数据中心型虚拟电厂时空能量流控制方法和装置制造方法及图纸

本申请提出了一种数据中心型虚拟电厂时空能量流控制方法，包括：获取虚拟电厂参数；根据虚拟电厂参数构建虚拟电厂的电力系统和数据中心的联合协调运行模型，并将联合协调运行模型分解为数据中心

【技术实现步骤摘要】
数据中心型虚拟电厂时空能量流控制方法和装置


[0001]本申请涉及虚拟电厂能量控制
，尤其涉及一种数据中心型虚拟电厂时空能量流控制方法和装置。

技术介绍

[0002]随着数据中心成为越来越多的数字世界的信息骨干，相关的服务需求一直在迅速上升。数据中心的运行特性为能源系统带来了巨大的灵活性潜力。然而，随着工作负荷处理量的增加，数据中心的传统运行模式面临着一系列挑战。旧的节能技术已经不能满足数据中心日益复杂的运行环境，正常化的工作负载调度模式使数据中心的运行灵活性无法得到充分的发挥。因此，提高数据中心的灵活性是一个紧迫的问题。
[0003]近年来，一般采用等效替代的概念来衡量数据中心灵活性供给的价值，并在此基础上，在系统运营者和数据中心之间设计相应的成本分摊机制。然而，这些研究忽略了一个非常重要的问题，即数据中心和电力系统运营商在协调运行中的地位是不平等的。在联盟建立的过程中，电网运营商占据了主导地位，可以获得大部分的合作盈余。仅仅依靠贡献率来分享利润在实践中可能缺乏可行性。因此如何确提高电力系统的灵活性以及促进可再生能源的整合仍有待研究。

技术实现思路

[0004]本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0005]为此，本申请的第一个目的在于提出一种数据中心型虚拟电厂时空能量流控制方法，解决了现有方法数据中心和电力系统运营商在协调运行中的地位不平等，导致资源利用率不高的技术问题，能够协调所有的数据中心和电力系统，以促进可再生能源的整合，提高资源利用率，同时可以保证数据中心的净收益和电力系统运营商的市场收益的充分性。
[0006]本申请的第二个目的在于提出一种数据中心型虚拟电厂时空能量流控制装置。
[0007]本申请的第三个目的在于提出一种计算机设备。
[0008]本申请的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
[0009]为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种数据中心型虚拟电厂时空能量流控制方法，包括：获取虚拟电厂参数，虚拟电厂参数包括火电机组的成本系数和发电量、热电联产机组的成本系数和发电量、碳价格以及碳排放量；根据虚拟电厂参数构建虚拟电厂的电力系统和数据中心的联合协调运行模型，并将联合协调运行模型分解为数据中心
‑
电力系统两层模型；采用一维搜索算法对数据中心
‑
电力系统两层模型进行迭代优化，直至数据中心
‑
电力系统两层模型收敛，确定虚拟电厂的系统运营商和数据中心的最佳成本分摊率；将最佳成本分摊率输入收敛的数据中心
‑
电力系统两层模型，生成虚拟电厂的最佳能量控制方案，并基于最佳能量控制方案对虚拟电厂进行控制，其中，最佳能量控制方案包括火电机组不同时段的最佳发电量、数据中心的热电联产机组的最佳发电量和最佳产热量。
[0010]可选地，在本申请的一个实施例中，电力系统和数据中心的联合协调运行模型表
示为：
[0011][0012]其中，X
DA
表示日前阶段决策变量，X
RT
表示均衡阶段决策变量，C
DA
表示日前阶段预期成本，C
RT
表示均衡阶段预期成本，C
Carbon
表示碳交易产生成本，Φ
T
表示时段集合，表示火电机组的成本系数，表示火电机组在日前阶段的发电量，表示热电联产机组的成本系数，表示热电联产机组在日前阶段的发电量，Φ
G
表示火电机组集合，Φ
S
表示场景集合，γ
s
表示场景发生的可能性，表示火电机组实时正向调节的成本系数，表示火电机组在场景s中的实时正向调节，表示火电机组实时负向调节的成本系数，表示火电机组在场景s中的实时负向调节，Φ
CHP
是热电联产机组集合，表示热电联产机组实时正向调节的成本系数，表示热电联产机组在场景s中的实时正向调节，表示热电联产机组实时负向调节的成本系数，表示热电联产机组在场景s中的实时负向调节，λ
C
是碳价格，是碳排放量，E
cap
是碳排放上限。
[0013]可选地，在本申请的一个实施例中，数据中心
‑
电力系统两层模型的上层模型表示为：
[0014][0015]其中，表示日前阶段的成本，表示均衡阶段的成本，χ
·
(ψ0‑
ψ)表示协调带来的共享收益，χ表示成本分摊率，ψ0和ψ分别表示没有协调的调度成本和从下层获得的调度成本，Φ
DC
表示数据中心集合，Φ
T
表示时段集合，λ
DA,n,t
表示日前阶段的碳价格，表示数据中心在日前阶段的总功率，Φ
s
表示场景集合，γ
s
表示场景发生的可能性，λ
s,n,t
表示在s场景的碳价格，表示数据中心在s场景的总功率；
[0016]数据中心
‑
电力系统两层模型的下层模型表示为：
[0017][0018]其中，ξ表示电力系统的总成本，包括调度成本和云服务提供商的共享收益，表示总成本，χ表示成本分摊率，ψ0和ψ分别代表没有协调的调度成本和从下层获得的调度成本，C
DA
是日前阶段预期成本，C
RT
均衡阶段预期成本，C
carbon
是碳交易产生成本。
[0019]可选地，在本申请的一个实施例中，上层模型的约束条件，包括：
[0020]工作负载约束为：
[0021][0022]其中，表示数据中心处理的实际负载，表示数据中的刚到的本地工作负载，表示空间转移中的分配负载，表示时间转移中的分配负载，表示数据中心处理的实际最大负载；
[0023]时空工作负载平衡约束为：
[0024][0025]其中，表示空间转移中的分配负载，表示数据中心集合，B
i,j
表示数据网络入射矩阵，m
i,j,t
表示来自数据中心i将被路由到数据中心j的工作负载，表示t时刻的剩余的容错延迟工作负载，表示t
‑
1时刻的剩余的容错延迟工作负载，表示暂时性转移的工作负载，表示时间转移中的分配负载，表示T时刻的剩余的容错延迟工作负载；
[0026]暂时性转移负载约束为：
[0027][0028]其中，表示暂时性转移的工作负载，μ
i,t
表示刚刚到达的本地工作负载中可以在时间上转移的部分，表示数据中心的刚到的本地工作负载；
[0029]路由负载约束为：
[0030][0031]其中，m
i,j
表示来自数据中心i将被路由到数据中心j的工作负载，是从数据中心i路由到数据中心j的最大工作负载；
[0032]负载成本约束为：
[0033][0034]其中，表示负载路由的发生成本，是数据中心运作的可能性，m<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据中心型虚拟电厂时空能量流控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取虚拟电厂参数，所述虚拟电厂参数包括火电机组的成本系数和发电量、热电联产机组的成本系数和发电量、碳价格以及碳排放量；根据所述虚拟电厂参数构建虚拟电厂的电力系统和数据中心的联合协调运行模型，并将所述联合协调运行模型分解为数据中心
‑
电力系统两层模型；采用一维搜索算法对所述数据中心
‑
电力系统两层模型进行迭代优化，直至所述数据中心
‑
电力系统两层模型收敛，确定所述虚拟电厂的系统运营商和数据中心的最佳成本分摊率；将所述最佳成本分摊率输入收敛的数据中心
‑
电力系统两层模型，生成虚拟电厂的最佳能量控制方案，并基于所述最佳能量控制方案对所述虚拟电厂进行控制，其中，所述最佳能量控制方案包括火电机组不同时段的最佳发电量、数据中心的热电联产机组的最佳发电量和最佳产热量。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力系统和数据中心的联合协调运行模型表示为：其中，X
DA
表示日前阶段决策变量，X
RT
表示均衡阶段决策变量，C
DA
表示日前阶段预期成本，C
RT
表示均衡阶段预期成本，C
carbon
表示碳交易产生成本，Φ
T
表示时段集合，表示火电机组的成本系数，表示火电机组在日前阶段的发电量，表示热电联产机组的成本系数，表示热电联产机组在日前阶段的发电量，Φ
G
表示火电机组集合，Φ
S
表示场景集合，γ
s
表示场景发生的可能性，表示火电机组实时正向调节的成本系数，表示火电机组在场景s中的实时正向调节，表示火电机组实时负向调节的成本系数，表示火电机组在场景s中的实时负向调节，Φ
CHP
是热电联产机组集合，表示热电联产机组实时正向调节的成本系数，表示热电联产机组在场景s中的实时正向调节，表示热电联产机组实时负向调节的成本系数，表示热电联产机组在场景s中的实时负向调节，λ
C
是碳价格，是碳排放量，E
cap
是碳排放上限。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据中心
‑
电力系统两层模型的上层模
型表示为：其中，表示日前阶段的成本，表示均衡阶段的成本，χ
·
(ψ0‑
)表示协调带来的共享收益，χ表示成本分摊率，ψ0和ψ分别表示没有协调的调度成本和从下层获得的调度成本，Φ
DC
表示数据中心集合，Φ
T
表示时段集合，
DA,,
表示日前阶段的碳价格，表示数据中心在日前阶段的总功率，Φ
S
表示场景集合，γ
s
表示场景发生的可能性，λ
s,n,t
表示在s场景的碳价格，表示数据中心在s场景的总功率；所述数据中心
‑
电力系统两层模型的下层模型表示为：其中，ξ表示电力系统的总成本，包括调度成本和云服务提供商的共享收益，表示总成本，χ表示成本分摊率，ψ0和ψ分别代表没有协调的调度成本和从下层获得的调度成本，C
DA
是日前阶段预期成本，C
RT
均衡阶段预期成本，C
carbon
是碳交易产生成本。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述上层模型的约束条件，包括：工作负载约束为：其中，表示数据中心处理的实际负载，表示数据中的刚到的本地工作负载，表示空间转移中的分配负载，表示时间转移中的分配负载，表示数据中心处理的实际最大负载；时空工作负载平衡约束为：其中，表示空间转移中的分配负载，表示数据中心集合，
i,j
表示数据网络入射矩阵，m
i,j,t
表示来自数据中心i将被路由到数据中心j的工作负载，表示t时刻的剩余的容
错延迟工作负载，表示t
‑
1时刻的剩余的容错延迟工作负载，表示暂时性转移的工作负载，表示时间转移中的分配负载，表示T时刻的剩余的容错延迟工作负载；暂时性转移负载约束为：其中，表示暂时性转移的工作负载，μ
i,t
表示刚刚到达的本地工作负载中可以在时间上转移的部分，表示数据中心的刚到的本地工作负载；路由负载约束为：其中，m
i,j
表示来自数据中心i将被路由到数据中心j的工作负载，是从数据中心i路由到数据中心j的最大工作负载；负载成本约束为：其中，表示负载路由的发生成本，是数据中心运作的可能性，m
i,j,t
表示来自数据中心i将被路由到数据中心j的工作负载。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述下层模型的约束条件，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宣元，袁雪，安麒，王剑晓，刘蓁，李庚银，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：