余文昶，陳永剛，曹俊波，左鹿原，張相寅，楊秀

（1.中國華電集團有限公司上海分公司，上海 200120； 2.上海奉賢燃機發(fā)電有限公司，上海 201403； 3.上海電力大學 電氣工程學院，上海 200090）

0 引言

社會經(jīng)濟飛速發(fā)展，化石能源大量開發(fā)與利用，造成資源枯竭與環(huán)境污染日趨嚴重［1］。如何在保證人類社會可持續(xù)能源供應(yīng)的前提下，最大限度地減少環(huán)境污染，使各種能源得到高效利用，清潔轉(zhuǎn)換以及互補融合，已經(jīng)成為了近年來人們關(guān)注的焦點。作為體量巨大且快速增長的新興負荷之一，全面發(fā)掘互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（Internet Data Center，IDC）負荷調(diào)節(jié)潛力具有重要意義。

在我國實現(xiàn)碳達峰、碳中和的目標下，IDC 迫切需要向清潔可持續(xù)的方向發(fā)展，通過調(diào)節(jié)負載降低運行成本。

與其他負載不同，IDC 可以通過傳遞算力需求來傳遞電力，屬于特殊的柔性負荷，兼具調(diào)節(jié)潛力。如果能夠分析負載響應(yīng)特性展開更深入的研究，充分挖掘負載調(diào)度潛力，發(fā)揮負載時間轉(zhuǎn)移特性，可以進一步提高負載集群資源的利用率，減少數(shù)據(jù)中心的運營成本。

目前，不少IDC 運營者和專家對IDC 能量管理開展了研究。IDC 運營商是IDC 的運營者兼所有者，通過激勵補貼和電價信號引導［2-4］，充分利用負載時間轉(zhuǎn)移特性和自身數(shù)據(jù)負載的削減降低，充分參與響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)側(cè)的需求，從而最大限度地降低投資和運營成本。

數(shù)據(jù)中心綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度已成為研究的重點。文獻［5］利用數(shù)據(jù)中心負荷空間調(diào)節(jié)能力，利用Benders 分解法對數(shù)據(jù)中心和電力系統(tǒng)進行協(xié)同優(yōu)化。文獻［6］僅利用數(shù)據(jù)中心負荷時間調(diào)節(jié)及余熱回收機制，對單個數(shù)據(jù)中心進行兩階段隨機優(yōu)化。文獻［7］提出基于負載轉(zhuǎn)移特性、服務(wù)器控制的IDC能量管理方案。文獻［8-10］通過數(shù)據(jù)中心工作負載轉(zhuǎn)移特性，消納可再生能源，分別降低了數(shù)據(jù)中心的碳排放和用能成本。文獻［11-12］探究了IDC和其負載參與電網(wǎng)輔助市場需求響應(yīng)的可行性。文獻［13］引入綠色證書機制，利用延遲容忍型負載的時間調(diào)節(jié)機制來消納分布式可再生能源，提升數(shù)據(jù)中心經(jīng)濟效益。文獻［14］利用全球多區(qū)域可再生能源互補性，通過工作負載轉(zhuǎn)移機制降低各數(shù)據(jù)中心碳排放量。然而，上述文獻大都忽略了IDC負載可削減特性。

目前大多數(shù)文獻都是對單一綜合能源系統(tǒng)或IDC 進行優(yōu)化調(diào)度，鮮有文獻將IDC 和綜合能源系統(tǒng)結(jié)合的優(yōu)化調(diào)度展開深入研究。

鮮有文獻考慮IDC由于服務(wù)器散熱和空調(diào)制冷運行過程中通過室外機換熱器持續(xù)往周圍環(huán)境空氣中散發(fā)的廢熱，并將廢熱進行回收利用，同時對IDC 制冷系統(tǒng)空調(diào)建模比較簡單。本文首先對IDC綜合能源系統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（IT）設(shè)備、工作負載、中央空調(diào)模型進行建模。

確定IDC的能量優(yōu)化管理問題的目標函數(shù)和約束條件，最后通過算例分析驗證，考慮負荷轉(zhuǎn)移特性和廢熱回收機制，對電、熱、冷3種能源深度耦合，通過負載響應(yīng)特性協(xié)調(diào)系統(tǒng)設(shè)備出力，驗證了本文所提策略和方法在IDC運營時的有效性。

1 IDC 綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度框架和數(shù)學模型

1.1 IDC綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度框架

本文研究的IDC綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度框架如圖1所示。

數(shù)據(jù)中心綜合能源系統(tǒng)主要由傳統(tǒng)發(fā)電機組、可再生能源發(fā)電機組等分布式電源，儲能裝置以及數(shù)據(jù)中心負荷組成。

1.2 IDC工作負載及IT設(shè)備能耗建模

1.2.1 工作負載模型

1.2.1.1 可轉(zhuǎn)移負載

IDC 可轉(zhuǎn)移負載是指首先是計算工作負載模型中的交互式工作負載，比如用戶的實時請求、web 服務(wù)一旦到達必須馬上執(zhí)行，基本上不具備調(diào)節(jié)能力［15］。式（1）表示可轉(zhuǎn)移負載數(shù)量，式（2）表示需求響應(yīng)前后的可轉(zhuǎn)移負載量平衡，式（3）表示可轉(zhuǎn)移負載遷移總量約束。

式中：λbase，t和λbase，allot，t分別為t時刻到達的與正在處理的剛性負載；sbase，allot，t為t時刻安排處理剛性負載的服務(wù)器數(shù)量。

圖1 IDC綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度框架Fig.1 IDC integrated energy system optimized scheduling framework

IDC在t時刻數(shù)據(jù)負荷總量需求可描述為

1.2.2 IT設(shè)備能耗模型

IT 設(shè)備的主要能耗來自服務(wù)器，通常通過電能利用效率（PUE）將服務(wù)器功率與IDC 用電總功率結(jié)合起來，可以根據(jù)動態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)技術(shù)建模［18］

式中：PCPU，t為t時刻單臺服務(wù)器CPU 能耗；K為動態(tài)能耗系數(shù)，為常數(shù)；f為中央處理器（CPU）工作頻率；λt為t時刻分配給該服務(wù)器的負載量；μ為單臺服務(wù)器的服務(wù)率；Pser，t為t時刻單臺服務(wù)器能耗；Padd為服務(wù)器除CPU 以外其他組件的能耗；Ptol，t為數(shù)據(jù)中心IT設(shè)備總能耗；ηPUE為電能利用效率。

1.3 IDC空調(diào)能耗模型

IDC 內(nèi)服務(wù)器和其他IT 輔助設(shè)備持續(xù)工作運行，會產(chǎn)生非常大的熱量，需要空調(diào)制冷限制機房內(nèi)各服務(wù)器的最高運行溫度，空調(diào)能耗約占整個IDC總耗電量的31%［19］。

目前常見的冷卻系統(tǒng)是以空氣-水式中央空調(diào)進 行 建 模 的 中 央 空 調(diào) 系 統(tǒng)［20］（Central Air Conditioning System，CACS），通過定溫度、變流量實現(xiàn)IDC安全可靠運行。

CACS 的能耗主要由制冷機、水泵、送風機、冷卻塔的功率組成。CACS功率模型為

式中：P為總功率，kW；Pfan為風機功率，kW；Pch為制冷機功率，kW；Pe為冷凍水泵功率，kW；Pc為冷卻水泵功率，kW；Pct為冷卻塔功率，kW。本節(jié)就CACS特性進行建模。

1.3.1 送風機

送風機是CACS 的輸出端，作為送風系統(tǒng)，直接和機房聯(lián)系，實現(xiàn)機房和CACS 之間的空氣循環(huán)。它將溫度較低的風輸出到室內(nèi)，其模型為

式中：Pfan為風機功率，kW；ηa為部分負荷因數(shù)；αfan為風機總效率；ρair為空氣密度；qm，a_N為風機額定流量，kg/s；a1，b1，c1，d1，e1為風機特性擬合系數(shù)；βa為風機部分負荷率；Ps，t為室內(nèi)冷負荷，kW；tin為室內(nèi)設(shè)定溫度，℃；tout為送風溫度，℃；1.01 為干空氣定壓比熱容，kJ/（kg·℃）；Δtfan為風機送風溫升，℃。

1.3.2 冷凍水泵

冷凍水泵推動冷凍水循環(huán)，其運行功率與冷凍水流量有關(guān)，其能耗模型如下

式中：Pe為冷凍水泵功率，kW；ηe為冷凍水泵部分負荷因數(shù)；Pe_N為冷凍水泵額定功率，kW；a2，b2，c2，d2為冷凍水泵特性擬合系數(shù)；βe為冷凍水泵部分負荷率；qm，e為冷凍水流量，kg/s；qm，e_N為冷凍水泵額定流量，kg/s；t1為表冷器進風溫度，℃；t2為表冷器出風溫度，℃；cp為水的定壓比熱容，kJ/（kg·℃）；Δte為冷凍水供回水溫差，℃。

1.3.3 制冷機

制冷機能耗最大，連接冷卻水循環(huán)和冷凍水循環(huán)，使得冷凍水和冷卻水在制冷機中實現(xiàn)熱量交換。制冷機是CACS 中冷量來源，其模型可以根據(jù)其3條性能曲線ηch1，ηch2，ηch3來描述。

制冷機能效比（COP），即制冷量與耗電功率的比值，EIR 定義為COP 的倒數(shù)；ηch1曲線表示制冷量隨溫度變化；ηch2曲線表示EIR隨冷凍水出水溫度和冷卻水回水溫度變化；ηch3曲線表示EIR和部分負荷率大小有關(guān)。其模型為

式中：Pch為制冷機用電功率，kW；ηCOP，N為制冷機額定能效比；PN為制冷機額定冷量，kW；a3，b3，c3，d3，e3，f3，a4，b4，c4，d4，e4，f4，a5，b5，c5分 別 為3 條性能曲線的特性擬合系數(shù)；teo為制冷機冷凍水出水溫度，℃；tci為冷卻水回水溫度，℃；βch為制冷機部分負荷率；Pe為制冷機制冷量，kW。

1.3.4 冷卻水泵和冷卻塔

采用定頻水泵，因冷卻水泵與冷卻塔消耗的功率較小，為了降低模型的復雜程度，將冷卻水泵功率與冷卻塔功率做簡化處理，均取額定功率，其模型如下

式中：Pc_N為冷卻水泵額定功率，kW；Pct_N為冷卻塔額定功率，kW。

綜上所述，數(shù)據(jù)中心t時段總能耗Ptotal，t可近似為IT 設(shè)備能耗和中央空調(diào)能耗之和，Pout，IDC，t為t時段IDC產(chǎn)生的廢熱功率［21］即

式中：N為服務(wù)器總數(shù)；L為中央空調(diào)總數(shù)；Pser，total，t為IT 設(shè)備總能耗，kW；Pair，total，t為空調(diào)設(shè)備總能耗，kW；Pser，i，t和Pair，j，t分別為第i臺IT 設(shè)備和第j臺空調(diào)設(shè)備的能耗，kW；ε為熱能回收系數(shù)，取0.59。

2 IDC綜合能源系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 目標函數(shù)

本文建立的IDC綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型以總運行成本最低為目標，進行優(yōu)化調(diào)度。

目標函數(shù)：

式 中：Nt，Pwt，t，Ppv，t，Pec，t，Pabs，t，Pess，t，Phs，t，Pcs，t分 別 為服務(wù)器數(shù)量/風機/光伏/電制冷機/吸收式制冷機/電儲能/熱儲能/蓄冷槽t時段消耗的單位功率，kW；Cop，t為系統(tǒng)運維成本，元；Cinc，t為IDC 的需求響應(yīng)收益，元；Cbuy，t為系統(tǒng)購能成本，元；Cgrid，t為與電網(wǎng)購售 電 成 本，元；Cgas，t為 購 氣 成 本，元；csero，t，cwto，ceco，cabso，cpvo，cesso，chso分別為服務(wù)器/風機/光伏/電制冷機/吸收式制冷機/電儲能/熱儲能的單位功率運維成本，元；cba，t，ccut，t分別為給予IDC轉(zhuǎn)移、削減用戶數(shù)據(jù)請求的激勵成本，元；Vmt，t為燃氣輪機消耗的天然氣量，m3；ξgas，t為購氣價，元。當β= 1，Pgrid，t＞0 時，表示IDC 購電，當β= 0，Pgrid，t≤0 時，表示IDC 向電網(wǎng)售電；cbuy，t為購/售電價，元。

2.2 約束條件

基于圖1 所示的IDC 源荷儲框架，本節(jié)將分別從工作負載調(diào)度、可再生能源發(fā)電機組、儲能裝置、制冷系統(tǒng)與功率平衡幾個方面說明需要考慮的約束條件。

2.2.1 負載延時約束

3 算例分析

3.1 算例數(shù)據(jù)設(shè)置

算例采用圖1 所示的IDC 綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度框架進行仿真驗證。

IDC 內(nèi)有1 500 臺服務(wù)器，10 臺中央空調(diào)；調(diào)度周期內(nèi)總時段數(shù)為24 h，相鄰調(diào)度時段間隔為1 h。服務(wù)器集群特性見表1。系統(tǒng)各設(shè)備參數(shù)見表2，折現(xiàn)率γ取8%。

表1 服務(wù)器集群特性Table 1 Characteristics of server cluster

分時電價曲線如圖2所示，固定氣價為2.5元/m3。機房相關(guān)溫度預測曲線如圖3所示。風光出力預測曲線如圖4所示。

CACS 的相關(guān)參數(shù)見表3。表中QN為制冷機額定冷量。機房內(nèi)單臺中央空調(diào)冷負荷需求曲線如圖5所示。

IDC 各類型工作負載優(yōu)化前調(diào)度情況如圖6 所示。假設(shè)單個負載任務(wù)大小為0.4 GB，數(shù)據(jù)任務(wù)最大可容忍延遲時間Tmax為0.6 s；電網(wǎng)運營商給予IDC 的激勵對可轉(zhuǎn)移負載為0.4 元/（GB·h），對可削減負載激勵補貼為0.1 元/（GB·h）。算例仿真基于Matlab R2022b實現(xiàn)，采用cplex求解器求解，在64位Windows 系統(tǒng)、Intel Core i7-6700K@3.7 GHz 的環(huán)境下運行。

表2 系統(tǒng)設(shè)備相關(guān)參數(shù)Table 2 Parameters of related devices

圖2 系統(tǒng)分時電價Fig.2 TOU tariff

圖3 機房相關(guān)溫度預測曲線Fig.3 Temperature prediction curve of the machine room

3.2 仿真結(jié)果分析

對日前預測曲線進行在線優(yōu)化，得到IDC 工作負載調(diào)度計劃如圖7所示。

對比圖7和圖6可以看出，IDC 每個時段的剛性負載需要立即處理，優(yōu)化前后保持不變。而可轉(zhuǎn)移負載在保證用戶服務(wù)質(zhì)量的情況下，由電價高、數(shù)據(jù)量大的時段（11：00—15：00，19：00—21：00）被盡量分配到了電價較低、可再生能源出力高的其他時段；由于夜間風力較大，可再生能源出力充足，利用負荷轉(zhuǎn)移特性既能實現(xiàn)用電功率削減，又能減少系統(tǒng)購電成本，實現(xiàn)可再生能源的消納?？上鳒p負載在需求峰值時段（10：00 —20：00）削減其數(shù)據(jù)任務(wù)，一定程度上減少了設(shè)備配置容量，降低了系統(tǒng)的運行成本。

圖4 風光出力預測曲線Fig.4 Output prediction curve of the wind-PV system

IDC 源荷儲優(yōu)化調(diào)度模型電負荷平衡曲線如圖8 所示。由圖8 可知，在電價峰時段（11：00 —15：00），微型燃氣輪機和可再生能源機組為主要的供電設(shè)備。在電價谷時段，由于可轉(zhuǎn)移負載主要被分配到這些時段，在可再生能源和燃氣輪機出力不足的情況下，從主電網(wǎng)購電的比例明顯增加，白天溫度較高，對空調(diào)需求較大。制冷耗電量增大，夜晚溫度稍低，制冷耗電量相對白天減少。

IDC 源荷儲優(yōu)化調(diào)度模型冷負荷平衡曲線如圖9 所示。儲能系統(tǒng)整體上在電價較低時段進行充電，在電價較高時段進行放電。由于冷負荷需求較大，電制冷機投資成本和運維成本相對較低，因此電制冷機相對其他設(shè)備供冷量較大一些；當制冷機無法提供足夠多的冷負荷時，不足的冷功率由蓄冷槽提供，從而滿足系統(tǒng)日常的冷負荷需求。

IDC 源荷儲優(yōu)化調(diào)度模型熱負荷平衡曲線如圖10 所示。由于IDC 機房IT 設(shè)備運行和空調(diào)制冷運行過程中會產(chǎn)生大量廢熱：對于IDC 數(shù)據(jù)量較小時段（01：00 — 09：00），在01：00 — 05：00產(chǎn)生熱負荷較少，此時僅由溴化鋰制冷機和少量熱儲能吸收廢熱，既可實現(xiàn)廢熱回收，又可作為制冷所需熱量的來源。數(shù)據(jù)量較大時，廢熱則大量由燃氣輪機吸收，并對熱儲能進行充能，將電能轉(zhuǎn)換成廢熱，收集廢熱加以重新利用可以使服務(wù)器盡快散熱，防止機房溫度過熱，提高能量利用效率，降低整個運行系統(tǒng)的能源消耗，同時降低對環(huán)境的污染，從而實現(xiàn)經(jīng)濟效益最優(yōu)。

表3 CARS相關(guān)參數(shù)Table 3 CARS related parameters

圖5 機房內(nèi)單臺中央空調(diào)冷負荷需求曲線Fig.5 Cold load demand curve of a single central air conditioning unit in the machine room

圖6 優(yōu)化前的IDC工作負載調(diào)度情況Fig.6 IDC workload scheduling before optimization

圖7 優(yōu)化后的IDC工作負載調(diào)度情況Fig.7 Optimized IDC workload scheduling

圖8 IDC源荷儲優(yōu)化調(diào)度模型電負荷平衡曲線Fig.8 Power load balance curve of the IDC source-load-storage optimization scheduling model

圖9 IDC源荷儲優(yōu)化調(diào)度模型冷負荷平衡曲線Fig.9 Cold load balance curve of the IDC source-load-storage optimization scheduling model

圖10 IDC源荷儲優(yōu)化調(diào)度模型熱負荷平衡曲線Fig.10 Heat load balance curve of the IDC source-load-storage optimization scheduling model

3.2.1 優(yōu)化策略與其他策略對比分析

為了充分研究本文所提IDC協(xié)同優(yōu)化策略對系統(tǒng)綜合效益的影響，根據(jù)工作負載特性和廢熱是否余熱回收設(shè)立以下4 種場景進行對比分析，系統(tǒng)運行成本分析結(jié)果見表4。

表4 不同場景成本分析結(jié)果Table 4 Comparison of results in different scenarios 萬元

場景1：既不進行負荷轉(zhuǎn)移和削減，也不進行廢熱回收利用。

場景2：進行負荷轉(zhuǎn)移和削減，但不進行廢熱回收，IDC收益與成本部分相抵。

場景3：進行廢熱回收，但不進行負荷轉(zhuǎn)移和削減。

場景4：本文所提優(yōu)化策略，進行負荷轉(zhuǎn)移和削減，并進行廢熱回收，IDC收益與成本部分相抵。

由表2對比可以看出，負荷是否轉(zhuǎn)移、削減比是否進行余熱回收對系統(tǒng)成本造成的影響更大一些。當系統(tǒng)不進行負荷的轉(zhuǎn)移和削減時，運行總成本將大幅增加，負荷無法起到削峰填谷的作用，系統(tǒng)在高電價時購買大量電能滿足需求，導致購電、購氣成本增加，此時系統(tǒng)中所需冷負荷大部分由電制冷機供應(yīng)，大大增加了系統(tǒng)中購電成本。當系統(tǒng)不采用溴化鋰制冷機進行余熱回收時，運行總成本升高18.31%，此時系統(tǒng)中所需冷負荷大部分由電制冷機供應(yīng)，系統(tǒng)中購電成本增加。對比可知，本文所提出的優(yōu)化策略（即場景4）在經(jīng)濟成本方面具有顯著優(yōu)勢，同時減少了IDC廢熱直接排放的污染，促進可再生能源消納，滿足IDC源荷儲調(diào)度模型經(jīng)濟、環(huán)保的運行要求。

4 結(jié)論

本文提出了一種考慮負載響應(yīng)特性的IDC綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型。對IDC 中的IT 設(shè)備、工作負載、中央空調(diào)進行精細化建模，考慮了IDC的負荷分配和廢熱回收，利用廢熱回收對電、熱、冷3 種能源深度耦合。利用IDC負載可轉(zhuǎn)移、可削減特性，在保證服務(wù)質(zhì)量的條件下，將IDC 的可轉(zhuǎn)移負載分配到電價較低、可再生能源出力較大的時間段進行處理，并通過廢熱回收降低了購能成本，同時也降低了企業(yè)運營成本，提高了能源利用率，對促進可再生能源消納起到顯著作用。未來應(yīng)該探索人工智能的方法對IDC 綜合能源系統(tǒng)進行優(yōu)化調(diào)度，利用模型-數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法獲得實時自動調(diào)度策略，這對IDC 綜合能源系統(tǒng)未來的發(fā)展來說具有重大意義。