基于天气条件的数据中心能耗预测：遥感和机器学习方法
摘要：数据中心（DCs）的能源消耗对电信运营商来说是一个非常重要的指标，不仅从成本的角度来看，也从运营可靠性的角度来看。能源消耗与天气条件之间的关系表明，天气预报模型可以用于预测数据中心的能源消耗。一个可靠的预测将导致更高效的能源管理，更容易利用基于可再生能源的现代电网类型。在本论文中，我们利用FIESTA-IoT平台的能力，研究天气条件与数据中心能源消耗之间的关联。然后，通过使用多变量线性回归过程，我们对能源消耗与主要天气条件参数之间的相关性进行建模，以便根据天气预报有效预测能源消耗。我们通过来自RealDC测试平台的实时测量结果验证了我们的结果。我们提出的方法的结果表明，基于天气条件的能源消耗预测不仅可以帮助数据中心运营商管理他们的冷却系统和电力使用，还可以帮助电力公司优化其电力分配系统。
作者：Georgios Smpokos, Mohamed A. Elshatshat, Athanasios Lioumpas and Ilias Iliopoulos
论文ID：1804.01754
分类：Other Computer Science
分类简称：cs.OH
提交时间：2018-05-31