随着对云服务的需求不断增加，服务提供商正在部署越来越多的数据中心，导致大量的能源消耗。 根据各种调查，能源是影响云使用成本的主要因素之一。 除了排放温室气体外，过多的电力消耗还会导致巨额电费。 通过在低功耗模式下运行服务并关闭空闲服务器的电源，可以节省足够的能源。 不同的作者提出了不同的能源感知方法，旨在最大限度地减少整体能源消耗。 在本文中，我们试图研究当数据中心配备能源感知方法时，即使用动态电压和频率缩放 (DVFS) 方法而不使用节能方法时能耗水平的差异。 仿真结果表明，与非功耗感知方法相比，支持 DVFS 的数据中心消耗的能源减少了 66%。 与非功耗感知方法相比，DVFS 的平均资源利用率是最佳的。
2021-07-01 14:40:05
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我国当前电力系统已经开始向大规模和高集成化方向发展,Matlab软件在研究过程中可以对电力系统发挥模拟作用,但是对于电力潮流来说,需要在获得数据以及具体节点之后,通过程序处理获得参数。在电力系统潮流计算阶段需要选用最科学的算法,由于Gauss-Seidel迭代法可以降低计算误差,所以在提高计算精度方面发挥着重要作用。基于此,介绍了Gauss-Seidel迭代算法基本原理以及Gauss-Seidel迭代算法用于潮流计算的基本原理,进一步分析了基于Matlab的Gauss-Seidel迭代算法电力系统潮流计算方法。
2021-06-24 09:04:30
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