随着互联网在线服务和云计算技术的迅速推广,数据中心(Internet Data Center,IDC)已成为信息化社会不可或缺的重要基础设施,其电能消耗在全球范围内占据着较大的比重,并保持着高速增长的趋势,对环境造成剧烈影响的同时,由此产生的高额电费也已成为阻碍数据中心发展的重要问题。目前以Google为主的互联网公司已经在硬件和软件层面引入了多种电源管理技术以对数据中心开展能耗管理,并大规模利用可再生能源发电为数据中心供能;同时得益于绿色计算产业的逐渐成熟,利用新能源供电且具备多种能耗管理技术的绿色数据中心(Green Data Center,GDC)概念已经形成,并在全球范围内广泛推广建设。在此基础上,绿色数据中心具备了高度灵活的自适应能耗调整能力,完全可以作为需求侧可控负荷与电力系统协同运行,并积极参与电力需求响应。为此,研究面向需求响应的绿色数据中心负荷建模与优化调度具有非常重要的现实意义,显著降低数据中心运营商的购电成本的同时,有助于提高电力系统需求侧资源的优化配置,从而提升绿色数据中心对于可再生能源的利用效率。首先,以数据中心的主要构成单元即服务器集群和制冷系统为主,分析了数据中心的工作特性;将服务器集群处理的批处理计算任务定义为计算工作负载,使用电负荷与冷负荷表征数据中心的能耗水平,并刻画了计算工作负载执行方式与数据中心电/冷负荷的函数关系,建立了数据中心的电/冷负荷模型。其次,基于计算工作负载的可调度特性以及提出的数据中心电/冷负荷模型,在考虑服务器集群运行可靠性需求和供冷需求的基础上,进一步提出了绿色数据中心电/冷可控负荷模型;将绿色数据中心的需求响应能力定义为在调度计算工作负载的过程中产生的、响应分时电价信号的电/冷负荷,在含分布式光伏发电的绿色数据中心供能系统下,以日购电费用最小为目标,以单位时段下服务器集群对于延迟容忍计算工作负载的执行量和执行时段为决策变量,建立了分时电价环境下面向需求响应的绿色数据中心供能系统优化调度模型。该模型表征为混合整数线性规划问题,并采用分支定界法求解。基于中石油绿色数据中心一期工程数据和谷歌公布的计算工作负载数据集的算例仿真验证了所建模型的可行性和有效性,模型较好地响应了电网分时电价并提升了可再生能源利用效率,最高可削减11.5%的绿色数据中心购电费用。最后,云服务提供商通常将云计算任务打包为大量计算工作负载,并通过互联网分配给位于多地域的绿色数据中心集群执行,在该工作模式下,刻画了计算工作负载在集群间的分配方式与绿色数据中心集群可控电负荷的函数关系,在考虑区域电价差异性的基础上,以最小化绿色数据中心集群总运营成本为目标,建立了考虑可控电负荷的绿色数据中心集群优化调度模型。为应对传统集中式优化调度方法易加重通信网络负担、引发信息安全等问题,提出了基于有限相邻通信方式的绿色数据中心集群分布式优化调度策略。在该策略下,绿色数据中心可在获取相邻个体信息的基础上独立决策单位时段内实际承担的计算工作负载量,从而调整自身电负荷并参与需求响应,分布式发电单元可独立决策自身的充/放电功率;在此基础上,进一步建立了上述模型的拉格朗日对偶问题,并使用分布式原-对偶次梯度算法求解。在15节点配电系统下,以谷歌公布的数据中心集群计算工作负载数据集为例开展了算例仿真,结果表明,分布式优化调度可以实现与集中式优化调度相似的性能;使用分布式原-对偶次梯度算法在任何联通的网络拓扑结构下求解模型均能收敛,而且为网络添加更多通信链路有助于提高收敛速度。