本发明公开了一种支持非抢占实时任务集节能调度方法，其步 骤包括：初始任务集合处理，获取初始减速因子，获取候选减速因子， 分配减速因子；本发明所公开的非抢占实时任务集节能调度方法，在 保证非抢占实时任务在截止期之前完成的前提下，充分考虑了任务集 的非抢占特性，得到更小的减速因子，从而使得任务集能以更低的速 度运行，达到更好的节能效果,可有效节约嵌入式系统能耗，并具有更 强的非抢占任务集实时节能调度能力；与现有的实时系统

成果描述：本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率市场前景分析：本发明为云计算平台下的动态任务调度研究提供了一种新的途径，本发明首先利用排队论对任务进行排队处理，然后用人工免疫理论中的免疫克隆选择策略对集群中的计算资源进行合理配置，再利用负载均衡调整抗体基因，使得集群资源的配置更加满足任务处理的需要，本发明能适应云平台的动态变化和虚拟化的环境，快速搜索出最优配置，提高集群资源利用率。与同类成果相比的优势分析：本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率。

本发明涉及一种考虑多时间尺度协调的风电鲁棒区间轨迹调度方法。该方法结合模型预测控制与鲁棒优化，在多时间尺度的调度框架下滚动鲁棒优化，生成风电场可消纳功率区间轨迹界限与常规机组发电计划，当风电出力在可消纳功率区间轨迹界限内时均满足系统安全约束，缓解了传统调度中风电功率点预测不精确遗留的系统安全隐患，同时风电场监测系统实时反馈风电场实际出力，计算预测误差并对预测值进行校正，使未来预测值更接近实际值，逐级削减由于风电预测误差导致的决策量的计划偏差，使优化计划指标更精确。

本发明公开了一种减少异步迭代处理中冗余开销的方法，包括 以下步骤：建立一个哈希表，每一表项对应一个数据组，其中每一表 项又包括三个域，接收来自于消息接收器的数据 D，根据该数据 D 的 ITC 值和 IN 值计算该数据 D 的权值 Pri(D)，判断在哈希表中是否存在 与该数据 D 具有相同键值的数据组 G(D)存在，若存在则更新该数据组 G(D)的权值和数据列表，否则在哈希列表中创建与该数据 D 相同键值 的数据组

本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率

本项目以新型可调度式并网发电系统与电网的互动为主要研究对象，主要应用在光伏建筑中。本项目致力于研究并开发高性能、高效率、高可靠性、低 EMI 且控制灵活、功能完善、易于扩展的新型并联双向 AC/DC 变换器和双向充放电变换器。探索与电网互动的服务内容和能量管理方法。

在国内，可调度式并网发电系统中现有充电机产品大多只具备通过光伏充电的基本充电功能，不具备由电网双向功率转换功能。且目前基本应用中也大都未考虑并网发电系统与电网能量、信息双向流动的功能。这一项目的实施将为我省光伏并网发电系统与电网互动提供思路；为实现高性价比的并网发电装置模块化提供技术；为我省智能电网提供高效服务作探索；为我省光伏建筑分布式发电提供方案。与江苏领先电子有限公司合作，成果产品已完成小试，在江苏领先电子有限公司研发实验楼顶试运行1年，已具备产业化能力。产品中申请中国发明专利4项，其中授权1

本发明公开了一种基于 GPU/CPU 混合架构的流程序多粒度划分与调度方法，包括：根据数据流程序各个任务的计算特点以及任务之间的数据通信量，将任务分配到合适的计算平台上；利用 GPU 端任务的并行性将其均衡分裂到各个 GPU，以避免 GPU 间高额的通信开销；通过选择 CPU 核，将 CPU 端各任务均衡分配给各 CPU 核，以保证负载均衡并提高 CPU 核的利用率；采用多种数据存储结构和多种访问类型的方法，以提高内存的访问效率；通过生成目标模板类和压缩目标结点的个数，降低目标代码的冗余量。本发明在

1. 痛点问题 随着电力系统的发展，电网运行方式时变性和复杂性日益增强，运行专家难以把握电网安全运行的特征和规律，极大的增加了电网运行风险和控制难度。在传统的调度机制中，一方面，运方人员人工选择典型的运行方式，通过离线电力系统分析程序，计算电网潮流，分析电网稳定性，制定电网安全运行边界，进而人工归纳形成“年度运行方式手册”，来长期指导电网运行；另一方面，调度员将上述运行规则作为安全边界（安全约束），输入能量管理系统（Energy Management System，EMS），进而对电网进行调度和控制，以求在安全边界内达到最优运行点。 然而传统的调度机制存在问题，近年来国内外频繁发生的大停电事故也说明了这一点。主要问题归纳如下： 第一，极端运行方式下不安全：电网运行方式多变，离线规则可能不满足极端运行方式的安全要求。 第二，常规运行方式下经济性差：受能力和时间所限，运方人员离线制定运行规则时，仅分析典型运行方式，规则形成后长期使用，相对粗放，缺乏精益化管控，导致电力网络资源利用率低。 第三，随着新能源的大规模并网、需求响应的逐步实现，运行边界频繁变化，不确定性增强。 第四，电力系统运行受到其他系统影响，电力系统安全已经演变成为一个多系统、多因素综合分析问题。以微气象系统为例，对于发电侧，微气象直接影响风电、光伏等新能源的出力；对于需求侧，微气象直接影响工业负荷、智能楼宇、电动汽车等的负荷功率。因此，微气象系统通过影响发电负荷水平，进而影响电力系统安全。因此，随着电力系统与其他系统的关系日益紧密，电力系统安全评估时需要考虑其他系统（例如微气象系统）的影响。 综上所述，传统的调度机制已经无法适应新的形势。因此，亟需研究支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软件的关键技术，通过人工智能、深度学习等信息领域与能源领域的交叉研究，突破支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员的基础理论瓶颈，从实际电力系统出发（物理维），立足现有调度机制，基于在线运行方式，采用模型驱动的安全评估方法（模型驱动），形成海量电力系统安全评估仿真样本（数据维）；再以这些样本为基础，通过机器学习训练数据驱动的电力系统在线安全评估模型（数据驱动），形成电力系统安全运行知识图谱（知识维），以代替运方的“年度运行方式手册”。 2. 解决方案 本成果提出了一种支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员技术，包括可再生电源的数据驱动电压频率响应特性建模方法、用于暂态稳定预测的失稳样本主动生成方法、电力系统暂态稳定评估方法、结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法、考虑运行约束的调整潮流生成方法等关键技术，开发了支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软件。该软件用“人工智能”代替“专家智能”，以电力系统安全评估产生的海量仿真数据为基础，以人工智能和机器学习为手段，构建电力系统安全运行知识图谱，从而将“专家智能”离线制定粗放运行规则的模式，变革为“人工智能”在线发现精细运行规则的模式，逐步代替运方的“年度运行方式手册”，保证复杂电网安全、稳定、经济运行。 3. 合作需求 寻求应用场景和资源对接，应用场景和业务能覆盖断面规模众多的大省如浙江、广东等，并且有与输电网断面发现的大中型企业有合作经验，同时具有一定的技术开发能力、市场推广资源和现场工程实施经验，能与现有团队形成合力，通过信息领域与能源领域的交叉研究，突破支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软硬件难题。为保障项目实施质量和进度要求，拟合作团队需通过ISO9001质量管理体系认证，且是国家高新技术企业。期望通过合作，全面开展产品和服务的推广销售。

本发明公开了一种计算复杂度感知的视频解码宏块级并行调度 方法，包含两项关键技术：一是根据熵解码和重排序之后的宏块信息， 如非零系数个数、宏块帧间预测编码类型、运动矢量等，建立宏块解 码复杂度预测线性模型，对每个模块进行复杂度分析，充分利用已知 的宏块信息，提高并行效率；二是在满足宏块解码依赖的前提下，将 宏块解码复杂度与计算并行相结合，对已获取的宏块复杂度进行排序， ·945·根据排序结果对宏块进行分组并发执行，分组