本发明公开了一种数据中心时空转移潜力挖掘与评估方法，属于电力能源领域和计算机科学与技术领域，包括如下步骤：获取各区域数据中心参数以及各时段所承担工作任务量预测数据；基于数据中心负荷时空转移特性构建数据中心时空转移潜力评估模型，以所需评估的数据中心在周期T内各点功率之和最低为目标函数；基于所述数据中心负荷的时空转移约束构建功率平衡约束、DCSC约束、DVFS约束QoS约束以及光网络传输约束；根据所述最大潜力目标函数、功率平衡约束、DCSC约束、DVFS约束、QoS约束和光网络传输约束对数据中心时空转移潜力的挖掘进行优化，可深度挖掘与准确评估数据中心负荷时空转移的潜力。
1.一种数据中心时空转移潜力挖掘与评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取各区域数据中心参数以及各时段所承担工作任务量预测数据；
S2、基于数据中心负荷的时空转移特性构建数据中心时空转移潜力评估模型，以所需评估的数据中心在周期T内各点功率之和最低为目标函数；
S3、基于数据中心负荷的时空转移约束构建功率平衡约束、动态集群服务器配置DCSC约束、动态电压/频率调节技术DVFS约束、服务质量QoS约束以及光网络传输约束；
S4、根据所述目标函数、功率平衡约束、DCSC约束、DVFS约束、QoS约束和光网络传输约束对数据中心时空转移潜力的挖掘进行优化；
其中，Pi,t 为数据中心i在t时刻的功率，PUE为数据中心的电能利用效率，Mi,t 为数据中心i在t时刻已开启的服务器数量， 为服务器运行时的静态功率，K为服务器不同工作状态的集合，TASK为所有任务类型的集合， 为数据中心i在t时刻由工作状态k服task务器处理的类型为task的任务数量，γ 为单个task类型任务所需占用的服务器容量，sevμi,k为数据中心i中工作状态为k服务器服务率，A 为常系数，fi,k为数据中心i中工作状态为k服务器的工作频率。
2.根据权利要求1所述的一种数据中心时空转移潜力挖掘与评估方法，其特征在于，功率平衡约束具体表示为：PV grid
其中，Pi,t 为区域i在t时刻的光伏出力，Pi,t 为区域i在t时刻的电网输出功率，Load DCPi,t 为区域i在t时刻的负荷消耗，Pi,t 为数据中心i在t时刻的负荷消耗， 为区域i电网输出的最大功率上限。
3.根据权利要求1所述的一种数据中心时空转移潜力挖掘与评估方法，其特征在于，DCSC约束具体表示为：OFF
其中，Mi为数据中心i所拥有的全部服务器数量，Mi,t 为数据中心i在t时刻已关闭的服务器数量， 为数据中心i最少开启的服务器数量， 为数据中心i在j时刻新开启的服务器数量， 为数据中心i在j时刻新关闭的服务器数量， 为数据中心i在t时刻可开启的服务器数量， 为数据中心i在t时刻可关闭的服务器数量，MDi为数据中心i中的服务器开启或关闭的最小维持时间。
4.根据权利要求1所述的一种数据中心时空转移潜力挖掘与评估方法，其特征在于，DVFS约束具体表示为：其中， 为数据中心i在t时刻处在工作状态k的服务器个数， 为数据中心i中处在工作状态k的服务器最大服务率。
5.根据权利要求1所述的一种数据中心时空转移潜力挖掘与评估方法，其特征在于，QoS约束具体表示为：其中， 为数据中心i在t时刻处理task类型的任务， 为数据中心i在t时刻接收task类型任务的数量， 为task类型任务最大响应时间， 为在j时刻转移至数据中心z内task类型的任务数量。
6.根据权利要求1所述的一种数据中心时空转移潜力挖掘与评估方法，其特征在于，光网络传输约束具体表示为：其中， 为数据中心i在t时刻处理task类型的任务， 为光网络节点i向光网络节点j传输的task类型任务数量， 为网元节点i所连数据中心i净接收task类型任务数量，E为链路集合，s为迁移起点，d为迁移终点， 为链路(i,j)在t时刻所被占用的带宽, 为转移单位task类型任务所需的带宽容量， 为链路(i,j)的最大容量。
一种数据中心时空转移潜力挖掘与评估方法
技术领域
[0001] 本发明属于电力能源领域和计算机科学与技术领域，具体来说，涉及一种数据中心时空转移潜力挖掘与评估方法。
背景技术
[0002] 能源短缺危机和低碳环保需求促使构建以新能源为主体的新型电力系统成为当前发展的趋势。然而新能源具有很强的随机性与波动性，高比例新能源发电逐步替代传统火电会使得系统应对强不确定性的调节能力严重不足。而负荷侧的柔性可调资源参与电网运行有利于提高电力系统的灵活性和供需平衡能力。
[0003] 随着数字新基建的不断推进，出现了计算网络、通信网络、交通网络等系统之外的网络资源，这些网络在空间上广泛分布，并且通过数据中心、通信基站、电动汽车、移动储能车等单元实现与传统电力网络的紧密耦合。在保有传统可响应负荷用电行为可调等时间特点之外，这类耦合负荷还具备内部的广域空间联系特性，因而可定义为时空灵活性负荷。
[0004] 目前，国内外将数据中心负荷的时空转移潜力应用在电力系统调控中已有了相关研究，而对数据中心转移潜力进行量化评估的研究涉及较少。只有深入探索数据中心的调节特性和转移潜力，才能够针对不同场景协调规划和精准施策。因此，提出一种数据中心负荷时空转移潜力挖掘与评估方法。
发明内容
[0005] 本发明所要解决的技术问题是：提供一种数据中心负荷时空转移潜力挖掘与评估方法，用于解决区域电网利用数据中心进行调度时迁移水平不明确的问题。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种数据中心负荷时空转移潜力挖掘与评估方法，包括如下步骤：
[0007] S1、获取各区域数据中心参数以及各时段所承担工作任务量预测数据；
[0008] S2、基于数据中心负荷的时空转移特性构建数据中心时空转移潜力评估模型，以所需评估的数据中心在周期T内各点功率之和最低为目标函数；
[0009] S3、基于数据中心负荷的时空转移约束构建功率平衡约束、动态集群服务器配置（DCSC）约束、动态电压/频率调节技术（DVFS）约束、服务质量（QoS）约束以及光网络传输约束；
[0010] S4、根据所述目标函数、功率平衡约束、DCSC约束、DVFS约束、QoS约束和光网络传输约束对数据中心时空转移潜力的挖掘进行优化。
[0011] 所述目标函数具体表示为：
[0012]
[0013]
[0014] 其中，Pi,tDC为数据中心i在t时刻的功率，PUE为数据中心的电能利用效率，Mi,tON为数据中心i在t时刻已开启的服务器数量， 为服务器运行时的静态功率，K为服务器不同工作状态的集合，TASK为所有任务类型的集合， 为数据中心i在t时刻由工作状task态k服务器处理的类型为task的任务数量，γ 为单个task类型任务所需占用的服务器容sev
量，μi,k为数据中心i中工作状态为k服务器服务率，A 为常系数，fi,k为数据中心i中工作状态为k服务器的工作频率。
[0015] 所述的功率平衡约束具体表示为：
[0016]
[0017] 其中，Pi,tPV为区域i在t时刻的光伏出力，Pi,tgrid为区域i在t时刻的电网输出功率，Load DCPi,t 为区域i在t时刻的负荷消耗，Pi,t 为数据中心i在t时刻的负荷消耗， 为区域i电网输出的最大功率上限。
[0018] 所述的DVFS约束具体表示为：
[0019]
[0020] 其中， 为数据中心i在t时刻处在工作状态k的服务器个数， 为数据中心i中处在工作状态k的服务器最大服务率。
[0021] 所述的DCSC约束具体表示为：
[0022]
[0023] 其中，Mi为数据中心i所拥有的全部服务器数量，Mi,tOFF为数据中心i在t时刻已关闭的服务器数量， 为数据中心i最少开启的服务器数量， 为数据中心i在j时刻新开启的服务器数量， 为数据中心i在j时刻新关闭的服务器数量， 为数据中心i在t时刻可开启的服务器数量， 为数据中心i在t时刻可关闭的服务器数量，MDi为数据中心i中的服务器开启或关闭的最小维持时间。
[0024] 所述的QoS约束具体表示为：
[0025]
[0026] 其中， 为数据中心i在t时刻处理task类型的任务， 为数据中心i在t时刻接收task类型任务的数量， 为task类型任务最大响应时间， 为在j时刻转移至数据中心z内task类型的任务数量。
[0027] 所述的光网络传输约束具体表示为：
[0028]
[0029] 其中， 为光网络节点i向光网络节点j传输的task类型任务数量， 为网元节点i所连数据中心i净接收task类型任务数量，E为链路集合，s为迁移起点，d为迁移终点， 为链路(i,j)在t时刻所被占用的带宽, 为转移单位task类型任务所需的带宽容量， 为链路(i,j)的最大容量。
[0030] 与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0031] 本发明提供一种数据中心负荷时空转移潜力挖掘与评估方法，包括：获取各区域数据中心参数以及各时段所承担工作任务量预测数据；基于数据中心负荷时空转移特性构建数据中心时空转移潜力评估模型，以所需评估的数据中心在周期T内各点功率之和最低为目标函数；基于所述数据中心负荷的时空转移约束构建功率平衡约束、DCSC约束、DVFS约束QoS约束以及光网络传输约束；根据所述目标函数、功率平衡约束、DCSC约束、DVFS约束、QoS约束和光网络传输约束对数据中心时空转移潜力的挖掘进行优化，可深度挖掘与准确评估数据中心负荷时空转移的潜力。
附图说明
[0032] 图1为本发明的数据中心负荷时空转移潜力挖掘与评估方法流程图；
[0033] 图2为本发明所述的某区域数据中心网络示意图；
[0034] 图3为本发明所述的数据中心1转移前后负荷对比示意图；
[0035] 图4为本发明所述的各数据中心转移前负荷大小示意图；
[0036] 图5本发明所述的各数据中心转移后负荷大小示意图。
具体实施方式
[0037] 为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
[0038] 如图1所示，数据中心负荷时空转移潜力挖掘与评估方法，应用在电力能源领域和计算机科学与技术领域，包括如下步骤：
[0039] S1、获取各区域数据中心参数以及各时段所承担工作任务量预测数据；
[0040] S2、基于数据中心负荷的时空转移特性构建数据中心时空转移潜力评估模型，以所需评估的数据中心在周期T内各点功率之和最低为目标函数；
[0041] S3、基于数据中心负荷的时空转移约束构建功率平衡约束、动态集群服务器配置（DCSC）约束、动态电压/频率调节技术（DVFS）约束、服务质量（QoS）约束以及光网络传输约束；
[0042] S4、根据所述目标函数、功率平衡约束、DCSC约束、DVFS约束、QoS约束和光网络传输约束对数据中心时空转移潜力的挖掘进行优化。
[0043] 所述目标函数具体表示为：
[0044]
[0045]
[0046] 其中，Pi,tDC为数据中心i在t时刻的功率，PUE为数据中心的电能利用效率，Mi,tON为数据中心i在t时刻已开启的服务器数量， 为服务器运行时的静态功率，K为服务器不同工作状态的集合，TASK为所有任务类型的集合， 为数据中心i在t时刻由工作状态taskk服务器处理的类型为task的任务数量，γ 为单个task类型任务所需占用的服务器容sev
量，μi,k为数据中心i中工作状态为k服务器服务率，A 为常系数，fi,k为数据中心i中工作状态为k服务器的工作频率。
[0047] 所述的功率平衡约束具体表示为：
[0048]
[0049] 其中，Pi,tPV为区域i在t时刻的光伏出力，Pi,tgrid为区域i在t时刻的电网输出功率，Load DCPi,t 为区域i在t时刻的负荷消耗，Pi,t 为数据中心i在t时刻的负荷消耗， 为区域i电网输出的最大功率上限。
[0050] 所述的DVFS约束具体表示为：
[0051]
[0052] 其中， 为数据中心i在t时刻处在工作状态k的服务器个数， 为数据中心i中处在工作状态k的服务器最大服务率。
[0053] 所述的DCSC约束具体表示为：
[0054]
[0055] 其中，Mi为数据中心i所拥有的全部服务器数量，Mi,tOFF为数据中心i在t时刻已关闭的服务器数量， 为数据中心i最少开启的服务器数量， 为数据中心i在j时刻新开启的服务器数量， 为数据中心i在j时刻新关闭的服务器数量， 为数据中心i在t时刻可开启的服务器数量， 为数据中心i在t时刻可关闭的服务器数量，MDi为数据中心i中的服务器开启或关闭的最小维持时间。
[0056] 所述的QoS约束具体表示为：
[0057]
[0058] 其中， 为数据中心i在t时刻处理task类型的任务， 为数据中心i在t时刻接收task类型任务的数量， 为task类型任务最大响应时间， 为在j时刻转移至数据中心z内task类型的任务数量。
[0059] 所述的光网络传输约束具体表示为：
[0060]
[0061] 其中， 为光网络节点i向光网络节点j传输的task类型任务数量， 为网元节点i所连数据中心i净接收task类型任务数量，E为链路集合，s为迁移起点，d为迁移终点， 为链路(i,j)在t时刻所被占用的带宽, 为转移单位task类型任务所需的带宽容量， 为链路(i,j)的最大容量。
[0062] 如图2所示，在本发明的一个实施例中，以某地区数据中心网络为例，该区域由6个数据中心站点和8条相同类型的光缆链路组成，带宽容量均为400Gbit/s。
[0063] 如图3所示，在本发明的一个实施例中，采用本发明所提的潜力挖掘与评估方法，数据中心1的负荷量比仅时域转移减少了54.70%。
[0064] 如图4、图5所示，在本发明的一个实施例中，采用本发明所提的潜力挖掘与评估方法，以数据中心1为例，大量工作任务迁移出后负荷下降。然而数据中心2‑6由于接收来自数据中心1的工作任务，其负荷增大。
[0065] 最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非对其保护范围的限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本发明后依然可对发明的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在发明待批的权利要求保护范围之内。
