衡量两种场景下的相对节能情况,功率效率的标准是 (R > 100\%)。

从相关数据中可以看出,在服务器共享比率 (N) 较低时,瘦客户端解决方案已经具有很高的能效。并且,根据不同的网络技术,功率节省比最高可达 350%。不过,由于用户端本地网关的高能耗,这一优势有时会被削弱。

1.2 被动状态下的能耗影响

在实际情况中,并非所有用户都处于活跃状态。因此,研究了被动用户对能耗的影响。设活跃用户数量为 (N_{u_{act}}),被动用户数量为 (N_{u_{off}}),则总用户数 (N_u = N_{u_{act}} + N_{u_{off}})。

对于桌面、客户端终端和服务器,假设设备要么处于活跃状态,要么完全关闭。在网络方面,为了保持用户端与数据中心之间的最小连接以便发送唤醒信号,设备不会完全切断电源。

在被动用户比例不同的情况下,瘦客户端场景有以下三种情况:
- 无节能措施 :当不针对被动用户采取措施,所有服务器保持活跃时,效率会随着被动用户比例 (\frac{N_{u_{off}}}{N_u}) 的增加而大致呈线性下降。这是因为 (P_{tcPC}) 几乎保持不变,而 (P_d) 随活跃用户数量线性减少,唯一降低瘦客户端场景能耗的因素是关闭的客户端终端。
- 闲置服务器关闭

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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