基于天气条件的数据中心能耗预测：遥感与机器学习方法
其他计算机科学
2018-05-31 v2
摘要
数据中心（DCs）的能耗对电信运营商而言是一项非常重要的指标，不仅关乎成本，也关乎运行可靠性。能耗与天气条件之间存在关联，将意味着天气预报模型可用于预测数据中心的能耗。可靠的预测将有助于更高效地管理可用能源，并更容易利用基于可再生能源的现代类型电网。在本文中，我们利用 FIESTA-IoT 平台提供的能力，研究数据中心天气条件与能耗之间的相关性。随后，通过使用多变量线性回归过程，我们对能耗与主导天气条件参数之间的相关性进行建模，以基于天气预报有效预测能耗。我们已通过来自 RealDC 测试台的实时测量验证了结果。我们提出的方法的结果表明，基于天气条件的能耗预测不仅可帮助数据中心运营商管理其冷却系统与电力使用，也可帮助电力公司在优化其电力分配系统方面获益。
引用
@article{arxiv.1804.01754,
title = {On the Energy Consumption Forecasting of Data Centers Based on Weather Conditions: Remote Sensing and Machine Learning Approach},
author = {Georgios Smpokos and Mohamed A. Elshatshat and Athanasios Lioumpas and Ilias Iliopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.01754},
year = {2018}
}
备注
6 pages, energy efficiency of data center, DC-IoT, FIESTA- IoT