本發(fā)明一種電力系統(tǒng)負載卸載方法涉及電力技術，具體涉及一種負載卸載算法。
背景技術：
隨著電力系統(tǒng)越來越復雜，其計算任務也成指數(shù)形式增加。如果逐一更換電力系統(tǒng)計算設備，需要耗費大量的人力財力；而增加云服務器，將計算負載卸載到云服務器上進行，只需要增加云服務器成本，因此這種方式被普遍采用。
由于有眾多電力系統(tǒng)均需要進行負載卸載，因此排列出這些電力系統(tǒng)優(yōu)先級成為本領域亟待解決的關鍵技術問題。
技術實現(xiàn)要素：
針對上述技術需求，本發(fā)明公開了一種電力系統(tǒng)負載卸載方法，該方法能夠計算得到各個電力系統(tǒng)計算負載的優(yōu)先級，進而得到向云服務器進行卸載的順序，確保各個電力系統(tǒng)的計算負載有序進行。
本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的：
一種電力系統(tǒng)負載卸載方法，包括以下步驟：
步驟a、對每一個電力系統(tǒng)的負載進行計算；
步驟b、對步驟a得到的所有計算結果進行歸化處理；
步驟c、對步驟b得到的歸化處理結果進行參數(shù)化處理；
步驟d、根據(jù)步驟c得到的參數(shù)化處理結果，判斷各個電力系統(tǒng)的優(yōu)先級，按照優(yōu)先級從大到小的順序依次向云服務器卸載。
上述電力系統(tǒng)負載卸載方法，步驟a具體為：
步驟a1、第i個電力系統(tǒng)共有m個任務，對每個任務的重要性進行打分，這些任務的得分分別為：r1、r2、…、rm，分數(shù)越高，任務優(yōu)先級越高；
步驟a2、對所有任務進行加權疊加，得到任務評分：
A＝k1r1+k1r2+…+kmrm
其中，kj為第j個任務的權重，第i個電力系統(tǒng)的任務評分最終結果記錄為Ai。
上述電力系統(tǒng)負載卸載方法，步驟b具體為：
判斷max[A1、A2、…、An]是否大于235-1，如果：
是，則Bi＝Ai
否，則
第i個電力系統(tǒng)的任務評分最終歸化結果記錄為Bi。
上述電力系統(tǒng)負載卸載方法，步驟c具體為：
步驟c1、對任務評分進行取整運算：
C＝[B]
式中，[]表示四舍五入取整運算；
步驟c2、以C為基礎，反復除以2，一直到1除以2，并將每一步得到的余數(shù)從后向前排列，得到一組數(shù)據(jù)；
步驟c3、在步驟c2得到的數(shù)據(jù)后面，補充位數(shù)數(shù)據(jù)，所述位數(shù)數(shù)據(jù)有0-9和A-Z組成，定義0-9表示0-9位，A-Z表示10到35位。
上述電力系統(tǒng)負載卸載方法，步驟d具體為：
步驟d1:比較最后一位，如果：
最后一位不同，所代表的位數(shù)高，則所對應電力系統(tǒng)的優(yōu)先級高；
最后一位相同，則進入步驟d2；
步驟d2、從第一位開始依次向后比較，首個存在不同位上，數(shù)據(jù)為1的所對應電力系統(tǒng)的優(yōu)先級高；
步驟d3、按照優(yōu)先級從高到低的順序，將電力系統(tǒng)負載進行卸載。
有益效果：
第一、通過對每一個電力系統(tǒng)的負載進行計算，為優(yōu)先級排序奠定了基礎；
第二、通過對計算結果進行歸化處理，有利于在確定的位數(shù)下進行優(yōu)先級比較，在電力系統(tǒng)計算量持續(xù)增加的情況下都不需要更改位數(shù)，這不僅降低了軟件維護成本，而且簡化了后續(xù)計算步驟；
第三、通過對歸化處理結果進行參數(shù)化處理，為后續(xù)只需要幾位數(shù)字判斷就能得到優(yōu)先級奠定基礎，有利于簡化優(yōu)先級運算步驟，降低優(yōu)先級判斷時間；
第四、最后根據(jù)參數(shù)化處理結果，判斷各個電力系統(tǒng)的優(yōu)先級，按照優(yōu)先級從大到小的順序依次向云服務器卸載，實現(xiàn)的按優(yōu)先級順序向云服務器進行卸載的技術目的。
附圖說明
圖1是本發(fā)明電力系統(tǒng)負載卸載方法流程圖。
具體實施方式
下面結合附圖對本發(fā)明具體實施方式作進一步詳細描述。
具體實施例一
本實施例的電力系統(tǒng)負載卸載方法，流程圖如圖1所示。該卸載方法包括以下步驟：
步驟a、對每一個電力系統(tǒng)的負載進行計算；
步驟b、對步驟a得到的所有計算結果進行歸化處理；
步驟c、對步驟b得到的歸化處理結果進行參數(shù)化處理；
步驟d、根據(jù)步驟c得到的參數(shù)化處理結果，判斷各個電力系統(tǒng)的優(yōu)先級，按照優(yōu)先級從大到小的順序依次向云服務器卸載。
具體實施例二
本實施例的電力系統(tǒng)負載卸載方法，在具體實施例一的基礎上，進一步限定步驟a具體為：
步驟a1、第i個電力系統(tǒng)共有m個任務，對每個任務的重要性進行打分，這些任務的得分分別為：r1、r2、…、rm，分數(shù)越高，任務優(yōu)先級越高；
步驟a2、對所有任務進行加權疊加，得到任務評分：
A＝k1r1+k1r2+…+kmrm
其中，kj為第j個任務的權重，第i個電力系統(tǒng)的任務評分最終結果記錄為Ai。
本實施例不僅得到了一個電力系統(tǒng)的整體得分，而且還能根據(jù)權重記錄每個電力系統(tǒng)中每項任務的優(yōu)先級大小，在云服務器端，可以細化到每項任務的執(zhí)行順序，提高云服務器的計算效率。
具體實施例三
本實施例的電力系統(tǒng)負載卸載方法，在具體實施例一的基礎上，進一步限定步驟b具體為：
判斷max[A1、A2、…、An]是否大于235-1，如果：
是，則Bi＝Ai
否，則
第i個電力系統(tǒng)的任務評分最終歸化結果記錄為Bi。
本實施例提供了歸化運算的具體算法。
具體實施例四
本實施例的電力系統(tǒng)負載卸載方法，在具體實施例一的基礎上，進一步限定步驟c具體為：
步驟c1、對任務評分進行取整運算：
C＝[B]
式中，[]表示四舍五入取整運算；
步驟c2、以C為基礎，反復除以2，一直到1除以2，并將每一步得到的余數(shù)從后向前排列，得到一組數(shù)據(jù)；
步驟c3、在步驟b2得到的數(shù)據(jù)后面，補充位數(shù)數(shù)據(jù)，所述位數(shù)數(shù)據(jù)有0-9和A-Z組成，定義0-9表示0-9位，A-Z表示10到35位。
本實施例提供了參數(shù)化處理的具體算法，使得參數(shù)化后的數(shù)據(jù)為二進制和非二進制相混合的形式，最后一位的非二進制，可以直接通過位數(shù)判斷優(yōu)先級的大小，而且采用非二進制，可以增加前面二進制數(shù)據(jù)的位數(shù)，提高計算精度；而前面二進制數(shù)，在比較優(yōu)先級的時候只需要判斷1或0兩個數(shù)字即可，軟件實現(xiàn)起來非常容易，簡化了運算，提高了效率。
具體實施例五
本實施例的電力系統(tǒng)負載卸載方法，在具體實施例一的基礎上，進一步限定步驟d具體為：
步驟d1、比較最后一位，如果：
最后一位不同，所代表的位數(shù)高，則所對應電力系統(tǒng)的優(yōu)先級高；
最后一位相同，則進入步驟d2；
步驟d2、從第一位開始依次向后比較，首個存在不同位上，數(shù)據(jù)為1的所對應電力系統(tǒng)的優(yōu)先級高；
步驟d3、按照優(yōu)先級從高到低的順序，將電力系統(tǒng)負載進行卸載。
本實施例提供了一種具體的優(yōu)先級計算方法。
具體實施例六
本實施例的電力系統(tǒng)負載卸載方法，將具體實施例二、具體實施例三、具體實施例四、以及具體實施例五相組合，具體包括以下步驟：
步驟a、對每一個電力系統(tǒng)的負載進行計算
步驟a1、第i個電力系統(tǒng)共有m個任務，對每個任務的重要性進行打分，這些任務的得分分別為：r1、r2、…、rm，分數(shù)越高，任務優(yōu)先級越高；
步驟a2、對所有任務進行加權疊加，得到任務評分：
A＝k1r1+k1r2+…+kmrm
第i個電力系統(tǒng)的任務評分最終結果記錄為Ai。
步驟b、對步驟a得到的所有計算結果進行歸化處理
判斷max[A1、A2、…、An]是否大于235-1，如果：
是，則Bi＝Ai
否，則
第i個電力系統(tǒng)的任務評分最終歸化結果記錄為Bi。
步驟c、對步驟b得到的歸化處理結果進行參數(shù)化處理
步驟c1、對任務評分進行取整運算：
C＝[B]
式中，[]表示四舍五入取整運算；
步驟c2、以C為基礎，反復除以2，一直到1除以2，并將每一步得到的余數(shù)從后向前排列，得到一組數(shù)據(jù)；
步驟c3、在步驟b2得到的數(shù)據(jù)后面，補充位數(shù)數(shù)據(jù)，所述位數(shù)數(shù)據(jù)有0-9和A-Z組成，定義0-9表示0-9位，A-Z表示10到35位。
步驟d、根據(jù)步驟c得到的參數(shù)化處理結果，判斷各個電力系統(tǒng)的優(yōu)先級，按照優(yōu)先級從大到小的順序依次向云服務器卸載
步驟d1、比較最后一位，如果：
最后一位不同，所代表的位數(shù)高，則所對應電力系統(tǒng)的優(yōu)先級高；
最后一位相同，則進入步驟d2；
步驟d2、從第一位開始依次向后比較，首個存在不同位上，數(shù)據(jù)為1的所對應電力系統(tǒng)的優(yōu)先級高；
步驟d3、按照優(yōu)先級從高到低的順序，將電力系統(tǒng)負載進行卸載。