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J-GLOBAL ID:201702280767403297   整理番号:17A0054752

報酬への低減:コロケーションデータセンタの経済的需要応答のためのインセンティブメカニズム【Powered by NICT】

Reward-to-Reduce: An Incentive Mechanism for Economic Demand Response of Colocation Datacenters
著者 (6件):
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巻: 34  号: 12  ページ: 3941-3953  発行年: 2016年 
JST資料番号: A0908B  ISSN: 0733-8716  CODEN: ISACEM  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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データセンタの需要応答は多く研究されているが,重要なセグメント:コロケーションデータセンタに試み非常に限られている。大規模(Google型)データセンタとは異なり,コロケーション演算子はそのテナントサーバの制御,インセンティブ機構の設計に特別な関心を必要とすることを欠く,オペレータはテナントを調整需要応答のための電力使用量を低減することができる。しかし,これまでの多くの研究は,需要応答プロバイダ(DRP)の役割,顧客応答のためのガイドとしての種とその切削電力利用のための補償としての価格決定信号を使うを無視している。この見落としを解決するために,ここでは,コロケーションの経済的需要応答のためのインセンティブ機構報酬を減少させる,コロケーション演算子へのDRP補償の間の相互作用を示す,とコロケーション演算子報酬テナントを提案した。この相互作用は戦略的行動を含むことを観測した後,最初の二段階Stackelbergゲーム,第二段階におけるオペレータ戦略のユニークな競争平衡を示し,ここでは,最初の段階で最適DRP補償価格を見つける非凸問題を定式化した。次に,厳密な解析を用いた第二段階平衡を解析し,縮退した検索空間を持つ第一段階最適DRP価格を効率的に探索できるアルゴリズムを設計した。厳密な解析が必要入居者の個人情報のために実用的ではないので,限られたテナント情報を用いた近似アプローチを提案した。広範な事例研究は,近似手法を事例研究の広いアレイの厳密な解析と同じ性能を持つことができ,最適DRP価格が効果的に決定し,対応するDRP個々のコストは,社会的費用と比較しできることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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