数据中心能源系统的双时间尺度协同优化：考虑多任务响应机制与氢-电池混合储能系统
发布时间：2026-06-09 17:37:40 点击： 次
核算能力需求的指数级添加导致数据中心动力消耗的快速扩张以及碳排放数据中心作业负载灵活性以及短、长时间储能削峰填谷是处理可再生动力日内动摇和季节性差异、完成数据中心低碳运转的有效途径。因而，本研讨为低碳数据中心归纳动力体系开发了一个混合整数二次束缚优化模型，该模型集成了多使命呼应机制和“混合储能体系在核算层，依据作业负载特性，核算使命被分为交互式使命、有时限的容延时使命、时刻不变的可中断容延时使命以及时刻不变的不行中断容延时使命，并制定了多使命呼应机制以描写其调节潜力。在电力层，考虑了变工况下电氢转换设备的非线性特性，并依据日内和跨日的态叠加战略构建了氢-电池混合储能的双时刻尺度协同优化模型。数据中心事例研讨标明，所提出的考虑多使命呼应机制和氢-电池储能的方案降低了年化总本钱、年度碳排放量以及“平准化发电本钱分别降低了11.5%、37.6%和9.4%，并将可再生动力浸透率提高了8.5%。经过灵敏度分析，探讨了各种核算使命、电氢效率以及购入的电网电力比例对设备最佳容量和体系性能目标的影响。
数据中心作业负载的灵活性调节使其成为参与需求呼应的抱负手段，从而应对可再生动力的日内动摇。依据呼应时刻要求，数据中心作业负载通常被分为交互式使命和推迟忍受型使命[6,7]。交互式使命需求实时呼应，对时刻推迟高度灵敏，包含Web服务、电子商务及其他轻量级服务。相反，推迟忍受型使命通常具有较高的呼应推迟，能够在截止日期前的任何时刻执行，主要包含大规模核算使命，如大模型练习和机器学习。近年来，一些学者从数据中心作业负载办理和可再生动力不确定性的视点展开了研讨[[8], [9], [10], [11]]。Ren等[3,12]构建了一个数据中心核算使命办理模型，并分析了可再生动力不确定性和作业负载需求呼应对体系运转的影响。规划了依据负载特性和全生命周期视角的多元方针优化结构。Li等[8]提出了一种带有推迟忍受度和等待队列的作业负载表征办法。他们建立了针对体系运转本钱、CO 2排放、服务质量以及风电弃风率的多元方针优化结构，同时考虑了余热收回和可再生动力并网在...中的使用。
为了处理可再生动力的不确定性与数据中心时变使命之间的不匹配问题，一些研讨人员还探索了将氢储能集成到数据中心归纳动力体系（DCIES）中[[15], [16], [17], [18], [19], [20]]。Li等人[15]提出了一种协同呼应体系，该体系将数据中心作业负载与氢储能体系结合考虑。依据大局区间优化处理了风电的不确定性问题，并完成了大局最优收敛解。在相关研讨中，Liu等人[16]提出了一种依据氢的互联网数据中心动力体系，并开发了一种依据Benders分解的可靠性提升算法，以处理由多能耦合和储能设备引起的调度问题。针对可再生电力间歇性和不确定性带来的挑战，Jennifer等人[17]研讨了集成燃料电池、氢储能和可再生动力的动力体系的可行性、经济性和可持续性，以满意数据中心的负荷需求。Saber等人[19]提出了一种集成可再生动力、电网和氢储能的动力体系，以增强紧急情况下的体系韧性，并建立了一个两阶段自愈优化结构，以改善体系的经济、技能和稳定性目标。文献总述标明，现有研讨仅聚集于日内最优调度...
氢能储能具有高能量密度、低自衰减率和大容量储能的优势。它为处理可再生动力发电的季节性失衡、促进可再生动力消纳以及保障数据中心可靠动力供应供给了一种新颖的办法[[21], [22], [23], [24], [25], [26], [27], [28], [29]]。Wang等[30]提出了一种归纳动力体系，该体系考虑了季节性氢气使用和多种需求呼应，并经过日内翻滚优化和实时机会束缚增强了体系的自我调节能力。结果标明，可再生动力浸透率提高了12%，总本钱降低了2.6%。在另一项研讨中，Dong等[31]从全生命周期和碳买卖机制的视点评估了季节性动力储能在处理可再生动力出力与负荷长时间失衡方面的经济和环境效益。因为长时间季节性储能需求一整年甚至更长的时刻尺度，这给归纳动力体系带来了沉重的核算担负，许多研讨人员测验使用典型场景生成办法来处理这一问题[[21], [22], [23]]。Li等[21]提出了两阶段代表周和运转点挑选办法，并开发了新的电-氢归纳动力体系跨期运转规划模型，以最小化体系总运转本钱。Liu等[22]采用了Lon
导言
传统产业与云核算、大数据和Internet of Things等前沿技能的深度交融，催生了数字经济的到来。海量数据的产生需求感知、传输、存储和核算，导致数据中心算力需求和能耗大幅添加[1]。全球设备的总算力已达到1369 EFLOPs，其中数据中心占全球总能耗的2.0%，占全球碳排放的4%[2,3]。在可持续动力展开的布景下，必须正视与数据中心建造和运营相关的巨大能耗和碳排放问题。推进可再生动力在数据中心的使用已成为削减CO 2排放的要害战略。然而，可再生电力的间歇性和动摇性导致其与数据中心时变使命之间存在不匹配，这是影响可再生动力消纳的主要因素。整合数据中心灵活性资源、本地可再生动力发电以及多种类型的储能体系，已成为完成数据中心近零碳运转的要害手段[4,5]。数据中心作业负载的灵活性调节使其成为参与需求呼应的抱负手段，从而应对可再生动力的日内动摇。依据呼应时刻要求，数据中心作业负载通常被分为交互式使命和推迟忍受型使命[6,7]。交互式使命需求实时呼应，对时刻推迟高度灵敏，包含Web服务、电子商务及其他轻量级服务。相反，推迟忍受型使命通常具有较高的呼应推迟，能够在截止日期前的任何时刻执行，主要包含大规模核算使命，如大模型练习和机器学习。近年来，一些学者从数据中心作业负载办理和可再生动力不确定性的视点展开了研讨[[8], [9], [10], [11]]。Ren等[3,12]构建了一个数据中心核算使命办理模型，并分析了可再生动力不确定性和作业负载需求呼应对体系运转的影响。规划了依据负载特性和全生命周期视角的多元方针优化结构。Li等[8]提出了一种带有推迟忍受度和等待队列的作业负载表征办法。他们建立了针对体系运转本钱、CO 2排放、服务质量以及风电弃风率的多元方针优化结构，同时考虑了余热收回和可再生动力并网在...中的使用。
为了处理可再生动力的不确定性与数据中心时变使命之间的不匹配问题，一些研讨人员还探索了将氢储能集成到数据中心归纳动力体系（DCIES）中[[15], [16], [17], [18], [19], [20]]。Li等人[15]提出了一种协同呼应体系，该体系将数据中心作业负载与氢储能体系结合考虑。依据大局区间优化处理了风电的不确定性问题，并完成了大局最优收敛解。在相关研讨中，Liu等人[16]提出了一种依据氢的互联网数据中心动力体系，并开发了一种依据Benders分解的可靠性提升算法，以处理由多能耦合和储能设备引起的调度问题。针对可再生电力间歇性和不确定性带来的挑战，Jennifer等人[17]研讨了集成燃料电池、氢储能和可再生动力的动力体系的可行性、经济性和可持续性，以满意数据中心的负荷需求。Saber等人[19]提出了一种集成可再生动力、电网和氢储能的动力体系，以增强紧急情况下的体系韧性，并建立了一个两阶段自愈优化结构，以改善体系的经济、技能和稳定性目标。文献总述标明，现有研讨仅聚集于日内最优调度...
氢能储能具有高能量密度、低自衰减率和大容量储能的优势。它为处理可再生动力发电的季节性失衡、促进可再生动力消纳以及保障数据中心可靠动力供应供给了一种新颖的办法[[21], [22], [23], [24], [25], [26], [27], [28], [29]]。Wang等[30]提出了一种归纳动力体系，该体系考虑了季节性氢气使用和多种需求呼应，并经过日内翻滚优化和实时机会束缚增强了体系的自我调节能力。结果标明，可再生动力浸透率提高了12%，总本钱降低了2.6%。在另一项研讨中，Dong等[31]从全生命周期和碳买卖机制的视点评估了季节性动力储能在处理可再生动力出力与负荷长时间失衡方面的经济和环境效益。因为长时间季节性储能需求一整年甚至更长的时刻尺度，这给归纳动力体系带来了沉重的核算担负，许多研讨人员测验使用典型场景生成办法来处理这一问题[[21], [22], [23]]。Li等[21]提出了两阶段代表周和运转点挑选办法，并开发了新的电-氢归纳动力体系跨期运转规划模型，以最小化体系总运转本钱。Liu等[22]采用了Lon