(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210863992.5 (22)申请日 2022.07.20 (71)申请人 深圳市腾讯计算机系统有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 申请人 清华大学 (72)发明人 刘明爽　刘迪　曹军威　 (74)专利代理 机构 北京市立方律师事务所 11330 专利代理师 张筱宁 (51)Int.Cl. G06F 9/50(2006.01) H02J 3/00(2006.01) (54)发明名称 电量调节方法、 装置、 设备以及存 储介质 (57)摘要 本申请实施例公开了一种电量调节方法、 装 置、 设备以及存储介质， 可适用于人工智能、 云计 算以及区块链等领域。 该方法包括： 获取目标调 节指令， 目标调节指令用于指示第一数据中心在 目标日期的目标时段减少消耗目标电量； 确定每 个第二电网节 点在目标时段的第一资源量指标； 确定第一数据中心在目标时段用于消耗目标电 量的待处理计算任务， 基于各第二电网节点对应 的第一资源量指标， 从各第二数据中心确定出至 少一个目标数据中心， 在目标时段将待处理计算 任务从第一数据中心迁移至目标数据中心执行。 采用本申请实施例， 可为电网节 点提供快速灵活 的电量调节能力， 提升电网节点的稳定性， 适用 性高。 权利要求书3页 说明书19页 附图8页 CN 115202881 A 2022.10.18 CN 115202881 A 1.一种电量调节方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标调节指令， 所述目标调节指令用于指示第 一数据中心在目标 日期的目标时段 减少消耗目标电量， 所述第一数据中心由第一电网节点提供电量， 所述 目标电量小于或者 等于所述第一数据中心向所述第一电网节点上报的在所述目标时段的可调节电量； 确定每个第 二电网节点在所述目标时段的第 一资源量指标， 每个所述第 二电网节点对 应的第一资源量指标表示接入该第二电网节点的第二数据中心在所述目标时段每消 耗单 位电量向该第二电网节点转移的资源量， 每个所述第二数据中心为分布式数据中心中除所 述第一数据中心外的一个数据中心； 确定所述第 一数据中心在所述目标时段用于消耗所述目标电量的待处理计算任务， 基 于各所述第二电网节 点对应的第一资源量指标， 从各所述第二数据中心确定出至少一个目 标数据中心， 在所述目标时段将所述待处理计算任务从所述第一数据中心迁移至所述目标 数据中心执 行。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每个日期， 所述分布式数据中心中的 每个数据中心在该日期的各时段的可调节电量是基于以下 方式确定的： 确定每个数据中心在该日期的各时段的初始可调节电量； 确定每个数据中心在该 日期的各时段的第 二资源量指标， 每个数据中心在该 日期的每 个时段的第二资源量指标表示该数据中心在该日期的该时段每减少消 耗单位电量从对应 电网节点获取的资源量； 基于每个数据中心在该 日期的各时段的初始可调节电量和第 二资源量指标， 确定所有 数据中心在该日期减少消耗所有时段的初始可调节电量从对应电网节点获取的总资源量； 将使得所述总资源量达到最大时的每个数据中心在该日期的各时段的初始可调节电 量， 确定为每 个数据中心在该日期的各时段的可调节电量； 其中， 每个数据中心在该 日期的每个时段的初始可调节电量小于或者等于该数据中心 在该日期该时段的可调节电量阈值。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 对于每个日期， 所述基于每个数据中心在 该日期的各时段的初始可调节电量和 第二资源量指标， 确定所有 数据中心在该日期减少消 耗所有时段的初始可调节电量从对应电网节点获取的总资源量， 包括： 对于每个数据中心， 基于该数据中心在该 日期的每个时段的第 二资源量指标和初始可 调节电量， 确定该数据中心在该日期该时段减少消耗对应初始可调节电量从对应电网节点 获取的第一资源量； 对于每个数据中心， 基于该数据中心在该日期的各时段对应的第一资源量， 确定该数 据中心在该日期减少消耗所有时段的初始可调节电量从对应电网节点获取的第二资源量； 基于各数据中心对应的各所述第 二资源量， 确定所有数据中心在该 日期减少消耗所有 时段的初始可调节电量从对应电网节点获取的总资源量。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 对于每个日期的每个时段， 每个数据中心 在该日期该时段的可调节电量阈值是基于以下 方式确定的： 确定与该 数据中心的数据中心类型相对应的预测网络； 将该数据中心在该时段之前的至少一个历史时段的实际用电量输入所述预测网络， 得 到该数据中心在该日期该时段的预测用电量；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115202881 A 2基于该数据中心在该 日期该时段的预测用电量， 确定该数据中心在该 日期该时段的可 调节电量阈值； 其中， 该数据中心在该 日期该时段的实际用电量为该数据中心在该 日期该时段的预测 用电量。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 对于每个日期的每个时段， 基于每个数据 中心在该日期该时段 的预测用电量， 确定该数据中心在该日期该时段 的可调节电量阈值， 包括： 确定第一调整因子， 基于每个数据中心在该 日期该时段的预测用电量以及所述第 一调 整因子， 确定该 数据中心在该日期该时段的可调节电量阈值。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 对于每个日期的每个时段， 任意数量的数 据中心在该日期该时段 的初始可调节电量之和小于或者等于所述任意数量的数据中心在 该日期该时段对应的转移电量阈值， 所述 转移电量阈值是基于以下 方式确定的： 对于每个第三数据中心， 确定该第三数据中心在该日期该时段的用电量阈值， 并确定 所述用电量阈值与该第三数据中心在该日期该时段的预测用电量的电量差值， 每个所述第 三数据中心为所述分布式数据中心中除所述任意数量的数据中心外的一个数据中心； 确定各所述第 三数据中心对应的电量差值之和， 基于所述电量差值之和确定所述任意 数量的数据中心在该日期该时段对应的转移电量阈值。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述电量差值之和确定所述任意 数量的数据中心在该日期该时段对应的转移电量阈值， 包括： 确定第二调整因子， 基于所述第 二调整因子和所述电量差值之和确定所述任意数量的 数据中心在该日期该时段对应的转移电量阈值。 8.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 每个数据中心类型对应的预测网络是基于 以下方式训练得到的： 对所述分布式数据中心中的所有数据中心进行聚类得到至少一个数据中心集合， 每个 数据中心集 合对应一个数据中心类型； 对于每个所述数据中心集合， 确定该数据中心集合中每个第四数据中心对应的多个数 据组， 每个所述第四数据中心对应的一个数据组包括该第四数据中心在一个待预测时段之 前的至少一个历史时段的实际用电量； 将每个所述数据组输入初始网络， 得到每个所述数据组对应的第四数据中心在该数据 组对应的待预测时段的预测用电量； 基于每个所述第四数据中心在每个所述数据组对应的待预测时段的预测用电量和实 际用电量， 确定训练损失值； 基于各所述数据组和所述训练损失值对所述初始网络进行迭代训练， 直至所述训练损 失值符合训练结束条件时停止训练， 并将停止训练时的网络确定为该数据中心 集合对应的 数据中心类型 所对应的预测网络 。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述基于每个所述第四数据中心在每个所 述数据组对应的待预测时段的预测用电量和实际用电量， 确定训练损失值， 包括： 确定各所述第四数据中心对应的所有数据组的数据组数量； 对于每个所述数据组， 确定该数据组对应的第四数据中心在该数据组对应的待预测时权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115202881 A 3