【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力自动化，特别是涉及一种任务调度方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、单独的云平台虽然具有大规模的计算和存储资源，但云平台的服务器通常集中在一起，面对分布式应用的场景中，网络性能是制约云平台优势发挥的关键因素，在大数据的背景下，数据的传输成本也较高，因此，在对电力系统这种及时性和可靠性要求较高的应用场景中，尤其是在各种分布式新能源蓬勃发展的现在，单独的云平台模式的应用和发展遇到了很大的瓶颈。
2、边缘计算作为一种应对分布式的计算模式，将计算和存储资源靠近分布式设备，实现部分功能的本地化，从而实现高可靠性和高即时性的分析服务。云边协同系统的出现，为电力系统调度系统的发展提供了更广阔的平台。
3、分布式资源具有较大的随机性、波动性，为保证其可控性，降低电网调控的难度，虚拟电厂的概念被提出，主要是针对包括新能源、储能在内的分布式能源，进行聚合后的统一管理，进而实现对电网的调控。目前的电网的调控过程中，需要对虚拟电厂发布的数据分析任务进行调度和处理，然而，当前针对虚拟电厂发布的数据分析任务的调度方式存在着资源利用率较低的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升数据分析任务调度过程的资源利用率的任务调度方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种任务调度方法。所述方法包括：
3、获取虚拟电厂单元发布的数据分析任务；所述虚拟电
4、在边缘集群中匹配得到与所述数据分析任务的任务类型对应的至少两个待选服务器；所述边缘集群包括云边协同系统中部署在电厂设施侧来处理所述数据分析任务的服务器集群；
5、基于预设的资源利用率计算指标，计算各所述待选服务器中可用服务器的平均资源利用率；
6、根据所述平均资源利用率，在所述可用服务器中确定目标服务器，并将所述数据分析任务分配至所述目标服务器。
7、在其中一个实施例中，在所述在边缘集群中匹配得到与所述数据分析任务的任务类型对应的至少两个待选服务器的步骤之前，所述方法还包括：
8、识别得到所述数据分析任务的所述任务类型；
9、针对各所述任务类型，采用容器的虚拟化方式在所述边缘集群的服务器中设置容器镜像；所述容器镜像包括所述云边协同系统的云平台中用于调控电厂资源的容器对应的镜像。
10、在其中一个实施例中，所述计算各所述待选服务器中可用服务器的平均资源利用率，包括：
11、获取各所述待选服务器的工作状态；
12、在所述工作状态为空闲状态的情况下，确定所述待选服务器为所述可用服务器；
13、计算各所述可用服务器的平均资源利用率。
14、在其中一个实施例中，所述资源利用率计算指标包括处理器指标、硬盘指标、内存指标和容器指标，所述计算各所述可用服务器的平均资源利用率，包括：
15、获取各所述资源利用率计算指标对应的资源总量和当前资源使用量；
16、将所述当前资源使用量和所述资源总量的比值作为各所述资源利用率计算指标对应的目标资源利用率；
17、计算各所述目标资源利用率的平均值，得到所述平均资源利用率。
18、在其中一个实施例中，所述根据所述平均资源利用率，在所述可用服务器中确定目标服务器，并将所述数据分析任务分配至所述目标服务器，包括：
19、按照所述平均资源利用率的数值对各所述可用服务器进行排序，得到排序结果；
20、将所述排序结果中所述平均资源利用率的值为最小值的所述可用服务器，作为所述目标服务器；
21、将各所述数据分析任务中到达时间最早的任务分配至所述目标服务器。
22、在其中一个实施例中，所述数据分析任务的任务类型包括功率预测类型、安全分析类型、功率调度类型和电力资源交互类型；所述功率预测类型的任务用于对虚拟电厂的小时和日级别的功率预测；安全分析类型的任务用于对电网可能发生的事故进行安全校核；功率调度类型的任务用于对电网功率在虚拟电厂及其聚合新能源间进行分配；所述电力资源交互类型用于为各项电力资源提供与资源使用方的资源交互服务。
23、第二方面，本申请还提供了一种任务调度装置。所述装置包括：
24、任务获取模块，用于获取虚拟电厂单元发布的数据分析任务；所述虚拟电厂单元包括部署在电厂设施侧来指示电厂进行资源调控的单元；所述数据分析任务包括电厂资源调控过程中需要进行数据分析的任务；
25、服务器匹配模块，用于在边缘集群中匹配得到与所述数据分析任务的任务类型对应的至少两个待选服务器；所述边缘集群包括云边协同系统中部署在电厂设施侧来处理所述数据分析任务的服务器集群；
26、利用率计算模块，用于基于预设的资源利用率计算指标，计算各所述待选服务器中可用服务器的平均资源利用率；
27、任务分配模块，用于根据所述平均资源利用率，在所述可用服务器中确定目标服务器，并将所述数据分析任务分配至所述目标服务器。
28、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
29、获取虚拟电厂单元发布的数据分析任务；所述虚拟电厂单元包括部署在电厂设施侧来指示电厂进行资源调控的单元；所述数据分析任务包括电厂资源调控过程中需要进行数据分析的任务；
30、在边缘集群中匹配得到与所述数据分析任务的任务类型对应的至少两个待选服务器；所述边缘集群包括云边协同系统中部署在电厂设施侧来处理所述数据分析任务的服务器集群；
31、基于预设的资源利用率计算指标，计算各所述待选服务器中可用服务器的平均资源利用率；
32、根据所述平均资源利用率，在所述可用服务器中确定目标服务器，并将所述数据分析任务分配至所述目标服务器。
33、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
34、获取虚拟电厂单元发布的数据分析任务；所述虚拟电厂单元包括部署在电厂设施侧来指示电厂进行资源调控的单元；所述数据分析任务包括电厂资源调控过程中需要进行数据分析的任务；
35、在边缘集群中匹配得到与所述数据分析任务的任务类型对应的至少两个待选服务器；所述边缘集群包括云边协同系统中部署在电厂设施侧来处理所述数据分析任务的服务器集群；
36、基于预设的资源利用率计算指标，计算各所述待选服务器中可用服务器的平均资源利用率；
37、根据所述平均资源利用率，在所述可用服务器中确定目标服务器，并将所述数据分析任务分配至所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种任务调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述在边缘集群中匹配得到与所述数据分析任务的任务类型对应的至少两个待选服务器的步骤之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算各所述待选服务器中可用服务器的平均资源利用率，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述资源利用率计算指标包括处理器指标、硬盘指标、内存指标和容器指标，所述计算各所述可用服务器的平均资源利用率，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述平均资源利用率，在所述可用服务器中确定目标服务器，并将所述数据分析任务分配至所述目标服务器，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据分析任务的任务类型包括功率预测类型、安全分析类型、功率调度类型和电力资源交互类型；所述功率预测类型的任务用于对虚拟电厂的小时和日级别的功率预测；安全分析类型的任务用于对电网可能发生的事故进行安全校核；功率调度类型的任务用于对电网功率在虚拟电厂及其聚合新能源间进行分配
7.一种任务调度装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种任务调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述在边缘集群中匹配得到与所述数据分析任务的任务类型对应的至少两个待选服务器的步骤之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算各所述待选服务器中可用服务器的平均资源利用率，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述资源利用率计算指标包括处理器指标、硬盘指标、内存指标和容器指标，所述计算各所述可用服务器的平均资源利用率，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述平均资源利用率，在所述可用服务器中确定目标服务器，并将所述数据分析任务分配至所述目标服务器，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据分析任务的任务类型包括功率预测类型、安全分析类型、功率调度类型和...
【专利技术属性】
技术研发人员：何宇斌，彭超逸，聂涌泉，马光，张伊宁，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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