BERICHTE Department für Informatik Zwei-Jahresbericht des ...

5.4. KOMPLEXE INTEGRIERTE SYSTEME/ EINGEBETTETE SYSTEME 151
im Hinblick auf ihre Echtzeitfähigkeit untersucht. Die Performanz der Echtzeitanalyse hat somit
entscheidenden Einfluss auf die Performanz des Gesamtsystems und die damit verbundenen
Möglichkeiten. Für diesen Echtzeitnachweis sind nur Verfahren mit mindestens pseudopolynomialer
Laufzeitkomplexität bekannt. Weiterhin gibt es hinreichende Verfahren mit polynomialer
Laufzeit. Diese können allerdings nicht alle Tasksets korrekt klassifizieren. Für Probleme
wie die Echtzeitanalyse im laufenden Betrieb oder während einer Systemsynthese, bei
der eine Vielzahl verschiedener Tasksets untersucht werden müssen, werden laufzeiteffiziente
Verfahren mit einer möglichst hohen Genauigkeit benötigt.
Im Rahmen des Projekts wurde eine neue Klasse von Nachweisverfahren eingeführt: die
approximativen Verfahren. Die dazugehörigen Algorithmen wurden entwickelt, implementiert
und untersucht. Im Gegensatz zu den bekannten Verfahren ermöglichen diese Verfahren die
Analysezeit und den damit verbundenen möglichen Fehler zu wählen. Sie ermöglichen einen
Trade-Off zwischen Analysezeit und Fehler. Es schließt sich somit die Lücke zwischen den vorher
bekannten schnellen, hinreichenden und den langsamen, exakten Verfahren. Im Projekt wurde
ein neues effizientes, approximatives Echtzeitanalyseverfahren für preemptives Earliest Deadline
First (EDF) Scheduling und für statische Prioritäten entwickelt. Im Gegensatz zu früheren ersten
Ansätzen, die sich approximativ nennen, verfügt dieses Verfahren über einen wohldefinierten
Fehlerbegriff. Es stellt das erste FPTAS (fully polynominal time approximation scheme) für die
Echtzeitanalyse von Ein-Prozessor-Systemen dar.
Es wurde weiterhin nachgewiesen, das die bisher besten bekannten hinreichenden und exakten
Verfahren für EDF-Scheduling Spezialfälle dieses neuen Verfahrens darstellen. Ferner wurden
diese Verfahren zu effizienteren exakten Analysen weiterentwickelt. Sie haben die Eigenschaft
solche Tasksets in vergleichbarer (oder schnellerer) Laufzeit korrekt zu klassifizieren, welche von
den approximativen Verfahren exakt klassifiziert werden.
FEN - Forschungsverbund Energie Niedersachsen, Teilprojekt 6
Projektdauer: 2 + 1 Jahre
Projektpartner: TU Braunschweig
TU Clausthal
Uni Hannover
FH Hannover
CUTEC
OFFIS
Finanziert durch: Land Niedersachsen
Bedingt durch günstige Windverhältnisse und Wasserkraftwerke im Harz verfügt Niedersachsen
über einen relativ hohen Anteil dezentral erzeugter elektrischer Energie. Weiterhin ist es
ein erklärtes Ziel der Landesenergiepolitik, die Flächenlandstrukturen mit einem hohen Anteil
an Agrarwirtschaft einzusetzen, um die energetische Nutzung von Biomasse weiter auszubauen.
Vorläufer sind heute schon Gas-Blockheizkraftwerke, die mit heimischem Erdgas zur Stromerzeugung
und kombinierter Abwärmenutzung betrieben werden. Dabei sind die folgenden Fragen
noch nicht befriedigend beantwortet: Wie kommt die dezentral im Niederspannungsnetz produzierte
elektrische Energie zum Verbraucher, ohne dass die bestehenden Netze überlastet werden,
und wie gestaltet man das Zusammenwirken vieler dezentraler Stromerzeuger mit hoher Effektivität?
Die geplanten Untersuchungen inerhalb des Vorschungsverbundes tragen zur Lösung dieser
Probleme bei. Die Aufgabe von Teilprojekt 6 innerhalb des Verbundes ist dabei der prototypische
Entwurf von Energiesteuersystemen sowie das Aufstellen der dazugehörigen Entwurfsmethodik.
Als Zieltechnologie für die Umsetzung der konkreten technischen Realisierung wurden FPGAs
ausgewählt.