考虑不间断电源备用及储能功能的数据中心优化运行研究

发布时间：2020-07-18 07:01

【摘要】：随着互联网技术的蓬勃发展,数据中心逐渐成为信息化社会必不可少的重要基础设施。数据中心服务器、存储器、制冷机等设备需要全天候不间断运行来完成大量计算任务,使数据中心产生巨额用电成本。目前以谷歌数据中心为代表的运营商引入可再生能源发电为数据中心供能,但是电网与可再生能源联合供能时需要频繁的交直流转换,导致数据中心产生巨大的二次能耗,以及数据中心不间断电源(UPS)仅作为供能故障情况下的备用电源,造成数据中心正常供能时UPS储能电池的大量闲置。因此数据中心UPS作为备用的同时还需考虑其储能功能。UPS储能系统通过能量信息化和互联网管控技术,利用数据中心UPS储能功能,联合可再生能源为数据中心供能,满足数据中心不同运行状态下的供能需求,提升可再生能源及储能资源利用率,降低数据中心运营成本。因此,对UPS备用及储能充放电特性及其功率输出、UPS储能系统参与数据中心供能的研究具有重要意义。论文首先对UPS储能系统的具体架构进行研究,详细阐述了 UPS储能充放电特性,分析了分时电价下UPS作为备用及储能时的充放电控制策略,考虑储能电池温度、性能衰减等因素对充放电输出的影响,提出了 UPS储能系统的充放电功率模型,模型刻画了 UPS从单体电池层到储能系统层的充放电功率输出,实现了 UPS储能系统充放电的定量化描述。其次针对数据中心UPS储能电池充放电过程中,因SOC预测不确定可能导致储能电池充放电过度的问题,分析了数据中心用电负载的备用电源及需求响应策略,考虑数据中心UPS备用响应能力,提出了作为备用时的功率输出模型,兼顾UPS储能充放电限制等约束,提出了 UPS储能系统充放电调度框架,并以数据中心用电成本最小为目标,进一步提出了基于用电负载预测的UPS备用及储能充放电调度模型,旨在最大化利用储能资源,通过仿真验证了所提模型的有效性。最后针对数据中心能耗过大以及可再生能源利用率低的问题,考虑了 UPS备用及储能充放电特性,提出了 UPS备用充放电特性模型,兼顾数据中心服务器等设备的负载特性、UPS储能电池约束及电网联络线功率限制等约束,并以数据中心日购电成本最小为目标,进一步提出了考虑UPS备用及储能功能的数据中心电-冷联供优化模型,模型通过分支界定法求解。仿真算例以中石油数据中心一期工程为参考案例,以谷歌官方数据库中工作负载数据为样本展开算例仿真,通过决策UPS储能充放电功率、光伏发电输出功率以及数据中心服务器电负荷和冷负荷,结果表明,UPS储能解决了光伏发电出力不确定及数据中心自身高能耗的问题,提高了数据中心可再生能源的利用率,大大降低了数据中心用电成本,提升了数据中心运行的经济性。
【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN86;TP308
【图文】：

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电池老化系数（ＡＥ）及电池内阻等因素［２１】。储能变流器由ＤＣ／ＡＣ双向变流器、控制单元逡逑等构成，可控制ＵＰＳ储能系统的充电和放电过程并进行交直流的变换，在非并网状态逡逑下可以直接为交流负荷供电［３９１。ＵＰＳ储能系统具体架构如图２．１所示。逡逑＾邋＾ＣＳ邋ｒ逡逑＾－ｆ－｜逦ＢＭＳ邋电池包：逡逑＝邋１，逡逑「Ｅｉ邋—邋＿Ｒ±逦８ｓ．逦ｇ，一一逡逑Ｌ逦Ｚ邋＾—逦－逡逑图２．１邋ＵＰＳ储能系统架构示意图逡逑本节采用这种改进型的ＵＰＳ储能系统，通过储能管理系统和储能变流器对储能电逡逑池进行充放电管理，将数据中心正常运行时ＵＰＳ闲置储能电池最大限度的利用起来。逡逑ＵＰＳ储能系统能有效平抑可苒生能源发电的随机性、不确定性，莨正实现可再免能源的逡逑高效利用，并有效解决大容量单体电池的安全性、可靠性、弱管控性问题。此外，通过逡逑构建储能云平台，基于能量信息化技术的ＵＰＳ储能系统可以进一步利川虚拟Ｍ络技术逡逑和信息物理技术对储能电池进行更新迭代组合与管控

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ｍｍ邋］逦Ｉ用电Ｓ备ｉｉ…Ｈ电设备ｎ｜逡逑图２．２邋ＵＰＳ储能系统日常运行示意图逡逑数据中心ＵＰＳ储能工作特性如图２．２所示。其中设定ＵＰＳ储能系统是在光伏发电逡逑出力不确定情况以及分时电价下进行充放电操作。根据数据中心能耗需求决策分析得到逡逑ＵＰＳ储能系统需要输出的总功率，通过控制中心发出功率输出指令，经储能并网双向变逡逑流器、ＤＣ／ＤＣ变换器和储能管控系统，控制储能电池进行充放电操作，实现数据中心逡逑ＵＰＳ储能与光伏发电的联合供能。逡逑２．２．３邋ＵＰＳ备用及储能充放电运行策略逡逑图２．３所示为ＵＰＳ储能系统充放电运行策略流程图。综合数据中心服务器负荷特性、逡逑光伏发电出力、ＵＰＳ备用及储能充放电特性及分时电价政策可知，夜间下半夜电价处于逡逑低谷时段时，ＵＰＳ储能系统从电网购电以补充功率缺口；白天上午电价处于高峰或平时逡逑段时，由ＵＰＳ储能系统向数据中心供电；白天中午光伏发电充足，光伏出力大于数据逡逑中心负荷时段，光伏发电为数据中心供电之后剩余的电能对ＵＰＳ储能系统进行充电，逡逑若ＵＰＳ储能系统充满后还有余电，则将余电向电网出售；夜间上半夜电价处于高峰时逡逑段时

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逑上执行，以确定ＵＰＳ储能系统的最终充放电调度值并确保满足实施中的控制约束，整逡逑个处理过程的步骤流程图如图３．３所示。在调度阶段，数据中心预测下一个工作日中２４逡逑小时的服务器电负荷，并收集当天来自ＴＯＵ的电价信息数据，如图３．２所示。逡逑—春天逡逑一４？一夏天逦令令逦令，々逡逑１５０．—令一冬天逡逑ｉ邋１00邋＿逡逑＾逦４逦？＇邋＃邋＃邋＃邋９逦９逡逑５０邋＿邋＾＾＾４４＾４４逦▲逡逑°0逦５逦１０逦１５逦２０逦２５逡逑时间／ｈ逡逑图３．２邋—年中各时段的电价曲线逡逑调度模型每个小时从数据采集和管理系统（ＤＡＭＳ）接收ＵＰＳ储能系统的ＳＯＣ实逡逑时测量结果，根据负荷预测模型，将收集的电价数据和测量所得的每小时ＳＯＣ状态值，逡逑通过模型分析并执行调度以产生每日剩余可用时间内ＵＰＳ储能系统每小时的电池充放逡逑电时间集，调度每小时重复一次，每小时更新ＳＯＣ实时测量值。在每个时间段生成的逡逑所有充放电时间集存储在ＤＡＭＳ中，以便为相应的实时调度程序进行调用。实时调度逡逑模型旨在响应调度时间集间隔之间可能发生的储能电池ＳＯＣ状态不确定性，为了尽可逡逑能多地满足实时调度的执行约束，调度模型每小时生成一天中所有剩余时间的全部时间逡逑集合中的当前小时数对应的时间集合

【参考文献】