计及数据中心负载特性的多时间尺度优化调度

帅文利; 杨秀; 赵晓莉; 孙改平; 李莉华

doi:10.20204/j.sp.2025.07001

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计及数据中心负载特性的多时间尺度优化调度

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- 计及数据中心负载特性的多时间尺度优化调度
- Multi-timescale Optimal Scheduling Considering Data Center Load Characteristics
- 智慧电力 2025年53卷第7期页码：1-10
- 作者机构：
  
  1. 上海电力大学电气工程学院,上海,200090
  2. 国网上海市电力公司电力科学研究院,上海,200092
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.07001
  中图分类号：
- 网络出版：2025-07-20，
  
  纸质出版：2025-07-20
- 稿件说明：
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帅文利,杨秀,赵晓莉,孙改平,李莉华.计及数据中心负载特性的多时间尺度优化调度[J].智慧电力,2025,53(7):1-10.

SHUAI Wenli, YANG Xiu, ZHAO Xiaoli, et al. Multi-timescale Optimal Scheduling Considering Data Center Load Characteristics[J]. 2025, 53(7): 1-10.
帅文利,杨秀,赵晓莉,孙改平,李莉华.计及数据中心负载特性的多时间尺度优化调度[J].智慧电力,2025,53(7):1-10. DOI： 10.20204/j.sp.2025.07001.

SHUAI Wenli, YANG Xiu, ZHAO Xiaoli, et al. Multi-timescale Optimal Scheduling Considering Data Center Load Characteristics[J]. 2025, 53(7): 1-10. DOI： 10.20204/j.sp.2025.07001.

摘要

为降低数据中心能耗，提出一种基于负载特性的新型多时间尺度调度模型。在日前阶段，通过分析批处理负载的到达率、可延迟时间、执行时间及内部DAG结构等底层逻辑特性，建立矩阵模型参与调度优化，以平滑服务器能耗曲线；在日内阶段，结合冗余备份与异地转移策略应对负载波动，构建滚动优化模型，实时调整日内计划。采用 YALMIP + CPLEX求解器进行仿真验证，结果表明该模型显著降低了数据中心的运行成本，对提升能效管理水平具有重要实践价值。

Abstract

To reduce data center energy consumption， this study proposes a novel multi-timescale scheduling model based on load characteristics. In the day-ahead phase， by analyzing the underlying logical characteristics of batch workloads—including arrival rate， delay tolerance duration， execution time， and internal DAG （Directed Acyclic Graph） structure—a matrix model is established to participate in scheduling optimization， thereby smoothing server energy consumption curves. In the intraday phase， a rolling optimization model is constructed to dynamically adjust intraday plans by integrating redundancy backup and geo-migration strategies to address load fluctuations. The model is validated using the YALMIP + CPLEX solver. Results demonstrate that the proposed model significantly reduces the operational costs of data centers and offers substantial practical value for enhancing energy efficiency management capabilities.

关键词

Keywords

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