一种面向云数据中心的计算任务跨区迁移方法及系统

    公开(公告)号:CN115718644A

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202211496048.7

    申请日:2022-11-25

    Abstract: 一种面向云数据中心的计算任务跨区迁移方法及系统,计算任务跨区迁移过程包括迁移环境感知、迁移决策、迁移同步三个步骤,迁移环境感知步骤动态监控云数据中心的状态,实时获取云数据中心负载、功耗等信息;迁移决策步骤采用基于能耗水平的自适应动态阈值方法确定迁移触发时机,综合考虑低能耗、负载均衡等优化目标,给出最优迁出任务集及迁入目的主机集;迁移同步步骤实现迁移前后数据、状态的一致以及网络资源环境的动态适配。本发明可降低云数据中心系统能耗,同时满足系统负载均衡和应用性能的要求,本发明有助于推动云数据中心能耗管理技术的发展,在云数据中心能耗优化和作业迁移方面,形成可靠的作业动态跨区迁移方案。

    基于分解网络的电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN115600640A

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN202211214761.8

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 本发明涉及电力负荷预测领域,尤其涉及基于分解网络的电力负荷预测方法,包括:采集用户侧历史负荷数据和气象数据作为原始数据;预处理原始数据;构建预测模型并训练;将待测日前的历史负荷数据和气象数据输入至训练好的预测模型中,得到待测日的电力负荷预测值;预测模型中,预测模型包括分解网络、卷积层和多层感知机;分解网络中的分解模块包括前后切分单元和局部关联信息提取单元;预处理后的原始数据作为输入序列,前后切分单元将输入序列前后切分为前序列和后序列,再通过两个局部关联信息提取单元完成序列中向量数据的提取,输出子序列;分解网络最终得到若干组子序列;最后通过卷积和多层感知机输出负荷预测值。本发明预测效果准确。

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