CN114825315A - 管理来自多个光伏能源系统的功率的系统和方法 - Google Patents

管理来自多个光伏能源系统的功率的系统和方法 Download PDF

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Abstract

一种管理来自多个光伏(PV)能源系统的功率的方法和系统包括测量PV能源系统子集的输出，其中PV能源系统子集中的每个PV能源系统包括对应的电流传感器。剩余的PV能源系统不包括电流传感器。方法还包括基于包括传感器的PV能源系统的测量的输出计算所有PV能源系统的总功率。方法还包括确定用于一个或多个存储系统的充电阈值，以及确定数据中心内IT集群的功率阈值。方法还包括选择性地利用来自PV能源系统的能量为存储系统充电或为IT集群供电。方法还包括在没有附加的传感器的情况下升级和管理PV系统。

Description

管理来自多个光伏能源系统的功率的系统和方法
技术领域
本公开的实施例总体上涉及数据中心电力架构。更特别地，本公开的实施例涉及用于从多个光伏(PV)源向数据中心提供电力的系统和方法。
背景技术
数据中心是用于容纳IT设备和服务器的关键任务设施。业务需求和用例的变化、计算能力需求的变化等会导致IT设备设计的显著变化。数据中心的扩张速度非常快，其总能耗也在快速增长。每年，拥有大型数据中心的公司都会在电力上花费大量资金。因此，需要能够降低电力成本并更有效地利用数据中心内的电力的系统。可再生能源已开始吸引超大规模数据中心所有者的大量关注。此外，确实需要实施可再生能源以适应环境法规。
发明内容
第一方面，提供一种管理来自多个光伏(PV)能源系统的功率的方法，包括：
测量PV能源系统子集的输出，PV能源系统子集中的每个PV能源系统包括对应的电流传感器，并且剩余的PV能源系统包括没有电流传感器的PV能源系统；
基于PV能源系统子集的测量的输出计算所有PV能源系统的总功率；
确定一个或多个存储系统的充电阈值；
确定数据中心内一个或多个IT集群的功率阈值；以及
选择性地利用来自多个PV能源系统的能量为一个或多个存储系统充电或为一个或多个IT集群供电。
第二方面，提供一种数据中心系统，包括：
多个光伏(PV)能源系统；
多个PV能源系统的子集，其中每个PV能源系统包括相应的电流传感器，其中剩余的PV能源系统包括没有电流传感器的PV能源系统；
一个或多个存储系统；
一个或多个IT集群；以及
至少一个功率控制器配置为：
测量包括电流传感器的PV能源系统子集的输出；
基于PV能源系统子集的测量的输出计算所有多个PV能源系统的总功率；
确定一个或多个存储系统的充电阈值；
确定一个或多个IT集群的功率阈值；以及
选择性地利用来自多个PV能源系统的能量为一个或多个存储系统充电或为一个或多个IT集群供电。
第三方面，提供一种在数据中心内集成光伏(PV)电力系统的方法，所述方法包括：
为数据中心增加至少一个新的PV能源系统，新的PV能源系统不包括电流传感器；
确定至少一个新的PV能源系统是否包括与先前安装的PV能源系统相同类型的PV电池；
如果至少一个新的PV能源系统包括与先前安装的PV能源系统相同类型的PV电池，则通过将每个先前安装的PV能源系统的功率级别应用于每个新的PV能源系统来计算所有PV能源系统的总功率；以及
如果至少一个新的PV能源系统不包括与先前安装的PV能源系统相同类型的PV电池，则通过乘以与新的PV能源系统的面板的数量除以先前安装的PV能源系统的面板的数量成比例的比率来计算所有PV能源系统的总功率。
根据本公开，提供了一种用于将现有PV系统升级到IT集群而不需要对现有PV系统或IT集群进行系统适配的先进解决方案。
附图说明
本公开的实施例通过示例的方式示出并且不限于附图中的图，在附图中相同的附图标记表示相似的元件。
图1示出了根据本公开的实施例的数据中心中的配电系统的示例设计。
图2示出了根据本公开的实施例的数据中心中的配电系统的另一示例设计。
图3示出了根据本公开的实施例的数据中心中的配电系统的另一示例设计。
图4示出了根据本公开的实施例的数据中心中的配电系统的另一示例设计。
图5示出了根据本公开的实施例的数据中心中的配电系统的另一示例设计。
图6是根据本公开的实施例的用于在数据中心内分配电力的示例方法的流程图。
图7是根据本公开的实施例的用于在数据中心内分配电力的另一示例方法的流程图。
图8是根据本公开的实施例的用于在数据中心内集成光伏(PV)电力系统的示例方法的流程图。
具体实施方式
说明书中对“一个实施例”或“实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特定特征、结构或特性可包括在本公开的至少一个实施例中。在说明书中的各个地方出现的短语“在一个实施例中”不一定都指同一实施例。
在本文提供的实施例的描述中，可以使用术语“耦接”和“连接”以及它们的派生词。应当理解，这些术语并非旨在作为彼此的同义词。“耦接”用于指示可以或者可以不彼此直接物理或电接触、彼此合作或相互作用的两个或多个元件。“连接”用于指示相互耦接的两个或多个元件之间的通信的建立。此外，术语“服务器”、“客户端”和“设备”旨在泛指数据处理系统，而不是专门指用于服务器、客户端和/或设备的特定形式因素。
绿色能源系统，如风力涡轮机和太阳能电池板，成本越来越低并且碳排放也越来越低。然而，这些间歇性资源产生的电力有时既不持续也不可预测。现有的PV系统可以配备有组合式能源储存系统，这可能成本高昂且操作复杂。在环境法规和电力使用限制下，希望实施可再生能源以继续支持不断增长的电力需求和数据中心的扩展。
本公开的实施例允许将新的PV系统集成到现有基础设施。在一些实施例中，可以使用单个控制器来控制所有的PV子系统并将新的太阳能电池板添加到系统中，而不是为每个子系统使用控制器。
在实施例中，并非所有的PV系统都需要电流传感器。取代为每个PV子系统设置电流传感器和测试回路，新添加的PV系统的功率级别可以根据先前安装的包括电流传感器的PV系统进行预测。由此，本公开的实施例提供了一种用于将现有PV系统升级到IT集群而不需要对现有PV系统或IT集群进行系统适配的先进解决方案。此类实施例还可促进根据IT负载而缩放PV系统。
将诸如PV系统的可再生电力系统有效地实施到现代数据中心可能具有挑战性。根据实施例，考虑实时太阳能输出电力来确定系统的操作模式，以便利用太阳能而不需要将额外的能量存储系统添加到PV系统。根据另一个实施例，现有的IT基础设施可以升级为包括PV系统而无需对检测或控制系统有附加的要求。本公开的实施例提供了一种可以容易地插入到现有基础设施中并且与现有PV系统和IT集群完全兼容的系统。此外，新增的PV系统以及整个系统可以基于新升级的能力进行多阶段操作。在一些实施例中，PV系统实时功率输出可以在多个场景下动态调整，包括PV系统升级、PV系统降级、PV系统故障、定期维护等。
根据一个实施例，公开了多PV系统的设计和操作。公开了示例系统设计，以及用于填充和操作PV系统以及有效地利用可用的可再生电力的控制流程。为了便于描述，提供了多个系统的高级实施例，包括电气系统架构，以及包括子系统和整个系统之间的电气连接。然而，本领域技术人员将认识到，这些实施例不限制本发明的范围，并且可以使用各种其他实施例、架构和设计。
在一个实施例中，本文公开的系统可以在至少三种操作模式下操作，包括断开模式、连接模式和电池充电模式。为了能够集成新的PV系统以升级现有系统，并更有效地操作可再生能源来为数据中心供电，下面公开了一种数学方法，以实现对来自升级系统的太阳能的检测和估计，包括每个单个新增子系统的操作。本文公开的实施例能够以简化且成本有效的方式升级可再生电力系统。例如，本文公开的技术可用于将现有架构与附加的PV系统，包括可能配备或不配备电池存储系统的PV系统，相结合。
图1示出根据本公开的实施例的数据中心中的配电系统的示例设计。在此实施例中，总共有N个PV子系统，其中一些包括电流传感器，而一些不包括。在此实施例中，系统包括S个具有电流传感器的子系统，以及N-s个不具有电流传感器的子系统。具体地，系统包括具有相应DC/DC转换器107、电流传感器103和第一测试电阻105的第一PV系统101。在此示例实施例中，使用开关S1和S2，DC/DC转换器107和第一测试电阻105选择性地连接到第一PV系统101。同样，PV系统S 121使用开关S11和S12选择性地连接到DC/DC转换器127和测试电阻S125。电流传感器S 123也位于DC/DC转换器127和测试电阻S125之间。在此实施例中，DC/DC转换器107、127、137、147用于以一定的使用级别标准化和调节每个PV系统的输出电压(例如为电池充电或为其他工作负载供电)。
在此实施例中，总共有N个PV系统并且N-s个子系统不包括电流传感器。N-s个PV系统包括PV系统S+1 133和PV系统N 143。PV系统S+1 133连接到DC/DC转换器137，并且PV系统N 143连接到DC/DC转换器147。在实施例中，DC/DC转换器107、127、137、147中的每个连接到DC总线102、104、106、108。在一些实施例中，DC总线102、104、106、108可以是相同的DC总线。
在图1的实施例中，每个PV系统经由DC/DC转换器109、129、139、149和开关S3、S13、S21、S31选择性地连接到DC系统间DC总线117。DC/DC转换器109、129、139、149用于将电压转换为与系统间DC总线117相同的电压。
在此实施例中，每个PV系统包括对应的存储系统。在一些实施例中，PV系统可以与用于为DC总线供电的更集中的存储系统共存。对应于每个PV系统的这些存储系统包括存储系统1110、存储系统S 120、存储系统S+1 130和存储系统N 140。这些存储系统中的每个使用开关S4、S14、S22和S32选择性地连接到系统间DC总线117。在一些实施例中，S+1至N个PV系统中的每个可以不需要其自己的专用存储系统，并且两个或更多个PV系统可以共享存储系统。
在图1的实施例中，N个集群也选择性地连接到系统间DC总线117。这些集群包括集群1 112、集群S 122、集群S+1 132和集群N 142，它们使用开关S5、S15、S23、S33被选择性地连接到系统间DC总线117。在实施例中，系统还包括中央控制器113和PV控制器115。PV控制器115可以监控来自电流传感器103和123的读数，并且可以操作PV系统开关S1、S2、S11和S12。在一些实施例中，控制器113可以用于操作开关S3、S4、S5、S13、S14、S15、S21、S22、S23、S31、S32和S33，并且可以与PV控制器115交互。如将理解的，在一些实施例中，控制器113和PV控制器115可以是单独的元件或者可以集成到单个控制器中。
每当子系统具有可用的太阳能时，PV资源可以连接到系统间DC总线117并且可以用于为集群112、122、132、142提供服务，或者为存储系统110、120、130、140充电。此实施例中的开关具有至少两个目标：系统操作以操作功率流以向数据中心IT集群供电，以及实现模块化系统设计和服务/维护考虑。
示例操作场景包括以下：对于新建的系统，可以首先集成子系统1到S，然后可以集成系统S+1到N。对于具有PV系统S+1至N的现有系统，这些系统可以配备有能量存储系统或电池，然后系统1至S可以被集成，以便可以将总体控制切换到这些具有传感器的系统。对于包括PV系统1到N的现有系统，子系统1到S可以被集成或改造以实现本文描述的操作策略和控制技术。
图2示出根据本公开的实施例的数据中心中的配电系统的另一示例设计。在此实施例中，系统包括三个PV子系统。第一PV系统101和第二PV系统121分别连接到电流传感器103和123。第一PV系统101使用开关S1选择性地连接到DC/DC转换器107，并且使用开关S2选择性地连接到第一测试电阻105。同样地，第二PV系统121使用开关S11选择性地连接到DC/DC转换器127，并且使用开关S12选择性地连接到第二测试电阻125。系统还包括没有任何电流传感器的连接到DC/DC转换器137的PV系统3 133。DC/DC转换器107、127、137中的每个连接到DC总线102、104、106。这意味着此系统133将基于另外两个PV系统传感器来操作。
在图2的实施例中，每个PV系统经由DC/DC转换器109、129、139和开关S3、S13、S21选择性地连接到DC系统间DC总线117。DC/DC转换器109、129、139用于将电压转换为与系统间DC总线117相同的电压。
在此实施例中，每个PV系统与对应的存储系统共存。这些存储系统包括存储系统1110、存储系统2 120和存储系统3 130。这些存储系统中的每个使用开关S4、S14和S22选择性地连接到系统间DC总线117。在实施例中，此存储系统可以是数据中心中的专用能量备份单元，也可以是公共电力线路中使用的现有能量备份单元。
在图2的实施例中，三个集群也选择性地连接到系统间DC总线117。这些集群包括集群1 112、集群2 122和集群3 132，它们使用开关S5、S15、S23选择性地连接到系统间DC总线117。在实施例中，系统还包括中央控制器113和PV控制器115。PV控制器115可以监控来自电流传感器103和123的读数，并且可以操作PV系统开关S1、S2、S11和S12。在一些实施例中，控制器113可以用于操作开关S3、S4、S5、S13、S14、S15、S21、S22和S23，并且可以与PV控制器115交互。可以理解，在一些实施例中，中央控制器113和PV控制器115可以是单独的元件或者可以集成到单个控制器中。
此系统的三个示例操作模式在下面描述并且在图3-图5中示出。图3示出了根据本公开的实施例处于断开模式中的图2的配电系统的示例设计。在此操作模式下，中央控制器113向PV控制器115发送信号，PV控制器115从传感器103、123检索电流数据并发现当前没有太阳能可用。然后将此信息中继回中央控制器113。因此，开关S3、S4、S5、S13、S14、S15、S21、S22和S23保持打开，而开关S1、S2、S11和S12闭合。
图4示出了根据本公开的实施例处于电池充电模式中的图2的配电系统的示例设计。在此操作模式下，中央控制器113向PV控制器115发送信号，PV控制器115从传感器103、123检索电流数据，发现目前有太阳能可以用来给存储系统充电。此信息被中继到中央控制器113，中央控制器113确定第一存储系统110将接收可用的太阳能。在此操作模式下，开关S5、S15和S23打开而开关S3、S13和S21闭合以将所有PV系统连接到系统间DC总线117。开关S4、S14、和S22的一个或多个闭合以对一个或多个子系统充电。在此示例实施例中，S4关闭以对第一存储系统110充电，而S14和S22打开。在一些实施例中，可以通过考虑子系统内的电池的状态和组件的状态来选择要充电的存储系统。在此实施例中，检测电路保持为闭合电路，开关S1、S2、S11和S12闭合。
图5示出了根据本公开的实施例在连接模式中的图2的配电系统的示例设计。在此操作模式中，PV控制器115从传感器103、123检索电流数据并确定有足够的太阳能可用。因此，开关S3、S13和S21闭合以将所有PV系统连接到系统间DC总线117。然而，在此实施例中，总太阳能超过总线连接阈值，因此开关S4、S14和S22是打开的，S1、S2、S11、S12与S3、S13和S21一起闭合，以向其中一个集群提供太阳能。在此实施例中，第一集群112使用开关S5连接到系统间DC总线117，而第二集群122和第三集群132在开关S15和S23打开的情况下保持断开连接。
图6是根据本公开的实施例的用于在数据中心内分配电力的示例方法的流程图。配电方法600可以例如使用图1-图5中描述的配电系统来实施。在操作601，方法600测量包括电流传感器的PV能源系统子集的输出。在数据中心内，剩余的PV能源系统不包括电流传感器。
在操作603，基于PV能源系统子集的测量的输出计算所有PV能源系统的总功率。在一些实施例中，在没有电流传感器的PV能源系统包括与具有传感器的PV能源系统相同类型的PV电池的情况下，可以通过将每个具有传感器的PV系统的功率级别应用于那些没有传感器的系统来计算总功率。
在一些实施例中，在没有传感器的PV系统与具有传感器的PV系统类型不同的情况下，可以通过乘以与没有传感器的PV系统的面板的数量除以具有传感器的PV系统的面板的数量成比例的比率来计算总功率。在一些实施例中，可以为没有传感器的每个PV系统随机选择权重。可以从随机选择的权重中去除最高和最低值，并且可以计算剩余功率级别的平均值。
在操作605中，确定存储系统的充电电平阈值。在操作607中，确定数据中心内IT集群的功率阈值。
在操作605中，来自PV能源系统的能量被选择性地用于为存储系统或IT集群充电。在一些实施例中，当总PV功率高于用于存储系统的充电电平阈值但低于用于IT集群的功率阈值时，PV功率可用于为存储系统充电。如果总PV功率高于用于IT集群的功率阈值，PV功率可用于为IT集群中的一个或多个供电。
图7是根据本公开的实施例的用于在数据中心内分配电力的另一示例方法700的流程图。电力分配方法700可以例如使用图1-图5中描述的配电系统来实施。在此实施例中，在控制逻辑中使用两个阈值：充电电平阈值和总线连接阈值(即用于IT集群的功率阈值)。
方法700在701以操作的初始状态开始。参考图2-图5中描述的系统，除了开关S2和S12之外，所有开关在此初始状态下都断开。
在操作703，方法700检测用于检查是否存在任何可用的PV功率的信号。如果存在信号，则在操作705测量PV系统的输出电流的信息。可以通过闭合开关S2和S12、打开所有其他开关并让PV控制器测量电流传感器103和123处的值来测量电流。
在操作707，计算整个系统的太阳能总量。在实施例中，总功率可以根据下面的等式计算，其中Ptotal代表整个系统当前的总太阳能功率，第一项对应具有电流传感器的子系统的太阳能，这意味着这些子系统的输出是可直接测量的。
Figure BDA0003448710350000081
Figure BDA0003448710350000082
W(It)＝δIt (3)
Figure BDA0003448710350000083
或者
Figure BDA0003448710350000084
在等式(1)和(3)中，W(I)是可以为子系统将电流转换到功率的函数，并且I是从传感器测量的电流。在等式(3)中，δ与某个子系统中PV面板的输出电压值成比例。在实施例中，需要针对不同的系统调整δ，因为δ基于包括测试电阻的检测电路以及PV系统本身。函数f(αkt)是传递函数，可以用来计算其他没有传感器的子系统的太阳能输出，与Pk和Pt的偏差成比例，其中Pk是没有任何传感器的子系统的额定功率，Pt是具有传感器的子系统的功率。当具有传感器的子系统与没有传感器的子系统相同或由同一家公司制造时，传递函数只涉及面板的数量。此传递函数可以被理解为表示同一环境下两个系统的输出功率关系。因此，通过测量一个系统，可以计算另一个系统。此传递函数也可以基于实际系统进行开发或调整。这里我们介绍一些可能在以下部分中使用的方法。
在等式(4)中，αP是常数因子，它可以作为默认值被视为1。在实施例中，N1和N3分别对应于PV系统1和3的面板数量，而αN是一个常数因子，可以设置为默认值1。可以调整常数αP和αN以调整系统的准确性。
在等式(1)和(2)中，
Figure BDA0003448710350000091
用作每个子系统t的权重，而权重之和为1，并且可以使用随机算法计算权重。在一些实施例中，不具有传感器的一个子系统的输出太阳能可以计算为由具有传感器的子系统产生的太阳能的加权和。
传递函数与太阳能电池板的发电能力成比例，这可以与材料、电池板数量等有关。考虑到这些子系统中PV面板的差异，上面在等式(2)到(4)中概述了三个条件。
在操作709，确定总功率是否超过电池充电阈值。如果没有，则在操作711中将PV系统与系统间DC总线断开或保持断开。在操作711中，如果PV系统最初连接到系统间总线，则它们可以断开，并且如果它们未连接，它们保持断开。例如，这可以以图3所示的断开操作模式执行。
如果总功率确实超过电池充电阈值，则在操作713，PV系统可以连接到系统间DC总线。这可以通过闭合开关S1、S2、S3、S11、S12、S13、和S21执行，使得来自PV系统的功率可以被引导至系统间DC总线117。
在操作715，确定总PV功率是否超过IT集群的总线连接阈值。如果没有，则在操作719，将系统间总线连接到一个或多个存储系统以使用PV功率为存储系统充电。参考图4上面描述了这种操作模式的示例。
如果总PV功率超过总线连接阈值，则在操作717，一个或多个集群连接到系统间总线以使用PV功率为集群供电。此操作模式的示例参考图5如上所述。
图8是根据本公开的实施例的用于在数据中心内集成PV电力系统的示例方法800的流程图。方法800可以例如使用图1-图7中描述的配电系统来实施。在操作801，不包括任何电流传感器的一个或多个新PV子系统被添加到当前PV能源系统。
在操作803，方法800确定一个或多个新PV系统是否是与具有传感器的当前PV系统相同类型的系统。如果是相同类型的PV系统(例如相同类型的太阳能电池板或来自同一制造商)，则方法800继续到操作805并且使用太阳能电池板数量的偏差来计算新PV系统的功率。新PV系统的功率可以直接计算，简单地基于新PV系统中包括的面板数量，或者乘以与新太阳能电池板的数量除以先前安装的具有传感器的太阳能电池板的数量成比例的比率。
如果在操作803确定新PV系统与包括传感器的当前PV系统的类型不同，则方法800继续到操作807并随机选择权重k次，其中k是添加新的PV系统的数量，并针对这些权重计算功率。
在操作809，每个随机选择的权重的最高和最低结果被去除，并且产生k-2次计算的平均值。在操作811，计算满足系统要求的结果的平均值以确定新子系统的输出功率。例如，满足系统要求的结果可以包括与整个结果的集合的平均值相差较大的结果。在存在两个或多个相同的最高或最低结果的实施例中，这些结果中的每个将不满足系统要求。
在一些实施例中，本文描述的方法可以使用人工智能(AI)和/或机器学习(ML)神经网络来实现，人工智能(AI)和/或机器学习(ML)神经网络被训练来确定或计算新子系统的预测输出功率。例如，包括传感器的PV系统的测量的值以及为新PV系统计算的加权功率值(以及上述的平均计算)可用于训练神经网络，此神经网络可计算由不包括传感器的新PV系统产生的估计功率，以及PV系统的总功率。作为另一个示例，上面等式中的δ和传递函数可以通过AI技术实现。
已经根据对计算机存储器内的数据位的操作的算法和符号表示来呈现前述详细描述的一些部分。这些算法描述和表示是数据处理领域的技术人员用来最有效地向本领域的其他技术人员传递他们工作的实质的方式。算法在本文并且通常被认为是导致所需结果的自洽操作序列。这些操作是那些需要对物理量进行物理操作的操作。
然而，应当记住，所有这些和类似的术语都将与适当的物理量相关联并且仅仅是应用于这些量的方便的标签。除非从上述讨论中清楚地另有说明，否则应理解，在整个描述中，使用诸如以下权利要求中阐述的那些术语的讨论指的是计算机系统或类似电子计算设备的动作和过程，将在计算机系统的寄存器和存储器内表示为物理(电子)量的数据操作和转换为在计算机系统存储器或寄存器或其他此类信息存储、传输或显示设备内类似地表示为物理量的其他数据。
本发明的实施例还涉及一种用于执行本文的操作的装置。这种计算机程序存储在非暂时性计算机可读介质中。机器可读介质包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储信息的任何机制。例如，机器可读(例如，计算机可读)介质包括机器(例如，计算机)可读存储介质(例如，只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存设备)。
前述附图中描绘的过程或方法可以由包括硬件(例如电路、专用逻辑等)、软件(例如，体现在非暂时性计算机可读介质上)或两者组合的处理逻辑来执行。尽管以上根据一些顺序操作描述了过程或方法，但是应当理解，所描述的一些操作可以以不同的顺序执行。此外，一些操作可以并行而不是顺序执行。本文描述的实施例没有参照任何特定的编程语言进行描述。应当理解，可以使用多种编程语言来实现如本文所述的本发明实施例的教导。
本领域技术人员将认识到，可以在本公开的范围内对系统进行各种调整。
以下条款和/或示例涉及其特定实施例或其示例。示例中的细节可用于一个或多个实施例中的任何地方。不同实施例或示例的各种特征可以与包括的一些特征和排除的其他特征不同地组合以适合各种不同的应用。根据本文描述的实施例和示例，示例可以包括诸如方法、用于执行此方法的动作的手段、包括指令的至少一种机器可读介质之类的主题，此指令在由机器执行时使此机器执行此方法的动作，或者装置或系统。各种组件可以是用于执行所描述的操作或功能的手段。
一个实施例提供了一种管理来自多个光伏(PV)能源系统的功率的方法。方法包括测量PV能源系统子集的输出，其中PV能源系统子集中的每个PV能源系统包括对应的电流传感器，并且剩余的PV能源系统没有电流传感器。方法还包括基于具有传感器的PV能源系统的测量的输出计算所有PV能源系统的总功率。方法还包括确定用于一个或多个存储系统的充电阈值，以及确定数据中心内一个或多个IT集群的功率阈值。方法还包括选择性地利用来自PV能源系统的能量为存储系统充电或为IT集群供电。在一个实施例中，没有电流传感器的PV能源系统包括与具有传感器的PV能源系统相同类型的PV电池，并且计算总功率包括将具有传感器的PV能源系统中的每个的功率级别应用到每个没有传感器的PV能源系统。在一个实施例中，没有电流传感器的PV能源系统包括与PV能源系统子集相同类型的PV电池，并且计算总功率包括乘以与没有电流传感器的PV能源系统的面板的数量除以PV能源系统子集的面板的数量成比例的比率。在一个实施例中，计算总功率包括通过为每个没有电流传感器的PV能源系统数字上选择权重来计算每个没有电流传感器的PV能源系统的功率级别。在一个实施例中，计算总功率还包括：从没有电流传感器的PV能源系统的每个权重中去除对应于最高和最低值的功率级别计算；并计算剩余功率级别计算的平均值。在一个实施例中，计算总功率包括：利用机器学习(ML)神经网络计算没有电流传感器的PV能源系统的预测输出功率；并基于使用ML神经网络计算的预测输出功率计算总功率。在一个实施例中，总功率高于用于一个或多个存储系统的充电阈值且低于一个或多个IT集群的功率阈值，来自多个PV能源系统的能量用于为一个或多个存储系统充电。在一个实施例中，总功率高于用于一个或多个存储系统的充电阈值并且高于一个或多个IT集群的功率阈值，并且来自多个PV能源系统的能量用于为一个或多个IT集群供电。
本公开的另一个实施例包括数据中心。数据中心包括多个PV能源系统，PV能源系统子集包括电流传感器，以及剩余PV能源系统不具有电流传感器。数据中心还包括一个或多个存储系统、一个或多个IT集群以及至少一个功率控制器。功率控制器被配置为测量具有电流传感器的PV能源系统的输出；并基于具有传感器的PV能源系统的测量的输出计算所有PV能源系统的总功率。功率控制器还被配置为确定用于一个或多个存储系统的充电阈值，并确定一个或多个IT集群的功率阈值。功率控制器还被配置为选择性地利用来自PV能源系统的能量来为存储系统充电或为IT集群供电。在一个实施例中，没有电流传感器的PV能源系统包括与具有传感器的PV能源系统相同类型的PV电池，并且功率控制器被配置为通过将每个具有传感器的PV能源系统的功率级别应用到每个没有电流传感器的PV能源系统来计算总功率。在一个实施例中，不具有电流传感器的PV能源系统包括与具有电流传感器的PV能源系统相同类型的PV电池，并且功率控制器被配置为通过乘以与没有电流传感器的PV系统的面板的数量除以具有电流传感器的PV能源系统的面板的数量成比例的比率来计算总功率。在一个实施例中，功率控制器还被配置为：接收一个或多个没有电流传感器的附加PV能源系统；以及以不同的操作模式管理和操作所有PV能源系统，操作模式包括断开模式、为一个或多个存储系统充电的充电模式以及为一个或多个IT集群供电的连接模式。在一个实施例中，计算总功率包括：利用机器学习(ML)神经网络计算没有电流传感器的PV能源系统的预测输出功率；并基于使用ML神经网络计算的预测输出功率计算总功率。在一个实施例中，总功率高于用于一个或多个存储系统的充电阈值并且低于一个或多个IT集群的功率阈值，并且来自多个PV能源系统的能量用于为存储系统充电。在一个实施例中，总功率高于用于一个或多个存储系统的充电阈值并且高于一个或多个IT集群的功率阈值，并且来自多个PV能源系统的能量用于为IT集群供电。
本公开的另一个实施例包括一种用于在数据中心内集成光伏(PV)电力系统的方法。方法包括向数据中心添加至少一个不包括电流传感器的新PV能源系统。方法还包括确定新PV能源系统是否包括与先前安装的PV能源系统相同类型的PV电池。如果新PV能源系统包括与先前安装的PV能源系统相同类型的PV电池，方法包括通过将每个先前安装的PV能源系统的功率级别应用于每个新PV能源系统来计算所有PV能源系统的总功率。如果新PV能源系统不包括与先前安装的PV能源系统相同类型的PV电池，则方法包括通过乘以与新PV能源系统的面板的数量除以先前安装的PV能源系统的面板的数量成比例的比率来计算所有PV能源系统的总功率。在一个实施例中，新PV能源系统不包括与先前安装的能源系统相同类型的PV电池，并且计算总功率包括：通过为每个没有电流传感器的新PV系统数字上选择权重来计算每个没有电流传感器的新PV系统的功率级别。在一个实施例中，计算总功率进一步包括：从每个新PV系统的数字上选择的权重中的每个中删除对应于最高和最低值的功率级别计算；并计算剩余功率级别计算的平均值。在一个实施例中，总功率高于用于一个或多个存储系统的充电阈值并且低于一个或多个IT集群的功率阈值，并且来自所有PV能源系统的能量用于为存储系统充电。在一个实施例中，总功率高于用于一个或多个存储系统的充电阈值并且高于一个或多个IT集群的功率阈值，并且来自所有PV能源系统的能量用于为IT集群供电。
在前述说明书中，已经参考本发明的具体实施例描述了本发明。然而，在不脱离本发明更广泛的精神和范围的情况下，可以对其进行各种修改和改变。因此，说明书和附图被认为是说明性的而不是限制性的。

Claims (20)

1.一种管理来自多个光伏(PV)能源系统的功率的方法，包括：
测量PV能源系统子集的输出，PV能源系统子集中的每个PV能源系统包括对应的电流传感器，并且剩余的PV能源系统包括没有电流传感器的PV能源系统；
基于PV能源系统子集的测量的输出计算所有PV能源系统的总功率；
确定一个或多个存储系统的充电阈值；
确定数据中心内一个或多个IT集群的功率阈值；以及
选择性地利用来自多个PV能源系统的能量为一个或多个存储系统充电或为一个或多个IT集群供电。
2.根据权利要求1所述的方法，其中没有电流传感器的PV能源系统包括与PV能源系统子集相同类型的PV电池，并且计算总功率包括将PV能源系统子集中的每个PV能源系统的功率级别应用到每个没有电流传感器的PV能源系统。
3.根据权利要求1所述的方法，其中没有电流传感器的PV能源系统包括与PV能源系统子集相同类型的PV电池，并且计算总功率包括乘以与没有电流传感器的PV能源系统的面板的数量除以PV能源系统子集的面板的数量成比例的比率。
4.根据权利要求1所述的方法，其中计算总功率包括：
通过为每个没有电流传感器的PV能源系统数字上选择权重来计算每个没有电流传感器的PV能源系统的功率级别。
5.根据权利要求4所述的方法，其中计算总功率进一步包括：
从没有电流传感器的每个PV能源系统的每个选择的权重中删除对应于最高和最低值的功率级别计算；以及
计算剩余功率级别计算的平均值。
6.根据权利要求1所述的方法，其中计算总功率包括：
利用机器学习(ML)神经网络计算没有电流传感器的PV能源系统的预测输出功率；以及
基于使用ML神经网络计算的预测输出功率计算总功率。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述总功率高于用于一个或多个存储系统的充电阈值并且低于一个或多个IT集群的功率阈值，并且来自所述多个PV能源系统的能量用于为所述一个或多个存储系统充电。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述总功率高于用于一个或多个存储系统的充电阈值并且高于一个或多个IT集群的功率阈值，并且来自所述多个PV能源系统的能量用于为所述一个或多个IT集群供电。
9.一种数据中心系统，包括：
多个光伏(PV)能源系统；
多个PV能源系统的子集，其中每个PV能源系统包括相应的电流传感器，其中剩余的PV能源系统包括没有电流传感器的PV能源系统；
一个或多个存储系统；
一个或多个IT集群；以及
至少一个功率控制器配置为：
测量包括电流传感器的PV能源系统子集的输出；
基于PV能源系统子集的测量的输出计算所有多个PV能源系统的总功率；
确定一个或多个存储系统的充电阈值；
确定一个或多个IT集群的功率阈值；以及
选择性地利用来自多个PV能源系统的能量为一个或多个存储系统充电或为一个或多个IT集群供电。
10.根据权利要求9所述的系统，其中没有电流传感器的PV能源系统包括与PV能源系统子集相同类型的PV电池，并且至少一个功率控制器被配置为通过将PV能源系统子集中的每个PV能源系统的功率级别应用到每个没有电流传感器的PV能源系统来计算总功率。
11.根据权利要求9所述的系统，其中没有电流传感器的PV能源系统包括与PV能源系统子集相同类型的PV电池，并且至少一个功率控制器被配置为通过乘以与没有电流传感器的PV系统的面板的数量除以PV能源系统子集的面板的数量成比例的比率来计算总功率。
12.根据权利要求9所述的系统，其中，所述功率控制器进一步被配置为：
接收一个或多个没有电流传感器的附加的PV能源系统；以及
以不同的操作模式管理和操作所有PV能源系统，操作模式包括断开模式、为一个或多个存储系统充电的充电模式以及为一个或多个IT集群供电的连接模式。
13.根据权利要求9所述的系统，其中计算总功率包括：
利用机器学习(ML)神经网络计算没有电流传感器的PV能源系统的预测输出功率；以及
基于使用ML神经网络计算的预测输出功率计算总功率。
14.根据权利要求9所述的系统，其中，所述总功率高于用于一个或多个存储系统的充电阈值并且低于一个或多个IT集群的功率阈值，并且来自所述多个PV能源系统的能量用于为一个或多个存储系统充电。
15.根据权利要求9所述的系统，其中，所述总功率高于用于一个或多个存储系统的充电阈值并且高于一个或多个IT集群的功率阈值，并且来自所述多个PV能源系统的能量用于为所述一个或多个IT集群供电。
16.一种在数据中心内集成光伏(PV)电力系统的方法，所述方法包括：
为数据中心增加至少一个新的PV能源系统，新的PV能源系统不包括电流传感器；
确定至少一个新的PV能源系统是否包括与先前安装的PV能源系统相同类型的PV电池；
如果至少一个新的PV能源系统包括与先前安装的PV能源系统相同类型的PV电池，则通过将每个先前安装的PV能源系统的功率级别应用于每个新的PV能源系统来计算所有PV能源系统的总功率；以及
如果至少一个新的PV能源系统不包括与先前安装的PV能源系统相同类型的PV电池，则通过乘以与新的PV能源系统的面板的数量除以先前安装的PV能源系统的面板的数量成比例的比率来计算所有PV能源系统的总功率。
17.根据权利要求16所述的方法，其中所述至少一个新的PV能源系统不包括与先前安装的能源系统相同类型的PV电池，并且计算总功率包括：
通过为至少一个没有电流传感器的新PV系统中的每一个数字上选择权重来计算至少一个没有电流传感器的新PV系统中的每一个的功率级别。
18.根据权利要求17所述的方法，其中计算总功率进一步包括：
从至少一个新PV系统中的每一个的数字上选择的权重中的每一个中删除对应于最高和最低值的功率级别计算；以及
计算剩余功率级别计算的平均值。
19.根据权利要求16所述的方法，其中，所述总功率高于用于一个或多个存储系统的充电阈值并且低于一个或多个IT集群的功率阈值，并且来自所有PV能源系统的能量用于为所述一个或多个存储系统充电。
20.根据权利要求16所述的方法，其中所述总功率高于用于一个或多个存储系统的充电阈值并且高于一个或多个IT集群的功率阈值，并且来自所有PV能源系统的能量用于为所述一个或多个IT集群供电。
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