[發明專利]基于云計算的電能質量智能監測系統

在審

• 申請號: 201810275715.6
• 申請日: 2018-03-30
• 公開（公告）號: CN108537429A
• 公開（公告）日: 2018-09-14
• 發明（設計）人: 邱炎新
• 申請（專利權）人: 深圳明創自控技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/12
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于云計算的電能質量智能監測系統，其特征是，包括多個用于完成電能質量數據采集的監測終端，與所述監測終端通信連接、用于數據處理及系統任務調度的云平臺，所述云平臺包括任務劃分模塊、任務調度管理模塊和應用服務器資源池；任務劃分模塊用于對任務進行切分，得到N個子任務；任務調度管理模塊用于將所述N個子任務分配給應用服務器資源池中的n個應用服務器進行處理。

2.根據權利要求1所述的基于云計算的電能質量智能監測系統，其特征是，還包括管理工作站，管理工作站用于對整個系統進行操作管理。

3.根據權利要求2所述的基于云計算的電能質量智能監測系統，其特征是，所述監測終端連接有多個負責電能質量監測的傳感器節點。

4.根據權利要求3所述的基于云計算的電能質量智能監測系統，其特征是，云平臺還包括數據庫服務器，數據庫服務器用于存儲歷史電能質量數據。

5.根據權利要求1-4任一項所述的基于云計算的電能質量智能監測系統，其特征是，通過求解以下數學模型得到子任務分配的具體方案：

Subjet to

W_θx≤W_θy,θ＝1,…,N

式中，W表示完成所述N個子任務消耗的時間，T為每個應用服務器分配到的子任務數，為第i個應用服務器完成第j個子任務的任務執行時間，為第i個應用服務器完成第j個子任務的任務通信時間，為第i個應用服務器完成第j個子任務的任務存儲時間，W_θx為第θ個子任務的預計執行時間，W_θy為第θ個子任務的期待執行時間。

6.根據權利要求5所述的基于云計算的電能質量智能監測系統，其特征是，結合遺傳算法和蟻群優化算法求解所述數學模型，具體為：

(1)采用間接編碼的方式，染色體的長度等于子任務的數量N，其中的基因與N個子任務一一對應，基因的值為該基因所對應的子任務占用的應用服務器編號；

(2)隨機生成初始染色體種群，對當前的染色體種群進行應用選擇、變異和交叉操作，直至當前染色體種群滿足預設的算法終止條件，生成遺傳算法的最優解；

(3)選取遺傳算法得到的最優解的前8％染色體作為遺傳優化解集合，將其轉化為蟻群算法中各節點信息素的初始值；

(4)將每個子任務模擬成一只螞蟻，每只螞蟻根據得到的排序后的概率值來選擇應用服務器，其中在δ時刻第α只螞蟻選擇應用服務器β的概率的計算公式為：

式中，K_β(δ)為δ時刻應用服務器β的信息素濃度，K_γ(δ)為δ時刻應用服務器γ的信息素濃度，C_β(δ)為δ時刻應用服務器β的綜合處理能力，C_γ(δ)為δ時刻應用服務器γ的綜合處理能力，a代表應用服務器信息素的重要程度，a代表應用服務器綜合處理能力的重要程度；

(5)進行局部和全局的信息素的更新，根據每個任務分配結果求解上述數學模型，記錄當前最優解，對產生的當前最優解進行歸并，生成子任務分配的最優化方案。