本公開涉及云計算，尤其涉及一種能源資源與算力資源融合的資源分配方法、裝置及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、相關(guān)技術(shù)中，越來越多的工業(yè)園區(qū)采用新能源進行供電，以減少對傳統(tǒng)能源的依賴，而在有余電時，由于余電量較低以及儲能成本高等原因，通常選擇棄電，在新能源供電無法滿足用電需求時采用傳統(tǒng)能源供電，造成了資源浪費，此外，工業(yè)園區(qū)對算力的需求也越來越高，為了能夠解決算力不足的問題，采用調(diào)度其他園區(qū)算力資源的方式得到充足的算力，然而傳統(tǒng)的調(diào)度方式僅考慮了算力優(yōu)先的原則，而沒有考慮算力分配的變動造成用電需求的變化，導(dǎo)致無法平衡用電成本與算力需求之間的關(guān)系，造成了不必要的資源浪費。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本公開提供一種能源資源與算力資源融合的資源分配方法、裝置及系統(tǒng)。

2、根據(jù)本公開實施例的第一方面，提供一種能源資源與算力資源融合的資源分配方法，包括：

3、響應(yīng)于接收到第一園區(qū)待執(zhí)行的算力任務(wù)，對所述算力任務(wù)進行拆分處理，得到多個子任務(wù)；

4、獲取所述第一園區(qū)和第二園區(qū)各自的算力信息和能源信息；所述第二園區(qū)為共享資源的多個園區(qū)中除所述第一園區(qū)以外的園區(qū)；

5、將所述多個子任務(wù)、所述算力信息和能源信息輸入至預(yù)設(shè)的資源分配模型；所述資源分配模型包括算力子模型、能耗子模型和成本子模型；所述算力子模型用于確定算力與能耗的關(guān)聯(lián)關(guān)系；所述能耗子模型用于確定能源的供求關(guān)系；所述成本子模型用于確定成本與能耗的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

6、根據(jù)所述第一園區(qū)和第二園區(qū)各自的所述算力信息和能源信息，按照預(yù)設(shè)約束條件對所述資源分配模型進行求解，得到總成本最小化情況下的資源分配結(jié)果；所述資源分配結(jié)果包括所述多個子任務(wù)中每個子任務(wù)對應(yīng)的算力分配方式和能源分配方式；

7、針對每個子任務(wù)，按照所述子任務(wù)對應(yīng)的算力分配方式分配相應(yīng)的算力資源，按照所述子任務(wù)對應(yīng)的能源分配方式分配相應(yīng)的能源資源。

8、在本技術(shù)一些實施例中，所述算力子模型通過以下公式進行構(gòu)建：

9、在第一布爾變量ζ＝0的情況下，所述算力分配方式為利用所述第一園區(qū)的算力節(jié)點服務(wù)器執(zhí)行所述子任務(wù)，通過以下公式計算所述第一園區(qū)的算力節(jié)點服務(wù)器執(zhí)行子任務(wù)的能耗：

10、ei,local＝plocal*ti,local

11、其中，i為子任務(wù)的標識，ei,local為所述第一園區(qū)的算力節(jié)點服務(wù)器執(zhí)行子任務(wù)的能耗，ti,local為所述第一園區(qū)服務(wù)器執(zhí)行子任務(wù)所消耗的時間，plocal為所述第一園區(qū)服務(wù)器的計算功率；

12、在第一布爾變量ζ＝1的情況下，所述算力分配方式為利用所述第二園區(qū)執(zhí)行所述子任務(wù)，通過以下公式計算第二園區(qū)的算力節(jié)點服務(wù)器執(zhí)行子任務(wù)的能耗：

13、ei,remote＝pi,remote*ti,remote+pi,wait*ti,line

14、其中，ei,remote為第二園區(qū)的算力節(jié)點服務(wù)器執(zhí)行子任務(wù)的能耗，pi,remote為算力節(jié)點服務(wù)器執(zhí)行子任務(wù)的計算功率，ti,remote為算力節(jié)點服務(wù)器執(zhí)行子任務(wù)所消耗的時間，ti,line為第一園區(qū)通過無線鏈路將子任務(wù)傳輸?shù)降诙I(yè)園區(qū)的延時。

15、在本技術(shù)一些實施例中，所述能耗子模型通過以下公式進行構(gòu)建：

16、ei,sum＝ei,local;+ei

17、其中，ei,sum為所述第一園區(qū)的總能耗，ei為所述第一園區(qū)在計算第i個子任務(wù)時除計算開銷以外的日常能耗，ei,local為所述第一園區(qū)的算力節(jié)點服務(wù)器執(zhí)行子任務(wù)的能耗；

18、在ei,ne_out+ei,storage_out>ei,sum的情況下，第二布爾變量λ＝0，確定所述能源調(diào)配方式為采用所述第一園區(qū)的能源為執(zhí)行第i個子任務(wù)進行供電；

19、在ei,ne_out+ei,storage_out<ei,sum，的情況下，第二布爾變量λ＝1，所述能源調(diào)配方式為采用所述第二園區(qū)的能源為執(zhí)行第i個子任務(wù)進行供電，通過以下公式計算所述第二園區(qū)的能源為執(zhí)行第i個子任務(wù)進行供電的供電量：

20、ei,trans_out＝((ei,ne_out+ei,storage_out)-ei,sum)*ηlocal,j

21、其中，ei,trans_out為所述第二園區(qū)的能源為執(zhí)行第i個子任務(wù)進行供電的供電量，ei,trans_out為所述第一園區(qū)的可調(diào)配的多余電荷量，ei,ne_out為所述第一園區(qū)新能源的發(fā)電量，ei,storage_out為所述第一園區(qū)儲能的放電量，ηlocal,j為從所述第一園區(qū)園傳輸?shù)趈個第二園區(qū)產(chǎn)生的線損率。

22、在本技術(shù)一些實施例中，所述成本子模型通過以下公式進行構(gòu)建：

23、costi＝(1-ζ)*ei,local+ζ*ei,remote-(1-λ)*αout*ei,trans_out+λ*αin*ei,trans_in

24、

25、其中，costi為所述第一園區(qū)完成第i個子任務(wù)所產(chǎn)生的總能耗成本，αout為通過能源調(diào)配輸出的電量因子，αin為通過能源調(diào)配輸入的電量因子。

26、在本技術(shù)一些實施例中，所述預(yù)設(shè)約束條件包括：

27、mincostall

28、

29、其中，τ為預(yù)設(shè)的最大延時，ζi為第i個子任務(wù)的算力分配方式對應(yīng)的取值，λi為第i個子任務(wù)的能源分配方式對應(yīng)的取值。

30、在本技術(shù)一些實施例中，所述針對每個子任務(wù)，按照所述子任務(wù)對應(yīng)的算力分配方式分配相應(yīng)的算力資源，包括：

31、在所述第二園區(qū)有多個，并且所述算力分配方式為利用所述第二園區(qū)執(zhí)行所述子任務(wù)的情況下，獲取每個園區(qū)的服務(wù)器信息；所述服務(wù)器信息包括服務(wù)器數(shù)量、邏輯運算量、矩陣運算量和存儲空間信息；

32、根據(jù)所述服務(wù)器信息和所述算力分配方式確定目標第二園區(qū)；

33、控制所述目標第二園區(qū)執(zhí)行所述子任務(wù)。

34、根據(jù)本公開實施例的第二方面，提供一種能源資源與算力資源融合的資源分配裝置，包括：

35、拆分單元，用于響應(yīng)于接收到第一園區(qū)待執(zhí)行的算力任務(wù)，對所述算力任務(wù)進行拆分處理，得到多個子任務(wù)；

36、獲取單元，用于獲取所述第一園區(qū)和第二園區(qū)各自的算力信息和能源信息；所述第二園區(qū)為共享資源的多個園區(qū)中除所述第一園區(qū)以外的園區(qū)；

37、輸入單元，用于將所述多個子任務(wù)、所述算力信息和能源信息輸入至預(yù)設(shè)的資源分配模型；所述資源分配模型包括算力子模型、能耗子模型和成本子模型；所述算力子模型用于確定算力與能耗的關(guān)聯(lián)關(guān)系；所述能耗子模型用于確定能源的供求關(guān)系；所述成本子模型用于確定成本與能耗的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

38、求解單元，用于根據(jù)所述第一園區(qū)和第二園區(qū)各自的所述算力信息和能源信息，按照預(yù)設(shè)約束條件對所述資源分配模型進行求解，得到總成本最小化情況下的資源分配結(jié)果；所述資源分配結(jié)果包括所述多個子任務(wù)中每個子任務(wù)對應(yīng)的算力分配方式和能源分配方式；

39、分配單元，用于針對每個子任務(wù)，按照所述子任務(wù)對應(yīng)的算力分配方式分配相應(yīng)的算力資源，按照所述子任務(wù)對應(yīng)的能源分配方式分配相應(yīng)的能源資源。

40、根據(jù)本公開實施例的第三方面，一種電子設(shè)備，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時，實現(xiàn)如第一方面中任一項所述的方法。

41、根據(jù)本公開實施例的第四方面，提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面中任一項所述的方法。

42、根據(jù)本公開實施例的第五方面，提供一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，所述計算機程序在被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面中任一項所述的方法。

43、本公開的實施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：通過對第一園區(qū)的算力任務(wù)進行拆分處理，得到多個子任務(wù)；獲取第一園區(qū)和第二園區(qū)各自的算力信息和能源信息，第二園區(qū)為共享資源的多個園區(qū)中除第一園區(qū)以外的園區(qū)，將多個子任務(wù)、算力信息和能源信息輸入至預(yù)設(shè)的資源分配模型，資源分配模型包括算力子模型、能耗子模型和成本子模型，根據(jù)第一園區(qū)和第二園區(qū)各自的算力信息和能源信息，按照預(yù)設(shè)約束條件對資源分配模型進行求解，得到總成本最小化情況下的資源分配結(jié)果，針對每個子任務(wù)，按照子任務(wù)對應(yīng)的算力分配方式分配相應(yīng)的算力資源，按照子任務(wù)對應(yīng)的能源分配方式分配相應(yīng)的能源資源。通過將多個園區(qū)的算力資源、能源資源進行融合，求取成本最低情況下的算力資源分配方式和能源資源分配方式，從而實現(xiàn)了在保證園區(qū)算力需求的同時進行了新能源的合理分配，避免了新能源的浪費。

44、應(yīng)當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。