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一种风矢量分解和RobustSTL-TimesNet-BiGRU的复杂地形风向预测 被引量：1
1
作者 刘洋 王聪 +2 位作者 张宏立 马萍 李新凯 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期576-588,共13页
针对复杂地形下的风向预测场景,提出一种风矢量正交分解、鲁棒性局部加权回归下的周期趋势分解(RobustSTL)方法、TimesNet模型和融合双向门控循环单元网络(BiGRU)误差补偿的多步风向预测方法。首先,为了减少原始风向循环圆周特性带来的... 针对复杂地形下的风向预测场景,提出一种风矢量正交分解、鲁棒性局部加权回归下的周期趋势分解(RobustSTL)方法、TimesNet模型和融合双向门控循环单元网络(BiGRU)误差补偿的多步风向预测方法。首先,为了减少原始风向循环圆周特性带来的大幅度波动性,将风向与相关性强的风速利用风矢量正交分解方法转化为波动性较小的矢量风速,并利用RobustSTL将矢量风速分解为趋势项、季节项和剩余波动项。其次,将分解后的各项分别训练TimesNet网络并得到各项的初步预测结果,对各项进行求和并重构为初始预测风向。然后,为了进一步挖掘初步风向预测误差的深层特征,提高风向的预测精度,采用BiGRU对初步预测误差进行建模与训练。最后,将预测的误差与初步预测风向加和,得到最终的风向预测结果。采用实际复杂地形风电场数据进行验证分析,结果表明所提的多步风向预测混合模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 风电场 预测 误差补偿 timesnet模型 风向
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基于Kubernetes的集群节能策略研究 被引量：5
2
作者 李俊俊 董建刚 李坤 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期82-91,共10页
在Kubernetes中,HPA具备自动扩展Pod的能力,它可以根据流量的波动情况,在高峰时增加Pod数量以应对需求,而在低谷时减少数量以节省资源。然而,由于HPA是根据当前Pod的性能指标来进行扩展的,当流量激增时,可能会对应用服务的可用性产生不... 在Kubernetes中,HPA具备自动扩展Pod的能力,它可以根据流量的波动情况,在高峰时增加Pod数量以应对需求,而在低谷时减少数量以节省资源。然而,由于HPA是根据当前Pod的性能指标来进行扩展的,当流量激增时,可能会对应用服务的可用性产生不利影响,并且当压力较小时,算力资源的空载会导致电子资源的浪费。针对上述问题,研究并验证一种基于时序预测的集群资源自动缩放与智能休眠唤醒策略,使用GC-TimesNet模型对集群资源的使用情况进行预测。当资源利用率较低时,计算出需要关闭的算力节点数量,将这些节点设置为不可调度状态,并驱逐节点现有的Pod,然后将这些机器置于睡眠状态。相反,当资源需求增加时,会唤醒足够数量的机器,并通过HPA控制器增加所需数量的Pod副本。实验结果表明,该策略能够较为准确地预测集群负载的变化趋势,结合实施智能的休眠与唤醒策略,提升优化集群的运维管理能力,最大程度地提高计算资源的利用率,为降低集群能源开销提供数据支撑,实现节能减排。 展开更多
关键词 Kubernetes工具 容器编排 集群节能 时间序列预测 GC-timesnet模型 卷积神经网络 注意力机制 节能减排
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