(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210680921.1 (22)申请日 2022.06.16 (71)申请人 中国电力科 学研究院有限公司 地址 100192 北京市海淀区清河小营东路 15号 申请人 国网四川省电力公司电力科 学研究 院 (72)发明人 季知祥　王晓辉　张颉　杨迎春　 郭鹏天　李道兴　 (74)专利代理 机构 北京中巡通大知识产权代理 有限公司 1 1703 专利代理师 张弘 (51)Int.Cl. G06F 9/48(2006.01) G06F 9/50(2006.01)G06Q 50/06(2012.01) G06F 16/25(2019.01) (54)发明名称 电力人工智能平台作业任务调度方法、 系 统、 设备及 介质 (57)摘要 本发明公开了一种电力人工智能平台作业 任务调度方法、 系统、 设备及介质， 该方法包括： 获取周期定时扫描的电力人工智能平台作业任 务列表， 生成任务批次； 对所述任务批次进行周 期性的依赖状态检查， 获得依赖状态检查结果； 根据依赖状态检查结果得到符合预设要求的任 务批次， 并获取符合预设要求的任务批次对应的 集群机器的运行信息， 然后计算工作节点得分并 排序， 根据工作节点得分的排序进行任务调度。 该方法实现任务调度到合 适的服务器执行任务。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 114896049 A 2022.08.12 CN 114896049 A 1.一种电力人工智能平台作业任务调度方法， 其特 征在于， 包括： 获取周期定时扫描的电力人工智能平台作业任务列表， 生成任务批次； 对所述任务批次进行周期性的依赖状态检查， 获得依赖状态检查结果； 根据依赖状态检查结果得到符合预设要求的任务批次， 并获取符合预设要求的任务批 次对应的集群机器的运行信息， 然后计算工作节点得分并排序， 根据工作节点得分的排序 进行任务调度。 2.根据权利要求1所述的一种电力人工智能平台作业任务调度方法， 其特征在于， 所述 任务批次包括定时任务批次和手动任务批次； 所述定时任务批次， 触发以时间时间单位为产出周期任务， 生成需要执行的任务批次 和相关配置信息存入任务批次表， 并根据任务的定义解析出任务批次的依赖路径和产出路 径、 第三方依赖、 逻辑父依赖， 并存 入任务批次从表； 所述手动任务批次， 由手动执行或重跑任务得到， 执行任务调度时间为当前时间， 重跑 任务时间区间自行输入； 重跑任务选择只调度此任务本身， 或选择级联调度， 选择级联调度 时除了生成此任务的相应批次还触发依赖 于此任务的任务 生成对应的批次。 3.根据权利要求1所述的一种电力人工智能平台作业任务调度方法， 其特征在于， 所述 依赖状态检查包括路径 依赖检查、 第三方依赖检查和逻辑依赖检查； 所述对所述任务批次进行周期性的依赖状态检查包括： 任务调度程序周期性触发依赖检查服务， 依赖检查服务首先查询启用任务处于等待状 态的批次， 并到任务批次从表分别检查依赖是否满足。 4.根据权利要求1所述的一种电力人工智能平台作业任务调度方法， 其特征在于， 所述 根据依赖状态检查结果得到符合预设要求的任务批次， 并获取符合预设要求的任务批次对 应的集群机器的运行信息， 包括： 若满足依赖检查， 则获取任务的CPU、 内存、 GPU的需求 量参数； 针对工作节点列表中的每一个工作节点， 获取工作节点CPU、 内存、 GPU总量和使用量， 对满足任务资源需求 量的工作节点进行 预选， 获得 可调度工作节点列表。 5.根据权利要求1所述的一种电力人工智能平台作业任务调度方法， 其特 征在于， 所述计算工作节点得分基于动态负载均衡方法， 包括以下步骤： 其中， cpuFracti on为工作节点CPU， memoryFracti on为内存使用率， 式中， Rcpu为待调度任务的CPU需求， Rmemory为内存需求为， Tcpu为待分配工作节点当前 CPU总量， Ucpu为使用量， Tmemory为内存总量， Umemory为内存使用量。 6.根据权利要求1所述的一种电力人工智能平台作业任务调度方法， 其特征在于， 所述 根据工作节点得分的排序进行任务调度是指：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114896049 A 2将任务调度给最高得分的工作节点； 若存在多个相同最高得分的工作节点， 则随机 选取一个最高得分的工作节点。 7.根据权利要求6所述的一种电力人工智能平台作业任务调度方法， 其特征在于， 所述 将任务调度给最高得分的工作节点后， 并将所述任务的状态更新为已分配并存储相关信 息， 完成一次任务调度； 完成调度后重新进行获取周期定时扫描的电力人工智能平台作业 任务列表， 生成任务批次步骤。 8.根据权利要求1所述的一种电力人工智能平台作业任务调度方法， 其特征在于， 任务 调度处理后， 对于已经调度而未运行的任务批次， 对 任务进行 再调度。 9.一种电力人工智能平台作业任务调度系统， 其特 征在于， 包括： 任务批次生成模块， 用于获取周期定时扫描的 电力人工智能平台作业任务列表， 生成 任务批次； 任务依赖检查模块， 用于对所述任务批次进行周期性的依赖状态检查， 获得依赖状态 检查结果； 任务调度模块， 用于根据依赖状态检查结果得到符合预设要求的任务批次， 并获取符 合预设要求的任务批次对应的集群机器的运行信息， 然后计算工作节点得分并排序， 根据 工作节点得分的排序进行任务调度。 10.根据权利要求9所述的一种电力人工智能平台作业任务调度系统， 其特 征在于， 所述任务调度模块中， 所述根据依赖状态检查结果得到符合预设要求的任务批次， 并 获取符合预设要求的任务批次对应的集群机器的运行信息， 包括： 若满足依赖检查， 则获取任务的CPU、 内存、 GPU的需求 量参数； 针对工作节点列表中的每一个工作节点， 获取工作节点CPU、 内存、 GPU总量和使用量， 对满足任务资源需求 量的工作节点进行 预选， 获得 可调度工作节点列表。 11.根据权利要求9所述的一种电力人工智能平台作业任务调度系统， 其特 征在于， 所述任务调度模块中， 所述计算工作节点得分基于动态负载均衡方法， 包括以下步骤： 其中， cpuFracti on为工作节点CPU， memoryFracti on为内存使用率； 式中， Rcpu为待调度任务的CPU需求， Rmemory为内存需求为， Tcpu为待分配工作节点当前 CPU总量， Ucpu为使用量， Tmemory为内存总量， Umemory为内存使用量。 12.一种电子设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上 运行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求 1‑10任一项 所述电力 人工智能平台作业任务调度方法的步骤。 13.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 所述计算 机程序被处理器执行时实现权利要求1 ‑10任一项所述电力人工智能平台作业任务调度方 法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114896049 A 3