Oracle RAC（Real Application Clusters）是Oracle公司推出的一种数据库集群技术，它能够使多个数据库服务器共同工作，共享访问同一数据库存储，同时提供高可用性和可扩展性。Cache-Fusion是RAC中的一种机制，用于处理缓存中数据块的一致性问题，当多个实例同时需要操作同一个数据块时，Cache-Fusion能够保证数据块的最终一致性。 RAC资源管理算法是RAC为了有效地管理资源分配而设计的一种机制。它通过Master节点来控制资源的分配，确保资源利用的合理性和系统的稳定性。在RAC中，资源主要分为PCM（Parallel Cache Management）资源和Non-PCM资源。PCM资源涉及到数据块和重做日志块，而Non-PCM资源包括表、数据文件、系统更改号(SCN)、事务等需要全局同步的资源。 RAC的脑裂检测是为了确保集群中各个实例之间保持同步，避免出现集群分裂成几个独立的小集群，造成数据不一致的情况。脑裂检测分为操作系统层面和Oracle层面两个层次。操作系统层面通过每秒向Voting Disk写入计数来检测实例间通讯是否正常。Oracle层面通过Network Heartbeat和File-based Heartbeat来检测实例间的连通性。如果集群的多数节点失去了对Voting Disk的控制权，或者无法通过心跳检测到其他节点的存在，集群将进入脑裂状态，此时系统会采取措施进行恢复。 RAC资源分配算法通过物理节点和逻辑节点的概念来实现资源的映射和调度。物理节点实际上就是运行中的数据库实例，而逻辑节点是对物理节点在RAC内部的索引方式。逻辑节点本身是一个hash链表结构，链表中的每一项保存的是对应的物理节点号。资源到逻辑节点的映射通过hash算法来完成，计算出资源应映射到的逻辑节点。 在RAC中，资源是通过Master节点进行管理的。Master节点相当于资源调度的中心，当集群中的一个节点需要访问某一资源时，首先需要访问此资源的Master节点，以此判断资源是否可以获得以及是否正被其他节点独占访问。Non-PCM资源在所有RAC节点中平均分配，而PCM资源则根据节点的数据缓冲池（databuffer）大小不同而有所区别，即缓冲池越大的节点，管理的PCM资源也越多。 RAC通讯机制是集群内各个节点之间进行交互的方式，包括网络心跳和文件心跳两种方式。网络心跳由LMON（Lock Monitor）进程负责，而文件心跳则由CKPT（Checkpoint）进程负责，它每3秒更新一次Control File中的信息。 Cache-Fusion的实现主要涉及三种锁状态：R/R（Read/Read），W/R（Write/Read），W/W（Write/Write）。R/R指的是两个节点都在读取同一个数据块，不会产生冲突。W/R指的是一个节点在写入数据块，而另一个节点在读取，需要进行数据块的合并。W/W指的是两个节点都在尝试写入同一个数据块，此时需要通过Cache-Fusion技术来解决数据块的一致性问题，确保最终写入的数据是准确且一致的。 Cache-Fusion恢复是当出现节点间通信故障时，RAC集群如何通过Cache-Fusion技术恢复数据一致性的过程。RAC集群通过Cache-Fusion能够有效地同步缓存中的数据块，即使在多个实例中缓存了相同的数据块，也能保证这些数据块的内容最终是一致的，从而保证了数据的准确性和可用性。 总结来说，Oracle RAC通过其资源管理算法和Cache-Fusion机制，确保了在一个集群环境中，多个数据库实例能够高效且一致地访问和操作共享存储中的数据，同时在发生节点故障或脑裂的情况下，通过有效的资源调度和数据块同步机制，保证数据库的高可用性和数据的一致性。这些机制使得Oracle RAC特别适合于需要高吞吐量和高容错能力的关键业务应用场景。

内容概要：本文详细介绍了利用遗传算法解决含分布式电源（DG）的配电网故障恢复问题的方法及其Matlab实现。首先阐述了遗传算法的基本思想，即通过模拟自然选择和遗传机制，在多种供电方案中筛选出最优解。接着展示了具体的实现代码，包括适应度函数、种群初始化、交叉变异操作等关键模块。特别是在适应度函数中，综合考虑了负荷恢复、DG利用率以及线路容量等因素的影响。此外，文中还讨论了如何处理DG接入带来的额外复杂性和约束条件，如电压越限检测、潮流计算等。最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性，结果显示引入DG后平均恢复时间显著缩短，算法收敛速度提高。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是对智能电网、故障恢复算法感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要优化配电网故障恢复策略的实际工程场景，旨在提高供电可靠性，缩短停电时间，降低运维成本。通过学习本文，读者能够掌握基于遗传算法的故障恢复方法的具体实现流程和技术要点。 其他说明：文中提到了一些常见的陷阱和注意事项，如初始版本未考虑线路容量约束导致变压器过载等问题，并给出了相应的解决方案。同时推荐了几篇重要的参考文献，帮助读者进一步深入理解和扩展相关领域的知识。

Pscad仿真模型程序-分布式电源接入对传统三段过流保护的影响 改变dg接入位置容量，考察其对配网传统三段过流保护影响，模型中搭建了详细三段过流保护模块，包含详细保护整定计算，仿真结果整整理48页。 这个方向的有很多，还有提出新的保护算法的，dg采用详细风光储建模的 在电力系统领域，分布式电源（DG）的接入对于传统电网的保护系统提出了新的挑战。特别是对三段过流保护的影响，是近年来研究的热点。本文档深入探讨了分布式电源接入位置和容量的变化对配电网传统三段过流保护机制的影响。 需要明确传统三段过流保护的概念。三段过流保护是一种阶梯式的保护策略，它根据过电流的严重程度来分段进行保护，能够对不同范围的故障进行快速、有选择性的隔离。第一段通常是最靠近故障点的保护，反应速度最快，但保护范围最小；第二段和第三段保护范围依次扩大，反应速度则相对减慢，以避免第一段保护误动作导致的保护范围过大。 在分布式电源接入电网后，原有的电流流向可能会发生变化，导致保护设置的参数不再适应新的运行情况。这是因为分布式电源往往带有自己的短路电流，这些电流与传统的电网电流叠加后，可能会引起保护装置的误动作或者拒动。例如，在DG接入位置较近时，其提供的短路电流可能会超过保护装置设定的电流门槛值，触发第一段过流保护动作，从而导致不必要的断路器动作。 因此，在分布式电源接入电网设计和运行中，需要重新评估和设计过流保护策略。这涉及到对保护整定计算的重新设计，以确保在分布式电源接入时保护系统的可靠性和有效性。仿真模型程序在这方面发挥着重要作用，它能够在不实际搭建物理电网的情况下，对保护策略进行模拟测试，快速地评估不同DG接入方案对过流保护的影响。 在本文档所提及的仿真模型程序中，构建了一个包含分布式电源的详细配电网模型，并在其中搭建了三段过流保护模块。仿真模型不仅包含了配电网的基本结构，还详细模拟了各种故障情况下的电流变化，以及保护装置的动作情况。通过这样的仿真，研究者可以观察到分布式电源接入位置和容量变化对过流保护的具体影响，并据此调整保护整定值，以确保保护策略的适应性和可靠性。 研究者们还提出了新的保护算法，比如利用通信技术的智能保护方案，以及针对分布式电源特点设计的自适应保护算法。这些新算法旨在更好地适应分布式电源接入电网带来的新情况，提高保护系统的灵活性和选择性。 文档中还提到了风光储建模的详细性，这意味着在仿真模型中，不仅考虑了分布式电源的发电特性，还考虑了其储能特性和可再生能源的波动性。这对于确保模型能够精确模拟真实世界的电力系统运行情况至关重要。 整体而言，本文档提供了一个深入分析分布式电源接入对传统三段过流保护影响的研究平台，并通过仿真模型程序来验证和优化保护策略，这对于未来智能电网的发展具有重要的理论和实践意义。

本文提出了一个多阶段随机规划的形式化框架，用于在多地区可再生能源生产不确定性的输电受限经济调度中，重点优化实时运营中的储运调度。该问题通过使用随机对偶动态规划方法来解决。所提出方法的适用性在一个基于2013-2014年德国电力系统太阳能和风能整合水平校准的实际案例研究中得到了证明，考虑了24小时的时间范围和15分钟的时间步长。随机解的价值相对于确定性策略的成本为1.1%，而相对于随机规划策略的完美预测价值为0.8%。分析了各种替代实时调度策略的相对性能，并探讨了结果的敏感性。

Backup_Exec_ORACLE_RAC_数据库备份恢复指导书.pdf

银行自动化票据交换服务(BACS)公司，是为英国全境实现了电子付款的票据交换所。该公司选择SunPlexä系统和Oracle9i Real Application Clusters(RAC)数据库，作为其新型BACS技术更新计划的基础。这些系统具有的大容量、扩展性和高性能，能够轻松地管理BACS公司预计到2005年实现的年度50亿宗交易。由于Sun和Oracle系统之间实现了高度集成化，BACS公司迅速部署了解决方案，而且已在新型BACS技术的第一阶段投入了生产运行。该解决方案首次为公司的多项服务提供了一种互联网选择。

代码Cpp C++ 中的 Warburton/Hesthaven 节点 DG 代码 数字的描述可以在以下位置找到：@book{hesthaven2007nodal, title={Nodal 不连续伽辽金方法：算法、分析和应用}，作者={Hesthaven, Jan S and Warburton, Tim}, volume={54}, year ={2007}, 出版商={Springer} }

在这个实验过程中，碰到很多问题，有的是和虚拟机相关的，有的是和linux操作系统相关的，有的是和oracle数据库相关的，因为这众多的问题 出现，导致实验进度过长，从开始准备到实验最终完成花了大概两个星期时间，光重装操作系统就不下五次。不过也亏得碰到这些小问题，随着实验的继续进行，每 个问题都得到了解决，每个问题也都备了案，在第二次重做的时候因为前期问题的积累，就进行得非常顺利。这也说明人家总结出来的文档不能完全照搬，因为实验 过程究竟会碰到什么问题都是不可预知的。

DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法，考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型，程序运行可靠

详细安装步骤+个人理解