文件列表:

PV_power.xlsx (10924, 2022-06-14)
data (0, 2022-06-14)
data\electricity_power_spline.csv (17318, 2022-06-14)
data\electricity_price.csv (2209, 2022-06-14)
data\energy_data.xlsx (7725600, 2022-06-14)
data_process (0, 2022-06-14)
data_process\data_process.ipynb (241093, 2022-06-14)
data_process\energy可视化.ipynb (172157, 2022-06-14)
data_process\lmp.ipynb (241802, 2022-06-14)
data_process\lmp24.ipynb (88314, 2022-06-14)
data_process\load_process.py (1496, 2022-06-14)
data_process\process_raw_energy_data.py (846, 2022-06-14)
data_process\workload.ipynb (6263, 2022-06-14)
data_process\workload.py (4274, 2022-06-14)
data_process\workload可视化.ipynb (384761, 2022-06-14)
data_process\光伏出力.ipynb (25289, 2022-06-14)
load_info.csv (13024, 2022-06-14)
load_info2.csv (13117, 2022-06-14)
load_info3.csv (13054, 2022-06-14)
load_info4.csv (13045, 2022-06-14)
main (0, 2022-06-14)
main\PV_power.xlsx (10924, 2022-06-14)
main\case24_ieee_rts.m (8704, 2022-06-14)
main\datam.m (2135, 2022-06-14)
main\day1.csv (12278, 2022-06-14)
main\day2.csv (12367, 2022-06-14)
main\day3.csv (12355, 2022-06-14)
main\day4.csv (12261, 2022-06-14)
main\define_struct.m (1273, 2022-06-14)
main\electricity_power_spline.csv (10782, 2022-06-14)
main\electricity_price.csv (2017, 2022-06-14)
main\energy.csv (1666731, 2022-06-14)
main\load_dataset.m (3592, 2022-06-14)
main\model_1.m (5599, 2022-06-14)
main\model_2.m (10613, 2022-06-14)
main\multi_optimize.m (5132, 2022-06-14)
main\my_LMP_spline.csv (27174, 2022-06-14)
main\workload.csv (73982, 2022-06-14)
... ...

# Workload-Optimization-for-Datacenter Workload Optimization for Datacenter with Distributed Photovoltaic and Energy Storage Systems zip文件构成如下: ## data 文件夹存储预处理的数据 electricity_price:节点电价数据(1h粒度) electricity_power_spline:是对于节点电价electricity_price插值得到的LMP(15min粒度) energy_model_data:处理原始能耗数据得到的数据 energy_data:energy_model_data包含很多天的数据,energy_data仅取第一天的数据 load_info:三类优先级负载的数量和资源利用率(15min粒度) my_LMP:24节点的节点电价(1h粒度) my_LMP_spline:24节点的节点电价的插值(15min粒度) power_price:更多节点的小时为粒度的节点电价(单位:美元/兆瓦时) PV_power:典型的光伏出力 ## raw_data 存储原始数据,包括谷歌数据集(task_event)和能耗数据集(2agosto -dic 2021) 谷歌数据集(task_event)是官网提供的原始数据,经过认为处理后得到workload文件夹 workload中raw文件夹是对应一天的原始的负载信息,合并到了对应当天的data.csv中,包含对应的CPU占用率等 2018-LMP为项目使用的连续节点电价 2agosto -dic 2021为数据中心能耗数据集的原始数据,经过处理得到energy_model_data.csv ## data_process 执行相关脚本的时候如果发现目录下没有对应文件夹,请自行从data或raw_data添加对应的数据文件! process_raw_energy_data.py:处理2agosto -dic 2021.csv得到energy_model_data.csv load_process.py:处理data.csv 得到load_info.csv workload.py/workload.ipynb:处理data.csv 得到load_info.csv,用了多线程,应该会更快一些 lmp.ipynb:节点电价进行插值,关于插值方法有详细介绍 lmp24.ipynb:IEEE24节点电价进行插值 ## main 为了方便,这里脚本用到的数据文件都放在了同一目录下,如果希望生成新的数据,请参考上述data_process各脚本的介绍进行修改 由于这里的数据都在文件夹data中,就不再赘述含义 model_1.m:单节点优化模型,其中包括光伏系统和储能系统(想要去掉光伏系统就把最大出力改成0,储能系统是数据中心自带的,所以不能去掉) model_2.m:双节点优化模型,其中包括光伏系统和储能系统 multi_optimize.m:IEEE24节点系统优化 define_struct.m:定义每一个数据中心节点的结构体类型 load_dataset.m:加载IEEE24节点数据,以及每个数据中心的光伏、负载数据 datam.m:数据可视化,可以自己修改 case24_ieee_rts.m:修改了线路阻塞的脚本,以便生成差异较大的节点电价,建议替换matpower中的同名脚本(请提前做好备份)

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