[发明专利]一种针对分布式大数据处理的算力动态分配方法

权利要求书

1.一种针对分布式大数据处理的算力动态分配方法，其特征在于：

首先，在算力设备部署完开始运行之后，用一个线程在算力设备整个生命周期都一直监测并记录家庭用电的峰值和每天的峰谷时间；

其次，算力设备运行时，家庭用电的功率不超过记录的峰值；一旦超过则通过降低算力设备的频率来降低家庭用电的功率，直到低于记录的峰值或者频率为零为止；

具体实现包括三个并行的线程：

线程一：记录平均功耗、平均用电峰值，峰值出现时间，谷值出现时间；

线程二：计算当前时刻的家庭用电功率的期望值；

线程三：设置当前时刻算力设备运行的频率级别level。

2.根据权利要求1所述的一种针对分布式大数据处理的算力动态分配方法，其特征在于线程一的具体实现如下：

步骤1.初始化记录天数day＝0，平均功耗ap＝0，平均用电峰值f＝0，峰值出现时间ft＝0，谷值出现时间gt＝0；

步骤2.睡眠5分钟，获取当前时间t，单位为分钟；

步骤3.如果day＝＝0且t的时间不在00:00～00:05之间，跳转到步骤2；

步骤4.获取当前家庭用电功率p；

步骤5.如果t在在00:00～00:05之间，则初始化当天用电峰值df＝p，当天峰值出现时间dft＝t，当天用电谷值dg＝p,当天电谷值出现时间dgt＝t，当天功耗累计值dap＝0；

步骤6.如果pdf，则df＝p，dft＝t；

步骤7.如果pdg，dgt＝t；

步骤8.dap＝dap+p；

步骤9.如果t在23：55～24：00之间，则f＝(f*day+df)/(day+1)，ft＝(ft*day+dft)/(day+1),gt＝(gt*day+dgt)/(day+1)；

ap＝(ap*day+dap/288)/(day+1)；day＝day+1；

步骤10.跳转到步骤2。

3.根据权利要求2所述的一种针对分布式大数据处理的算力动态分配方法，其特征在于线程二的具体实现如下：

步骤1.睡眠5分钟，获取当前的时间t，单位分钟；

步骤2.从线程一中获取当前的ap,f,ft和gt；

步骤3.如果t大于等于ft，则lft＝t-ft，否则lft＝t+1440-ft，其中lft为当前时间距离前一个用电峰值的时间间隔；

步骤4.如果t大于等于gt，则lgt＝t-gt，否则lgt＝t+1440-gt，其中lgt为当前时间距离前一个用电谷值的时间间隔；

步骤5.如果lftlgt且ftgt，fgt＝ft-gt，其中fgt表示前一个用电峰值与前一个用电谷值之间的时间间隔；

步骤6.如果lftlgt且ftgt，fgt＝ft+1440-gt；

步骤7.如果lftlgt且gtft，fgt＝gt-ft；

步骤8.如果lftlgt且gtft，fgt＝gt+1440-ft；

步骤9.如果lftlgt，则期望值sp＝ap+(f-ap)*(cos(π+π*lgt/fgt)+1)/2，否则期望值sp＝ap+(f-ap)*(cos(π*lft/fgt)+1)/2；

步骤10.跳转到步骤1。

4.根据权利要求3所述的一种针对分布式大数据处理的算力动态分配方法，其特征在于线程三的具体实现如下：

步骤1.初始化当前频率级别level＝0，假设频率级别增加1，算力设备的功率提高k；

步骤2.睡眠5分钟，获取当前的时间t，单位分钟；

步骤3.从线程二获得当前时刻的家庭用电功率的期望值sp；

步骤4.获取当前的家庭用电功率p；

步骤5.如果sp-pk，则level＝level+floor((sp-p)/k)；

步骤6.如果spp，则level＝min(0,level-ceil((p-sp)/k))；

步骤7.跳转到步骤2；

其中，floor()函数用于取下整，ceil()函数用于取上整。