20、地理空间查询处理与绿色云计算:应对能源挑战的策略

地理空间查询处理与绿色云计算:应对能源挑战的策略

1. 地理空间数据查询处理面临的挑战与解决方案

随着地理空间数据的不断积累,从海量数据池中提取有意义的见解和隐含知识成为重要的研究方向。然而,动态地理空间数据集面临着高计算和存储成本,以及在实际地理空间应用中不断增加的延迟问题。

为了应对这些挑战,动态电压频率调整(DVFS)成为降低能耗的可行选择。研究提出了一种时空查询处理框架,通过缩放GPU频率来支持DVFS。该框架有望在处理地理空间数据时,有效降低能耗,提高处理效率。

2. 绿色云计算的背景与动机

在过去的二十年里,绿色计算方法在降低能源使用方面取得了显著成效,减少了二氧化碳排放以及发电厂和交通运输中化石燃料的使用。移动云计算使大量移动用户能够利用丰富的云计算资源,弥补了移动设备资源受限的问题。

然而,移动设备的电池寿命是影响用户体验的关键因素,因此在移动应用平台中,为特定任务做出部署决策是一个基本挑战。有多种方案可以将高计算量的工作从移动设备卸载到云端强大的系统中,从而延长电池寿命,为用户提供更丰富的体验。

传统技术在未利用云资源时,不仅能耗高,还需要大量的基础设施支持。随着云计算的广泛应用,能源消耗不断增加,碳排放也随之上升。因此,利用绿色计算和云计算进一步降低功耗成为当前的目标。

3. 相关研究工作

为了提高云环境中的能源效率,研究人员采用了多种能源感知的软件技术,包括:
- 工作负载整合 :将多个工作负载整合到同一服务器上,提高资源利用率。
- 作业或任务调度 :合理

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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