基于PE方法的數(shù)據(jù)中心需量費用優(yōu)化算法

黃焱，王鵬，謝高輝

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基于PE方法的數(shù)據(jù)中心需量費用優(yōu)化算法

黃焱1,2，王鵬3，謝高輝4

(1. 中國科學(xué)院成都計算機應(yīng)用研究所，四川成都 610041；2. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049； 3. 西南民族大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，四川成都610041；4. 廣州五舟科技股份有限公司，廣東廣州 510000)

數(shù)據(jù)中心的電費包含需量費用和用量費用2個部分，以往的數(shù)據(jù)中心電費優(yōu)化研究通常未考慮需量費用。在滿足服務(wù)質(zhì)量和響應(yīng)時間的約束條件下采用PE(partial execution)方法可以減少峰值功率，從而降低需量費用。通過對時間、外部負載、服務(wù)質(zhì)量約束、響應(yīng)時間約束進行建模，構(gòu)建電費優(yōu)化問題的模型，提出基于PE方法的需量費用優(yōu)化算法PEDC（partial execution demand charge)，在高負載時間段執(zhí)行PE方法減小峰值功率以降低需量費用并降低用量費用，從而降低數(shù)據(jù)中心的總電費。通過與4種算法進行比較，并構(gòu)造準(zhǔn)確預(yù)測的負載數(shù)據(jù)對PEDC算法性能進行測試，PEDC算法可以降低數(shù)據(jù)中心運營總電費5.9%~12.7%，提升集群使用率1.32倍。

PE方法; 需量費用; 用量費用; 能耗費用優(yōu)化

1 引言

近年來，云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)等信息產(chǎn)業(yè)的前端領(lǐng)域高速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心作為信息產(chǎn)業(yè)的后端基礎(chǔ)設(shè)施在集群數(shù)量和集群規(guī)模上呈現(xiàn)出快速增長趨勢。谷歌、微軟公司的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器數(shù)目均超過100萬臺，阿里的“飛天”集群規(guī)模超過5 000臺[1]，全球TOP500超級計算機的CPU核數(shù)與計算性能的年增長率達53%[2]，IDC預(yù)測到2017年全球數(shù)據(jù)中心的數(shù)量將達到860萬個[3]。

數(shù)據(jù)中心的能耗巨大，2010年美國數(shù)據(jù)中心消耗的電能占其全國總能耗的1.7%~2.2%，2012年其消耗的電能比2011年增長19%，2013年其數(shù)據(jù)中心每小時消耗910億度電，預(yù)計到2020年，數(shù)據(jù)中心消耗的電能將占全球能耗的8%，碳排放量為全球碳排放量的2.6%[4]，電費成為數(shù)據(jù)中心最大的運營開支。假定數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的折舊期為15年，服務(wù)器的折舊期為3年，則數(shù)據(jù)中心的電費占運營成本的41.6%[5]，因此，數(shù)據(jù)中心功耗優(yōu)化是研究的熱門領(lǐng)域。文獻[6]對數(shù)據(jù)中心能耗控制進行綜述，將能耗控制方法劃分為硬件和算法2個層級：在硬件層可通過低功耗多核處理器芯片[7]、直流電源、高效制冷設(shè)備等硬件技術(shù)降低數(shù)據(jù)中心的功耗[8]；在算法層可通過DVFS (dynamic voltage and frequency scaling)、DFS(dynamic frequency scaling)和動態(tài)節(jié)點控制技術(shù)等方法調(diào)節(jié)CPU的電壓、頻率從而對數(shù)據(jù)中心進行節(jié)點級功耗控制[9]，也可以通過動態(tài)調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中心的運行節(jié)點數(shù)目，提高服務(wù)器使用率、減少處于閑置狀態(tài)的節(jié)點數(shù)量，從而降低數(shù)據(jù)中心的功耗[10]，進行數(shù)據(jù)中心級功耗控制。

目前相關(guān)研究多利用電價在時間和地理位置上的差異對電費進行優(yōu)化。文獻[11~13]利用電價在地理位置上的差異，將負載分配到價格較低的區(qū)域執(zhí)行，對分布式數(shù)據(jù)中心的負載分配進行調(diào)控，從而對電費進行優(yōu)化；文獻[8, 14, 15]利用電價在時間上的波動對電費進行優(yōu)化，將負載盡量安排在低電價時段執(zhí)行，減少高電價時段的執(zhí)行；在對電費進行優(yōu)化的同時還可對服務(wù)質(zhì)量(QoS, quality of service)[12, 13]、對智能電網(wǎng)的影響[16, 17]、碳排放量[18]、UPS的使用[19]、動態(tài)服務(wù)定價[20]等第二優(yōu)化目標(biāo)進行優(yōu)化，文獻[21]對其進行了詳細綜述。

上述研究中，電費均是根據(jù)數(shù)據(jù)中心消耗的電量(kWh)和電價求得，而其電價大多采用智能電網(wǎng)實時的零售價格，這與數(shù)據(jù)中心的實際情況不符。由于數(shù)據(jù)中心長期消耗巨大的電能[4]，一般都與電力運營商簽署長期用電合同[22]，按照長期合同電價進行結(jié)算，而不是根據(jù)實時的零售電價進行結(jié)算，這樣既可以使數(shù)據(jù)中心運營商合理地對業(yè)務(wù)運營進行優(yōu)化，避免由于電價波動給數(shù)據(jù)中心增加電力成本，也可以使電力供應(yīng)商有效掌握用電需求，合理規(guī)劃電力的生產(chǎn)與分配，提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性。通過對多個地區(qū)大型用電單位的實際電力供應(yīng)合同進行研究，發(fā)現(xiàn)電費由用量費用(EC, energy charge)和需量費用(DC, demand charge)構(gòu)成。用量費用是用電單位為所消耗的電量(kWh)支付的費用，是大多數(shù)研究采用的常規(guī)電費計算方式；需量費用是用電單位為用電時間段中的峰值功率支付的費用(kW)。目前對于數(shù)據(jù)中心用量費用優(yōu)化的研究已經(jīng)很充分，但對其需用量費用優(yōu)化的研究很少。本文基于此展開研究，使用PE(partial execution)方法減少數(shù)據(jù)中心的峰值用電量，從而降低用量費用。

本文首先對數(shù)據(jù)中心能耗費用優(yōu)化的相關(guān)研究進行分析，介紹電價方案、PE方法、服務(wù)質(zhì)量等背景知識，發(fā)現(xiàn)目前的研究大多只對數(shù)據(jù)中心的用量費用進行優(yōu)化，沒有考慮需量費用，而數(shù)據(jù)中心的需量費用一般比用量費用高得多，是電費的主要部分，因此提出使用PE方法降低數(shù)據(jù)中心的峰值用電量的核心思想；然后對系統(tǒng)的時間、外部負載、服務(wù)質(zhì)量約束、響應(yīng)時間約束等進行建模，構(gòu)建電力費用優(yōu)化問題模型，提出PEDC算法；最后將PEDC算法與4種算法進行比較，并通過構(gòu)造準(zhǔn)確預(yù)測的負載數(shù)據(jù)對PEDC算法的性能進行測試，實驗結(jié)果表明PEDC算法可以有效降低數(shù)據(jù)中心的需量費用和用量費用，并提高集群使用率。

本文主要創(chuàng)新點如下。

1) 采用數(shù)據(jù)中心實際使用的電費合同，綜合考慮需量費用和用量費用，計費模式符合數(shù)據(jù)中心的實際情況，將數(shù)據(jù)中心電費優(yōu)化劃分為降低峰值功率和降低用電量2個問題。

2) 使用//隊列模型對等待執(zhí)行的負載建模，運行節(jié)點處于滿負載的狀態(tài)，避免空閑節(jié)點的電量消耗，提高節(jié)點的利用率。

3) 在算法優(yōu)化過程中，同時考慮服務(wù)質(zhì)量約束和響應(yīng)時間約束2個條件。

2 背景知識

本文的核心目標(biāo)是根據(jù)外部負載的情況，在滿足服務(wù)質(zhì)量約束[24]和負載響應(yīng)時間約束的條件下，確定執(zhí)行PE方法的時間段，降低數(shù)據(jù)中心的峰值用電量，減少其需量費用。本節(jié)對文中涉及的電價方案、PE方法和服務(wù)質(zhì)量等關(guān)鍵的背景知識進行講解。

2.1 電價方案

零售電價是電力運營商按照單位時間用電量($kWh)的定價方案，為了保障電網(wǎng)中零售用電的負載均衡，保障電網(wǎng)安全，電力運營商會根據(jù)電力負載制定不同地區(qū)和不同時間段的零售電價。數(shù)據(jù)中心是長期、高負載用電單位，與電力運營商簽訂長期用電合同，不使用零售電價。通過對電力運營商的長期用電合同[25]的分析可以發(fā)現(xiàn)長期電力合同從用電總量、峰值功率2個方面與用戶進行約定，以15 min作為單位時間段進行統(tǒng)計。用電總量是總計費時間內(nèi)用戶消耗的電量(kWh)，峰值功率是所有時間段(15min)中最大的平均功率(kW)，峰值功率越大，電力運營商需要為其投入更多的基礎(chǔ)設(shè)施以保障穩(wěn)定供電，用戶因此需要支付越多的需量費用。需量費用可能比用量費用大很多，例如，在美國GA地區(qū)某用電單位的峰值功率為10 MW、平均功率為6 MW，根據(jù)如表1所示的電價可求得其月用量費用為$38 400，月需量費用為$147 312，需量費用是電費的主要支出。

因此，合同電價包含用量價格和需量價格2個部分，表1列出了6個區(qū)域的合同電價，從中可以發(fā)現(xiàn)這些區(qū)域的需/用數(shù)值比存在較大差異，GA區(qū)域需/用數(shù)值比最大，OR區(qū)域需/用數(shù)值比最小，5.4節(jié)對各個區(qū)域分別進行實驗，研究區(qū)域電價差異對數(shù)據(jù)中心電費的影響。

表1 6個區(qū)域的合同電價

2.2 PE方法

Web搜索、金融服務(wù)、仿真模擬等類型業(yè)務(wù)的計算結(jié)果精度取決于計算任務(wù)量，計算時間越長，計算越充分，其計算結(jié)果越精確。PE方法正是這樣一種通過對不完全執(zhí)行任務(wù)來減少負載執(zhí)行量的方法[23]，適用于可接受近似計算結(jié)果的交互式類型負載的計算。本文采用PE方法減少負載高峰期的運行負載數(shù)，從而降低需量費用。

以搜索引擎類任務(wù)為例，當(dāng)搜索引擎接收到某個關(guān)鍵詞的搜索任務(wù)時，會首先在緩存中進行檢索，如果沒有在緩存中檢索到，則會將搜索任務(wù)發(fā)送到檢索服務(wù)器集群，每臺檢索服務(wù)器對大量的文件進行并發(fā)的檢索操作。搜索結(jié)果的精準(zhǔn)度與檢索的文檔數(shù)量有關(guān)，對全部文件進行檢索所得到的結(jié)果為最優(yōu)結(jié)果，但花費的時間會超出響應(yīng)時間的限制；如果采用PE方法對部分文件進行檢索，會減少運行的負載數(shù)目，縮短運行時間，從而得到近似的搜索結(jié)果。

微軟Bing搜索服務(wù)的質(zhì)量與其后端計算執(zhí)行率的關(guān)系如圖1所示[23]，從圖中可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)負載執(zhí)行率為50%時的搜索服務(wù)質(zhì)量為0.82，當(dāng)進一步提高負載執(zhí)行率時，服務(wù)質(zhì)量的提高速度變慢，無需將負載完全運行即可獲得可接受的近似計算結(jié)果。因此在滿足計算精度要求的前提下在高負載時間段使用PE方法可以降低數(shù)據(jù)中心的峰值用電量、降低用量費用。

2.3 服務(wù)質(zhì)量

服務(wù)質(zhì)量表示使用PE方法的交互式應(yīng)用響應(yīng)質(zhì)量與完全執(zhí)行的響應(yīng)質(zhì)量的比值，是此類應(yīng)用最重要的執(zhí)行評價指標(biāo)之一。在如圖1所示的Bing搜索服務(wù)中，每個負載執(zhí)行比率對著相應(yīng)的服務(wù)質(zhì)量。為了對問題模型進行簡化，可按照服務(wù)質(zhì)量將服務(wù)分為高質(zhì)量服務(wù)和低質(zhì)量服務(wù)，這樣可以使用二進制數(shù)0和1來表示服務(wù)質(zhì)量。交互式應(yīng)用對其高質(zhì)量服務(wù)占比的要求為服務(wù)質(zhì)量約束，搜索引擎服務(wù)一般要求其高質(zhì)量服務(wù)占比超過95%[23]。

3 系統(tǒng)模型

本文采用非連續(xù)時間模型，根據(jù)數(shù)據(jù)中心電費合同以15 min為時間間隔將1天分為96個時間段，即，對時間段分別計算負載數(shù)量、平均功率、耗電量、電費等參數(shù)并設(shè)定運行節(jié)點數(shù)目。數(shù)據(jù)中心由同構(gòu)節(jié)點組成，時間段的運行節(jié)點數(shù)目由負載大小以及能耗優(yōu)化策略決定，節(jié)點一旦運行即處于滿負荷運行狀態(tài)，因此每個節(jié)點的功耗相同。本文假定數(shù)據(jù)中心的PUE值固定，當(dāng)運行節(jié)點數(shù)增加或減小時，制冷設(shè)備的功耗相應(yīng)地增加或減少。數(shù)據(jù)中心所處理的負載為交互式類型負載，有嚴格的響應(yīng)時間要求。

3.1 服務(wù)質(zhì)量約束

(2)

3.2 響應(yīng)時間約束

本文用//排隊模型來定義數(shù)據(jù)中心內(nèi)等待處理的負載任務(wù)，設(shè)時間段的外部負載量為，運行節(jié)點數(shù)據(jù)數(shù)為，節(jié)點服務(wù)率為，負載在數(shù)據(jù)中心始終處于等待狀態(tài)，則負載的平均等待時間。設(shè)定負載響應(yīng)時間為，結(jié)合式(2)可得響應(yīng)時間的約束條件為

3.3 電力費用模型

數(shù)據(jù)中心能耗費用優(yōu)化問題P1表示如下

4 求解方法

(7)

4.1 求解需量費用()的最小值

由式(6)可得

(8)

4.2 求解用量費用()的最小值

由式(6)可得

(9)

4.3 PEDC算法流程

PEDC算法首先在滿足服務(wù)質(zhì)量約束(1)的條件下將負載最大時段的運行模式設(shè)置為低質(zhì)量服務(wù)模式，再根據(jù)約束條件(8)求解運行節(jié)點數(shù)，從而根據(jù)決定變量的數(shù)值求解數(shù)據(jù)中心電費的最小值，PEDC算法基本流程如下：

if 滿足服務(wù)質(zhì)量約束條件(1) then

將()設(shè)置為1

else

將()設(shè)置為1

end if

end while

PEDC算法的計算時間和所需空間取決于2個部分：第1部分對已知負載使用PEDC算法階段，與這個階段所包含的時間段的個數(shù)有關(guān)；第2部分對未知負載使用PEDC算法階段，與這個階段所包含的時間段的個數(shù)有關(guān)，這2部分需要不斷地確定峰值負載所在位置，其時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度都為。

5 實驗驗證

5.1 實驗參數(shù)說明

本文設(shè)定數(shù)據(jù)中心由同構(gòu)服務(wù)器組成，服務(wù)器處于空閑狀態(tài)時的功率為400 W，處于滿負荷狀態(tài)時的功率為750 W，每個節(jié)點每秒可處理9個外部負載，負載的最大響應(yīng)時間為0.01 s。外部負載采用某數(shù)據(jù)中心的真實訪問數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含2015年3月15日~4月11日共計28天的外部訪問數(shù)據(jù)(DATA1)，如圖2所示，可以看出外部負載的周期性較為規(guī)律。

5.2 對比算法

本文選取3月15日~3月21日共計7天的負載數(shù)據(jù)，使用PEDC算法計算數(shù)據(jù)中心28天的電費，對PEDC算法的性能進行評估，并分別與NOPE、RAND、BEST和CUPE算法的控制效果進行對比，這5種算法的說明如下。

PEDC：該算法使用本文構(gòu)造的基于PE方法的數(shù)據(jù)中心電費優(yōu)化算法，在已知7天外部負載數(shù)據(jù)的條件下計算數(shù)據(jù)中心28天的運行電費。

NOPE：該算法使用負載等待隊列模型，但不使用PE方法，即所有時間段數(shù)據(jù)中心均運行于高質(zhì)量服務(wù)模式。

RAND：該算法使用負載等待隊列模型并使用PE方法，PE方法的執(zhí)行時間從執(zhí)行時間段中隨機選取。

BEST：該算法在已知28天負載數(shù)據(jù)的情況下使用PEDC算法計算數(shù)據(jù)中心的運行電費，所得結(jié)果是PEDC算法最理想的優(yōu)化結(jié)果。

由于根據(jù)7天負載數(shù)據(jù)預(yù)測28天的負載與真實數(shù)據(jù)存在偏差，將4組相同的7天真實負載數(shù)據(jù)生成一組28天的負載數(shù)據(jù)(DATA2)，來模擬完全準(zhǔn)確預(yù)測負載的情況，對PEDC算法的性能進行測試。PEDC-1和BEST-1算法是使用負載數(shù)據(jù)DATA2的PEDC算法和BEST算法。

5.3 運行功率與運行電費分析

求解各算法在負載運行中的最大運行節(jié)點數(shù)和平均運行節(jié)點數(shù)，得到數(shù)據(jù)中心的峰值功率和平均功率，如圖3所示。根據(jù)3.3節(jié)的電費模型，計算數(shù)據(jù)中心的需量費用、用量費用和總電費，如圖4所示，本節(jié)使用表1中SC區(qū)域的電價進行實驗分析。

5.3.1 運行功率分析

由于NOPE算法不使用PE方法對峰值功率進行調(diào)節(jié)，所有時間段數(shù)據(jù)中心均運行在高質(zhì)量服務(wù)模式，所有負載均被完整地運行，本文將其峰值功率作為基準(zhǔn)峰值功率，將其平均功率作為基準(zhǔn)平均功率。由于RAND算法隨機選取PE方法的執(zhí)行時間段，沒有抽取到峰值負載時間段運行PE方法，因此峰值功率等于基準(zhǔn)峰值功率。CUPE算法模型中所有節(jié)點始終處于運行狀態(tài)，存在空閑運行功率，當(dāng)節(jié)點負載增加，運行功率隨之增加，CUPE算法的峰值功率與PEDC算法的峰值功率相等，但平均功率是PEDC算法平均功率的1.7倍。PEDC算法的集群使用率為CUPE算法的2.32倍。

PEDC算法的峰值功率比基準(zhǔn)峰值功率降低了13.57%，低于BEST算法19.43%的降低率，2個數(shù)值之間存在差距的原因是預(yù)測負載數(shù)據(jù)與實際負載數(shù)據(jù)之間存在一定的差異。PEDC-1算法和BEST-1算法使用負載數(shù)據(jù)DATA2來模擬完全準(zhǔn)確預(yù)測負載數(shù)據(jù)的情況，數(shù)據(jù)顯示PEDC-1算法和BEST-1算法的峰值功率相同，表明負載數(shù)據(jù)預(yù)測越準(zhǔn)確，PEDC算法的能耗優(yōu)化效果越好；當(dāng)負載數(shù)據(jù)得到精確預(yù)測時，PEDC算法對峰值功率的優(yōu)化可以達到理論最優(yōu)值。

PEDC、BEST、RAND算法的平均功率均比基準(zhǔn)平均功率降低約2.62%，降低比例與5%的負載運行于低質(zhì)量服務(wù)模式所減少的平均功率相符。

5.3.2 運行電費分析

將NOPE算法的需量費用作為基準(zhǔn)需量費用，用量費用作為基準(zhǔn)用量費用，總電費作為基準(zhǔn)總電費。數(shù)據(jù)中心的需量費用由峰值功率決定，用量費用由平均功率決定，PEDC、BEST、RAND、PEDC-1、BEST-1算法的需量費用與基準(zhǔn)需量費用的關(guān)系以及用量費用與基準(zhǔn)用量費用的關(guān)系與運行功率部分的分析相同。CUPE算法的需量費用等于基準(zhǔn)需量費用，其用量費用是PEDC算法用量費用的1.7倍。

PEDC算法的總電費比基準(zhǔn)總電費降低了8.45%，高于RAND算法1.23%的降低率，低于BEST算法11.57%的降低率。使用負載數(shù)據(jù)DATA2的PEDC-1算法和BEST-1算法的總電費降低率相等。CUPE算法的總電費是PEDC算法總電費的1.35倍。

5.4 區(qū)域電價對電費的影響

為了驗證不同區(qū)域電價對數(shù)據(jù)中心總電費的影響，本節(jié)用表1中6個區(qū)域的合同電價對PEDC算法進行實驗，并與NOPE、BEST算法進行比較。

圖5所示為在相同的負載數(shù)據(jù)(DATA1)下，6個區(qū)域分別用PEDC、NOPE、BEST算法計算所得的總電費。設(shè)NOPE算法求得的總電費為基準(zhǔn)總電費，使用PEDC算法總電費降低比率為5.9%~12.7%，使用BEST算法總電費降低比率為7.34%~18.1%。GA區(qū)域降低比率最高，OR區(qū)域降低比率最低，這是由于PEDC、BEST算法可大幅降低需量費用，對用量費用的降低率較為固定，因此需量費用/用量費用數(shù)值比越高，總電費降低比越高。

5.5 服務(wù)質(zhì)量約束對電費的影響

本節(jié)使用PEDC算法通過調(diào)節(jié)服務(wù)質(zhì)量約束和服務(wù)質(zhì)量，研究其對數(shù)據(jù)中心電費的影響。首先，調(diào)節(jié)服務(wù)質(zhì)量約束的數(shù)值，依次取0.95、0.9、0.85、0.8，需量費用、用量費用和總電價與的關(guān)系如圖6所示。由于隨著數(shù)值的減小，運行負載總數(shù)成比例減少，因此PEDC算法和BEST算法的用量費用與呈線性關(guān)系；由于預(yù)測負載數(shù)據(jù)與實際負載數(shù)據(jù)之間存在差異，PEDC算法的需量費用減少較BEST算法更為緩慢；需量費用和用量費用疊加即得總電費。

6 結(jié)束語

本文通過研究數(shù)據(jù)中心實際的電費合同，發(fā)現(xiàn)其電費包含需量費用和用量費用2個部分，在滿足服務(wù)質(zhì)量和響應(yīng)時間的條件下，通過在負載高峰期使用PE方法，可以降低數(shù)據(jù)中心的峰值電量，在降低需量費用的同時降低用量費用，從而減少數(shù)據(jù)中心運行的總電費。本文提出基于PE方法的數(shù)據(jù)中心需量費用優(yōu)化算法PEDC，并與4種算法進行實驗比較，實驗數(shù)據(jù)表明使用PEDC算法的總電費比使用NOPE算法降低5.9%~12.7%，集群使用率為使用CUPE算法的2.32倍，PEDC算法可用于對搜素引擎、金融計算等交互式應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)中心電費進行優(yōu)化，可與數(shù)據(jù)中心負載分配方法[26]結(jié)合使用，進一步降低數(shù)據(jù)中心的能耗費用。

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Optimizing demand charge of data center base on PE method

HUANG Yan1,2, WANG Peng3, XIE Gao-hui4

(1. Chengdu Institute of Computer Application, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, China; 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 3. School of Computer Science and Technology, Southwest University for Nationalities, Chengdu 610041, China; 4. Guangzhou Wuzhou Technology Corporation, Guangzhou 510000, China)

Demand charge and energy charge are the two main components of data center electricity cost, previous researches have not take demand charge into consideration. PEDC algorithm was proposed by modeling time slot, workload, service quality constraint and response time constraint. With PEDC algorithm peak power was decreased by partial execution on the condition of service quality constraint and response time constraint. PE method was executed in the heavy loaded time slots to reduce peak power so as to optimize demand charge. Energy charge and total charge were also optimized. By comparing with four algorithms and with dataset accurately predicted, PEDC algorithm can reduce electricity cost by 5.9%~12.7% and improve cluster utilization 1.32 times.

PE method, demand charge, energy charge, energy cost optimization

TP393

A

10.11959/j.issn.1000-436x.2016056

2015-05-01；

2015-07-31

王鵬，wp002005@163.com

國家自然科學(xué)基金資助項目(No.60702075)；廣東省科技廳高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化科技攻關(guān)基金資助項目(No.2011B010200007)；成都市創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略研究基金資助項目(No.11RKYB016ZF)

The National Natural Science Foundation of China(No.60702075), Guangdong Science and Technology Plan of Industrial High-Technology(No.2011B010200007), Chengdu Innovation and Development Strategy Research Project (No.11RKYB016ZF)

黃焱（1982-），男，江蘇泗陽人，中國科學(xué)院成都計算機應(yīng)用研究所博士生，主要研究方向為智能算法、最優(yōu)化理論等。

王鵬（1975-），男，四川犍為人，西南民族大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向為智能算法、高性能計算等。

謝高輝（1979-），男，湖南郴州人，廣州五舟科技股份有限公司總經(jīng)理，主要研究方向為高性能計算。