本发明公开了考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法,属于的技术领域。
背景技术:
随着智能电网和电力市场的发展与完善,合理挖掘和调度需求侧资源已经成为提高电力系统综合运营效率、优化资源配置的重要途径。近年来,随着互联网技术的高速发展,全球数据中心的规模和数量正在迅速扩大,数据中心已经成体量可观的电力负荷。除了使用本地电源和储能系统外,利用数据负荷调度和热储能,分布在不同地点的互联网数据中心(internetdatacenters,idcs)可以提供可观的时空负荷调节潜力。然而,目前考虑idcs调节潜力的文献研究中,主要考虑单独优化数据负荷调度或者热储能,而很少考虑二者的同时优化,缺乏考虑联合优化数据负荷调度和热储能的idcs负荷特性分析。由于各idc可用的计算资源、冷却资源、电力资源是有限的,各负荷调节方式相互制约,热储能(thermalstorage,ts)中热力学微分方程复杂,目前考虑利用idcs负荷调节潜力的文献主要考虑数据负荷调度(包括glb、延迟容忍型负荷延迟处理),而一般忽视ts。
技术实现要素:
本发明的发明目的是针对上述背景技术的不足,提供了考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法,通过建立考虑数据负荷调度和热储能的idcs负荷模型得到了负荷特性表征力较强的线性封装模型,解决了现有idcs负荷特性分析鲜有同时优化数据负荷调度和热储能的技术问题。
本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案:
考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法,
建立计及it设备数据流模型和功耗模型以及冷却系统热流模型和功耗模型的初始数据网络负荷模型,所述初始数据网络负荷模型通过调节前端门户服务器分配到互联网数据中心的交互式数据负荷量、互联网数据中心中处理交互式数据负荷和处理批处理数据负荷的活跃服务器数量、互联网数据中心处理批处理数据负荷的数量控制it设备功耗和冷却系统功耗;
引入延迟约束边界功耗来替换初始模型中的it设备功耗,引入冷却系统功率基值、互联网数据中心边界功耗中处理交互式数据负载的动态功耗及其标准值、互联网数据中心边界功耗中处理批处理数据负荷的动态功耗及其标准值,将前端门户服务器分配到互联网数据中心的交互式数据负荷量、互联网数据中心中处理交互式数据负荷和处理批处理数据负荷的活跃服务器数量、互联网数据中心处理批处理数据负荷的数量转换为电气量,引入电荷状态以替换初始数据网络负荷模型中表征冷却系统功耗的室内温度,将初始数据网络负荷模型封装为以冷却系统功耗转移量、通过交互式负载空间转移的功耗量、通过批处理负载延迟处理转移的功耗量为控制变量并以延迟约束边界功耗、电荷状态为因变量的基于能量属性的数据网络负荷模型。
进一步的,考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法中,it设备数据流模型为:
再进一步的,考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法中,it设备功耗模型为:
再进一步的,考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法中,冷却系统热流模型为:
再进一步的,考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法中,冷却系统功耗模型为:
再进一步的,考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法中,初始数据网络负荷模型为:
再进一步的,考虑联合优化数据调度和热储能的数据网络负荷建模方法中,基于能量属性的数据网络负荷模型为:
本发明采用上述技术方案,具有以下有益效果:
(1)本发明旨在提出考虑联合优化数据负荷调度和热储能的数据网络负荷建模方法,通过对本地批处理负载延迟处理,利用idcs建筑的热惰性进行热储能可实现idcs用电负荷的时间转移,从而可大大提高各idcs在特定时间段的负荷调节潜力,所提出的建模方法既有利于电力网络对数据网络负荷调节潜力的利用,又有利于数据网络的收益增加,可为实现数据网络与电力网络的友好互动提供理论支撑。
(2)为满足聚合商对负荷封装模型最终表达形式以及控制变量的较高要求,根据各调节方式对idcs负荷调节潜力的贡献以及时间负荷调节方式之间的约束引入新的变量,将负荷模型中的控制变量转换为电气量进而将数据负荷模型转换为负荷特性表征力较强的线性封装形式,具有更好的应用前景。
附图说明
图1为idcs中的数据流-热流-电力流示意图。
图2为建立idcs负荷封装模型的构思图。
具体实施方式
下面结合图1、图2对发明的技术方案进行详细说明。
步骤一:建立it设备的数据流模型和功耗模型
1)数据流模型
定义t={1,2,...u}为时间槽的集合;定义n={1,2,...v}为一组分布于不同电力节点的互联网数据中心(internetdatacenters,idcs)的集合,并通过网络传输线路构成数据网络。假设idci(i∈n)有mi台同构服务器。虽然假设各idc中的所有服务器都是同构的,但该模型是相当通用的,并且可以很容易地扩展到异构时的情况。
定义μi为数据中心i中的每个活跃服务器的平均服务速率,当服务器同质时,μi的值等于单个活跃服务器的服务速率,是一个取决于服务器性能和数据负荷种类的固定性能参数;定义
不难想象,当
式中,
批处理数据负荷可以被调度到截止期限前的任何时隙处理,同样地,假设被调度到时间槽t处理的批处理数据负荷q(q∈ω)被均匀地分布到各用于处理批处理数据负荷q的活跃服务器上,且批处理数据负荷q的延迟界限为2τq个时间槽。(j-1)τq、jτq、(j+1)τq表示第(j-1)、j、(j+1)个以τq个单位时间槽为时间长度的时间槽,定义
此外,活动服务器数量不超过idcs中的服务器总数mi,即:
2)功耗模型
it设备功耗主要包括服务器功耗和网络设备功耗。
●服务器功耗
根据之前的假设,即每个idc中的服务器是均质的,且数据负荷是均匀分布的,则有:
式中,
式中,spidle,i、sppeak,i分别为idci中服务器的空闲功率和峰值功率。
●网络设备功耗
采用一种常用的三层拓扑用于连接idcs中的以太网交换机,有:
式中,
式中,ai、bi、ci分别为idci中活跃边缘交换机、聚合交换机和核心交换机的数量。
●综上,it设备的功耗模型可描述为:
式中,
α1,i=(aiespi+biaspi+cicspi)/mi+spidle,i(15),
α2,i=(sppeak,i-spidle,i)/μi(16)。
步骤二:建立冷却系统的热流模型和功耗模型
1)热流模型
假设有一个本地优化器可以动态地分配活跃服务器和冷却基础设施以均衡各idc的室内温度,这是一些研究正在追求的。虽然假设每个idc的室内温度都是均匀的,但该模型是相当通用的,并且可以较容易地扩展到室内温度不均匀的情况。
冷却系统有两种工作模式(即加热和冷却方式),为简单起见,仅讨论冷却方式。根据能量守恒定律,有:
式中,
idcs与室外环境之间的热交换可以描述为:
式中,
一般情况下,如果没有外部控制信号,室内温度会保持在初始温度设定点tin_set,i,定义当室内温度保持在tin_set,i时的冷却功率为
受外部控制信号的影响,冷却系统的冷却功率可能会偏离
为保证设备正常运行,假设室内温度范围保持在[tin_min,i,tin_max,i]之间,即,
2)冷却系统的功耗模型
为简化问题,假设冷却系统的功耗是制冷功率的线性函数,即:
式中,
此外,由于冷却系统的功率限制,有:
步骤三:建立idcs负荷的初始模型:
如图1所示,idcs的功耗可以分为三部分,即it设备功耗、冷却系统功耗、其它设备功耗。其中,it设备功耗用于提供一定的计算能力以处理交互式数据负荷以及批处理数据负荷,从而确保用户的服务质量(qualityofservice,qos)(即延迟约束);冷却系统功耗用于提供冷却功率以消除由it设备和其它设备产生的热量以及由室外传递进来的热量,从而维持idcs的内部环境温度(即温度约束);其它功耗(如:照明系统、配电系统等)可认为是一个固定常数。因此,可以通过数据负荷的时空调度调节it设备功耗;可以通过数据负荷的时空调度和热能在时间上的存储调节冷却系统功耗。则idcs的功耗可以描述为:
式中:
由于服务器数量和数据负荷量通常很大,可以放宽对活动服务器数量的整数约束而不影响最优结果。因此,idcs的负荷模型可描述为(1)、(3)-(6)、(14)、(20)-(24)。控制变量包括:
然而,当idcs与电网协调运行时,如1)参加调节市场上报各时段各idc的调节量,2)向聚合商等提供一组合适的负荷封装模型以供聚合商调度,对控制变量的选取和负荷模型的最终表达形式可能会有更高的要求。具体来说,对于iso,在第一种场景下,只需要数据网络运营商提供
此外,对于数据网络运营商来说,由于上文提及的三种调节手段在不同时段、不同idcs中的调节成本和调节效果可能会有很大差异,需了解三种调节手段各自对idcs负荷调节潜力的贡献以及贡献的相关约束(可以是各自的,也可以是三者之间的)以指导之后的相应投资和策略上的相关取舍。
综合iso、数据网络运营商两者的需求,需对原控制变量和负荷模型进行转换和封装。
步骤四:推导出基于能量属性的数据网络负荷的封装模型
如图2所示,建立idcs负荷的封装模型的思路为:首先为收紧延迟约束,引入延迟约束边界功耗
1)
idcs功耗的最大取值
接下来关注各时间槽内各idc的最低功耗
相应地,定义此时的it功耗、冷却系统功耗分别为
2)
定义
则,和
3)
相较于
可以发现,室内温度为tin_min,i时,储能水平最高,而室内温度为tin_max,i时,储能水平最小。则式(20)-(21)可最终转换为:
4)
定义式(32)中,
定义标准情况下,各时间槽中达到的总交互式负载
定义
则式(1)、(3)-(6)可最终转换为:
其中,式(44)-(45)为
此时,
则式(23)可最终转换为:
5)idcs的封装负荷模型
综上,已将以
其中,
式中:
式(54)中,子式(a)描述了idcs功耗模型表达了三种负荷调节手段对idcs功耗调节的贡献;子式(b)、(c)描述了空间负荷调节约束;子式(d)、(e)描述了通过延迟处理批处理负载的时间负荷调节约束;(f)、(g)描述了通过热储能的时间负荷调节约束;子式(h)描述了两种时间负荷调节方式之间的约束;子式(i)描述了空间负荷调节方式和两种时间负荷调节方式之间的约束。
综上,在本发明提出的idcs负荷封装模型中,1)控制变量全为电气量,且其具有明确的物理意义;2)负荷特性表达明确,能够明确地表达这三种负荷调节策略各自的调节界限、以及它们之间的相互约束;3)决策值(即控制变量的取值)能够明确地表达三种负荷调节策略对各idc的最终用电负荷调节的贡献;4)就封装本身来说,该封装很好地保护了终端用户的建筑设计、设备类型和偏好信息;5)该封装模型整体为一个线性模型,能够减轻计算压力。这将为idcs这一特殊负荷未来更好地参与电力系统需求响应提供理论基础。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。