[发明专利]一种降低电网网损的数据中心间数据网络负载分配方法有效
申请号: | 201710512426.9 | 申请日: | 2017-06-29 |
公开(公告)号: | CN107423133B | 公开(公告)日: | 2020-08-14 |
发明(设计)人: | 崔高颖;范洁;郑爱霞;陈霄;吴刚;高赐威;周玉;石坤 | 申请(专利权)人: | 国网江苏省电力公司电力科学研究院;国家电网公司;国网江苏省电力公司;东南大学;中国电力科学研究院;江苏省电力试验研究院有限公司 |
主分类号: | G06F9/50 | 分类号: | G06F9/50;G06Q10/06;G06Q50/06 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林;闫方圆 |
地址: | 210000 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 降低 电网 数据 心间 网络 负载 分配 方法 | ||
1.一种降低电网网损的数据中心间数据网络负载分配方法,其特征在于:包括以下步骤,
步骤(A),根据数据中心内的服务器CPU的工作频率及利用率,进行服务器能耗建模,建立服务器能耗模型;
步骤(B),根据服务器能耗模型与电能利用效率值PUE,进行数据中心能耗建模,建立数据中心能耗模型;
步骤(C),在数据信息实现交互的情景下,读取下一时刻的数据网络负载和电力网络负荷的预测数据;
步骤(D),根据数据网络中的负载情况,将数据网络中的负载在数据中心之间进行分配;
步骤(E),根据步骤(C)、步骤(D),计算出各数据中心分配数据网络中负载后的服务器CPU的工作频率及利用率;
步骤(F),根据服务器能耗模型、数据中心能耗模型,计算出各数据中心分配数据网络中负载后的能耗;
步骤(G),根据步骤(C)预测的电力网络中的负荷情况、步骤(F)计算出的各数据中心分配数据网络中负载后的能耗以及电力网络拓扑,得出电力网络中的有功网损;
步骤(H),利用粒子群算法进行寻优求解,循环执行步骤(D)至步骤(G),其中,下一次迭代时步骤(D)中数据网络中负载的分配方案,依据粒子群算法的寻优原理,在本次迭代的基础上进行更新,直至电力网络有功网损达到收敛精度,得出使得有功网损最小时,对应的各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案;
步骤(D),根据数据网络中的负载情况,将数据网络中的负载在数据中心之间进行分配,包括以下步骤,
(D1),各数据中心分得的网络负载量,需满足其中,N为数据中心的总数,L为需要分配给各数据中心的总网络负载量,Li为分配给数据中心i的网络负载量,1≤i≤N,λi为数据中心i中每台服务器分得的网络负载量;
(D2),对网络负载的分配,需在各数据中心所能承担的网络负载量范围内,需满足其中,发往数据中心i的传输延时记为Tdi,Mi为数据中心i中开机状态的服务器数量,μi为数据中心i中每台服务器的服务率,D为满足用户服务质量QoS的响应时间上限。
2.根据权利要求1所述的一种降低电网网损的数据中心间数据网络负载分配方法,其特征在于:步骤(A),服务器能耗模型Pserver(f,U),如公式(1)、(2)所示,
Pserver(f,U)=Pfixed+PCPU=Pfixed+k·f3·U (2)
其中,λ是每台服务器单位时间承担的网络负载数量,μ是每台服务器的处理容量,U是CPU的利用率,Pfixed为定值表示除CPU以外的其他组件功率,k为公式(2)计算的系数,f为CPU的工作频率。
3.根据权利要求2所述的一种降低电网网损的数据中心间数据网络负载分配方法,其特征在于:步骤(B),数据中心能耗模型P,如公式(3)所示,
P=M·Pserver·PUE (3)
其中,M为数据中心内开机服务器数量,Pserver=Pserver(f,U)为服务器能耗模型。
4.根据权利要求1所述的一种降低电网网损的数据中心间数据网络负载分配方法,其特征在于:步骤(G),根据步骤(C)预测的电力网络中的负荷情况、步骤(F)计算出的各数据中心分配数据网络中负载后的能耗以及电力网络拓扑,采用牛顿拉夫逊法进行潮流计算,根据潮流计算的结果,得出电力网络中的有功网损。
5.根据权利要求1所述的一种降低电网网损的数据中心间数据网络负载分配方法,其特征在于:步骤(H),直至电力网络有功网损达到收敛精度,即两次迭代的最优有功网损之差小于0.1kW。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网江苏省电力公司电力科学研究院;国家电网公司;国网江苏省电力公司;东南大学;中国电力科学研究院;江苏省电力试验研究院有限公司,未经国网江苏省电力公司电力科学研究院;国家电网公司;国网江苏省电力公司;东南大学;中国电力科学研究院;江苏省电力试验研究院有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
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