李彬(1983), 男, 博士, 副教授, 研究方向为电力通信、电气信息(E-mail:
杜亚彬(1998), 男, 硕士在读, 研究方向为数据中心能耗优化、需求侧管理等
曹望璋(1993), 男, 博士在读, 研究方向为需求侧管理技术
为解决数据中心微电网前期容量规划不合理,无法适应数据中心运行特性的问题,同时为提高数据中心微电网的供电经济性和可再生能源消纳能力,文中提出了计及负载特性的数据中心微电网容量双层优化配置模型。使用基于场景缩减的选择方法应对可再生能源出力的不确定性,同时解决大量场景带来的计算复杂性问题。根据不同负载的特性,考虑其时间维度上的灵活性,制定相应的负载分配策略。采用带有精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)与Gurobi结合的方式进行求解,最后利用模糊多属性决策方法获得折衷最优解,合理规划微电网内储能系统、光伏和风机的容量。算例表明,所提方法降低了数据中心微电网建设与运行成本,减少了碳排放,提高了数据中心运营商的满意度。
The problem that the early capacity planning of microgrid in data center is unreasonable and cannot adapt to the operation characteristics of data center has not been solved. At the same time, in order to improve the power supply economy and renewable energy consumption capacity of the microgrid in data center, a bi-level optimal configuration model of the microgrid capacity in data center taking into account the load characteristics is proposed in this paper. Scenario reduction-based selection method is used to deal with the uncertainty of renewable energy and the computational complexity caused by a large number of scenarios. The corresponding load scheduling strategies are proposed according to the characteristics of different loads together with their flexibility. The problem of capacity planning for different microgrid resources, including energy storage system, photovoltaic and wind turbine, is solved by using non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ(NSGA-Ⅱ) and Gurobi. Finally, the conpromise optimal soulation is obtained by the fuzzy multi-attribute decision-making approach. The simulation results show that the proposed approach can reduce the construction costs, operation costs and carbon emissions of data center microgrids. Besides, the satisfaction of data center operators is improved.
随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术的快速发展,信息技术与传统产业的融合加速,全球数据中心产业规模不断扩大[
国内外众多学者针对数据中心使用可再生能源降低能耗进行了大量研究,主要思路是利用储能设备和不间断电源来解决可再生能源间歇性问题,通过与电网交互来解决能源供应不足或能源不能完全消纳的问题,从而提高数据中心可再生能源利用率并减少运行成本[
传统微电网中的负荷如电动汽车,工业生产负荷等可根据电价、可再生能源出力调整用电计划,提前进行后续计划的任务,实现负荷前移。但数据中心的任务来自互联网用户,在用户提交需求后数据中心才可进行任务,即数据中心不会和其他传统可调节负荷一样进行负荷的前移,只能在用户提交任务后在处理周期之内进行调节,具有单向转移的特征,且不同类型任务的处理周期也存在不同。如果按照传统工业生产负荷去配置,可能会导致配置容量不合理,不能实现可再生能源的充分利用和数据中心的经济运行。
因此,部分学者针对如何合理规划数据中心微电网,降低建设及运行成本展开了研究。文献[
针对上述问题,文中在已有研究的基础上,构建计及负载特性的数据中心微电网双层容量优化模型。上层为多目标容量规划层,下层为运行优化层,并应用场景缩减法处理可再生能源的不确定性,降低计算复杂度。最后,使用带有精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)与Gurobi完成求解。在求得的Pareto前沿面中利用模糊多属性决策方法获得折衷最优解。
如
数据中心微电网架构
Microgrid architecture of data center
光伏发电系统的输出功率与辐照度和环境温度有关,具体关系[
式中:
风力发电系统输出功率受风速变化的影响呈现波动性,其发电功率与风速的关系[
式中:
蓄电池作为微电网中的储能系统,能够实时充放电以满足电网负荷变化的需求,合理地充放电在一定程度上能解决可再生能源的间歇性问题,典型场景
式中:
数据中心的功耗主要来源于服务器、冷却设备以及内部配电系统,用电设备的功耗与服务器处理的工作负载有直接关系。工作负载处理数量增加,服务器功耗增加,散发热量增加,制冷系统工作密度增加,数据中心整体能耗增加。数据中心须处理前端处理器所带来的工作负载,在场景
式中:
在场景
式中:
正常情况下,制冷设备的送风温度可用式(6)进行约束。
式中:
数据中心需要相当大的基础设施来简单地分配不间断、稳定的电力。PDU将数据中心的高压电转换为适合服务器工作的电压,但会产生一定的功率损耗。在场景
式中:
因此数据中心的总功耗
数据中心微电网可与大电网进行能量交互,从电网购电或售电来满足自身负荷的需求。数据中心与电网交互的功率
式中:
风机和光伏的输出功率具有间歇性和不可调度性,蓄电池能根据数据中心用能需求与出力之间的差额进行填补。通过联络线,数据中心微电网可与大电网进行能量交换,从而满足自身负荷需求。
文中提出了双层优化配置策略,上层为数据中心微电网的风机、光伏和蓄电池容量规划,下层为数据中心微电网的运行策略,具体如
双层优化配置策略架构
Architecture of bi-level optimal configuration strategy
首先,每2个月的数据分为一组,使用
然后,构建双层优化配置模型。上层以数据中心微电网年投资成本与碳排放量最小为目标,对风光储进行规划;下层以各场景下运行成本最小为目标对各时间段负载处理量、风光储的出力情况和与电网交互情况进行优化。
双层模型的求解流程如下:首先,上层模型随机生成种群并将其传递给下层模型;其次,根据下层输入的设备容量数据和各典型场景下气象数据与负载需求,调用Gurobi求解器,求解最优运行方案,返回给上层模型;然后,上层模型根据下层模型返回的方案进行非支配排序和拥挤度计算,通过选择、交叉、变异生成新的种群;最后,将新种群传送到内部模型进行循环迭代计算,当迭代次数达到设定值时,停止循环并输出最后一代种群。
NSGA-Ⅱ求得的Pareto前沿面上各最优解的模糊隶属度函数取值为决策满意度,在所有Pareto最优解中取满意度最高的解作为多目标优化问题的最优折衷解。模糊隶属度函数如式(10)所示。
式中:
以满意度为评价指标,则标准化最优计算为:
式中:
上层优化模型以风电、光伏发电系统的额定装设容量、蓄电池的额定容量以及最大充放功率为规划变量。各目标及其函数表达式如下。
(1) 年折算投资成本与运行成本
式中:
式中:
(2) 碳排放量
式中:
在规划时考虑到场地、资金等实际情况,对数据中心微电网进行约束:
式中:
数据中心的业务负载类型通常可以分为2类:延时敏感型工作负载和延时容忍型工作负载[
文中使用队列模型对延时容忍型工作负载进行表述,如式(16)所示。
式中:
式中:
在数据中心中,服务器可以在活动状态或节能状态下工作[
式中:
各场景以24 h为一个运行周期
其中:
式中:
(1) 功率平衡约束。
(2) 储能系统容量约束。
式中:
(3) 可靠性约束。通过储能系统满足故障时维持数据中心正常工作的可靠性要求[
式中:
(4) 微电网峰谷差约束。为保障数据中心微电网平稳运行,对其峰谷差进行约束。
式中:
(5) 可再生能源出力约束。
(6) 处理时延约束。考虑数据中心运营商和用户之间有着计算服务水平协议(service level agree ̄ment, SLA),假设SLA所允许的最大时延为
式中:
(7) 并网功率容量约束[
式中:
数据中心微电网相关参数设置见
系统主要参数设定
Main parameter setting of system
参数 | 数值 | 参数 | 数值 | |
|
1 800 |
|
25 | |
|
2 400 |
|
2 | |
|
800 |
|
14 | |
|
1 500 |
|
1 000 | |
|
200 |
|
25 | |
|
800 |
|
-0.47% | |
|
2 000 |
|
240 | |
|
4 000 |
|
110 | |
|
0.9 |
|
0.15 | |
|
0.9 |
|
22.5 | |
|
0.25 |
|
0.9 | |
|
0.8 |
|
1 | |
|
3 000 | cos |
0.9 |
根据一年风速和辐照度的实测数据,利用
各类延时容忍型工作负载任务量
Number of various delay-tolerant work loads
其中第1类延时容忍型工作负载处理截止时间为12:00,周期为12 h;第2类延时容忍型工作负载处理截止时间为24:00,周期为12 h;第3类延时容忍型工作负载截止时间为24:00,周期为24 h。
上层规划模型是一个多目标非线性模型,采用NSGA-Ⅱ进行求解,设置种群大小为30,迭代次数为100,交叉概率为0.8,变异概率为0.2,最优个体系数0.7;下层优化运行模型是一个单目标混合整数线性优化模型,在Matlab中调用Gurobi求解器求解。经求解可得
Pareto前沿面
Pareto front
由于种群大小为30,最优个体系数0.7。Pareto前沿面共21个点,每个点表示一种配置方案,具体包括了风电额定装设功率
折衷最佳配置方案
Compromise the best configuration
参数 | 数值 | 参数 | 数值 | |
|
2 288.71 |
|
997.2 | |
|
622.73 |
|
3 642.73 | |
|
2.03 |
|
1.97 |
以场景一为例,分析负载分配情况。其数据中心功耗、分时电价和可再生能源出力如
电价、可再生能源出力和数据中心功耗
Electricity price, renewable energy output and data center energy consumption
各类延时容忍型工作负载处理情况
Handling of various delay-tolerant work loads
结合
以时段10为例,由
为验证文中方法的有效性与优越性,设计如下案例进行对比分析:案例1中数据中心微电网的设备参数是给定的并且考虑负载分配策略;案例2为动态优化设备规划参数但不考虑负载分配;案例3为文中所提优化策略,即对数据中心微电网进行动态规划的同时考虑负载分配。
计算各案例的年折算投资与运行成本和年碳排放量,由于文中方法是在Pareto前沿面上求得的折衷解,并不是让每个目标函数都达到最优的解,所以又按照式(10)与式(11)计算3个案例的满意度,结果如
各案例结果对比
Comparison of results of various cases
参数 | 案例1 | 案例2 | 案例3 |
风机装设容量/kW | 2 286.12 | 2 277.25 | 2 288.71 |
光伏装设容量/kW | 1 178.54 | 957.59 | 997.20 |
储能充放电功率/kW | 661.27 | 763.90 | 622.73 |
储能容量/(kW·h) | 3 460.85 | 3 701.61 | 3 642.73 |
|
1.91 | 2.60 | 2.03 |
|
2.17 | 2.09 | 1.97 |
满意度/% | 36.05 | 21.63 | 42.32 |
由
文中针对数据中心可再生能源微电网容量规划提出一种计及负载特性的数据中心微电网双层优化模型。上层为数据中心微电网容量规划模型,下层为数据中心运行优化模型,采用NSGA-Ⅱ和Gurobi求解器进行迭代求解。为解决风电和光伏出力的不确定性、降低计算的复杂度,对输入的历史数据采用场景聚类的方法得到典型场景。同时考虑负载特性制定分配策略,让数据中心的功耗曲线更加贴合风光出力曲线,提高可再生能源的利用率、减少碳排放量。仿真结果表明文中提出的考虑负载分配的数据中心微电网双层优化模型极大地减少了年折算投资与运行成本和碳排放量,提高了运营商的满意度。
冯成, 王毅, 陈启鑫, 等. 能源互联网下的数据中心能量管理综述[J]. 电力自动化设备, 2020, 40(7): 1-9.
FENG Cheng, WANG Yi, CHEN Qixin, et al. Review of energy management for data centers in energy Internet[J]. Electric Power Automation Equipment, 2020, 40(7): 1-9.
王圆圆, 韩丁, 白宏坤, 等. 能源大数据中心运营管理标准体系框架构建及实践路径[J]. 电力信息与通信技术, 2022, 20(3): 20-25.
WANG Yuanyuan, HAN Ding, BAI Hongkun, et al. Construction and practice path of operation management standard system framework of energy big data center[J]. Electric Power Information and Communication Technology, 2022, 20(3): 20-25.
张文佺, 王晓烨, 乔军晶, 等. 点亮绿色云端: 中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究[R]. 北京: 绿色和平, 华北电力大学, 2019.
ZHANG Wenquan, WANG Xiaoye, QIAO Junjin, et al. Lighting up the green cloud: research on the energy consumption and renewable energy utilization potential of data centers in China[R]. Beijing: Greenpeace, North China Electric Power University, 2019.
工业信息化部. 新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年). (2021-07-14).
Ministry of Industry and Information Technology. Three year action plan for the development of new data center(2021-2023). (2021-07-14).
王继业, 周春雷, 李洋, 等. 数据中心关键技术和发展趋势研究综述[J]. 电力信息与通信技术, 2022, 20(8): 1-21.
WANG Jiye, ZHOU Chunlei, LI Yang, et al. Review of key technologies and development trend of data center construction[J]. Electric Power Information and Communication Technology, 2022, 20(8): 1-21.
余潇潇, 马玉草, 宋福龙, 等. 数据中心能耗建模及能量调节综述[J]. 电力信息与通信技术, 2022, 20(8): 38-49.
YU Xiaoxiao, MA Yucao, SONG Fulong, et al. Overview of data center energy consumption modeling and demand response[J]. Electric Power Information and Communication Technology, 2022, 20(8): 38-49.
YU L, JIANG T, ZOU Y L. Real-time energy management for cloud data centers in smart microgrids[J]. IEEE Access, 2016, 4: 941-950.
李彬, 杜亚彬, 曹望璋, 等. 考虑风光储互补与工作负载分配的数据中心优化调度[J]. 现代电力, 2022, 39(3): 356-363.
LI Bin, DU Yabin, CAO Wangzhang, et al. Optimal scheduling of data center considering wind-solar-storage complementary and workload distribution[J]. Modern Electric Power, 2022, 39(3): 356-363.
吴云芸, 方家琨, 艾小猛, 等. 计及多种储能协调运行的数据中心实时能量管理[J]. 电力自动化设备, 2021, 41(10): 82-89.
WU Yunyun, FANG Jiakun, AI Xiaomeng, et al. Real-time energy management of data center considering coordinated operation of multiple types of energy storage[J]. Electric Power Automation Equipment, 2021, 41(10): 82-89.
DING Z H, XIE L Y, LU Y, et al. Emission-aware stochastic resource planning scheme for data center microgrid considering batch workload scheduling and risk management[C]//IEEE/IAS 54th Industrial and Commercial Power Systems Technical Conference (I & CPS). Niagara Falls, ON, Canada. IEEE, 2018: 1-9.
祁兵, 曹望璋, 李彬, 等. 考虑托管式数据中心负荷调节不确定性的区间优化模型[J]. 电网技术, 2022, 46(1): 39-49.
QI Bing, CAO Wangzhang, LI Bin, et al. Interval optimization model considering uncertainty of load regulation for colocation data center[J]. Power System Technology, 2022, 46(1): 39-49.
NIU T, HU B, XIE K G, et al. Spacial coordination between data centers and power system considering uncertainties of both source and load sides[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2021, 124: 106358.
杨挺, 姜含, 侯昱丞, 等. 基于计算负荷时-空双维迁移的互联多数据中心碳中和调控方法研究[J]. 中国电机工程学报, 2022, 42(1): 164-177.
YANG Ting, JIANG Han, HOU Yucheng, et al. Study on carbon neutrality regulation method of interconnected multi-datacenter based on spatio-temporal dual-dimensional computing load migration[J]. Proceedings of the CSEE, 2022, 42(1): 164-177.
兰洲, 蒋晨威, 谷纪亭, 等. 促进可再生能源发电消纳和碳减排的数据中心优化调度与需求响应策略[J]. 电力建设, 2022, 43(4): 1-9.
LAN Zhou, JIANG Chenwei, GU Jiting, et al. Optimal dispatch and demand response strategies of data centers for promoting accommodation of renewable energy generation and reducing carbon emission[J]. Electric Power Construction, 2022, 43(4): 1-9.
HADDAD M, COSTA G D, NICOD J M, et al. Combined IT and power supply infrastructure sizing for standalone green data centers[J]. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 2021, 30(7): 100505.
GUO C S, LUO F J, CAI Z X, et al. Integrated planning of Internet data centers and battery energy storage systems in smart grids[J]. Applied Energy, 2021, 281: 116093.
LYU J W, ZHANG S X, CHENG H Z, et al. Optimal sizing of energy station in the multienergy system integrated with data center[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2021, 57(2): 1222-1234.
QI W B, LI J, LIU Y Q, et al. Planning of distributed Internet data center microgrids[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2019, 10(1): 762-771.
张靠社, 冯培基, 张刚, 等. 考虑机会约束的多能源微电网双层优化配置[J]. 太阳能学报, 2021, 42(8): 41-48.
ZHANG Kaoshe, FENG Peiji, ZHANG Gang, et al. Bi-level optimization configuration method for multienergy microgrid considering chance constraints[J]. Acta Energiae Solaris Sinica, 2021, 42(8): 41-48.
张长云, 黄景光, 李振兴, 等. 极地环境含风氢储混合微电网容量优化配置[J]. 电力工程技术, 2022, 41(1): 108-116.
ZHANG Changyun, HUANG Jingguang, LI Zhenxing, et al. Optimal configuration of wind-hydrogen-storage hybrid microgrid capacity in polar environment[J]. Electric Power Engineering Technology, 2022, 41(1): 108-116.
高晋坤, 余娟, 刘珏麟, 等. 考虑多时段设备耦合的数据中心能效优化方法[J]. 电力系统自动化, 2022, 46(15): 153-161.
GAO Jinkun, YU Juan, LIU Yulin, et, al. Optimization method for energy efficiency of data center considering multi-period equipment coupling[J]. Automation of Electric Power Systems, 2022, 46(15): 153-161.
CHEN M, GAO C W, SHAHIDEHPOUR M, et al. Internet data center load modeling for demand response considering the coupling of multiple regulation methods[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2021, 12(3): 2060-2076.
丁肇豪, 曹雨洁, 张素芳, 等. 能源互联网背景下数据中心与电力系统协同优化(一): 数据中心能耗模型[J]. 中国电机工程学报, 2022, 42(9): 3161-3177.
DING Zhaohao, CAO Yujie, ZHANG Sufang, et al. Coordinated operation for data center and power system in the context of energy internet: energy demand management model of data center[J]. Proceedings of the CSEE, 2022, 42(9): 3161-3177.
高赐威, 吴刚, 陈宋宋. 考虑地理分散的数据中心服务器频率调节的电网降损模型[J]. 中国电机工程学报, 2019, 39(6): 1673-1681, 1863.
GAO Ciwei, WU Gang, CHEN Songsong. A model aimed at reducing power net loss considering frequency scaling of servers in geo-distributed data centers[J]. Proceedings of the CSEE, 2019, 39(6): 1673-1681, 1863.
李凌, 张徐东, 钱声攀, 等. 数据中心能耗数据实时采集机制的研究与设计[J]. 电力信息与通信技术, 2021, 19(3): 26-33.
LI Ling, ZHANG Xudong, QIAN Shengpan, et al. Research and design of real-time collection mechanism of energy consumption data in data center[J]. Electric Power Information and Communication Technology, 2021, 19(3): 26-33.
张林锋, 武彤, 沈庆飞, 等. 服务器实际运行功率测试方法研究及应用[J]. 电力信息与通信技术, 2021, 19(6): 64-69.
ZHANG Linfeng, WU Tong, SHEN Qingfei, et al. Research and application of server actual operation power test method[J]. Electric Power Information and Communication Technology, 2021, 19(6): 64-69.
CHEN S M, IRVING S, PENG L. Operational cost optimization for cloud computing data centers using renewable energy[J]. IEEE Systems Journal, 2016, 10(4): 1447-1458.
王玚, 李鹏, 冀浩然, 等. 考虑多类型资源的数据中心园区供电协调规划[J]. 电力系统自动化, 2022, 46(14): 19-28.
WANG Yang, LI Peng, JI Haoran, et, al. Coordination planning of power supply in data center parks with multiple resources[J]. Automation of Electric Power Systems, 2022, 46(14): 19-28.
YUAN H T, BI J, ZHOU M C, et al. Biobjective task scheduling for distributed green data centers[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2021, 18(2): 731-742.
王晓毅, 唐忠. 考虑供需自平衡和独立运行能力的并网型微电网容量优化配置[J]. 太阳能学报, 2021, 42(5): 74-82.
WANG Xiaoyi, TANG Zhong. Capacity optimization of grid-connected microgrid considering self-balance and independent operation capability[J]. Acta Energiae Solaris Sinica, 2021, 42(5): 74-82.