【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种提高供电可靠性的算力调度的智能优化方法及系统。
技术介绍
1、随着云计算的兴起，越来越多的企业和个人开始将他们的应用程序和数据存储在云端，以便获得更高的可扩展性、灵活性和成本效益，由于云计算平台的规模不断增大，资源的管理和调度变得更加复杂，无论是公有云还是私有云，都需要能够根据用户需求有效地分配和管理可用的计算资源，以确保高效的运行，这些通常需要大量的计算能力，并且对计算资源的利用效率要求很高。因此，为了满足不断增长的计算需求和提高资源利用效率，算力调度成了一个重要的问题。
2、而现今常用的算力调度方法还存在着一定的弊端，传统的算力调度方法无法考虑到电力故障对系统可靠性的影响，导致供电中断或不稳定，并且存在对数据分析不足，使得无法生成高效的资源分配方案，导致算力调度效率低、供电可靠性差。因此，对于算力调度还存在着一定的可提升空间。
技术实现思路
1、本申请通过提供了一种提高供电可靠性的算力调度的智能优化方法及系统，旨在解决传统的算力调度方法无法考虑到电力故障对系统可靠性的影响，导致供电中断或不稳定，并且存在对数据分析不足，使得无法生成高效的资源分配方案，导致存在算力调度效率低、供电可靠性差的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了一种提高供电可靠性的算力调度的智能优化方法及系统。
3、本申请公开的第一个方面，提供了一种提高供电可靠性的算力调度的智能优化方法，所述方法包括：获取云计算系统的分布式配置数据，所述云
4、本申请公开的另一个方面，提供了一种提高供电可靠性的算力调度的智能优化系统，所述系统用于上述方法，所述系统包括：配置数据获取模块，所述配置数据获取模块用于获取云计算系统的分布式配置数据，所述云计算系统包括多个数据中心；数字孪生建模模块，所述数字孪生建模模块用于根据所述分布式配置数据，通过数字孪生技术，对每个数据中心进行数字孪生建模，获得云计算孪生模型；运行数据采集模块，所述运行数据采集模块用于在每个数据中心部署智能传感器进行运行数据采集，获取设备运行数据，所述设备运行数据包括历史运行数据和实时运行数据；电力故障预测模块，所述电力故障预测模块用于将所述历史运行数据和实时运行数据输入所述云计算孪生模型进行模型更新，并基于更新模型进行电力故障预测，获取电力故障预测结果；计算资源分配模块，所述计算资源分配模块用于获取优化目标，基于所述优化目标和所述电力故障预测结果，对所述多个数据中心进行计算资源分配，生成资源分配方案；计算节点分配模块，所述计算节点分配模块用于根据所述资源分配方案，对每个数据中心进行计算节点分配，生成算力分配方案；算力调度模块，所述算力调度模块用于根据所述资源分配方案和所述算力分配方案进行云计算系统的算力调度。
5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
6、通过电力故障预测，可以提前识别潜在的电力故障，并采取相应的资源分配策略来避免或降低对数据中心的影响，从而提高供电可靠性；通过数字孪生建模和智能传感器采集的运行数据，更新云计算孪生模型，并结合优化目标和电力故障预测结果生成资源分配方案和算力分配方案，这样，可以更准确、高效地将计算任务分配给可用的计算资源，提高算力调度效率。
7、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种提高供电可靠性的算力调度的智能优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对每个数据中心进行数字孪生建模，获得云计算孪生模型，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述历史运行数据和实时运行数据输入所述云计算孪生模型进行模型更新，并基于更新模型进行电力故障预测，获取电力故障预测结果，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，获取优化目标，基于所述优化目标和所述电力故障预测结果，对所述多个数据中心进行计算资源分配，生成资源分配方案，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述优化公式如下：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述资源分配方案，对每个数据中心进行计算节点分配，生成算力分配方案，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
8.一种提高供电可靠性的算力调度的智能优化系统，其特征在于，用于实施权利要求1-7任一项所述的一种提高供电可靠性的算力调度的智能优化方法，包括：
【技术特征摘要】
1.一种提高供电可靠性的算力调度的智能优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对每个数据中心进行数字孪生建模，获得云计算孪生模型，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述历史运行数据和实时运行数据输入所述云计算孪生模型进行模型更新，并基于更新模型进行电力故障预测，获取电力故障预测结果，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，获取优化目标，基于所述优化目标和所述电力故障预测结果，对所...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱仲豪，周爱华，蒋玮，徐晓轶，欧朱建，高昆仑，彭林，吕晓祥，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司南通供电分公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。