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提高数据中心供能中太阳能利用效率的云任务调度优化
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  • 作者

    党伟超王振薛颂东

  • 单位

    太原科技大学经济与管理学院

  • 摘要
    云计算需求在催生数据中心部署应用的同时，造成能耗高和碳排放压力，故云计算环境中可再生能源的高效利用问题被提出。针对太阳能的间歇性非稳特点，文章研究了云任务调度方法来提升数据中心供能中能源利用率。首先，构建预测太阳能产能的深度自回归模型DeepAR；然后，利用延时容忍型任务和计划工作任务在时间维度上灵活调度的特性，设计云任务调度策略和算法；最后，运用GluonTS框架使用真实任务数据集和太阳能产能数据集进行仿真实验。结果表明，计算负荷与太阳能出力的匹配性得到改善，数据中心太阳能供能的利用率得到提升。
  • 关键词

    DeepAR模型时间序列预测太阳能云任务调度

  • 基金项目(Foundation)
    太原科技大学博士科研启动基金（20202063）;太原科技大学研究生教育创新项目（SY2022063）;太原科技大学研究生联合培养示范基地项目（JD2022010）；
  • 文章目录


    0引言
    1问题描述与建模
    1.1问题描述
    1.2任务模型
    1.3能耗模型
    2可再生能源预测
    2.1产能预测的意义
    2.2时间序列预测问题
    2.2.1循环神经网络
    2.2.2 Deep AR模型
    3任务调度流程
    3.1前向调度
    3.2整体调度流程
    4实验
    4.1实验数据集和环境
    4.2预测模型评价指标
    4.3预测结果分析
    4.4调度策略实验
    5结论
  • 引用格式
    [1]党伟超,王振,薛颂东.提高数据中心供能中太阳能利用效率的云任务调度优化[J].可再生能源,2024,42(09):1170-1178.
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