考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)的多區(qū)域能源站協(xié)同規(guī)劃

王丹陽，張沈習(xí)，程浩忠，韓 豐，宋 毅，原 凱

（1. 電力傳輸與功率變換控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（上海交通大學(xué)）,上海市 200240；2. 國網(wǎng)經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院有限公司,北京市 102209）

0 引言

面對氣候變化,減排降碳、提升能效是世界各國的重要應(yīng)對策略［1-2］,可實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)、能源梯級利用的綜合能源系統(tǒng)成為研究熱點(diǎn)。此外,隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,數(shù)據(jù)中心能耗不斷提升。2021 年,中國數(shù)據(jù)中心總用電量超過200 GW·h,并以10%以上的年均增長率繼續(xù)增長［3-5］。顯著的時(shí)空可調(diào)特性和毫秒級的調(diào)節(jié)能力使數(shù)據(jù)中心用能成為一種龐大的新型需求響應(yīng)資源。在中國大力推進(jìn)需求側(cè)管理工作、促進(jìn)資源優(yōu)化配置的背景下,需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心與綜合能源系統(tǒng)的聯(lián)合規(guī)劃。

現(xiàn)有研究中,在電力系統(tǒng)運(yùn)行層面有不少文獻(xiàn)考慮了數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性,但是在電力系統(tǒng)規(guī)劃層面的相關(guān)研究較少,在綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃層面的相關(guān)研究更是處于起步階段。文獻(xiàn)［6］基于變電站建立了分布式數(shù)據(jù)中心優(yōu)化選址模型,但并未深入考慮數(shù)據(jù)中心用能在時(shí)間、空間尺度上的可調(diào)特性；文獻(xiàn)［7］同樣缺少對數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性的深入研究,且所建模型為集成數(shù)據(jù)中心的配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃模型；文獻(xiàn)［8］和文獻(xiàn)［9］考慮了數(shù)據(jù)負(fù)載的靈活調(diào)度,但僅規(guī)劃某一數(shù)據(jù)中心園區(qū)供電系統(tǒng),未進(jìn)行多區(qū)域協(xié)同規(guī)劃的相關(guān)研究。

在綜合能源系統(tǒng)能源站規(guī)劃方面,現(xiàn)有研究大多從單一能源站角度出發(fā),也有部分考慮了多個(gè)能源站之間的互聯(lián)互濟(jì)。在單一能源站規(guī)劃方面,文獻(xiàn)［10］利用?效率,建立了綜合能源系統(tǒng)能源站多目標(biāo)規(guī)劃模型；文獻(xiàn)［11］考慮可再生能源出力不確定性,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思想建立了綜合能源系統(tǒng)能源站魯棒規(guī)劃模型；文獻(xiàn)［12］考慮綜合能源系統(tǒng)能源站集成燃料汽車加氫站,提出一種計(jì)及風(fēng)光不確定性的電-熱-氫綜合能源系統(tǒng)設(shè)備容量配置方法；文獻(xiàn)［13］基于圖論的思想提出了一種綜合能源系統(tǒng)能源站智能建模的方法,通過將復(fù)雜的能源樞紐模型進(jìn)行分層并智能搜索能源回路建立能源站規(guī)劃模型?？紤]多個(gè)能源站之間的互聯(lián)互濟(jì)時(shí),文獻(xiàn)［14］以總成本最低為目標(biāo),在考慮供能可靠性的基礎(chǔ)上建立了能源站之間電氣聯(lián)絡(luò)線規(guī)劃模型；文獻(xiàn)［15］進(jìn)行了能源站內(nèi)數(shù)據(jù)中心和電池容量協(xié)同規(guī)劃的研究,利用了數(shù)據(jù)中心用能的時(shí)空可調(diào)特性,但研究范圍局限于電力系統(tǒng)。

目前,如何在綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃層面充分利用信息系統(tǒng)柔性資源,進(jìn)行能源、信息設(shè)備協(xié)同優(yōu)化配置的研究仍處于起步階段。本文提出了一種考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性的綜合能源系統(tǒng)多區(qū)域能源站協(xié)同規(guī)劃模型。首先,對數(shù)據(jù)中心進(jìn)行建模并分析數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性。然后,構(gòu)建了集成數(shù)據(jù)中心的多區(qū)域能源站規(guī)劃模型。最后,設(shè)置不同場景進(jìn)行對比分析,驗(yàn)證了集成數(shù)據(jù)中心的多區(qū)域能源站規(guī)劃模型在優(yōu)化資源配置、降低投資成本等方面的積極作用。

1 數(shù)據(jù)中心建模

1.1 數(shù)據(jù)負(fù)載模型

根據(jù)實(shí)時(shí)性需求的不同,數(shù)據(jù)負(fù)載可分為對延遲容忍度較低的交互型數(shù)據(jù)負(fù)載和對延遲容忍度較高的批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載。其中,交互型數(shù)據(jù)負(fù)載的典型應(yīng)用場景包括視頻直播、數(shù)據(jù)查詢等；批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載的典型應(yīng)用場景包括科學(xué)計(jì)算、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析等。

1.1.1 交互型數(shù)據(jù)負(fù)載

交互型數(shù)據(jù)負(fù)載的響應(yīng)時(shí)間主要包括傳輸延遲和平均等待時(shí)間。區(qū)域級綜合能源系統(tǒng)覆蓋地理范圍有限,其范圍內(nèi)交互的數(shù)據(jù)中心間的傳輸延遲時(shí)間可利用某一具體常數(shù)代替［16］；而平均等待時(shí)間可基于M/M/1 排隊(duì)模型通過式（1）計(jì)算［17］。

式中:tque,t為t時(shí)段交互型數(shù)據(jù)負(fù)載平均等待時(shí)間；S為服務(wù)器種類集合；i為集合S內(nèi)某一具體服務(wù)器類型；K為服務(wù)器工作狀態(tài)集合；j為集合K內(nèi)某一具體工作狀態(tài)；μitri,j,t為在t時(shí)段數(shù)據(jù)中心第i類服務(wù)器且處于工作狀態(tài)j的處理批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載的服務(wù)率；λitrt為t時(shí)段服務(wù)器接收交互型數(shù)據(jù)的負(fù)載到達(dá)率。

1.1.2 批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載

批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載延遲容忍度較高,服務(wù)器在一定時(shí)段內(nèi)將數(shù)據(jù)負(fù)載處理完成即可,該時(shí)段根據(jù)數(shù)據(jù)負(fù)載的不同可達(dá)幾分鐘至幾天。此外,科學(xué)計(jì)算等批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載往往可以將數(shù)據(jù)處理任務(wù)分為多個(gè)子任務(wù)。因此,本文考慮的批處理型數(shù)據(jù)處理負(fù)載可以在中斷之后重新開始,并不要求服務(wù)器在一段連續(xù)的時(shí)間內(nèi)處理完成。本文中,批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載處理時(shí)間建模為:

1.2 數(shù)據(jù)中心能耗模型

數(shù)據(jù)中心能耗主要包括服務(wù)器能耗和制冷系統(tǒng)能耗,通?？赏ㄟ^數(shù)據(jù)中心能源使用效率和信息技術(shù)（information technology,IT）設(shè)備進(jìn)行能耗計(jì)算。在綜合能源系統(tǒng)背景下,類比數(shù)據(jù)中心電能使用效率（power usage effectiveness,PUE）,可將數(shù)據(jù)中心能源使用效率δPUE定義為:

式中:Edc,IT為數(shù)據(jù)中心全年耗電量；Edc,ce為數(shù)據(jù)中心全年消耗的冷能。在綜合能源系統(tǒng)為數(shù)據(jù)中心供冷的前提下,數(shù)據(jù)中心全年耗電量即數(shù)據(jù)中心IT 設(shè)備耗電量。

由于數(shù)據(jù)中心IT 設(shè)備耗電量以服務(wù)器耗電量為主,本文用服務(wù)器耗電量代表數(shù)據(jù)中心內(nèi)IT 設(shè)備耗電量。 基于動(dòng)態(tài)電壓/頻率調(diào)節(jié)（dynamic voltage/frequency scaling,DVFS）技術(shù),通過利用率模型對服務(wù)器耗電量進(jìn)行建模［17-19］,具體表達(dá)式為:

式中:Pe,dc,t為t時(shí)段數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器能耗；Pc,dc,t為t時(shí)段數(shù)據(jù)中心消耗的冷功率；Pst,t為t時(shí)段數(shù)據(jù)中心服務(wù)器靜態(tài)能耗之和,與數(shù)據(jù)中心內(nèi)服務(wù)器開機(jī)數(shù)量有關(guān)；Xi,on,t為t時(shí)段服務(wù)器開機(jī)狀態(tài)標(biāo)志位；Pdy,t為t時(shí)段數(shù)據(jù)中心服務(wù)器動(dòng)態(tài)能耗之和,根據(jù)服務(wù)器工作狀態(tài)的不同而不同；Ci,j為第i類處于工作狀態(tài)j的服務(wù)器動(dòng)態(tài)能耗計(jì)算系數(shù)；fi,j為第i類處于工作狀態(tài)j的服務(wù)器工作頻率；Mi,j,t為t時(shí)段數(shù)據(jù)中心內(nèi)第i類處于工作狀態(tài)j的服務(wù)器數(shù)量。

1.3 數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性分析

數(shù)據(jù)中心用能具有一定的時(shí)空可調(diào)特性。批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載的最大響應(yīng)時(shí)間較長,在時(shí)間、空間尺度上均具有較高的調(diào)節(jié)靈活性；交互型數(shù)據(jù)負(fù)載雖然在時(shí)間尺度上靈活性有限,但是數(shù)據(jù)負(fù)載極快的傳輸速度為交互型數(shù)據(jù)負(fù)載在空間尺度上的靈活調(diào)節(jié)提供了可能［20］。在滿足數(shù)據(jù)負(fù)載最大響應(yīng)時(shí)間的前提下,根據(jù)不同的目標(biāo)可重塑數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)負(fù)載曲線,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)各數(shù)據(jù)中心IT 設(shè)備時(shí)序用能曲線的調(diào)整,具體如附錄A 圖A1 所示。

目前,數(shù)據(jù)中心生產(chǎn)環(huán)境已經(jīng)具備了對數(shù)據(jù)負(fù)載進(jìn)行時(shí)空調(diào)度的能力,即基于混合部署技術(shù),具有不同延遲敏感度的數(shù)據(jù)負(fù)載可部署在同一臺(tái)服務(wù)器上,可以在各數(shù)據(jù)負(fù)載最大響應(yīng)時(shí)間之內(nèi)對不同延遲敏感度的數(shù)據(jù)負(fù)載具體處理時(shí)間進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度?；贒VFS 技術(shù),服務(wù)器可根據(jù)各時(shí)刻實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù)負(fù)載量動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)芯片工作頻率,改變工作電壓,在對數(shù)據(jù)負(fù)載進(jìn)行時(shí)間平移的同時(shí)完成對服務(wù)器耗能的時(shí)間平移。此外,數(shù)據(jù)中心實(shí)時(shí)管理系統(tǒng)也是即時(shí)調(diào)度數(shù)據(jù)負(fù)載、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空轉(zhuǎn)移的重要技術(shù)基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)負(fù)載到達(dá)前端服務(wù)器后,數(shù)據(jù)中心實(shí)時(shí)管理系統(tǒng)可對各數(shù)據(jù)中心實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù)負(fù)載進(jìn)行分配,在滿足數(shù)據(jù)負(fù)載最大響應(yīng)時(shí)間約束的前提下,對數(shù)據(jù)中心用能進(jìn)行優(yōu)化。

通過對數(shù)據(jù)中心用能進(jìn)行時(shí)空調(diào)度,有助于充分挖掘數(shù)據(jù)中心用能作為需求響應(yīng)資源的潛力,從而促進(jìn)清潔能源消納、平抑綜合能源系統(tǒng)的多能負(fù)荷峰谷差、提高綜合能源系統(tǒng)可靠性等。目前,中國多個(gè)“多站合一”示范項(xiàng)目均對能源系統(tǒng)參與數(shù)據(jù)中心相關(guān)業(yè)務(wù)進(jìn)行探索,如中國江蘇同里能源互聯(lián)網(wǎng)示范區(qū)、廣東深圳寶安中心區(qū)多站合一示范項(xiàng)目等。

2 集成數(shù)據(jù)中心的多區(qū)域能源站規(guī)劃模型

相較于對某個(gè)能源站進(jìn)行單獨(dú)規(guī)劃,多區(qū)域能源站協(xié)同規(guī)劃能夠充分發(fā)揮綜合能源系統(tǒng)多能互補(bǔ)的特性。通過不同區(qū)域能源站之間的互聯(lián)互濟(jì),提高整體的設(shè)備利用效率、降低資產(chǎn)投入、促進(jìn)資源優(yōu)化配置。對于集成數(shù)據(jù)中心的能源站而言,多區(qū)域能源站間不僅存在能量流的互聯(lián),還存在信息流的溝通。在此基礎(chǔ)上,數(shù)據(jù)負(fù)載不僅具有時(shí)間可調(diào)特性,也可進(jìn)行空間轉(zhuǎn)移。通過數(shù)據(jù)鏈路將數(shù)據(jù)負(fù)載在多個(gè)數(shù)據(jù)中心之間進(jìn)行調(diào)度,可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心用能負(fù)荷的時(shí)空轉(zhuǎn)移。

本文建立集成數(shù)據(jù)中心的多區(qū)域能源站規(guī)劃模型,對多區(qū)域能源站站內(nèi)能源設(shè)備、服務(wù)器數(shù)量及站間能源聯(lián)絡(luò)線進(jìn)行協(xié)同規(guī)劃。在對能量流和數(shù)據(jù)流的協(xié)同機(jī)理進(jìn)行分析建模的基礎(chǔ)上,充分利用信息系統(tǒng)的柔性資源,提升各區(qū)域多能負(fù)荷和供能的匹配程度。通過能源站直接為數(shù)據(jù)中心供電供冷、利用熱泵進(jìn)行數(shù)據(jù)中心余熱回收,提升系統(tǒng)整體能源利用效率。相較于單獨(dú)規(guī)劃綜合能源系統(tǒng)進(jìn)一步優(yōu)化規(guī)劃方案,實(shí)現(xiàn)能源站站內(nèi)能源設(shè)備及信息設(shè)備規(guī)劃方案的協(xié)同優(yōu)化能達(dá)到更好的效果。

各能源站站內(nèi)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。本文考慮的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)能源站待選設(shè)備集包括光伏、變壓器、燃?xì)廨啓C(jī)、燃?xì)忮仩t、吸收式制冷機(jī)、電制冷機(jī)、電儲(chǔ)能、蓄熱罐和用于數(shù)據(jù)中心余熱回收的熱泵。能源站站內(nèi)數(shù)據(jù)中心和站外數(shù)據(jù)中心通過數(shù)據(jù)鏈路在云端進(jìn)行信息交互,數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器對數(shù)據(jù)負(fù)載進(jìn)行處理。

圖1 集成數(shù)據(jù)中心的能源站能流示意圖Fig.1 Power flow diagram of energy station with data center

2.1 目標(biāo)函數(shù)

本節(jié)以規(guī)劃期內(nèi)總成本最低為目標(biāo),建立集成數(shù)據(jù)中心的多區(qū)域能源站規(guī)劃模型。其中,總成本包括投資成本和運(yùn)行成本,如式（8）所示。

minCtot=Cinv+Cop（8）

式中:Ctot為規(guī)劃期內(nèi)總成本；Cinv、Cop分別為投資成本和運(yùn)行成本。

2.1.1 投資成本

投資成本主要包括能源站站內(nèi)能源設(shè)備、服務(wù)器及站間能源傳輸線投資成本,表達(dá)式為:

式中:φy為等年值折算系數(shù)；Nes為不同能源站集合；R為能源站各能源轉(zhuǎn)換設(shè)備和儲(chǔ)能設(shè)備的集合；W為某一類設(shè)備可選類型的集合；c0,ω為設(shè)備ω的投資成 本；Mω,m為 能 源 站m內(nèi) 該 能 源 設(shè) 備ω的 安 裝 數(shù)量；c0,i為第i類服務(wù)器每臺(tái)投資成本；Mi,m為能源站m內(nèi)第i類服務(wù)器的投建數(shù)量；Le、Lh、Lg分別為待建電力傳輸線、熱力傳輸線和天然氣傳輸線集合；Xyle為是否投建電力聯(lián)絡(luò)線le的狀態(tài)變量；cle為電力聯(lián)絡(luò)線le的投資成本；Xylh為是否投建熱力聯(lián)絡(luò)線lh的狀態(tài)變量；clh為熱力聯(lián)絡(luò)線lh的投資成本；Xy lg為是否投建天然氣聯(lián)絡(luò)線lg的狀態(tài)變量；clg為天然氣聯(lián)絡(luò)線lg的投資成本。

2.1.2 運(yùn)行成本

運(yùn)行成本主要為購能成本,具體包括各能源站向上級電網(wǎng)購電成本和各能源站向上級天然氣網(wǎng)絡(luò)購氣成本,表達(dá)式為:

式中:D為典型日集合；d為集合D內(nèi)某一典型日；T為典型日內(nèi)各時(shí)段集合；θd為一年中各典型日數(shù)量；Pd,m,e,pur,t為 能 源 站m在t時(shí) 段 的 購 電 量；ce,pur,t為t時(shí)段的電價(jià)；Δt為仿真時(shí)間步長；Fd,m,g,pur,t為能源站m在t時(shí)段的購氣量；cg,pur,t為t時(shí)段的天然氣價(jià)格。

2.2 約束條件

1）能源設(shè)備數(shù)量約束

受各能源站占地面積等因素影響,站內(nèi)待規(guī)劃能源設(shè)備存在數(shù)量上限,表達(dá)式為:

式中；nw為各能源站站內(nèi)能源設(shè)備的規(guī)劃數(shù)量；w為能源設(shè)備類型；nmaxw為各能源站站內(nèi)能源設(shè)備類型為w的規(guī)劃數(shù)量上限。

2）服務(wù)器數(shù)量約束

3）數(shù)據(jù)負(fù)載總和約束

本文考慮數(shù)據(jù)中心承擔(dān)交互型和批處理型2 類數(shù)據(jù)負(fù)載。數(shù)據(jù)負(fù)載到達(dá)率為單位時(shí)間內(nèi)分配給數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)負(fù)載量。在t時(shí)段,各數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)負(fù)載到達(dá)率總和為λt,則應(yīng)滿足:

4）服務(wù)率總和約束

服務(wù)率表示數(shù)據(jù)中心處理數(shù)據(jù)負(fù)載的能力。各數(shù)據(jù)中心在t時(shí)段能提供的服務(wù)率總和為:

式中:μt為各個(gè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)不同種類處于不同工作狀態(tài)服務(wù)器所能提供的服務(wù)率之和；μi,j m,t為t時(shí) 段 在能源站m第i類處于工作狀態(tài)j的服務(wù)器服務(wù)率之和；μitrt為在單位時(shí)段t各數(shù)據(jù)中心用于處理交互型數(shù)據(jù)負(fù)載的服務(wù)率之和；μbatcht為各數(shù)據(jù)中心用于處理批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載的服務(wù)率之和。

5）最大響應(yīng)時(shí)間約束

集成數(shù)據(jù)中心的多區(qū)域能源站規(guī)劃模型中,數(shù)據(jù)負(fù)載最大響應(yīng)時(shí)間約束為:

式中:Tbatch為批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載最大允許處理時(shí)間；Ditr為交互型數(shù)據(jù)負(fù)載最大響應(yīng)時(shí)間；ditr為數(shù)據(jù)負(fù)載傳輸延遲時(shí)間,可假設(shè)為某一具體常數(shù)［13］。

6）系統(tǒng)功率平衡約束

電母線功率平衡約束為:

式中:Ple,e,t為t時(shí)段經(jīng)電力傳輸線le向能源站m傳輸?shù)碾姽β?；xle為狀態(tài)變量,xle∈{0,1,-1}；Pm,e,TF,t為t時(shí)段上級電網(wǎng)經(jīng)變壓器降壓后輸入能源站m的電功率；Pm,e,GT,t為t時(shí)段能源站m內(nèi)燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)出的電功率；Pm,e,PV,t為t時(shí)段能源站m內(nèi)光伏發(fā)電功率；Pm,e,EC,t、Pm,e,HP,t和Pm,e,dc,t分別為t時(shí)段能源 站m內(nèi)電制冷機(jī)、熱泵和數(shù)據(jù)中心消耗的電功率；Lm,e,t為t時(shí) 段 能 源 站m的 電 負(fù) 荷；Pm,e,ch,t、Pm,e,dis,t分 別 為能源站m內(nèi)電儲(chǔ)能設(shè)備充、放電功率。

氣母線功率平衡約束為:

式中:Flg,g,t為t時(shí)段經(jīng)天然氣傳輸管線lg向能源站m傳輸?shù)奶烊粴饬?；xlg為狀態(tài)變量,xlg∈{0,1,-1}；Fm,g,pur,t為t時(shí) 段 能 源 站m外 購 天 然 氣 量；Fm,g,GB,t和Fm,g,GT,t分別為t時(shí)段能源站m內(nèi)燃?xì)忮仩t和燃?xì)廨啓C(jī)的耗氣量；Fm,g,t為t時(shí)段能源站m的天然氣負(fù)荷。

熱母線功率平衡約束為:

式中:Plh,h,t為t時(shí)段經(jīng)熱力傳輸線lh向能源站m傳輸 的 熱 功 率；xlh為 狀 態(tài) 變 量,xlh∈{0,1,-1}；Pm,h,GT,t和Pm,h,GB,t分別為t時(shí)段能源站m內(nèi)燃?xì)廨啓C(jī)和燃?xì)忮仩t的產(chǎn)熱功率；Lm,h,t為t時(shí)段能源站m的熱負(fù)荷；Pm,h,AC,t為t時(shí)段能源站m內(nèi)吸收式制冷機(jī)消耗的熱功率；Pm,h,ch,t和Pm,h,dis,t分別為能源站m內(nèi)蓄熱裝置的充、放熱能功率。

冷母線功率平衡約束為:

式中:Pm,c,EC,t、Pm,c,AC,t分別為t時(shí)段能源站m內(nèi)電制冷機(jī)、吸收式制冷機(jī)的制冷功率；Lm,c,t、Pm,c,dc,t分別為t時(shí)段能源站m需要外供的冷負(fù)荷及站內(nèi)數(shù)據(jù)中心消耗的冷負(fù)荷。

7）聯(lián)絡(luò)線容量約束

8）能源站購能約束

由于能源站內(nèi)配氣站、配電站容量限制,能源站外購電以及外購氣存在容量上限約束:

式中:ηTF、ηGT、ηGB、ηEC、ηAC、ηHP分別為變壓器、燃?xì)廨啓C(jī)、燃?xì)忮仩t、電制冷機(jī)、吸收式制冷機(jī)和熱泵的能源轉(zhuǎn)換效率；Rhe為燃?xì)廨啓C(jī)的熱電比；Pe,pur,t為能源 站 在t時(shí) 段 的 購 電 量；Pe,TF,t、Pe,GT,t、Pe,EC,t、Pe,HP,t分別為t時(shí)段能源站內(nèi)變壓器、燃?xì)廨啓C(jī)、電制冷機(jī)、熱泵的電功率；Pg,GT,t和Pg,GB,t分別為t時(shí)段能源站內(nèi)燃?xì)廨啓C(jī)和燃?xì)忮仩t的耗氣量；Pc,EC,t和Pc,AC,t分別為t時(shí)段能源站內(nèi)電制冷機(jī)、吸收式制冷機(jī)的冷 功 率；Ph,GB,t、Ph,AC,t、Ph,HP,t、Ph,GT,t分 別 為t時(shí) 段 能源站內(nèi)燃?xì)忮仩t、吸收式制冷機(jī)、熱泵和燃?xì)廨啓C(jī)的熱功率。

10）儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行約束

針對電儲(chǔ)能和蓄熱罐,建立通用模型［21-22］為:

3 算例分析

3.1 算例設(shè)置

為驗(yàn)證本文所提能源站規(guī)劃模型的有效性,本節(jié)基于中國天津某實(shí)際算例（區(qū)域內(nèi)實(shí)際多能負(fù)荷及光伏出力系數(shù)曲線）進(jìn)行算例分析,對如附錄A圖A2 所示的4 個(gè)區(qū)域能源站站內(nèi)能源設(shè)備、服務(wù)器數(shù)量及站間能源聯(lián)絡(luò)線進(jìn)行聯(lián)合規(guī)劃。能源站內(nèi)待選設(shè)備信息和待選站間能源傳輸線信息見附錄B,各區(qū)域多能負(fù)荷典型時(shí)序場景、光伏出力系數(shù)曲線及數(shù)據(jù)中心原始數(shù)據(jù)負(fù)載曲線見附錄C。

數(shù)據(jù)中心PUE 值設(shè)置為1.35,待規(guī)劃服務(wù)器數(shù)量上限為12 000 臺(tái)。服務(wù)器CPU 類型包括Intel Pentium 950、Intel Pentium 4630 和AMD Athlon,3 類CPU 均有5 種可選工作頻率［18］。本文假設(shè)各時(shí)段數(shù)據(jù)負(fù)載中交互型數(shù)據(jù)負(fù)載和批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載到達(dá)率占比均為50%,交互型數(shù)據(jù)負(fù)載最大響應(yīng)時(shí)間設(shè)置為100 ms,批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載響應(yīng)時(shí)間上限設(shè)置為24 h。

本文設(shè)置了3 個(gè)場景分析數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性對規(guī)劃結(jié)果的影響。其中,場景1 不考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性；場景2 僅考慮數(shù)據(jù)中心用能空間可調(diào)特性,即各時(shí)段4 個(gè)數(shù)據(jù)中心處理的數(shù)據(jù)負(fù)載總量不變,但數(shù)據(jù)負(fù)載可在空間范圍內(nèi)進(jìn)行調(diào)度；場景3 同時(shí)考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)間、空間可調(diào)特性。算例利用Gurobi 進(jìn)行優(yōu)化求解。

3.2 多場景對比分析

3.2.1 規(guī)劃結(jié)果分析

不同場景下規(guī)劃方案成本如表1 所示。各場景下站內(nèi)服務(wù)器及各類能源設(shè)備規(guī)劃數(shù)量、站間能源聯(lián)絡(luò)線具體規(guī)劃結(jié)果見附錄D。

由表1 可以發(fā)現(xiàn),在考慮數(shù)據(jù)中心用能空間可調(diào)特性時(shí),多能源站協(xié)同規(guī)劃總成本較場景1 降低了1.6%；在同時(shí)考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性時(shí),規(guī)劃總成本較場景1 降低了3.2%。其中,總成本的降低主要來自設(shè)備投資成本和購能成本的降低。在購能成本方面,場景3 較場景1 降低了2.6%；在能源設(shè)備投資成本方面,場景2 較場景1 降低了2.3%,場景3 較場景1 降低了3.1%；在服務(wù)器投資成本方面,場景2 較場景1 降低了10%,場景3 較場景1 降低了10.7%。在能源傳輸線投資成本方面,場景2 和場景3 較場景1 有所增加,但本算例中能源傳輸線投資成本整體規(guī)模較小,因此場景2 和場景3總成本較場景1 仍有所降低。

表1 不同場景下規(guī)劃方案成本對比Table 1 Cost comparison of planning schemes in different scenarios

在服務(wù)器規(guī)劃數(shù)量方面,考慮數(shù)據(jù)中心用能空間可調(diào)特性時(shí)服務(wù)器規(guī)劃總數(shù)較場景1 降低了9.6%。數(shù)據(jù)負(fù)載集中于能源站2 和能源站3 內(nèi)處理；在同時(shí)考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)間、空間可調(diào)特性時(shí),服務(wù)器規(guī)劃總量較場景2 進(jìn)一步減少了200 臺(tái)。考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性,有益于提高服務(wù)器利用率,減少服務(wù)器規(guī)劃數(shù)量,降低投資成本。

在能源站站內(nèi)能源設(shè)備配置方面,考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性的場景下變壓器、燃?xì)忮仩t、熱泵的配置容量均有所降低。其中,場景3 較場景1 變壓器配置容量減少3.3 MW,在各類能源設(shè)備中減配規(guī)模最大。此外,在制冷設(shè)備配置方面,雖然場景3 較場景1 吸收式制冷機(jī)的配置規(guī)模有所增加,但電制冷機(jī)減配0.2 MW,因此在整體上場景3制冷設(shè)備投資成本較場景1 仍有所降低。

3.2.2 數(shù)據(jù)中心用能分析

場景2 和場景3 下,系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)負(fù)載轉(zhuǎn)移至數(shù)據(jù)中心2 和數(shù)據(jù)中心3 進(jìn)行處理,數(shù)據(jù)負(fù)載調(diào)度情況如圖2 所示。

圖2 場景2 和場景3 下數(shù)據(jù)負(fù)載調(diào)度情況Fig.2 Data load scheduling in scenario 2 and scenario 3

考慮數(shù)據(jù)中心用能空間可調(diào)特性,在整體上減少了服務(wù)器規(guī)劃數(shù)量,提高服務(wù)器利用率。在場景3 下,數(shù)據(jù)負(fù)載在空間轉(zhuǎn)移的基礎(chǔ)上進(jìn)一步向電價(jià)較低的時(shí)段平移:如在電價(jià)較低的22:00—23:00,場景3 下能源站3 處理的數(shù)據(jù)負(fù)載較場景2 增加了57.8%。通過將數(shù)據(jù)負(fù)載平移至電價(jià)較低的時(shí)段處理,降低了系統(tǒng)整體購能成本。

數(shù)據(jù)負(fù)載時(shí)空轉(zhuǎn)移直接改變了各數(shù)據(jù)中心服務(wù)器的工作狀態(tài),從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心用能的時(shí)空調(diào)度。對于單個(gè)數(shù)據(jù)中心而言,數(shù)據(jù)中心內(nèi)各服務(wù)器工作狀態(tài)的變化是數(shù)據(jù)中心用能變化的直接原因。圖3 對比了不同場景下數(shù)據(jù)中心2 處于不同工作狀態(tài)的服務(wù)器數(shù)量。圖中,工作狀態(tài)0 表示服務(wù)器處于關(guān)機(jī)狀態(tài),工作狀態(tài)5 為服務(wù)器服務(wù)率及功耗最大狀態(tài)。通過場景1 和場景2 服務(wù)器工作狀態(tài)對比可以發(fā)現(xiàn),考慮數(shù)據(jù)中心用能空間可調(diào)特性有助于提高服務(wù)器利用率:場景1 中數(shù)據(jù)中心2 在00:00—07:00 和22:00—23:00 時(shí)段內(nèi)均存在500 臺(tái)以上服務(wù)器處于關(guān)機(jī)狀態(tài),在其他時(shí)段大多數(shù)服務(wù)器也處于服務(wù)率較低的工作狀態(tài)；在場景2 和場景3,數(shù)據(jù)中心2 內(nèi)的服務(wù)器均處于狀態(tài)3 及以上等服務(wù)率較高的工作狀態(tài)。

圖3 各場景下數(shù)據(jù)中心2 不同工作狀態(tài)服務(wù)器數(shù)量Fig.3 Numbers of servers in different working statuses of data center 2 in each scenario

基于服務(wù)器動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)技術(shù),服務(wù)器工作狀態(tài)的改變實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)中心整體用能的調(diào)節(jié)。典型日內(nèi)各場景下4 個(gè)數(shù)據(jù)中心的能耗如圖4 所示。通過對比圖4 中3 個(gè)子圖可知,在僅考慮數(shù)據(jù)中心用能空間可調(diào)特性時(shí),典型日內(nèi)場景2 各數(shù)據(jù)中心總能耗較場景1 降低了9.2%,通過節(jié)約能耗降低了購能成本。在同時(shí)考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)間、空間可調(diào)特性的場景3,典型日內(nèi)各數(shù)據(jù)中心總能耗較場景1 降低了6.0%。雖然場景3 節(jié)約能耗低于場景2 節(jié)約能耗,但場景3 下部分?jǐn)?shù)據(jù)負(fù)載時(shí)移至電價(jià)較低的時(shí)段處理。因此,場景3 下典型日內(nèi)的數(shù)據(jù)中心購能成本較場景2 仍然降低了10.4%。

圖4 各場景下數(shù)據(jù)中心能耗Fig.4 Power consumption of data centers in each scenario

4 結(jié)語

本文提出了一種考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)的多區(qū)域能源站規(guī)劃模型。在算例分析部分,通過設(shè)置不考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性、考慮數(shù)據(jù)中心用能空間可調(diào)特性、考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性3 個(gè)場景進(jìn)行對比分析,并得出以下結(jié)論:在集成數(shù)據(jù)中心的多能源站協(xié)同規(guī)劃時(shí)考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性能夠節(jié)省總成本,特別是購能成本和設(shè)備投資成本；考慮數(shù)據(jù)中心用能空間可調(diào)特性有助于在整體上降低服務(wù)器投資成本,減少服務(wù)器配置總量,提高服務(wù)器設(shè)備利用率；同時(shí)考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)間、空間可調(diào)特性,有利于充分利用分時(shí)電價(jià),降低購能成本。

在后續(xù)研究中,針對數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商與綜合能源服務(wù)商為不同主體的場景,多主體間的交易機(jī)制與互動(dòng)策略也將對多區(qū)域能源站規(guī)劃模型產(chǎn)生影響,值得進(jìn)一步探討。此外,將數(shù)據(jù)中心通信通道及能源網(wǎng)絡(luò)納入規(guī)劃模型,考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)的綜合能源系統(tǒng)“站-網(wǎng)”協(xié)同規(guī)劃也是未來重要的研究方向之一。

附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），掃英文摘要后二維碼可以閱讀網(wǎng)絡(luò)全文。