在分布式计算机集群应用越来越广泛的今天，计算机集群的能耗问题成为了近年来学术研究的热点。相比大型计算机集群以及数据中心成熟的节能技术，中小规模的分布式集群的节能策略较为单薄，因此研究中小规模分布式集群的节能方法具有重要意义。构建典型的分布式计算环境，分析计算机内部部件及节点间在典型负载下的能耗状况，设计了两级动态节能调度算法。在CPU级，该算法通过对负载队列以及集群内各个节点计算机CPU利用率的分析，分配调度任务以及设定各个节点的调频策略，利用CPUfreq模块中不同的调频控制器对集群内计算机的CPU频率进行调节；在系统级，该算法通过创建并分析系统运行日志，设计了一个具有启发式自主学习能力的休眠/唤醒策略，通过对集群内计算机进行合理的关机休眠和网络唤醒，实现整体负载、性能和能耗之间的动态平衡。针对已实现的原型系统的实验结果表明，CPU调频策略在最好的情况下能降低大约10%的整机能耗，关机休眠策略在测试搭建的分布式环境下能降低大约18%的集群能耗，在测试的最后，测试了不同类型计算机的开机时间和开机能耗。给出了CPU调频策略的优化建议以及远程关机和网络唤醒的利弊，给出了节能策略的优化原则。