随着互联网服务的不断增加,云计算数据中心的数量越来越多、规模越来越大,造成耗电量及电能成本的飞速增加。巨大能耗需求,且目前电力能源主要还是源自于化石燃料,使得碳排放量也急剧上升。基于当前各大市场的电价波动和绿色能源不能持续供电的背景,提出利用绿色能源结合ESDs充放电对分布式的云数据中心进行绿色调度,进而达到数据中心能耗减少、碳排量减少、以及缩减电能成本的目的,对数据中心能耗问题的研究以及保护环境具有重要意义。本文分别研究了基于成本约束的分布式云数据中心能量管理和基于碳排放约束的分布式云数据中心能量管理的问题。针对最小化成本的分布式云数据中心能量管理,建立了最小总成本的问题模型,提出了基于后续时间片电价波动的滑动时间窗口的设计策略。分析如何调度电网电能供给把尽可能多的请求分发到电价低的数据中心,对到来的多维资源请求部署到尽可能少的服务器上。在资源调度方面,主要是运用了降序最佳适应的装箱算法,把尽可能多的请求部署给最合适的服务器,使得能耗开销较少。针对最小成本的优化目标,结合当前市场电价波动以及请求负载情况,对比未使用ESDs充放电和使用能源存储设备充放电,以及不同的充放电策略。采用真实的云数据中心服务器运行日志进行实验设计和分析,实验表明滑动时间窗口的设计策略大大缩减了电能成本。针对最小化碳排放的分布式云数据中心能量管理,建立了预算约束内的最小碳排放的问题模型,根据绿色能源间断供电的特性提出了具有预算约束的利用绿色能源的后续时间片的滑动时间窗的设计策略。分析了如何合理的调度绿色能源对能源存储设备进行充放电,使得在预算的约束内数据中心的碳排放量最少。资源调度时,按时间片合理分配给定的成本预算,始终把尽可能多的多维资源请求分发到绿色能源多且价格低廉的数据中心,尽可能的在预算内减少碳排放量。实验同样采用真实的数据中心服务器运行日志进行,结合当前市场电价波动、绿色能源的不间断供电以及请求负载情况,基于后续时间片的滑动时间窗的充放电策略,大大减少了碳排放量。