计及计算资源自适应调整的数据中心算力-电力协同调度

张洋洋; 涂正宏; 徐英; 仪忠凯; 林晨浩

doi:10.7500/AEPS20251113003

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计及计算资源自适应调整的数据中心算力-电力协同调度

算力-电力协同 | 更新时间：2026-09-01

- 计及计算资源自适应调整的数据中心算力-电力协同调度
- Coordinated Scheduling of Computing Power and Electric Power in Data Centers Considering Adaptive Adjustment of Computing Resources
- 电力系统自动化 2026年50卷第17期页码：85-95
- 作者机构：
  
  哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院，黑龙江省哈尔滨市 150001
- 作者简介：
  
  张洋洋(2001—)，男，硕士研究生，主要研究方向：数据中心算力-电力协同调度。E-mail：15286431896@163.com
  涂正宏(1993—)，男，通信作者，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向：智能电网、微电网控制与深度强化学习。E-mail：tuzhenghong@hit.edu.cn
  徐英(1980—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：大系统建模与仿真分析、能源交易与市场理论、虚拟储能与能源互联网。E-mail：ying.xu@hit.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(U25A20337)
- DOI：10.7500/AEPS20251113003
  中图分类号：
- 收稿：2025-11-13，
  
  修回：2026-03-26，
  
  网络首发：2026-07-15，
  
  纸质出版：2026-09-10
- 稿件说明：
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张洋洋,涂正宏,徐英等.计及计算资源自适应调整的数据中心算力-电力协同调度[J].电力系统自动化,2026,50(17):85-95.

ZHANG Yangyang,TU Zhenghong,XU Ying,et al.Coordinated Scheduling of Computing Power and Electric Power in Data Centers Considering Adaptive Adjustment of Computing Resources[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(17):85-95.
张洋洋,涂正宏,徐英等.计及计算资源自适应调整的数据中心算力-电力协同调度[J].电力系统自动化,2026,50(17):85-95. DOI： 10.7500/AEPS20251113003.

ZHANG Yangyang,TU Zhenghong,XU Ying,et al.Coordinated Scheduling of Computing Power and Electric Power in Data Centers Considering Adaptive Adjustment of Computing Resources[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(17):85-95. DOI： 10.7500/AEPS20251113003.

摘要

当前，利用数据中心计算任务的可迁移特性提升服务质量、降低运行成本已成为数据中心运营的重要发展方向。然而，作为能耗巨擘，数据中心的运行方式深刻影响着配电网的安全运行。为此，文中聚焦于数据中心集群与配电网的协同调度问题，将计算任务迁移与电力系统运行相结合，构建了一个分层强化学习模型。该模型采用一种计算资源自适应调整机制，并建立了包含电力侧经济调度与算力侧任务迁移的分层协同框架。在此基础上，设计了一种基于抽象指令的分层多智能体强化学习算法，用于生成配电网与数据中心的功率交换指令、任务迁移指令及计算资源调控策略。仿真结果表明，所提方法能够有效降低系统经济成本、提升新能源消纳能力，同时显著降低计算任务执行违规率，改善整体服务质量。

Abstract

Currently

leveraging the transferable features of computation tasks in data centers to enhance quality of service and reduce operating costs has become a significant development direction in data center operations. However

as major energy consumers

the operation modes of data centers significantly impact the safe operation of distribution networks. Therefore

focusing on the coordinated scheduling of data center clusters and distribution networks

the computation task transfer is integrated with power system operation to construct a hierarchical reinforcement learning model. The model adopts an adaptive adjustment mechanism for computing resources and establishes a hierarchical coordinated framework that incorporates economic dispatch on the electric-power side and task transfer on the computing-power side. On this basis

a hierarchical multi-agent reinforcement learning algorithm based on abstract instructions is designed to generate power exchange instructions between the distribution network and data centers

task transfer commands

and computing resource scheduling strategies. Simulation results demonstrate that the proposed method can effectively reduce system economic costs

enhance renewable energy accommodation capability

significantly decrease execution violations of computation tasks

and improve overall quality of service.

关键词

Keywords

references

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