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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司申请的专利基于信息间隙决策理论的多数据中心负荷协同调控方法、装置和计算机设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119599395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411801563.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于信息间隙决策理论的多数据中心负荷协同调控方法、装置和计算机设备是由金鑫;曹望璋;王龙;王一;潘廷哲设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息间隙决策理论的多数据中心负荷协同调控方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于信息间隙决策理论的多数据中心负荷协同调控方法、装置和计算机设备。该方法包括：构建数据中心负荷优化模型；初始化拟协作博弈的数据中心群，构建多数据中心负荷协同优化模型；建立基于改进夏普利值多数据中心成本分摊模型；根据数据中心负荷优化模型、多数据中心负荷协同优化模型和改进夏普利值多数据中心成本分摊模型，建立基于信息间隙决策理论的多数据中心协同调控模型。采用本方法能够实现计算资源的高效协同，且保证利益分配合理，同时具备应对突发性计算需求的能力。

本发明授权基于信息间隙决策理论的多数据中心负荷协同调控方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于信息间隙决策理论的多数据中心负荷协同调控方法，其特征在于，所述方法包括： 构建数据中心负荷优化模型；所述数据中心负荷优化模型用于表征各数据中心内部各种设备的能耗情况； 初始化拟协作博弈的数据中心群，构建多数据中心负荷协同优化模型；所述拟协作博弈的数据中心群为各运营商中参与资源分配和能耗的数据中心构成的集群；所述多数据中心负荷协同优化模型表征多个数据中心在协同工作时用于优化资源分配和能耗的模型； 建立基于改进夏普利值多数据中心成本分摊模型； 根据所述数据中心负荷优化模型、所述多数据中心负荷协同优化模型和所述改进夏普利值多数据中心成本分摊模型，建立基于信息间隙决策理论的多数据中心协同调控模型；所述基于信息间隙决策理论的多数据中心协同调控模型用于在多个数据中心协同工作时优化资源分配和能耗管理； 其中，所述初始化拟协作博弈的数据中心群，构建多数据中心负荷协同优化模型，包括： 以Is表示所述拟协作博弈的数据中心群，其中Is为集合I中包括数据中心i的所有子集； 构建计算需求统计模型、虚拟机资源分配模型、虚拟机带宽需求约束模型和数据中心用能成本模型； 其中，所述计算需求统计模型为： 其中，为数据中心i的IT用户j在时段t-1到时段t的计算时延序列；表示IT用户j在时段t的计算最小延时；Δτ为时间段t内关于IT用户的统计间隔；M表示分级后的用户群集合；|M|为分级后的用户群数量，mm∈M表示第m级用户，也表示用户群m；表示第m级用户的计算时延上限，第m级用户的计算时延不得超过ΔTcal为IT用户计算时延分级所采用的间隔；Ji表示数据中心i的IT用户集合；um,t表示用户群m在时段t的虚拟机CPU利用率；表示用户群m在时段t应为不确定计算需求的虚拟机CPU利用率；zi,j,m,t表示时段t数据中心i的IT用户j是否纳入到用户群m；ui,j,t表示数据中心i的用户j在时段t的虚拟机CPU利用率；表示数据中心i的用户j在时段t因为不确定计算需求所产生的虚拟机CPU利用率； 所述虚拟机资源分配模型为： 其中，ui,k,t表示数据中心i的第k台服务器在时段t的虚拟机CPU利用率；ni,t数据中心i在时段t启用的服务器数量，是数据中心i的服务器总数； 所述虚拟机资源带宽需求约束模型为： 其中，为数据中心i的IT用户j从时段t-1到时段t的带宽需求序列；表示IT用户j在时段t的最大带宽需求；表示数据中心i的服务器k能提供的最大带宽；bm,t表示用户群m的带宽需求；表示用户群m在时段t针对随机计算需求的带宽需求； 所述数据中心用能成本模型为： 其中，表示数据中心i在时段t的用能成本，qi,t表示数据中心i在时段t的电价，ei,t表示数据中心i在时段t参与需求响应削减负荷所能获得的单位激励，表示数据中心i在时段t的基线负荷；表示数据中心集合Is内的所有数据中心在时段t的总用能成本； 基于所述计算需求统计模型、所述虚拟机资源分配模型、所述虚拟机带宽需求约束模型和所述数据中心用能成本模型，构建所述多数据中心负荷协同优化模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司，其通讯地址为：510663 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。