大规模分布式系统的优化与应用

电力系统

2019.17 电力系统装备丨67Electric System2019年第17期2019 No.17电力系统装备Electric Power System Equipment

求解线性方程组Ax=b有很长的历史。人们开发了很多经

典的算法来求解这个问题，比如雅可比（Jacobi）法、高斯-

塞德尔（Gauss-Seidel）法、Kaczmarz法。这些经典算法用集

中式的方法来解线性方程组，所以本文称其为集中式方法。但

是，集中式的方法很难用来求解未知量特别多的线性方程组，

而这类线性方程组又是求解很多大规模电力系统问题的关键，

比如电力系统中的潮流计算。对于这类大规模线性方程组，用

集中式方法求解需要大量的计算资源、存储空间，而且，对

于一个复杂的电力网络，集中式求解要求计算中心收集系统

各个节点的信息，而传输这些信息需要占用大量的通信资源。

与集中式方法相反，分布式方法利用多智能体可以很好

地解决大规模线性方程组中的计算问题。因此分布式算法提

供了一种求解具有大量未知量的大规模线性方程组可行而且

很有前景的方法。分布式算法可以把一个大规模的线性方程

组分解为一个个小规模的线性方程组，这些小规模的线性方

程组通常是彼此耦合的。每个小规模的线性方程组有一个智

能体来解，原大规模线性方程组的解通过协调每个智能体来

求出。大规模线性方程组被划为一个个小规模的线性方程组

并通过分布式方式求解，在分布式方法中，求解大规模线性

方程组时沉重的计算负担被分散到了一个个智能体上，因此

分布式算法可能实现高效率的计算。在很多与网络系统相关

的问题中，与整体问题对应的线性方程组通常是由与局部问

题对应的规模较小的线性方程组组成的。在解决这类问题时，

与其把所有的与局部问题对应的线性方程组集合到一块，然

后用集中式的方式求解，不如利用网络系统的分布式特征进

行分布式求解。集中式求解需要将所有的局部问题聚集到一

块，这会带来沉重的通信负担，而分布式求解则可以避免这

２　０　０　８年４月　第１２卷第２期　宁波职业技术学院学报　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｎｉｎｇｂｏ　Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ　Ａｐｒ，２００８　Ｖ０１．１２　Ｎｏ．２　

分布式数据库系统的查询优化策略　

王书爱　

（１．荆楚理工学院，湖北荆门４４８０００；２．武汉理工大学，武汉４３００７０）　

摘　要：简要地介绍了分布式数据库系统的概念和特点，并在分析比较分布式数据库系统和集中式数据库系　统查询优化目标不同特点的基础上，归纳出分布式数据库系统的查询优化目标和代价分析，进而提出查询优　化的策略，并在举例中重点讨论了操作执行顺序的不同对查询性能的影响。　关键词：分布式数据库；查询优化；查询处理策略　中图分类号：ＴＰ　３１１．１３３．１　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７１—２１５３（２００８）０２—００５７—０３　

０　引言　

分布式数据库系统是在集中式数据库系统的　

基础上发展起来的，是计算机网络技术与数据库　

技术互相渗透和有机结合的产物。它的出现使得　

不同区域的数据得以共享，节省了大量的资源，同　

时提高了工作的协调性与效率。　

在集中式数据库系统中，为减少空问的浪费　

和保证数据的一致性，不出现数据异常，要尽量减　

少数据的冗余；而分布式数据库系统却希望增加　

数据的冗余来提高系统的可靠性、可用性、改善系　

统性能，便于扩展处理能力和系统规模。但是由于　

数据的分布和冗余，使得分布式数据库系统查询　

处理增加了许多新的内容和复杂性，因此分布式　

查询处理的优化显得更为重要。　

１　分布式数据库系统　

分布式数据库可定义为：多个在逻辑上相互　

依赖的分布在计算机网络上的数据库的集合。从　

概念上讲，分布式数据库在物理上分散于计算机　网络的各个结点上，而逻辑上属于同一个系统的　

数据集合　】，它具有物理分布性、逻辑整体性、站点　自治性、数据独立性、集中与自制相结合的控制机　

收稿日期：２００８一Ｏ１—２４　

作者简介：王书爱（１９８１一），女，湖北枣阳人，助教，武汉理工大　制、适当增加数据冗余、事物管理的分布性、全局　

２０１　３年第０３期　

■ｄｏ　Ｊ：１０．３９６９１ｊ　ｉｓｓｎ．１６７１－１１２２　２０１３．０３　００６　

大规模分布式蜜网技术研究与应用　

徐娜，周勇林　

（国家计算机网络应急技术处理协调中心，北京１０００２９）　

摘要：蜜罐技术作为一种网络攻击诱捕技术，被广泛用于网络安全研究，特别是在恶意代码的捕获、　网络攻击事件的跟踪分析等方面。中心从２００６年启动面向国内互联网环境的大规模分布式蜜网技术研究及应　用工作以来，对分布式蜜网的体系结构和关键技术进行了深入的研究和持续的优化改造，构建了以高交互蜜　罐为主的分布式蜜网体系，形成恶意代码自动捕获及追踪能力。为适应网络安全新形势，实现对攻击事件的　深入分析，需进一步解决网络攻击过程中的实时监测、日志的全面获取、自动关联分析以及未知事件发现等　问题，文章主要围绕这些问题探讨中心新一代分布式蜜网技术方案的设计思路和应用实践。　关键词：蜜罐；分布式蜜网；实时监测；关联分析　中图分类号：ＴＰ３９３．０８　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７１—１１２２（２０１３）０３—００２１—０５　

Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ａｎｄ　Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅ　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　Ｈｏｎｅｙｎｅｔ　

ＸＵ　Ｎａ．ＺＨ０Ｕ　Ｙｏｎｇ—ｌｉｎ　

（ＮａｔｉｏｎａｌＣｏｍｐｕｔｅｒＮｅｔｗｏｒｋＥｍｅｒｇｅｎｃｙＲｅｓｐｏｎｓｅＴｅｃｈｎｉｃａｌＴｅａｍ￣ＣｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎＣｅｎ￣ｒｏｆＣｈｉｎａ，Ｂｅｉｊ＇ｉｎｇ１０００２９，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓ　ｔｈｅ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ａＲａｃｋｓ　ｔｒａｐｐｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｈｏｎｅｙｐｏｔ　ｉｓ　ｗｉｄｅｌｙ　ｕｓｅｄ　ｉｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｓｅｃｕｒｉｔｙ　ｒｅｓｅａｒｃｈ，　ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｃａｐｔｕｒｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｍａｌｉｃｉｏｕｓ　ｃｏｄｅ　ａｎｄ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ａｔｔａｃｋｓ　ｔｒａｃｋｉｎｇ　ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｓｉｎｃｅ　２００６，ＣＮＣＥＲＴ　ｈａｓ　ｓｔａｒｔｅｄ　ｔｈｅ　ｗｏｒｋ　ｏｎ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｈｏｎｅｙｎｅｔ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｄｏｍｅｓｔｉｃ　Ｉｎｔｅｍｅｔ，ｍａｋｉｎｇ　ｅｆｆｏｒｔｓ　ｔｏ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｉｎ－ｄｅｐｔｈ　ａｎｄ　ｏｐｔｉｍｉｚｅ　ｔｈｅ　ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｋｅｙ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｏｎ　ｈｏｎｅｙｎｅｔ，ｔｏ　ｂｕｉｌｄ　ａ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｈｏｎｅｙｎｅｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｈｉｇｈ—ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ　ｈｏｎｅｙｐｏｔｓ，ｗｈｉｃｈ　ｈａｓ　ｔｈｅ　ａｂｉｌｉｔｙ　ｔｏ　ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ　ｃａｐｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｔｒａｃｋ　ｍａｌｉｃｉｏｕｓ　ｃｏｄｅｓ．Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ａｄａｐｔ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｎｅｗ　ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｓ　ｏｆ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｓｅｃｕｒｉｔｙ，ａｎａｌｙｚｉｎｇ　ａｔｔａｃｋｉｎｇ　ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ　ｉｎ　ｄｅｐｔｈ，ｓｏｍｅ　ｉｓｓｕｅｓ　ｎｅｅｄ　ｔｏ　ｂｅ　ｗｅｌｌ　ｓｏｌｖｅｄ，　ｗｈｉｃｈ　ｉｎｃｌｕｄｅｓ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ａｔｔａｃｋｓ　ｉｎ　ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ，ｌｏｇｇｉｎｇ　ｆｕｌｌ　ａｃｃｅｓｓ，ａｕｔｏ—ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｕｎｋｎｏｗｎ　ｅｖｅｎｔｓ　ａｎｄ　ＳＯ　ｏｎ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｗｉｌｌ　ｍａｉｎｌｙ　ｆｏｃｕｓ　ｏｎ　ｔｈｅｓｅ　ｉｓｓｕｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｎｅｗ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｈｏｎｅｙｎｅｔ　ｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｄｅｓｉｇｎ　ａｎｄ　ｐｒａｃｔｉｃａｌ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｈｏｎｅｙｐｏｔ；ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｈｏｎｅｙｎｅｔ；ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　

2018年06

月环保与节能分布式光伏系统效率分析与优化苑广惠（廊坊新奥光伏集成有限公司，河北廊坊065001）摘要：评价分布式光伏项目性能的主要指标为系统综合效率（PR），针对现在分布式光伏的系统综合效率（PR）偏低问题，为提高项目的整体发电量，进而扩大投资方的收益。本文对影响光伏系统效率的各种因素进行详细的分析后。从环境的影响因素、关键设备选型、系统规划、设计等方面进行优化，并提出了相关优化措施。关键词：系统综合效率；影响的主要因素；优化系统设计1影响分布式光伏系统效率的主要因素光伏项目发电量的高低与系统效率有直接的关系，影响系统效率主要因素有：灰尘、雨、雪等的遮挡造成的损失、所处环境温度的影响、组件间串、并联不匹配对效率的影响、逆变器自身的功率损耗、直流、交流部分线缆损耗、变压器、高压系统设备的自身损耗等。2系统效率分析系统效率（PR）是指光伏系统在一定的装机容量和辐照强度下，并网的输入功率与全部组件输出功率的比值。它描述了光伏系统从接收的太阳辐射能开始，经过内部和外部因素造成的能量损失，而最终输出电能的过程。2.1发电量与系统效率光伏系统的发电量与系统效率的高低息息相关，两者之间的关系可总结为如下公式：E=Q×H×PR（1）式中：E为发电量；Q为项目装机容量；H为年峰值日照小时数；PR为系统效率。项目的实际装机容量与建筑屋顶的有效利用面积，光伏组件功率等相关；峰值日照小时数与项目所在地的经、纬度及支架安装倾角有关；系统效率是个时时变化的量，PR值有多种不同的表达形式，本文定义系统效率为光伏方阵效率、交流侧效率及逆变器相关效率的综合乘积：PR=η1×η2×η3（2）式中：η1为光伏各方阵的效率；η2为逆变器相关效率；η3为交流侧效率。由上述公式可知，分布式光伏系统效率的高低与多种因素有关，因而想要提高系统效率，首要对各种因素进行分析。2.2系统功率损耗分析基于系统的构成和光能转换的过程，针对以上三个系统中的相关影响因素进行详细的分析。2.2.1光伏方阵影响（1）光伏阵列①环境温度的影响组件的额定功率是在实验室的标准条件下测定的。一般晶硅组件的温度系数一般为-0.4%～-0.45%/℃。在实际的应用中，单晶硅组件的温度系数小于多晶硅组件，组件会随着外部环境温度的上升，而造成输出电压降低、电流增大，组件效率降低。②阴影遮挡影响在分布式电站中，会受到周边建筑、高大设备及组件前、后排之间的阴影遮挡影响，受遮挡部分的组件会产生不同的电压、电流。可能会出现电压反偏现象，该部分可能会成为负载，造成功率的自损耗。如遮挡物长期存在，可能造成热斑效应。③组件失配影响受生产条件的限制，每个组件之间的工作电流与电压之间存在一定的偏差，串联会由于组件电流的偏差，而造成电流的损失。并联会由于组件电压的偏差，而造成电压的损失。④灰尘、积雪遮挡影响灰尘、积雪等杂物长期覆盖在组件表面上，将造成太阳光的穿透减弱，进而使组件温度升高而影响组件发电。除了上述影响因素之外，组件的腐蚀污染、弱光损失等都会在不同程度的影响光伏阵列的效率。（2）直流电缆直流电缆指由组件串联至逆变器的部分，主要包括组件自带引出电线，以及组串正、负极输出至逆变器部分电缆，如该部分线路过长，则会增加直流线路的损耗。2.2.2交流系统损耗交流系统损耗主要为逆变器的自身损耗，逆变器与变压器之间交流电缆的损耗。虽然各厂商逆变器样本中标注的效率是考虑了各种负载率后的加权效率，但实际使用中，很少有逆变器能达到现在普遍使用的98.5%。逆变器在直流变交流的运行过程中，加权效率约能达到97.5%。不同品牌逆变器的MPPT跟踪效果参差不齐。当最大功率点电压随着辐照度变化时，逆变器需要不断调整其电压值，以便找到匹配最大功率点的电压，由于跟踪的滞后性，会造成能量损失。由于规划设计的不合理，易造成交流线路过长，会增加交流线路的损耗。2.2.3升压并网系统损耗随着接入并网技术的逐步完善与提高，变电站的二次系统性能日趋稳定，因相关电网检修、设备故障造成的功率损失将逐渐降低，因此并网系统的功率损耗主要为变压器、高压一次设备的损耗。3系统效率优化虽然影响分布式光伏项目系统效率的内、外部因素较多，但可从系统设计和关键设备选型的过程中加以优化，提高系统整体性能。3.1效率改善措施3.1.1直流系统（1）光伏阵列部分①温度影响优化为降低环境温度对的组件功率衰减的影响。在温度较低地区可选择峰值功率温度系数较大的组件；温度较高的区域应优先选用峰值功率温度系数较小的组件，。②选址及安装倾角优化对于分布式项目的选址，应避免粉尘、腐蚀严重及周围障碍物较多的厂房；根据屋顶设备及遮挡情况，按冬至日9:00~15:00光伏阵列不被遮挡，合理设计阵列间距；若有局部的遮挡，应调整相应组件的串线方式，以免造成功率的大量损失。③系统匹配优化在项目的采购及安装阶段，优选质量合格的优质厂家组件，选用正偏差功率的组件，以避免由于各组件的功率不匹配而造成的损耗。1642018年06