面向需求响应的数据中心供能系统优化调度

数据中心作为高能耗和高碳排放量的互联网基础设施,国内外数据中心运营商通常采用分布式可再生能源电站为其供电。基于数据中心工作负载的可调度特性,提出数据中心电/冷负荷的协同管理方式及模型,在含分布式光伏发电的数据中心供能系统下,以日购电费用最小为目标,兼顾服务器集群运行可靠性需求,建立分时电价环境下面向需求响应的数据中心供能系统优化调度模型,并采用分支定界法求解。基于中石油数据中心一期工程数据和谷歌公布的工作负载样本数据集的算例仿真验证了所建模型的可行性和有效性,结果表明该模型最高可削减11.5%的数据中心购电费用,提高了可再生能源利用效率。     

考虑多风能预测场景的虚拟电厂日内滚动柔性优化调度方法

随着分布式可再生能源接入电网的比例日益提高,其出力间歇性和随机性给电力系统的安全稳定和经济运行带来了一系列的负面影响,虚拟电厂为分布式可再生能源可靠并网提供了新的途径。针对虚拟电厂中风电机组出力的不确定性及预测误差,考虑了由多个风能预测服务商基于不同预测方法提供多个风电出力预测场景,以期望运行成本最小为目标,制定虚拟电厂每个场景对应的最优调度计划。为应对风力状况的随机波动,虚拟电厂当前时段考虑下一时段所有风电出力场景下的计划调整成本。并以期望运行总成本最小为目标,构建基于多风能预测结果的虚拟电厂柔性优化调度模型,并设计了日内虚拟电厂出力计划的滚动调度策略。通过数值仿真,对比分析了不同预测场景下虚拟电厂的运行成本,验证了所提模型的可行性和有效性。     

充换电站模式下电动汽车参与物流配送的电能补给方式规划

摘 要：考虑充换电站（battery charging and swapping station, BCSS）同时提供充、换电2种电能补给方式的运营模式,相比仅在充电站或换电站模式下,电动汽车（electric vehicle, EV）参与物流配送的电能补给方式规划可能获得更低的物流配送成本。在满足EV配送途中的行驶约束和回到配送中心的慢速充放电约束的前提下,以EV配送路径、充换电模式选择以及慢速充放电策略为决策变量,以EV参与物流配送的快速充电成本、换电成本、车辆损耗成本和慢速充放电成本之和最小为优化目标,构建了确定EV在BCSS模式下的电能补给方式的最优规划模型。最后,以33节点的物流配送系统为例进行数值仿真,分析了电动汽车在配送途中的电能补给方式对运输成本和慢速充放电成本的影响,以及电动汽车回到配送中心的慢速充放电策略对物流配送总成本的影响。