数据中心需求响应优化方法、装置、设备及存储介质

1.本发明涉及电力经济技术领域，具体为数据中心需求响应优化方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着5g、云计算等新一代信息技术的蓬勃发展，数据中心作为信息物理系统的核心组成，其能耗也在不断增加。据相关资料统计，2020年数据中心年耗电量占全社会用电量的2.7％，其中it设备和空调制冷设备的能耗占数据中心总能耗的85％。同时，数据中心的一些网络负载具有延迟容忍的特性，这使得数据中心可以作为一种庞大的新型需求响应主体参与到电网调控中。
3.国内外公开出版的文献，在数据中心参与需求响应机制，数据中心节能等方面已有了许多研究，但是在考虑数据中心各设备耦合的关系下参与需求响应方面仍存在诸多问题和挑战。在现有技术中，m.ghamkhari提出了一种it网络负载管理方法，用于处理具有相同完成期限的延迟容忍作业，同时保持其服务质量(qos)，但在优化过程中，没有考虑冷却系统的功耗和相关成本。dr.moor使用计算流体动力学(cfd)来模拟和预测数据中心的热分布，然而，此类模拟计算成本较高，不适合实时控制应用。因此需要使用一个精确的模型来解释数据中心it设备和空调设备之间的电热耦合关系，在保证用户服务质量的前提下充分利用数据中心的需求响应潜力。


技术实现要素：

4.(一)解决的技术问题
5.针对现有技术的不足，本发明提供了数据中心需求响应优化方法、装置、设备及存储介质，基于数据中心的可调节潜力，结合数据中心it设备和空调设备间存在的电热耦合关系，实现数据中心节能降耗和经济效益之间良好的平衡。
6.(二)技术方案
7.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
8.一方面，提供了数据中心需求响应优化方法，所述方法包括：
9.获取数据中心网络负载的特征、数据中心内设备的换热耦合关系以及数据中心it设备和空调设备的运行特性；
10.根据数据中心网络负载的特征对网络负载进行分类；
11.根据数据中心内设备的换热耦合关系，构建数据中心热力学模型；
12.根据数据中心it设备和空调设备的运行特性，建立it设备和空调设备的能耗模型；
13.根据对网络负载进行分类、数据中心热力学模型以及it设备和空调设备的能耗模型，构建综合约束条件；
14.根据综合约束条件并以数据中心运行成本和客户服务质量惩罚成本之和最小为
目标，将数据中心的需求响应优化问题线性化为混合整数线性规划问题；
15.对混合整数线性规划问题进行求解，得到所述数据中心的优化需求响应策略。
16.优选的，所述综合约束条件包括网络负载最大响应时间约束，空调设备功率约束，it设备温度约束和入口气流温度约束。
17.优选的，所述数据中心网络负载分为交互式负载和批处理式负载；
18.所述交互式负载具有最高优先级性；
19.所述批处理式负载包括dt1型负载和dt2型负载；
20.所述dt1型负载和dt2均具有时间转移特性，其中，所述dt2型负载还具有可削减特征。
21.优选的，所述数据中心内设备的换热原理为：
22.数据中心机房采用冷或热通道隔离的方式进行散热；
23.机房底部变速风扇通过高架地板的进气百叶窗将冷空气压缩进入密闭的冷通道，冷通道中安装的过滤器、加湿装置和冷却器确保空气参数保持恒定，it设备的风扇吸入冷空气给设备降温，形成热空气后由机柜后端排出至热通道。
24.优选的，所述数据中心it设备的对流换热过程可以采用等效热阻模型来描述，满足如下关系式为
[0025][0026]cit
＝c
p,itnracks
(n
serversmservers
m
rack
)
[0027]
式中，r
in
为it设备入口对流换热等效热阻，c
it
为it设备的热容，表示t时刻it设备的温度，表示t时刻it设备的功率，表示t时刻设备机架中的空气温度，c
p,it
为it设备平均比热容，n
racks
为机架数量，n
servers
为it设备数量，m
servers
为单个it设备的质量，m
rack
为单个空机架的质量；
[0028]
对机架中的空气对流换热过程、冷通道和热通道中的空气对流换热过程以及冷热通道与墙壁表面换热过程分别进行建模，具体为
[0029][0030]crack
＝v
freespacenracks
ρ
aircp,air
[0031]
式中，c
rack
为机架中空气的热容，m
air
为空气流量，κ为传热系数，c
p,air
为空气比热容，为t时刻冷通道的空气温度，v
freespace
为机房内可用空间体积，ρ
air
为空气的密度，δt为时间步长间隔；
[0032][0033]ccaisle
＝v
caisle
ρ
aircp,air
[0034]
式中，c
caisle
为冷通道中空气的热容，r
cold
为冷通道与其墙壁表面的对流换热等效热阻，为t时刻it设备的入口气流温度，v
caisle
为冷通道空间体积；
[0035][0036]chaisle
＝v
haisle
ρ
aircp,air
[0037]
式中，c
haisle
为热通道中空气的热容，r
hot
为热通道与其墙壁表面的对流换热等效热阻，为t时刻热通道的空气温度，v
haisle
为热通道空间体积；
[0038][0039][0040]
式中，为t时刻冷通道墙壁温度，为t时刻热通道墙壁温度，为t时刻室外温度。
[0041]
优选的，所述建立it设备和空调设备的能耗模型具体为：
[0042]
it设备功耗可以建模为it设备资源利用率和入口气流温度的函数，满足如下关系式：
[0043][0044]
式中，p
idle
为it设备静态功率，a0,b0,c0为常数；
[0045]
通过调整空调设备的功耗来提供灵活性以实现需求响应，空调设备功耗可以建模为热通道空气温度和入口气流温度的函数，满足如下关系式：
[0046][0047][0048]
式中，为t时刻空调设备功率，cop
hvac
为空调设备性能系数，系数越高说明空调能效越好，为t时刻空调送风温度。
[0049]
优选的，所述对混合整数线性规划问题进行求解具体为：
[0050]
以数据中心运行成本和客户服务质量惩罚成本之和最小为目标，具体包括：
[0051]
min(c
el
c
qos
)
[0052][0053][0054]
式中，c
el
为数据中心总体运行成本，c
qos
为客户服务质量惩罚成本，t为整个调度周期长度，f(t)为t时刻的电价，c1为数据中心负荷削减的惩罚系数，为t时刻数据中心负荷削减量，c2为数据中心负荷时间迁移的惩罚系数，为t时刻数据中心负荷迁移量；
[0055]
构建数据中心综合约束条件，具体包括：
[0056]
交互式网络负载最大响应时间约束：
[0057][0058][0059]
式中，为t时刻到达的网络负载等待处理的时间，为t时刻处理单位网络负载所需的时间，μ为it设备单位时间可以处理的网络负载数量，d为满足用户服务质量要求的最大延时时间；
[0060]
批处理式网络负载最大响应时间约束：
[0061][0062][0063]
式中，为t时刻l类型的批处理负载队列的长度，为t时刻到达的l类型的批处理负载，为t时刻正在处理的l类型的批处理负载，λ
l
为l类型批处理工作负载的处理截止时刻。
[0064]
空调送风温度约束：
[0065][0066]
式中，分别为空调送风温度出力上下限。
[0067]
it设备温度约束：
[0068][0069]
式中，为it设备正常运行的温度上限。
[0070]
it设备入口气流温度范围约束：
[0071][0072]
式中，为it设备进口温度下限，为it设备进口温度上限。
[0073]
再一方面，提供了一种数据中心需求响应优化装置，所述装置包括：
[0074]
获取模块，用于获取数据中心网络负载的特征、数据中心内设备的换热耦合关系以及数据中心it设备和空调设备的运行特性；
[0075]
分类模块，用于根据数据中心网络负载的特征对网络负载进行分类；
[0076]
建模模块，用于根据数据中心内设备的换热耦合关系和数据中心it设备和空调设备的运行特性，得到数据中心热力学模型和it设备和空调设备的能耗模型；
[0077]
约束条件模块，用于根据对网络负载进行分类、数据中心热力学模型以及it设备和空调设备的能耗模型，构建综合约束条件；其中，所述综合约束条件包括网络负载最大响应时间约束，空调设备功率约束，it设备温度约束和入口气流温度约束；
[0078]
线性化模块，用于根据综合约束条件并以数据中心运行成本和客户服务质量惩罚成本之和最小为目标，将数据中心的需求响应优化问题线性化为混合整数线性规划问题；
[0079]
求解模块，用于对混合整数线性规划问题进行求解，得到所述数据中心的优化需求响应策略。
[0080]
又一方面，提供了一种设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行存储器存储的程序时，是实现上述的数据中心需求响应优化方法。
[0081]
又一方面，提供了一种存储介质，存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现上述的数据中心需求响应优化方法。
[0082]
(三)有益效果
[0083]
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，以数据中心运行成本和客户服务质量惩罚成本之和最小为目标，通过建立it设备和空调设备间换热耦合关系，构建数据中心整体的能耗模型，采用优化方法实现数据中心成本和客户服务质量之间的良好平衡，既能保证数据中心不间断运行下的节能降耗，还能在处理不同类型的网络负载时充分利用数据中心需求响应的潜力。
附图说明
[0084]
图1为本发明的一种数据中心需求响应优化方法的流程示意框图；
[0085]
图2为本发明的一种数据中心需求响应优化方法的设备换热原理图；
[0086]
图3为本发明一个实施例的数据中心预测网络负载量示意图；
[0087]
图4为本发明一个实施例的数据中心空调设备功耗和送风温度示意图；
[0088]
图5为本发明一个实施例的数据中心it设备功耗和总体功耗示意图。
具体实施方式
[0089]
下面将结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0090]
实施例
[0091]
如图1-2所示，本发明实施例提供一种数据中心需求响应优化方法，所述方法包括：
[0092]
获取数据中心网络负载的特征、数据中心内设备的换热耦合关系以及数据中心it设备和空调设备的运行特性；
[0093]
根据数据中心网络负载的特征对网络负载进行分类；
[0094]
根据数据中心内设备的换热耦合关系，构建数据中心热力学模型；
[0095]
根据数据中心it设备和空调设备的运行特性，建立it设备和空调设备的能耗模型；
[0096]
根据对网络负载进行分类、数据中心热力学模型以及it设备和空调设备的能耗模型，构建综合约束条件；
[0097]
根据综合约束条件并以数据中心运行成本和客户服务质量惩罚成本之和最小为目标，将数据中心的需求响应优化问题线性化为混合整数线性规划问题；
[0098]
对混合整数线性规划问题进行求解，得到所述数据中心的优化需求响应策略。
[0099]
进一步的，所述综合约束条件包括网络负载最大响应时间约束，空调设备功率约束，it设备温度约束和入口气流温度约束。
[0100]
进一步的，所述数据中心网络负载分为交互式负载和批处理式负载；
[0101]
所述交互式负载具有最高优先级性；
[0102]
所述批处理式负载包括dt1型负载和dt2型负载；
[0103]
所述dt1型负载和dt2均具有时间转移特性，其中，所述dt2型负载还具有可削减特征。
[0104]
进一步的，所述数据中心内设备的换热原理为：
[0105]
数据中心机房采用冷或热通道隔离的方式进行散热；
[0106]
机房底部变速风扇通过高架地板的进气百叶窗将冷空气压缩进入密闭的冷通道，冷通道中安装的过滤器、加湿装置和冷却器确保空气参数保持恒定，it设备的风扇吸入冷空气给设备降温，形成热空气后由机柜后端排出至热通道。
[0107]
进一步的，所述数据中心it设备的对流换热过程可以采用等效热阻模型来描述，满足如下关系式为
[0108][0109]cit
＝c
p,itnracks
(n
serversmservers
m
rack
)
[0110]
式中，r
in
为it设备入口对流换热等效热阻，c
it
为it设备的热容，表示t时刻it设备的温度，表示t时刻it设备的功率，表示t时刻设备机架中的空气温度，c
p,it
为it设备平均比热容，n
racks
为机架数量，n
servers
为it设备数量，m
servers
为单个it设备的质量，m
rack
为单个空机架的质量；
[0111]
对机架中的空气对流换热过程、冷通道和热通道中的空气对流换热过程以及冷热通道与墙壁表面换热过程分别进行建模，具体为
[0112][0113]crack
＝v
freespacenracks
ρ
aircp,air
[0114]
式中，c
rack
为机架中空气的热容，m
air
为空气流量，κ为传热系数，c
p,air
为空气比热容，为t时刻冷通道的空气温度，v
freespace
为机房内可用空间体积，ρ
air
为空气的密度，δt为时间步长间隔；
[0115][0116]ccaisle
＝v
caisle
ρ
aircp,air
[0117]
式中，c
caisle
为冷通道中空气的热容，r
cold
为冷通道与其墙壁表面的对流换热等效热阻，为t时刻it设备的入口气流温度，v
caisle
为冷通道空间体积；
[0118][0119]chaisle
＝v
haisle
ρ
aircp,air
[0120]
式中，c
haisle
为热通道中空气的热容，r
hot
为热通道与其墙壁表面的对流换热等效热阻，为t时刻热通道的空气温度，v
haisle
为热通道空间体积；
[0121][0122][0123]
式中，为t时刻冷通道墙壁温度，为t时刻热通道墙壁温度，为t时刻室外温度。
[0124]
进一步的，所述建立it设备和空调设备的能耗模型具体为：
[0125]
it设备功耗可以建模为it设备资源利用率和入口气流温度的函数，满足如下关系式：
[0126][0127]
式中，p
idle
为it设备静态功率，a0,b0,c0为常数；
[0128]
通过调整空调设备的功耗来提供灵活性以实现需求响应，空调设备功耗可以建模为热通道空气温度和入口气流温度的函数，满足如下关系式：
[0129][0130][0131]
式中，为t时刻空调设备功率，cop
hvac
为空调设备性能系数，系数越高说明空调能效越好，为t时刻空调送风温度。
[0132]
进一步的，所述对混合整数线性规划问题进行求解具体为：
[0133]
以数据中心运行成本和客户服务质量惩罚成本之和最小为目标，具体包括：
[0134]
min(c
el
c
qos
)
[0135][0136][0137]
式中，c
el
为数据中心总体运行成本，c
qos
为客户服务质量惩罚成本，t为整个调度周期长度，f(t)为t时刻的电价，c1为数据中心负荷削减的惩罚系数，为t时刻数据中心负荷削减量，c2为数据中心负荷时间迁移的惩罚系数，为t时刻数据中心负荷迁移量；
[0138]
构建数据中心综合约束条件，具体包括：
[0139]
交互式网络负载最大响应时间约束：
[0140][0141][0142]
式中，为t时刻到达的网络负载等待处理的时间，为t时刻处理单位网络负载所需的时间，μ为it设备单位时间可以处理的网络负载数量，d为满足用户服务质量要求的最大延时时间；
[0143]
批处理式网络负载最大响应时间约束：
[0144][0145][0146]
式中，为t时刻l类型的批处理负载队列的长度，为t时刻到达的l类型的批处理负载，为t时刻正在处理的l类型的批处理负载，λ
l
为l类型批处理工作负载的处理截止时刻。
[0147]
空调送风温度约束：
[0148][0149]
式中，分别为空调送风温度出力上下限。
[0150]
it设备温度约束：
[0151][0152]
式中，为it设备正常运行的温度上限。
[0153]
it设备入口气流温度范围约束：
[0154][0155]
式中，为it设备进口温度下限，为it设备进口温度上限。
[0156]
作为本发明的一个具体实施例，选取中国北方某小型数据中心机房为算例，机房配置10台42u机柜，单台机柜放置8台额定功率为300w的it设备。it设备正常运行温度上限为80℃，入口气流温度上下限分别为和同时机房配备5台制冷空调，空调的送风温度上下限分别为和
[0157]
具体的，如图3所示，优化时段为24个，即δt＝1h。图3包含了该数据中心在每一个时段需要处理的rt型，dt1型和dt2型网络负载。其中，rt型负载允许的最大延时时间为0.2s，dt1型网络负载允许的最大延时时间为2h，dt2型网络负载允许的最大延时时间为4h，同时dt2型网络负载具有可削减特征。
[0158]
具体的，如图4所示，图4给出了数据中心参加与未参加需求响应的空调设备功耗及其送风温度的对比曲线，可以看到，在9-11时段，即网络负载较重时段，通过向低负载时段进行负荷转移或进行负荷削减，降低空调设备功耗，提高空调设备送风温度，在12-15时段，随着室外温度逐步上升，由于机房墙壁具有的蓄冷特性，使得空调设备送风温度下降放缓，在20-22时段，考虑到电价的作用，延迟允许性负载迁移到电价较低时段。
[0159]
具体的，如图5所示，由图5可以明显看出数据中心在参与需求响应后有效降低了电力负荷曲线峰谷差。通过在可调范围内调整服务器资源利用率，使得数据中心电力负荷曲线进一步趋于平稳。此时数据中心通过灵活调节dt1型和dt2型网络负载，可以实现电力负荷的削峰填谷。
[0160]
如表1所示，表1展示了3种场景下数据中心运行成本、客户服务质量惩罚成本以及数据中心电能利用效率(pue)，三种场景具体情况如下所示：
[0161]
(1)数据中心考虑网络负载延时与削减特性，空调送风温度在规定范围内变化；
[0162]
(2)数据中心不考虑网络负载延时与削减特性，但空调送风温度在规定范围内变化；
[0163]
(3)数据中心考虑网络负载延时与削减特性，但空调送风温度为一定值；
[0164]
(4)数据中心不考虑网络负载延时与削减特性，空调送风温度为一定值。
[0165]
表1
[0166][0167]
由表1可知，场景1模型优化下的数据中心总成本最低，同时数据中心电能利用效率也为最好。由此可见，数据中心参与需求响应，能够有效的减少数据中心运行成本，提升用电效率。将场景1与场景2进行对比可以看出，利用网络负载的转移和削减特性，以及建筑的蓄冷能力可以使空调送风温度运行在一个较高的水平，降低了空调的能耗，提高了整体的用电效率。场景3中设置的空调送风温度设定为22℃，如果空调送风温度设定过低，则会增加空调能耗，增加用电成本，降低用电效率，而送风温度设定过高，则有可能会出现局部热点的现象，因此，需要将空调送风温度控制在一个合适范围内。
[0168]
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，以数据中心运行成本和客户服务质量惩罚成本之和最小为目标，通过建立it设备和空调设备间换热耦合关系，构建数据中心整体的能耗模型，采用优化方法实现数据中心成本和客户服务质量之间的良好平衡，既能保证数据中心不间断运行下的节能降耗，还能在处理不同类型的网络负载时充分利用数据中心需求响应的潜力。
[0169]
作为本发明又一实施例，提供了一种数据中心需求响应优化装置，所述装置包括：
[0170]
获取模块，用于获取数据中心网络负载的特征、数据中心内设备的换热耦合关系
以及数据中心it设备和空调设备的运行特性；
[0171]
分类模块，用于根据数据中心网络负载的特征对网络负载进行分类；
[0172]
建模模块，用于根据数据中心内设备的换热耦合关系和数据中心it设备和空调设备的运行特性，得到数据中心热力学模型和it设备和空调设备的能耗模型；
[0173]
约束条件模块，用于根据对网络负载进行分类、数据中心热力学模型以及it设备和空调设备的能耗模型，构建综合约束条件；其中，所述综合约束条件包括网络负载最大响应时间约束，空调设备功率约束，it设备温度约束和入口气流温度约束；
[0174]
线性化模块，用于根据综合约束条件并以数据中心运行成本和客户服务质量惩罚成本之和最小为目标，将数据中心的需求响应优化问题线性化为混合整数线性规划问题；
[0175]
求解模块，用于对混合整数线性规划问题进行求解，得到所述数据中心的优化需求响应策略。
[0176]
作为本发明又一实施例，提供了一种设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行存储器存储的程序时，是实现上述的数据中心需求响应优化方法。
[0177]
作为本发明又一实施例，提供了一种存储介质，存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现上述的数据中心需求响应优化方法
[0178]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。