随着信息技术的快速发展，互联网数据规模呈爆炸式增长，各类数据中心在全球范围内纷纷落地。数据的泛滥使得单一数据中心的计算能力显得较为乏力，企业开始通过建立和连接多个数据中心来收集和处理数据，地理分布式数据中心已经逐渐成为支撑大规模数据应用的重要平台。随着数据中心规模数量的与日俱增，其巨额的能耗与碳排放问题也愈演愈烈，以风能、光伏发电为代表的新型清洁可再生能源，其分布范围广、利用价值高、污染小，成为了化石能源的有效替代方式，众多IT组织与云服务提供商已计划或正在将可再生能源引入数据中心园区。然而，对于地理分布式多数据中心来说，其计算负荷的随机性与可再生能源的波动性时常相互叠加，传递到电网向数据中心园区供能的联络线上，导致联络线功率剧烈波动，对云数据中心各类计算设备的正常运行造成威胁，甚至冲击到主网到频率。
　　从电能生产利用的角度出发，可将数据中心和与之相连的主网、可再生能源、内部负荷等共同建模成可自治的智能微电网系统，从计算与通信的角度来看，多个地理分布式的数据中心通过通信网建立起一个资源负载均衡系统。论文考虑绿色数据中心内部的计算任务、不间断电源(Uninterruptible Power System，UPS)等负荷，建立数据中心微网能耗模型，再分析数据中心之间信息交换与数据传输特征，建立地理分布式数据中心互联模型，最后分析两类可控负载资源：可跨空间迁移的计算负荷与可动态调节功率的蓄电池组。在此基础上，提出了一种多数据中心联络线功率联合优化方法：采用两级巴特沃兹低通滤波器制定各个数据中心联络线的两级目标功率，通过在数据中心之间进行负荷迁移与延时，实现对第一级联络线目标功率的响应，在各个数据中心内部控制UPS充放电功率，实现对第二级联络线目标功率的响应，最终达到平滑各个数据中心联络线功率的目的。
　　论文实验部分验证了所提两级优化策略对多数据中心联络线功率波动的平抑效果。以横跨不同区域的四个数据中心微网园区为算例，进行了基础实验，通过执行本文所提方法，地理分布式的各个数据中心联络线功率都得到了较好的平抑，并通过设置不同新能源渗透率、不同服务器初始资源利用率、不同延时任务占比的三组对比实验，验证了该方法在更复杂场景下的有效性。