摘要
在电价随时间和地理位置波动的智能电网环境下,分布式数据中心运营商在满足各种内外部约束条件下,根据外部负载类型和负载量的变化,通过负载分配、节点状态控制、使用能量存储设备等方法对能耗费用优化目标以及碳排放量、网络带宽费用、响应时间、电网稳定性等协同优化目标进行优化.介绍数据中心的能耗构成和能耗费用优化问题的基本模型,从调整运行节点数、动态电压频率调整(DVFS)、负载分配、部分执行、使用不间断电源(UPS)、使用可再生能源、与电网交互、虚拟化8个方面对数据中心能耗费用优化方法和研究进展进行分类、总结、对比;未来的研究热点包括多目标优化、数据中心需求响应、节点级UPS、可再生能源发电设施、在线优化算法、能源互联网等.
Electricity price varies with time and geographic position in smart grid.According to the chage of external load type and loading capacity,data center operators optimize data center energy cost,carbon emission,network cost,response time,grid stability through load distribution,node state controling and using energy storage to meet internal and external constraints.Energy structure of data center was analyzed;a basic model of data center energy cost optimization problem was proposed.Specially,a taxonomy,comparison and peroration of the latest researchs in data center energy cost optimization problem were provided from eight key perspectives：dynamic running node number adjustment,dynamic voltage and frequency scaling（DVFS）,load distribution,partial execution,using uninterruptible power supply（UPS）,using renewable energy,interaction with smart grid,virtualization.Further research hotspots include multi-objective optimization,data center demand response,distributed UPS,renewable energy generating plants,online algorithm,energy internet.
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期2386-2399,589,共14页
Journal of Zhejiang University：Engineering Science
基金
国家自然科学基金资助项目(60702075)
广东省科技厅高新技术产业化科技攻关资助项目(2011B010200007)
四川省青年科学基金资助项目(09ZQ026-068)
成都市创新发展战略研究资助项目(11RKYB016ZF)
四川省高校重点实验室开放基金资助项目(MSSB-2015-9)
关键词
能耗费用优化
智能电网
负载分配
地理分布式数据中心
能源互联网
energy cost optimization
smart grid
load distribution
geographically distributed data centers
energy Internet
