一種基于云計算的電力調度數據容災方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于云計算的電力調度數據容災方法。本方法根據各個云提供商不同的存儲費用、通信費用和帶寬大小，結合多目標粒子群優化算法，設計一個兼顧電網調度數據的數據容災成本與數據恢復時間RTO的基于云計算技術的電網調度數據容災策略，合理的選擇多個云提供商來進行容災任務調度。本發明的數據容災策略不僅有效解決了電網調度數據容災資源的擴充問題，而且在保障數據可靠性的基礎上，兼顧數據容災成本并有效的降低了數據恢復時間RTO；此外，將云計算技術與數據容災技術相結合并應用到電力系統中，為未來電力調度數據容災系統迎接大數據的挑戰提供了新思路。
【專利說明】-種基于云計算的電力調度數據容災方法
【技術領域】：
[0001] 本發明涉及的是一種基于云計算的電力調度數據容災方法。
【背景技術】：
[0002] 電力是與國計民生息息相關的重要行業，一旦發生大規模數據丟失，其造成的影 響是不可估量的，因此，為了保證在發生電力中斷事件后系統能夠快速響應以使損失降到 最低，電力企業建立了一套統一的災備中心，從而增強了整個電力網絡的安全與穩定。但是 隨著信息化腳步的不斷推進，"大數據時代"與"云時代"相繼降臨，傳統的數據容災方案已 追趕不上時代的腳步，具體表現在可擴展性差，資源利用率低等方面，更重要的是隨著電網 調度數據的數據量與日俱增，現階段的數據日增量已達TB甚至PB級，使得傳統的數據容災 方案成本大幅增加。此外，如此大量的數據對數據容災恢復時間也造成了嚴重的影響。
【發明內容】
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[0003] 本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于云計算的電力調度數據容 災方法。
[0004] 為了解決【背景技術】所存在的問題，本發明采用以下技術方案：
[0005] -種基于云計算的電力調度數據容災方法，其特征在于，它包括以下步驟：
[0006] 步驟一：在已有的電網調度數據災備中心的基礎上，租用多個云提供商提供的數 據容災平臺，組成新的基于云計算的電力調度數據容災網絡；
[0007] 步驟二：在新的電力調度數據容災網絡中，將原有的數據災備中心看作中心存儲 節點，將各個云提供商看作存儲節點，并根據各個云提供商不同的存儲費用、通信費用和帶 寬大小，結合多目標粒子群優化算法，設計一個兼顧電網調度數據的數據容災成本與數據 恢復時間RTO的基于云計算技術的電網調度數據容災任務調度方法。
[0008] 進一步的，在步驟二中，所述數據容災任務調度方法包括下列步驟：
[0009] (1)粒子編碼與解碼
[0010] 定義t時刻粒子的維數D為t時刻需進行的電網調度數據容災任務個數nt的3 倍，B卩Dt = 3nt ;
[0011] 粒子與調度結果之間的關系如下：每個粒子P均對應一個容災任務；假設有X個D 維的調度序列（E1,E2,E3……Ex)，對于任一容災任務，假設其編號為i，將會在調度序列Ex中 順序出現3次，并分別表示其對應的3個備份，計算/3J,得到其對應的任務編號；如果 $(〇e[0,0.25)，那么該備份儲存在中心節點；如果$(/)e[0.25,0.5)，那么該備份儲存在2號存 儲節點；如果[0.5,0.75)，那么該備份儲存在3號存儲節點；如果5丨(0e[0 75，〗），那么該 備份儲存在4號存儲節點；
[0012] ⑵初始化種群
[0013] 將M設定為t時刻初始化種群的規模，$(〇和F/(〇分別表示t時刻迭代第1代的 第i維變量位置和第i維變量速度，初始化種群的步驟如下：
[0014] Fori=ItoM，M是種群規模
[0015] ①初始化速度G(/)=():
[0016] ②位置& (/)是0?1之間隨機數；
[0017] (3)粒子的更新過程
[0018] 粒子新速度的計算公式如下：
【權利要求】
1. 一種基于云計算的電力調度數據容災方法，其特征在于，它包括以下步驟： 步驟一： 在已有的電網調度數據災備中心的基礎上，租用多個云提供商提供的數據容災平臺， 組成新的基于云計算的電力調度數據容災網絡； 步驟二： 在新的電力調度數據容災網絡中，將原有的數據災備中心看作中心存儲節點，將各個 云提供商看作存儲節點，并根據各個云提供商不同的存儲費用、通信費用和帶寬大小，結合 多目標粒子群優化算法，設計一個兼顧電網調度數據的數據容災成本與數據恢復時間RTO 的基于云計算技術的電網調度數據容災任務調度方法。
2. 根據權利要求1所述的一種基于云計算的電力調度數據容災方法，其特征在于，在 步驟二中，所述數據容災任務調度方法包括下列步驟： (1) 粒子編碼與解碼 定義t時刻粒子的維數D為t時刻需進行的電網調度數據容災任務個數nt的3倍，即Dt = 3nt ; 粒子與調度結果之間的關系如下：每個粒子P均對應一個容災任務；假設有X個D維 的調度序列（E1,E2,E3……Ex)，對于任一容災任務，假設其編號為i，將會在調度序列Ex中 順序出現3次，并分別表示其對應的3個備份，計算[Dt/3]，得到其對應的任務編號；如果 和(/Μ〇,0·25)，那么該備份儲存在中心節點；如果S(〇e[0.25,0.5)，那么該備份儲存在2號存 儲節點；如果5?[0.5,0.75)，那么該備份儲存在 3號存儲節點；如果^/)€[0.75，1)，那么該 備份儲存在4號存儲節點； (2) 初始化種群 將M設定為t時刻初始化種群的規模，X(/)和V⑴分別表示t時刻迭代第1代的第 i維變量位置和第i維變量速度，初始化種群的步驟如下： Fori=ItoM，M是種群規模 ① 初始化速度匕(/)=〇; ② 位置和(〇是〇?1之間隨機數； (3) 粒子的更新過程 粒子新速度的計算公式如下： V1t+1(i)=WXV1t(i)+R1X(At[Gbest]- S；(/)+ R1X (Sbesls1l (/) -S11 (J)) 其中R1和R2是[〇,1]之間的隨機數，W是權重值，At [Gbest]是t時刻找到的全局最優 解，67w/.v;'(/_)是粒子i在當前t時刻第1代所達到的最優位置； 粒子新位置的計算公式如下： $ 丨丨(/) =、';(/) +F/(/) (4) 粒子的評價參數與約束條件 評價參數：取容災成本與數據恢復時間為粒子的兩個評價參數，調度策略的優化目標 是盡量降低容災成本COST與數據恢復時間RTO; 容災成本計算公式：xZ), x乂 +作M /=1k=\ 其中Pck表示節點k的單位存儲成本，Di表示任務i的數據量，Nik表示任務i在節點k上的備份數量，Ptk表示節點k的單位通信成本，L和Nt分別表示存儲節點數量和存儲任 務數量； 數據恢復時間計算公式=tA/SM+W,/ k=\ 其中BWk表示存儲節點k的通信帶寬，TRd表示待恢復數據的檢索時間； 與此同時，從現實條件與容災數據可靠性方面考慮，需要在此基礎上增加約束條件，并 達到限制解空間的目的； 約束條件： 中心節點上所有任務的電網調度數據的數據量總和要小于中心節點的最大存儲容量， 用公式表示為：
任意任務的總備份數量都等于3,用公式表示為：WtiVa =3 k^l (5)個體最優位置與整體最優位置 通過步驟（4)中的評價參數為每一個粒子更新個體最優位置，使得該粒子對應的容災 成本最低并且數據恢復時間最短，并在歷史集中更新整體最優位置使得歷史集對應的容災 成本最低并且數據恢復時間最短，將迭代次數加1，如果已達到迭代次數閥值，那么停止迭 代，否則，轉向步驟（3); ￠)最優解 當迭代次數達到閥值之后，取步驟（5)中的整體最優位置作為最優解，得到經過調度 后的容災任務所對應的存儲節點編號、數據容災成本COST與數據恢復時間RT0。
【文檔編號】G06F11/14GK104318486SQ201410524169
【公開日】2015年1月28日 申請日期:2014年10月8日 優先權日:2014年10月8日
【發明者】趙文清 申請人:華北電力大學（保定）