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碳裁剪器：碳意识空间时间工作负载管理的最优算法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究首次量化数据中心减碳的碳强度预测不确定性，并分析了时间和空间不确定性对系统的影响。通过引入一致预测框架，解决了碳强度预测中的时间动态不确定性问题。评估结果表明，技术稳健地实现了目标覆盖率的不确定性量化。通过两个案例研究，结果显示将不确定性纳入调度决策可以防止碳排放量增加5%和14%，在一个20兆瓦的数据中心群组中，绝对减少了2.1和10.4吨的碳排放量。
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关键要点
- 本研究首次量化数据中心减碳的碳强度预测不确定性。
- 分析了时间和空间不确定性对系统的影响。
- 引入一致预测框架，解决了碳强度预测中的时间动态不确定性问题。
- 评估结果表明技术稳健地实现了目标覆盖率的不确定性量化。
- 通过两个案例研究，结果显示将不确定性纳入调度决策可以防止碳排放量增加5%和14%。
- 在一个20兆瓦的数据中心群组中，绝对减少了2.1和10.4吨的碳排放量。
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