F2S-WSS：一种基于预测的两阶段工作负载调度方案，适用于考虑碳排放的地理分布式数据中心，并结合了风力发电技术

《Sustainable Computing: Informatics and Systems》：F2S-WSS: A forecast-driven two-stage workload scheduling scheme for carbon-aware geo-distributed data centers with wind power integration

云数据中心高能耗导致碳排放显著，风能等可再生能源利用受其间歇性和工作负载随机性制约。本文提出预测驱动的两阶段调度方案F2S-WSS，通过融合LSTM变体与EMD-VMD分解优化风能预测精度，实现离线全局优化与实时动态调整，提升风能利用率17.73%-40.40%并减少碳排放8.55-16.27吨，同时将实时调度延迟降低81.3%。

　　云数据中心（Cloud Data Centers, DCs）作为现代信息技术基础设施的重要组成部分，承担着大量的计算、存储和分析任务。它们在大数据处理、图形计算、人工智能等领域发挥着关键作用。然而，随着云计算的广泛应用，数据中心也成为了高能耗的典型代表，对环境造成显著影响。例如，Google 在 2023 年的碳排放量达到了 1430 万吨，比五年前增长了近 50%。根据国际能源署的预测，全球数据中心的电力消耗将在 2022 年的约 460 千兆瓦时（TWh）基础上，增加到 2026 年的超过 1000 千兆瓦时，几乎翻倍，其用电量将接近日本全国的总电力需求。面对日益严峻的碳排放问题，许多国家和地区已经开始采取行动，例如瑞典、瑞士和加拿大等国通过实施碳税，将碳排放成本纳入经济活动中。同时，美国、加拿大和澳大利亚等国也制定了自愿性的行业标准和认证机制，如 LEED 认证和 Energy Star 标签，以鼓励数据中心采用节能措施，减少碳排放。此外，像 Google 和 Microsoft 这样的科技公司也积极设立自己的净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用丰富的可再生能源（Renewable Energy Sources, RESs）来降低碳足迹。在中国，政府推出了“东数西算”工程，旨在将计算任务从东部数据中心向西部地区迁移，以利用西部地区丰富的土地和可再生能源资源，缓解东部地区的计算压力。

可再生能源，如风能，是减少碳排放的有效手段。然而，风能的不稳定性使得其在供电方面存在较大的不确定性，从而限制了可再生能源的利用效率。与此同时，数据中心的工作负载到达具有随机性和时间变化的特征，进一步增加了调度决策的复杂性。因此，准确预测风能发电和工作负载到达对于缓解供需不匹配至关重要。为了解决这些问题，本文提出了一种基于预测的两阶段工作负载调度方案（Forecast-Driven Two-Stage Workload Scheduling Scheme, F2S-WSS）。该方案将调度过程分为两个阶段：第一阶段基于预测的工作负载和风能发电数据，进行离线的全局优化；第二阶段则根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需动态。这一方法不仅提高了调度效率，还增强了数据中心的环境可持续性。

本文的主要贡献包括以下几个方面：首先，F2S-WSS 通过高精度预测引导灵活的工作负载分配，能够主动响应风能的时空变化，从而提高风能的利用效率并减少碳排放。其次，该方案将传统的实时调度转变为一个两阶段决策过程，结合离线的全局优化和实时的误差修正，降低了在线调度的复杂性，并在不确定性环境下提升了系统的整体性能。第三，采用了一种分层的数据预处理策略，以减少高频噪声对预测的干扰。具体而言，通过经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）对输入数据进行分解，并利用变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）进一步优化高频成分，从而有选择地抑制噪声主导的部分，实现更精确的去噪。第四，为了进一步提升预测精度，应用了长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的变体，对每个分解后的频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。

本文的其余部分组织如下：第二部分讨论了相关工作；第三部分详细介绍了本研究中使用的预测模型和提出的调度问题的数学公式；第四部分描述了所提出的算法；第五部分介绍了仿真设置并分析了数值结果；第六部分总结了全文。通过这些内容，本文系统地阐述了 F2S-WSS 的设计思路、技术实现及其在实际应用中的效果。本文的研究成果不仅为数据中心的绿色化发展提供了新的思路，也为可再生能源的高效利用提供了有效的技术支持。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，具有重要的应用价值。然而，风能的不稳定性使得其在供电方面存在较大的波动性，这对数据中心的实时调度提出了更高的要求。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个亟待解决的问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。在第一阶段，该方案利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了系统的灵活性，还增强了其在不确定性环境下的稳定性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中，LSTM 及其变体被用于对每个频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。通过这种方式，预测模型能够更准确地反映风能和工作负载的变化趋势，为后续的调度决策提供可靠的数据支持。

在实际应用中，数据中心的运行环境通常是地理分布的，包括多个数据中心节点，每个节点都配备了风力发电设备和电网供电系统。假设有一个地理集中的工作负载来源，例如一个城市，其前端代理位于靠近用户的地点。这种工作负载具有一定的延迟容忍性，例如备份任务、MapReduce 任务等，可以在多个数据中心和时间槽中灵活调度，因为它们对延迟的要求并不严格。在这种环境下，F2S-WSS 方案能够有效应对风能的波动性和工作负载的不确定性，实现资源的最优配置。通过离线的全局优化和实时的误差修正，该方案不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

为了验证 F2S-WSS 的有效性，本文进行了大量的仿真实验。实验涉及三个地理分布的数据中心，分别对应“东数西算”工程中的实际枢纽节点：宁夏（NX）、贵州（GZ）和甘肃（GS）。仿真时间跨度为 96 个时间槽，每个时间槽持续一小时。工作负载数据来源于阿里巴巴，这为实验提供了真实的数据基础。考虑到云数据中心通常具备庞大的计算资源，每个数据中心都被假设具有弹性的但充足的 CPU 容量，这与云计算的实际运行方式相一致。通过这种方式，实验能够更真实地反映数据中心在实际运行中的情况，并验证 F2S-WSS 在提升风能利用效率和减少碳排放方面的效果。

实验结果表明，F2S-WSS 在预测精度方面显著优于多个基准模型。与最先进的方法相比，预测模型的平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）减少了 3.41-69.46%。此外，该调度方案在提升风能利用效率方面也表现出色，相比基准模型，风能利用率提高了 17.73-40.40%，同时减少了相应的碳排放量 8.55-16.27 吨。这些结果充分说明了 F2S-WSS 在提升数据中心运行效率和环境可持续性方面的潜力。同时，该方案在实时调度延迟方面也有显著的改善，相比仅依赖实时调度的方案，实时调度延迟减少了 81.3%。这表明 F2S-WSS 不仅在预测方面表现出色，还在实际调度过程中实现了高效的资源分配。

在实际应用中，数据中心的绿色化发展已经成为全球关注的焦点。各国政府和企业纷纷采取措施，以减少数据中心的碳排放。例如，许多国家通过实施碳税、制定行业标准等方式，鼓励数据中心采用节能措施。同时，一些科技公司也积极设立净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用可再生能源。然而，由于可再生能源的不稳定性，如何在数据中心中实现其高效利用仍然是一个挑战。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，为解决这一问题提供了新的思路。该方案不仅提高了风能的利用效率，还减少了数据中心的碳排放，同时提高了调度的效率和系统的稳定性。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，其发电具有较大的波动性。这种波动性使得风能的供应不稳定，从而影响数据中心的运行效率。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个关键问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。该方案在第一阶段利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中，LSTM 及其变体被用于对每个频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。通过这种方式，预测模型能够更准确地反映风能和工作负载的变化趋势，为后续的调度决策提供可靠的数据支持。

在实际应用中，数据中心的绿色化发展已经成为全球关注的焦点。各国政府和企业纷纷采取措施，以减少数据中心的碳排放。例如，许多国家通过实施碳税、制定行业标准等方式，鼓励数据中心采用节能措施。同时，一些科技公司也积极设立净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用可再生能源。然而，由于可再生能源的不稳定性，如何在数据中心中实现其高效利用仍然是一个挑战。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，为解决这一问题提供了新的思路。该方案不仅提高了风能的利用效率，还减少了数据中心的碳排放，同时提高了调度的效率和系统的稳定性。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，其发电具有较大的波动性。这种波动性使得风能的供应不稳定，从而影响数据中心的运行效率。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个关键问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。该方案在第一阶段利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中，LSTM 及其变体被用于对每个频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。通过这种方式，预测模型能够更准确地反映风能和工作负载的变化趋势，为后续的调度决策提供可靠的数据支持。

在实际应用中，数据中心的绿色化发展已经成为全球关注的焦点。各国政府和企业纷纷采取措施，以减少数据中心的碳排放。例如，许多国家通过实施碳税、制定行业标准等方式，鼓励数据中心采用节能措施。同时，一些科技公司也积极设立净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用可再生能源。然而，由于可再生能源的不稳定性，如何在数据中心中实现其高效利用仍然是一个挑战。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，为解决这一问题提供了新的思路。该方案不仅提高了风能的利用效率，还减少了数据中心的碳排放，同时提高了调度的效率和系统的稳定性。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，其发电具有较大的波动性。这种波动性使得风能的供应不稳定，从而影响数据中心的运行效率。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个关键问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。该方案在第一阶段利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中，LSTM 及其变体被用于对每个频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。通过这种方式，预测模型能够更准确地反映风能和工作负载的变化趋势，为后续的调度决策提供可靠的数据支持。

在实际应用中，数据中心的绿色化发展已经成为全球关注的焦点。各国政府和企业纷纷采取措施，以减少数据中心的碳排放。例如，许多国家通过实施碳税、制定行业标准等方式，鼓励数据中心采用节能措施。同时，一些科技公司也积极设立净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用可再生能源。然而，由于可再生能源的不稳定性，如何在数据中心中实现其高效利用仍然是一个挑战。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，为解决这一问题提供了新的思路。该方案不仅提高了风能的利用效率，还减少了数据中心的碳排放，同时提高了调度的效率和系统的稳定性。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，其发电具有较大的波动性。这种波动性使得风能的供应不稳定，从而影响数据中心的运行效率。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个关键问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。该方案在第一阶段利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中，LSTM 及其变体被用于对每个频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。通过这种方式，预测模型能够更准确地反映风能和工作负载的变化趋势，为后续的调度决策提供可靠的数据支持。

在实际应用中，数据中心的绿色化发展已经成为全球关注的焦点。各国政府和企业纷纷采取措施，以减少数据中心的碳排放。例如，许多国家通过实施碳税、制定行业标准等方式，鼓励数据中心采用节能措施。同时，一些科技公司也积极设立净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用可再生能源。然而，由于可再生能源的不稳定性，如何在数据中心中实现其高效利用仍然是一个挑战。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，为解决这一问题提供了新的思路。该方案不仅提高了风能的利用效率，还减少了数据中心的碳排放，同时提高了调度的效率和系统的稳定性。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，其发电具有较大的波动性。这种波动性使得风能的供应不稳定，从而影响数据中心的运行效率。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个关键问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。该方案在第一阶段利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中，LSTM 及其变体被用于对每个频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。通过这种方式，预测模型能够更准确地反映风能和工作负载的变化趋势，为后续的调度决策提供可靠的数据支持。

在实际应用中，数据中心的绿色化发展已经成为全球关注的焦点。各国政府和企业纷纷采取措施，以减少数据中心的碳排放。例如，许多国家通过实施碳税、制定行业标准等方式，鼓励数据中心采用节能措施。同时，一些科技公司也积极设立净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用可再生能源。然而，由于可再生能源的不稳定性，如何在数据中心中实现其高效利用仍然是一个挑战。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，为解决这一问题提供了新的思路。该方案不仅提高了风能的利用效率，还减少了数据中心的碳排放，同时提高了调度的效率和系统的稳定性。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，其发电具有较大的波动性。这种波动性使得风能的供应不稳定，从而影响数据中心的运行效率。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个关键问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。该方案在第一阶段利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中，LSTM 及其变体被用于对每个频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。通过这种方式，预测模型能够更准确地反映风能和工作负载的变化趋势，为后续的调度决策提供可靠的数据支持。

在实际应用中，数据中心的绿色化发展已经成为全球关注的焦点。各国政府和企业纷纷采取措施，以减少数据中心的碳排放。例如，许多国家通过实施碳税、制定行业标准等方式，鼓励数据中心采用节能措施。同时，一些科技公司也积极设立净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用可再生能源。然而，由于可再生能源的不稳定性，如何在数据中心中实现其高效利用仍然是一个挑战。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，为解决这一问题提供了新的思路。该方案不仅提高了风能的利用效率，还减少了数据中心的碳排放，同时提高了调度的效率和系统的稳定性。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，其发电具有较大的波动性。这种波动性使得风能的供应不稳定，从而影响数据中心的运行效率。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个关键问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。该方案在第一阶段利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中，LSTM 及其变体被用于对每个频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。通过这种方式，预测模型能够更准确地反映风能和工作负载的变化趋势，为后续的调度决策提供可靠的数据支持。

在实际应用中，数据中心的绿色化发展已经成为全球关注的焦点。各国政府和企业纷纷采取措施，以减少数据中心的碳排放。例如，许多国家通过实施碳税、制定行业标准等方式，鼓励数据中心采用节能措施。同时，一些科技公司也积极设立净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用可再生能源。然而，由于可再生能源的不稳定性，如何在数据中心中实现其高效利用仍然是一个挑战。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，为解决这一问题提供了新的思路。该方案不仅提高了风能的利用效率，还减少了数据中心的碳排放，同时提高了调度的效率和系统的稳定性。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，其发电具有较大的波动性。这种波动性使得风能的供应不稳定，从而影响数据中心的运行效率。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个关键问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。该方案在第一阶段利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中，LSTM 及其变体被用于对每个频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。通过这种方式，预测模型能够更准确地反映风能和工作负载的变化趋势，为后续的调度决策提供可靠的数据支持。

在实际应用中，数据中心的绿色化发展已经成为全球关注的焦点。各国政府和企业纷纷采取措施，以减少数据中心的碳排放。例如，许多国家通过实施碳税、制定行业标准等方式，鼓励数据中心采用节能措施。同时，一些科技公司也积极设立净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用可再生能源。然而，由于可再生能源的不稳定性，如何在数据中心中实现其高效利用仍然是一个挑战。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，为解决这一问题提供了新的思路。该方案不仅提高了风能的利用效率，还减少了数据中心的碳排放，同时提高了调度的效率和系统的稳定性。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，其发电具有较大的波动性。这种波动性使得风能的供应不稳定，从而影响数据中心的运行效率。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个关键问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。该方案在第一阶段利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中，LSTM 及其变体被用于对每个频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。通过这种方式，预测模型能够更准确地反映风能和工作负载的变化趋势，为后续的调度决策提供可靠的数据支持。

在实际应用中，数据中心的绿色化发展已经成为全球关注的焦点。各国政府和企业纷纷采取措施，以减少数据中心的碳排放。例如，许多国家通过实施碳税、制定行业标准等方式，鼓励数据中心采用节能措施。同时，一些科技公司也积极设立净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用可再生能源。然而，由于可再生能源的不稳定性，如何在数据中心中实现其高效利用仍然是一个挑战。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，为解决这一问题提供了新的思路。该方案不仅提高了风能的利用效率，还减少了数据中心的碳排放，同时提高了调度的效率和系统的稳定性。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，其发电具有较大的波动性。这种波动性使得风能的供应不稳定，从而影响数据中心的运行效率。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个关键问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。该方案在第一阶段利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中，LSTM 及其变体被用于对每个频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。通过这种方式，预测模型能够更准确地反映风能和工作负载的变化趋势，为后续的调度决策提供可靠的数据支持。

在实际应用中，数据中心的绿色化发展已经成为全球关注的焦点。各国政府和企业纷纷采取措施，以减少数据中心的碳排放。例如，许多国家通过实施碳税、制定行业标准等方式，鼓励数据中心采用节能措施。同时，一些科技公司也积极设立净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用可再生能源。然而，由于可再生能源的不稳定性，如何在数据中心中实现其高效利用仍然是一个挑战。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，为解决这一问题提供了新的思路。该方案不仅提高了风能的利用效率，还减少了数据中心的碳排放，同时提高了调度的效率和系统的稳定性。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，其发电具有较大的波动性。这种波动性使得风能的供应不稳定，从而影响数据中心的运行效率。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个关键问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。该方案在第一阶段利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中，LSTM 及其变体被用于对每个频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。通过这种方式，预测模型能够更准确地反映风能和工作负载的变化趋势，为后续的调度决策提供可靠的数据支持。

在实际应用中，数据中心的绿色化发展已经成为全球关注的焦点。各国政府和企业纷纷采取措施，以减少数据中心的碳排放。例如，许多国家通过实施碳税、制定行业标准等方式，鼓励数据中心采用节能措施。同时，一些科技公司也积极设立净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用可再生能源。然而，由于可再生能源的不稳定性，如何在数据中心中实现其高效利用仍然是一个挑战。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，为解决这一问题提供了新的思路。该方案不仅提高了风能的利用效率，还减少了数据中心的碳排放，同时提高了调度的效率和系统的稳定性。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，其发电具有较大的波动性。这种波动性使得风能的供应不稳定，从而影响数据中心的运行效率。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个关键问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。该方案在第一阶段利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中，LSTM 及其变体被用于对每个频率成分进行独立预测，从而实现对时间模式的更精细建模。通过这种方式，预测模型能够更准确地反映风能和工作负载的变化趋势，为后续的调度决策提供可靠的数据支持。

在实际应用中，数据中心的绿色化发展已经成为全球关注的焦点。各国政府和企业纷纷采取措施，以减少数据中心的碳排放。例如，许多国家通过实施碳税、制定行业标准等方式，鼓励数据中心采用节能措施。同时，一些科技公司也积极设立净零碳排放目标，并在全球范围内建立分布式数据中心网络，以利用可再生能源。然而，由于可再生能源的不稳定性，如何在数据中心中实现其高效利用仍然是一个挑战。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，为解决这一问题提供了新的思路。该方案不仅提高了风能的利用效率，还减少了数据中心的碳排放，同时提高了调度的效率和系统的稳定性。

在数据中心的运行过程中，风能作为一种可再生能源，其发电具有较大的波动性。这种波动性使得风能的供应不稳定，从而影响数据中心的运行效率。同时，工作负载的随机性和时间变化性也增加了调度的复杂性。因此，如何在不确定环境下实现风能和工作负载的高效匹配，成为了一个关键问题。本文提出的 F2S-WSS 方案，通过将预测技术与调度策略相结合，有效应对了这些挑战。该方案在第一阶段利用高精度的预测结果，对工作负载和风能发电进行全局优化，以确保资源的合理分配。在第二阶段，该方案根据实时的风能供应和工作负载需求，对预分配的资源进行动态调整，以修正预测误差并适应实时的供需变化。这种两阶段的调度策略不仅提高了调度的效率，还增强了系统的环境可持续性。

此外，本文的研究还强调了数据预处理的重要性。通过分层的预处理策略，将高频噪声有效消除，从而提高了预测的准确性。具体而言，经验模态分解（EMD）和变分模态分解（VMD）的结合，使得输入数据能够被分解为多个频率成分，其中高频成分被进一步优化以去除噪声。这种预处理方法不仅减少了噪声对预测的干扰，还使得预测模型能够更准确地捕捉到时间序列中的变化趋势。在预测模型的设计中