考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)的電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)分布式光伏最大準(zhǔn)入容量計(jì)算

王丹陽，張沈習(xí)，程浩忠，韓 豐，宋 毅，原 凱

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

雙碳目標(biāo)下，我國(guó)提出了2030年光伏和風(fēng)電總裝機(jī)容量超過1 200 GW的發(fā)展目標(biāo)，高比例可再生能源并網(wǎng)成為未來能源系統(tǒng)的典型特征[1]。由于分布式光伏具有安裝場(chǎng)地廣泛、便于就近消納等優(yōu)勢(shì)，國(guó)際能源署預(yù)測(cè)，2024年全球分布式光伏裝機(jī)容量可超過600 GW，其中分布式光伏裝機(jī)容量的增長(zhǎng)量將占全球光伏總裝機(jī)增長(zhǎng)量的近一半[2]。如何顯著提高能源系統(tǒng)靈活性，實(shí)現(xiàn)高比例可再生能源接入后的經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定運(yùn)行，成為當(dāng)下研究熱點(diǎn)。

另一方面，隨著5G、云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)蓬勃發(fā)展，作為信息系統(tǒng)物理載體的數(shù)據(jù)中心能耗不斷上升。2021年，我國(guó)數(shù)據(jù)中心總用電量將突破2 000×108kW·h，并以超過10%的年均增長(zhǎng)率繼續(xù)增長(zhǎng)[3-5]。數(shù)據(jù)負(fù)載通過數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間或空間尺度遷移時(shí)，數(shù)據(jù)中心能耗隨之進(jìn)行時(shí)空轉(zhuǎn)移，因此數(shù)據(jù)中心用能具有顯著的時(shí)空可調(diào)特性。龐大的用能規(guī)模和靈活的時(shí)空調(diào)節(jié)能力使數(shù)據(jù)中心用能成為一種富有潛力的新型靈活性資源[5]。此外，在雙碳目標(biāo)下能源系統(tǒng)形態(tài)也在不斷進(jìn)化，以多能互補(bǔ)、能源梯級(jí)利用為特色的綜合能源系統(tǒng)具有靈活性更強(qiáng)、能源利用效率更高的優(yōu)勢(shì)，將成為未來能源系統(tǒng)的典型形態(tài)[5-6]；且多能源系統(tǒng)的預(yù)測(cè)、監(jiān)測(cè)、調(diào)度等過程也需依賴數(shù)據(jù)中心作為信息物理載體[7]。因此，有必要在集成數(shù)據(jù)中心的綜合能源系統(tǒng)背景下，對(duì)清潔能源可接入容量極限進(jìn)行分析。

目前，在利用數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性促進(jìn)清潔能源消納方面，已有學(xué)者進(jìn)行了部分研究。針對(duì)單個(gè)數(shù)據(jù)中心，文獻(xiàn)[8]基于數(shù)據(jù)負(fù)載時(shí)間可調(diào)特性，建立數(shù)據(jù)中心靈活性用能機(jī)制模型，促進(jìn)能耗向可再生能源生產(chǎn)高峰時(shí)段平移；文獻(xiàn)[9]為集成可再生能源的數(shù)據(jù)中心建立多目標(biāo)數(shù)據(jù)負(fù)載調(diào)度模型，在最大限度利用可再生能源的同時(shí)，最小化數(shù)據(jù)負(fù)載完成時(shí)間和總能耗；文獻(xiàn)[10]在數(shù)據(jù)中心內(nèi)集成不間斷電源系統(tǒng)，利用電儲(chǔ)能減輕峰值工作量、平滑可再生能源供應(yīng)；文獻(xiàn)[11]則進(jìn)一步利用動(dòng)態(tài)啟發(fā)式算法，在消納可再生能源、削減峰值功率和維持不間斷電源系統(tǒng)可用性之間進(jìn)行最優(yōu)化設(shè)計(jì)；文獻(xiàn)[12]設(shè)計(jì)了包含超級(jí)電容器和儲(chǔ)氫的新型數(shù)據(jù)中心電氣結(jié)構(gòu)，借助能源轉(zhuǎn)換過程進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)中心用能靈活性和清潔能源消納能力；除集成電儲(chǔ)能外，文獻(xiàn)[13]同時(shí)分析了并網(wǎng)模式和孤島運(yùn)行模式下，數(shù)據(jù)中心微電網(wǎng)內(nèi)分布式光伏消納水平；文獻(xiàn)[14]考慮電價(jià)、可再生能源出力和數(shù)據(jù)負(fù)載不確定性對(duì)數(shù)據(jù)中心用能及清潔能源消納的影響；但文獻(xiàn)[8-14]均未對(duì)數(shù)據(jù)負(fù)載空間轉(zhuǎn)移特性進(jìn)行分析。針對(duì)地理位置分散的數(shù)據(jù)中心，文獻(xiàn)[15]對(duì)不同可再生能源供能比例下數(shù)據(jù)中心的碳排放及總成本進(jìn)行對(duì)比分析，但并未考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)間可調(diào)特性。文獻(xiàn)[16-17]同時(shí)考慮了數(shù)據(jù)負(fù)載時(shí)間、空間轉(zhuǎn)移特性對(duì)清潔能源消納的促進(jìn)作用，其中，文獻(xiàn)[16]通過在數(shù)據(jù)中心微能源網(wǎng)中配備蓄熱裝置提升清潔能源消納水平；文獻(xiàn)[17]考慮不同數(shù)據(jù)中心所在地電價(jià)的不同，利用啟發(fā)式算法求解以能源成本最小化和收益最大化為目標(biāo)建立的調(diào)度模型，間接促進(jìn)成本較低的清潔能源消納；但文獻(xiàn)[16-17]模型中的可再生能源均建造在數(shù)據(jù)中心附近，未考慮能源網(wǎng)絡(luò)安全約束。目前，大部分研究均在電力系統(tǒng)場(chǎng)景下分析數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性對(duì)清潔能源消納的促進(jìn)作用，在綜合能源系統(tǒng)場(chǎng)景下的相關(guān)研究仍有所欠缺。

本文在集成數(shù)據(jù)中心的區(qū)域級(jí)綜合能源系統(tǒng)中，充分考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性及電-氣互補(bǔ)對(duì)清潔能源消納的促進(jìn)作用，提出一種考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)的電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)分布式光伏最大準(zhǔn)入容量計(jì)算方法。首先，建立數(shù)據(jù)中心能耗計(jì)算模型，并對(duì)數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性進(jìn)行分析；然后，構(gòu)建集成數(shù)據(jù)中心的電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)分布式光伏最大準(zhǔn)入容量?jī)?yōu)化模型，通過凸松弛技術(shù)和增量分段線性化方法將模型轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)二階錐模型進(jìn)行求解；最后，在97節(jié)點(diǎn)電網(wǎng)和11節(jié)點(diǎn)氣網(wǎng)算例中對(duì)模型有效性進(jìn)行驗(yàn)證，計(jì)算得出算例中分布式光伏最大準(zhǔn)入容量，并分析了電-氣能源網(wǎng)絡(luò)安全約束對(duì)分布式光伏最大準(zhǔn)入容量的影響。

1 數(shù)據(jù)中心建模及用能時(shí)空可調(diào)特性分析

1.1 數(shù)據(jù)中心建模

數(shù)據(jù)中心用能具備時(shí)空可調(diào)特性，是一種龐大的新型需求響應(yīng)主體[18]。但相比于常規(guī)的綜合需求響應(yīng)資源，數(shù)據(jù)中心作為能量流-數(shù)據(jù)流耦合的物理載體，在建模時(shí)還需考慮信息系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)負(fù)載調(diào)度、最大響應(yīng)時(shí)間等因素的影響。

1.1.1 數(shù)據(jù)中心能耗計(jì)算模型

數(shù)據(jù)中心能耗可通過數(shù)據(jù)中心電能使用效率PUE（power usage effectiveness）和IT設(shè)備能耗計(jì)算，本文利用服務(wù)器能耗代表IT設(shè)備能耗，并基于動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)DVFS（dynamic voltage/frequency scaling）技術(shù)對(duì)服務(wù)器能耗進(jìn)行建模?；贒VFS技術(shù)設(shè)計(jì)的服務(wù)器具有離散可調(diào)的工作頻率，每種工作頻率對(duì)應(yīng)不同的工作電壓、芯片運(yùn)行頻率和服務(wù)率，因此，可根據(jù)工作負(fù)載動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)服務(wù)器能耗，達(dá)到節(jié)能效果。數(shù)據(jù)中心能耗具體模型[19]可表示為

式中：Pdc，t為數(shù)據(jù)中心在t時(shí)刻的總能耗；PUE為數(shù)據(jù)中心能源使用效率常數(shù)；PIT，t為t時(shí)刻IT設(shè)備的總能耗；M為不同種類服務(wù)器集合；S為某種服務(wù)器不同工作狀態(tài)集合；Pm，s，t為t時(shí)刻處于s工作狀態(tài)的m類服務(wù)器能耗，由靜態(tài)能耗Pm，st和動(dòng)態(tài)能耗Pm，dy，t構(gòu)成，基于DVFS技術(shù)，服務(wù)器動(dòng)態(tài)能耗Pm，dy，t與芯片工作頻率 fm，s，t相關(guān)；km為m類服務(wù)器的動(dòng)態(tài)能耗計(jì)算系數(shù)。

1.1.2 數(shù)據(jù)中心運(yùn)行約束

1）數(shù)據(jù)負(fù)載總和約束

本文考慮數(shù)據(jù)中心承擔(dān)交互型和批處理型兩類數(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，N個(gè)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)負(fù)載到達(dá)率總和λt可表示為

2）服務(wù)率總和約束

服務(wù)率代表數(shù)據(jù)中心處理數(shù)據(jù)負(fù)載的能力。N個(gè)數(shù)據(jù)中心在單位時(shí)段t能提供的服務(wù)率總和μt可表示為

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：為在單位時(shí)段t數(shù)據(jù)中心i內(nèi)m類處于s工作狀態(tài)的服務(wù)器的服務(wù)率。

從所處理數(shù)據(jù)負(fù)載類型的角度，μt也可表示為

3）最大響應(yīng)時(shí)間約束

交互型數(shù)據(jù)負(fù)載和批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載的最大響應(yīng)時(shí)間約束分別為

式中：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，本文假設(shè)為某一具體常數(shù)[20]。對(duì)于批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載，由于最大響應(yīng)時(shí)間可達(dá)幾小時(shí)甚至幾天，數(shù)據(jù)中心在最大響應(yīng)時(shí)間Tbatch內(nèi)完成數(shù)據(jù)負(fù)載處理即可。

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

數(shù)據(jù)中心能耗可分為IT設(shè)備能耗和輔助設(shè)備能耗，其中，輔助設(shè)備能耗主要為制冷能耗；IT設(shè)備能耗與服務(wù)器處理的數(shù)據(jù)負(fù)載量密切相關(guān)。根據(jù)延遲容忍度的不同，數(shù)據(jù)負(fù)載可分為對(duì)延遲容忍度較低的交互型數(shù)據(jù)負(fù)載和對(duì)延遲容忍度較高的批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載[20]。交互型數(shù)據(jù)負(fù)載包括視頻直播、商業(yè)交易應(yīng)用和數(shù)據(jù)查詢等，最大響應(yīng)時(shí)間一般在毫秒級(jí)別；而批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載通常涵蓋了科學(xué)計(jì)算、圖像處理和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析等，最大響應(yīng)時(shí)間可長(zhǎng)達(dá)幾分鐘至幾天[21]。其中，批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載由于最大響應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)，具有較高的時(shí)空調(diào)節(jié)靈活度；而交互型數(shù)據(jù)負(fù)載雖然對(duì)延遲容忍度較低、時(shí)移能力有限，但光纖極快的傳輸速度和僅為0.02 ms/km左右的傳輸延遲[22]為交互型數(shù)據(jù)負(fù)載空間轉(zhuǎn)移提供了可能。

目前，數(shù)據(jù)中心生產(chǎn)環(huán)境已經(jīng)具備了工作負(fù)載時(shí)空調(diào)度的能力：在時(shí)間尺度上，混合部署技術(shù)可將交互型和批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載配置在同一臺(tái)服務(wù)器上，在保證交互型數(shù)據(jù)負(fù)載優(yōu)先處理的前提下，服務(wù)器尖峰功率時(shí)刻推遲批處理型數(shù)據(jù)負(fù)載的處理[23]；在空間尺度上，一個(gè)數(shù)據(jù)中心服務(wù)商通常包括多個(gè)地理位置不同的數(shù)據(jù)中心[20]，得益于云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，理論上數(shù)據(jù)負(fù)載的處理可不受地域限制，但在實(shí)際決策時(shí)還需考慮時(shí)間延遲、計(jì)算資源等的影響。此外，數(shù)據(jù)中心實(shí)時(shí)管理系統(tǒng)和以DVFS技術(shù)為代表的服務(wù)器功率調(diào)節(jié)技術(shù)，也是即時(shí)調(diào)度數(shù)據(jù)中心設(shè)備用能密度、實(shí)現(xiàn)工作負(fù)載時(shí)空轉(zhuǎn)移的重要技術(shù)基礎(chǔ)。當(dāng)數(shù)據(jù)負(fù)載到達(dá)前端服務(wù)器時(shí)，前端服務(wù)器可經(jīng)數(shù)據(jù)鏈路分配調(diào)度每個(gè)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)負(fù)載到達(dá)率，進(jìn)而改變數(shù)據(jù)中心內(nèi)服務(wù)器單位時(shí)間需處理的數(shù)據(jù)負(fù)載量。基于DVFS技術(shù)，服務(wù)器可根據(jù)數(shù)據(jù)負(fù)載量的不同動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)芯片運(yùn)行頻率，隨之改變工作電壓，在調(diào)節(jié)IT設(shè)備能耗的同時(shí)實(shí)現(xiàn)節(jié)能的目的。

數(shù)據(jù)負(fù)載時(shí)空調(diào)度示意如圖1所示，由圖1可知，在滿足數(shù)據(jù)服務(wù)需求的前提下，依據(jù)不同的調(diào)度目標(biāo)重塑各時(shí)段地理分散的數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)負(fù)載曲線，可實(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。在數(shù)據(jù)中心電能使用效率一定的情況下，調(diào)節(jié)IT設(shè)備能耗可促使制冷等其他輔助設(shè)備能耗改變[24]。此外，部分?jǐn)?shù)據(jù)中心還配置了儲(chǔ)能設(shè)備，進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)中心整體用能在時(shí)間尺度上的靈活性。通過對(duì)數(shù)據(jù)負(fù)載進(jìn)行時(shí)空調(diào)度，首先，可避免機(jī)房?jī)?nèi)局部用電集中導(dǎo)致的服務(wù)器運(yùn)行過熱等問題，保障數(shù)據(jù)中心安全運(yùn)行；其次，也可對(duì)數(shù)據(jù)中心用能進(jìn)行時(shí)空轉(zhuǎn)移，進(jìn)而平抑能源系統(tǒng)的負(fù)荷峰谷差，為電網(wǎng)提供調(diào)頻輔助服務(wù)及促進(jìn)清潔能源就地消納等。

圖1 數(shù)據(jù)負(fù)載時(shí)空調(diào)度示意Fig.1 Schematic of spatio-temporal transfer of data load

目前，國(guó)外部分?jǐn)?shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商與能源服務(wù)商已經(jīng)開展了實(shí)際合作，例如，北歐通訊公司Telia與芬蘭能源公司在赫爾辛基的合作項(xiàng)目[25]和瑞典斯德哥爾摩數(shù)據(jù)中心園區(qū)項(xiàng)目[26]等。我國(guó)也出臺(tái)了《推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源發(fā)展的指導(dǎo)意見》、《電力需求側(cè)管理辦法》和《關(guān)于提升電力系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力的指導(dǎo)意見》等文件，肯定了未來數(shù)據(jù)中心與能源行業(yè)的密切關(guān)系，為包含數(shù)據(jù)中心在內(nèi)的第三方獨(dú)立主體參與電力系統(tǒng)協(xié)同運(yùn)行提供了政策支持。江蘇同里能源互聯(lián)網(wǎng)示范區(qū)的“多站合一”全直流預(yù)制式數(shù)據(jù)中心，以及廣東東莞松山湖高新區(qū)巷尾站“多站合一”直流微電網(wǎng)示范項(xiàng)目等均為我國(guó)能源服務(wù)商參與數(shù)據(jù)中心相關(guān)業(yè)務(wù)的探索實(shí)例。

2 “源荷”典型時(shí)序場(chǎng)景構(gòu)建

為計(jì)算集成數(shù)據(jù)中心的電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)中分布式光伏的最大準(zhǔn)入容量，需構(gòu)建分布式光伏出力和電-氣負(fù)荷典型時(shí)序場(chǎng)景集。本文基于模糊C均值聚類生成“源荷”典型時(shí)序場(chǎng)景，為避免聚類結(jié)果陷入局部最優(yōu)，并保證生成場(chǎng)景的典型性，利用CH（+）指標(biāo)對(duì)不同聚類數(shù)下的聚類結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，選取評(píng)價(jià)最優(yōu)時(shí)的聚類數(shù)K進(jìn)行聚類。CH（+）指標(biāo)的計(jì)算公式可表示為

式中：TK、PK分別為類間和類內(nèi)離差平方和，反映類間分離度和類內(nèi)緊湊度；N為樣本總數(shù)；K為聚類數(shù)。CH（+）指標(biāo)最高時(shí)的聚類數(shù)即為最佳聚類數(shù)。

在確定最佳聚類數(shù)后，首先，輸入迭代終止閾值、最大迭代次數(shù)等參量，并初始化聚類中心；然后，根據(jù)聚類中心計(jì)算隸屬度矩陣，利用更新后的隸屬度矩陣計(jì)算下一次的聚類中心；最后，不斷更新迭代直到隸屬度矩陣變化小于迭代終止閾值，由此構(gòu)建“源荷”典型時(shí)序場(chǎng)景。

3 分布式光伏最大準(zhǔn)入容量?jī)?yōu)化模型

在集成數(shù)據(jù)中心的區(qū)域級(jí)電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)中，通過協(xié)同調(diào)度不同功能區(qū)的數(shù)據(jù)負(fù)載，既有助于緩解服務(wù)器尖峰時(shí)刻發(fā)熱問題，保障數(shù)據(jù)中心安全運(yùn)行；又有利于調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中心用能曲線，降低系統(tǒng)峰谷差、促進(jìn)分布式清潔能源消納。本文考慮的集成數(shù)據(jù)中心電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。由圖2可知，能源系統(tǒng)包括電力系統(tǒng)、天然氣系統(tǒng)和電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)能源站。在電力系統(tǒng)中集成了光伏、變壓器、電儲(chǔ)能及含數(shù)據(jù)中心在內(nèi)的電負(fù)荷；天然氣系統(tǒng)主要包括氣源及氣負(fù)荷；電力系統(tǒng)和天然氣系統(tǒng)通過能源站耦合，站內(nèi)包括分布式光伏、燃?xì)廨啓C(jī)等能源轉(zhuǎn)換設(shè)備；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)中心內(nèi)的服務(wù)器對(duì)數(shù)據(jù)負(fù)載進(jìn)行處理；基于“多站合一”的思想，本文假設(shè)綜合能源服務(wù)商即數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商。能源站結(jié)合數(shù)據(jù)中心、儲(chǔ)能站結(jié)合數(shù)據(jù)中心均在整體結(jié)構(gòu)圖中有所體現(xiàn)。

圖2 集成數(shù)據(jù)中心的電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)Fig.2 Overall structure of electricity-gas integrated energy system with data centers

3.1 目標(biāo)函數(shù)

以多個(gè)分布式光伏同時(shí)并網(wǎng)時(shí)的裝機(jī)容量之和作為分布式光伏最大準(zhǔn)入容量，優(yōu)化模型中的目標(biāo)函數(shù)可表示為

式中，PPV，i為第i處分布式光伏裝機(jī)容量，i=1，2，…，n，n為分布式光伏裝機(jī)數(shù)量。

3.2 約束條件

3.2.1 電力系統(tǒng)運(yùn)行約束

1）電力系統(tǒng)潮流約束

配電網(wǎng)Distflow潮流約束為

式中：ΩEl為電網(wǎng)支路集合；k（i，：）為以節(jié)點(diǎn)i為首端的支路k；k（：，i）為以節(jié)點(diǎn)i為末端的支路k；k（i，j）為以節(jié)點(diǎn)i為首端、節(jié)點(diǎn) j為末端的支路k；Pk、Qk、Ik、Rk、Xk分別為支路k的有功功率、無功功率、電流、電阻和電抗；Ui、Uj分別為節(jié)點(diǎn)i、j處的電壓；分別為節(jié)點(diǎn)i處注入的有功功率和無功功率。

2）節(jié)點(diǎn)電壓約束

3）分布式光伏出力約束

受外界環(huán)境及自身設(shè)備等因素限制，分布式光伏出力具有一定限值；此外，由于光伏逆變器的功率因數(shù)很高，一般忽略光伏無功出力，即

式中，PD，i、QD，i和分別為第i處分布式光伏有功出力、無功出力和有功出力上限。

4）電儲(chǔ)能運(yùn)行約束

在集成了分布式光伏的電力系統(tǒng)中，考慮在數(shù)據(jù)中心附近或分布式光伏接入點(diǎn)附近集成電儲(chǔ)能。各儲(chǔ)能電站運(yùn)行約束可表示為

3.2.2 天然氣系統(tǒng)運(yùn)行約束

1）天然氣系統(tǒng)能流約束

考慮天然氣系統(tǒng)為中壓天然氣系統(tǒng)，天然氣系統(tǒng)能流約束為

式中：Fk為天然氣管道k的氣體流量；T0、p0分別為標(biāo)準(zhǔn)溫度和標(biāo)準(zhǔn)大氣壓；pi、pj分別為管道k兩端節(jié)點(diǎn)i、j處的氣壓；Dk、Lk、Tk分別為天然氣管道直徑、管道長(zhǎng)度和管道內(nèi)天然氣溫度；ρ為天然氣相對(duì)密度；ΩGl為天然氣管道集合；為節(jié)點(diǎn)i處注入的天然氣流量，若節(jié)點(diǎn)i處接入天然氣負(fù)載，則為負(fù)值。

2）節(jié)點(diǎn)氣壓約束

3）氣源出氣量約束

式中：FS，i為接入氣網(wǎng)節(jié)點(diǎn)i的氣源出氣量；分別為該處氣源出氣量的上、下限。

4）管道傳輸容量約束

式中：Fk為天然氣管道k的氣體流量；為天然氣管道k氣體流量最大值。

3.2.3 集成數(shù)據(jù)中心的能源站運(yùn)行約束

基于“多站合一”的思想，考慮能源站集成燃?xì)廨啓C(jī)、分布式光伏和數(shù)據(jù)中心。分布式光伏出力約束為式（17）；數(shù)據(jù)中心能耗計(jì)算模型及運(yùn)行約束為式（1）～（9）；燃?xì)廨啓C(jī)運(yùn)行約束為

3.3 模型轉(zhuǎn)化與求解

針對(duì)模型中的非凸非線性項(xiàng)，利用二階錐松弛方法對(duì)電力系統(tǒng)潮流方程進(jìn)行轉(zhuǎn)凸處理；利用增量分段線性化方法對(duì)天然氣管道氣流方程進(jìn)行線性化處理。在此基礎(chǔ)上，將原模型轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)二階錐模型進(jìn)行求解。

4 算例分析

4.1 算例設(shè)置

97節(jié)點(diǎn)電網(wǎng)和11節(jié)點(diǎn)氣網(wǎng)[27]算例如圖3所示。由圖3可知，電力系統(tǒng)和天然氣系統(tǒng)通過2個(gè)綜合能源站進(jìn)行耦合?；凇岸嗾竞弦弧彼枷?，綜合能源站I和綜合能源站II內(nèi)均包含數(shù)據(jù)中心和3.2MW的燃?xì)廨啓C(jī)；此外，綜合能源站I還集成了分布式光伏；數(shù)據(jù)中心C則建設(shè)在儲(chǔ)能站中，站內(nèi)包括容量為1 MW·h、充放電功率為250 kW電儲(chǔ)能。分布式光伏與電、氣負(fù)荷典型時(shí)序場(chǎng)景基于華東某地實(shí)際數(shù)據(jù)由模糊C均值算法聚類得到，在聚類數(shù)為3時(shí)CH（+）指標(biāo)取值最大。因此，以分布式光伏裝機(jī)容量和電-氣負(fù)荷功率歷史最大值為基準(zhǔn)值，得到分布式光伏及電-氣負(fù)荷功率系數(shù)曲線如圖4所示。

圖3 集成數(shù)據(jù)中心的電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)測(cè)試算例Fig.3 Test example of electricity-gas integrated energy system with data centers

圖4 分布式光伏及電-氣負(fù)荷功率系數(shù)曲線Fig.4 Coefficient curves of distributed photovoltaic and electricity-gas load power

算例中考慮了3個(gè)數(shù)據(jù)中心。其中，數(shù)據(jù)中心A和數(shù)據(jù)中心B分別位于電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)能源站I和能源站II內(nèi)，數(shù)據(jù)中心C接入電網(wǎng)81節(jié)點(diǎn)。各數(shù)據(jù)中心PUE值設(shè)置為1.5，服務(wù)器數(shù)量均為3 000臺(tái)。數(shù)據(jù)中心A、B、C內(nèi)的服務(wù)器CPU類型分別為 Intel Pentium 950、Intel Pentium 4630和AMD Athlon[18]，3類CPU均有5種可選工作頻率。各數(shù)據(jù)中心原始數(shù)據(jù)負(fù)載曲線如圖5所示，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%[23]，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。

圖5 各數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)負(fù)載到達(dá)率Fig.5 Data load arrival rate of each data center

算例利用Gurobi進(jìn)行優(yōu)化求解。根據(jù)是否考慮數(shù)據(jù)中心用能的時(shí)間和空間可調(diào)特性設(shè)置4個(gè)場(chǎng)景。其中，場(chǎng)景1不考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性；場(chǎng)景2僅考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)間可調(diào)特性；場(chǎng)景3僅考慮數(shù)據(jù)中心用能空間可調(diào)特性；場(chǎng)景4同時(shí)考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)間和空間可調(diào)特性。

4.2 不同場(chǎng)景對(duì)比分析

數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)性主要來自于數(shù)據(jù)負(fù)載的時(shí)空轉(zhuǎn)移。在僅考慮數(shù)據(jù)負(fù)載時(shí)間可調(diào)特性的場(chǎng)景2中，各數(shù)據(jù)中心在時(shí)間尺度上對(duì)自身數(shù)據(jù)負(fù)載進(jìn)行平移；在僅考慮數(shù)據(jù)負(fù)載空間可調(diào)特性的場(chǎng)景3中，各時(shí)段3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(chǎng)景4則是在時(shí)間和空間尺度上協(xié)同調(diào)度的結(jié)果。

不同場(chǎng)景下分布式光伏最大準(zhǔn)入容量結(jié)果如表1所示，表1中“√”為場(chǎng)景中考慮某一因素；“×”為場(chǎng)景中不考慮某一因素。相較場(chǎng)景1，場(chǎng)景2和場(chǎng)景3的分布式光伏最大準(zhǔn)入容量總和分別增加了1.66 MW、0.24 MW；在同時(shí)考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性的場(chǎng)景4，分布式光伏最大準(zhǔn)入容量總和增加了1.75 MW。由此可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)中心用能時(shí)間可調(diào)特性和空間可調(diào)特性對(duì)于分布式光伏消納都具有一定促進(jìn)作用。在本算例中數(shù)據(jù)中心用能時(shí)間可調(diào)特性較空間可調(diào)特性促進(jìn)作用更強(qiáng)，二者共同作用對(duì)系統(tǒng)分布式光伏消納的促進(jìn)效果最明顯。

表1 不同場(chǎng)景下分布式光伏最大準(zhǔn)入容量計(jì)算結(jié)果Tab.1 Calculation results of maximum allowable access capacity of distributed photovoltaic under different scenarios

通過對(duì)比數(shù)據(jù)負(fù)載調(diào)度前后各數(shù)據(jù)中心處理的數(shù)據(jù)負(fù)載量，能直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)負(fù)載在時(shí)間、空間尺度上的調(diào)度情況，如圖6所示。由圖6（a）～（c）可以看出，與場(chǎng)景1相比，在分布式光伏出力較多的11：00—13：00時(shí)，場(chǎng)景2的數(shù)據(jù)中心A、B、C處理的數(shù)據(jù)負(fù)載量分別增加了3.96×108條、3.75×108條和4.97×108條。數(shù)據(jù)中心B由于本身數(shù)據(jù)負(fù)載量較大、服務(wù)器數(shù)量有限等原因，轉(zhuǎn)移至該分布式光伏出力較多，時(shí)段的數(shù)據(jù)負(fù)載量最少，說明數(shù)據(jù)中心B在時(shí)間尺度上的可調(diào)潛力相對(duì)較小。由圖6（d）～（f）對(duì)比則可以發(fā)現(xiàn)，在僅考慮數(shù)據(jù)負(fù)載空間可調(diào)特性的場(chǎng)景3中，數(shù)據(jù)中心B在分布式光伏出力較多的時(shí)段明顯向數(shù)據(jù)中心A、C轉(zhuǎn)移了部分?jǐn)?shù)據(jù)負(fù)載，且主要向數(shù)據(jù)中心C轉(zhuǎn)移；在10：00—14：00時(shí)段，數(shù)據(jù)中心B轉(zhuǎn)出的數(shù)據(jù)負(fù)載中90.4%轉(zhuǎn)移至數(shù)據(jù)中心C處理。對(duì)于場(chǎng)景4，一方面，數(shù)據(jù)中心B將自身數(shù)據(jù)負(fù)載向分布式光伏出力較多的時(shí)段平移；另一方面，也將相當(dāng)一部分?jǐn)?shù)據(jù)負(fù)載空間轉(zhuǎn)移至數(shù)據(jù)中心C，數(shù)據(jù)中心C集中在分布式光伏出力較多的時(shí)段處理這部分?jǐn)?shù)據(jù)負(fù)載，從而進(jìn)一步擴(kuò)大了系統(tǒng)總體的光伏消納空間。因此，同時(shí)利用數(shù)據(jù)中心用能時(shí)間、空間可調(diào)特性對(duì)整個(gè)系統(tǒng)分布式光伏消納的促進(jìn)作用更為明顯。

圖6 各場(chǎng)景下數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)負(fù)載量對(duì)比Fig.6 Comparison of data load of each data center under different scenarios

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(duì)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。以數(shù)據(jù)中心A為例，在典型日1時(shí)，場(chǎng)景1和場(chǎng)景2的數(shù)據(jù)中心A內(nèi)處于不同工作狀態(tài)服務(wù)器的數(shù)量如圖7所示。圖7中，工作狀態(tài)0為服務(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)；工作狀態(tài)1～5為服務(wù)器服務(wù)率及功耗逐漸增加狀態(tài)。與場(chǎng)景1相比，場(chǎng)景2的數(shù)據(jù)中心A在如0：00—6：00等分布式光伏出力較小的時(shí)段，僅開啟部分服務(wù)器處理不具有時(shí)間可調(diào)性的交互型數(shù)據(jù)負(fù)載。但在分布式光伏出力較多的11：00-13：00，數(shù)據(jù)中心A處于工作狀態(tài)5的服務(wù)器數(shù)量分別增加了1 131臺(tái)、620臺(tái)和788臺(tái)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心用能在時(shí)間尺度上的平移。

圖7 數(shù)據(jù)中心A不同工作狀態(tài)下的服務(wù)器數(shù)量Fig.7 Quantity of servers at Data Center A in different working states

服務(wù)器工作狀態(tài)的變化不僅改變信息設(shè)備能耗，也影響了以制冷設(shè)備為代表的其他輔助設(shè)備功率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)中心整體用能的調(diào)節(jié)。圖8給出了典型日1內(nèi)各場(chǎng)景下3個(gè)數(shù)據(jù)中心的能耗。由圖8可以看出，在僅考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)間可調(diào)的場(chǎng)景2，各數(shù)據(jù)中心能耗明顯向分布式光伏出力較多的時(shí)段平移。以12：00為例，場(chǎng)景2下數(shù)據(jù)中心A、B、C的能耗分別較場(chǎng)景1增加了0.30 MW·h、0.21 MW·h和0.63 MW·h。在僅考慮數(shù)據(jù)中心用能空間可調(diào)的場(chǎng)景3中，數(shù)據(jù)中心B的數(shù)據(jù)負(fù)載在分布式光伏出力較多的時(shí)段向數(shù)據(jù)中心A、C進(jìn)行了空間轉(zhuǎn)移。在11：00—13：00，數(shù)據(jù)中心B的能耗較場(chǎng)景1降低了1.67 MW·h，數(shù)據(jù)中心A、C的能耗分別增加了0.387 MW·h和1.58 MW·h，以促進(jìn)消納數(shù)據(jù)中心A、C附近接入的分布式光伏。對(duì)比場(chǎng)景2和場(chǎng)景4數(shù)據(jù)中心能耗曲線可以看出，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)中心用能在時(shí)間、空間上的可調(diào)特性，有助于整個(gè)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)中心用能向分布式光伏出力較多的時(shí)段進(jìn)行更集中的平移；在10：00—14：00，場(chǎng)景4下，3個(gè)數(shù)據(jù)中心總能耗較場(chǎng)景2增加了1.84%，以充分消納整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)的清潔電力。

圖8 各場(chǎng)景下數(shù)據(jù)中心能耗Fig.8 Energy consumption by each data center under different scenarios

4.3 電-氣能源網(wǎng)絡(luò)安全約束對(duì)分布式光伏最大準(zhǔn)入容量的影響

鑒于目前大多利用數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性促進(jìn)清潔能源消納的研究均聚焦于數(shù)據(jù)中心自身功率平衡，未考慮能源網(wǎng)絡(luò)安全約束的影響。本文在考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性的基礎(chǔ)上，根據(jù)是否考慮電-氣能源網(wǎng)絡(luò)安全約束進(jìn)一步設(shè)置了4個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行對(duì)比分析，各場(chǎng)景下分布式光伏最大準(zhǔn)入容量的具體結(jié)果如表2所示。

表2 不同電-氣能源網(wǎng)絡(luò)安全約束下分布式光伏最大準(zhǔn)入容量Tab.2 Maximum allowable access capacity of distributed photovoltaic under different security constraints of electricity-gas networks

不同場(chǎng)景下，電網(wǎng)安全約束包括電壓幅值約束和電力線路傳輸容量約束；氣網(wǎng)安全約束包括氣壓約束和輸氣管道傳輸容量約束。對(duì)比場(chǎng)景5和場(chǎng)景7可以看出，在忽略電力網(wǎng)絡(luò)安全約束的情況下，分布式光伏最大準(zhǔn)入容量增長(zhǎng)了6.3%。忽略電力網(wǎng)絡(luò)安全約束將導(dǎo)致實(shí)際運(yùn)行時(shí)能源網(wǎng)絡(luò)無法消納這部分分布式光伏出力，造成投資浪費(fèi)和棄光現(xiàn)象的發(fā)生。

在考慮天然氣網(wǎng)絡(luò)安全約束前、后，分布式光伏最大準(zhǔn)入容量變化較小。這是由于在本文中天然氣系統(tǒng)和電力系統(tǒng)僅考慮通過燃?xì)廨啓C(jī)進(jìn)行耦合，在保障燃?xì)廨啓C(jī)正常運(yùn)行的情況下，忽略氣壓及氣體管道傳輸容量約束對(duì)電力系統(tǒng)分布式光伏最大準(zhǔn)入容量造成的影響較弱。但是，隨著P2H、P2G等技術(shù)的進(jìn)步，天然氣系統(tǒng)和電力系統(tǒng)耦合程度不斷加深，未來天然氣網(wǎng)絡(luò)安全約束對(duì)于分布式光伏最大準(zhǔn)入容量的影響可能不斷增強(qiáng)。

5 結(jié)語

本文在計(jì)及電-氣能源網(wǎng)絡(luò)安全約束的前提下，提出一種考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)空可調(diào)特性的電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)分布式光伏最大準(zhǔn)入容量計(jì)算方法。算例分析表明，在一定地理范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)中心用能時(shí)間可調(diào)特性對(duì)于分布式光伏最大準(zhǔn)入容量的提升作用優(yōu)于空間可調(diào)特性的促進(jìn)作用，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)中心用能時(shí)間、空間可調(diào)特性可進(jìn)一步擴(kuò)大系統(tǒng)整體的光伏消納空間；電-氣互補(bǔ)對(duì)于提高能源系統(tǒng)靈活性和促進(jìn)清潔能源消納也具有一定積極影響；考慮能源網(wǎng)絡(luò)安全約束，有助于合理配置分布式光伏容量，提高分布式光伏利用率。

在后續(xù)研究中，對(duì)集成數(shù)據(jù)中心的電-氣-熱綜合能源系統(tǒng)分布式清潔能源最大準(zhǔn)入容量計(jì)算仍待深入研究，包括數(shù)據(jù)中心熱慣性和余熱回收對(duì)分布式清潔能源最大準(zhǔn)入容量的影響等；此外，針對(duì)數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商與綜合能源服務(wù)商為不同主體的場(chǎng)景，多主體間的交易機(jī)制與互動(dòng)策略也將對(duì)能源系統(tǒng)內(nèi)分布式可再生能源最大準(zhǔn)入容量產(chǎn)生影響，值得進(jìn)一步探討。