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基于分布式K-means算法的水电厂光纤测温系统可扩展性优化.pdf
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1、研究方向:电气工程及其自动化。高扩展性的水电厂光纤测温系统能够处理海量数据流,高效分析水电厂光纤测温数据,为水电厂光纤供电提供指导。文献1将系统可扩展性的优化问题转换为全局通信开销优化问题;利用迭代求解算法,实现系统并行扩展性。该方法的剖分结果不准确,导致系统并行扩展性较差。文献2采用 IP 溯源技术建立具有高扩展性的求解架构,动态确定溯源轻量。该方法未有效设计系统服务模块,导致系统问题扩展性较差。基于以上理论,设计基于分布式 K-means算法的水电厂光纤测温系统。根据实际可扩展加速比,基于分布式K-means算法的水电厂光纤测温系统可扩展性优化莫 理1,柳本林2,张树保1,罗 勇1,刘代国
2、1(1.西部检修试验分公司 自动化检修部,贵州 兴义 562400;2.西部检修试验分公司 生产技术部,贵州 兴义562400)摘要:针对水电厂光纤测温系统并行扩展性和问题扩展性较差的问题,设计了基于分布式K-means算法的水电厂光纤测温系统可扩展性优化方法。根据系统真实的执行时间和能耗,计算系统通信和能耗的实际加速比,构建系统可扩展模型;利用基于分布式 K-means算法的协同过滤模型分散数据集,聚合相似度高的样本数据,完成系统的可扩展性优化。实验结果表明,设计方法的性能明显优于其他方法,解决了系统并行扩展性和问题扩展性的优化问题。关键词:通信可扩展;能耗可扩展;分布式扩展;K-means
3、算法;协同过滤中图分类号:TU833.1文献标识码:A文章编号:1674-6236(2023)16-0107-05DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2023.16.022Scalability optimization of optical fiber temperature measurement system inhydropower plant based on distributed K-means algorithmMO Li1,LIU Benlin2,ZHANG Shubao1,LUO Yong1,LIU Daiguo1(1.Automatic Mainte
4、nance Department of Western Maintenance and Test Branch,Xingyi 562400,China;2.Production Technology Department of Western Maintenance and Test Branch,Xingyi 562400,China)Abstract:Aiming at the parallel scalability of optical fiber temperature measuring system in hydropowerplant,the scalability optim
5、ization method based on distributed K-means algorithm is designed.Accordingto the real execution time and energy consumption of the system,calculate the actual acceleration ratio ofsystem communication and energy consumption,constructed the system scalable model;The data set wasdispersed and the sam
6、ple data with high similarity was aggregated by the collaborative filtering modelbased on the distributed K-means algorithm,to complete the scalability optimization of the system.Theexperimental results show thatthe design method performs significantly better than other methods,solvingthe optimizati
7、on problems of the system parallel scalability and the problem scalability.Keywords:communication scalability;energy consumption scalability;distributed extension;K-meansalgorithm;collaborative filtering-107电子设计工程 2023年第16期优化系统可扩展性,提高水电厂的供电经济效益。1优化方法设计1.1构建系统可扩展性模型1.1.1计算系统通信可扩展加速比系统执行程序时产生的通信开销称为真实
8、情况3。假设程序执行的所有通信开销为 0,将其称作理想情况。程序在真实情况和理想情况下的执行时间如图1所示。图1系统程序的执行设系统各个程序进程为i=1,2,a,理想执行时间为pi,真实执行时间为li,则系统程序的真实执行时间Pa、理想执行时间La的计算公式为:Pa=maxp1,p2,paLa=maxl1,l2,la(1)通信开销,是系统程序由于通信而增加的开销4。定义通信开销因子f为:f=La-PaPa(2)系统的实际加速比E为:E=S(1+f)Pa(3)式中,S为系统程序串行版本的执行时间5。当系统规模增大时,实际加速比出现上确界。利用通信墙,定义E值上确界。当系统存在通信墙时,判定系统通
9、信不可扩展;当系统不存在通信墙时,判定其可扩展。结合金钱加速比和实际加速比,得到通信可扩展加速比A为:A=Ec1ci(4)式中,c1为系统一个处理单元的金钱开销,ci为i个系统处理单元的并行机金钱开销6。由式(4)可知,使用频率高的处理器,能增加系统处理单元数量,从而加快链路和路由器的运行速度,扩大网络规模。至此完成系统通信可扩展加速比的计算。1.1.2计算系统能耗可扩展加速比当系统规模增长时,仅将有效工作产生的能量消耗,视作负载均衡的理想系统能耗7。将系统实际运行的能量消耗,视作系统实际情况的能耗。能量消耗随系统规模增长的变化情况如图2所示。图2能耗随系统规模增长的变化设系统节点有效计算能耗
10、为g1,网络有效通信能耗为g2,网络资源能耗为g3,节点空转能耗为g4,其中g1不随系统规模的增长而改变,则系统 n个节点的理想能耗Mn、实际能耗Rn的计算公式为:Mn=g1+g2Rn=g1+g2+g3+g4(5)系统能耗因子b的表达式为:b=Rn-MnMn(6)设系统节点为j=1,2,n,系统能耗实际加速比u的计算公式为:u=T1Mn(1+b)TjRj(7)其中,Rj为系统在 j个节点上运行产生的能量消耗,T1、Tj分别为系统在一个节点、j个节点上完成水电厂光纤测温工作量所需要的时间8。分析性能增长与能耗增长的内在关系,利用能耗性能率度量额外能量消耗对光纤测温系统计算性能的影响程度9。系统能
11、耗可扩展加速比Z为:Z=V1+u(8)其中,V为系统能耗性能率10。通过系统能耗可扩展加速比 Z,体现系统有效计算能耗与并行引入额外总能耗之间的变化关系11。至此完成系统可扩展性模型的构建。-1081.2优化系统可扩展性利用协同过滤系统可扩展性模型优化系统可扩展性。在模型中输入水电厂光纤测温的历史数据,不断扩大数据规模,通过分布式 K-means算法计算水电厂光纤测温数据的相似度12。定义测温数据的样本集合Q为:Q=xm|xm=(xm1,xmd),m=1,2,U(9)其中,xm=(xm1,xm2,xmd)为第 m 项数据的 d 个不同属性,U 为数据集合的样本容量13。分布式 K-means算
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