考慮信息負(fù)荷調(diào)度的融合型變電站優(yōu)化運(yùn)行

楊 琪，孟 超*，梅 超，趙英汝，郭熠昀

(1.廈門大學(xué)能源學(xué)院，福建 廈門 361102；2.國(guó)網(wǎng)廈門供電公司，福建 廈門 361000)

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G等信息化技術(shù)的快速發(fā)展，“萬物互聯(lián)”不斷推進(jìn)，連接設(shè)備數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)，在帶來海量數(shù)據(jù)連接的同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)計(jì)算與處理能力也提出了更高的要求.僅依靠移動(dòng)終端本身已無法滿足計(jì)算需求，而云計(jì)算平臺(tái)較長(zhǎng)的通信鏈路又極易導(dǎo)致高延時(shí)，影響服務(wù)質(zhì)量與用戶體驗(yàn)[1].為解決這一矛盾，邊緣計(jì)算得到廣泛關(guān)注，邊緣數(shù)據(jù)中心的建設(shè)需求也逐年上升.另外，隨著能源短缺與環(huán)境污染日益嚴(yán)重，電動(dòng)汽車由于其良好的環(huán)保節(jié)能特性受到社會(huì)各界的重視，其大規(guī)模普及應(yīng)用已成為未來交通出行的必然趨勢(shì)，擴(kuò)大電動(dòng)汽車充電設(shè)施建設(shè)迫在眉睫.融合型變電站提倡利用電力企業(yè)變電站資源，建設(shè)數(shù)據(jù)中心站、充(換)電站、儲(chǔ)能站、5G通信基站等功能站，全面承載電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，滿足日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、融通和增值運(yùn)營(yíng)需求，實(shí)現(xiàn)“能源流、業(yè)務(wù)流、數(shù)據(jù)流”的三流合一[2].融合型變電站具有供電方便、分布廣泛、布點(diǎn)密集、貼近用戶等優(yōu)勢(shì)，是邊緣數(shù)據(jù)中心與電動(dòng)汽車充電站選址建設(shè)的最佳選擇.

隨著數(shù)據(jù)服務(wù)需求的日益增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)中心能耗不斷攀升.2018年全球數(shù)據(jù)中心耗電量約占全球總耗電量的1%[3]，預(yù)計(jì)2030年將達(dá)到8%[4].電動(dòng)汽車充電行為在空間和時(shí)間上具有極強(qiáng)的隨機(jī)性與間歇性，而隨著電動(dòng)汽車保有量不斷增長(zhǎng)，電動(dòng)汽車入網(wǎng)充電行為將對(duì)電力系統(tǒng)的安全性與穩(wěn)定性帶來更大沖擊.數(shù)據(jù)中心能耗問題與電動(dòng)汽車入網(wǎng)充電行為特性均將對(duì)融合型變電站運(yùn)行帶來極大影響，因此有必要針對(duì)數(shù)據(jù)中心節(jié)能運(yùn)行方法與電動(dòng)汽車充電站負(fù)荷模擬及其充電行為特性展開研究.此外，融合型變電站涵蓋供冷、供電、儲(chǔ)能等多種能源形式，也是典型的綜合能源系統(tǒng)載體.因此，融合型變電站的運(yùn)行優(yōu)化問題涉及電動(dòng)汽車充電站的負(fù)荷特性研究、綜合能源系統(tǒng)的規(guī)劃研究以及傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的節(jié)能運(yùn)行方法.

現(xiàn)有電動(dòng)汽車充電站負(fù)荷建模方法主要包括基于充電行為機(jī)理、基于概率模型和基于啟發(fā)式算法3類[5-10]，仍存在對(duì)充電影響因素和充電方式考慮不全面等問題，也并未涉及電動(dòng)汽車平滑入網(wǎng)方法的研究；現(xiàn)有綜合能源系統(tǒng)的規(guī)劃研究已將冷、熱、電、氣、交通等多種能源形式納入考慮[11-19]，但并未涉及信息負(fù)荷的調(diào)控；現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心節(jié)能運(yùn)行研究主要針對(duì)單一數(shù)據(jù)中心[20-26]，并未涉及多個(gè)數(shù)據(jù)中心的聯(lián)合運(yùn)行優(yōu)化，也不適用于融合型變電站內(nèi)數(shù)據(jù)中心與其他功能站的協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化研究.因此，有必要針對(duì)融合型變電站內(nèi)各功能站協(xié)同一體化運(yùn)行方法及站間信息負(fù)荷調(diào)度策略展開研究.

本研究構(gòu)建了數(shù)據(jù)中心負(fù)荷模型、儲(chǔ)能電站模型和電動(dòng)汽車充電站負(fù)荷模型，建立了以年凈支出最小為目標(biāo)函數(shù)的多站協(xié)同運(yùn)行模型，并設(shè)計(jì)融合型變電站優(yōu)化運(yùn)行策略，對(duì)模型進(jìn)行分析求解得到多站協(xié)同運(yùn)行的最優(yōu)方案.

1 架構(gòu)設(shè)計(jì)

融合型變電站集成建設(shè)數(shù)據(jù)中心、儲(chǔ)能電站、充(換)電站、5G基站等功能站，提倡改變各站單獨(dú)規(guī)劃、單獨(dú)運(yùn)行的模式，優(yōu)化城市資源配置，實(shí)現(xiàn)多站一體化協(xié)同運(yùn)營(yíng).本研究主要針對(duì)變電站、邊緣數(shù)據(jù)中心、電動(dòng)汽車充電站與儲(chǔ)能電站的聯(lián)合運(yùn)營(yíng)與協(xié)同優(yōu)化進(jìn)行分析.考慮變電站電力負(fù)載率、供電政策差異、土地資源限制以及周邊區(qū)域設(shè)施組成等因素，利用變電站閑置的土地、電力等資源，配套建設(shè)邊緣數(shù)據(jù)中心、儲(chǔ)能電站與電動(dòng)汽車充電站；為保證變電站運(yùn)行的安全性，應(yīng)在不同級(jí)別變電站建設(shè)不同規(guī)模的邊緣數(shù)據(jù)中心，信息負(fù)荷在滿足數(shù)據(jù)處理時(shí)延約束的情況下，在多個(gè)邊緣數(shù)據(jù)中心間進(jìn)行分配調(diào)度，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理成本最小化；傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心一般配有儲(chǔ)能系統(tǒng)作為市電斷絕時(shí)的應(yīng)急電源，考慮對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)規(guī)模進(jìn)行重新規(guī)劃設(shè)計(jì)，在保留應(yīng)急電量的情況下將儲(chǔ)能系統(tǒng)納入日常電力調(diào)度，實(shí)現(xiàn)削峰填谷，轉(zhuǎn)移高峰負(fù)載；由于電動(dòng)汽車充電站與外界的交互性較高，考慮在變電站周邊的園區(qū)停車場(chǎng)安裝不同數(shù)量的充電樁，充電站的日常充電收入可用以補(bǔ)償融合型變電站的運(yùn)行成本.融合型變電站架構(gòu)及各站交互過程如圖1所示.

圖1 融合型變電站運(yùn)行架構(gòu)示意圖

融合型變電站內(nèi)能量與信息流動(dòng)方向如圖1所示.由能量流動(dòng)方向可知，融合型變電站采用市電與儲(chǔ)能電站協(xié)同供能，變電站為邊緣數(shù)據(jù)中心、儲(chǔ)能電站、電動(dòng)汽車充電站以及周邊區(qū)域設(shè)施供電，儲(chǔ)能電站則在必要時(shí)向外界輸出電量；由信息流動(dòng)方向可知，周邊區(qū)域產(chǎn)生的電力數(shù)據(jù)信息由電力系統(tǒng)傳感設(shè)備收集流入變電站，邊緣數(shù)據(jù)中心處理來自周邊以及融合型變電站內(nèi)產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)處理任務(wù)遵循一定策略在各級(jí)不同規(guī)模邊緣數(shù)據(jù)中心間進(jìn)行分配遷移，實(shí)現(xiàn)信息負(fù)荷的互補(bǔ)調(diào)度.

2 系統(tǒng)建模

為實(shí)現(xiàn)對(duì)融合型變電站內(nèi)各功能站協(xié)同優(yōu)化與站間聯(lián)合運(yùn)行優(yōu)化，本研究建立數(shù)據(jù)中心負(fù)荷模型、電動(dòng)汽車充電站負(fù)荷模型與儲(chǔ)能電站模型，并對(duì)模型涉及的約束條件與目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行分析設(shè)計(jì).本研究為課題組前期研究的進(jìn)一步創(chuàng)新，儲(chǔ)能電站沿用前期模型，具體參見文獻(xiàn)[27].但與前期模型對(duì)數(shù)據(jù)中心總能耗的簡(jiǎn)單估算不同，本研究建立的數(shù)據(jù)中心負(fù)荷模型通過調(diào)研目前數(shù)據(jù)中心能效指標(biāo)，采用電源使用效率(power usage effectiveness,PUE)對(duì)數(shù)據(jù)中心總能耗進(jìn)行計(jì)算，并對(duì)具有不同時(shí)延要求的信息負(fù)荷加以考慮，相比于原模型其準(zhǔn)確性與完整性都有所提高.

2.1 數(shù)據(jù)中心負(fù)荷模型

數(shù)據(jù)中心能耗主要由IT設(shè)備能耗、制冷設(shè)備能耗與配電系統(tǒng)能耗組成，其中數(shù)據(jù)中心能耗與IT設(shè)備能耗的比值，即PUE是評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中心能耗水平的主要指標(biāo)之一.PUE越接近1，則數(shù)據(jù)中心能效水平越好.據(jù)統(tǒng)計(jì)，2018年我國(guó)在用超大型數(shù)據(jù)中心平均PUE為1.63，大型數(shù)據(jù)中心平均PUE為1.54[28].而隨著綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)的不斷推進(jìn)，我國(guó)針對(duì)新建數(shù)據(jù)中心的能效提出了更高的要求，PUE設(shè)計(jì)值已從1.4逐步降低到1.3甚至1.25[29].數(shù)據(jù)中心的PUE表達(dá)式如下：

PUE=PDC/PIT,

(1)

式中，PDC為數(shù)據(jù)中心能耗，PIT為IT設(shè)備能耗.服務(wù)器能耗是IT設(shè)備能耗的主要組成部分，通過建立服務(wù)器能耗模型，利用PUE即可計(jì)算得到數(shù)據(jù)中心能耗.

1)服務(wù)器能耗模型

將服務(wù)器狀態(tài)分為工作狀態(tài)與休眠狀態(tài)，考慮數(shù)據(jù)中心服務(wù)質(zhì)量要求與服務(wù)器使用壽命，不考慮服務(wù)器關(guān)機(jī)狀態(tài).通過調(diào)整工作服務(wù)器數(shù)量對(duì)服務(wù)器能耗進(jìn)行調(diào)控，具體模型如下：

Ps,t=Pwnt+Ph(M-nt)，

(2)

式中，Ps,t為t時(shí)刻的服務(wù)器總能耗，Pw為工作服務(wù)器能耗，Ph為休眠服務(wù)器能耗，M為服務(wù)器總數(shù)，nt為t時(shí)刻的工作服務(wù)器數(shù)量.

2)數(shù)據(jù)處理時(shí)延約束

數(shù)據(jù)處理延遲時(shí)間是影響數(shù)據(jù)中心服務(wù)質(zhì)量的一項(xiàng)重要指標(biāo).當(dāng)數(shù)據(jù)處理任務(wù)被分配到數(shù)據(jù)中心后進(jìn)入等待序列，數(shù)據(jù)中心則遵循順序服務(wù)的原則對(duì)其進(jìn)行處理.本研究通過對(duì)數(shù)據(jù)處理任務(wù)的分配遷移，實(shí)現(xiàn)各邊緣數(shù)據(jù)中心間信息負(fù)荷的轉(zhuǎn)移調(diào)度，調(diào)度時(shí)需滿足數(shù)據(jù)處理時(shí)延約束，如下[30]：

(3)

(4)

式中：λk,i,t為在t時(shí)刻到達(dá)數(shù)據(jù)中心i的k型數(shù)據(jù)任務(wù)總量;nk,i,t為t時(shí)刻數(shù)據(jù)中心i中處理k型任務(wù)所需的工作服務(wù)器數(shù)量;ni,t為t時(shí)刻數(shù)據(jù)中心i工作服務(wù)器總量;μk為工作服務(wù)器對(duì)于k型數(shù)據(jù)任務(wù)的服務(wù)率，該值取決于服務(wù)器性能;Td,k為數(shù)據(jù)處理的延遲界限,針對(duì)不同類型數(shù)據(jù)負(fù)荷具有不同的時(shí)延要求.

2.2 電動(dòng)汽車充電站模型

開展電動(dòng)汽車充電負(fù)荷建模研究是充電站運(yùn)行規(guī)劃的前提.本研究的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷模擬對(duì)象為私家車用戶，充電采用恒壓恒流結(jié)合法，充電過程近似簡(jiǎn)化為恒功率充電，采用蒙特卡洛模擬方法對(duì)電動(dòng)汽車充電站進(jìn)行負(fù)荷模擬，流程如圖2所示.

圖2 電動(dòng)汽車充電站負(fù)荷模擬流程圖

首先利用蒙特卡洛模擬抽取單輛電動(dòng)汽車的起始充電時(shí)間與入站時(shí)電量水平，然后計(jì)算得出充電所需時(shí)間與充電結(jié)束時(shí)間，如式(5)所示.根據(jù)充電時(shí)間分布計(jì)算得到單輛電動(dòng)汽車的實(shí)時(shí)充電功率分布，通過累加得到充電站實(shí)時(shí)負(fù)荷曲線，如式(6)所示.

tend,x=tst,x+[SEV,max-Sx]CEV/Pcηc，

(5)

(6)

式中，tst,x為第x輛電動(dòng)汽車的起始充電時(shí)間，tend,x為第x輛電動(dòng)車的充電結(jié)束時(shí)間，SEV,max為電動(dòng)汽車電池最大荷電狀態(tài)，Sx為第x輛電動(dòng)汽車電池的起始荷電狀態(tài)，CEV為電動(dòng)汽車電池容量，Pc為電動(dòng)汽車充電功率，ηc為電動(dòng)汽車充電效率，Px,i,t為充電站i中t時(shí)刻第x輛車的充電功率，PEV,i,t為充電站i中t時(shí)刻電動(dòng)汽車充電總負(fù)荷.本研究設(shè)定充電負(fù)荷模擬以min為單位，對(duì)全天進(jìn)行模擬，每15 min對(duì)充電站負(fù)荷進(jìn)行一次結(jié)算.

此外，籌建電動(dòng)汽車充電站還需考慮變電站土地資源限制與剩余供電容量限制，因此各級(jí)變電站安裝充電樁數(shù)量有限，充電站實(shí)時(shí)用電功率約束如下：

PEV,i,t≤Pi,max，

(7)

式中Pi,max為充電站i可容納最大用電功率.

2.3 能量平衡約束

融合型變電站日常運(yùn)行采用市電與儲(chǔ)能電站聯(lián)合供電，能量消耗主要包括數(shù)據(jù)中心耗能、儲(chǔ)能電站的充電以及電動(dòng)汽車充電站耗電.融合型變電站能量平衡約束如下：

Pg,i,t+Pbd,i,t=PDC,i,t+Pbc,i,t+PEV,i,t，

(8)

Pg,i,t≤Pmax.

(9)

式中，PDC,i,t為融合型變電站i的數(shù)據(jù)中心在t時(shí)刻的用電功率,Pg,i,t為融合型變電站i在t時(shí)刻與電網(wǎng)的交換功率，Pbd,i,t和Pbc,i,t分別為融合型變電站i的儲(chǔ)能電站在t時(shí)刻的放電功率和充電功率，Pmax為最大交換功率.融合型變電站用電來源為變電站閑置電力資源，為保證變電站對(duì)周邊供電的可靠性，融合型變電站與電網(wǎng)交換功率需考慮變電站周邊供電情況以及供能管網(wǎng)限制.

2.4 目標(biāo)函數(shù)

本研究以最小化融合型變電站年凈支出為目標(biāo)函數(shù)，對(duì)融合型變電站運(yùn)行進(jìn)行優(yōu)化.年凈支出由年總成本扣除年總盈利得到，其中年總成本由年等額投資成本、年維護(hù)費(fèi)用與年購(gòu)電費(fèi)用組成，年總盈利則包括充電站盈利與數(shù)據(jù)中心盈利.具體目標(biāo)函數(shù)如下：

min(R)=Rinv+Rm+Rg-REV-RDC，

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

式中：Rinv為年等額投資成本，Rm為年維護(hù)費(fèi)用，Rg為年購(gòu)電費(fèi)用，REV為充電站盈利，RDC為數(shù)據(jù)中心盈利；f為資本回收因子，Eu為設(shè)備u的裝機(jī)容量，pinv,u為設(shè)備u的單位投資成本；Pu,t為設(shè)備u在t時(shí)刻的用電功率，pm,u為設(shè)備u的單位維護(hù)費(fèi)用；Pg,t為t時(shí)刻向電網(wǎng)購(gòu)電功率，pt為t時(shí)刻購(gòu)電價(jià)格；PEV,t為電動(dòng)汽車t時(shí)刻充電功率，pch為電動(dòng)汽車充電價(jià)格，pse為充電服務(wù)費(fèi)；K為數(shù)據(jù)中心機(jī)柜年租金，Qi為數(shù)據(jù)中心i安置的機(jī)柜數(shù)量.

3 融合型變電站的運(yùn)行策略設(shè)計(jì)

3.1 站內(nèi)協(xié)同運(yùn)行策略

單個(gè)融合型變電站內(nèi)設(shè)有變電站、電動(dòng)汽車充電站、數(shù)據(jù)中心與儲(chǔ)能電站，各站功能定位如下.變電站作為主要供電來源，利用其剩余容量為數(shù)據(jù)中心、儲(chǔ)能電站與電動(dòng)汽車充電站進(jìn)行日常供電.電動(dòng)汽車充電站在本研究中作為設(shè)計(jì)負(fù)載，利用蒙特卡洛方法獲取實(shí)時(shí)負(fù)荷曲線，充電站營(yíng)業(yè)收入可用以補(bǔ)償融合型變電站日常運(yùn)行成本.儲(chǔ)能電站作為輔助電源：1)在電動(dòng)汽車入網(wǎng)充電造成電網(wǎng)波動(dòng)時(shí)，為電網(wǎng)提供緊急支撐、調(diào)峰調(diào)頻的功能；2)結(jié)合分時(shí)電價(jià)政策，在低電價(jià)時(shí)段充電，高電價(jià)時(shí)段放電為數(shù)據(jù)中心與電動(dòng)汽車充電站供電，以達(dá)到降低數(shù)據(jù)中心運(yùn)行電費(fèi)、削減電動(dòng)汽車充電站充電成本的作用；3)兼顧數(shù)據(jù)中心后備電源的功能，在參與日常電力調(diào)度時(shí)需保留一定容量以備市電中斷時(shí)的緊急供能.數(shù)據(jù)中心作為靈活的需求響應(yīng)資源，可利用各級(jí)變電站電價(jià)差異，通過信息負(fù)荷的合理調(diào)度，改變自身用電行為，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心用電成本最小化，具體信息負(fù)荷調(diào)度方法將在 3.2 節(jié)中進(jìn)行詳細(xì)說明.

3.2 站間信息負(fù)荷調(diào)度策略

數(shù)據(jù)中心能耗中IT設(shè)備能耗的占比最大，該能耗主要在服務(wù)器處理信息負(fù)荷的過程中直接生成，數(shù)據(jù)中心所承擔(dān)的信息負(fù)荷越多，則IT設(shè)備能耗值越大[31].因此，利用各融合型變電站之間的信息負(fù)荷調(diào)度，可以實(shí)現(xiàn)電力負(fù)荷的轉(zhuǎn)移.另外，電信號(hào)在電纜中的傳輸存在網(wǎng)損，而光纖傳輸帶寬較寬，傳輸損耗較低，抗干擾能力較強(qiáng)[32]，因此通過數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移電力負(fù)荷在經(jīng)濟(jì)性與穩(wěn)定性方面也更具優(yōu)勢(shì).信息負(fù)荷與電力負(fù)荷流動(dòng)方向如圖3所示.

圖3 信息負(fù)荷與電力負(fù)荷流動(dòng)方向示意圖

本研究中各級(jí)融合型變電站建設(shè)的邊緣數(shù)據(jù)中心規(guī)模不一，承擔(dān)的信息負(fù)荷體量不同，用電需求也有較大差別.首先設(shè)定一前端門戶對(duì)各邊緣數(shù)據(jù)中心接收的數(shù)據(jù)處理任務(wù)進(jìn)行整合，然后考慮各級(jí)變電站電價(jià)差異與電力負(fù)載率，對(duì)信息負(fù)荷進(jìn)行合理的分配轉(zhuǎn)移，優(yōu)化各邊緣數(shù)據(jù)中心工作服務(wù)器的數(shù)量.這樣既可利用價(jià)格信號(hào)削減數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行電費(fèi)，又可通過數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移電力負(fù)荷，緩解個(gè)別融合型變電站的用電壓力，實(shí)現(xiàn)各站間的互補(bǔ)調(diào)度.

4 案例研究

在數(shù)學(xué)規(guī)劃與優(yōu)化的高級(jí)建模軟件GAMS24.0中建立融合型變電站系統(tǒng)模型，以最小化年凈支出為優(yōu)化目標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行求解，獲得全局最優(yōu)運(yùn)行方案.

4.1 參數(shù)設(shè)置

本研究設(shè)計(jì)1個(gè)110 kV變電站為大型工業(yè)園區(qū)供電，2個(gè)35 kV變電站為一般工商業(yè)建筑供電，2個(gè)10 kV 變電站為居民區(qū)供電，利用變電站空間資源在站內(nèi)建設(shè)不同規(guī)模的邊緣數(shù)據(jù)中心與儲(chǔ)能電站，并在各園區(qū)停車場(chǎng)內(nèi)配置不同數(shù)量充電樁.考慮變電站土地資源限制與剩余供電容量限制，在10和35 kV變電站僅設(shè)置7 kW交流慢充樁，在110 kV變電站設(shè)置7 kW 交流慢充樁與60 kW直流快充樁.電價(jià)采用北京分時(shí)電價(jià)，如表1所示.通過考察北京私家車年平均出行里程與出行時(shí)間分布，對(duì)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷進(jìn)行蒙特卡洛模擬，設(shè)置入站電動(dòng)汽車的起始荷電狀態(tài)Sx服從正態(tài)分布N(0.55,0.12)，私家車在小區(qū)停車場(chǎng)與單位停車場(chǎng)的起始充電時(shí)間不同，分別服從N(1 140，902)和N(540，302).數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)信息負(fù)載采用泊松過程模擬，本研究考慮的信息負(fù)荷均為延遲敏感型，根據(jù)其時(shí)延要求不同分為兩類：Ⅰ型信息負(fù)荷包括實(shí)時(shí)視頻通信、虛擬現(xiàn)實(shí)、地圖數(shù)據(jù)傳輸?shù)葘?duì)時(shí)延要求較高的任務(wù)，以10 ms為延遲界限；Ⅱ型信息負(fù)荷包括在線游戲、視頻緩存、廣播業(yè)務(wù)等對(duì)時(shí)延要求較低的任務(wù)，以50 ms為延遲界限.各設(shè)備技術(shù)參數(shù)見表2.

表1 分時(shí)電價(jià)

表2 設(shè)備技術(shù)參數(shù)

4.2 單項(xiàng)設(shè)備運(yùn)行分析

各充電站典型日負(fù)荷曲線如圖4所示.由圖可見，電動(dòng)汽車充電負(fù)荷在兩個(gè)時(shí)段出現(xiàn)高峰，分別為10：00—11：00與20：00—21：00，與電網(wǎng)供電高峰時(shí)段相符.可見隨電動(dòng)汽車保有量持續(xù)增加，大量電動(dòng)汽車入網(wǎng)充電將導(dǎo)致用電高峰時(shí)段電網(wǎng)供電壓力進(jìn)一步增大，對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性造成更大沖擊.而這一現(xiàn)象與私家車主的出行規(guī)律以及電動(dòng)汽車充電特性具有密切關(guān)系：車主在上午離開居民區(qū)前往工作地點(diǎn)，到達(dá)單位停車場(chǎng)后部分車主選擇充電，隨著充電車輛的增多，充電站負(fù)荷上升，在10：30左右到達(dá)峰值，此后入站充電的車輛逐漸減少且部分車輛充滿電離開，充電站負(fù)荷因此降低；同理，車主結(jié)束當(dāng)天的工作后回到居民區(qū)，夜間充電車輛逐漸增多，負(fù)荷累加直到20：30左右到達(dá)峰值，隨著入站車輛減少以及部分車輛充電任務(wù)的完成，負(fù)荷曲線呈下降趨勢(shì)，直至次日03：00充電站內(nèi)充電車輛基本清零.110 kV充電站由于設(shè)有直流快充樁，車輛入站后充電時(shí)間較短，所以負(fù)荷曲線更早(10：00左右)達(dá)到峰值.此外，各充電站設(shè)置充電樁數(shù)量不同，可容納充電車輛數(shù)量不同，其峰值負(fù)荷也有一定差距.

圖4 充電站典型日負(fù)荷曲線

各儲(chǔ)能電站典型日實(shí)時(shí)運(yùn)行曲線如圖5所示.考慮電池壽命損耗，本研究對(duì)電池的充放電深度進(jìn)行限制.由圖可見，儲(chǔ)能電站參與日常電力調(diào)度后，一日進(jìn)行兩次充放電：在電價(jià)處于低谷時(shí)進(jìn)行充電，在07:00前完成第一次充電；在電價(jià)處于高峰時(shí)段(08:00以后)進(jìn)行第一次放電，以供邊緣數(shù)據(jù)中心與充電站用電；第二次充電發(fā)生在電價(jià)平時(shí)段(11：00—18：00)，在該時(shí)段充入的電量將在夜間的電價(jià)高峰時(shí)段(18：00—23:00)放出，以達(dá)到轉(zhuǎn)移高峰負(fù)荷，促進(jìn)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷平滑入網(wǎng)，以及降低融合型變電站運(yùn)行成本的作用.

圖5 儲(chǔ)能電站典型日實(shí)時(shí)運(yùn)行曲線

各邊緣數(shù)據(jù)中心實(shí)時(shí)運(yùn)行曲線如圖6所示.由圖6(a)可見，變電站建設(shè)的邊緣數(shù)據(jù)中心的用電功率隨變電站電壓等級(jí)的增大而增大.這是由于：1)高電壓等級(jí)的變電站周邊建設(shè)的數(shù)據(jù)中心規(guī)模更大，能夠承擔(dān)更多的信息負(fù)荷；2)為保證數(shù)據(jù)中心運(yùn)行成本最低，在前端門戶進(jìn)行數(shù)據(jù)任務(wù)的整合與調(diào)度時(shí)優(yōu)先將信息負(fù)荷分配至電價(jià)更低的邊緣數(shù)據(jù)中心；3)110 kV變電站建設(shè)的數(shù)據(jù)中心由于規(guī)模較大，服務(wù)器數(shù)量較多，其基礎(chǔ)待機(jī)能耗是其一項(xiàng)較大的用電負(fù)荷.結(jié)合圖6(b)可知，在電價(jià)低谷時(shí)段(23：00—07：00)，盡可能將信息負(fù)荷轉(zhuǎn)移至電價(jià)更低的35 kV邊緣數(shù)據(jù)中心，而在平時(shí)段與高峰時(shí)段則大多轉(zhuǎn)移至110 kV邊緣數(shù)據(jù)中心.

圖6 各邊緣數(shù)據(jù)中心的實(shí)時(shí)運(yùn)行曲線

4.3 融合型變電站綜合運(yùn)行分析

融合型變電站典型日凈收益值曲線如圖7所示.充電站通過收取入站車輛充電費(fèi)與服務(wù)費(fèi)進(jìn)行營(yíng)利，而數(shù)據(jù)中心的營(yíng)利方式則為機(jī)柜出租，實(shí)時(shí)收益由年租金均攤到每日得到.數(shù)據(jù)中心收益為融合型變電站主要收益來源.收益圖中各曲線00:00—07:00的低谷是由儲(chǔ)能電池分段充電造成的，此時(shí)處于低谷電價(jià)故而充電成本不高；07:00—08:00各收益曲線均出現(xiàn)降低現(xiàn)象，這是電價(jià)從谷時(shí)電價(jià)轉(zhuǎn)變?yōu)槠綍r(shí)電價(jià)導(dǎo)致的，其中110 kV站收益下降尤為明顯，這是由于隨電價(jià)信號(hào)變化，110 kV站成為實(shí)時(shí)電價(jià)最低的融合型變電站，信息負(fù)荷遵循成本最低原則，大部分被轉(zhuǎn)移至110 kV數(shù)據(jù)中心；08:00后各站收益曲線開始劇烈波動(dòng)，這主要是電價(jià)高峰時(shí)段電池分段放電以削減成本導(dǎo)致的，此外充電站運(yùn)營(yíng)收入也為融合型變電站成本削減帶來積極作用；電池放電帶來的收益波動(dòng)持續(xù)至11:00，此時(shí)峰時(shí)電價(jià)結(jié)束；電價(jià)處于平時(shí)段，各儲(chǔ)能站開始充電，110 kV儲(chǔ)能電站從13:00左右開始分段充電，直至到達(dá)設(shè)定的電量上限，使收益曲線出現(xiàn)3個(gè)低谷，2個(gè)35 kV儲(chǔ)能電站分別在11:00與12:00左右開始分段充電，收益曲線呈現(xiàn)2個(gè)低谷，2個(gè)10 kV儲(chǔ)能站在13:00左右開始充電，曲線形成明顯尖峰；同理，18:00以后高峰電價(jià)時(shí)段的收益波動(dòng)也由電池放電和充電站運(yùn)營(yíng)收入補(bǔ)償所致；23:00以后電價(jià)信號(hào)重回低谷，信息負(fù)荷向低成本的35 kV站與10 kV站轉(zhuǎn)移，使得110 kV站的收益大幅回升，其余各站收益則有所降低.

圖7 融合型變電站典型日凈收益值曲線

多站協(xié)同運(yùn)行方式與傳統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)行方式的典型日凈收益值以及年凈支出的對(duì)比如圖8所示.傳統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)行方式是指充電站、數(shù)據(jù)中心站與儲(chǔ)能電站均獨(dú)立運(yùn)行，儲(chǔ)能電站僅作為數(shù)據(jù)中心后備電源使用，不參與日常電力調(diào)度，各邊緣數(shù)據(jù)中心間不進(jìn)行信息負(fù)荷的分配調(diào)度，僅處理各分管區(qū)域產(chǎn)生的信息負(fù)荷.由圖8(a)可見，在高峰電價(jià)時(shí)段，協(xié)同站的凈收益值有大幅提高，而電價(jià)較低的某些時(shí)刻協(xié)同站凈收益低于傳統(tǒng)站，這是儲(chǔ)能電站在電價(jià)低時(shí)充電、電價(jià)高時(shí)放電導(dǎo)致的；除儲(chǔ)能電站發(fā)揮作用而產(chǎn)生的大幅收益變化外，協(xié)同站凈收益在全時(shí)段均較傳統(tǒng)站有所提高，這則是在對(duì)各邊緣數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)處理任務(wù)進(jìn)行整合再分配時(shí)，盡可能將信息負(fù)荷轉(zhuǎn)移至電價(jià)低的數(shù)據(jù)中心所致；此外，由圖8(b)可見，協(xié)同站的年購(gòu)電費(fèi)用相比于傳統(tǒng)站有明顯降低，而年維護(hù)費(fèi)用略微升高.通過計(jì)算，協(xié)同站的典型日凈收益值較傳統(tǒng)站提升了54.87%，年凈支出則降低了19.68%.可見，利用數(shù)據(jù)中心信息負(fù)荷的轉(zhuǎn)移調(diào)度與儲(chǔ)能電站充放電行為的策略控制，確實(shí)可以顯著提升協(xié)同站的經(jīng)濟(jì)性.

圖8 典型日凈收益值(a)和年凈支出(b)的對(duì)比

4.4 信息負(fù)荷類型比例的敏感性分析

通過改變Ⅰ型與Ⅱ型信息負(fù)荷的比例研究其對(duì)融合型變電站凈收益值的影響.如圖9所示，隨著時(shí)延要求更高的Ⅰ型信息負(fù)荷占比的增加，數(shù)據(jù)中心日用電量降低，融合型變電站日凈收益值升高，基本呈線性變化.這是由于Ⅰ型信息負(fù)荷雖然具有更高的時(shí)延要求，但此類任務(wù)的處理計(jì)算量更小，所以服務(wù)器處理花費(fèi)的時(shí)間更少，即具有更高的服務(wù)效率，工作服務(wù)器數(shù)量反而有所降低.由于僅考慮兩種任務(wù)類型，曲線呈簡(jiǎn)單線性變化.

圖9 融合型變電站日凈收益值及數(shù)據(jù)中心典型日用電量隨Ⅰ型信息負(fù)荷占比的變化

5 結(jié) 論

本研究針對(duì)涵蓋數(shù)據(jù)中心、電動(dòng)汽車充電站、儲(chǔ)能電站等多個(gè)功能站的融合型變電站一體化運(yùn)營(yíng)方式，將網(wǎng)絡(luò)信息負(fù)載到達(dá)作為泊松過程處理，采用蒙特卡洛方法對(duì)電動(dòng)汽車充電站負(fù)荷進(jìn)行模擬，以最小化年凈支出為目標(biāo)函數(shù)，建立了多站協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行模型.通過對(duì)模型進(jìn)行求解與分析，得到以下結(jié)論：

1)電動(dòng)汽車充電站負(fù)荷曲線存在明顯的峰值，且在時(shí)間上恰好與電網(wǎng)供電高峰時(shí)段相符，隨著電動(dòng)汽車保有率的不斷增大，大量電動(dòng)汽車入網(wǎng)充電將對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行帶來極大沖擊，開展多站協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化有利于提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性；

2)重新規(guī)劃數(shù)據(jù)中心后備電源規(guī)模，將其作為儲(chǔ)能電站納入日常運(yùn)行調(diào)度范圍，在電價(jià)低谷與平時(shí)段充電儲(chǔ)能，電價(jià)高峰時(shí)段放電供能，可以轉(zhuǎn)移高峰負(fù)載，促進(jìn)電動(dòng)汽車平滑入網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)協(xié)同站最優(yōu)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行；

3)在滿足時(shí)延約束的前提下，將數(shù)據(jù)處理任務(wù)進(jìn)行整合再分配，盡可能將信息負(fù)荷轉(zhuǎn)移至電價(jià)較低且具有富余計(jì)算能力的邊緣數(shù)據(jù)中心，可以實(shí)現(xiàn)電力負(fù)荷的空間轉(zhuǎn)移，進(jìn)而有效削減融合型變電站的運(yùn)行成本；

4)對(duì)于延遲敏感型數(shù)據(jù)任務(wù)，隨著低時(shí)延數(shù)據(jù)任務(wù)比例增大，融合型變電站單日凈收益值也有所增大，且由于本模型僅考慮兩種數(shù)據(jù)任務(wù)類型，曲線呈線性變化.

本研究利用混合整數(shù)非線性規(guī)劃進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化進(jìn)而得到融合型變電站最優(yōu)運(yùn)行方案.下一步研究將考慮更多數(shù)據(jù)負(fù)荷類型的信息負(fù)荷調(diào)度方法、涵蓋多種車型與充電模式的電動(dòng)汽車充電站的融合型變電站運(yùn)行規(guī)劃以及多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu)化.