【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法及系统，属于能源调度。
技术介绍
1、随着云计算和大数据技术的迅猛发展，数据中心的规模和数量不断扩大，其能源消耗问题日益凸显，传统的数据中心中，不间断电源(uninterruptible power supply，ups)模块主要用于为服务器等关键设备提供不间断的电力保障，然而，在实际运行中，ups模块的启停策略与计算负载的调度策略往往独立进行，缺乏协同优化，这种缺乏协调的运行方式可能导致ups模块长期处于低效运行状态，增加了能源消耗和运营成本。
2、现有技术中，对ups模块的能耗特性研究较为有限，未能准确描述ups模块在不同负载条件下的能耗关系，此外，计算负载的调度往往只考虑服务器的性能和资源利用率，未能将ups模块的运行状态纳入调度决策中，导致数据中心无法实现整体能耗的最优化，降低了能源利用效率。
3、因此，迫切需要一种能够协同优化ups模块启停策略和计算负载调度策略的方法，降低数据中心的整体能耗，提升运行效率。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法及系统，解决现有技术中数据中心计算负载和ups模块调度未能协调运行导致能耗增加、运行成本升高的技术问题。
2、本专利技术的技术方案如下：
3、一种数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，步骤如下：
4、(1)采集数据中心内的实时运行
5、(2)构建ups模块启停与计算负载协同调度的优化问题模型，包括上层优化问题和下层优化问题，将ups模块的启停状态设定为上层优化问题的决策变量，将计算任务的分配方式、储能设备的充放电计划、发电机的启停状态和输出功率等设定为下层优化问题的决策变量，优化目标是最小化数据中心在特定时间内的整体能耗和运行成本；
6、(3)将步骤(2)输出的策略应用于数据中心的运行控制，通过集中通信系统，实现计算任务动态分配，根据优化结果，将计算任务合理分配至不同的服务器，平衡服务器负载，提高计算资源利用率；ups模块启停控制，根据优化的启停策略，实时控制ups模块的启用和休眠，降低ups的能耗；储能设备管理，按照优化的充放电计划，控制储能设备的充电和放电过程，平滑负载波动，提升能源利用效率；发电机运行控制，根据需要启停发电机，调节输出功率，确保供电可靠性和经济性。
7、根据本专利技术优选的，步骤(1)中，实时运行数据包括ups模块的实时输入功率、ups模块的实时输出功率、由ups模块供电的服务器的实时功率和服务器处理的实时计算负载量。
8、根据本专利技术优选的，步骤(1)中，ups模块的能耗特性曲线形成过程为，对实时运行数据分析，获取ups模块的实时输出功率与实时输入功率，计算二者差值，获得ups模块能耗，采集和选取多组参数代入下式进行参数拟合，获得ups模块的能耗与ups模块实时输出功率之间的二次函数关系模型，形成ups模块的能耗特性曲线，如图3所示：
9、
10、其中，为ups模块能耗,为ups模块铭牌上所标注的额定功率，a0,a1,a2为相关参数，通过实验测定不同类型ups模块的特性曲线来确定相关参数。
11、根据本专利技术优选的，步骤(2)中，上层优化问题利用遗传算法求解，对ups模块的启停状态进行编码，采用二进制编码方式，其中1表示ups模块启用，0表示ups模块休眠，设定适当的遗传算法参数，包括种群规模、交叉概率、变异概率等，通过遗传操作(选择、交叉、变异)迭代优化，寻求最优的ups启停策略。
12、根据本专利技术优选的，步骤(2)中，下层优化问题利用分支切割算法求解，在给定的ups启停策略下，采用分支切割算法求解计算任务的分配方式、储能设备的充放电计划、发电机的启停状态和输出功率，通过对可能的决策方案进行分支，并在不满足约束条件的情况下进行剪枝，减少计算量，提高求解效率；
13、上层优化问题的遗传算法通过改变ups模块的开启状态，影响下层优化问题的约束条件和参数，下层优化问题的优化结果反馈给上层优化问题，作为适应度值，指导遗传算法的进化，两层优化方法协调获得问题的最优解。
14、根据本专利技术优选的，步骤(2)中，下层优化问题模型包括如下约束：
15、服务器负载率约束，设定服务器的最小负载率和最大负载率，确保服务器在安全、高效的负载范围内运行；
16、ups模块输出功率约束，设定ups模块的最大输出功率限制，防止ups模块过载运行；
17、储能设备约束，包括储能状态约束、充电/放电功率约束和储能容量约束，确保储能设备在其物理限制内运行；
18、发电机运行约束，包括发电机的功率输出约束、最小启停时间约束和爬坡率约束，避免频繁启停和功率突变；
19、功率平衡约束，使数据中心的总供电功率与总用电功率在每个时间段内保持平衡。
20、根据本专利技术优选的，发电机功率输出约束为：
21、
22、其中：为发电机的实际输出功率，和为发电机的输出功率上限和下限，为表征发电机启停状态的标识变量；
23、最小启停时间约束为：
24、
25、
26、
27、
28、其中，和为发电机的最小启动时间和最小关机时间，和为表征发电机开机、关机动作的标识变量；
29、爬坡率约束为：
30、
31、
32、其中，为发电机启动时的最大功率上升速率，为发电机关机时的最大功率下降速率。
33、根据本专利技术优选的，储能设备为能源存储系统(ess)，储能状态约束为：
34、
35、其中，esi,t为储能设备的储能状态，和为储能设备的充电功率和放电功率，和为储能设备的充电效率和放电效率，储能状态约束表示某一时刻的储能状态由它前一时刻的储能状态与充放电功率共同决定；
36、充电/放电功率约束为：
37、
38、
39、其中：和为储能设备的最大充电功率和最大放电功率；
40、储能容量约束为：
41、
42、其中，esmin，i和esmax，i为储能设备的最小储能容量和最大储能容量。
43、根据本专利技术优选的，功率平衡约束为：
44、
45、
46、其中，为数据中心从电网购入电能的实时功率，为ups模块的能耗功率，为数据中心发电机的输出功率，为数据中心配套光伏发电的输出功率。
47、根据本专利技术优选的，步骤(2)中，整体能耗和运行成本包括服务器能耗、ups模块能耗以及配套设备的运行费用。
48、一种数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行系统，包括：
49、数据采本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，其特征在于，步骤如下：
2.如权利要求1所述的数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，其特征在于，步骤(1)中，实时运行数据包括UPS模块的实时输入功率、UPS模块的实时输出功率、由UPS模块供电的服务器的实时功率和服务器处理的实时计算负载量。
3.如权利要求2所述的数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，其特征在于，步骤(1)中，UPS模块的能耗特性曲线形成过程为，对实时运行数据分析，获取UPS模块的实时输出功率与实时输入功率，计算二者差值，获得UPS模块能耗，采集和选取多组参数代入下式进行参数拟合，获得UPS模块的能耗与UPS模块实时输出功率之间的二次函数关系模型，形成UPS模块的能耗特性曲线：
4.如权利要求3所述的数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，其特征在于，步骤(2)中，上层优化问题利用遗传算法求解，对UPS模块的启停状态进行编码，采用二进制编码方式，其中1表示UPS模块启用，0表示UPS模块休眠，设定遗传算法参数，包括种群规模、交叉概率、变
5.如权利要求4所述的数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，其特征在于，步骤(2)中，下层优化问题利用分支切割算法求解，在给定的UPS启停策略下，采用分支切割算法求解计算任务的分配方式、储能设备的充放电计划、发电机的启停状态和输出功率，通过对可能的决策方案进行分支，并在不满足约束条件的情况下进行剪枝；
6.如权利要求5所述的数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，其特征在于，步骤(2)中，下层优化问题模型包括如下约束：
7.如权利要求6所述的数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，其特征在于，储能设备为能源存储系统，储能状态约束为：
8.如权利要求7所述的数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，其特征在于，功率平衡约束为：
9.如权利要求8所述的数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，其特征在于，步骤(2)中，整体能耗和运行成本包括服务器能耗、UPS模块能耗以及配套设备的运行费用。
10.一种数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，其特征在于，步骤如下：
2.如权利要求1所述的数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，其特征在于，步骤(1)中，实时运行数据包括ups模块的实时输入功率、ups模块的实时输出功率、由ups模块供电的服务器的实时功率和服务器处理的实时计算负载量。
3.如权利要求2所述的数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，其特征在于，步骤(1)中，ups模块的能耗特性曲线形成过程为，对实时运行数据分析，获取ups模块的实时输出功率与实时输入功率，计算二者差值，获得ups模块能耗，采集和选取多组参数代入下式进行参数拟合，获得ups模块的能耗与ups模块实时输出功率之间的二次函数关系模型，形成ups模块的能耗特性曲线：
4.如权利要求3所述的数据中心不间断电源模块和计算负载协同调度运行方法，其特征在于，步骤(2)中，上层优化问题利用遗传算法求解，对ups模块的启停状态进行编码，采用二进制编码方式，其中1表示ups模块启用，0表示ups模块休眠，设定遗传算法参数，包括种群规模、交叉概率、变异概率，通过遗传操作迭代优化，...
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