Cooperative scheduling of multi-data-center systems under an electricity–carbon coupling framework

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Novel combination of cooperative game theory and carbon-electricity coupling for data center scheduling, with algorithmic contributions.

🏢実務担当者:Operational framework for reducing carbon footprint and energy costs across multiple data centers via coordinated trading and workload migration.

🏛政策担当者:Demonstrates practical integration of carbon pricing in a high-growth sector, informing policy design for electricity-carbon market coupling.

データセンター（DC）の電力–炭素連携（ECC）取引への積極的な参加を促進し、複数主体の連携による排出削減とコスト最適化を達成するために、本研究では、ECC取引フレームワーク下における複数DCの協力ゲーム（CG）に基づく最適スケジューリング手法を提案する。第一に、DCが電力市場と炭素市場に同時に参加する包括的な取引フレームワークを構築し、エネルギー価格と炭素割当量の連携関係を捉えつつ、各DCの低炭素運用モデルを確立する。第二に、CG理論に基づき、複数DC連合の最適化モデルを定式化し、ワークロード移行、エネルギー貯蔵およびガスタービン管理、炭素排出枠取引を通じて、複数リソースの協調管理と公平な利益配分を可能にする。最後に、ナッシュ交渉理論を活用して、CGモデルをコスト最小化問題と利益配分問題に分解し、交互方向乗数法アルゴリズムを用いて解決することで、各DCのプライバシーを保護する。シミュレーション結果は、提案手法が運用コストと炭素排出量の両方を効果的に削減し、複数DCシステムの低炭素かつ経済効率的な運用に対する理論的・技術的支援を提供することを示している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

To promote the active participation of data centers (DCs) in electricity–carbon coupling (ECC) trading and to achieve coordinated multi-entity emission reduction and cost optimization, this study proposes a cooperative game (CG)-based optimal scheduling method for multiple DCs under an ECC trading framework. First, a comprehensive trading framework is developed, in which DCs participate simultaneously in electricity and carbon markets, capturing the coupling relationship between energy prices and carbon quotas while establishing a low-carbon operational model for each DC. Second, based on CG theory, a multi-DC alliance optimization model is formulated, enabling coordinated management of multiple resources and fair benefit sharing through workload migration, energy storage and gas turbine management, and carbon allowance trading. Finally, leveraging Nash bargaining theory, the CG model is decomposed into a cost minimization problem and a benefit allocation problem, which are solved using an alternating direction method of multipliers algorithm, thereby preserving the privacy of each DC. Simulation results demonstrate that the proposed approach effectively reduces both operational costs and carbon emissions, providing theoretical and technical support for low-carbon and economically efficient operation of multi-DC systems.

• semanticscholar https://doi.org/10.1063/5.0316369first seen 2026-05-15 17:16:20 · last seen 2026-08-12 05:16:09