CN117539726B - 绿色智算中心能效优化方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及能效优化技术领域，具体为绿色智算中心能效优化方法及系统，包括以下步骤：基于智算中心历史能耗记录，采用关联规则挖掘和聚类分析算法，分析能耗模式，生成能耗分析报告。本发明中，通过关联规则挖掘和聚类分析，精准识别能源消耗模式和设备效率，实现有效能耗管理，时间序列分析和神经网络提高智算中心需求预测准确性，减少资源浪费，动态资源调度策略，包括优化算法和遗传算法，高效分配服务器资源，优化能效和负载，本地处理、边缘计算和云服务路径计划优化数据流程，降低传输和延迟，能效优化负载分配策略确保任务重分配和服务质量，同时优化能耗，综合节能计划包括冷却系统和绿色能源应用，有效减少能源消耗，提升效率。

Description

绿色智算中心能效优化方法及系统
技术领域
本发明涉及能效优化技术领域，尤其涉及绿色智算中心能效优化方法及系统。
背景技术
能效优化技术领域专注于提高能源使用效率，尤其是在信息技术和计算中心环境中。这个领域涉及的技术包括硬件设计、软件算法、热管理以及能源管理系统。其核心目标是减少能源消耗和操作成本，同时保持或提高系统性能。在计算中心，这通常意味着提高服务器和智算中心的能源使用效率，例如通过提升冷却系统效率、改进服务器硬件设计，或优化智算中心的整体能源管理策略。
其中，绿色智算中心能效优化方法是指在智能计算中心实施的一系列策略和技术，旨在降低能源消耗并提高能源使用效率。这个方法的目的是减少环境影响，降低运营成本，并提高数据处理和存储设备的能源效率。通过实施这些优化措施，智算中心能够实现更环保、更经济的运营模式，同时保持高效的计算性能。为了达到能效优化的目标，智算中心通常采取多种措施。这些措施包括改进冷却系统以减少能源浪费，使用更高效的服务器硬件和组件，实施高级的能源管理软件来动态调节能源使用，以及采用可再生能源和更高效的电源管理系统。此外，智算中心还采用虚拟化技术来减少物理服务器数量，从而进一步提高能效。通过这些手段，智算中心能够在满足计算需求的同时，有效减少能源消耗和环境影响。
传统数据中心能效管理常缺乏精确的能耗分析和预测，导致资源配置效率不高。资源调度和负载平衡方面，传统方法僵化，无法灵活应对负载变化，降低资源利用效率和响应速度。数据处理路径的选择常不够智能化，导致数据传输效率低下。此外，传统方法在能效优化和负载均衡技术应用上不够先进，影响服务质量。数据流量管理和节能措施的应用也不够全面，无法充分利用现代技术以减少能耗。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的绿色智算中心能效优化方法及系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：绿色智算中心能效优化方法，包括以下步骤：
S1：基于智算中心历史能耗记录，采用关联规则挖掘和聚类分析算法，分析能耗模式，生成能耗分析报告；
S2：基于所述能耗分析报告，采用时间序列分析和神经网络算法，预测智算中心未来负载需求，生成负载预测模型；
S3：基于所述负载预测模型，采用基于约束的优化算法和遗传算法，进行计算资源的动态分配，生成资源调度策略；
S4：基于所述资源调度策略，采用决策树算法和启发式算法，选定数据处理路径，生成数据处理路径计划；
S5：基于所述数据处理路径计划，采用轮询和最小连接法负载均衡算法，进行任务分配，生成能效优化负载分配；
S6：基于所述能效优化负载分配，采用深度学习和网络流量分析算法，生成优化的数据流量管理；
S7：基于所述优化的数据流量管理，采用能源管理和再生能源整合策略，实施节能措施，形成综合节能执行计划；
所述能耗分析报告包括能源消耗模式、设备运行效率和异常能耗点，所述负载预测模型包括短期和长期负载波动预测，所述资源调度策略包括能效优先级、服务器资源分配和负载平衡，所述数据处理路径计划包含本地处理、边缘计算和云服务利用决策，所述能效优化负载分配包括任务重新分配和服务质量保障，所述优化的数据流量管理包括网络拥堵处理和数据传输效率提升，所述综合节能执行计划包括冷却系统优化、能源使用调整和绿色能源应用。
作为本发明的进一步方案，基于智算中心历史能耗记录，采用关联规则挖掘和聚类分析算法，分析能耗模式，生成能耗分析报告的步骤具体为：
S101：基于智算中心历史能耗记录，采用方差分析和偏差分析方法，分析能耗数据的关键波动性和变异性，生成能耗关键变量分析；
S102：基于所述能耗关键变量分析，运用Apriori算法和FP-growth算法进行关联规则挖掘，检索能耗数据中的隐藏模式，生成能耗关联规则发现；
S103：基于所述能耗关联规则发现，应用K-均值聚类和层次聚类方法，对能耗模式进行分类，生成能耗模式分类；
S104：基于所述能耗模式分类，综合应用数据可视化和解释性分析技术，形成对能耗模式的全面理解，生成能耗分析报告；
所述方差分析和偏差分析方法具体为计算能耗数据集的均值差异和变异系数，所述Apriori算法和FP-growth算法具体为挖掘频繁项集和生成关联规则，所述K-均值聚类和层次聚类方法具体为根据能耗特征对数据进行分组并分析类间关系，所述数据可视化和解释性分析技术包括生成图表、趋势线和解释性说明。
作为本发明的进一步方案，基于所述能耗分析报告，采用时间序列分析和神经网络算法，预测智算中心未来负载需求，生成负载预测模型的步骤具体为：
S201：基于所述能耗分析报告，使用自回归移动平均模型和季节性分解时间序列方法，分析负载数据的时间依赖性和季节性变化，生成时间依赖性分析；
S202：基于所述时间依赖性分析，运用主成分分析和特征选择技术，提取关键特征，生成负载预测特征集；
S203：基于所述负载预测特征集，采用前馈神经网络和递归神经网络，构建并训练负载预测模型，生成初步负载预测模型；
S204：基于所述初步负载预测模型，进行交叉验证和超参数调优，优化模型性能，生成负载预测模型；
所述自回归移动平均模型和季节性分解时间序列方法具体为对负载数据进行时间序列分解和趋势分析，所述主成分分析和特征选择技术具体为基于负载预测影响识别和选择关键特征变量，所述前馈神经网络和递归神经网络具体为多层感知器和循环神经元构建预测模型，所述交叉验证和超参数调优具体为应用网格搜索和随机搜索技术优化模型参数。
作为本发明的进一步方案，基于所述负载预测模型，采用基于约束的优化算法和遗传算法，进行计算资源的动态分配，生成资源调度策略的步骤具体为：
S301：基于所述负载预测模型，采用时间序列分析，对资源需求趋势进行分析，生成资源需求趋势分析报告；
S302：基于所述资源需求趋势分析报告，运用线性规划算法，进行初步资源分配规划，生成初步资源分配方案；
S303：在所述初步资源分配方案的基础上，应用约束优化算法，进行资源分配的优化调整，生成优化调整后的资源分配方案；
S304：利用遗传算法对所述优化调整后的资源分配方案进行迭代优化，生成资源调度策略；
所述时间序列分析包括自回归模型、滑动平均模型，所述线性规划算法包括目标函数设定、约束条件设定，所述约束优化算法涉及资源限制约束、性能优化目标，所述遗传算法包括种群初始化、适应度评估、交叉和变异。
作为本发明的进一步方案，基于所述资源调度策略，采用决策树算法和启发式算法，选定数据处理路径，生成数据处理路径计划的步骤具体为：
S401：基于所述资源调度策略，运用决策树算法分析数据处理路径的可行性，生成初步数据处理路径选择；
S402：针对所述初步数据处理路径选择，应用启发式算法评估和优化路径选择，生成优化后数据处理路径方案；
S403：基于所述优化后数据处理路径方案，利用模拟退火算法对路径进行局部优化，生成调整优化后的数据处理路径；
S404：基于所述调整优化后的数据处理路径，运用动态规划算法进行确认和部署，生成数据处理路径计划；
所述决策树算法包括特征选择、树生成和剪枝，所述启发式算法包括局部搜索、路径优化，所述模拟退火算法涉及初始解的选择、温度下降策略、接受准则，所述动态规划算法包括阶段划分、状态定义、决策规则。
作为本发明的进一步方案，基于所述数据处理路径计划，采用轮询和最小连接法负载均衡算法，进行任务分配，生成能效优化负载分配的步骤具体为；
S501：基于所述数据处理路径计划，采用轮询算法进行初步的任务分配，生成初步任务分配方案；
S502：基于所述初步任务分配方案，采用最小连接法进行任务分配的优化调整，生成优化后任务分配方案；
S503：基于所述优化后任务分配方案，应用能效分析方法进行迭代任务分配优化，生成能效调整后的任务分配方案；
S504：基于所述能效调整后的任务分配方案，进行任务分配确认和部署，生成能效优化负载分配；
所述轮询算法包括请求队列管理、轮流选择服务器，所述最小连接法包括监测多服务器连接数、动态选择服务器，所述能效分析方法包括服务器能耗监测、任务能效评估，所述任务分配确认和部署包括资源分配检验、负载分配实施。
作为本发明的进一步方案，基于所述能效优化负载分配，采用深度学习和网络流量分析算法，生成优化的数据流量管理的步骤具体为：
S601：基于所述能效优化负载分配，采用深度学习算法进行数据流量的初步优化，生成初步数据流量优化方案；
S602：基于所述初步数据流量优化方案，应用网络流量分析方法进行数据流量的迭代优化，生成迭代优化的数据流量方案；
S603：基于所述迭代优化的数据流量方案，运用负载预测技术对数据流量管理进行细化调整，生成调整后的数据流量管理方案；
S604：基于所述调整后的数据流量管理方案，进行最终优化和部署，生成优化的数据流量管理；
所述深度学习算法包括多层感知机、卷积神经网络，所述网络流量分析方法包括流量捕获、数据包分析，所述负载预测技术包括历史数据分析、趋势预测，所述最终优化和部署包括策略调整实施、效果监控。
作为本发明的进一步方案，基于所述优化的数据流量管理，采用能源管理和再生能源整合策略，实施节能措施，形成综合节能执行计划的步骤具体为：
S701：基于所述优化的数据流量管理，采用流量分析与能源预测技术进行数据传输模式的深度分析和能源使用趋势预测，生成能源使用趋势预测报告；
S702：基于所述能源使用趋势预测报告，应用再生能源整合策略以优化可再生能源与现有能源结构的匹配，生成优化能源结构方案；
S703：基于所述优化能源结构方案，采用节能措施实施技术来制定并实施节能措施，生成节能措施计划；
S704：基于所述节能措施计划，采用节能效果评估与监控方法进行持续监测并评估节能措施的效果，生成综合节能执行计划；
所述流量分析与能源预测技术包括时间序列分析和预测建模，所述再生能源整合策略包括资源评估和系统优化调度，所述节能措施实施技术包括能效评估和成本效益分析，所述节能效果评估与监控方法包括性能监测和反馈机制。
绿色智算中心能效优化系统，所述绿色智算中心能效优化系统用于执行上述绿色智算中心能效优化方法，所述系统包括能耗分析模块、负载预测模块、资源调度模块、数据处理路径模块、任务分配模块、数据流量管理模块。
作为本发明的进一步方案，所述能耗分析模块基于智算中心历史能耗记录，采用方差分析和偏差分析法，进行能耗数据波动性分析，并通过Apriori算法和FP-growth算法进行关联规则挖掘，生成能耗分析报告；
所述负载预测模块基于能耗分析报告，采用自回归移动平均模型和季节性分解时间序列法，分析负载数据时间依赖性，并通过前馈神经网络和递归神经网络，构建负载预测模型；
所述资源调度模块基于负载预测模型，采用时间序列分析法，对资源需求趋势进行分析，并通过线性规划算法和约束优化算法，进行资源分配的优化调整，生成资源调度策略；
所述数据处理路径模块基于资源调度策略，采用决策树算法和启发式算法，分析数据处理路径的可行性，并进行路径选择优化，建立数据处理路径计划；
所述任务分配模块基于数据处理路径计划，采用轮询算法和最小连接法，进行任务分配的优化调整，并进行能效分析，获取能效优化负载分配；
所述数据流量管理模块基于能效优化负载分配，采用深度学习算法和网络流量分析法，进行数据流量的初步优化，并进行细化调整，形成综合节能执行计划。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过关联规则挖掘和聚类分析算法，该方法精准识别能源消耗模式和设备运行效率，实现有效的能耗管理和控制。时间序列分析和神经网络算法的应用，提高智算中心对未来需求的预测准确性，降低资源浪费。动态资源调度策略，包括基于约束的优化算法和遗传算法，实现服务器资源的灵活高效分配，优化能效优先级和负载平衡。数据处理路径计划采纳本地处理、边缘计算和云服务决策，优化数据流程，减少不必要的传输和延迟。能效优化负载分配策略，确保任务重分配和服务质量，同时优化能耗。此外，优化的数据流量管理和综合节能执行计划，包括冷却系统优化和绿色能源应用，有效降低能源消耗，提升整体效率。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的S1细化流程图；
图3为本发明的S2细化流程图；
图4为本发明的S3细化流程图；
图5为本发明的S4细化流程图；
图6为本发明的S5细化流程图；
图7为本发明的S6细化流程图；
图8为本发明的S7细化流程图；
图9为本发明的系统流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：请参阅图1，本发明提供一种技术方案：绿色智算中心能效优化方法，包括以下步骤：
S1：基于智算中心历史能耗记录，采用关联规则挖掘和聚类分析算法，分析能耗模式，生成能耗分析报告；
S2：基于能耗分析报告，采用时间序列分析和神经网络算法，预测智算中心未来负载需求，生成负载预测模型；
S3：基于负载预测模型，采用基于约束的优化算法和遗传算法，进行计算资源的动态分配，生成资源调度策略；
S4：基于资源调度策略，采用决策树算法和启发式算法，选定数据处理路径，生成数据处理路径计划；
S5：基于数据处理路径计划，采用轮询和最小连接法负载均衡算法，进行任务分配，生成能效优化负载分配；
S6：基于能效优化负载分配，采用深度学习和网络流量分析算法，生成优化的数据流量管理；
S7：基于优化的数据流量管理，采用能源管理和再生能源整合策略，实施节能措施，形成综合节能执行计划；
能耗分析报告包括能源消耗模式、设备运行效率和异常能耗点，负载预测模型包括短期和长期负载波动预测，资源调度策略包括能效优先级、服务器资源分配和负载平衡，数据处理路径计划包含本地处理、边缘计算和云服务利用决策，能效优化负载分配包括任务重新分配和服务质量保障，优化的数据流量管理包括网络拥堵处理和数据传输效率提升，综合节能执行计划包括冷却系统优化、能源使用调整和绿色能源应用。
通过深入分析和优化，这些方法提高了能源使用的透明度和效率，减少了能源浪费。负载预测模型使得能源配置和资源规划更为精确，提升了智算中心对负载波动的应对能力。智能的资源调度策略优化了服务器资源的分配和负载平衡，显著提高了能源利用率，降低了运营成本。数据处理路径计划的优化减少了数据传输的能耗，提高了处理效率。能效优化负载分配在确保高效能源使用的同时，保持了优秀的客户服务水平。优化的数据流量管理提升了网络性能和用户体验。综合节能执行计划的实施，不仅降低了能源消耗，还体现了企业的环境保护承诺，增强了企业的社会责任感和市场竞争力。
请参阅图2，基于智算中心历史能耗记录，采用关联规则挖掘和聚类分析算法，分析能耗模式，生成能耗分析报告的步骤具体为：
S101：基于智算中心历史能耗记录，采用方差分析和偏差分析方法，分析能耗数据的关键波动性和变异性，生成能耗关键变量分析；
S102：基于能耗关键变量分析，运用Apriori算法和FP-growth算法进行关联规则挖掘，检索能耗数据中的隐藏模式，生成能耗关联规则发现；
S103：基于能耗关联规则发现，应用K-均值聚类和层次聚类方法，对能耗模式进行分类，生成能耗模式分类；
S104：基于能耗模式分类，综合应用数据可视化和解释性分析技术，形成对能耗模式的全面理解，生成能耗分析报告；
方差分析和偏差分析方法具体为计算能耗数据集的均值差异和变异系数，Apriori算法和FP-growth算法具体为挖掘频繁项集和生成关联规则，K-均值聚类和层次聚类方法具体为根据能耗特征对数据进行分组并分析类间关系，数据可视化和解释性分析技术包括生成图表、趋势线和解释性说明。
在S101步骤中，通过方差分析和偏差分析方法对智算中心历史能耗记录进行深入分析。这包括计算能耗数据集的均值差异和变异系数，以识别关键的波动性和变异性，步骤的核心目的是发现能耗数据中的主要变化趋势和异常点，为后续的关联规则挖掘提供基础。
在S102步骤中，运用Apriori算法和FP-growth算法对能耗关键变量分析的结果进行处理。这两种算法专注于挖掘频繁项集和生成关联规则，从而揭示能耗数据中的隐藏模式，步骤是关键，因为帮助识别不同能耗变量之间的关系和模式，为理解能耗特征提供更深层次的见解。
在S103步骤中，应用K-均值聚类和层次聚类方法对发现的能耗关联规则进行分类，步骤通过根据能耗特征将数据分组并分析类间关系，将复杂的能耗数据简化为更易理解的几个类别。这样的分类不仅有助于更好地理解能耗模式，而且为采取特定的节能措施提供了依据。
在S104步骤中，综合应用数据可视化和解释性分析技术，对前面步骤的分析结果进行整合和解释，生成能耗分析报告。这包括生成图表、趋势线和解释性说明，旨在形成对能耗模式的全面理解。通过将复杂数据转化为易于理解的视觉格式，步骤使决策者快速把握能耗状况，并据此制定有效的能效管理策略。
请参阅图3，基于能耗分析报告，采用时间序列分析和神经网络算法，预测智算中心未来负载需求，生成负载预测模型的步骤具体为：
S201：基于能耗分析报告，使用自回归移动平均模型和季节性分解时间序列方法，分析负载数据的时间依赖性和季节性变化，生成时间依赖性分析；
S202：基于时间依赖性分析，运用主成分分析和特征选择技术，提取关键特征，生成负载预测特征集；
S203：基于负载预测特征集，采用前馈神经网络和递归神经网络，构建并训练负载预测模型，生成初步负载预测模型；
S204：基于初步负载预测模型，进行交叉验证和超参数调优，优化模型性能，生成负载预测模型；
自回归移动平均模型和季节性分解时间序列方法具体为对负载数据进行时间序列分解和趋势分析，主成分分析和特征选择技术具体为基于负载预测影响识别和选择关键特征变量，前馈神经网络和递归神经网络具体为多层感知器和循环神经元构建预测模型，交叉验证和超参数调优具体为应用网格搜索和随机搜索技术优化模型参数。
在S201步骤中，通过自回归移动平均模型和季节性分解时间序列方法分析智算中心的负载数据。这个过程专注于对负载数据进行时间序列分解和趋势分析，从而揭示负载数据的时间依赖性和季节性变化，步骤对于理解负载的长期和短期波动模式至关重要，为构建更精准的预测模型提供了基础。
在S202步骤中，运用主成分分析和特征选择技术对时间依赖性分析的结果进行处理。这包括基于负载预测影响的识别和选择关键特征变量。该步骤旨在简化模型并提取最具预测价值的特征，这对于提高模型的预测准确性和效率至关重要。
S203步骤中，基于筛选出的负载预测特征集，采用前馈神经网络和递归神经网络来构建并训练负载预测模型，步骤涉及多层感知器和循环神经元的构建，用以创建初步的负载预测模型。这种结合不同类型神经网络的方法能够更好地捕捉数据中的复杂模式和关系。
在S204步骤中，对初步负载预测模型进行进一步的优化。这包括使用交叉验证和超参数调优技术，如网格搜索和随机搜索，来优化模型参数，步骤对于提高模型的泛化能力和预测精度至关重要，确保负载预测模型能够在实际应用中提供可靠的预测。
请参阅图4，基于负载预测模型，采用基于约束的优化算法和遗传算法，进行计算资源的动态分配，生成资源调度策略的步骤具体为：
S301：基于负载预测模型，采用时间序列分析，对资源需求趋势进行分析，生成资源需求趋势分析报告；
S302：基于资源需求趋势分析报告，运用线性规划算法，进行初步资源分配规划，生成初步资源分配方案；
S303：在初步资源分配方案的基础上，应用约束优化算法，进行资源分配的优化调整，生成优化调整后的资源分配方案；
S304：利用遗传算法对优化调整后的资源分配方案进行迭代优化，生成资源调度策略；
时间序列分析包括自回归模型、滑动平均模型，线性规划算法包括目标函数设定、约束条件设定，约束优化算法涉及资源限制约束、性能优化目标，遗传算法包括种群初始化、适应度评估、交叉和变异。
在S301步骤中，利用时间序列分析，包括自回归模型和滑动平均模型，对基于负载预测模型得出的资源需求趋势进行分析。这个分析过程旨在理解资源需求的长期和短期波动，以便更好地规划资源分配。
在S302步骤中，基于资源需求趋势分析报告，运用线性规划算法进行初步的资源分配规划，步骤包括设定目标函数和约束条件，旨在找到一种既符合资源限制又能满足需求的初步资源分配方案。这个初步方案为进一步优化奠定了基础。
在S303步骤中，在初步资源分配方案的基础上，应用约束优化算法进行资源分配的优化调整，步骤涉及考虑资源限制约束和性能优化目标，对初步方案进行细化和调整，以生成更高效和实际的资源分配方案。
在S304步骤中，利用遗传算法对优化调整后的资源分配方案进行迭代优化。遗传算法包括种群初始化、适应度评估、交叉和变异等步骤，旨在通过自然选择和遗传机制找到最优的资源调度策略。这个过程不断改进资源分配方案，直至达到最优化。
请参阅图5，基于资源调度策略，采用决策树算法和启发式算法，选定数据处理路径，生成数据处理路径计划的步骤具体为：
S401：基于资源调度策略，运用决策树算法分析数据处理路径的可行性，生成初步数据处理路径选择；
S402：针对初步数据处理路径选择，应用启发式算法评估和优化路径选择，生成优化后数据处理路径方案；
S403：基于优化后数据处理路径方案，利用模拟退火算法对路径进行局部优化，生成调整优化后的数据处理路径；
S404：基于调整优化后的数据处理路径，运用动态规划算法进行确认和部署，生成数据处理路径计划；
决策树算法包括特征选择、树生成和剪枝，启发式算法包括局部搜索、路径优化，模拟退火算法涉及初始解的选择、温度下降策略、接受准则，动态规划算法包括阶段划分、状态定义、决策规则。
在S401步骤中，通过决策树算法基于资源调度策略分析数据处理路径的可行性。此步骤涉及特征选择、树的生成和剪枝，旨在从多种数据处理路径中识别出最有效的选项。通过评估不同路径的性能和可行性，生成初步的数据处理路径选择，为后续的优化提供基础。
S402步骤中，应用启发式算法对初步数据处理路径选择进行评估和优化。此阶段包括局部搜索和路径优化，旨在找到更有效和实用的数据处理路径。启发式算法通过探索各种路径组合，识别出最优的数据处理方案，生成优化后的数据处理路径方案。
在S403步骤中，利用模拟退火算法对优化后的数据处理路径方案进行局部优化，步骤涉及选择初始解、设定温度下降策略和制定接受准则，以优化和细化已有的数据处理路径。模拟退火算法通过模拟物理退火过程，寻找全局最优解，生成调整优化后的数据处理路径。
在S404步骤中，运用动态规划算法对调整优化后的数据处理路径进行确认和部署。动态规划算法包括阶段划分、状态定义和决策规则，适用于处理具有多个阶段决策的复杂问题，步骤确保数据处理路径的选择不仅当前有效，而且在长远来看最为合理，从而生成最终的数据处理路径计划。
请参阅图6，基于数据处理路径计划，采用轮询和最小连接法负载均衡算法，进行任务分配，生成能效优化负载分配的步骤具体为；
S501：基于数据处理路径计划，采用轮询算法进行初步的任务分配，生成初步任务分配方案；
S502：基于初步任务分配方案，采用最小连接法进行任务分配的优化调整，生成优化后任务分配方案；
S503：基于优化后任务分配方案，应用能效分析方法进行迭代任务分配优化，生成能效调整后的任务分配方案；
S504：基于能效调整后的任务分配方案，进行任务分配确认和部署，生成能效优化负载分配；
轮询算法包括请求队列管理、轮流选择服务器，最小连接法包括监测多服务器连接数、动态选择服务器，能效分析方法包括服务器能耗监测、任务能效评估，任务分配确认和部署包括资源分配检验、负载分配实施。
S501中，使用轮询算法进行初步任务分配。假设有一个服务器列表，将轮询这些服务器以分配任务。以下是Python示例代码：
servers = ["Server1", "Server2", "Server3"]
def round_robin(servers, request_count):
for i in range(request_count):
server = servers[i % len(servers)]
print(f"Task {i+1} assigned to {server}")
# 分配10个任务
round_robin(servers, 10)
S502中，使用最小连接法进行任务分配的优化调整。需要跟踪每个服务器的连接数，并选择连接数最少的服务器。以下是一个简化的示例：
server_connections = {"Server1": 2, "Server2": 3, "Server3": 1}
def least_connections(server_connections):
return min(server_connections, key=server_connections.get)
# 选择连接数最少的服务器
selected_server = least_connections(server_connections)
print(f"Task assigned to {selected_server} with least connections")
S503中，使用能效分析方法进行任务分配优化。步骤涉及到服务器的能耗监测和任务的能效评估。下面的代码是一个基本的能效评估框架：
def energy_efficiency(server, task):
# 这里添加具体的能效计算逻辑
# 例如，根据服务器当前的能耗和任务类型来评估能效
return some_efficiency_metric
# 示例：为特定任务选择最能效的服务器
task = "Data Processing"
best_server = min(servers, key=lambda x: energy_efficiency(x, task))
print(f"Task {task} assigned to {best_server} for best energyefficiency")
S504中，进行任务分配确认和部署。步骤通常涉及到最终确认和实际部署。以下是一个示例框架，展示如何将任务分配方案应用到实际环境中：
def deploy_task(server, task):
# 这里添加实际部署任务到服务器的代码
print(f"Deploying task {task} to {server}")
# 示例：部署任务
deploy_task(best_server, "Data Analysis")
请参阅图7，基于能效优化负载分配，采用深度学习和网络流量分析算法，生成优化的数据流量管理的步骤具体为：
S601：基于能效优化负载分配，采用深度学习算法进行数据流量的初步优化，生成初步数据流量优化方案；
S602：基于初步数据流量优化方案，应用网络流量分析方法进行数据流量的迭代优化，生成迭代优化的数据流量方案；
S603：基于迭代优化的数据流量方案，运用负载预测技术对数据流量管理进行细化调整，生成调整后的数据流量管理方案；
S604：基于调整后的数据流量管理方案，进行最终优化和部署，生成优化的数据流量管理；
深度学习算法包括多层感知机、卷积神经网络，网络流量分析方法包括流量捕获、数据包分析，负载预测技术包括历史数据分析、趋势预测，最终优化和部署包括策略调整实施、效果监控。
在S601步骤中，通过深度学习算法，如多层感知机和卷积神经网络，进行数据流量的初步优化，过程涉及对网络流量的模式和特征进行学习，从而制定出初步的数据流量优化方案，旨在提高网络资源的合理分配和整体效率。
在S602步骤中，通过应用网络流量分析方法，如流量捕获和数据包分析，对初步优化方案进行迭代优化。此步骤关注于评估初步方案的实际效果，识别潜在问题或瓶颈，并生成更精细化的迭代优化数据流量方案。
在S603步骤中，通过负载预测技术，包括历史数据分析和趋势预测，对数据流量管理进行细化调整。这包括对未来网络流量和负载进行预测，基于这些预测对数据流量管理方案进行调整，以适应预期的网络条件和需求。
在S604步骤中，通过策略调整实施和效果监控，进行数据流量管理方案的最终优化和部署。这意味着将调整后的方案实际应用到网络系统中，并持续监控其性能，以确保方案的有效性和可持续性。
请参阅图8，基于优化的数据流量管理，采用能源管理和再生能源整合策略，实施节能措施，形成综合节能执行计划的步骤具体为：
S701：基于优化的数据流量管理，采用流量分析与能源预测技术进行数据传输模式的深度分析和能源使用趋势预测，生成能源使用趋势预测报告；
S702：基于能源使用趋势预测报告，应用再生能源整合策略以优化可再生能源与现有能源结构的匹配，生成优化能源结构方案；
S703：基于优化能源结构方案，采用节能措施实施技术来制定并实施节能措施，生成节能措施计划；
S704：基于节能措施计划，采用节能效果评估与监控方法进行持续监测并评估节能措施的效果，生成综合节能执行计划；
流量分析与能源预测技术包括时间序列分析和预测建模，再生能源整合策略包括资源评估和系统优化调度，节能措施实施技术包括能效评估和成本效益分析，节能效果评估与监控方法包括性能监测和反馈机制。
在S701步骤中，通过流量分析与能源预测技术，包括时间序列分析和预测建模，进行数据传输模式的深度分析和能源使用趋势的预测。此阶段的核心是生成能源使用趋势预测报告，这有助于理解和预测未来的能源需求和使用模式，为后续的能源管理和优化提供数据支持。
在S702步骤中，基于能源使用趋势预测报告，应用再生能源整合策略，优化可再生能源与现有能源结构的匹配。再生能源整合策略包括资源评估和系统优化调度，旨在生成优化能源结构方案，这有助于提高能源效率并减少依赖传统能源。
在S703步骤中，基于优化能源结构方案，采用节能措施实施技术，如能效评估和成本效益分析，来制定并实施节能措施，步骤的目标是生成节能措施计划，这些计划应具有实际可执行性，能有效降低能源消耗并提高能源使用效率。
在S704步骤中，基于节能措施计划，采用节能效果评估与监控方法，包括性能监测和反馈机制，进行持续监测并评估节能措施的效果，过程的最终目标是生成综合节能执行计划，这将确保持续改进和优化节能措施，实现更高效和可持续的能源使用。
请参阅图9，绿色智算中心能效优化系统，绿色智算中心能效优化系统用于执行上述绿色智算中心能效优化方法，系统包括能耗分析模块、负载预测模块、资源调度模块、数据处理路径模块、任务分配模块、数据流量管理模块。
能耗分析模块基于智算中心历史能耗记录，采用方差分析和偏差分析法，进行能耗数据波动性分析，并通过Apriori算法和FP-growth算法进行关联规则挖掘，生成能耗分析报告；
负载预测模块基于能耗分析报告，采用自回归移动平均模型和季节性分解时间序列法，分析负载数据时间依赖性，并通过前馈神经网络和递归神经网络，构建负载预测模型；
资源调度模块基于负载预测模型，采用时间序列分析法，对资源需求趋势进行分析，并通过线性规划算法和约束优化算法，进行资源分配的优化调整，生成资源调度策略；
数据处理路径模块基于资源调度策略，采用决策树算法和启发式算法，分析数据处理路径的可行性，并进行路径选择优化，建立数据处理路径计划；
任务分配模块基于数据处理路径计划，采用轮询算法和最小连接法，进行任务分配的优化调整，并进行能效分析，获取能效优化负载分配；
数据流量管理模块基于能效优化负载分配，采用深度学习算法和网络流量分析法，进行数据流量的初步优化，并进行细化调整，形成综合节能执行计划。
通过集成先进技术和算法，显著提升智算中心的能效和运营效率。系统优化能耗分析，减少能源浪费，从而降低运营成本。负载预测模块的精准分析帮助实现资源的合理分配，在需求高峰提供充足计算能力，而在需求低谷减少资源浪费。资源调度模块优化资源利用，降低资源冗余，确保处理能力和服务质量。数据处理路径模块通过高效算法选择最佳数据处理路径，提高数据处理速度和效率。任务分配模块均衡服务器负载，提高响应速度和处理效率。数据流量管理模块的智能化调整优化网络资源使用，减少网络拥堵，提高数据传输效率。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (8)

1.绿色智算中心能效优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于智算中心历史能耗记录，采用关联规则挖掘和聚类分析算法，分析能耗模式，生成能耗分析报告；
基于所述能耗分析报告，采用时间序列分析和神经网络算法，预测智算中心未来负载需求，生成负载预测模型；
基于所述负载预测模型，采用基于约束的优化算法和遗传算法，进行计算资源的动态分配，生成资源调度策略；
基于所述资源调度策略，采用决策树算法和启发式算法，选定数据处理路径，生成数据处理路径计划；
基于所述数据处理路径计划，采用轮询和最小连接法负载均衡算法，进行任务分配，生成能效优化负载分配；
基于所述能效优化负载分配，采用深度学习和网络流量分析算法，生成优化的数据流量管理；
基于所述优化的数据流量管理，采用能源管理和再生能源整合策略，实施节能措施，形成综合节能执行计划；
所述能耗分析报告包括能源消耗模式、设备运行效率和异常能耗点，所述负载预测模型包括短期和长期负载波动预测，所述资源调度策略包括能效优先级、服务器资源分配和负载平衡，所述数据处理路径计划包含本地处理、边缘计算和云服务利用决策，所述能效优化负载分配包括任务重新分配和服务质量保障，所述优化的数据流量管理包括网络拥堵处理和数据传输效率提升，所述综合节能执行计划包括冷却系统优化、能源使用调整和绿色能源应用；
基于所述数据处理路径计划，采用轮询和最小连接法负载均衡算法，进行任务分配，生成能效优化负载分配的步骤具体为；
基于所述数据处理路径计划，采用轮询算法进行初步的任务分配，生成初步任务分配方案；
基于所述初步任务分配方案，采用最小连接法进行任务分配的优化调整，生成优化后任务分配方案；
基于所述优化后任务分配方案，应用能效分析方法进行迭代任务分配优化，生成能效调整后的任务分配方案；
基于所述能效调整后的任务分配方案，进行任务分配确认和部署，生成能效优化负载分配；
所述轮询算法包括请求队列管理、轮流选择服务器，所述最小连接法包括监测多服务器连接数、动态选择服务器，所述能效分析方法包括服务器能耗监测、任务能效评估，所述任务分配确认和部署包括资源分配检验、负载分配实施；
基于所述能效优化负载分配，采用深度学习和网络流量分析算法，生成优化的数据流量管理的步骤具体为：
基于所述能效优化负载分配，采用深度学习算法进行数据流量的初步优化，生成初步数据流量优化方案；
基于所述初步数据流量优化方案，应用网络流量分析方法进行数据流量的迭代优化，生成迭代优化的数据流量方案；
基于所述迭代优化的数据流量方案，运用负载预测技术对数据流量管理进行细化调整，生成调整后的数据流量管理方案；
基于所述调整后的数据流量管理方案，进行最终优化和部署，生成优化的数据流量管理；
所述深度学习算法包括多层感知机、卷积神经网络，所述网络流量分析方法包括流量捕获、数据包分析，所述负载预测技术包括历史数据分析、趋势预测，所述最终优化和部署包括策略调整实施、效果监控。
2.根据权利要求1所述的绿色智算中心能效优化方法，其特征在于，基于智算中心历史能耗记录，采用关联规则挖掘和聚类分析算法，分析能耗模式，生成能耗分析报告的步骤具体为：
基于智算中心历史能耗记录，采用方差分析和偏差分析方法，分析能耗数据的关键波动性和变异性，生成能耗关键变量分析；
基于所述能耗关键变量分析，运用Apriori算法和FP-growth算法进行关联规则挖掘，检索能耗数据中的隐藏模式，生成能耗关联规则发现；
基于所述能耗关联规则发现，应用K-均值聚类和层次聚类方法，对能耗模式进行分类，生成能耗模式分类；
基于所述能耗模式分类，综合应用数据可视化和解释性分析技术，形成对能耗模式的全面理解，生成能耗分析报告；
所述方差分析和偏差分析方法具体为计算能耗数据集的均值差异和变异系数，所述Apriori算法和FP-growth算法具体为挖掘频繁项集和生成关联规则，所述K-均值聚类和层次聚类方法具体为根据能耗特征对数据进行分组并分析类间关系，所述数据可视化和解释性分析技术包括生成图表、趋势线和解释性说明。
3.根据权利要求1所述的绿色智算中心能效优化方法，其特征在于，基于所述能耗分析报告，采用时间序列分析和神经网络算法，预测智算中心未来负载需求，生成负载预测模型的步骤具体为：
基于所述能耗分析报告，使用自回归移动平均模型和季节性分解时间序列方法，分析负载数据的时间依赖性和季节性变化，生成时间依赖性分析；
基于所述时间依赖性分析，运用主成分分析和特征选择技术，提取关键特征，生成负载预测特征集；
基于所述负载预测特征集，采用前馈神经网络和递归神经网络，构建并训练负载预测模型，生成初步负载预测模型；
基于所述初步负载预测模型，进行交叉验证和超参数调优，优化模型性能，生成负载预测模型；
所述自回归移动平均模型和季节性分解时间序列方法具体为对负载数据进行时间序列分解和趋势分析，所述主成分分析和特征选择技术具体为基于负载预测影响识别和选择关键特征变量，所述前馈神经网络和递归神经网络具体为多层感知器和循环神经元构建预测模型，所述交叉验证和超参数调优具体为应用网格搜索和随机搜索技术优化模型参数。
4.根据权利要求1所述的绿色智算中心能效优化方法，其特征在于，基于所述负载预测模型，采用基于约束的优化算法和遗传算法，进行计算资源的动态分配，生成资源调度策略的步骤具体为：
基于所述负载预测模型，采用时间序列分析，对资源需求趋势进行分析，生成资源需求趋势分析报告；
基于所述资源需求趋势分析报告，运用线性规划算法，进行初步资源分配规划，生成初步资源分配方案；
在所述初步资源分配方案的基础上，应用约束优化算法，进行资源分配的优化调整，生成优化调整后的资源分配方案；
利用遗传算法对所述优化调整后的资源分配方案进行迭代优化，生成资源调度策略；
所述时间序列分析包括自回归模型、滑动平均模型，所述线性规划算法包括目标函数设定、约束条件设定，所述约束优化算法涉及资源限制约束、性能优化目标，所述遗传算法包括种群初始化、适应度评估、交叉和变异。
5.根据权利要求1所述的绿色智算中心能效优化方法，其特征在于，基于所述资源调度策略，采用决策树算法和启发式算法，选定数据处理路径，生成数据处理路径计划的步骤具体为：
基于所述资源调度策略，运用决策树算法分析数据处理路径的可行性，生成初步数据处理路径选择；
针对所述初步数据处理路径选择，应用启发式算法评估和优化路径选择，生成优化后数据处理路径方案；
基于所述优化后数据处理路径方案，利用模拟退火算法对路径进行局部优化，生成调整优化后的数据处理路径；
基于所述调整优化后的数据处理路径，运用动态规划算法进行确认和部署，生成数据处理路径计划；
所述决策树算法包括特征选择、树生成和剪枝，所述启发式算法包括局部搜索、路径优化，所述模拟退火算法涉及初始解的选择、温度下降策略、接受准则，所述动态规划算法包括阶段划分、状态定义、决策规则。
6.根据权利要求1所述的绿色智算中心能效优化方法，其特征在于，基于所述优化的数据流量管理，采用能源管理和再生能源整合策略，实施节能措施，形成综合节能执行计划的步骤具体为：
基于所述优化的数据流量管理，采用流量分析与能源预测技术进行数据传输模式的深度分析和能源使用趋势预测，生成能源使用趋势预测报告；
基于所述能源使用趋势预测报告，应用再生能源整合策略以优化可再生能源与现有能源结构的匹配，生成优化能源结构方案；
基于所述优化能源结构方案，采用节能措施实施技术来制定并实施节能措施，生成节能措施计划；
基于所述节能措施计划，采用节能效果评估与监控方法进行持续监测并评估节能措施的效果，生成综合节能执行计划；
所述流量分析与能源预测技术包括时间序列分析和预测建模，所述再生能源整合策略包括资源评估和系统优化调度，所述节能措施实施技术包括能效评估和成本效益分析，所述节能效果评估与监控方法包括性能监测和反馈机制。
7.绿色智算中心能效优化系统，其特征在于，所述绿色智算中心能效优化系统基于权利要求1-6任一项所述的绿色智算中心能效优化方法，所述绿色智算中心能效优化系统包括能耗分析模块、负载预测模块、资源调度模块、数据处理路径模块、任务分配模块、数据流量管理模块。
8.根据权利要求7所述的绿色智算中心能效优化系统，其特征在于，所述能耗分析模块基于智算中心历史能耗记录，采用方差分析和偏差分析法，进行能耗数据波动性分析，并通过Apriori算法和FP-growth算法进行关联规则挖掘，生成能耗分析报告；
所述负载预测模块基于能耗分析报告，采用自回归移动平均模型和季节性分解时间序列法，分析负载数据时间依赖性，并通过前馈神经网络和递归神经网络，构建负载预测模型；
所述资源调度模块基于负载预测模型，采用时间序列分析法，对资源需求趋势进行分析，并通过线性规划算法和约束优化算法，进行资源分配的优化调整，生成资源调度策略；
所述数据处理路径模块基于资源调度策略，采用决策树算法和启发式算法，分析数据处理路径的可行性，并进行路径选择优化，建立数据处理路径计划；
所述任务分配模块基于数据处理路径计划，采用轮询算法和最小连接法，进行任务分配的优化调整，并进行能效分析，获取能效优化负载分配；
所述数据流量管理模块基于能效优化负载分配，采用深度学习算法和网络流量分析法，进行数据流量的初步优化，并进行细化调整，形成综合节能执行计划。
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