一种基于电价与负载预测的数据中心用能优化方法

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一种基于电价与负载预测的数据中心用能优化方法
申请号:CN202411900282
申请日期:2024-12-23
公开号:CN119990395A
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于电价与负载预测的数据中心用能优化方法,涉及需求侧的调度优化技术领域,包括采集与数据中心能耗相关的参数,构建基于工作负载转移的数据中心能耗模型,提出基于LSTM神经网络的电价和工作负载预测模型,以最小化购电成本为目标函数并考虑约束条件,构建市场环境下数据中心负载优化调度决策模型,利用IEEE30节点系统对模型进行仿真验证,得到预测日的电价、到达的工作负载、工作负载调度情况及购电成本。本发明所述方法本发明提供的基于电价与负载预测的数据中心用能优化方法通过LSTM模型的引入,能够准确预测电价的短期和长期波动。
技术关键词
数据中心 优化调度决策 LSTM模型 LSTM神经网络 能耗 工作负载变化 调度优化技术 优化调度策略 离线 优化调度模型 UPS电源 仿真工具 IT设备 预测误差 照明系统 配电系统 制冷系统 处理器