近年来，随着云计算和大数据技术的相继涌现，数据中心在规模上和数量上都出现了跨越式的增长，能源消耗进一步加剧.能源成本的增长和环境问题的日益突出使得数据中心面临严峻挑战，引进经济环保的新能源已经迫在眉睫.太阳能和风能是目前最具前景的两种新能源，不仅获取方式简单，在全球大部分地区广泛存在，而且环保无污染，但是新能源的间歇性、不稳定性和突变性等特点，导致数据中心无法有效适应新能源.为此，各大数据中心开始着手研究相关技术，比如能源管理策略和负载调度算法等等，使数据中心的服务程序能够适应新能源的特性.但是现有的研究成果大多是针对计算方面的能耗优化，无法进一步适应存储方面.因此，本文提出一种基于新能源驱动的异构存储系统优化方案，利用不同存储介质的特性和在线-离线负载划分模型，将存储系统的工作负载划分为在线负载和离线负载.在线负载可以实现对延时敏感的工作负载的快速高效处理，离线负载可以进一步实现负载能耗需求和新能源供应的匹配.因此，每个写请求都会被划分为两个阶段：低延时低能耗的在线阶段，即将数据的主副本写入主存储节点层，从副本则暂时以日志的形式更新到主存储节点层的日志区，快速响应写负载；高延时高能耗的离线阶段，即将从副本日志从主存储节点层的日志区倒盘到从存储节点层.为了实现新能源的高效利用和保证系统的性能，采用双驱动的能耗控制方法，即根据新能源的供应和负载强度调整活跃节点数量.对于主存储层，当新能源供应不足时，其活跃节点数量取决于负载的强度，而当新能源供应充足时则取决于新能源的供应总量和负载强度；对于从存储层，其活跃节点的数量则取决于新能源的供应总量.同时，使用虚拟化合并技术实现细粒度的能耗控制方案，提高存储系统的能耗效率，减少对市电的消耗.此外，优化方案还设计实现了一种离线负载调度算法，进一步提高新能源的利用率.实验结果表明，本文提出的基于新能源驱动的存储系统能耗优化方案可以最大化新能源的利用率和存储系统的能耗效率，同时保证存储系统的性能下降幅度不高于9.8％.优化方案可以使新能源的利用率达到95％，比传统的能源感知型存储系统节约36％的能源消耗.