45、基于金枪鱼优化算法的数据放置调度与单区域混合电力系统频率控制

基于金枪鱼优化算法的数据放置调度与单区域混合电力系统频率控制

1. TOA - DPS数据放置与调度

1.1 TOA - DPS概述

TOA - DPS（Tuna Optimization Algorithm - Based Data Placement and Scheduling）通过避免局部最优问题，实现了更好的收敛效果，能够将任务映射到最合适的资源上。它采用了任务优先级排序的方法，来确定科学工作流中任务的执行顺序。同时，在移动边缘计算（MEC）环境中，利用金枪鱼优化算法（TOA）结合动态电压和频率缩放（DVFS）技术，实现数据密集型工作流的调度和数据放置。

1.2 性能评估

通过对各种规模的知名科学工作流进行仿真，对基于TOA - DPS的调度机制进行了性能评估。结果显示，与用于研究的基线方法相比，该调度方案的数据访问性能提高了21.38%，能源消耗降低了19.84%。

1.3 未来规划

未来计划制定并实施基于野狗优化算法（Dingo）的数据放置机制，并在MEC环境的同构和异构条件下与当前提出的方案进行比较。

2. 单区域混合电力系统频率控制

2.1 研究背景

在包含分散发电资源的系统中，分析功率输出与负载曲线至关重要，因为即使是微小的频率偏移也可能导致全面停电。本研究探讨了一个包含分布式发电机（DG）的混合煤炭基系统的负载频率管理问题，该DG系统由燃料电池、柴油发电机、风力发电机、水电解槽和电池储能系统组成。

风力发电系统输出功率的显著变化，给将其集成到DG系统中带来了挑战，而负载曲线的随机波动性使这一问题更加复