基于模型預(yù)測(cè)控制的數(shù)據(jù)中心節(jié)能調(diào)度算法
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如今日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)中心能耗，特別是冷卻系統(tǒng)能耗已日益受到重視，降低系統(tǒng)能耗能夠減少數(shù)據(jù)中心碳排放．提出了一種基于模型預(yù)測(cè)控制（model prediction control，簡(jiǎn)稱MPC）的節(jié)能調(diào)度策略，該策略可以有效地減小數(shù)據(jù)中心冷卻能耗．該方法采用動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)技術(shù)來調(diào)整計(jì)算節(jié)點(diǎn)頻率，從而減少節(jié)點(diǎn)間的熱循環(huán)；所有節(jié)點(diǎn)的峰值溫度可被保持在溫度閾值下，在任務(wù)的執(zhí)行中穩(wěn)態(tài)誤差較小，該方法可以通過動(dòng)態(tài)頻率調(diào)節(jié)來抑制由于負(fù)載類型變化造成的模型不確定性帶來的內(nèi)部擾動(dòng)，分析結(jié)果表明，基于模型預(yù)測(cè)的溫控算法系統(tǒng)開銷較小，具有良好的可擴(kuò)展性，基于該算法設(shè)計(jì)的控制器能夠有效地降低輸入溫度，提高數(shù)據(jù)中心能耗效率．通過在實(shí)際數(shù)據(jù)中心內(nèi)運(yùn)行的模擬網(wǎng)上書店，該方法與安全最小熱傳遞算法和傳統(tǒng)反饋溫控算法這兩種經(jīng)典方法相比，無論是在正常條件下還是在擾動(dòng)存在的情況下都能取得較好的溫度抑制效果，系統(tǒng)性能如吞吐率也達(dá)到最大．在相同的負(fù)載條件下，該方法能夠獲得最小的輸入峰值溫度和最小的冷卻能耗。
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