Z-Series ZettaScale核心数据中心交换系统

<正>2011年5月26日,全球领先的高性能数据中心网络解决方案供应商Force10网络公司在北京宣布推出其最新的Z-Series ZettaScale核心交换机,新产品是Force10"开放式云网络"框架(Open Cloud Networking)的关键组成部分,将彻底改变数据中     

数据中心虚拟网络映射综述

随着云计算数据中心的快速发展,其高能耗问题日益凸显。利用虚拟化技术,数据中心可以实现物理资源共享,承载多个虚拟网络或虚拟数据中心,对业务负载进行整合与迁移,休眠空闲物理设备,提高物理资源利用率和运营收益,并降低能耗。当前数据中心的虚拟网络映射仍面临算法复杂度高、实时部署难等问题,随着未来分布式数据中心的大量部署建设,多数据中心协作的虚拟网络映射问题也越发重要。文章总结了现有数据中心虚拟网络和虚拟数据中心映射问题的典型研究工作,分析了关键技术与未来潜在的研究和应用方向,认为数据中心虚拟网络映射技术在未来分布式数据中心高能效协同运营模式中具有重要意义。     

配网抢修管控平台设计及应用

为实现对配网抢修的全过程管理,重庆供电公司结合配网抢修业务工作实际情况,组织开展了配网抢修管控平台建设。该平台与营销、生产等多个系统集成,通过企业服务总线、数据中心等从各系统提取设备基础台账、电网空间信息和95598工单信息,实现了抢修指挥、故障研判、保电管理、计划停电管理和统计分析等功能。应用结果表明,该系统可以为智能配网管理提供决策支持,优化配网抢修资源的调配方式,有效推进配网抢修管理工作的标准化水平。     

中国电信数据中心节能减排的策略及其应用

中国电信IDC业务迅猛发展,数据中心的能耗居高不下。着重介绍数据中心常用的节能减排策略及技术特点。通过在中国电信数据中心节能减排技术改造工程中的实地应用和测试,主要从技术可行性、网络安全性、建设维护方便性、节电率、节能效果、投资回收期等角度对各项节能技术的节能成效进行了综合评估,并总结了各类技术的适用场合和注意事项。     

校园绿色数据中心的建设与实践

从数据中心的概念、构成、运行出发,梳理了校园数据中心的能耗特点,并以某高校数据中心的建设为例,探索了校园绿色数据中心的节能设计方法和绿色运营模式,从而为正在全面开展的校园绿色数据中心的建设提供理论与实践的参考。     

第一届中国电力行业数据中心高峰论坛会议综述

[目的]为推动电力行业的数据中心的新理论和新技术发展,为电力行业的数据中心学者和建设者提供学术交流平台,第一届中国电力行业数据中心高峰论坛于2018年6月13日在广州召开。[方法]会议由中国工程建设标准化协会信息通信专业委员会数据中心工作组联合中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司共同主办,广州供电局通信网络有限公司协办。[结果]会议着眼于中国电力行业数据中心现状、开放和创新技术、投融资和持续发展,探讨了当前电力行业数据中心未来发展路线,促进了电力数据中心行业学者和建设者间的交流和合作。[结论]会议对推动我国电力行业的数据中心的发展具有重要意义。     

基于改进蚁群算法的算力灵活迁移优化算法

针对现有云计算环境下国网数据中心资源调度存在的调度效率低、能源消耗高等问题,文章提出了一种基于改进蚁群算法的算力灵活迁移优化算法。首先构建国网云数据中心的算力迁移模型,对数据中心的资源调度能耗进行建模。然后通过引入细菌觅食算法改进基本蚁群算法的信息素初始化,并重新设计了启发函数和信息素挥发因子。仿真实验结果表明,与现有模型相比,文章的算法能够求出更优的算力资源调度方案,在减小任务完成时间的同时降低了国网数据中心36.6%的能耗。     

大型GIS数据中心元数据框架研究

针对大型GIS数据中心海量数据管理问题,从GIS元数据角度出发,参考已有的地理信息元数据标 准,提出了一种由数据中心元数据子集定义、数据集划分和数据注册3个功能部分构成的大型GIS数据中 心元数据框架,为解决数据中心海量数据的管理和运营提供了参考。     

下一代电力数据中心运维管理研究

云计算及相关技术的推广应用,推动了数据中心软硬件资源的标准化和虚拟化。细粒度的资源管理模式给电力数据中心的运维管理带来了新的变化,并对相应的技术和装备支撑提出了新的需求。为了能够快速适应运维模式的变化,文章聚焦资源管理,旨在提出一种电力云数据中心的运维管理框架,并阐述了服务管理、能力管理及相应的审计和安全等支撑相互协作的管理模式,进而解决运维过程中最为关心的问题。     

中国能建广东院应邀出席2018数据中心年度峰会并发表主题演讲

正2018年11月29日至30日,"2018数据中心年度峰会"在国家会议中心召开。中国能建广东院党委委员、副总经理梁汉东应邀出席会议并发表主题演讲。广东院协办电力行业数据中心专场,并收获两项数据中心年度大奖。在题为"数据中心综合供能模式"的主题演讲中,梁汉东从传统能源供应模式与数据中心供电特征之间的问题入手,对能源需求、综合能源供能模式、能源政策、应用等方面进行了讲解。梁汉东指出,多能互补的综合能源是大电网应对挑战及问题的重要手段之一,通过智能电网和能源云对综合能源中的源、网、储、荷进行协同管理,可实现数据中     

Study of hourly and daily solar irradiation forecast using diagonal recurrent wavelet neural networks

An accurate forecast of solar irradiation is required for various solar energy applications and environmental impact analyses in recent years. Comparatively, various irradiation forecast models based on artificial neural networks (ANN) perform much better in accuracy than many conventional prediction models. However, the forecast precision of most existing ANN based forecast models has not been satisfactory to researchers and engineers so far, and the generalization capability of these networks needs further improving. Combining the prominent dynamic properties of a recurrent neural network (RNN) with the enhanced ability of a wavelet neural network (WNN) in mapping nonlinear functions, a diagonal recurrent wavelet neural network (DRWNN) is newly established in this paper to perform fine forecasting of hourly and daily global solar irradiance. Some additional steps, e.g. applying historical information of cloud cover to sample data sets and the cloud cover from the weather forecast to network input, are adopted to help enhance the forecast precision. Besides, a specially scheduled two phase training algorithm is adopted. As examples, both hourly and daily irradiance forecasts are completed using sample data sets in Shanghai and Macau, and comparisons between irradiation models show that the DRWNN models are definitely more accurate.     

Comprehensive evaluation of 5G+ smart distribution network based on combined weighting method-cloud model

With the large-scale application of 5G technology in smart distribution networks, the operation effects of distribution networks are not clear. Herein, we propose a comprehensive evaluation model of a 5G+ smart distribution network based on the combination weighting and cloud model of the improved Fuzzy Analytic Hierarchy-Entropy Weight Method (FAHP- EWM). First, we establish comprehensive evaluation indexes of a 5G+ smart distribution network from five dimensions: reliable operation, economic operation, efficient interaction, technological intelligence, and green emission reduction. Second, by introducing the principle of variance minimization, we propose a combined weighting method based on the improved FAHP-EWM to calculate the comprehensive weight, so as to reduce the defects of subjective arbitrariness and promote objectivity. Finally, a comprehensive evaluation model of 5G+ smart distribution network based on cloud model is proposed by considering the uncertainty of distribution network node information and equipment status information. The example analysis indicates that the overall operation of the 5G+ smart distribution network project is decent, and the weight value calculated by the combined weighting method is more reasonable and accurate than that calculated by the single weighting method, which verifies the effectiveness and rationality of the proposed evaluation method. Moreover, the proposed evaluation method has a certain guiding role for the large-scale application of 5G communication technology in smart distribution networks.     

Energy consumption and emission mitigation prediction based on data center traffic and PUE for global data centers

With the rapid development of technologies such as big data and cloud computing, data communication and data computing in the form of exponential growth have led to a large amount of energy consumption in data centers. Globally, data centers will become the world’s largest users of energy consumption, with the ratio rising from 3% in 2017 to 4.5% in 2025. Due to its unique climate and energy-saving advantages, the high-latitude area in the Pan-Arctic region has gradually become a hotspot for data center site selection in recent years. In order to predict and analyze the future energy consumption and carbon emissions of global data centers, this paper presents a new method based on global data center traffic and power usage effectiveness (PUE) for energy consumption prediction. Firstly, global data center traffic growth is predicted based on the Cisco’s research. Secondly, the dynamic global average PUE and the high latitude PUE based on Romonet simulation model are obtained, and then global data center energy consumption with two different scenarios, the decentralized scenario and the centralized scenario, is analyzed quantitatively via the polynomial fitting method. The simulation results show that, in 2030, the global data center energy consumption and carbon emissions are reduced by about 301 billion kWh and 720 million tons CO2 in the centralized scenario compared with that of the decentralized scenario, which confirms that the establishment of data centers in the Pan-Arctic region in the future can effectively relief the climate change and energy problems. This study provides support for global energy consumption prediction, and guidance for the layout of future global data centers from the perspective of energy consumption. Moreover, it provides support of the feasibility of the integration of energy and information networks under the Global Energy Interconnection conception.     

基于博弈集对云的中压配电网运行状态评估与预测

目前,配电网运行评估主要集中在状态等级的确定方面,对发展趋势的分析较少,导致无法识别运行过程中的薄弱环节。同时,考虑到集对分析法的联系度采用线性处理进行量化分析,结果难以客观反映工程实际状况。为此,结合集对分析和云模型构建中压配电网运行状态评价模型,并引入博弈论构建最优组合权重模型。将两种模型的结果加权确定出综合云联系度,生成对应的状态云图以掌握配电网的运行状态。再根据各指标偏联系数的发展态势,识别出配电网运行过程中的潜在风险。最后,以宜昌市内3个地区的运行数据为例验证模型的合理性,评估结果与实际运行情况相符。同时,各地配电网的置信因子均小于0.01,验证了模型的有效性。研究成果可用于指导工程实践。     

零件测量位置对光栅投影测量精度的影响

从原理上分析了光栅投影法测量的误差产生原因,并通过不同的测量方法对风机叶片的同一块表面形状进行了测量,比较各种测量方法之间的误差情况,验证了拍摄中心位置所测得的点云数据与被测物体在远离拍摄中心的情况下,偏离距离越远,其绝对偏差越大,点云数据也更加离散。     

基于传感器网络的大坝安全监控系统

针对国内较多大坝存在严重的安全隐患,设计了基于传感器网络的大坝安全监控系统,包括数据采集系统、数据分析系统和数据显示系统三个子系统。应用先进的网络技术和计算机技术,集规范性、专业性、通用性为一体,实现了对大坝安全状态的自动化采集、实时分析和评价、在线显示。重点阐述传感器网络的能量优化,提出了一种改进的路由协议模型,即结合单跳路由和多跳路由的混合路由协议,使节点能耗较为均衡,整个系统的能量关系得到改善,大大延长网络系统的生命周期。     

数据中心能源效率与资产价值之间关系的研究

云计算技术发展迅猛,数据中心作为重要基础设施,规模发展到前所未有程度,因此产生了巨大能源消耗,文章研究数据中心中能源效率与资产价值2个指标之间的关系,最终达到减少能源和资产浪费的目的。通过分解指标内容,寻找2个指标的特征和联系,研究了能源密集型、资产密集型特征。研究结果发现2个指标看似矛盾,其实从生命周期角度可组合使用。最终得出结论,选择技术方案时,不仅要计算电源使用效率(Power Usage Efficiency,PUE)指标,还要综合考虑生命周期成本,发挥最大资产价值,使高效能数据中心广泛推广。     

数据驱动的配电网合环条件判定方法

配电网合环操作在提高用户供电可靠性的同时,也可能存在馈线过流跳闸的风险。在不依赖具体网络参数的情况下,提出了一种数据驱动的配电网合环判定方法,分析环网配电网电压和功率分布计算方法,对开环运行下各节点电气数据进行预处理以满足合环条件下运行数据,建立环网配电网神经网络数据驱动模型,通过计算合环时配电网功率和合环电流,判断待环网是否能合环。实例应用结果表明,该方法考虑了合环时配电网潮流变化情况,合环电流计算更准确,实用性更强。     

第二届中国电力行业数据中心高峰论坛会议综述

  [目的]  随着云计算、大数据、人工智能、5G、泛在物联网的技术发展,为提升电力行业数据中心的规划引领、系统集成的全生命周期数字化服务能力,为电力行业的数据中心学者和建设者提供学术交流平台,第二届中国电力行业数据中心高峰论坛于2019年5月9日在广州召开。  [方法]  会议由中国工程建设标准化协会信息通信专业委员会数据中心工作组联合中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司共同主办,中数智慧信息研究院承办。  [结果]  本次论坛将着眼于中国电力行业数据中心建设、技术跨越发展、行业创新融合等内容;在以数字化、网络化、智能化主导的第四次工业革命的大环境下,共商电力与数据中心的跨界发展和技术融合。  [结论]  会议对推动我国电力行业的数据中心的发展具有重要意义。