【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源供应，尤其涉及一种应用于数据中心联产系统的双层协同优化方法、系统、设备以及介质。
技术介绍
1、在全球范围内，通过采用可再生能源和节能技术来减少能源消耗的绿色数据中心已成为一个重要的研究领域，现有数据中心能耗组成中，it设备和冷却系统的耗电约占数据中心总用电量的86％。
2、一方面，把握准确的数据中心能耗数据进行准确的绿色规划部署十分重要，现有的数据中心能耗模拟方式主要使用数据中心服务器功耗模型、单位面积恒定热负荷密度模拟数据中心it设备负荷以及使用实际监测数据等方法，由于数据中心独特的内部负载特性，难以收集模拟过程中所需的输入参数，导致现有的建模方法难以或不能有效地优化数据中心设计，在能源系统设计中考虑it设备运行状态的变化将成为数据中心能耗模拟的重点和难点。另一方面，针对数据中心特有的能耗构成，合理供能方式的成为数据中心降低能源消耗和碳排放的焦点，耦合可再生能源的热电联产系统被广泛应用于数据中心的能源管理中。
3、现有的研究中，数据中心储能方式大部分是利用电化学储能，数据中心具有能耗高且需求...
【技术保护点】
1.一种应用于数据中心联产系统的双层协同优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的数据中心联产系统的双层协同优化方法，其特征在于，数据中心联产系统包括：
3.如权利要求2所述的数据中心联产系统的双层协同优化方法，其特征在于，利用非支配排序遗传算法以能源利用率、经济成本以及环境效益为优化目标，对包含内燃机容量、光伏板面积、储热罐容量以及集热器面积的上层配置参数进行优化包括：
4.如权利要求2所述的数据中心联产系统的双层协同优化方法，其特征在于，利用多目标灰狼优化算法以能源利用率和经济成本为优化目标，对包含吸收式制冷量占总制冷...
【技术特征摘要】
1.一种应用于数据中心联产系统的双层协同优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的数据中心联产系统的双层协同优化方法，其特征在于，数据中心联产系统包括：
3.如权利要求2所述的数据中心联产系统的双层协同优化方法，其特征在于，利用非支配排序遗传算法以能源利用率、经济成本以及环境效益为优化目标，对包含内燃机容量、光伏板面积、储热罐容量以及集热器面积的上层配置参数进行优化包括：
4.如权利要求2所述的数据中心联产系统的双层协同优化方法，其特征在于，利用多目标灰狼优化算法以能源利用率和经济成本为优化目标，对包含吸收式制冷量占总制冷量的比例、自然冷却制冷量占总制冷量的比例、电解槽耗电量占电解槽耗电与蓄电池充电总量的比例以及氢燃料电池供电量占氢燃料电池与内燃机总供电量的比例的下层比例参数进行优化包括：
5.如权利要求1所述的数据中心联产系统的双层协同优化方法，其特征在于，通过topsis决策算法对优化的上层配置参数和下层比例参数进行寻优，求解出最优容量配置和最优运行参数包括：
6.如权利要求2-5任一项所述的数据中心联产系统的双层协同优化方法，其特征在于，在利用非支配排序遗传算法以能源利用率、经济成本以及环境效益为优化目标，对包含内燃机容...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晓烽，傅昂，孙小琴，李杰，王蒙，
申请(专利权)人：长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：
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