DPDI online在线调度系统介绍

DPDI online产品简介

DPDI Online 是一款基于Kettle的强大在线任务调度平台,凭借其高效与灵活性,专为调度和监控Kettle客户端生成的ETL任务而设计

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DPDI Online功能特性

  • 多服务器多版本支持:无缝整合不同服务器和Kettle版本,确保任务执行兼容性和一致性

  • 联合开发:由三倍镜成员团队共同研发,确保平台的创新性和专业性

  • 灵活部署:支持属地化部署,满足您的特定业务需求

  • 定制化开发:提供个性化定制服务,以适应不断变化的市场需求

DPDI online产品背景

PDI (Pentaho Data Integration)也称为Kettle,Kettle是利用Spoon设计器设计转换(Transformation)和作业(Job),转换主要是针对数据的各种处理,⼀个转换⾥可以包含多个步骤(Step),作业是处理流程,⼀个作业⾥包括多个作业项(Job Entry),⼀个作业项代表了⼀项⼯作,转换也是⼀个作业项

DPDI online(Dispatch PDI)DPDI online是基于Kettle构建的一个高效、灵活的在线任务调度平台。它允许开发人员和数据工程师以简单的方式定义、管理和执行定时的数据处理任务,是大数据环境中的ETL流程自动化的好帮手,是你的智能ETL任务调度专家

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关于我们

服务承诺

  • 社区版永久免费:社区版长期免费,确保用户无需承担额外成本

  • 专业技术支持:针对技术难题,我们提供专业的技术支持服务

  • 定制化开发咨询:如需定制化开发,我们提供专业的咨询服务,确保您的业务需求得到满足

DPDI online部署手册

DPDI online使用说明

电力系统的潮流计算通常涉及到节点电压的求解,其中牛拉法是一种迭代算法,用于解决复杂网络中的功率平衡问题。在MATLAB中,雅可比矩阵是潮流方程系统的一个重要组成部分,它描述了状态变量(如电压、功率等)之间的导数关系。 对于三相三节点(Y型接线),雅可比矩阵的构建涉及以下步骤: 1. **定义状态变量**:设\( V_i \)为第\( i \)节点的电压幅值,\( \theta_i \)为对应的相角,\( P_{ij} \)和\( Q_{ij} \)分别为连接节点\( i \)到\( j \)的线间功率(实部和虚部)。 2. **构建状态向量**:\( x = [V_1, V_2, ..., V_n, \theta_1, \theta_2, ..., \theta_n, P_{ij}, Q_{ij}]^T \),其中\( n \)是节点数。 3. **构造节点功率平衡方程**:每个节点需要满足注入功率等于消耗功率加上支路功率,形成一组方程。 4. **构建雅可比矩阵 \( J \)**:每一行代表一个方程关于状态变量的偏导数。例如,对于节点\( i \)的功率平衡 \( P_{Di} = P_{ii} + \sum_j (P_{ij} \cos(\theta_i - \theta_j) + Q_{ij} \sin(\theta_i - \theta_j)) \),雅可比矩阵的元素会包含\( \frac{\partial P_{Di}}{\partial V_i}, \frac{\partial P_{Di}}{\partial \theta_i}, ... \)这样的项。 5. **矩阵的初始形式可能是一个大的稀疏矩阵,因为大部分元素都是0,反映了状态变量之间的非直接依赖。** 下面是一个简化的MATLAB示例,仅表示基本结构,实际代码需要考虑更复杂的网络结构和边界条件: ```matlab function J = jacobi_y_matrix(n_nodes) % 初始化零矩阵 J = sparse(n_nodes * 2, n_nodes * 2); % 遍历节点和边,填充雅可比矩阵 for i = 1:n_nodes % 节点电压和相角对自身的偏导 J(2*i-1, 2*i-1) = 1; % dPdi/dVi J(2*i, 2*i) = -1; % dQiQi/dVi % 相角对电压的偏导 J(2*i-1, 2*i+1*n_nodes) = -real(conj(Y(i,i))); % dPdi/dThi J(2*i, 2*i+1*n_nodes) = -imag(conj(Y(i,i))); % dQdi/dThi % 对其他节点的功率注入有贡献 for j = 1:i-1 i+1:n_nodes J(2*i-1, 2*j-1 + (j-i)*n_nodes) = real(Y(i,j)); % dPij/dVi J(2*i-1, 2*j + (j-i)*n_nodes) = imag(Y(i,j)); % dQij/dVi J(2*i, 2*j-1 + (j-i)*n_nodes) = -imag(Y(i,j)); % dPij/dThi J(2*i, 2*j + (j-i)*n_nodes) = real(Y(i,j)); % dQij/dThi end end end ```
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