【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力能源领域，尤其涉及一种基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法及装置。
技术介绍
1、目前，数据中心被认为是现代社会的关键信息基础设施之一。随着人工智能(ai)和云计算等计算密集型技术的快速发展，数据中心的规模越来越大，导致了巨大的功耗。由于目前的发电主要由碳密集型化石燃料驱动，如天然气和煤炭，数据中心的大量电力消耗可能直接导致巨大的碳排放。因此，数据中心的节能减排变得更加紧迫，越来越受到关注。
2、近年来，随着光伏(pv)和风能的全球增长，云服务提供商预计将采用可再生能源为数据中心提供能源。有文献报道过一种完全由美国风力涡轮机(wt)供电的数据中心，facebook声称其全球数据中心将在几年内100％由可再生能源供电。另一方面，计算任务可以在时间和空间维度上迁移，以管理数据中心中的工作量，从而提高可再生能源的利用效率。此外，数据中心消耗的大部分能量可以产生废热，这些废热可以重复使用以供应区域热负荷。因此，通过基于数据中心中灵活的任务迁移和废热回收的近似能源管理，可以提高能源利用效率，减少碳排放。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于针对现有技术的不足，提出一种基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法及装置，计算密集型基础设施的快速发展显著增加了数据中心的数量和规模，导致能源消耗和碳排放大幅增加。本专利技术为地理分布的绿色数据中心设计了一种基于时空任务迁移的能源管理解决方案。考虑到不同形式的实体，如分布式可再生能源发
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：第一方面，本专利技术提供了一种基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法，该方法包括如下步骤：
3、1)获取跨域绿色数据中心电热耦合系统的日前预测数据，包括可再生能源出力、电/热负荷需求和数据中心任务到达率；
4、2)建立跨域绿色数据中心电热耦合系统模型；数据中心的任务分为需要立即处理的延迟敏感任务和需要在截止时间之前完成的延迟容忍任务，若数据中心所在的微电网没有足够的可再生能源时，其接收到的任务能够传输到具有可再生能源或者电价更低的其他数据中心处理；
5、3)根据日前预测数据和系统模型，对延迟敏感任务调度处理得到初步结果，获得每个时隙未利用的可再生能源的功率，采用基于时空任务迁移的策略对延迟容忍任务进行调度，得到调度计划并执行。
6、进一步地，步骤2)具体为：
7、2.1)跨域绿色数据中心
8、跨域绿色数据中心分布在不同的地理区域，并通过通信网络连接；每个微电网都是并网的，不同微电网之间存在互补性，任务能够传输到其他数据中心处理；
9、2.2)并网绿色数据中心模型
10、一个数据中心视为一个以数据中心为主要负载的并网微电网，由光伏、风力发电机、电/热储能系统和不同类型的电/热负载组成；数据中心中有服务器、集成冷却和热回收系统(ichrs)以及一些热负载；服务器用于处理用户的任务并提供云计算服务，ichrs用于冷却服务器，回收服务器的废热并将其供应给热负载；
11、2.3)数据中心能耗模型
12、数据中心的能耗用下面两个公式来计算：
13、
14、
15、式中，i为数据中心的索引编号，为第i个数据中心在t时刻的服务器功耗，ppuei,t为第i个数据中心在t时刻的能效，表示为数据中心总体功耗与服务器功耗的比值；表示第i个数据中心在t时刻的服务器开机数量，pidle为单台服务器的空载功耗，ppeak为单台服务器的满载功耗，μi,t为第i个数据中心在t时刻的服务器平均cpu利用率，为第i个数据中心管理节点的数量，pims为第i个数据中心单个管理节点的功率；能效指标ppuei,t与数据中心的室外气温相关，由下式计算：
16、
17、其中，表示第i个数据中心在t时刻的室外气温，a、b和c为系数；
18、2.4)数据中心任务模型
19、数据中心有两种类型的任务：a.延迟敏感任务，也称为交互式任务，需要在到达后立即处理；b.延迟容忍任务，也称为批处理型任务，能够在截止时间之前推迟处理。
20、任务taskj表示为下式：
21、taskj＝{arrj,ddlj,stj,ftj},j＝1,2,,ntask
22、其中，j为任务的索引编号，arrj表示任务到达时间，ddlj表示任务的截止时间，stj表示任务开始执行的时间，ftj表示任务的完成时间，ntask表示任务的数量；
23、2.5)余热回收系统模型
24、ichrs的电力消耗和废热回收功率下面两式计算：
25、
26、
27、其中，表示第i个数据中心在t时刻的ichrs消耗的电功率，表示第i个数据中心在t时刻的ichrs回收的热功率，ωhr为热回收系数；
28、2.6)碳交易模型
29、微电网的碳排放量通过下式进行计算：
30、
31、其中，表示第i个数据中心的碳排放成本，c为基准碳价，λ为奖励系数，为数据中心的碳配额，v为碳排放区间长度，为数据中心的总碳排放量，ξ为阶梯碳价的增长率。
32、进一步地，步骤3)具体为：
33、3.1)分布式电源和电网购电的初步调度
34、基于光伏发电、风力发电、电力/热负荷的日前预测数据和到达每个数据中心的延迟敏感任务的数量，通过gurobi求解器获得每个发电源的小时最佳输出功率和与电网的小时电力购买，实现初步调度；
35、3.2)消纳各个数据中心本地的可再生能源
36、根据初步调度结果，获得每个时隙未利用的可再生能源的功率。对于延迟容忍任务，将其分配到有废弃可再生能源的时隙进行处理，从而提高可再生能源的利用效率；每个数据中心的延迟容忍任务应该首先消耗本地可再生能源；如果数据中心本地在截止日期前没有废弃可再生能源，下一步将根据时空任务迁移策略迁移该任务；
37、3.3)时空任务双维度迁移
38、对于在上一步中没有被分配的延迟容忍任务，根据截止时间将该任务迁移到其它具有可再生能源的数据中心去执行，若在截止时间之前，其它数据中心也没有剩余的可再生能源出力，则将该任务迁移到具有最低电价的数据中心去执行，由电网购电来满足该任务执行所需消耗的电能。
39、进一步地，初步调度以调度周期内的总成本最小化为目标，成本包括系统设备的运维成本、燃料成本、电网购电成本和碳排放成本，并且需要保证每个任务都必须在截止日期前完成，优化调度需要满足qos约束，任务迁移需要满本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法，其特征在于，步骤2)具体为：
3.根据权利要求1所述的基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法，其特征在于，步骤3)具体为：
4.根据权利要求3所述的基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法，其特征在于，初步调度以调度周期内的总成本最小化为目标，成本包括系统设备的运维成本、燃料成本、电网购电成本和碳排放成本，并且需要保证每个任务都必须在截止日期前完成，优化调度需要满足QoS约束，任务迁移需要满足通信网络带宽约束，以及任务调度需要满足功率平衡约束和设备运行约束。
5.根据权利要求3所述的基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法，其特征在于，对于没有被分配的延迟容忍型任务，首先比较arrj+Δtl和ddlj-Δtl之间的大小，其中arrj表示任务到达时间，ddlj表示任务的截止时间，Δtl为任务在不同
6.一种基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理装置，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，其特征在于，所述处理器执行所述可执行代码时，实现如权利要求1-5中任一项所述的一种基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现如权利要求1-5中任一项所述的一种基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法。
8.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时，实现如权利要求1-5所述的一种基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法，其特征在于，步骤2)具体为：
3.根据权利要求1所述的基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法，其特征在于，步骤3)具体为：
4.根据权利要求3所述的基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法，其特征在于，初步调度以调度周期内的总成本最小化为目标，成本包括系统设备的运维成本、燃料成本、电网购电成本和碳排放成本，并且需要保证每个任务都必须在截止日期前完成，优化调度需要满足qos约束，任务迁移需要满足通信网络带宽约束，以及任务调度需要满足功率平衡约束和设备运行约束。
5.根据权利要求3所述的基于时空任务迁移的跨域绿色数据中心电热耦合系统能量管理方法，其特征在于，对于没有被分配...
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