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能源结构问题事关社会与人类的健康和可持续发展,实现能源生产与协调的全局优化是满足我国日益增长的能源需求的重要途径。其中,信息物理系统(Cyber Physical System,CPS)为解决上述问题提供了新思路,电网信息物理系统(Grid Cyber Physical System,GCPS)则是能源电力系统中的电力物理系统与信息空间高度集成与融合的最新研究方向。CPS是信息技术与控制技术交互应用且深度融合的嵌入式反馈系统,是我国“两化融合”的基础,它通过物理环境数据、计算空间数据、通信网络数据,计算世界自动感知、分析、反馈、控制物理世界的混杂系统,并且可以实现系统快速迭代、动态优化、实时分析、适时交互、安全高效、综合决策、精准执行等需求。信息物理系统联通物理空间与信息空间,通过事件数据驱动系统状态转移,可实现系统实时优化,理解CPS的特征需要从不同层次逐一分析,面对CPS连接泛化开放、异构集成驱动、虚实交互映射、安全高效精准、自治优化执行的五大特征,可靠性与可预测性、延时与丢包、离散与连续分析、全局优化策略、自适应调度的五大挑战,本文针对信息物理系统实时调度研究与应用,基于离散事件模型的基础理论,通过理论分析、数学证明与建模分析对所提出实时调度研究方法进行论证,主要包括:(1)提出了一种实时标签方法,将信号事件对系统的影响定义为价值约束。基于超致密时间,通过约束条件,采用偏序性质理论证明系统不断扩展的状态可以进行排序,使事件在价值约束条件下,实时过程中也能保证具有非实时情况的操作顺序,且有确定的事件和状态。(2)以所提出的实时标签方法为基础,构造一种前馈预测模型(Feed Forward Model,FFM)与反馈监测模型(Feedback Monitoring Model,FMM)相结合的预测调度模型(Feed Forward and Feedback-Predictive Scheduling Model,FF-PSM)用于实时调整事件在释放队列的顺序。(3)在信息物理系统执行器输出事件过程中定义输出事件的自信息量、执行器的信息熵及其数据质量分别为价值评价的函数指标,结合实时标签方法和调整事件在释放队列的顺序的理论,对执行器执行任务的过程进行价值评价,刻画CPS任务调度权限控制策略。进一步的,为了分析信息物理系统的可调度性,提出一种基于有限状态机(Finite State Machine,FSM)的执行器状态自动机(Actor State Automata,ASA)分析方法,并通过一种基于决策树的ASA状态集分类搜寻策略(A classified search strategy of state set for ASA based on decision tree,DT-ASA*)分析方法的准确性及性能。(4)综合以上研究理论成果,应用于电网信息物理系统的自适应调度模型,证明其度量与表示方法一致,并通过Ptolemey II平台对模型进行仿真分析。