面向低碳数据中心的任务需求与能源供给联合调度：基于决策相关不确定性集
系统与控制
2025-12-05 v2 系统与控制
摘要
本文针对低碳互联网数据中心（IDC）中基于氢燃料的分布式能源系统与随机工作负载的联合调度问题进行了研究。尽管这些工作负载可以在时空范围内进行转移，但当它们无法准确预测时，将导致能源系统效率显著下降和高运营成本。当工作负载转移决策会影响其随机性时，这一问题更加困难——这在IDC工作负载中是自然现象。为解决这些问题，我们提出了一种基于决策相关不确定性集的工作负载分类模型，其中清晰地识别了不同类型随机工作负载的时空弹性，并将决策依赖性明确地描述为线性约束。因此，建立了用于工作负载需求和能源供给最优调度的混合整数规划。为增强系统对高波动情景的韧性，开发了滚动时域算法，以确保非预见性和全情景可行性。数值测试表明，在大多数不确定情景下，所提方法较基准方法具有有效的工作负载调度决策和显著的能源运营成本降低。
引用
@article{arxiv.2511.22244,
title = {Joint Scheduling of Workload Demand and Energy Supply in Low-carbon Data Centers with Decision-Dependent Uncertainty Set},
author = {Maoyuan Ma and Wangyi Guo and Lei Yang and Zhanbo Xu and Xiaohong Guan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.22244},
year = {2025}
}
备注
The upper and lower bounds of the uncertainty set relied on in decision-making need to be reconsidered