随着云计算技术的不断发展,数据中心的计算能力与规模正在急速增长。大型数据中心,如Google、Amazon、Apple等,可以容纳数千台服务器,同时它们需要消耗高达几十兆瓦的电力。传统能源带来的巨额电费开销以及对环境造成的负面影响,促使数据中心更倾向于使用可再生能源。但是,可再生能源很大程度依赖于外界自然环境,具有波动性与间歇性的特点。这些特点会影响数据中心运营的稳定性,并降低可再生能源的利用率。目前的研究工作并不能有效地缓解可再生能源波动对数据中心带来的影响。提出了一种面向可再生能源的数据中心负载适配方案,该方案包含了两个不同阶段优化方案:可再生能源平滑化与负载适配方案。首先,可再生能源平滑化方案通过求解非线性约束优化问题得到能源存储设备(ESDs)的最佳充电/放电方案,使得最终为数据中心供能的可再生能源在每小时内的波动方差最小,以实现尽可能地平滑化可再生能源供能。其次,负载适配方案是一种基于贪心算法的负载延迟方案。其在可再生能源平滑化的基础上,通过调度可延迟的负载实现最大化使用可再生能源的效果。面向可再生能源的数据中心负载适配方案能够有效地缓解可再生能源的波动性,并在可再生能源平稳供应情况下实现最大化地使用可再生能源。基于实际数据集进行了仿真测试,实验结果表明,可再生能源平滑化方案能够大量减少数据中心能源转换次数;负载适配方案能够大幅度提高可再生能源的利用率,利用率提高19%到81%。