CN115765014A - 一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法，属于电力能源领域，包括如下内容：首先基于配电网信息物理耦合机理，对配电网中分布式光伏、储能进行建模；进而，考虑配电网中数据中的需求响应能力，建立数据中心物理模型并提出数据负载灵活调控策略；考虑综合利用分布式储能调节特性及数据中心数据负载时空转移潜力，协同规划物理侧储能配置、数据负载时空转移方式以及信息侧通信网络拓扑，提出计及信息物理耦合的配电网融合规划模型，实现规划成本最小化并优化配电网通信拓扑；最后通过实例验证融合规划方案的经济性与实际运行效果。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，具体的是一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法。
背景技术
随着全球经济的迅速发展和能源需求的大幅增长，能源发展面临资源短缺和环境污染的巨大挑战，清洁能源的有效利用、能源转型发展已经成为缓解当前能源和环境危机的必要途径。
近年来，信息化与智能化的发展使得传统配电网已逐步发展为信息、物理高度耦合的配电网信息物理系统(CPDS)。此外，配电网资源日益多样化、控制要求日益严格，配电信息物理系统信息侧的高度感知、深度延申和协同控制能力为配电网的规划提供了新思路。此外，大规模互联网数据中心的部署已成为配电网发展的必然趋势，数据中心已然成为一类重要的需求响应资源，可主动参与系统运行，实现削峰填谷或者辅助服务的功能。
在此背景下，配电网规划问题需要计及多类型灵活性资源协同配合，并考虑信息和物理系统的耦合性，在确保配电系统安全和可靠性前提下，实现配电信息物理系统的最佳经济性。
发明内容
为解决上述背景技术中提到的不足，本发明的目的在于提供一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法，
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法，方法包括以下步骤：
基于配电网灵活性资源规划角度，对配电网中分布式资源进行建模,建立物理侧分布式储能调节特性模型，为计及信息物理耦合的配电网融合规划模型提供物理侧资源模型基础；
基于配电网信息物理融合角度，计及信息侧数据中心的需求响应能力，建立单个数据中心物理模型，并提出信息侧数据中心数据负载时空转移模型，为计及信息物理耦合的配电网融合规划模型提供信息侧资源模型基础；
根据已建立的物理侧分布式储能调节特性模型及信息侧数据中心数据负载时空转移模型，协同规划物理侧储能配置、数据负载时空转移方式以及信息侧通信网络拓扑，建立配电网规划方案中的目标函数和约束条件，并依此建立计及信息物理耦合的配电网融合规划模型；
基于实际配电网验证计及信息物理耦合的配电网融合规划模型的实际效果。
优选地，所述配电网灵活性资源规划角度如下：
配电信息物理系统CPDS总体架构分为电力物理层、通信网络层、信息控制层；
配电网灵活性资源规划角度及跨空间信号传递如下：首先，电力物理层通过传感器采集各项物理设备的基础参数、运行状态或故障信息，并将物理信号转化为电信号，然后，配电网侧智能终端将获取的电信号经由通信网络层中通信通道传输，信息控制层中的控制器接收到电信号后，发出相应控制指令信号，进而调控电力物理层中物理设备的运行状态或工况。
优选地，所述对配电网中分布式资源进行建模的过程包括：
所述配电网中分布式资源包括光伏系统和储能系统；
其中所述光伏系统PV用于对配电信息物理系统及数据中心供电，光伏系统直接将太阳能转换为直流电能，并网运行时，电流控制逆变器将直流电能转换为与配电网频率相同、相位相同的交流电并入电网，光伏并网系统的逆变器主要采用电压源电流控制方式，只需控制逆变器输出电流以跟踪电网电压，即达到并联运行的目的，光伏电源接入电网时保持功率因数为1，在潮流计算中只考虑有功功率，作为PQ节点处理。
所述储能系统ESS当高比例分布式电源接入时，采用下垂控制调整ESS吸收或发出的功率值，实现系统的潮流与电压调节，当节点电压超过正常电压上限时，ESS处于充电状态，吸收一部分有功功率，从而缓解电压升高问题；当节点电压低于正常电压下限时，ESS处于放电状态，释放一部分储存的有功功率，实现节点电压的提升；
CPDS中储能系统功率调节要求如下：
其中，Pn表示第n个ESS实际吸收或发出的有功功率，
表示下垂控制功率调整值，ΔSOCn,t表示第n个ESS在t时段的储能荷电状态SOC变化量，En表示第n个ESS额定容量；
对于单个ESS，需要满足有功功率调整量的均匀分摊，防止出现ESS有功功率调整量始终保持在高水平；即保持各ESS中储存的有功功率相对量一致：
优选地，所述单个数据中心物理模型包括：
在CPDS中，一个数据中心的数据负荷处理流程可以简化为三个关键部分：
本地用户发出任务要求，形成数据负荷模型；
数据中心对数据负荷模型中的数据负荷进行采集、分析和处理；
数据中心将数据负荷调控分配至各节点，形成单个数据中心物理模型。
优选地，所述信息侧数据中心数据负载时空转移模型包括：
CPDS中数据负载分为延迟敏感型和延迟容忍型两类，延迟敏感型要求在较短时间内实时处理，采用M/M/1排队模型对一个时间段内的排队延迟进行建模，保证数据中心各时段内接收到的数据负载必须在该时段处理完成；延迟容忍型对处理时间要求具有高容忍度，在指定时间内处理完成即可，不同数据中心间的延迟容忍型数据负载也可实现空间转移，因此数据负载具有时空调节特性。
优选地，所述目标函数为：
其中，F为目标函数，
表示储能投资成本，
表示智能终端投资成本，
表示通信网络投资成本，
表示储能运行成本，
表示数据中心运行成本，
表示网络损失成本，
表示电能供应不足EENS损失成本；
优选地，所述目标函数中，储能投资成本：
其中，
为单位容量储能投资费用，En为第n个储能容量，NE为储能规划个数，y1为储能运行年限，d为贴现率；
智能终端投资成本：
其中，
为单个智能终端投资成本，K为智能终端规划个数，y2为智能终端运行年限，d为贴现率；
通信网络投资成本：
其中，设通信网络投资成本与安装智能终端的节点间直线距离成正比，
为单位长度通信网络投资成本，y3为通信网络运行年限，Lij表示节点i与节点j之间的直线距离，G表示安装智能终端节点间的线路集合；
储能运行成本：
其中，
为单位容量储能运行调度费用，
表示第i个储能在t时段的充电功率或放电功率，T表示储能充放电时段总数，默认一年为365天，将储能运行成本转化为等年值；
数据中心运行成本：
其中，MPt表示t时刻配电网的节点边际电价，ND为数据中心数目，
表示数据中心单位时间内处理单位数据负载所需电能；
网络损失成本：
其中，
为t时段的网络损耗；
电能供应不足EENS损失：
其中，
为在第t日节点l电能供应不足量，L表示配电网物理节点总数。
优选地，所述约束条件为：
有功、无功潮流等式约束条件；节点电压和支路电流等式约束条件；支路电流和节点电压不等式约束条件；储能荷电状态转移等式约束条件；储能容量等式约束条件；储能荷电状态不等式约束条件。
优选地，一种设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当一个或多个所述程序被一个或多个所述处理器执行，使得一个或多个所述处理器实现如上所述的一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法。
优选地，一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上所述的一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法。
本发明的有益效果：
本发明虑综合利用分布式储能功率和电压调节特性及数据中心数据负载时空转移潜力，协同规划物理侧储能配置、数据负载时空转移方式以及信息侧通信网络拓扑，提出CPDS综合规划模型，实现规划成本最小化并优化配电网通信拓扑。本发明计及信息物理耦合影响，可以提升配电网中分布式能源的消纳能力，并减小系统电力运营成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明数据中心物理模型及处理流程示意图；
图3为本发明IEEE-33节点配电网模型模型；
图4为本发明典型日光伏出力曲线及负荷曲线；
图5为本发明数据中心典型日数据负载曲线。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法，方法包括以下步骤：
基于配电网灵活性资源规划角度，对配电网中分布式资源进行建模,建立物理侧分布式储能调节特性模型，为计及信息物理耦合的配电网融合规划模型提供物理侧资源模型基础；
基于配电网信息物理融合角度，计及信息侧数据中心的需求响应能力，建立单个数据中心物理模型，并提出信息侧数据中心数据负载时空转移模型，为计及信息物理耦合的配电网融合规划模型提供信息侧资源模型基础；
根据已建立的物理侧分布式储能调节特性模型及信息侧数据中心数据负载时空转移模型，协同规划物理侧储能配置、数据负载时空转移方式以及信息侧通信网络拓扑，建立配电网规划方案中的目标函数和约束条件，并依此建立计及信息物理耦合的配电网融合规划模型；
基于实际配电网验证计及信息物理耦合的配电网融合规划模型的实际效果。
一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心融合规划方法，所述配电网信息物理耦合机理包括：
配电信息物理系统(CPDS)总体架构分为电力物理层、通信网络层、信息控制层。
配电网信息物理耦合机理及跨空间信号传递及如下：首先，电力物理层通过传感器采集各项物理设备的基础参数、运行状态或故障信息，并将物理信号转化为电信号。然后，配电网侧智能终端将获取的电信号经由通信网络层中通信通道传输，信息通信层中的控制器接收到电信号后，发出相应控制指令信号，进而调控电力物理层中物理设备的运行状态或工况。
一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心融合规划方法，所述配电网中分布式资源建模，包括：
光伏系统(PV)：光伏系统可以为配电信息物理系统及数据中心供电，可以有效减小运营成本，提升配电网运行经济性。光伏发电系统直接将太阳能转换为直流电能，并网运行时，电流控制逆变器将直流电能转换为与配电网频率相同、相位相同的交流电并入电网。光伏并网系统逆变器主要采用电压源电流控制方式，只需控制逆变器输出电流以跟踪电网电压，即可达到并联运行的目的。光伏电源接入电网时可以保持功率因数为1，在潮流计算中可以只考虑有功功率，作为PQ节点处理。
储能系统(ESS)：当高比例分布式电源接入时，采用下垂控制调整ESS吸收或发出的功率值，实现系统的潮流与电压调节。当节点电压超过正常电压上限时，ESS处于充电状态，吸收一部分有功功率，从而缓解电压升高问题；当节点电压低于正常电压下限时，ESS处于放电状态，释放一部分储存的有功功率，实现节点电压的提升。进一步，CPDS中储能系统功率调节要求如下：
从整体上看，需保证有足够的有功功率资源，即ESS吸收或发出的有功功率需要满足：
其中，Pn表示第n个ESS实际吸收或发出的有功功率，
表示下垂控制功率调整值，ΔSOCn,t表示第n个ESS在t时段的储能荷电状态SOC(State of Charge)变化量，En表示第n个ESS额定容量。
对于单个ESS，需要尽量满足有功功率调整量的均匀分摊，防止出现某些ESS有功功率调整量始终保持在较高水平，从而导致恶化其工作寿命和运行效果。即保持各ESS中储存的有功功率相对量一致：
一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心融合规划方法，所述单个数据中心物理模型包括：
在CPDS中，一个数据中心的数据负荷处理流程可以简化为三个关键部分：
(1)本地用户发出任务要求，形成数据负荷模型；
(2)数据中心对数据负荷进行采集、分析和处理；
(3)数据中心将数据负荷调控分配至各节点，形成计算节点模型。
数据中心物理模型及处理流程示意图如图2所示。
一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心融合规划方法，所述数据负载时空灵活调控策略包括：
CPDS中数据负载通常分为延迟敏感型和延迟容忍型两类，前者要求在较短时间内实时处理，通常采用M/M/1排队模型对一个时间段内的排队延迟进行建模，保证数据中心各时段内接收到的数据负载必须在该时段处理完成；后者对处理时间要求具有较高容忍度，在指定时间内处理完成即可，不同数据中心间的延迟容忍型数据负载也可以实现空间转移，因此该类数据负载具有时空调节特性。不失一般性，本发明主要考虑延迟容忍型负载。
一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心融合规划方法，所述计及信息物理耦合的配电网融合规划模型目标函数包括：
目标函数
其中，
表示储能投资成本，
表示智能终端投资成本，
表示通信网络投资成本，
表示储能运行成本，
表示数据中心运行成本，
表示网络损失成本，
表示电能供应不足(EENS)损失成本。
储能投资成本：
其中，
为单位容量储能投资费用，En为第n个储能容量，NE为储能规划个数，y1为储能运行年限(由于储能建模中考虑了各ESS有功功率调整量的均匀分摊，故假设各ESS运行年限一致)，d为贴现率。
智能终端投资成本：
其中，
为单个智能终端投资成本，K为智能终端规划个数，y2为智能终端运行年限，d为贴现率。
通信网络投资成本：
其中，假设通信网络投资成本与安装智能终端的节点间直线距离成正比。
为单位长度通信网络投资成本，y3为通信网络运行年限，Lij表示节点i与节点j之间的直线距离，G表示安装智能终端节点间的线路集合。
储能运行成本：
其中，
为单位容量储能运行调度费用，
表示第i个储能在t时段的充电功率或放电功率，T表示储能充放电时段总数。默认一年为365天，将储能运行成本转化为等年值。
数据中心运行成本：
其中，MPt表示t时刻配电网的节点边际电价(假设配网中各节点电价相同)，ND为数据中心数目，
表示数据中心单位时间内处理单位数据负载所需电能。
网络损失成本：
其中，
为t时段的网络损耗。
电能供应不足(EENS)损失：
其中，
为在第t日节点l电能供应不足量，L表示配电网物理节点总数。
一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心融合规划方法，所述计及信息物理耦合的配电网融合规划模型约束条件包括：
有功、无功潮流等式约束条件；节点电压和支路电流等式约束条件；支路电流和节点电压不等式约束条件；储能荷电状态转移等式约束条件；储能容量等式约束条件；储能荷电状态不等式约束条件等。
其中，储能约束表示为：
下面对本发明一种可选的实施方式进行详细说明。
在本发明的一个实例中：将上述拓扑识别方法运用于如图3所示的IEEE-33节点配电网模型。额定电压为12.66kV，网络总有功功率需求为3715kW，总无功功率需求为2300kvar。
图3中标注节点为分布式光伏接入节点及储能规划待选节点，其中光伏额定出力为600kW，储能最大安装容量为200kW·h，负荷功率因素均为0.95。典型日光伏出力曲线及负荷曲线如图4所示，数据中心典型日数据负载曲线如图5所示节点9、17、25处装有三个数据中心，不同数据中心数据负载可以实现空间转移，各数据中心内数据负载可以实现时间转移，此外不计及数据中心内部其它能耗。
此外，CPDS多资源多目标一二次融合规划模型中其它参数设置如下表所示。
表1参数设置
为了验证所提信息物理协同规划方法的经济性，采用如下两种规划方案进行比较：
方案1：物理系统和通信拓扑独立规划；
方案2：本发明所提计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心融合规划方法。
表2储能位置及数量
表3年综合费用
由表3可知，本发明所提计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心融合规划方法与信息物理独立规划方法相比，具有更好的经济性。主要原因是所提方法将储能和通信终端作为整体进行配置，能避免储能配置太过分散，从而降低通信投资。
基于同一种发明构思，本发明还提供一种计算机设备，该计算机设备包括包括：一个或多个处理器，以及存储器，用于存储一个或多个计算机程序；程序包括程序指令，处理器用于执行存储器存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor、DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其用于实现一条或一条以上指令，具体用于加载并执行计算机存储介质内一条或一条以上指令从而实现上述方法。
需要进一步进行说明的是，基于同一种发明构思，本发明还提供一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述方法。该存储介质可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电、磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上显示和描述了本公开的基本原理、主要特征和本公开的优点。本行业的技术人员应该了解，本公开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公开的原理，在不脱离本公开精神和范围的前提下，本公开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公开范围内容。
Claims (10)
1.一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
基于配电网灵活性资源规划角度，对配电网中分布式资源进行建模,建立物理侧分布式储能调节特性模型，为计及信息物理耦合的配电网融合规划模型提供物理侧资源模型基础；
基于配电网信息物理融合角度，计及信息侧数据中心的需求响应能力，建立单个数据中心物理模型，并提出信息侧数据中心数据负载时空转移模型，为计及信息物理耦合的配电网融合规划模型提供信息侧资源模型基础；
根据已建立的物理侧分布式储能调节特性模型及信息侧数据中心数据负载时空转移模型，协同规划物理侧储能配置、数据负载时空转移方式以及信息侧通信网络拓扑，建立配电网规划方案中的目标函数和约束条件，并依此建立计及信息物理耦合的配电网融合规划模型；
基于实际配电网验证计及信息物理耦合的配电网融合规划模型的实际效果。
2.根据权利要求1所述的一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法，其特征在于，所述配电网灵活性资源规划角度如下：
配电信息物理系统CPDS总体架构分为电力物理层、通信网络层、信息控制层；
配电网灵活性资源规划角度及跨空间信号传递如下：首先，电力物理层通过传感器采集各项物理设备的基础参数、运行状态或故障信息，并将物理信号转化为电信号，然后，配电网侧智能终端将获取的电信号经由通信网络层中通信通道传输，信息控制层中的控制器接收到电信号后，发出相应控制指令信号，进而调控电力物理层中物理设备的运行状态或工况。
3.根据权利要求1所述的一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法，其特征在于，所述对配电网中分布式资源进行建模的过程包括：
所述配电网中分布式资源包括光伏系统和储能系统；
其中所述光伏系统PV用于对配电信息物理系统及数据中心供电，光伏系统直接将太阳能转换为直流电能，并网运行时，电流控制逆变器将直流电能转换为与配电网频率相同、相位相同的交流电并入电网，光伏并网系统的逆变器主要采用电压源电流控制方式，只需控制逆变器输出电流以跟踪电网电压，即达到并联运行的目的，光伏电源接入电网时保持功率因数为1，在潮流计算中只考虑有功功率，作为PQ节点处理；
所述储能系统ESS当高比例分布式电源接入时，采用下垂控制调整ESS吸收或发出的功率值，实现系统的潮流与电压调节，当节点电压超过正常电压上限时，ESS处于充电状态，吸收一部分有功功率，从而缓解电压升高问题；当节点电压低于正常电压下限时，ESS处于放电状态，释放一部分储存的有功功率，实现节点电压的提升；
CPDS中储能系统功率调节要求如下：
其中，Pn表示第n个ESS实际吸收或发出的有功功率，
表示下垂控制功率调整值，ΔSOCn,t表示第n个ESS在t时段的储能荷电状态SOC变化量，En表示第n个ESS额定容量；
对于单个ESS，需要满足有功功率调整量的均匀分摊，防止出现ESS有功功率调整量始终保持在高水平；即保持各ESS中储存的有功功率相对量一致：
4.根据权利要求1所述的一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法，其特征在于，所述单个数据中心物理模型包括：
在CPDS中，一个数据中心的数据负荷处理流程可以简化为三个关键部分：
本地用户发出任务要求，形成数据负荷模型；
数据中心对数据负荷模型中的数据负荷进行采集、分析和处理；
数据中心将数据负荷调控分配至各节点，形成单个数据中心物理模型。
5.根据权利要求1所述的一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法，其特征在于，所述信息侧数据中心数据负载时空转移模型包括：
CPDS中数据负载分为延迟敏感型和延迟容忍型两类，延迟敏感型要求在较短时间内实时处理，采用M/M/1排队模型对一个时间段内的排队延迟进行建模，保证数据中心各时段内接收到的数据负载必须在该时段处理完成；延迟容忍型对处理时间要求具有高容忍度，在指定时间内处理完成即可，不同数据中心间的延迟容忍型数据负载也可实现空间转移，因此数据负载具有时空调节特性。
6.根据权利要求1所述的一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法，其特征在于，所述目标函数为：
其中，F为目标函数，
表示储能投资成本，
表示智能终端投资成本，
表示通信网络投资成本，
表示储能运行成本，
表示数据中心运行成本，
表示网络损失成本，
表示电能供应不足EENS损失成本。
7.根据权利要求6所述的一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法，其特征在于，所述目标函数中，储能投资成本：
其中，
为单位容量储能投资费用，En为第n个储能容量，NE为储能规划个数，y1为储能运行年限，d为贴现率；
智能终端投资成本：
其中，
为单个智能终端投资成本，K为智能终端规划个数，y2为智能终端运行年限，d为贴现率；
通信网络投资成本：
其中，设通信网络投资成本与安装智能终端的节点间直线距离成正比，
为单位长度通信网络投资成本，y3为通信网络运行年限，Lij表示节点i与节点j之间的直线距离，G表示安装智能终端节点间的线路集合；
储能运行成本：
其中，
为单位容量储能运行调度费用，
表示第i个储能在t时段的充电功率或放电功率，T表示储能充放电时段总数，默认一年为365天，将储能运行成本转化为等年值；
数据中心运行成本：
其中，MPt表示t时刻配电网的节点边际电价，ND为数据中心数目，
表示数据中心单位时间内处理单位数据负载所需电能；
网络损失成本：
其中，
为t时段的网络损耗；
电能供应不足EENS损失：
其中，
为在第t日节点l电能供应不足量，L表示配电网物理节点总数。
8.根据权利要求1所述的一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法，其特征在于，所述约束条件为：
有功、无功潮流等式约束条件；节点电压和支路电流等式约束条件；支路电流和节点电压不等式约束条件；储能荷电状态转移等式约束条件；储能容量等式约束条件；储能荷电状态不等式约束条件。
9.一种设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当一个或多个所述程序被一个或多个所述处理器执行，使得一个或多个所述处理器实现如权利要求1-8中任一所述的一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法。
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-8中任一所述的一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211510526.5A CN115765014A (zh) | 2022-11-29 | 2022-11-29 | 一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211510526.5A CN115765014A (zh) | 2022-11-29 | 2022-11-29 | 一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法 |
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|---|---|
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ID=85340094
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| CN202211510526.5A Pending CN115765014A (zh) | 2022-11-29 | 2022-11-29 | 一种计及信息物理耦合的配电网储能与数据中心规划方法 |
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN117175639A (zh) * | 2023-09-08 | 2023-12-05 | 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 | 与储能单元协调配套的配电自动化方法及系统 |
| CN117745435A (zh) * | 2024-02-21 | 2024-03-22 | 厦门橙序科技有限公司 | 一种基于人工智能的交易投资决策系统及方法 |
-
2022
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