一种含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法与流程

本发明涉及电力调度技术领域，具体涉及一种含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法。

背景技术

紧急需求响应是负荷高峰时有可能出现电力短缺的情况下触发的需求响应服务。以上海为例，纵观全年，能超过90％峰值负荷的时间累计不到100小时，只相当于365天的1％。为了保证这1％，除了保留大量冗余的发电能力，可以通过发布紧急需求响应信号以削减需求侧负荷的方式维持供需平衡。

目前需求侧参与紧急需求响应的尝试通常是通过启用备用的发电机，这种方式不但经济性差，而且对环境有不利影响。在寻找绿色的紧急需求响应替代方案中，紧急需求响应的理想参与对象是功率较大且可调的负荷。中央空调负荷与数据中心负荷符合这一要求。

预计到2020年，数据中心的电力消耗约占全球电力消耗总量的8％。同时，数据中心往往会进行过度的硬件配置，冗余度高，数据中心中的服务器在一天当中的大多数时间段内处于非饱和的工作状态，具有明显的繁忙期和空闲期。根据美国国家资源保护委员会的一项研究报告，在空闲期，多达30％的服务器是休眠状态。

空调负荷以其响应速度快、潜力大成为智能电网下重要的需求响应资源。中央空调系统更是在各类公共建筑中得到了广泛使用，其全年能耗为建筑物全年能耗的40％—60％，通过对中央空调负荷的合理控制，可以在较小程度影响用户舒适度的前提下，使用较小成本达到降低峰荷、缓解供需矛盾的目的。

技术实现要素：

本发明的目的是解决紧急需求响应事件触发时需求侧柔性负荷组合调控的问题。本发明的含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法，针对紧急需求响应事件触发所需削减的负荷量，综合利用办公楼宇的中央空调负荷、数据中心用电负荷等需求响应资源，将接受组合调控时办公楼宇室内温度升高带来的不舒适程度与服务器开、关机带来的硬件损耗转化为组合调控的成本，提出针对中央空调负荷与数据中心负荷的组合调控方案，具有良好的应用前景。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法，其特征在于：包括以下步骤，

步骤(a)，电网向负荷聚合商发出紧急需求响应信号；

步骤(b)，办公楼宇向负荷聚合商实时提供中央空调温度信息和硬件参数，数据中心向负荷聚合商实时提供数据载荷量和硬件参数；

步骤(c)，根据步骤(b)获得的各项参数，负荷聚合商按照中央空调削减负荷时办公楼宇中舒适度降低的等效成本及数据中心削减负荷时带来的硬件损耗成本，优化计算上述两类负荷的削减量；

步骤(d)，负荷聚合商判断能够参与紧急需求响应调控的中央空调及数据中心负荷是否满足紧急需求响应事件所需的削减量，若不能满足，则启动备用发电机完成削减量目标；

步骤(e)，根据组合调控模型计算结果，负荷聚合商向办公楼宇和数据中心发出调控指令，中央空调接受指令调节末端温度，数据中心接受指令调节服务器开机数量。

前述的一种含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法，其特征在于：步骤(a)，电网向负荷聚合商发出紧急需求响应信号，即每个时段所需削减的负荷值。

前述的一种含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法，其特征在于：步骤(b)，办公楼宇向负荷聚合商实时提供中央空调温度信息和硬件参数，包括室外温度、室内温度、设定温度、热传导系数及中央空调系统能效，数据中心向负荷聚合商实时提供数据载荷量和硬件参数，包括服务器数量、本时段开机服务器数量、服务器服务率及电能利用效率。

前述的一种含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法，其特征在于：步骤(c)，根据步骤(b)获得的各项参数，负荷聚合商按照中央空调削减负荷时办公楼宇中舒适度降低的等效成本及数据中心削减负荷时带来的硬件损耗成本，优化计算上述两类负荷的削减量，包括以下步骤，

(c1)，计算改变设定温度时中央空调负荷削减量

设有m个接受组合调控的办公楼宇拥有者。基于室外温度ti^out和设定温度ti^set之差，计算第i个办公楼宇中央空调系统的功率pi，如公式(1)所示，

其中，ai为第i个办公楼宇的热传导系数；ηi为第i个办公楼宇中央空调系统的能效。

根据空调机组的等效热参数模型，各时刻室内温度tiⁱⁿ与空调功率p的关系，如公式(2)所示，

其中，ttⁱⁿ和分别为t时刻和t+1时刻办公楼宇的室内温度；为t+1时刻的室外温度；a为办公楼宇的热传导系数；η为办公楼宇中央空调系统的能效；ε为散热函数；τ为控制周期；tc为时间常数。

将舒适的温度记为t^comfort，在此温度下的空调能耗为pi(t^comfort)。若第i个办公楼宇接收改变室内温度tiⁱⁿ，使得pi(ti^set)≤pi(t^comfort)，则此时的负荷削减量如公式(4)所示，

其中，ei为第i个办公楼宇的中央空调负荷削减量；ti^diff为舒适温度t^comfort与设定温度ti^set之差。

(c2)，计算中央空调参与紧急需求响应的成本

中央空调参与紧急需求响应的成本是基于用户不舒适程度的一个抽象概念，即用户舒适度程度降低的折算成本，主要由两个部分组成：①热获得量由办公单位中人员在室内平均停留时间决定；②散热量由舒适温度与室内温度之差决定。散热量的计算方法如公式(5)所示，

其中，β和r均为常数。

利用中央空调参与紧急需求响应的第i个办公楼宇的成本，如公式(6)所示，

其中，ci为第i个办公楼宇的中央空调参与紧急需求响应的成本；ω^comfort为将不舒适程度转化为成本的转换系数。

(c3)，计算改变开机服务器数量时数据中心负荷削减量

假设影响一个数据中心总能耗的关键因素是开机服务器的台数。数据中心的能耗除了服务器能耗之外，还包括网络设备能耗以及空调制冷设备能耗。

设有n个接受组合调控的数据中心租用者。将第j个数据中心的开机服务器数量记为mj，则服务器总能耗如公式(7)所示，

其中，pj.server为第j个数据中心的服务器总能耗；uj为第j个数据中心里所有开机服务器的平均利用率；p^idle和p^peak分别为服务器处于开机空闲状态和满载状态时的功率。通常认为p^idle≈0.66p^peak，即处于开机空闲状态的服务器功率约为其满载时功率的三分之二。因此，数据中心倾向于在调整开关机状态和调整服务器利用率中选择前者。

将第j个数据中心需处理的网络负载量和平均服务率记为λj和μj，则平均利用率如公式(8)所示，

uj＝λj/(μjmj)(8)

第j个数据中心内的服务器总功率如公式(9)所示，

若第j个数据中心在参与紧急需求响应时关掉m'j台服务器，则此时的服务器总功率如公式(10)所示，

较少的开机服务器数量意味着可以需要较少的空调制冷量以维持服务器的工作温度。因此，第j个数据中心的负荷削减量如公式(11)所示，

ej＝(pj.server-pj.server')·pue(11)

其中，ej为第j个数据中心的负荷削减量；pue为电能利用效率(数据中心总功率与服务器功率之比)。

响应时间的长短表征了服务水平的高低，根据m/m/1排队模型，第j个数据中心的平均响应时间dj如公式(12)所示，

考虑到数据中心租用者不会以服务质量的下降为代价参与紧急需求响应，关于服务质量的约束体现为响应时间不应突破一个约定好的上限，记为dj，如公式(13)所示，

(c4)，计算数据中心参与紧急需求响应的成本

在响应紧急需求响应信号时，数据中心需要改变其原有的工作状态，因此产生服务器在开机和关机状态间切换带来的硬件损耗(尤其是硬盘的损耗)，带来用于维护的硬件更换及人工成本，也可理解为平均故障间隔时间的缩短所对应的折旧成本，与相邻时刻间关停的服务器数量m'j之差线性相关。

因此，第j个数据中心参与紧急需求响应的成本可以表示为关于相邻两个控制时段间关停的服务器数量m'j之差的线性关系，如公式(14)所示，

cj(m'j)＝ω^wat·|m'j(t)-m'j(t-1)|(14)

其中，ω^wat为每次执行服务器启、停操作时的硬件损耗成本；m'j(t)和m'j(t-1)分别为t时刻和t-1时刻第j个数据中心内关停的服务器数量。

前述的一种含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法，其特征在于：步骤(d)，负荷聚合商判断能够参与紧急需求响应调控的中央空调及数据中心负荷是否满足紧急需求响应事件所需的削减量，若不能满足，则启动备用发电机完成削减量目标。

在只利用备用发电机响应紧急需求响应信号时，运营者的成本如公式(15)所示，

其中，α为备用发电机的单位发电成本；q为备用发电机的发电功率。

在考虑中央空调与数据中心参与紧急需求响应的成本之后，运营者的成本如公式(16)所示，

其中，表达形式(x)⁺＝max{x,0}；ei为第i个办公楼宇的中央空调负荷削减量；ej为第j个数据中心的负荷削减量；ri为给予第i个办公楼宇拥有者的回报；rj为给予第j个数据中心租用者的回报；当时，启动本地的备用发电机来达到紧急需求响应的削减目标。

前述的一种含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法，其特征在于：步骤(e)，根据组合调控模型计算结果，负荷聚合商向办公楼宇和数据中心发出调控指令，中央空调接受指令调节末端温度，数据中心接受指令调节服务器开机数量。

紧急需求响应组合调控的目标为社会福利最大化，即负荷聚合商收益、办公楼宇拥有者收益与数据中心租用者收益之和最大，如公式(17)-(20)所示，

vi＝ri-ci(ti^diff)(19)

vj＝rj-cj(m'j)(20)

其中，为只利用备用发电机响应edr信号时运营者的成本；ck为在考虑中央空调与数据中心参与edr后的运营者的成本；α为备用发电机的单位发电成本，q为备用发电机的发电功率；m为接受组合调控的办公楼宇拥有者数量；n为接受组合调控的数据中心租用者数量；ei为第i个办公楼宇的中央空调负荷削减量；ej为第j个数据中心的负荷削减量；ri为给予第i个办公楼宇拥有者的回报，rj为给予第j个数据中心租用者的回报；ci(ti^diff)为第i个办公楼宇的中央空调参与紧急需求响应的成本；cj(m'j)为第j个数据中心参与紧急需求响应的成本。

本发明的有益效果是：

本发明的含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法，实现了柔性需求响应资源的有效利用，改变以往单纯依赖备用发电机参与紧急需求响应的高污染、低效益的模式，为紧急需求响应场景下多种资源的柔性组合调控提供了参考，具有良好的应用前景。

附图说明

图1是本发明的含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法的总体架构图；

图2是本发明的含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合说明书附图，对本发明作进一步的说明。

如图1和图2所示，本发明的含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法，包括以下步骤，

步骤(a)，电网向负荷聚合商发出紧急需求响应信号，即每个时段所需削减的负荷值。

步骤(b)，办公楼宇向负荷聚合商实时提供中央空调温度信息和硬件参数，包括室外温度、室内温度、设定温度、热传导系数及中央空调系统能效，数据中心向负荷聚合商实时提供数据载荷量和硬件参数，包括服务器数量、本时段开机服务器数量、服务器服务率、电能利用效率。

步骤(c)，根据步骤(b)获得的各项参数，负荷聚合商按照中央空调削减负荷时办公楼宇中舒适度降低的等效成本及数据中心削减负荷时带来的硬件损耗成本，优化计算上述两类负荷的削减量，包括以下步骤，

(c1)，计算改变设定温度时中央空调负荷削减量

设有m个接受组合调控的办公楼宇拥有者。基于室外温度ti^out和设定温度ti^set之差，计算第i个办公楼宇中央空调系统的功率pi(ti^set)，如公式(1)所示，

其中，ai为第i个办公楼宇的热传导系数；ηi为第i个办公楼宇中央空调系统的能效。

根据空调机组的等效热参数模型，各时刻室内温度tiⁱⁿ与空调功率p的关系，如公式(2)所示，

其中，ttⁱⁿ和分别为t时刻和t+1时刻办公楼宇的室内温度；为t+1时刻的室外温度；a为办公楼宇的热传导系数；η为办公楼宇中央空调系统的能效；ε为散热函数；τ为控制周期；tc为时间常数。

将舒适的温度记为t^comfort，在此温度下的空调能耗为pi(t^comfort)。若第i个办公楼宇接收改变室内温度tiⁱⁿ，使得pi(ti^set)≤pi(t^comfort)，则此时的负荷削减量如公式(4)所示，

其中，ei为第i个办公楼宇的中央空调负荷削减量；ti^diff为舒适温度t^comfort与设定温度ti^set之差。

(c2)，计算中央空调参与紧急需求响应的成本

中央空调参与紧急需求响应的成本是基于用户不舒适程度的一个抽象概念，即用户舒适度程度降低的折算成本，主要由两个部分组成：①热获得量由办公单位中人员在室内平均停留时间决定；②散热量由舒适温度与室内温度之差决定。散热量的计算方法如公式(5)所示，

其中，β和r均为设定的常数。

利用中央空调参与紧急需求响应的第i个办公楼宇的成本，如公式(6)所示，

其中，ci(ti^diff)为第i个办公楼宇的中央空调参与紧急需求响应的成本；ω^comfort为将不舒适程度转化为成本的转换系数。

(c3)，计算改变开机服务器数量时数据中心负荷削减量

假设影响一个数据中心总能耗的关键因素是开机服务器的台数。数据中心的能耗除了服务器能耗之外，还包括网络设备能耗以及空调制冷设备能耗。

设有n个接受组合调控的数据中心租用者。将第j个数据中心的开机服务器数量记为mj，则服务器总能耗如公式(7)所示，

其中，pj.server为第j个数据中心的服务器总能耗；uj为第j个数据中心里所有开机服务器的平均利用率；p^idle和p^peak分别为服务器处于开机空闲状态和满载状态时的功率。通常认为p^idle≈0.66p^peak，即处于开机空闲状态的服务器功率约为其满载时功率的三分之二。因此，数据中心倾向于在调整开关机状态和调整服务器利用率中选择前者。

将第j个数据中心需处理的网络负载量和平均服务率记为λj和μj，则平均利用率如公式(8)所示，

uj＝λj/(μjmj)(8)

第j个数据中心内的服务器总功率如公式(9)所示，

若第j个数据中心在参与紧急需求响应时关掉m'j台服务器，则此时的服务器总功率如公式(10)所示，

较少的开机服务器数量意味着可以需要较少的空调制冷量以维持服务器的工作温度。因此，第j个数据中心的负荷削减量如公式(11)所示，

ej＝(pj.server-pj.server')·pue(11)

其中，ej为第j个数据中心的负荷削减量；pue为电能利用效率(数据中心总功率与服务器功率之比)。

响应时间的长短表征了服务水平的高低，根据m/m/1排队模型，第j个数据中心的平均响应时间dj(m'j)如公式(12)所示，

考虑到数据中心租用者不会以服务质量的下降为代价参与紧急需求响应，关于服务质量的约束体现为响应时间不应突破一个约定好的上限，记为dj，如公式(13)所示，

(c4)，计算数据中心参与紧急需求响应的成本

在响应紧急需求响应信号时，数据中心需要改变其原有的工作状态，因此产生服务器在开机和关机状态间切换带来的硬件损耗(尤其是硬盘的损耗)，带来用于维护的硬件更换及人工成本，也可理解为平均故障间隔时间的缩短所对应的折旧成本，与相邻时刻间关停的服务器数量m'j之差呈线性相关。

因此，第j个数据中心参与紧急需求响应的成本可以表示为关于相邻两个控制时段间关停的服务器数量m'j之差的线性关系，如公式(14)所示，

cj(m'j)＝ω^wat·|m'j(t)-m'j(t-1)|(14)

其中，ω^wat为每次执行服务器启、停操作时的硬件损耗成本；m'j(t)和m'j(t-1)分别为t时刻和t-1时刻第j个数据中心内关停的服务器数量。

步骤(d)，负荷聚合商判断能够参与紧急需求响应调控的中央空调及数据中心负荷是否满足紧急需求响应事件所需的削减量，若不能满足，则启动备用发电机完成削减量目标。

在只利用备用发电机响应紧急需求响应信号时，运营者的成本如公式(15)所示，

其中，α为备用发电机的单位发电成本；q为备用发电机的发电功率。

在考虑中央空调与数据中心参与紧急需求响应的可调度潜力与成本之后，运营者的成本如公式(16)所示，

其中，表达形式(x)⁺＝max{x,0}；ei为第i个办公楼宇的中央空调负荷削减量；ej为第j个数据中心的负荷削减量；ri为给予第i个办公楼宇拥有者的回报；rj为给予第j个数据中心租用者的回报；当时，启动本地的备用发电机来达到紧急需求响应的削减目标。

步骤(e)，根据组合调控模型计算结果，负荷聚合商向办公楼宇和数据中心发出调控指令，中央空调接受指令调节末端温度，数据中心接受指令调节服务器开机数量。

紧急需求响应组合调控的目标为社会福利最大化，即负荷聚合商收益、办公楼宇拥有者收益与数据中心租用者收益之和最大，如公式(17-20)所示，

vi＝ri-ci(ti^diff)(19)

vj＝rj-cj(m'j)(20)

其中，为只利用备用发电机响应edr信号时运营者的成本；ck为在考虑中央空调与数据中心参与edr后的运营者的成本；α为备用发电机的单位发电成本，q为备用发电机的发电功率；m为接受组合调控的办公楼宇拥有者数量；n为接受组合调控的数据中心租用者数量；ei为第i个办公楼宇的中央空调负荷削减量；ej为第j个数据中心的负荷削减量；ri为给予第i个办公楼宇拥有者的回报，rj为给予第j个数据中心租用者的回报；ci(ti^diff)为第i个办公楼宇的中央空调参与紧急需求响应的成本；cj(m'j)为第j个数据中心参与紧急需求响应的成本。

综上所述，本发明的含中央空调及数据中心的紧急需求响应组合调控方法，以社会福利最大化为目标，采取调节中央空调末端温度和调节数据中心服务器启停的方式，削减办公楼宇中央空调功率及数据中心功率，在室内温度舒适度约束、数据网络负载响应时间约束等约束条件下，实现对负荷削减信号的响应，有助于改善单纯依赖备用发电机响应紧急需求响应事件的高污染低效益问题，具有良好的应用前景。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。