隨著大規(guī)模云計算數據中心在全球范圍內廣泛部署,其高能耗、高費用、高污染等問題日益突出。清潔新能源、智能電網和高效儲能設備為云數據中心的節(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,而智能電網具有多種電力市場和波動電價,這給云數據中心的能效優(yōu)化帶來新的挑戰(zhàn)。研究新能源和智能電網環(huán)境下的多路能源數據中心的能效優(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)伸縮的新型云數據中心具有重要的意義。目前,國內外針對多路能源數據中心的能效優(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、新能源和儲能設備等多路能源的研究較少。第三,負載調度時引起的服務器開關、功耗狀態(tài)調節(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)軟件長時間運行影響軟件可靠性,同時數據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據中心中地位和價值的深入研究和探索... 

【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：160 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

Google全球分布式云數據中心的】

力的利用率。如圖1.2所示，云數據中心可以根據需求選擇不同的儲能設備。例如，壓縮空氣儲能系統(tǒng)（compressed air-based energy storage，簡稱CAES)具有較高的能量密度，但是其功率密度很低。這意味著CAES適合于儲存大量的電能，但是這些能量不需要非常迅速的放電。與之不同的是，電容儲能設備具有較大的功率密度，但是電容不適合于長時間儲存大量電能。不同儲能設備除了具有不同的能量密度和功率密度外，其它很多特性也影響儲能設備在數據中心的應用效率，例如單位開銷、密度、充電放電功率、生命周期數、壽命、能效等等[14]。本文主要關注于蓄電池這一類價格、能量密度和功率密度都較適中的儲能設備，如數據中心中U

數據中心的能效優(yōu)化機制展開研究。論文研究內容和體系結構及各部分之間的聯系如下圖1.3所示。本文主體從邏輯內容上分為負載需求的調度和能源供給的優(yōu)化；從結構層次上研究內容分別針對單數據中心和多數據中心。本文研究內容首先從新型云數據中心多路能源系統(tǒng)結構為出發(fā)點，在單數據中心內進行多能源協(xié)同管理與負載在線調度，而在多數據中心間實現能效感知的負載均衡。具體為（1)多樣化定價策略下的儲能設備自適應控制；（2)多路能源協(xié)同管理與作業(yè)延遲調度；（3)可靠性感知的負載動態(tài)整合；（4)分布式數據中心間的負載均衡。具體而言，每一部分的研究內容如下：(1)多樣化定價策略下的儲能設備自適應控制。本文致力于全面深入研究電池的儲能作用與其購買開銷之間的權衡，為面向動態(tài)負載和新能源的云數據中心配置合適的儲能電池提供有效指導。具體而言，本章將回答以下幾個關鍵問題：（a)在14

【參考文獻】：
期刊論文
[1]云計算數據中心的新能源應用:研究現狀與趨勢[J]. 鄧維,劉方明,金海,李丹.  計算機學報. 2013(03)
[2]虛擬化云計算平臺的能耗管理[J]. 葉可江,吳朝暉,姜曉紅,何欽銘.  計算機學報. 2012(06)
[3]綠色網絡和綠色評價:節(jié)能機制、模型和評價[J]. 林闖,田源,姚敏.  計算機學報. 2011(04)
[4]綠色計算的重定義與若干探討[J]. 郭兵,沈艷,邵子立.  計算機學報. 2009(12)



本文編號：3501693