CN117374933A - 基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法 - Google Patents

基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法 Download PDF

Info

Publication number
CN117374933A
CN117374933A CN202311306674.XA CN202311306674A CN117374933A CN 117374933 A CN117374933 A CN 117374933A CN 202311306674 A CN202311306674 A CN 202311306674A CN 117374933 A CN117374933 A CN 117374933A
Authority
CN
China
Prior art keywords
server
data center
refers
workload
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202311306674.XA
Other languages
English (en)
Inventor
胡秦然
葛亦吴
张远实
龙禹
段梅梅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Jiangsu Electric Power Co ltd Marketing Service Center
Southeast University
State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Jiangsu Electric Power Co ltd Marketing Service Center
Southeast University
State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Jiangsu Electric Power Co ltd Marketing Service Center, Southeast University, State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Jiangsu Electric Power Co ltd Marketing Service Center
Priority to CN202311306674.XA priority Critical patent/CN117374933A/zh
Publication of CN117374933A publication Critical patent/CN117374933A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/007—Arrangements for selectively connecting the load or loads to one or several among a plurality of power lines or power sources
    • H02J3/0075—Arrangements for selectively connecting the load or loads to one or several among a plurality of power lines or power sources for providing alternative feeding paths between load and source according to economic or energy efficiency considerations, e.g. economic dispatch
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/008—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks involving trading of energy or energy transmission rights
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/04—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for connecting networks of the same frequency but supplied from different sources
    • H02J3/06—Controlling transfer of power between connected networks; Controlling sharing of load between connected networks
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/10—Power transmission or distribution systems management focussing at grid-level, e.g. load flow analysis, node profile computation, meshed network optimisation, active network management or spinning reserve management
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明公开基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法，属于电力需求侧管理领域；基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法包括：建立数据中心内单个服务器用能模型；基于所述数据中心内单个服务器用能模型，建立以最小化多地数据中心总电力成本为目标的计算负载调度模型；导入网侧参数、数据中心侧参数和计算工作负载侧参数，求解所述计算负载调度模型，得到计算负载优化时空转移调度方案，以降低其电力消耗和电费，具有较好的实用性；为解决数据中心的需求响应优化调度问题提供了参考，具有良好的应用前景。

Description

基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法
技术领域
本发明属于电力需求侧管理领域，具体涉及基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法。
背景技术
为了构建清洁低碳的新型电力系统，需要解决具有不确定性和随机性的可再生能源大规模接入系统，导致系统产生功率平衡困难、动态响应特性恶化等诸多问题。与此同时，电力系统中各类具有调节潜力的需求侧资源规模不断增长，亟需通过精细化需求管理使其成为系统的常用调节资源，支撑新型电力系统安全稳定运行。
数据中心正是其中一种亟待管理的重要的需求侧资源，作为典型的高能耗负荷，它不仅具有调节潜力深、容量大、分布广的特点，还同时具备时间和空间上的负荷可转移特性，具有灵活调节的能力，但其运行情况复杂，现在优化调度方法不够精细化、全面化，如何使得数据中心安全、稳定、经济地运行，值得深入研究。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法，包括以下步骤：
建立数据中心内单个服务器用能模型；
基于所述数据中心内单个服务器用能模型，建立以最小化多地数据中心总电力成本为目标的计算负载调度模型；
导入网侧参数、数据中心侧参数和计算工作负载侧参数，求解所述计算负载调度模型，得到计算负载优化时空转移调度方案。
进一步地，所述服务器的广义用能模型为：
P(U)＝PI+PC·U
其中，P(U)是服务器的总功耗，PI是服务器空闲时的功耗，PC是服务器满载时的动态功耗，U是服务器工作电压。
进一步地，所述数据中心内单个服务器的用能模型为：
其中，EIT，t,s是数据中心内单台服务器的总耗能，由运行能耗、开机能耗、关机能耗三部分组成，DT指调度时间间隔，PI，s指服务器s的CPU空闲能耗，PC，s指服务器s的CPU满利用率时的动态能耗，It，s指时段t服务器s的工作状态，Ut,s指时段t服务器s的CPU利用率，ESU,s指服务器s的开机能耗，ESD,s指服务器s的关机能耗，Yt，s指时段t服务器s的开机指标，Zt，s指时段t服务器s的关机指标。
进一步地，所述计算负载调度模型的目标函数为：
其中，NT指总调度时段t的数目，NL指数据中心l的个数，Ft,l指时段t地点1的数据中心的电费，LMPt,l指时段t地点1的电价，LFt,l是时段t地点1的综合负载因数，Sl是地点1的数据中心内服务器的集合，EIT,t,s指时段t服务器s消耗的电量。
进一步地，所述目标函数的约束条件包括：
1)单个服务器的CPU利用率约束；
其中，Ut,s指时段t服务器s的CPU利用率，NI指工作负载i的数目，fi指处理工作负载i所需的服务器CPU频率，fs指服务器s的CPU频率，It，i，s指工作负载i是否分配到服务器s进行处理，Umax,s为服务器s的CPU利用率上限；
2)位置算力冗余和整体算力容量冗余约束：
其中，NI指工作负载i的数目，NS为服务器s的总数目，fs指服务器s的CPU频率，fi指处理工作负载i所需的服务器CPU频率，It,s指时段t服务器s的工作状态，It，i，s指工作负载i是否分配到服务器s进行处理，It，i指工作负载i的运行状态，CMl为地点l的位置算力冗余，CM为整体算力容量冗余；
3)服务器开启约束：
其中，MUs指服务器s的最小开启时间，TUs指服务器s初始已开启时间；4)服务器关闭约束：
其中，MDs指服务器s的最小关闭时间，TDs指服务器s初始已关闭时间；5)服务器的工作状态和唤醒/关机指示器之间的指标约束：
6)运行约束：
7)期限约束：
其中，DLi指工作负载i的规定截止期限，TPi指工作负载i的需要处理时段，TOi指工作负载i的初始已执行时段；
8)连续负载约束：
9)连续工作负载的执行状态与其启动/完成指示器之间的指标关系约束为：
其中，Yt，i指工作负载i的初始处理指标，Zt，i指工作负载i的结束处理指标；
10)负载流转约束：
其中，di，l指工作负载i对于数据中心1的选择指标。
进一步地，所述网侧参数为数据中心所属地分时电价。
进一步地，所述数据中心侧参数包括：其间数台服务器的CPU频率、空闲功耗、最大动态功耗、利用率上限、最小开启/关闭时间、已开启/关闭时间和开/关机能耗。
进一步地，所述计算工作负载侧参数包括：是否为连续负载、初始处理状态、所需处理总时段、处理期限和所需CPU频率。
基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度系统，包括：
用能模型构建模块：建立数据中心内单个服务器用能模型；
调度模型构建模块：基于所述数据中心内单个服务器用能模型，建立以最小化多地数据中心总电力成本为目标的计算负载调度模型；
以及，模型求解模块：导入网侧参数、数据中心侧参数和计算工作负载侧参数，求解所述计算负载调度模型，得到计算负载优化时空转移调度方案。
一种计算机存储介质，存储有可读程序，当程序运行时，能够上述方法。
本发明的有益效果：
针对位置分散的大规模数据中心，结合工程实际考虑了多个运行约束，提出了一种基于计算负载时空转移的混合整数规划模型求解需求管理解决方案，以降低其电力消耗和电费，具有较好的实用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的优化调度方法流程图；
图2是本发明算例中计算负载优化调度方案。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法，包括以下步骤：
S1，建立数据中心内单个服务器用能模型；
服务器广义用能模型为：
P(U)＝PI+PC·U
其中，P(U)是服务器的运行能耗，PI是服务器空闲时的功耗，PC是服务器满载时的动态功耗，U是服务器工作电压；
数据中心内单台服务器的总耗能由其运行能耗、开机能耗、关机能耗三部分组成，可得数据中心内单个服务器的用能模型：
其中，EIT，t,s是数据中心内单台服务器的总耗能，DT指调度时间间隔，取为1小时，PI，s指服务器s的CPU空闲能耗，PC,s指服务器s的CPU满利用率时的动态能耗，It，s指时段t服务器s的工作状态(工作状态为1、不工作状态为0)，Ut，s指时段t服务器s的CPU利用率，ESU,s指服务器s的开机能耗，ESD,s指服务器s的关机能耗，Yt，s指时段t服务器s的开机指标(唤醒动作为1、不动作为0)，Zt,s指时段t服务器s的关机指标(关闭动作为1、不动作为0)。
S2，根据S1建立的服务器用能模型，建立以最小化多地数据中心总电力成本为目标的计算负载调度模型；
调度模型的目标函数为多地数据中心总电力成本最小：
其中，NT指总调度时段t的数目(取24小时)，NL指数据中心1的个数，Ft,l指时段t地点1的数据中心的电费，LMPt,l指时段t地点1的电价，LFt,l是时段t地点l的综合负载因数，Sl是地点1的数据中心内服务器的集合，EIT,t,s指时段t服务器s消耗的电量。
调度模型目标函数的约束包括：
1)单个服务器的CPU利用率约束；
限制单个服务器的CPU利用率，以确保存在不饱和的服务器计算能力；单个服务器的CPU利用率约束为：
其中，Ut,s指时段t服务器s的CPU利用率，NI指工作负载i的数目，fi指处理工作负载i所需的服务器CPU频率，fs指服务器s的CPU频率，It，i，s指工作负载i是否分配到服务器s进行处理(在处理为1、未处理为0)，Umax,s为服务器s的CPU利用率上限。
2)位置算力冗余和整体算力容量冗余约束；
数据中心保有一定的算力冗余以处理由不可预测的作业请求或服务器中断引起的潜在意外工作负载压力；位置算力冗余和整体算力容量冗余约束为：
其中，NI指工作负载i的数目，NS为服务器s的总数目，fs指服务器s的CPU频率，fi指处理工作负载i所需的服务器CPU频率，It，s指时段t服务器s的工作状态(工作状态为1、不工作状态为0)，It，i，s指工作负载i是否分配到服务器s进行处理(在处理为1、未处理为0)，It，i指工作负载i的运行状态(被处理为1、不被处理为0)，CMl为地点l的位置算力冗余，CM为整体算力容量冗余。
3)服务器开启约束；
一旦服务器被唤醒，它应该至少在最小的开启时间内保持运行；服务器开启约束为：
其中，MUs指服务器s的最小开启时间，TUs指服务器s初始已开启时间。
4)服务器关闭约束；
一旦服务器关闭，它不能重新启动，直到最小关闭时间周期之后；服务器关闭约束为：
其中，MDs指服务器s的最小关闭时间，TDs指服务器s初始已关闭时间。
5)服务器的工作状态和唤醒/关机指示器之间的指标约束为：
6)运行约束；
每个工作负载均由任意一台已开启数据中心服务器容纳，运行约束为：
7)期限约束；
工作量必须在规定的期限内完成，期限约束为：
其中，DLi指工作负载i的规定截止期限，TPi指工作负载i的需要处理时段，TOi指工作负载i的初始已执行时段。
8)连续负载约束；
若负载为连续负载，如果一旦该工作负载开始执行，那么将一直执行到完成为止；连续负载约束为：
9)连续工作负载的执行状态与其启动/完成指示器之间的指标关系约束为：
其中，Yt，i指工作负载i的初始处理指标，Zt，i指工作负载i的结束处理指标。
10)负载流转约束；
一个工作负载只能选择位于一个地点的数据中心，在一地数据中心完成全部处理，负载流转约束为：
其中，di，l指工作负载i对于数据中心1的选择指标(1表示i选择位于11的数据中心进行处理，0表示不选择)。
S3，导入网侧、数据中心侧、计算工作负载侧的参数，求解S2建立的计算负载调度模型，得到计算负载优化时空转移调度方案；
下面以某数据中心集群为例，其中包含2地数据中心、3台服务器和3个计算工作负载，导入下列表格中的参数求解模型；
具体步骤包括：
S31，导入网侧参数，即数据中心所属地分时电价，如表1所示：
表1网侧参数
S32，导入数据中心侧参数，包括其间数台服务器的CPU频率、空闲功耗、最大动态功耗、利用率上限、最小开启/关闭时间、已开启/关闭时间和开/关机能耗，如下和表2所示；
假设所有服务器的最小开启、关闭时间均为2小时，且均已开启2小时，开机和关机的能耗均为0。
表2数据中心侧参数
S33，导入计算工作负载侧参数，包括是否为连续负载、初始处理状态、所需处理总时段、处理期限、所需CPU频率，如表3所示。
表3计算工作负载侧参数
求解模型，得到计算负载优化时空转移调度方案如图2所示，计算工作负载i1、i2选择数据中心1 2进行处理，计算工作负载i3选择数据中心1 1进行处理，计算得到最小电费为0.1515美元。若不进行调度则电费为0.1730美元，优化方案减少了12.43％的电费。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (10)

1.基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立数据中心内单个服务器用能模型；
基于所述数据中心内单个服务器用能模型，建立以最小化多地数据中心总电力成本为目标的计算负载调度模型；
导入网侧参数、数据中心侧参数和计算工作负载侧参数，求解所述计算负载调度模型，得到计算负载优化时空转移调度方案。
2.根据权利要求1所述的基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法，其特征在于，所述服务器的广义用能模型为：
P(U)＝PI+PC·U
其中，P(U)是服务器的总功耗，PI是服务器空闲时的功耗，PC是服务器满载时的动态功耗，U是服务器工作电压。
3.根据权利要求1所述的基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法，其特征在于，所述数据中心内单个服务器的用能模型为：
其中，EIT,t,s是数据中心内单台服务器的总耗能，由运行能耗、开机能耗、关机能耗三部分组成，DT指调度时间间隔，PI,s指服务器s的CPU空闲能耗，PC,s指服务器s的CPU满利用率时的动态能耗，It,s指时段t服务器s的工作状态，Ut,s指时段t服务器s的CPU利用率，ESU,s指服务器s的开机能耗，ESD,s指服务器s的关机能耗，Yt,s指时段t服务器s的开机指标，Zt,s指时段t服务器s的关机指标。
4.根据权利要求3所述的基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法，其特征在于，所述计算负载调度模型的目标函数为：
其中，NT指总调度时段t的数目，NL指数据中心l的个数，Ft,l指时段t地点l的数据中心的电费，LMPt,l指时段t地点l的电价，LFt,l是时段t地点l的综合负载因数，Sl是地点l的数据中心内服务器的集合，EIT,t,s指时段t服务器s消耗的电量。
5.根据权利要求4所述的基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法，其特征在于，所述目标函数的约束条件包括：
1)单个服务器的CPU利用率约束；
其中，Ut,s指时段t服务器s的CPU利用率，NI指工作负载i的数目，fi指处理工作负载i所需的服务器CPU频率，fs指服务器s的CPU频率，It,i,s指工作负载i是否分配到服务器s进行处理，Umax,s为服务器s的CPU利用率上限；
2)位置算力冗余和整体算力容量冗余约束：
其中，NI指工作负载i的数目，NS为服务器s的总数目，fs指服务器s的CPU频率，fi指处理工作负载i所需的服务器CPU频率，It,s指时段t服务器s的工作状态，It,i,s指工作负载i是否分配到服务器s进行处理，It,i指工作负载i的运行状态，CMl为地点l的位置算力冗余，CM为整体算力容量冗余；
3)服务器开启约束：
其中，MUs指服务器s的最小开启时间，TUs指服务器s初始已开启时间；
4)服务器关闭约束：
其中，MDs指服务器s的最小关闭时间，TDs指服务器s初始已关闭时间；
5)服务器的工作状态和唤醒/关机指示器之间的指标约束：
6)运行约束：
7)期限约束：
其中，DLi指工作负载i的规定截止期限，TPi指工作负载i的需要处理时段，TOi指工作负载i的初始已执行时段；
8)连续负载约束：
9)连续工作负载的执行状态与其启动/完成指示器之间的指标关系约束为：
其中，Yt,i指工作负载i的初始处理指标，Zt,i指工作负载i的结束处理指标；
10)负载流转约束：
其中，di,l指工作负载i对于数据中心l的选择指标。
6.根据权利要求1所述的基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法，其特征在于，所述网侧参数为数据中心所属地分时电价。
7.根据权利要求1所述的基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法，其特征在于，所述数据中心侧参数包括：其间数台服务器的CPU频率、空闲功耗、最大动态功耗、利用率上限、最小开启/关闭时间、已开启/关闭时间和开/关机能耗。
8.根据权利要求1所述的基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法，其特征在于，所述计算工作负载侧参数包括：是否为连续负载、初始处理状态、所需处理总时段、处理期限和所需CPU频率。
9.基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度系统，其特征在于，包括：
用能模型构建模块：建立数据中心内单个服务器用能模型；
调度模型构建模块：基于所述数据中心内单个服务器用能模型，建立以最小化多地数据中心总电力成本为目标的计算负载调度模型；
以及，模型求解模块：导入网侧参数、数据中心侧参数和计算工作负载侧参数，求解所述计算负载调度模型，得到计算负载优化时空转移调度方案。
10.一种计算机存储介质，存储有可读程序，其特征在于，当程序运行时，能够执行权利要求1-8任一项所述的方法。
CN202311306674.XA 2023-10-10 2023-10-10 基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法 Pending CN117374933A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311306674.XA CN117374933A (zh) 2023-10-10 2023-10-10 基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311306674.XA CN117374933A (zh) 2023-10-10 2023-10-10 基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN117374933A true CN117374933A (zh) 2024-01-09

Family

ID=89397547

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311306674.XA Pending CN117374933A (zh) 2023-10-10 2023-10-10 基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117374933A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118037016A (zh) * 2024-04-13 2024-05-14 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司 一种基于深度学习的电力资源响应控制方法及系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118037016A (zh) * 2024-04-13 2024-05-14 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司 一种基于深度学习的电力资源响应控制方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ding et al. Integrated stochastic energy management for data center microgrid considering waste heat recovery
CN102063327B (zh) 具有功耗意识的数据中心应用服务调度方法
Peng et al. Exploiting renewable energy and UPS systems to reduce power consumption in data centers
CN117374933A (zh) 基于计算负载时空转移的数据中心需求响应优化调度方法
Gu et al. Green scheduling for cloud data centers using ESDs to store renewable energy
CN101794169B (zh) 基于改变控制模式进行机群系统能耗管控的方法
CN116191556A (zh) 考虑新能源消纳和机组组合的5g基站需求响应方法及系统
Li et al. Managing server clusters on renewable energy mix
CN115882523A (zh) 含分布式储能的电力系统优化运行方法、系统及设备
Peng et al. Energy-efficient management of data centers using a renewable-aware scheduler
CN103023802A (zh) 一种面向web集群的低能耗调度系统和方法
Mezmaz et al. A bi-objective hybrid genetic algorithm to minimize energy consumption and makespan for precedence-constrained applications using dynamic voltage scaling
CN117251044A (zh) 一种基于arima技术的云服务器动态能耗管理方法和系统
Wu et al. Energy-efficient task allocation for VFI-based real-time multi-core systems
Swaminathan et al. Pruning-based energy-optimal device scheduling for hard real-time systems
CN109582119A (zh) 基于动态电压频率调整的双层Spark节能调度方法
Albalas et al. Optimized job scheduling approach based on genetic algorithms in smart grid environment
Zhu et al. Fault-tolerant and power-aware scheduling in embedded real-time systems
CN113673810A (zh) 一种促进新能源消纳的电力经济调度方法及系统
Gu et al. GreenFlowing: A green way of reducing electricity cost for cloud data center using heterogeneous ESDs
CN112016832A (zh) 一种电厂数据处理方法、系统及存储介质
Ahmed et al. Thermal-aware power capping allocation model for high performance computing systems
CN110544044A (zh) 一种分布式电源对分时电价发电响应的边缘协同计算方法
Guo et al. A dynamic rolling dispatch for integrated energy system with a hybrid time scale framework
CN112928755B (zh) 光伏储能系统的控制方法、装置及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination