CN109146268A

CN109146268A - 考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法

Info

Publication number: CN109146268A
Application number: CN201810889423.1A
Authority: CN
Inventors: 陈敏; 高赐威
Original assignee: Southeast University
Current assignee: Southeast University
Priority date: 2018-08-07
Filing date: 2018-08-07
Publication date: 2019-01-04
Anticipated expiration: 2038-08-07
Also published as: CN109146268B

Abstract

本发明公开了考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法，属于电力系统需求侧管理的技术领域。本发明包括以下步骤：建立IT设备的数据流模型和功耗模型；建立冷却系统的热流模型和功耗模型；建立数据网络负荷的初始模型；推导出基于能量属性的数据网络负荷的封装模型。本发明考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法，所提出的方法既有利于电力网络对数据网络负荷调节潜力的利用，又有利于数据网络的收益增加，可为实现数据网络与电力网络的友好互动提供理论支撑。

Description

考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法

技术领域

本发明公开了考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法，属于的技术领域。

背景技术

随着智能电网和电力市场的发展与完善，合理挖掘和调度需求侧资源已经成为提高电力系统综合运营效率、优化资源配置的重要途径。近年来，随着互联网技术的高速发展，全球数据中心的规模和数量正在迅速扩大，数据中心已经成体量可观的电力负荷。除了使用本地电源和储能系统外，利用数据负荷调度和热储能，分布在不同地点的互联网数据中心(Internet data centers，IDCs)可以提供可观的时空负荷调节潜力。然而，目前考虑IDCs调节潜力的文献研究中，主要考虑单独优化数据负荷调度或者热储能，而很少考虑二者的同时优化，缺乏考虑联合优化数据负荷调度和热储能的IDCs负荷特性分析。由于各IDC可用的计算资源、冷却资源、电力资源是有限的，各负荷调节方式相互制约，热储能(Thermal storage,TS)中热力学微分方程复杂，目前考虑利用IDCs负荷调节潜力的文献主要考虑数据负荷调度(包括GLB、延迟容忍型负荷延迟处理)，而一般忽视TS。

发明内容

本发明的发明目的是针对上述背景技术的不足，提供了考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法，通过建立考虑数据负荷调度和热储能的IDCs负荷模型得到了负荷特性表征力较强的线性封装模型，解决了现有IDCs负荷特性分析鲜有同时优化数据负荷调度和热储能的技术问题。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：

考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法，

建立计及IT设备数据流模型和功耗模型以及冷却系统热流模型和功耗模型的初始数据网络负荷模型，所述初始数据网络负荷模型通过调节前端门户服务器分配到互联网数据中心的交互式数据负荷量、互联网数据中心中处理交互式数据负荷和处理批处理数据负荷的活跃服务器数量、互联网数据中心处理批处理数据负荷的数量控制IT设备功耗和冷却系统功耗；

引入延迟约束边界功耗来替换初始模型中的IT设备功耗，引入冷却系统功率基值、互联网数据中心边界功耗中处理交互式数据负载的动态功耗及其标准值、互联网数据中心边界功耗中处理批处理数据负荷的动态功耗及其标准值，将前端门户服务器分配到互联网数据中心的交互式数据负荷量、互联网数据中心中处理交互式数据负荷和处理批处理数据负荷的活跃服务器数量、互联网数据中心处理批处理数据负荷的数量转换为电气量，引入电荷状态以替换初始数据网络负荷模型中表征冷却系统功耗的室内温度，将初始数据网络负荷模型封装为以冷却系统功耗转移量、通过交互式负载空间转移的功耗量、通过批处理负载延迟处理转移的功耗量为控制变量并以延迟约束边界功耗、电荷状态为因变量的基于能量属性的数据网络负荷模型。

进一步的，考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法中，IT设备数据流模型为：其中，为前端门户服务器δ在时间槽t分配到互联网数据中心i的交互式数据负荷量，Φ为前端门户服务器集合，T为时间槽集合，为在时间槽t内到达前端门户网站服务器δ的数据负荷量，μ_i为互联网数据中心i中的每个活跃服务器的平均服务速率，为在时间槽t内互联网数据中心i中处理交互式数据负荷的活跃服务器数量，D为延迟界限，(j-1)τ_q、jτ_q、(j+1)τ_q表示第(j-1)、j、(j+1)个以τ_q个单位时间槽为时间长度的时间槽，为在时间槽t内互联网数据中心i处理的批处理数据负荷q的数量，为在时间槽t到达互联网数据中心i的批处理数据负荷q的数量，为在时间槽t内互联网数据中心i中处理批处理数据负荷q的活跃服务器数量，Ω为时间槽t内互联网数据中心i处理的批处理数据集合，M_i为互联网数据中心i中的服务器总数。

再进一步的，考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法中，IT设备功耗模型为：其中，为时间槽t内互联网数据中心i中IT设备的功耗，α_1,i、α_2,i分别为互联网数据中心i的服务器功耗系数和网络设备功耗系数，α_1，i＝(A_iesp_i+B_iasp_i+C_icsp_i)/M_i+sp_idle，i，α_2，i＝(sp_peak，i-sp_idle，i)/μ_i，A_i、B_i、C_i分别为互联网数据中心i中活跃边缘交换机、聚合交换机和核心交换机的数量，esp_i、asp_i、csp_i分别为互联网数据中心i中活跃边缘交换机、聚合交换机和核心交换机的功耗，sp_idle,i、sp_peak,i分别为互联网数据中心i中服务器的空闲功率和峰值功率。

再进一步的，考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法中，冷却系统热流模型为：其中，分别为互联网数据中心i在时间槽t+1、时间槽t的内部环境温度，为互联网数据中心i在时间槽t的外部环境温度，R_i为互联网数据中心i的等效热阻，p_others,i为互联网数据中心i中其它设备的功耗，C_i为互联网数据中心i的等效电容，Δt为相邻时间槽的间隔，为互联网数据中心i在时间槽t的制冷功率，T_{in_max,i}、T_{in_min,i}分别为互联网数据中心i室内温度的最大值和最小值。

再进一步的，考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法中，冷却系统功耗模型为：其中，为互联网数据中心i在时间槽t的冷却系统功耗，k_1,i、b_1,i为关于的线性函数的经验常数，p_{cooling_max,i}为互联网数据中心i中冷却系统的最大功耗。

再进一步的，考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法中，初始数据网络负荷模型为：

为互联网数据中心i在时间槽t的功耗。

再进一步的，考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法中，基于能量属性的数据网络负荷模型为：

其中，为互联网数据中心i在时间槽t的延迟约束边界功耗，为互联网数据中心i在时间槽t内通过交互式负载空间转移的功耗量，为互联网数据中心i在时间槽t内通过批处理负载q延迟处理转移的功耗量，为时间槽t内互联网数据中心i中冷却系统的功耗转移量，为互联网数据中心i在时间槽t的标准功耗，为互联网数据中心i在时间槽t通过转移交互式负载能够减少的最大功耗需求，为互联网数据中心i在时间槽t通过转移批处理负载q能够减少的最大功耗需求，A_4,i为与互联网数据中心i在时间槽t+1内储能能级相关的常数，为互联网数据中心i在时间槽t通过转移交互式负载和批处理负载需减少的最小活跃服务器需求，为互联网数据中心i在时间槽t通过转移交互式负载、批处理负载、调节冷却系统功耗需减少的最小功耗需求，为互联网数据中心i在时间槽t通过转移交互式负载、批处理负载、调节冷却系统功耗能够减少的最大功耗需求，θ_1,i为互联网数据中心i处理单个交互式负载的标准动态功耗，θ_2,i为互联网数据中心i中当前时刻储能能级对下一时刻储能能级的影响，θ_3,i为互联网数据中心i中当前时刻冷却功耗调节量对下一时刻储能能级的影响，θ_4,i为互联网数据中心i处理单个交互式负载的标准活跃服务器数量，θ_5,i为互联网数据中心i处理单个批处理负载的标准活跃服务器数量，θ_6,i为互联网数据中心i冷却系统标准动态功耗与全设备标准动态功耗的比值，分别为互联网数据中心i在时间槽t+1、时间槽t的储能能级，为互联网数据中心i在时间槽t的延迟约束边界功耗中处理交互式负载的标准动态功耗，为互联网数据中心i在时间槽t的延迟约束边界功耗中处理批处理负载q的标准动态功耗，T_{in_set,i}为互联网数据中心i室内温度的设定值，为时互联网数据中心i在时间槽t的冷却系统功耗基值，为时间槽t内互联网数据中心i室内温度保持在设定时的冷却系统功耗，为互联网数据中心i在时间槽t的延迟约束边界功耗基准值。

本发明采用上述技术方案，具有以下有益效果：

(1)本发明旨在提出考虑联合优化数据负荷调度和热储能的数据网络负荷建模方法，通过对本地批处理负载延迟处理，利用IDCs建筑的热惰性进行热储能可实现IDCs用电负荷的时间转移，从而可大大提高各IDCs在特定时间段的负荷调节潜力，所提出的建模方法既有利于电力网络对数据网络负荷调节潜力的利用，又有利于数据网络的收益增加，可为实现数据网络与电力网络的友好互动提供理论支撑。

(2)为满足聚合商对负荷封装模型最终表达形式以及控制变量的较高要求，根据各调节方式对IDCs负荷调节潜力的贡献以及时间负荷调节方式之间的约束引入新的变量，将负荷模型中的控制变量转换为电气量进而将数据负荷模型转换为负荷特性表征力较强的线性封装形式，具有更好的应用前景。

附图说明

图1为IDCs中的数据流-热流-电力流示意图。

图2为建立IDCs负荷封装模型的构思图。

具体实施方式

下面结合图1、图2对发明的技术方案进行详细说明。

步骤一：建立IT设备的数据流模型和功耗模型

1)数据流模型

定义T＝{1，2，...U}为时间槽的集合；定义N＝{1，2，...V}为一组分布于不同电力节点的互联网数据中心(Internet data centers，IDCs)的集合，并通过网络传输线路构成数据网络。假设IDC i(i∈N)有M_i台同构服务器。虽然假设各IDC中的所有服务器都是同构的，但该模型是相当通用的，并且可以很容易地扩展到异构时的情况。

定义μ_i为数据中心i中的每个活跃服务器的平均服务速率，当服务器同质时，μ_i的值等于单个活跃服务器的服务速率，是一个取决于服务器性能和数据负荷种类的固定性能参数；定义为前端门户服务器δ(δ∈Φ)在时间槽t(t∈T)分配到IDC i的交互式数据负荷量；定义为在时间槽t内数据中心i中处理交互式数据负荷的活跃服务器数量。采用M/M/1排队模型来描述在数据负荷调度中的各IDC的响应时间，则各队列的平均延迟为各用于处理交互式数据负荷的活跃服务器上的数据负荷平均到达速率为为满足服务质量，请求所经历的总时间延迟应不超过延迟界限D，则有：

不难想象，当时，可使因此，式(2)可重写为：

式中，表示在时间槽t内到达前端门户网站服务器δ的数据负荷量。

批处理数据负荷可以被调度到截止期限前的任何时隙处理，同样地，假设被调度到时间槽t处理的批处理数据负荷q(q∈Ω)被均匀地分布到各用于处理批处理数据负荷q的活跃服务器上，且批处理数据负荷q的延迟界限为2τ_q个时间槽。(j-1)τ_q、jτ_q、(j+1)τ_q表示第(j-1)、j、(j+1)个以τ_q个单位时间槽为时间长度的时间槽，定义为在时间槽t内IDCi中处理的批处理数据负荷q的数量；定义为在时间槽t到达IDC i的批处理数据负荷q的数量；定义为在时间槽t内数据中心i中处理批处理数据负荷的活跃服务器数量。则有：

此外，活动服务器数量不超过IDCs中的服务器总数M_i，即：

2)功耗模型

IT设备功耗主要包括服务器功耗和网络设备功耗。

●服务器功耗

根据之前的假设，即每个IDC中的服务器是均质的，且数据负荷是均匀分布的，则有：

式中，为时间槽t内IDC i中所有活跃服务器的功耗；分别为在时间槽t内IDC i中用于处理交互式数据负荷的每台活动服务器的功耗、用于处理批处理数据负荷q的每台活动服务器的功耗。特别地，单个服务器的功耗通常是服务器利用率的线性函数，则有：

式中，sp_idle，i、sp_peak，i分别为IDC i中服务器的空闲功率和峰值功率。

●网络设备功耗

采用一种常用的三层拓扑用于连接IDCs中的以太网交换机，有：

式中，为时间槽t内IDC i中所有活跃交换机的功耗；esp_i、asp_i、csp_i分别是IDC i中活跃边缘交换机、聚合交换机和核心交换机的功耗，为常数；分别是时间槽t内IDC i中活跃边缘交换机、聚合交换机和核心交换机的数目，且与服务器总数成正比，即：

式中，A_i、B_i、C_i分别为IDC i中活跃边缘交换机、聚合交换机和核心交换机的数量。

●综上，IT设备的功耗模型可描述为：

式中，为时间槽t内IDC i中IT设备的功耗；且：

α_1，i＝(A_iesp_i+B_iasp_i+C_icsp_i)/M_i+sp_idle,i (15)，

α_2,i＝(sp_peak,i-sp_idle，i)/μ_i (16)。

步骤二：建立冷却系统的热流模型和功耗模型

1)热流模型

假设有一个本地优化器可以动态地分配活跃服务器和冷却基础设施以均衡各IDC的室内温度，这是一些研究正在追求的。虽然假设每个IDC的室内温度都是均匀的，但该模型是相当通用的，并且可以较容易地扩展到室内温度不均匀的情况。

冷却系统有两种工作模式(即加热和冷却方式)，为简单起见，仅讨论冷却方式。根据能量守恒定律，有：

式中，为IDC i在时间槽t的制冷功率；为在时间槽t外界传递给IDC i的热功率；p_others，i是IDC i中的其它设备的功耗；C_i是IDC i的等效热容量[kJ/℃]，可以通过实验得到。

IDCs与室外环境之间的热交换可以描述为：

式中，为IDC i在时间槽t的外部环境温度；为IDC i在时间槽t的内部环境温度；R_i是IDC i的等效热阻[℃/kW]，可以通过实验得到。

一般情况下，如果没有外部控制信号，室内温度会保持在初始温度设定点T_{in_set，i}，定义当室内温度保持在T_{in_set，i}时的冷却功率为此时，式(17)中的相应地，为：

受外部控制信号的影响，冷却系统的冷却功率可能会偏离假设在一个时间槽内的p_others，i为定值；由于随时间缓慢变化，在一个时间槽内，其也可看作是一个固定值。求解式(17)得到

为保证设备正常运行，假设室内温度范围保持在[T_{in_min,i},T_{in_max,i}]之间，即，

2)冷却系统的功耗模型

为简化问题，假设冷却系统的功耗是制冷功率的线性函数，即：

式中，为IDC i在时间槽t的冷却系统功耗；k_1，i、b_1，i是经验常数，为正数。

此外，由于冷却系统的功率限制，有：

步骤三：建立IDCs负荷的初始模型：

如图1所示，IDCs的功耗可以分为三部分，即IT设备功耗、冷却系统功耗、其它设备功耗。其中，IT设备功耗用于提供一定的计算能力以处理交互式数据负荷以及批处理数据负荷，从而确保用户的服务质量(Quality of service，QoS)(即延迟约束)；冷却系统功耗用于提供冷却功率以消除由IT设备和其它设备产生的热量以及由室外传递进来的热量，从而维持IDCs的内部环境温度(即温度约束)；其它功耗(如：照明系统、配电系统等)可认为是一个固定常数。因此，可以通过数据负荷的时空调度调节IT设备功耗；可以通过数据负荷的时空调度和热能在时间上的存储调节冷却系统功耗。则IDCs的功耗可以描述为：

式中：为IDC i在时间槽t的功耗。

由于服务器数量和数据负荷量通常很大，可以放宽对活动服务器数量的整数约束而不影响最优结果。因此，IDCs的负荷模型可描述为(1)、(3)-(6)、(14)、(20)-(24)。控制变量包括：因变量为它们都具有十分明确的物理意义，物理过程描述如下：通过数据负荷控制、活跃服务器控制以及制冷量控制实现了的控制，调节结果最终呈现为

然而，当IDCs与电网协调运行时，如1)参加调节市场上报各时段各IDC的调节量，2)向聚合商等提供一组合适的负荷封装模型以供聚合商调度，对控制变量的选取和负荷模型的最终表达形式可能会有更高的要求。具体来说，对于ISO，在第一种场景下，只需要数据网络运营商提供的具体取值，其可以通过之前所述的控制变量以及负荷模型得到；但在第二种场景下，一个控制变量是电气量(其具有明确物理意义)并且负荷特性表达明确(e.g.调节上下限、以及可能存在的时间上或者空间上的用电关联)的封装模型，可能更容易被接受。而用前文所述的这些控制变量以及负荷模型，显然不能被ISO所接受。

此外，对于数据网络运营商来说，由于上文提及的三种调节手段在不同时段、不同IDCs中的调节成本和调节效果可能会有很大差异，需了解三种调节手段各自对IDCs负荷调节潜力的贡献以及贡献的相关约束(可以是各自的，也可以是三者之间的)以指导之后的相应投资和策略上的相关取舍。

综合ISO、数据网络运营商两者的需求，需对原控制变量和负荷模型进行转换和封装。

步骤四：推导出基于能量属性的数据网络负荷的封装模型

如图2所示，建立IDCs负荷的封装模型的思路为：首先为收紧延迟约束，引入延迟约束边界功耗来替换原模型中的因变量在此基础上，引入中间变量冷却系统功率基值为IDCs边界功耗中处理交互式负载的动态功耗处理批处理负载q的动态功耗以及标准值标准值标准值最终将原负荷模型中的控制变量转换成了电气量：冷却系统功耗转移量通过交互式负载空间转移的功耗量通过批处理负载q延迟处理转移的功耗量此外，为更形象地描述IDCs的储能能级，引入电荷状态来替换原模型中的因变量具体过程如下：

1)

IDCs功耗的最大取值可由式(25)得到，其中，第一行约束条件是指不会超过所有IT设备全功率运行时的值，第二个约束条件是指IT设备、其它设备的功耗、以及室外交换热量所需的冷却资源需求不得超过冷却系统的额定功率。不难想象，一般情况下，IDCs中的冷却资源足以满足IDCs所有设备全功率运行时的冷却需求，即

接下来关注各时间槽内各IDC的最低功耗它被多种约束所限制，如：数据负荷处理延迟约束、温度约束、服务器数量约束、最大制冷功率约束等。不难证明，关于活跃服务器利用率递减，则必然在活跃服务器利用率最大时取得，即(3)、(5)取等号，我们定义此时的为

相应地，定义此时的IT功耗、冷却系统功耗分别为

2)

定义即的冷却系统功耗为并定义冷却系统调节量即冷却系统功耗与的偏差为

则，和一样，可统一为关于的函数：

3)

相较于采用电力领域通常用来描述房间存储能级的电荷状态来定义IDCi的储能能级，更为直观，其定义如下：

可以发现，室内温度为T_{in_min,i}时，储能水平最高，而室内温度为T_{in_max,i}时，储能水平最小。则式(20)-(21)可最终转换为：

4)

定义式(32)中，即时，中处理交互式负载的动态功耗为处理批处理负载q的动态功耗为

定义标准情况下，各时间槽中达到的总交互式负载根据各IDC中的服务器数量M_i按比例分配到各IDC；而[(j-1)τ_q，jτ_q-1]时间槽中到达各IDC的总批处理负载则平均分配到[jτ_q，(j+1)τ_q-1]中的各时间槽。当然，这些标准可以根据实际情况重新设定。定义此时的分别为

定义的功率调整量分别为

则式(1)、(3)-(6)可最终转换为：

其中，式(44)-(45)为的非负约束，即非负。

此时，可统一为关于的函数。分别定义如式(47)-(49)，则可描述为式(50)-(52)：

则式(23)可最终转换为：

5)IDCs的封装负荷模型

综上,已将以为控制变量的IDCs负荷模型转换为以为控制变量的IDCs负荷模型(即式(34)-(35)、(42)-(46)、(52)-(53))。其封装模型如下：

其中，

式中：分别代表GLB、延迟容忍型负荷延迟处理、TS三种调节方式的负荷调节量(相对于标准值)。θ_1，i表示IDC i处理单个交互式负载的标准动态功耗；θ_2，i表示IDC i中当前时刻储能系数对下一时刻储能系数的影响；θ_3，i表示IDC i中当前时刻冷却功耗调节量对下一时刻储能系数的影响；θ_4，i表示IDC i处理单个交互式负载的标准活跃服务器数量；θ_5，i表示IDC i处理单个批处理负载的标准活跃服务器数量；θ_6，i表示IDC i冷却系统标准动态功耗与全设备标准动态功耗的比值。为IDC i在时间槽t的标准功耗；为IDC i在时间槽t通过转移交互式负载能够减少的最大功耗需求；为IDC i在时间槽t通过转移批处理负载q能够减少的最大功耗需求；A_4，i为与IDC i在时间槽t+1内储能系数相关的常数；为IDC i在时间槽t通过转移交互式负载和批处理负载需减少的最小活跃服务器需求；为IDC i在时间槽t通过转移交互式负载、批处理负载、调节冷却系统功耗需减少的最小功耗需求；为IDC i在时间槽t通过转移交互式负载、批处理负载、调节冷却系统功耗能够减少的最大功耗需求。

式(54)中，子式(a)描述了IDCs功耗模型表达了三种负荷调节手段对IDCs功耗调节的贡献；子式(b)、(c)描述了空间负荷调节约束；子式(d)、(e)描述了通过延迟处理批处理负载的时间负荷调节约束；(f)、(g)描述了通过热储能的时间负荷调节约束；子式(h)描述了两种时间负荷调节方式之间的约束；子式(i)描述了空间负荷调节方式和两种时间负荷调节方式之间的约束。

综上，在本发明提出的IDCs负荷封装模型中，1)控制变量全为电气量，且其具有明确的物理意义；2)负荷特性表达明确，能够明确地表达这三种负荷调节策略各自的调节界限、以及它们之间的相互约束；3)决策值(即控制变量的取值)能够明确地表达三种负荷调节策略对各IDC的最终用电负荷调节的贡献；4)就封装本身来说，该封装很好地保护了终端用户的建筑设计、设备类型和偏好信息；5)该封装模型整体为一个线性模型，能够减轻计算压力。这将为IDCs这一特殊负荷未来更好地参与电力系统需求响应提供理论基础。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims

1.考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法，其特征在于，

2.根据权利要求1所述考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法，其特征在于，所述IT设备数据流模型为：其中，为前端门户服务器δ在时间槽t分配到互联网数据中心i的交互式数据负荷量，Φ为前端门户服务器集合，T为时间槽集合，为在时间槽t内到达前端门户网站服务器δ的数据负荷量，μ_i为互联网数据中心i中的每个活跃服务器的平均服务速率，为在时间槽t内互联网数据中心i中处理交互式数据负荷的活跃服务器数量，D为延迟界限，(j-1)τ_q、jτ_q、(j+1)τ_q表示第(j-1)、j、(j+1)个以τ_q个单位时间槽为时间长度的时间槽，为在时间槽t内互联网数据中心i处理的批处理数据负荷q的数量，为在时间槽t到达互联网数据中心i的批处理数据负荷q的数量，为在时间槽t内互联网数据中心i中处理批处理数据负荷q的活跃服务器数量，Ω为时间槽t内互联网数据中心i处理的批处理数据集合，M_i为互联网数据中心i中的服务器总数。

3.根据权利要求2所述考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法，其特征在于，所述IT设备功耗模型为：其中，为时间槽t内互联网数据中心i中IT设备的功耗，α_1,i、α_2,i分别为互联网数据中心i的服务器功耗系数和网络设备功耗系数， A_i、B_i、C_i分别为互联网数据中心i中活跃边缘交换机、聚合交换机和核心交换机的数量，esp_i、asp_i、csp_i分别为互联网数据中心i中活跃边缘交换机、聚合交换机和核心交换机的功耗，sp_idle,i、sp_peak,i分别为互联网数据中心i中服务器的空闲功率和峰值功率。

4.根据权利要求3所述考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法，其特征在于，所述冷却系统热流模型为：其中，分别为互联网数据中心i在时间槽t+1、时间槽t的内部环境温度，为互联网数据中心i在时间槽t的外部环境温度，R_i为互联网数据中心i的等效热阻，p_others,i为互联网数据中心i中其它设备的功耗，C_i为互联网数据中心i的等效电容，Δt为相邻时间槽的间隔，为互联网数据中心i在时间槽t的制冷功率，T_{in_max,i}、T_{in_min,i}分别为互联网数据中心i室内温度的最大值和最小值。

5.根据权利要求4所述考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法，其特征在于，所述冷却系统功耗模型为：其中，为互联网数据中心i在时间槽t的冷却系统功耗，k_1,i、b_1,i为关于的线性函数的经验常数，p_{cooling_max,i}为互联网数据中心i中冷却系统的最大功耗。

6.根据权利要求5所述考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法，其特征在于，所述初始数据网络负荷模型为：

为互联网数据中心i在时间槽t的功耗。

7.根据权利要求6所述考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法，其特征在于，所述基于能量属性的数据网络负荷模型为：

其中，为互联网数据中心i在时间槽t的延迟约束边界功耗，为互联网数据中心i在时间槽t内通过交互式负载空间转移的功耗量，为互联网数据中心i在时间槽t内通过批处理负载q延迟处理转移的功耗量，为时间槽t内互联网数据中心i中冷却系统的功耗转移量，为互联网数据中心i在时间槽t的标准功耗，为互联网数据中心i在时间槽t通过转移交互式负载能够减少的最大功耗需求，为互联网数据中心i在时间槽t通过转移批处理负载q能够减少的最大功耗需求，A_4,i为与互联网数据中心i在时间槽t+1内储能能级相关的常数，为互联网数据中心i在时间槽t通过转移交互式负载和批处理负载需减少的最小活跃服务器需求，为互联网数据中心i在时间槽t通过转移交互式负载、批处理负载、调节冷却系统功耗需减少的最小功耗需求，为互联网数据中心i在时间槽t通过转移交互式负载、批处理负载、调节冷却系统功耗能够减少的最大功耗需求，θ_1,i为互联网数据中心i处理单个交互式负载的标准动态功耗，θ_2,i为互联网数据中心i中当前时刻储能能级对下一时刻储能能级的影响，θ_3,i为互联网数据中心i中当前时刻冷却功耗调节量对下一时刻储能能级的影响，θ_4,i为互联网数据中心i处理单个交互式负载的标准活跃服务器数量，θ_5,i为互联网数据中心i处理单个批处理负载的标准活跃服务器数量，θ_6,i为互联网数据中心i冷却系统标准动态功耗与全设备标准动态功耗的比值，分别为互联网数据中心i在时间槽t+1、时间槽t的储能能级，

为互联网数据中心i在时间槽t的延迟约束边界功耗中处理交互式负载的标准动态功耗，为互联网数据中心i在时间槽t的延迟约束边界功耗中处理批处理负载q的标准动态功耗，T_{in_set,i}为互联网数据中心i室内温度的设定值，为时互联网数据中心i在时间槽t的冷却系统功耗基值，为时间槽t内互联网数据中心i室内温度保持在设定时的冷却系统功耗，为互联网数据中心i在时间槽t的延迟约束边界功耗基准值。