近年来,随着物联网及移动互联网迅猛发展,网络普及率及业务量不断增长。为保证网络运行质量,处理和存储海量数据的超级云数据中心不断涌现。数据中心巨大的能量消耗使得数据中心的节能问题成为了业内最为关注的问题之一。SDN (Software Defined Network,软件定义的网络)将控制平面从设备中分离出来,从而实现网络的集中化控制。现有研究在讨论数据中心网络流量负载均衡问题时并没有充分考虑节能问题,大部分研究只针对数据中心中服务器节点进行节能优化,无法最大化的体现SDN网络结构的优势。本文基于SDN网络架构,结合服务器动态节能机制中的负载预测与调度策略两个关键问题展开研究,对数据中心节能策略进行优化。本文提出的基于SDN的绿色数据中心负载均衡节能策略(GLBODC)是一种专门针对数据中心的动态、自适应策略。结合传统网络架构的节能问题,讨论如何在数据中心负载量处于中低水平的情况下,实现数据中心服务器负载均衡基础上有效节能。本文提出了基于SDN的网络流量预测自适应节能策略。采用粒子群优化神经网络模型进行网络流量预测。结合SDN集中化控制的优势,讨论数据中心服务器节点与交换机端口联合调度节能问题。并通过对SDN部署技术的研究,讨论基于SDN的流量预测节能策略的部署问题。通过本文的研究可以得出,在数据中心中引入SDN网络结构,通过流量预测算法制定优化的自适应节能策略,能够在保障网络负载均衡的基础上,部署更加优化的节能策略,提升数据中心网络设备利用率,提高数据中心的整体节能性能。