【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据中心服务器集群协同控制，尤其涉及一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法。
技术介绍
1、数据中心是指专门用于存放计算机系统及相关通信和存储设备的设施。这些设施通常包含大量的服务器、网络设备和存储系统，用于处理、存储和传输大量数据。数据中心是现代信息技术基础设施的关键组成部分，为各种在线服务、云计算、大数据分析和其他it应用提供支持，而数据中心服务器集群是指在数据中心内部署的一组相互协作的服务器，它们共同提供计算资源和服务。服务器集群可以提高数据中心的服务可用性、可扩展性和性能。
2、然而对于数据中心而言，其拥有大量的服务器，而服务器在运行过程中会产生大量的热量，这不仅增加了数据中心的冷却成本，还可能导致服务器过热，影响其性能和寿命，而现有的数据中心，通常为了保护服务器的性能，专注于冷却系统的优化，以降低数据中心的温度，但并未考虑到电力使用的成本，且当服务器的负载率出现变化时，会导致散热量和服务器内核温度发生变化，继而导致服务器不在适宜温度下运行，同时制冷温度过低会导致冷却系统存在不必要的额外能耗，因此本专利技术提出一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法以解决现有技术中存在的问题。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术的目的在于提出一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法，具有降低数据中心服务器整体能耗的优点，能解决现有技术中存在的问题。
2、为实现本专利技术的目的，本专利技术通过以下技术方案实现：一种基于服务器负
3、步骤一：在服务器集群间，抽取样品服务器，并测量不同算力负载下样品服务器的单位算力能耗；
4、步骤二：根据步骤一得到的样品服务器单位算力能耗测量结果，确定对应的最优负载率范围；
5、步骤三：根据步骤二中的最优负载率范围，对样品服务器不同负载率下的节能制冷温度进行测量计算，得到与负载率范围对应的最低制冷温度范围；
6、步骤四：根据最优负载率范围，对服务器集群间的算力负载进行调度分配，并根据分配的算力负载，对制冷温度进行制定。
7、进一步改进在于：所述步骤一中：测量的具体步骤为：
8、s1：在样品服务器上布设监测能耗和性能指标软件；
9、s2：使样品服务器在不同算力负载程度下，进行能耗测试；
10、s3：根据能耗测试结果进行计算，得到样品服务器的单位算力能耗。
11、进一步改进在于：所述不同算力负载的范围为0％～100％，在该范围内，设置若干组算力负载值，进行测试。
12、进一步改进在于：所述步骤二中，根据最优负载率范围，确定该范围内的最优负载率，该最优负载率为服务器的目标负载率。
13、进一步改进在于：所述步骤三中，测量计算的具体步骤为：
14、ss1：收集不同负载率下服务器的热输出数据，再收集制冷设备的效率数据；
15、ss2：根据ss1收集的数据，分别建立热输出数据与负载率的数字模型，以及制冷效率的数字模型；
16、ss3：将ss2中两种数字模型进行耦合，得到能耗模型，基于能耗模型，计算在不同负载率下，服务器产生的热量以及制冷设备所需的能耗。
17、进一步改进在于：所述步骤三中，利用线性规划算法最小化制冷系统的能耗，在保证服务器不会过热的前提下，调整制冷温度，从而找到能耗最低的制冷温度。
18、进一步改进在于：所述服务器不会过热的条件为：预设服务器的最高工作温度，当服务器的内部温度到达最高工作温度的90％以上即视为服务器过热。
19、进一步改进在于：所述步骤四中，调度分配规则为：优先将任务分配给负载较低的服务器，并使服务器负载向最优负载率靠近。
20、本专利技术的有益效果为：本专利技术提供的一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法通过对服务器不同算力负载下的能耗进行测量，并得到不同算力负载下服务器的单位算力能耗，进而确定服务器单位算力能耗最优对应负载率范围，即最优负载率范围，使得计算相同算力任务时数据中心整体能耗最低，继而根据该范围，根在数据中心服务器集群之间算力负载的调度分配，相应的在该范围下，进行节能制冷温度计算，通过监测服务器负载率变化，对制冷温度进行调控，使得数据中心机房整体能耗降低，提高经济效益。
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1.一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法，其特征在于：所述步骤一中：测量的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法，其特征在于：所述不同算力负载的范围为0％～100％，在该范围内，设置若干组算力负载值，进行测试。
4.根据权利要求1所述的一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法，其特征在于：所述步骤二中，根据最优负载率范围，确定该范围内的最优负载率，该最优负载率为服务器的目标负载率。
5.根据权利要求1所述的一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法，其特征在于：所述步骤三中，测量计算的具体步骤为：
6.根据权利要求5所述的一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法，其特征在于：所述步骤三中，利用线性规划算法最小化制冷系统的能耗，在保证服务器不会过热的前提下，调整制冷温度，从而找到能耗最低的制冷温度。
7.根据权利要求6所述的一种基于服务器负载
8.根据权利要求1所述的一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法，其特征在于：所述步骤四中，调度分配规则为：优先将任务分配给负载较低的服务器，并使服务器负载向最优负载率靠近。
...【技术特征摘要】
1.一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法，其特征在于：所述步骤一中：测量的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法，其特征在于：所述不同算力负载的范围为0％～100％，在该范围内，设置若干组算力负载值，进行测试。
4.根据权利要求1所述的一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法，其特征在于：所述步骤二中，根据最优负载率范围，确定该范围内的最优负载率，该最优负载率为服务器的目标负载率。
5.根据权利要求1所述的一种基于服务器负载率的电力热力协同调度控制方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：王永真，林嘉瑜，韩恺，韩特，钟声远，吴小龙，焦成龙，刘大为，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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