多路能源數(shù)據(jù)中心能效優(yōu)化機制研究.pdf

1、隨著大規(guī)模云計算數(shù)據(jù)中心在全球范圍內(nèi)廣泛部署，其高能耗、高費用、高污染等問題日益突出。清潔新能源、智能電網(wǎng)和高效儲能設備為云數(shù)據(jù)中心的節(jié)能降耗帶來了新的契機。但是，新能源是不穩(wěn)定地間歇供應的，而智能電網(wǎng)具有多種電力市場和波動電價，這給云數(shù)據(jù)中心的能效優(yōu)化帶來新的挑戰(zhàn)。研究新能源和智能電網(wǎng)環(huán)境下的多路能源數(shù)據(jù)中心的能效優(yōu)化機制，對于建立環(huán)境友好型、資源節(jié)約型、自適應動態(tài)伸縮的新型云數(shù)據(jù)中心具有重要的意義。
　　目前，國內(nèi)外針對多路能

2、源數(shù)據(jù)中心的能效優(yōu)化研究方興未艾，尚存在一些亟待深入探究的問題。首先，現(xiàn)有研究工作假設系統(tǒng)可以預知負載需求，或者需要通過大量復雜計算或預測技術(shù)獲得。在求解能效最優(yōu)化問題時，傳統(tǒng)的動態(tài)規(guī)劃或者馬爾科夫決策過程也遭受“維數(shù)災難”問題。第二，當前針對清潔新能源應用機制的研究較多，而面向智能電網(wǎng)、新能源和儲能設備等多路能源的研究較少。第三，負載調(diào)度時引起的服務器開關、功耗狀態(tài)調(diào)節(jié)和溫度升高對硬件可靠性具有不利影響，而負載聚集、系統(tǒng)軟件長時間運行

3、影響軟件可靠性，同時數(shù)據(jù)中心儲能設備的過度使用也會降低系統(tǒng)電力可靠性。第四，當前缺乏對儲能設備在數(shù)據(jù)中心中地位和價值的深入研究和探索。最后，如何在多個數(shù)據(jù)中心間實現(xiàn)在線的、輕量級的、去中心化的、多區(qū)域能效感知的請求路由、負載調(diào)度和能源管理算法，是亟待解決的又一問題。針對這些問題，以數(shù)據(jù)中心的能效優(yōu)化為中心，從四個側(cè)面對多路能源數(shù)據(jù)中心能效優(yōu)化的關鍵理論和核心技術(shù)進行廣泛深入的研究。
　　多樣化定價策略下的儲能設備自適應控制機制，將

4、全面深入地研究儲能電池的儲能作用與其購買開銷之間的權(quán)衡，以及在數(shù)據(jù)中心中地位和價值?；谝粋€隨機優(yōu)化模型，該機制將最小化數(shù)據(jù)中心長期運營開銷同時滿足動態(tài)的負載需求。針對不同的電能定價策略，該機制分別設計儲能設備的自適應最優(yōu)控制方案。進一步地，該機制從理論上分析投資購買儲能設備的收益條件，定量地刻畫儲能電池對于緩解不穩(wěn)定新能源和動態(tài)負載的作用，以及計算特定系統(tǒng)所需的儲能容量大小。該機制為云數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)管理員合理規(guī)劃、配置、最優(yōu)控制儲能設備

5、提供有效指導。
　　多路能源協(xié)同管理與負載在線調(diào)度機制，可以改善現(xiàn)有新能源管理和負載調(diào)度方法需要預知系統(tǒng)信息或者需要大量預測計算的弊端。最優(yōu)控制方案SmartDPSS僅依靠系統(tǒng)當前信息就可以做在線決策，以應對系統(tǒng)動態(tài)的需求、新能源供應和電價?；趦煞N時間粒度的李雅普諾夫最優(yōu)化理論，SmartDPSS具有兩個時間粒度的控制策略：先在粗時隙提前為系統(tǒng)能源供需做規(guī)劃，然后在細時隙根據(jù)系統(tǒng)變化情況做均衡。進一步地，多能源協(xié)作優(yōu)化的高效機制

6、可以克服多種能源“各自為政”的供給現(xiàn)狀。理論分析和模擬實驗證實 SmartDPSS在數(shù)據(jù)中心中具有良好的最優(yōu)性、自適應性和可擴展性。
　　可靠性感知的負載動態(tài)整合方案RACE，可以優(yōu)化數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)全局的、長期的效益。RACE全局地構(gòu)建一個權(quán)衡性能、可靠性和能耗的多目標效益模型。為解決此多目標優(yōu)化問題，RACE利用改良的組合遺傳算法求解。為加快遺傳算法收斂速度，RACE設計可靠性感知的緩存策略和虛擬機與物理機映射策略，來生成效益較高

7、的初始解空間。RACE不僅具有較高的長期整體收益，而且RACE方案可以以較低的開銷分布式地部署在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心上。
　　綠色分布式云數(shù)據(jù)中心間的負載均衡機制，能實現(xiàn)在多個數(shù)據(jù)中心之間在線地動態(tài)分發(fā)云請求、各個數(shù)據(jù)中心實時調(diào)度負載和協(xié)同管理多路能源。基于兩個時間粒度的李雅普諾夫優(yōu)化技術(shù)，控制方案GeoGreen不需要預知系統(tǒng)未來信息就可作準確的實時決策，而且是輕量級的、去中心化的、多區(qū)域能效感知的。通過設置不同的開銷-延時參數(shù)，開