一种数据中心不间断电源充放电优化控制方法及系统

摘要

本发明公开了一种数据中心不间断电源充放电优化控制方法及系统，该方法包括：接收发生的实时负荷数据进行当前时刻的l分钟期间内平均负载并与峰值负载求差得出Δl，若Δl＞0，调峰控制环启动；若Δl≤0，最优控制环启动；最优控制环：在接收到m个历史负荷数据之后通过建立动态均衡模型进行负荷预测；接收电池组SOC值，并接收电池组SOC值并进行成本优化计算；接收数据中心区域内分时电价信息，将收集的电价信息进行成本优化计算；进行约束；以数据中心用电成本最小为目标生成不间断电池组调度集；调峰控制环。该系统用来实施上述方法。本发明具有易操作、能够有效降低数据中心用电成本等优点。

权利要求

1.一种数据中心不间断电源充放电优化控制方法，其特征在于，包括：

接收发生的实时负荷数据进行当前时刻的l分钟期间内平均负载并与峰值负载求差得出Δl，若Δl＞0，调峰控制环启动；若Δl≤0，最优控制环启动；

最优控制环：在接收到m个历史负荷数据之后通过建立动态均衡模型进行负荷预测；接收电池组SOC值，并进行成本优化计算；接收数据中心区域内分时电价信息，将收集的电价信息进行成本优化计算；通过考虑储能电池充放电功率约束、储能电池SOC约束、电网输出功率约束；以数据中心用电成本最小为目标生成不间断电池组调度集；

调峰控制环：平均负载超过峰值限制条件，接收平均负荷值 计算负荷限制条件的峰值削减所必需的总放电功率 接收从调度集生成的预测调度集并根据消峰量计算的 对预测调度集进行更新；

在调峰控制环中，对某时刻预测的调度集，具体计算模型描述如下：

接收从调度集生成的预测调度集并根据消峰量计算的 对预测调度集进行更新，计算模型描述如下：其中 表示第k小时不间断电源系统第i个储能电池组的最后输出功率， 是第k小时不间断电源系统第i个储能电池组的预定输出功率，正号表示充电和负号放电。

2.根据权利要求1所述的数据中心不间断电源充放电优化控制方法，其特征在于，在对实时负荷数据进行处理时，具体计算模型描述如下：在具体应用实例中，通过PCM调制器将Δl转换成数字信号发送至三极管，若Δl＞0，则PCM调制器输出高电平，三极管二导通，调峰控制环启动；若Δl≤0，则PCM调制器输出低电平，三极管一导通，最优控制环启动。

3.根据权利要求1所述的数据中心不间断电源充放电优化控制方法，其特征在于，在最优控制环中，动态均衡模型描述如下：其中 为数据中心在第d个运行日中k时刻的预测负荷， 为运行日前第n天在k时刻的实际负荷，m为平均天数，ωd‑n是运行日第前n天的权重因子。

4.根据权利要求1所述的数据中心不间断电源充放电优化控制方法，其特征在于，在最优控制环中，以数据中心用电成本最小为目标生成不间断电池组调度集：其中k表示UPS储能系统运行日中每一调度单位的序列号， 是第k小时不间断电源系统第n个储能电池组的预定输出，正号表示充电和负号放电，N为UPS储能系统中储能电池组总数。

5.一种用于实施权利要求1至4中任意一项所述数据中心不间断电源充放电优化控制方法的数据中心不间断电源充放电优化控制系统，其特征在于，包括：负荷接收模块，用于接收下一运行日前m天由数据中心调度室发生的历史负荷数据，负荷预测单元从负荷锁存单元以队列{Lk,d‑1,Lk,d‑2,…,Lk,d‑m}提取前m运行日第k小时负荷数据进行当前运行日第k小时负荷预测计算；

SOC接收模块，用于接收从数据中心UPS储能系统的电池管理系统发出的N组电池组SOC实测值；

SOC锁存单元，用于将存储的N组SOC值发送至SOC输出单元；

SOC预测计算单元，针对UPS储能系统SOC水平的不确定性，利用预测控制模型对储能电池SOC水平进行预测，预测结果将通过SOC无线发送单元传输至SOC无线接收单元，对储能电池的SOC水平进行实时更新，为成本优化和SOC约束提供准确数据；

SOC无线接收单元，用于接收本电路中SOC无线发送单元发送的电池组SOC水平预测值，并把接收的预测值发送至SOC输出单元；

电价接收模块，用于通过无线收发器接收数据中心区域内分时电价信息；电价锁存单元短时存储接收的电价信息，若采集到完整电价曲线，电价锁存单元则将电价信息发送只成本计算单元进行成本优化计算；

最优成本计算单元，用来在考虑储能电池充放电功率约束、储能电池SOC约束、电网输出功率约束条件下找到UPS储能系统一组最优的每小时调度集，以便在预先设定的范围内使电力用户的日用电成本最小；

调度集生成单元，成本优化计算结果将分小时依输出单位时间内电池组预定功率值，最后输出以队列的形式组成一个调度集传输至越限验证单元进行验证操作；

平均负载估算单元，用于接收实时负荷数据之后进行当前时刻的某期间内的平均负载；

峰值判断单元平均负载估算单元的平均负荷预测值将输出至峰值判断单元，峰值判断单元将依次对每个预测值进行越限验证。

6.根据权利要求5所述的数据中心不间断电源充放电优化控制系统，其特征在于，还包括峰值削减量计算单元，用于接收平均负荷值 计算负荷限制条件的峰值削减所必需的总放电功率

7.根据权利要求5所述的数据中心不间断电源充放电优化控制系统，其特征在于，还包括时间戳加载单元，用于为每串从最优调度集输出模块发送的最优调度集队列设置调度时间，给每串调度集在末尾加上该串调度集时间戳，作为数据调度中心识别该串调度集的调度时间；时间戳加载完成之后通过本电路中的无线发射模块发送至数据中心调度室。

说明书

一种数据中心不间断电源充放电优化控制方法及系统

技术领域

[0001] 本发明主要涉及到数据中心的电能控制技术领域，特指一种数据中心不间断电源充放电优化控制方法。

背景技术

[0002] 目前，全球光伏、潮汐发电等可再生能源呈现出指数式的增长，已经成为电力系统的重要组成部分，以谷歌数据中心为代表的运营商通过建立基于分布式可再生能源发电站为数据中心供能，以保证数据中心电能供应的稳定，缓解配电网供电压力，达到高效利用绿色能源供能的目的。但是由于可再生能源发电具有随机性、不确定性的特点，因此可再生能源并不能作为数据中心的可靠电源。数据中心UPS储能从根本上解决使用可再生能源发电所带来问题的最有效手段，在利用可再生能源供能时可先将富余的能量储存起来，然后在电网负荷高峰期将这些间歇式能源供给转换成相对统一、稳定的电能输出，通过UPS储能系统参与供能来解决可再生能源发电的间歇性和不稳定性问题，整合数据中心闲散储能，从而实现可再生能源的稳定出力。

[0003] 数据中心用电负载属于不可中断负载，尤其是数据中心服务器对于供电质量和可靠性有着较高的要求，需要稳定的电能供应以处理各种高精度计算任务请求，随着电力市场的发展，以数据中心为主的需求侧资源管理愈发受到重视，具备用电负载优化管理潜力的数据中心参与需求响应的必要性进一步增强，运营商关注的成本优化问题也可以通过数据中心用电负载参与需求响应来实现。因此数据中心较适合参与基于价格的需求响应，并且需求响应行为可以基于数据中心用电负载管理技术实现。

发明内容

[0004] 本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种易操作、能够有效降低数据中心用电成本的数据中心不间断电源充放电优化控制方法及系统。

[0005] 为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

[0006] 一种数据中心不间断电源充放电优化控制方法，其包括：

[0007] 接收发生的实时负荷数据进行当前时刻的l分钟期间内平均负载并与峰值负载求差得出Δl，若Δl＞0，调峰控制环启动；若Δl≤0，最优控制环启动；

[0008] 最优控制环：在接收到m个历史负荷数据之后通过建立动态均衡模型进行负荷预测；接收电池组SOC值，并接收电池组SOC值并进行成本优化计算；接收数据中心区域内分时电价信息，将收集的电价信息进行成本优化计算；通过考虑储能电池充放电功率约束、储能电池SOC约束、电网输出功率约束；以数据中心用电成本最小为目标生成不间断电池组调度集；

[0009] 调峰控制环：平均负载超过峰值限制条件，接收平均负荷值 计算负荷限制条件的峰值削减所必需的总放电功率 接收从调度集生成的预测调度集并根据消峰量计算的 对预测调度集进行更新。

[0010] 作为本发明方法的进一步改进：在对实时负荷数据进行处理时，具体计算模型描述如下：

[0011]

[0012] 在具体应用实例中，通过PCM调制器将Δl转换成数字信号发送至三极管，若Δl＞0，则PCM调制器输出高电平，三极管二导通，调峰控制环启动。若Δl≤0，则PCM调制器输出低电平，三极管一导通，最优控制环启动。

[0013] 作为本发明方法的进一步改进：在最优控制环中，动态均衡模型描述如下：

[0014]

[0015] 其中 为数据中心在第d个运行日中k时刻的预测负荷， 为运行日前第n天在k时刻的实际负荷，m为平均天数，ωd‑n是运行日第前n天的权重因子。

[0016] 作为本发明方法的进一步改进：在最优控制环中，以数据中心用电成本最小为目标生成不间断电池组调度集：

[0017]

[0018] 其中k表示UPS储能系统运行日中每一调度单位的序列号， 是第k小时不间断电源系统第n个储能电池组的预定输出，正号表示充电和负号放电，N为UPS储能系统中储能电池组总数。

[0019] 作为本发明方法的进一步改进：在调峰控制环中，对某时刻预测的调度集，具体计算模型描述如下：

[0020]

[0021] 接收从调度集生成的预测调度集并根据消峰量计算的 对预测调度集进行更新，计算模型描述如下：

[0022]

[0023] 其中 表示第k小时不间断电源系统第i个储能电池组的最后输出功率，是第k小时不间断电源系统第i个储能电池组的预定输出功率，正号表示充电和负号放电。

[0024] 本发明进一步提供一种数据中心不间断电源充放电优化控制系统，其包括：

[0025] 负荷接收模块，用于接收下一运行目前m天由数据中心调度室发生的历史负荷数据，负荷预测单元从负荷锁存单元以队列{Lk，d‑1，Lk，d‑2，…，Lk，d‑m}提取前m运行日第k小时负荷数据进行当前运行日第k小时负荷预测计算。

[0026] SOC接收模块，用于接收从数据中心UPS储能系统的电池管理系统发出的N组电池组SOC实测值。

[0027] SOC锁存单元，用于将存储的N组SOC值发送至SOC输出单元。

[0028] SOC预测计算单元，针对UPS储能系统SOC水平的不确定性，利用预测控制模型对储能电池SOC水平进行预测。预测结果将通过SOC无线发送单元传输至SOC无线接收单元，对储能电池的SOC水平进行实时更新，为成本优化和SOC约束提供准确数据。

[0029] SOC无线接收单元，用于接收本电路中SOC无线发送单元发送的电池组SOC水平预测值，并把接收的预测值发送至SOC输出单元。

[0030] 电价接收模块，用于通过无线收发器接收数据中心区域内分时电价信息。电价锁存单元短时存储接收的电价信息，若采集到完整电价曲线，电价锁存单元则将电价信息发送只成本计算单元进行成本优化计算。

[0031] 最优成本计算单元，用来在考虑储能电池充放电功率约束、储能电池SOC约束、电网输出功率约束条件下找到UPS储能系统一组最优的每小时调度集，以便在预先设定的范围内使电力用户的日用电成本最小。

[0032] 调度集生成单元，成本优化计算结果将分小时依输出单位时间内电池组预定功率值，最后输出以队列的形式组成一个调度集传输至越限验证单元进行验证操作。

[0033] 平均负载估算单元，用于接收实时负荷数据之后进行当前时刻的某期间内的平均负载。

[0034] 峰值判断单元平均负载估算单元的平均负荷预测值将输出至峰值判断单元。峰值判断单元将依次对每个预测值进行越限验证。

[0035] 作为本发明系统的进一步改进：还包括峰值削减量计算单元，用于接收平均负荷值 计算负荷限制条件的峰值削减所必需的总放电功率

[0036] 作为本发明系统的进一步改进：还包括时间戳加载单元，用于为每串从最优调度集输出模块发送的最优调度集队列设置调度时间，给每串
调度集在末尾加上该串调度集时间戳，作为数据调度中心识别该串调度集的调度时间。时间戳加载完成之后通过本电路中的无线发射模块发送至数据中心调度室。

[0037] 与现有技术相比，本发明的优点在于：

[0038] 1、本发明的数据中心不间断电源充放电优化控制方法及系统，针对数据中心负荷波动问题和UPS储能SOC不确定性问题，提出了一个由日期调度和实时调度组成的两阶段控制框架，基于模型预测表征UPS储能系统中储能电池SOC不确定性。本发明提出以UPS储能系统输出功率模型为基础，设计了一种数据中心UPS充放电优化两阶调度电路及方法，用于在分时电价下对数据中心用电负载的管理。在满足稳定电池使用和峰值调节的操作限制及考虑控制范围内用电成本最小化的条件下，所提调度模型将生成一系列电池调度集。

[0039] 2、本发明的数据中心不间断电源充放电优化控制方法及系统，实时采集数据中心负载功率，通过实时功率与峰值负载比较结果判断控制电路工作方式，最优控制环根据电池管理系统发送的不间断电源SOC值以及采集的电价信息，以数据中心用电成本最优为目标获得不间断电源调度集并存入调度集暂存器。调峰控制环计算数据中心负载限制条件的峰值削减所必须的总放电功率，并依据预测调度集更新当前不间断电源调度集以实现数据中心负载保持在峰值限制范围内。本发明通过最优控制环和调峰控制环的协同工作有效降低数据中心用电成本。

附图说明

[0040] 图1是一种考虑分时电价数据中心UPS充放电优化两阶调度电路及方法原理图。

[0041] 图2是本发明的实施例中一年中各时段的电价曲线。

[0042] 图3是本发明的实施例中数据中心电负荷变化曲线。

[0043] 图4是本发明的实施例中系统运行时实际SOC变化曲线。

[0044] 图5是本发明的实施例中UPS储能系统预期和实际功率输出曲线。

[0045] 图6是本发明的实施例中12:00pm‑12:15pm用电负载变化曲线。

[0046] 图7是本发明的实施例中12:00pm‑12:15pm UPS储能系统输出曲线。

具体实施方式

[0047] 以下将结合说明书附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。

[0048] 如图1所示，本发明的一种数据中心不间断电源充放电优化控制方法，其包括：

[0049] 步骤S1：接收发生的实时负荷数据进行当前时刻的l分钟期间内平均负载并与峰值负载求差得出Δl。

[0050] 具体计算模型描述如下：

[0051]

[0052] 在具体应用实例中，通过PCM调制器将Δl转换成数字信号发送至三极管，若Δl＞0，则PCM调制器输出高电平，三极管二导通，调峰控制环启动。若Δl≤0，则PCM调制器输出低电平，三极管一导通，最优控制环启动。

[0053] 步骤S2：最优控制环；

[0054] 在接收到m个历史负荷数据之后通过建立动态均衡模型进行负荷预测。

[0055] 在具体应用实例中，动态均衡模型描述如下：

[0056]

[0057] 其中 为数据中心在第d个运行日中k时刻的预测负荷， 为运行日前第n天在k时刻的实际负荷，m为平均天数，ωd‑n是运行日第前n天的权重因子。

[0058] 接收电池管理系统嵌入式系统发送的电池组SOC值，并把接收电池组SOC值输出单元发送至最优成本计算单元进行成本优化计算。

[0059] 接收数据中心区域内分时电价信息，将收集的电价信息进行成本优化计算。

[0060] 通过考虑储能电池充放电功率约束、储能电池SOC约束、电网输出功率约束。以数据中心用电成本最小为目标生成不间断电池组调度集。

[0061]

[0062] 其中k表示UPS储能系统运行日中每一调度单位的序列号， 是第k小时不间断电源系统第n个储能电池组的预定输出，正号表示充电和负号放电，N为UPS储能系统中储能电池组总数。

[0063] 步骤S3：调峰控制环；

[0064] 此时平均负载超过峰值限制条件，接收平均负荷值 计算负荷限制条件的峰值削减所必需的总放电功率

[0065] 在具体应用实例中，该单元给三极管三发送低电平信号，三极管导通。

[0066] 该时刻预测的调度集，具体计算模型描述如下：

[0067]

[0068] 接收从调度集生成的预测调度集并根据消峰量计算的 对预测调度集进行更新，计算模型描述如下：

[0069]

[0070] 其中 表示第k小时不间断电源系统第i个储能电池组的最后输出功率，是第k小时不间断电源系统第i个储能电池组的预定输出功率，正号表示充电和负号放电。

[0071] 本发明进一步提供一种数据中心不间断电源(UPS)充放电优化控制系统，包括：

[0072] 负荷接收模块，用于接收下一运行日前m天由数据中心调度室发生的历史负荷数据，负荷预测单元从负荷锁存单元以队列{Lk，d‑1，Lk，d‑2，…，Lk，d‑m}提取前m运行日第k小时负荷数据进行当前运行日第k小时负荷预测计算。计算单元将以动态均衡模型计算，具体描述如下：

[0073]

[0074] SOC接收模块，用于接收从数据中心UPS储能系统的电池管理系统发出的N组电池组SOC实测值。

[0075] SOC锁存单元，用于将存储的N组SOC值发送至SOC输出单元。

[0076] SOC预测计算单元，针对UPS储能系统SOC水平的不确定性，利用预测控制模型对储能电池SOC水平进行预测。预测结果将通过SOC无线发送单元传输至SOC无线接收单元，对储能电池的SOC水平进行实时更新，为成本优化和SOC约束提供准确数据。

[0077] 预测控制模型具体描述如下：

[0078]

[0079]

[0080] SOC无线接收单元，用于接收本电路中SOC无线发送单元发送的电池组SOC水平预测值，并把接收的预测值发送至SOC输出单元。

[0081] 电价接收模块，用于通过无线收发器接收数据中心区域内分时电价信息。电价锁存单元短时存储接收的电价信息，若采集到完整电价曲线，电价锁存单元则将电价信息发送只成本计算单元进行成本优化计算。

[0082] 最优成本计算单元，用来在考虑储能电池充放电功率约束、储能电池SOC约束、电网输出功率约束条件下找到UPS储能系统一组最优的每小时调度集，以便在预先设定的范围内使电力用户的日用电成本最小。最优成本计算单元接收SOC输出单元发送的UPS储能系统电池组SOC实测值和预测值，并将收集的SOC值作为成本优化计算的约束条件。此单元也接收负荷预测计算单元发送的数据中心k小时预测负荷值。电量计算单元将数据中心k小时负荷预测值 与k小时UPS储能系统总功率求差得出k小时数据中心负荷预测管理值。成本优化计算单元从电价输出单元提取k小时电网购电价格Tk和负荷预测管理值，提取成功后将两者做积计算得出k小时购电成本。

[0083]

[0084]

[0085] 调度集生成单元，成本优化计算结果将分小时依输出单位时间内电池组预定功率值，最后输出以队列的形式组成一个调度集传输至越限验证单元进行验证操作。

[0086]

[0087] 平均负载估算单元，用于接收实时负荷数据之后进行当前时刻的15分钟期间内估计这15分钟内的平均负载。因为TOU决定了峰值需要基于每小时中0到15分钟，15到30分钟，30到45分钟和45到60分钟每一个15分钟内的平均负荷来确定。

[0088] 具体计算模型描述如下：

[0089]

[0090] 峰值判断单元平均负载估算单元的平均负荷预测值将输出至峰值判断单元。峰值判断单元将依次对每个预测值进行越限验证。判断每个预测值是否大于数据中心TOU值，若判断预测值大于TOU值则进入消峰模式，并将计算结果传输至消峰量计算单元。若预测值小于TOU值，则将进入常规模式，将执行最优调度模型计算的调度集。

[0091] 在平均负载超过峰值限制条件下，则调度程序模式切换到峰值削减模式。在任何优化的时间表集下，UPS储能系统所有可用的BES都将放电以防止峰值超越限制范围。

[0092] 峰值削减量计算单元，用于接收平均负荷值 计算负荷限制条件的峰值削减所必需的总放电功率

[0093]

[0094] 时间戳加载单元，为每串从最优调度集输出模块发送的最优调度集队列设置调度时间，给每串
调度集在末尾加上该串调度集时间戳，作为数据调度中心识别该串调度集的调度时间。时间戳加载完成之后通过本电路中的无线发射模块发送至数据中心调度室。

[0095] 本发明在一个具体应用实例中，其具体实施步骤如下：

[0096] 设定大型工业用户为某地区云计算和信息数据服务中心，用户现场安装的UPS储能系统为三个电池储能系统集成，包含一台405kWh锂离子聚合物电池储能系统和两台300kWh铅酸电池系统。锂离子聚合物电池储能系统和铅酸电池系统的基本规格以及性能参数如表3.1所示。

[0097] 表3.1 UPS储能系统储能电池规格及相关参数

[0098]

[0099]

[0100] 本实例选取数据中心一典型运行日进行实施场景计算。首先本电路接收该典型日前m天历史运行负荷数据 进行负荷预测，预测结果如图3并发送至成本优化计算模块。

[0101] SOC接收模块接收UPS储能系统电池管理系统实测的电池组SOC水平值集合，并按队列 发送至成本优化计算模块。SOC接收模块采集的该典型日SOC运行曲线如图4所示。

[0102] 电价接收模块实时接收该地域内实时电价信息，并将电价信息发送至成本优化计算单元进行优化计算，该区域电价信息如图2所示。

[0103] 成本计算单元提取当地电价信息、负荷预测结果和电池组SOC水平实测值和预测值，根据本发明中所建模型进行成本优化计算。该模型以数据中心日购电成本最低为目标函数，包括电网向数据中心UPS储能系统充电和数据中心日负荷用电。模型具体描述如下：

[0104]

[0105]

[0106] 预先验证单元，主要针对成本优化计算单元的计算结果进行约束验证。约束条件包含三部分：

[0107] (1)电池组功率约束：

[0108]

[0109] k∈{1，2，…，24}，n∈{1，2，…，N}， 为运行日第k小时UPS储能系统第n个储能电池充放电的最小值， 为第k小时UPS储能系统第n个储能电池充放电的最大值。

[0110] (2)电池组SOC约束：

[0111]

[0112] k∈{1，2，…，24}，n∈{1，2，…，N}， 为第k小时UPS储能系统第n个储能电池的SOC最小值， 第k小时UPS储能系统第n个储能电池的SOC最大值。

[0113] (3)负载约束：

[0114]

[0115] k∈{1，2，...，24}，n∈{1，2，...，N}，Lmin，k为第k小时电力用户从电网接受功率的最小值，Lmax，k为第k小时电力用户从电网接受输出功率的最大值。

[0116] 调度集输出模块根据成本优化计算模块计算结果输出UPS储能系统电池组的调度集合，不同电池组运行曲线如图6所示。该单元生成的电池组调度集合发送至时间戳加载单元。

[0117] 实时调度模块负荷输出单元，提取数据中心实时负载，根据本电路所建模型进行实时估算运行时刻内十五分钟平均负载，该单元计算结果发送至峰值越限判断单元进行判定。本实例选取该典型运行日12:00pm至12:15pm数据中心负荷曲线，其负荷曲线如图7所示。

[0118] 峰值越限判断单元接收平均负载计算单元计算结果进行判定，若该单元检测到K时刻平均负载超过设定值，则将调度模式切换至削峰模式。则削峰量计算单元根据本发明中所建模型计算负荷限制条件的峰值削减所必需的总放电功率 实时调度模块根据 即时调整UPS储能系统电池组调度集并发送至时间戳加载单元。本实例选取
该典型运行日12:00pm至12:15pmUPS储能系统调度集，其结果如图7所示。若该单元未检测到异常情况，则实时调度模块按预定调度集发送至时间戳加载单元。调度时间加载完成后发送至数据中心调度室。

[0119] 以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。