本申请公开了考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法及装置，获取数据中心园区内的设备相关参数信息；依据设备相关参数信息构建数据中心的能耗模型、热力模型和需求响应模型；根据设备相关参数信息构建设备数学模型，该模型包括热电联产机组模型、燃气锅炉模型、电储能设备模型与柔性电负荷需求响应模型；基于碳交易机制构建目标数据中心园区的阶梯式碳交易成本模型，该模型包括碳排放权配额子模型、实际碳排放子模型和阶梯式碳排放交易子模型；依据功率平衡和成本约束条件，根据以上构建模型构建低碳负荷调度模型，得目标调度方案。本申请能解决现有技术忽略碳交易机制、余热回收利用和不同能源流动对园区负荷调度的综合影响的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及园区负荷调度，尤其涉及考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法及装置。
技术介绍
1、将园区内的数据中心与新能源、储能、多能转化设备进行联合调控，可以充分利用数据中心的需求响应特性，促进可再生能源的消纳，提升能量利用率，实现节能减排。目前针对数据中心园区的优化调度研究主要分为两类：第一类研究集中于系统层面，主要关注数据中心对可再生能源的高效利用，统筹优化数据中心与园区的运行方式，保证数据中心供电可靠性的同时促进新能源的消纳，减少数据中心巨大耗电量带来的电费支出，从源头上降低碳污染；第二类研究集中于设备层面，主要关注如何减小内部各单元、各设备的运行功耗，发展智能控制与节能技术，充分利用数据中心负荷的灵活性，有效降低总体能耗，提高数据中心的能量利用率，同时促进碳减排。
2、现有园区调度方法主要关注经济性与碳减排，将碳排放成本作为综合成本的一部分，该碳排放模型较为简单，忽略了碳交易市场的影响，特别是在含有数据中心园区的场景下，数据中心作为高耗能负荷，会对碳排放管理产生较大的影响。而且，大多数调度方法将数据中心视为用电负荷，忽略了数据中心机房的热量流动过程的余热回收利用潜力。同时还忽略了数据负载处理、电力消耗和热量流动三个环节之间的紧密联系，在制定调度策略时需要全面考虑欠妥，导致预期调度与实际运行差异较大。另外，已有较多研究关注数据中心内部的设备调控方法以降低供能成本，但是这些方法忽略了与外部能源系统源、荷、储的协调运行，无法实现数据中心与园区柔性负荷的协同灵活调控，不利于新能源的充分消纳和能量的高效利用。
技术实现思路
1、本申请提供了考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法及装置，用于解决现有技术忽略了碳交易机制、数据中心余热回收利用和不同能源流动对园区负荷调度的综合影响，导致新能源消纳和能量利用效率较低的技术问题。
2、有鉴于此，本申请第一方面提供了考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，包括：
3、获取目标数据中心园区内的设备相关参数信息；
4、依据所述设备相关参数信息构建考虑余热回收的数据中心调度模型，所述数据中心调度模型包括能耗模型、热力模型和需求响应模型，所述数据中心调度模型包括多个约束条件；
5、根据所述设备相关参数信息构建设备数学模型，所述设备数学模型包括热电联产机组模型、燃气锅炉模型、电储能设备模型与柔性电负荷需求响应模型；
6、基于碳交易机制构建所述目标数据中心园区的阶梯式碳交易成本模型，所述阶梯式碳交易成本模型包括碳排放权配额子模型、实际碳排放子模型和阶梯式碳排放交易子模型；
7、依据预设功率平衡约束条件和预设成本约束条件，根据所述数据中心调度模型、所述设备数学模型和所述阶梯式碳交易成本模型构建所述目标数据中心园区的低碳负荷调度模型，并求解出目标调度方案。
8、优选地，所述能耗模型表达为：
9、
10、其中，分别为t时刻数据中心的静态功率、动态功率与总功率，βs,t表示t时刻处于运行模式s的服务器数量，为优化变量；表示处于运行模式s的服务器静态功率，为常数；kdc,s为处于运行模式s的服务器的动态系数，fdc,s为处于运行模式s的服务器的运行频率，为离散值，当服务器运行模式确定时，kdc,s、fdc,s均为常数；
11、所述能耗模型满足服务器数量约束，所述服务器数量约束表达为：
12、
13、其中，nserver表示数据中心内部的服务器总数量。
14、优选地，所述热力模型表达为：
15、
16、其中，tto、分别为t时刻室外温度和机房室内温度；为数据中心的冷却功率；rdc、adc、vdc分别为数据中心的传热系数、热交换面积和体积，ρa、ca分别为空气的密度与比热容，均为常数，为t时刻数据中心产热功率，表达为：
17、
18、其中，为数据中心总功耗，为发热系数；
19、所述机房室内温度满足温度变化条件，所述温度变化条件表达为：
20、
21、
22、其中，分别为所述机房室内温度的最小值、最大值，δ表示温度变化率上限；
23、实际回收余热功率表达为：
24、
25、
26、其中，为t时刻热泵消耗的电功率，与数据中心冷却功率相关；为t时刻实际回收的余热功率，由热泵消耗的电功率决定；θhp为热泵系数。
27、优选地，所述需求响应模型表达为：
28、
29、其中，为数据中心t时刻的原始数据负载需求，χts为时间可转移型数据负载的占比，分别为数据中心t时刻的刚性负载与时间可转移型数据负载初始值，为已知量；为数据中心t时刻的时间可转移型数据负载最终值；为由t时刻转移到t’时刻的数据负载；
30、所述需求响应模型满足预设排队时延约束，所述预设排队时延约束表达为：
31、
32、其中，为t时刻的排队时延，μdc,s表示处于运行模式s的服务器的服务速率，由运行模式决定，为离散值；λdc,t为t时刻的数据负载需求；为最大容忍排队时延。
33、优选地，所述根据所述设备相关参数信息构建设备数学模型，所述设备数学模型包括热电联产机组模型、燃气锅炉模型、电储能设备模型与柔性电负荷需求响应模型，还包括：
34、为所述目标数据中心园区内的可平移柔性负荷构建柔性负荷数学模型，所述柔性负荷数学模型表达为：
35、
36、其中，pl,t为t时刻日前预测电负荷；pldr,t分别为t时刻可平移电负荷、参与需求响应后电负荷，数值为正表示转出可平移负荷，数值为负时表示转入电负荷；ω为需求响应相关系数。
37、优选地，所述碳排放权配额子模型表达为：
38、
39、其中，gchp,t、分别为t时段上级电网购电量、热电联产机组输入燃气量、燃气锅炉输出热功率，分别为上级电网购电、热电联产机组、燃气锅炉的碳排放权配额，为园区内总碳排放权配额；re、rg分别为耗煤机组和耗气机组的碳排放基准，分别取值为0.612和0.728，单位为kg/(kwh)；fe为热电联产机组冷却方式修正系数，fr为热电联产机组供热量修正系数，ff为热电联产机组出力修正系数。
40、优选地，所述实际碳排放子模型表达为：
41、
42、其中，分别为上级电网购电、热电联机组、燃气锅炉的实际碳排放量；为园区内总的实际碳排放量；ae、be、ce和ag、bg、cg分别为燃煤机组和燃气机组的碳排放计算参数，分别取36、-0.38、0.0034、3、-0.004和0.001，分别为t时刻热电联产机组的输出电功率和输出热功率。
43、优选地，所述阶梯式碳排放交易子模型表达为：
44、
45、
46、其中，为该园区实际参与到碳交易市场的碳排放权本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，所述能耗模型表达为：
3.根据权利要求1所述的考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，所述热力模型表达为：
4.根据权利要求1所述的考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，所述需求响应模型表达为：
5.根据权利要求1所述的考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，所述根据所述设备相关参数信息构建设备数学模型，所述设备数学模型包括热电联产机组模型、燃气锅炉模型、电储能设备模型与柔性电负荷需求响应模型，还包括：
6.根据权利要求1所述的考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，所述碳排放权配额子模型表达为：
7.根据权利要求6所述的考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，所述实际碳排放子模型表达为：
8.根据权利要求7所述的考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，所述阶梯式碳排放交易子模型表达为：
9.根据权利要求8所述的考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，所述低碳负荷调度模型的总目标函数表达为：
10.考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度装置，其特征在于，包括：
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【技术特征摘要】
1.考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，所述能耗模型表达为：
3.根据权利要求1所述的考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，所述热力模型表达为：
4.根据权利要求1所述的考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，所述需求响应模型表达为：
5.根据权利要求1所述的考虑碳交易的数据中心园区低碳经济调度方法，其特征在于，所述根据所述设备相关参数信息构建设备数学模型，所述设备数学模型包括热电联产机组模型、燃气锅炉模型、电储能设备模型与柔...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵云，林伟斌，陆煜锌，王浩林，阮志杰，尹雁和，温铮祥，朱继忠，李彦江，曾琮，钟毅，江清楷，张勇军，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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