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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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可再生能源
2024年第09期
57
0
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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