针对城市信息模型(city information modeling,CIM)平台中Docker容器依赖顺序难以确定以及现有启动机制无法确保所有容器顺利运行的问题,提出了一种Docker容器编排优化方法,创新的应用于CIM平台。该方法通过引入基于深度优先搜索的拓扑...针对城市信息模型(city information modeling,CIM)平台中Docker容器依赖顺序难以确定以及现有启动机制无法确保所有容器顺利运行的问题,提出了一种Docker容器编排优化方法,创新的应用于CIM平台。该方法通过引入基于深度优先搜索的拓扑排序,并定制启发式比较器,实现了对容器的精确排序。同时,结合Docker Compose和端口扫描技术进行容器编排,解决了因容器未初始化导致的启动失败问题。在沣西新城CIM平台的应用表明,引入此方案后容器顺序合理,系统成功运行率超过93%,比传统方法提高了约20%。该方法增强了CIM平台容器编排的健壮性,为复杂系统的容器管理提供了参考依据。展开更多
电力系统仿真验证往往希望通过拓扑结构图直观地分析网络的潮流分布以及动态特性。然而电力系统机电暂态过程仿真软件如BPA、PSS/E和PSASP都不能自动地根据电力系统的电气联系合理地布置网络中的元件,而需要人为地调整各元件的位置来形...电力系统仿真验证往往希望通过拓扑结构图直观地分析网络的潮流分布以及动态特性。然而电力系统机电暂态过程仿真软件如BPA、PSS/E和PSASP都不能自动地根据电力系统的电气联系合理地布置网络中的元件,而需要人为地调整各元件的位置来形成一个直观的电气接线图。这种人为手动调整,不仅给仿真增加了工作量,更有可能带来更多的人为误差。为此,文中提出了基于图论的深度优先搜索(depth first searching,DFS)算法,依据电力系统的电气拓扑结构形成电力系统生成树的实现方法。用文中方法生成的IEEE9节点算例系统的可视化界面验证了该算法的有效性和准确性。展开更多
文摘针对城市信息模型(city information modeling,CIM)平台中Docker容器依赖顺序难以确定以及现有启动机制无法确保所有容器顺利运行的问题,提出了一种Docker容器编排优化方法,创新的应用于CIM平台。该方法通过引入基于深度优先搜索的拓扑排序,并定制启发式比较器,实现了对容器的精确排序。同时,结合Docker Compose和端口扫描技术进行容器编排,解决了因容器未初始化导致的启动失败问题。在沣西新城CIM平台的应用表明,引入此方案后容器顺序合理,系统成功运行率超过93%,比传统方法提高了约20%。该方法增强了CIM平台容器编排的健壮性,为复杂系统的容器管理提供了参考依据。
文摘电力系统仿真验证往往希望通过拓扑结构图直观地分析网络的潮流分布以及动态特性。然而电力系统机电暂态过程仿真软件如BPA、PSS/E和PSASP都不能自动地根据电力系统的电气联系合理地布置网络中的元件,而需要人为地调整各元件的位置来形成一个直观的电气接线图。这种人为手动调整,不仅给仿真增加了工作量,更有可能带来更多的人为误差。为此,文中提出了基于图论的深度优先搜索(depth first searching,DFS)算法,依据电力系统的电气拓扑结构形成电力系统生成树的实现方法。用文中方法生成的IEEE9节点算例系统的可视化界面验证了该算法的有效性和准确性。
