双碳目标下电网异址双活调控中心负载均衡控制方法.pdf
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1、在大型电网中,调控中心异址双活模式可全面提升系统容灾性能,实现主备一体化运维。然而异址多中心模式会增加能源消耗水平,给当前电网双碳目标的实现带来挑战。目前调控中心间负载分配策略并没有综合考虑能源成本、数据传输成本和排队延迟。调控中心考虑由可再生能源直接供电,并提出了一种新颖的工作负载管理框架,通过智能调度决策了解数据传输成本和排队延迟,采用整体方法来解决成本最小化和可再生能源消纳问题,即实现双碳目标。将工作负载分配问题表述为非合作博奔,并设计了一种基于纳什均衡的智能博奔负载分配框架,以最小化运营成本。该框架同时考虑能源和网络成本最小化,且同时满足工作负载性能目标。利用详细的模型来获得影响运营成
2、本和工作负载性能的一组综合特征,包括调控数据中心计算和冷却功率、托管性能干扰、分时电价、可再生能源、净计量、高峰需求、调控数据中心排队延迟,以及调控数据中心间数据传输所涉及的成本。通过仿真表明,所提出的方法可以比现有方法更有效地降低运营成本,验证了其有效性。关键词:双活模式;余管理;负载均衡;双碳目标D0I:10.19753/j.issn1001-1390.2023.07.017中图分类号:TM714Load balancing control method for remote active-active control centersof power grid with carbon pe
3、ak and neutrality targetsZhou Xiaoguang,Zi Hui,Jin Tian,Tu Yaowen,Zhang Juncheng,Wu Haiyong?(1.Guangzhou Power Supply Bureau,Guangdong Power Grid Co.,Ltd.,Guangzhou 510620,China.2.Dongfang Electronics Co.,Ltd.,Yantai 264000,Shandong,China)Abstract:In the large-scale power grid,the remote active-acti
4、ve mode of the control center can comprehensively improvethe disaster recovery performance of the system and realize the integrated operation and maintenance of active and standby.However,the off-site multi-center model will increase the level of energy consumption,which will bring challenges to the
5、realization of the current carbon peak and neutrality targets of the power grid.Moreover,the current load distribution strat-egy between control centers does not take into account energy cost,data transmission cost and queuing delay.The controlcenter is considered to be directly powered by renewable
6、 energy sources,and a novel workload management framework isproposed to understand data transmission cost and queuing delay through intelligent scheduling decisions,taking a holisticapproach to address the problem of network cost minimization and renewable energy consumption to achieve carbon peakan
7、d neutrality targets.The workload allocation problem is formulated as a non-cooperative game,and a Nash equilibrium-based intelligent game load allocation framework is designed to minimize operating cost.The framework considers both en-ergy and network cost minimization while meeting workload perfor
8、mance goals.Then,leverage detailed models are used toobtain a comprehensive set of characteristics that affect operating cost and workload performance,including throttling datacenter computing and cooling power,colocation performance disturbances,time-of-use tarffs,renewable energy,net me-tering,pea
9、k demand,throttling data center queuing delays,and the costs involved in regulating the transfer of data be-tween data centers.Simulations show that the proposed method can reduce operating cost more effectively than existingmethods,verifying its effectiveness.Keywords:active-active mode,redundant m
10、anagement,load balancing,carbon peak and neutrality targets基金项目:广东省重点领域研发计划项目(2 0 2 0 B010166004)文献标识码:B文章编号:10 0 1-139 0(2 0 2 3)0 7-0 10 7-0 90引言电力系统通常采用集中式调控数据中心,而最近一10 7 一第6 0 卷第7 期2023年7 月15日出现了部署异址双活调控数据中心的模式。将调控数据中心分布在异地,可使其更接近数据终端,提供更好的性能和更低的网络成本。由于分布式调控数据中心实现的穴余,它还可针对不可预测的故障提供更好的恢复能力2。然而异址多
11、中心模式带来了能源消耗提高的问题,不利于电网双碳目标的实现3。通过可再生能源直接供电的模式可降低甚至消除异址分布调控数据中心的能耗成本45。也可通过分时电价来降低能耗成本6。此外,在异址调控数据中心之间转移工作负载是降低电力支出的一种有效方法。此模式使得电网公司以更低的能源成本将工作负载分配到不同调控数据中心。工作负载转移也会带来开销:在调控数据中心之间传输工作负载及其数据的网络成本。异址调控数据中心托管的许多工作负载需要在中心之间传输,以进行数据复制、收集和同步。这种数据移动显著增加了网络成本7。尽管互联网数据传输的价格继续以每年约30%的速度下降,但调控数据中心间的流量却呈爆炸式增长8。此
12、外,以高容量运行高能效调控中心有时会使中心内的服务器和网络设备不堪重负,从而导致处理负载的延迟。称之为排队延迟,这会降低调控中心性能。最近有许多工作提出了异址分布的调控数据中心电力成本降低方法,优化问题的基本决策依赖于分时电价模型。一些文献认为高峰需求定价模型通常与储能设备/电池相结合可优化调控中心电力成本10-11也有文献关注数据中心之间的智能工作负载调度,以优化服务质量,同时降低成本12-13。在文献14中,提出了一个多目标框架,该框架在满足服务质量要求的同时也优化数据资源迁移成本。在文献15中,利用非合作博奔论提出了一种根据服务用户的需求来分配电测与仪表Electrical Measur
13、ement&Instrumentation1调控中心模型使用系统工作负载管理器(SystemWorkloadMan-ager,SWM)将传人的工作负载请求分发到异址调控数据中心。每个中心都有自已的本地工作负载管理器(Lo c a l Wo r k lo a d M a n a g e r,LWM),该管理器接受 SWM分配给它的工作负载,并将请求映射到中心内的计算节点。首先描述系统模型,然后进一步详细介绍调控数据中心级别的组件模型。1.1系统级模型考虑一种基于速率的工作负载管理方案,其中工作负载到达率可以在决策间隔(周期)内预测。在本文中,间隔周期T为1小时,2 4个间隔周期为一整天。
14、在一个间隔的短持续时间内,工作负载到达率可以合理地近似为恒定。D为包含|D|个调控数据中心集合,d表示一个单独的调控数据中心:假设系统由D|个调控数据中心组成,如图1所示,即d=1,2,,|D|。是包含11|个任务类型的集合,i表示单个任务类型,即i=1,2,lI l。任务类型i的特征是它的到达率和执行率,即在每个性能状态下,在每个异构计算节点上完成任务类型i的任务所需估计时间的倒数。假设每个时段t的开始表示一个稳态调度问题,其中SWM将每个任务类型i的系统到达率GAR()分成本地调控数据中心级到达率AR;,()并将其分配给每个调控数据中心dED。即:1DIZARi,(T)=CAR,(T),V
15、i e Id-1Vol.60 No.7Jul.15,2023(1)调控中心1ARI.IARLL,ER1.1ER计算资源的技术。在文献16 中,提出了一种算法降GARGARIL工作负载分配器低数据迁移成本并最大化电网公司的利润。在文献ARi.DI-ARMD17中,提出了一种方法来解决调控数据中心的服务质量和能耗之间的权衡。然而,上述文献都没有考虑调控数据中心计算和冷却功率、主机代管干扰和高峰需求定价分布的详细模型。此外,这些文献也没有考虑工作负载的异构性和调控数据中心结构的异构性。本文考虑调控中心直接由可再生能源供电,开发了一种基于非合作博奔论的工作负载管理技术,以最小化运营成本,并最大化可再生
16、能源的消纳。该方法在满足负载性能目标的同时,同时考虑了能耗和网络开销的最小化。该方法还考虑了影响运营成本和工作负载性能的一套详细模型,包括计算和冷却功率、主机代管性能干扰、分时电价、可再生能源、网络计量、高峰需求定价分布、调控数据中心排队延迟以及调控数据中心间数据传输涉及的成本。一10 8 一调控中心DERi,DIERIID图1调控中心负载分配架构Fig.1 Load distribution architecture of dispatchand control centerSWM执行此任务,以最小化所有调控数据中心的总运营(能源和网络)成本,同时限制所有任务类型的执行率超过其在每个调控数据
17、中心的到达率,即所有任务完成而不被丢弃。在每个时期开始时,SWM为每个中心d处的每个任务类型i计算协同位置感知最大执行速率ERi,d。随后,它将每个任务类型i的系统到达率GAR(T)分割为本地调控数据中心级别的到达率ARi,a(),使得调控数据中心最大执行速率ERi,a()超过相应的到达率AR;a(),从而确保完成工作负载:第6 0 卷第7 期2023年7 月15日ERid()ARi,d(T),Vi I,Vd DER;,a()必须严格大于AR;,d(),以最小化中心d中任务类型i的预期平均排队延迟。1.2调控数据中心级模型1.2.1 组织结构每个中心d容纳NNa个节点和由计算机房空调(CRAC
18、)单元组成的冷却系统。设NCRa为CRAC单位数。计算节点之间存在异构性,这些节点的执行速度、功耗特性和核心数量各不相同。节点n中的核数为NCNn,NT.为核k所属的节点类型。1.2.2共址感知执行率在多核处理器中竞争共享内存的任务可能会导致严重的性能下降。任务的内存密集度指的是末级缓存未命中与执行的指令总数之比。使用线性回归模型18,该模型基于分配给多核处理器的当前任务来组合一组不同的特征,以在由于来自任务协同分配的干扰而存在性能降级的情况下预测目标任务i在核k上的执行时间。在每个节点类型上将任务类型分类为内存强度类,并使用线性回归模型计算每个内存强度类的系数,以确定任务类型i在核k上的共址
19、执行率CERore()。当考虑在中心d处共址时,任务类型的共址感知执行率由下式给出:NNaNCN,ER;,d(T)=ZCERT(T)n=1线性回归模型使用执行时间数据集进行训练,这些数据是从文献12 中获取。该模型平均预测误差约为7%。1.2.3电源模型PCRd.。()是中心d中CRAC单元c所消耗的功率。PN,()是节点n的功率消耗。每个中心部分地由太阳能、风能或两者的某种组合供电。中心d可用的全部可再生能源PR()是当时可用风能和太阳能的总和。如果没有可再生能源可用,则PRa()可以为零。Efa是由于电源的低效而导致的中心d中的电力开销系数的近似值。Ef。始终大于或等于1。整个中心的净总耗
20、电量PD(T)计算如下:NCRdPDa()=(Z PCRa.(T)+ZPN,(r)Effa-c=1PR;(T)对于间隔,如果调控数据中心可用的PR.()大于冷却和计算功耗,则PD.()可以为负值。允许将现场产生的多余可再生电力回售至电网。回售价格因位置而异。回售价格与购电价格之比为净计量因数d。1.2.4峰值需求模型假设电网根据在给定计费期间消耗的峰值电力来电测与仪表Electrical Measurement&Instrumentation(2)Ao(T)定义为:Ar()=pri(Pe(t)-Ppr()(5)如果Pecpcak()Pp a c(),式(5)成立,否则A()等于0。在每
21、个间隔中计算峰值功率成本增加pc(),并在计费周期中对所有时段求和,以计算总的峰值功率成本。1.2.5网络成本模型网络成本的两个主要组成部分是每单位流量的网络价格Npie、和向外迁移的任务数据量。假设所有调控数据中心的Nprice都相同。设S;为任务类型i的大小。中心d的网络成本NCa()计算如下:1INNdNC,(T)=ZZ(Mmie.S.)i=1n=1.2.6成本模型中心d的每千瓦时电价为Epri()。如果整个中心的PD.()为负值,则可以使用回售电力。对于这种情况,中心d的总成本DCa()可定义为:DCa()=Eprice()d PD,()+p e a k()+NC,(T)(7)(3)如
22、果PD()为正,则=1,否则为0 a1。式(7)中的第一项表示分时电价,第二项表示高峰需求成本,第三项表示网络成本。1.2.7排队延迟模型为了降低碳排放,电网公司倾向于将更多工作负载分配给能效更高的调控数据中心,通常以非常高的容量运行它们。这可能会导致排队延迟。中心d的任务类型i的预期平均排队延迟dq,eu()可计算如下:d.(T)=ERi,a(T)-ARi,d(T)2负载均衡控制方法假定系统有足够的计算资源来完成工作负载,而不需要在完成之前丢弃任何任务。任务来源于异地调NNd控数据中心,不考虑从任务来源到调控数据中心的传输时间和成本。如果SWM将任务从一个位置迁移到(4)另一个位置,则存在与
23、其相关的数据传输成本。SWM的目标是对异址中心分配工作负载,以最大限度地减少系统的运营(能源和网络)成本,同时确保工作负载根据式(2)定义的约束完成。2.1成本模型2.1.1估计能源和网络成本Ja是中心d中的一组节点类型,j代表单个节点类一10 9 一Vol.60 No.7Jul.15,2023计费。中心d处的每千瓦峰值需求价格表示为Prj。将Pec()定义为自本月初以来的最高电网功耗。文中将Ppca()定义为自当前月初至当前间隔t开始的最高功耗。然后将中心d的峰值电力成本增加量(6)1(8)第6 0 卷第7 期2023年7 月15日型。中心d中,共有节点类型为的NNdi个节点。设PP是节点类
24、型j的平均峰值动态功率。PDm是中心d处可能的最大功率消耗,计算如下:PD=(NCRa PCR.+ZNNaJ P)EfjeJd(9)PDE(A R,T)是中心d处每个任务类型i可能的估计功率消耗,计算如下:-(D2:AR(2)-PR,(c)PDE,a(AR,T)=ER;,d(T)NC.是中心d处每个任务类型i可能的最大网络成本,计算如下:NC.=INico.NN,S.设NCEa(A R,T)是中心d处每个任务类型i可能的估计网络成本,计算如下:NCTa ARi.a()NCE.(AR,T)=ER;,d(T)观察到,对于PRa()为O的中心d,随着到达率ARi,d()接近其最大执行率ERi,d()
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- 目标 电网 异址双活 调控 中心 负载 均衡 控制 方法
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