面向电量-调频-容量市场的数据中心园区算力及电力资源规划

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来源：电力系统自动化

丁巧宜1，王梓耀1，潘振宁1，吴毓峰1，余涛1，2，王克英1

（1.华南理工大学电力学院，广东省广州市510641；2.广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室，广东省广州市510641）

摘要：数据中心广泛建设是智能时代的发展趋势。如何在保证数据中心服务质量的前提下，考虑数据中心负荷转移特性，并对其进行合理规划，对降低数据中心规划总成本及提升新型电力系统灵活性均有显著意义。为此，提出一种考虑多元电力市场引导下的数据中心园区算力及电力资源优化规划方法。首先，通过多面体定界收缩法建立虚拟发电机和虚拟储能模型，描述数据中心园区的聚合可调特性。然后，根据不同电力市场的结算规则，研究了数据中心园区参与电量-调频-容量市场的方式和经济收益。在此基础上，以综合成本最小化为目标，优化数据中心园区发电机、储能的建设容量以及服务器的建设数量。最后，以阿里巴巴公开运行数据为例，证明考虑多元电力市场能够大大降低数据中心规划成本，激励数据中心园区投资建设更多灵活性资源，为电网提供有效的调频服务和容量支撑。

关键词：数据中心；规划；算力；虚拟储能；电力市场；置信容量

0引言

随着新一代信息技术的蓬勃发展，数据中心建设逐步发展为尖端企业研发生产的基础需求[1]。然而，数据中心园区的建设与运行需要大规模的资金投入与大量的电力消耗[2]，如何在保证数据中心服务质量的前提下制定出合理的建设方案以提升经济效益是企业的重点需求。同时，如何充分利用数据中心园区的灵活性来提升电力系统调节能力和负荷跟踪能力[3]，则是电网的主要考虑因素。而数据中心园区的可调特性刻画是企业侧精细化建设的根本依据[4]，电力市场机制则是电网侧影响数据中心园区规划的重要方式。因此，上述需求又可凝练为2个问题：1）如何准确刻画数据中心园区时序可调特性；2）结合时序可调特性和市场引导，如何实现数据中心园区的合理规划。

在可调特性刻画方面，数据中心负载分为延时容忍型负载和延时敏感型负载[4]，前者延时容忍度较高，具备时序迁移能力[5]。数据中心服务器可通过迁移计算负载实现电力负荷的时间转移。现有文献大多通过精细化构建计算负载与服务器能耗映射关系来刻画数据中心的时序可调特性。文献[6]和文献[7]分别构建了基于动态电压频率调节和基于线性模型的数据中心时序可调能力评估方法。文献[8]提出了一种计算负载执行/迁移矩阵表征数据中心时序电力负荷可调特性的方法。但上述精细化建模方法在解决包含大量服务器的数据中心规划问题时面临着计算维度高、复杂性大的困境。基于此，部分学者开展了服务器集群能耗特性研究。文献[9]提出基于累加求和的服务器集群功耗计算方法。文献[10-11]根据待处理任务请求量决策服务器集群的工况（运作/空闲），并提出基于运作状态服务器的数量的服务器集群功耗计算方法。但上述方法均假设服务器同质，忽略了不同服务器性能参数、运行工况和利用率的差异，存在较大的误差。

在数据中心园区规划方面，数据中心园区可在满足自身计算任务需求的前提下，以经济效益为目标考虑其灵活性参与电力市场的收益制定规划方案[12]。文献[13]研究了分时电价下数据中心微网的规划问题，并分析可靠性成本对规划方案的影响。文献[14]考虑了节点电价差异，构建了算力网和电力网协调扩建规划模型。在数据中心规划研究中，大部分学者仅考虑其在电量市场利用不同电价套利的经济收益，忽略了其参与调频市场和容量市场的可能。这一方面降低了数据中心企业的经济收益[15]，另一方面未能充分发挥数据中心可调特性对优化电网运行的潜力。实际上，在规划中考虑多元电力市场存在诸多困难。数据中心园区参与调频市场需要明确其时序可调特性，而容量市场参与者则需要提供长时间尺度一定概率下的可用容量。

如何准确刻画数据中心园区的可调特性，并在电量-调频-容量市场引导下制定合理的数据中心规划方案，是一个有待研究的问题。因此，本文提出基于多面体定界收缩法的虚拟发电机和虚拟储能聚合方法，以刻画数据中心园区的可调特性，构建多元电力市场引导下的算力及电力资源规划模型，在保证数据中心园区服务质量的前提下，将多元电力市场价值融入数据中心园区规划建设。

1多元电力市场引导下的数据中心园区规划框架

本文提出多元电力市场引导下的数据中心园区规划框架，如图1所示，规划框架分为以下三部分。

1）数据中心园区可调特性聚合

基于多面体定界收缩法将源侧和需求侧灵活性资源分别聚合为虚拟发电机和虚拟储能，刻画数据中心园区聚合可调特性，作为参与电量-调频-容量电力市场的模型基础。

2）数据中心园区参与多元电力市场经济收益

在日前/实时电量市场双结算机制的基础上，根据数据中心园区虚拟发电机/储能容量价值和调节特性的差异性，灵活调整参与容量与调频市场的策略，以提升数据中心园区的市场收益。

3）考虑参与多元电力市场的数据中心园区规划模型

构建考虑电量-调频-容量电力市场收益的数据中心园区规划模型，分析不同新能源装机容量以及延时容忍型任务请求比例对数据中心园区建设方案及规划成本的影响。

2数据中心园区可调特性聚合

精准量化数据中心园区各资源个体可调特性复杂且烦琐。同时，交易机制下数据中心园区作为整体参与电力市场。因此，本文分析不同类型资源，根据其运行特点提出虚拟储能/发电机聚合方法，对数据中心园区可调特性进行聚合分析。

3数据中心园区参与多元电力市场经济收益

本文考虑的多元电力市场包括电量市场、调频市场和容量市场。

4考虑多元电力市场的数据中心园区规划

在上述基础上，本文对数据中心储能、发电机的建设容量和服务器的建设数量规划进行优化。

5算例验证

为了验证本文所提出方法的有效性，基于阿里巴巴公开运行数据[22]（见附录C图C1）进行算例分析，新能源信息见附录C图C2[23-24]、调频市场数据见附录C图C3[25]。

5.1数据中心园区服务器及供电资源规划结果

设计以下5个规划方案并进行对比，算例中延时容忍型任务请求占比为40%，新能源装机容量为1000kW。

1）本文方案：考虑电量-调频-容量市场；

2）方案1：只考虑电量市场；

3）方案2：只考虑调频市场；

4）方案3：只考虑容量市场；

5）方案4：不考虑任何电力市场。

不同规划方案下发电机的建设量相近，如表1所示。因为发电机是数据中心园区主要保障供电电源，不同规划方案都需要建设足够发电机以保障数据中心园区的供电可靠性。考虑调频和容量市场后，数据中心园区服务器和储能的灵活性价值得到发挥，将具有更多的预算来进行服务器和储能的建设。

由表2可知，不同规划方案电量市场购电成本差异不大，电量市场对数据中心园区规划的引导作用较小。对比其他方案，本文方案建设和运行成本最高，但由于调频市场和容量市场收益高，总成本反而是最低的，说明调频和容量市场在规划中有重要的经济引导作用。

5.2虚拟发电机/储能功率边界分析

本文所提的规划方案中，虚拟发电机和虚拟储能的功率边界如图2所示。

虚拟发电机功率下界为0，而上界在14：00时刻达到最大值。因为数据中心园区发电机出力较为稳定，发电机功率上界相对固定，虚拟发电机的功率上界主要受到新能源功率上界的影响。虚拟储能的功率边界随着储能和服务器的运行状态变化而出现较为明显的波动。虚拟储能功率下限绝对值比上限小，因为虚拟储能中只有电储能可以提供反向功率（放电功率），服务器是用能设备，只能削减功率。同时，虚拟储能上界和下界同向移动，这是因为可放电功率最大值减少时，可充电功率最大值将会增加，反之亦然。

5.3数据中心园区各类资源运行模拟结果分析

在本文规划方案下，模拟数据中心园区各设备的经济运行情况（以典型场景1为例）。

从图3可知，数据中心园区的电力供应主要由上级电网和新能源来保障，新能源能够实现全额消纳，上级电网负责平抑新能源和负荷的波动。发电机几乎不出力，储能作为灵活性资源，分别在数据中心负荷高峰提供放电功率，在负荷低谷提供充电功率，能够减少数据中心园区负荷峰谷差，实现削峰填谷。参与多元电力市场后，数据中心园区负荷曲线更为平缓，峰谷差率明显降低，从1.26%降低为1.07%，如附录C图C4所示。

调整前数据中心任务请求存在多个尖峰，如附录C图C5所示，调整之后的任务请求高峰期为00：00—04：00、08：00—15：00、19：00—21：00。其中，00：00—04：00为电网负荷的低谷期，把任务请求转移到该时段能够减少购电成本；08：00—15：00为园区新能源出力高峰期，能够促进新能源的消纳；在18：00—21：00时段，数据中心为了跟踪调频市场的调整信号进行任务迁移（见附录C图C6）。

5.4不同因素对数据中心园区规划的影响

本节研究不同新能源装机容量以及不同延时容忍型任务请求占比对服务器和储能建设方案的影响。

由图4和图5可知，随着新能源装机容量增长，不同延时容忍型任务请求比例下的服务器建设数量和储能建设容量均有所增加。这是因为新能源具有随机性，为了平抑新能源的波动，需要建设更多服务器以及储能容量。随着延时容忍型任务请求比例增加，服务器建设数量和储能建设容量减少，这是因为延时容忍型任务请求具有时空迁移潜力，其比例增加能够直接提升数据中心服务器的可调能力，从而降低建设冗余服务器和储能容量的需求。