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💥第一部分——内容介绍

考虑多类型资源的数据中心园区供电协调规划

摘要

数字经济与算力产业的高速发展，推动数据中心建设规模持续扩张，算力业务带来的海量用电负荷，已经成为配电网运行当中不可忽视的负荷类型。不同于传统刚性用电负荷，数据中心具备独特的源‑荷双重属性，一方面消耗大量电能完成算力业务处理，另一方面依托业务任务的可迁移特性，拥有可观的需求响应调节潜力。在 “东数西算” 工程落地推进的行业背景下，新建规模化数据中心园区普遍配套建设光伏、储能等分布式资源，同时引入柔性配电装备搭建交直流混合供电架构，为多类型资源的协同运行创造硬件条件。

传统规划模式往往将供电基础设施规划与 IT 算力设备配置相互割裂，容易出现供电设备与算力设备容量不匹配、新能源消纳能力不足、全生命周期综合成本偏高等现实问题。针对上述问题，本文开展多类型资源协同的数据中心园区供电协调规划研究。以柔性变电站作为园区供电网络的核心枢纽，综合考虑柔性配电装备、服务器算力设备、光伏电源、储能系统多类主体的运行特性，区分延迟敏感型与延迟容忍型两类算力业务，刻画数据负载时间维度平移的调度机理。在此基础上构建面向数据中心园区的联合规划框架，将电力设备容量选型与算力服务器配置统一纳入优化决策范畴，同时兼顾业务服务质量约束、故障备用供电可靠性约束、交直流配电网运行安全约束，追求园区设备投资折旧与长期运行总费用最优。通过典型数据中心园区算例开展仿真分析，验证本文所提协调规划方法的工程有效性，进一步定量剖析算力负载调度能力、业务供电可靠性等级、光伏设备投资造价三类关键因素对园区设备配置方案与整体经济效益的影响规律。相关研究结论能够为高比例新能源渗透场景下的数据中心园区供电方案设计、算力‑电力协同规划提供理论参考与技术支撑。

关键词：配电网；数据中心；柔性变电站；负载调度；容量规划；储能；分布式光伏

0 引言

云计算、大数据、人工智能等数字化业务的蓬勃发展，催生全社会算力需求持续爆发，数据中心作为算力业务的物理载体，建设数量、单机架规模都在快速增长。从电力系统视角来看，数据中心属于高耗能负荷，国内统计数据显示，数据中心用电量占全社会用电比重逐年攀升，数据中心的购电支出占据园区整体运营成本的一半以上。大规模数据中心集中接入配电网，会给区域配电网的供电容量、电压安全、峰谷平衡带来巨大压力。与此同时，数据中心又区别于普通工业、民用负荷，其内部大量延迟容忍型算力任务允许在一定时间窗口内调整执行时刻，这种算力业务的柔性，为源网荷储协同互动提供了全新的调节资源。

数据中心的柔性主要体现在时间与空间两个维度。时间层面，非实时类算力任务可以错峰执行，配合电网峰谷电价实现负荷削峰填谷，适配分布式光伏日间出力的变化规律；空间层面，算力任务可以在多个子数据中心之间相互迁移，均衡不同站点服务器的负载率，提升 IT 设备整体利用效率。充分挖掘数据中心的负荷调节潜力，能够有效平抑新能源出力波动，降低园区向外购电的用电成本，助力园区实现绿色低碳运行。

现阶段国内外围绕数据中心的研究大多聚焦运行调度层面。已有文献建立数据中心负载调度优化模型，利用算力柔性缓解配电网电压越限、馈线重载等运行问题；部分研究面向广域地理分布的多数据中心，研究跨站点任务迁移策略，实现云服务商用电成本最低；还有工作将数据中心与储能、电动汽车进行联合能量管理，充分挖掘多元资源的互补效益。但上述研究大多属于运行优化范畴，默认服务器数量、供电设备容量已经确定，较少从规划层面实现电力设备与算力设备的一体化设计。

在规划研究领域，现有成果分别围绕数据中心选址、IT 设备容量选型、分布式电源配置、储能选址定容等方向展开。一部分研究将供电基础设施与算力基础设施解耦处理，分别完成电力侧与 IT 侧的方案设计；还有部分研究考虑多能源耦合，针对数据中心综合能源站开展容量优化。但现有研究对柔性变电站这一新型配电装备的利用不足。柔性变电站属于电力电子型柔性配电设备，具备多电压等级端口、交直流双向功率互联、灵活无功调节等能力，十分契合数据中心园区交直流混合供电的架构需求。依托柔性变电站作为枢纽，实现光伏、储能、配电网、算力负荷的统一协调规划，能够同时兼顾供电可靠性与全生命周期的经济性，具备很高的现实研究价值。

综合现有研究的不足，本文提出考虑多类型资源的数据中心园区供电协调规划方法。把柔性变电站内部各类换流器容量、不同类型服务器部署台数、光伏与储能装机容量共同作为规划决策变量，将数据负载时空调度作为规划模型内部的运行约束，同时嵌入业务时延约束、故障工况下的备用供电约束，求解得到以年综合成本最小为目标的多资源联合配置方案。通过算例仿真揭示关键参数变化对规划结果的作用规律，最后指出本文存在的局限性与未来可拓展的研究方向。

1 数据中心园区供电系统建模

本文研究对象为交直流混合架构的数据中心园区。园区外部 10kV 交流配电网作为上级电源，通过两座四端口柔性变电站实现电压变换与功率交互。柔性变电站同时输出 10kV 直流、750V 直流、380V 交流多种电压等级，750V 直流母线直接为两个子数据中心 IT 设备供电；380V 交流端口供给园区普通交流用电负荷。园区配置两处光伏电站，可分别接入交流、直流母线；储能装置布置在 750V 直流配网侧，既能够在正常运行阶段参与充放电调度，平抑光伏出力波动，也可以在电网故障时充当备用电源保障算力业务不间断运行。

1.1 柔性变电站运行特性分析

四端口柔性变电站内部集成 AC/DC、DC/DC、DC/AC 多类电力电子换流器，不同换流器在功率变换过程中会产生功率损耗。四个端口分别对接外部 10kV 交流电网、10kV 直流母线、750V 直流母线、380V 交流负荷母线。

柔性变电站可以实现各个端口之间功率的双向流动，完成交直流网络之间的功率互济。交流端口不仅可以传输有功功率，还具备无功功率调节能力，能够为配电网提供无功支撑，改善节点电压水平。每一类换流器的传输功率不能超过自身额定容量，换流器的有功损耗会随着传输功率大小动态变化。在规划层面，换流器采用标准化模块组装建设，设备容量只能选取模块容量的整数倍，这也符合工程实际的设备采购与安装逻辑。

1.2 数据中心能耗与负载调度机理

数据中心的总能耗由三大部分组成：IT 服务器处理业务产生的能耗、机房冷却系统能耗、配电环节的电能损耗。行业通用的电能利用效率 PUE 指标，用来表征冷却与配电带来的附加损耗，PUE 数值越大，代表除服务器算力处理之外的附加能耗越高。

服务器普遍搭载动态电压频率调节技术，CPU 可以多档位动态调整工作频率。算力任务负载高时提升 CPU 频率，负载较低时降低频率，以此实现算力与功耗的动态匹配。不同类型服务器的固定功耗、算力上限存在差异，在规划阶段需要确定不同类型服务器的部署数量，服务器总算力上限需要满足园区全部算力业务的处理需求，同时预留一定安全冗余，避免算力过载。

按照业务对时延的敏感程度，可以把算力业务划分为延迟敏感型负载与延迟容忍型负载。延迟敏感型业务对应实时性要求高的业务场景，业务任务到达之后必须在当前时段完成处理，不能向后推迟；延迟容忍型业务对实时性要求较低，任务可以在业务允许的最大时间窗口之内调整执行时刻。本文通过设置任务缓存变量，刻画延迟容忍负载的时间迁移行为：当电网电价较高、光伏出力不足时，可以把部分算力任务向后转移；当光伏大发、电价处于低谷时段，则集中处理积压的可延迟任务，以此实现算力负荷跟随新能源出力与电价水平灵活变化。同时需要设置任务缓存容量上限，并且保证调度周期结束时不存在积压未处理的任务，避免业务无限堆积，保障业务服务质量。

1.3 储能系统运行特性

储能系统在本园区当中承担双重功能。在电网正常供电工况下，储能参与园区能量优化调度：光伏出力富余时段进行充电，存储多余的新能源电能；光伏出力不足、电网电价高峰时段释放电能，降低园区从外部电网获取的电量，减少购电成本。储能充放电功率需要维持在设备允许的功率区间，荷电状态也需要设置上下限，避免出现过充、过放损伤储能电池。为保证调度周期的连续性，调度周期初始与结束时刻储能荷电状态需要保持一致。

除日常能量调度之外，储能还承担故障备用电源的功能。当上级配电网发生故障停电，储能需要独立支撑数据中心持续运行一段时间，保障算力业务不中断。本文通过设置故障保障时长来量化园区的供电可靠性要求，该时长代表电网故障之后，储能需要维持数据中心不间断工作的时间。可靠性等级要求越高，对应的故障保障时长越长，对储能存储能量的要求也就越高，会直接影响储能设备的最优配置规模。

1.4 光伏系统运行特性

园区光伏电站既可以输出有功功率，也具备一定的无功调节能力。光伏有功出力大小受光照强度、温度等气象条件影响，具备显著的昼夜波动特性。当园区内部负荷与储能消纳能力有限，光伏出力超出本地可接纳上限时，会产生弃光现象，造成新能源资源浪费。模型当中设置弃光惩罚，用来表征弃光带来的经济损失，引导规划方案尽可能提升光伏就地消纳水平。光伏设备的视在功率不能超过自身额定安装容量，以此约束有功、无功的出力边界。

1.5 直流配电网运行约束

园区的数据中心 IT 负荷主要依托 750V 直流配电网供电。直流配网运行需要满足节点功率平衡，每个直流节点的流入功率等于流出功率。直流线路存在电阻，功率在线路传输过程中会产生电压降落，节点电压水平需要维持在安全允许范围之内，保障各类直流设备可以安全稳定工作。直流网络当中的功率来源包含柔性变电站输送功率、光伏出力、储能放电功率；功率消耗包含数据中心算力负荷、普通直流用电负荷以及储能充电功率。

2 数据中心园区供电协调规划模型构建

本文构建的是基于典型场景集的混合整数规划模型。为了刻画全年光伏出力、电力负荷、算力业务的时序波动特征，采用场景聚类方法筛选得到若干典型日场景，每个场景赋予对应的发生概率，以此还原全年运行工况，避免直接逐小时仿真全年 8760 小时带来的巨大计算负担。

模型的决策变量分为两类，一类是规划变量，代表设备的配置规模，包含柔性变电站内部不同换流器的容量、不同类型服务器的部署台数、储能系统额定容量、光伏系统安装容量。考虑工程实际，柔性变电站换流器、服务器、储能、光伏均采用模块化建设，设备容量只能取标准化模块容量的整数倍，引入整数与 0‑1 辅助变量对模块化约束进行表达。另一类是运行变量，代表各个典型场景下每个时段的运行状态，包含各端口功率、节点电压、储能充放电功率、光伏出力、算力任务调度量等。

2.1 目标函数

规划模型以折算到年度的园区综合成本最小作为优化目标。年度综合成本由多个成本模块共同构成，包含柔性变电站设备投资折旧成本、柔性变电站年度运维成本、储能系统投资折旧成本、储能充放电调度运行成本、服务器设备投资折旧成本、光伏设备投资折旧成本、光伏弃光惩罚成本、园区向上级配电网购电成本。

其中设备投资成本通过资金回收系数，将设备全生命周期总投资平摊到每一年，贴现率与设备使用年限作为模型输入参数。运维成本与设备额定容量挂钩，设备容量越大，年度维护开销越高。储能调度成本用来表征电池充放电循环带来的损耗。弃光惩罚用来量化光伏无法就地消纳造成的经济损失。购电成本结合分时电价，根据园区每个时段从外网吸收的电量进行核算。模型通过对上述各项成本的综合权衡，输出兼顾投资与运行的最优配置方案。

2.2 模型约束条件

模型约束可以划分为三大类别：设备运行约束、业务服务质量约束、设备规划模块化约束。

第一类为设备运行约束，对应第 1 章节各个设备的物理运行规律。包含柔性变电站各端口功率平衡、换流器功率容量约束；数据中心能耗约束、CPU 算力功耗约束；储能充放电功率、荷电状态时序递推约束；光伏有功无功出力约束；直流配电网节点功率平衡、电压降落约束。

第二类为业务服务质量与供电可靠性约束。包含两类算力业务的处理约束，延迟敏感业务必须在到达时段完成处理；延迟容忍业务需要在最大允许时延之内全部处理完毕，设置任务缓存上限，防止任务无限积压。同时嵌入储能故障备用约束，储能存储的电能必须能够支撑数据中心在故障保障时长之内持续运行，以此把供电可靠性要求直接融入规划模型。

第三类为设备规划模块化约束。柔性变电站内部各类换流器容量由标准化功率模块组合而成，模块数量为非负整数，同时考虑不同换流器之间的容量匹配关系。服务器按照整机模块进行部署，通过二进制辅助变量实现服务器台数的离散表达。储能与光伏的安装容量同样需要满足模块化约束，并且设置设备安装容量的上限，对应园区土地、安装条件带来的建设限制。

完整模型为混合整数二阶锥规划问题，本文在 MATLAB 平台下基于 YALMIP 工具完成模型搭建，调用 CPLEX 求解器完成优化求解。

3 算例分析

3.1 算例基础设置

以本文图 1 所示双柔性变电站、双子数据中心的园区拓扑作为算例对象。设置设备贴现率 8%，设备使用年限 20 年；储能荷电状态上下限分别为 90% 与 20%；基准工况下，故障保障时长设置为 1 小时；光伏弃光惩罚设置为 0.95 元每千瓦时；直流配网节点电压允许偏移范围为额定电压的 0.95~1.05 倍。上级电网采用分时电价，电价随一天内不同时段动态变化。通过聚类得到 4 组典型日场景，用来表征全年光伏出力、普通用电负荷、数据算力负载的时序变化特征，基准场景当中延迟容忍型算力业务占全部业务的 70%。服务器、换流器、储能、光伏的单位造价、模块容量等参数参考现有文献与工程实际取值。

3.2 基准工况规划结果分析

求解得到基准工况下整套园区设备配置方案。两座柔性变电站内部 AC/DC、DC/DC、DC/AC 换流器得到最优容量配置；两个子数据中心分别确定两类服务器的部署台数；两处光伏电站得到最优装机规模；储能系统配置对应的额定容量。

从配置结果可以看出，光伏的总装机规模与柔性变电站直流侧换流器容量相互匹配，保证新能源电能可以顺利汇入园区供电网络。储能设备一方面满足故障工况 1 小时的备用供电需求，另一方面在正常运行阶段参与能量调度，促进光伏就地消纳，降低园区对外购电规模。统计经济指标，得到园区年度投资折旧成本、年度综合运行成本，结合算力业务收益，计算得到园区年度净收益，验证多资源协同规划方案具备良好的经济效益。

3.3 关键影响因素敏感性分析

为探究不同现实条件变化对园区规划方案的影响，分别从算力负载调度能力、供电可靠性要求、光伏设备投资成本三个维度开展敏感性仿真。

第一组仿真探究数据负载灵活调度策略带来的影响。设置两组对比方案，一组方案关闭算力任务迁移能力，所有任务到达之后必须立刻处理；另一组开启负载时空调度。对比结果表明：不具备负载调度能力时，无法利用电价差与光伏出力变化调节算力负荷，需要配置更多的服务器设备，并且会出现部分业务任务无法及时处理，产生高额的任务丢弃惩罚，园区整体年度综合成本显著升高。开启负载调度之后，延迟容忍业务可以错峰执行，园区购电费用明显下降，整体综合成本得到大幅优化。进一步改变延迟容忍业务的占比，分别取 30%、60%、90% 开展仿真。延迟容忍业务占比越高，算力调度的调节空间越大，所需要配置的服务器数量更少，园区经济性更好；反之，实时业务占比过高，算力调节空间受限，需要配置更多服务器来应对瞬时业务高峰，拉高整体投资与运行成本。该组结果说明，园区业务的可调度潜力，会直接影响供电侧光伏、储能、柔性变电站的最优配置结果。

第二组仿真分析供电可靠性要求的影响。通过调整故障保障时长，分别取 1 小时、2 小时、3 小时，模拟不同等级的供电可靠性需求。仿真结果显示，可靠性要求越高，故障保障时间越长，储能系统的最优配置容量就越大，储能设备投资随之上升。储能容量增大之后，正常工况下的充放电调节能力变强，能够更好平抑光伏波动，降低弃光电量。但储能投资增加带来的成本上涨会超过弃光减少带来的收益，最终园区年度综合成本随可靠性等级提升逐步增加。该结论说明在实际工程建设当中，不能一味追求高可靠性，需要结合业务实际需求，权衡可靠性与投资运行成本，选取合理的故障保障指标。

第三组仿真研究光伏单位投资成本变化带来的影响。分别设置高、中、低三档光伏单位造价，模拟光伏技术迭代带来设备造价持续下降的行业趋势。仿真结果表明，随着光伏单位造价降低，规划得到的光伏最优装机容量显著提升。虽然光伏安装规模变大，但单位造价下降使得光伏整体投资不升反降。光伏装机提升之后，依靠储能充放电配合，尽可能消纳光伏出力，进一步压低园区购电成本，实现园区年度综合成本持续下降。可以预见，随着光伏产业链持续降本，未来数据中心园区有条件配置更大规模的分布式光伏，进一步提升园区绿色用能占比。

综合三组敏感性仿真可以看出，算力业务特性、供电可靠性指标、设备造价都会改变园区各类资源的最优配置方案。在开展实际园区规划设计时，需要结合项目自身业务特点、可靠性定位、设备市场价格，综合确定各设备容量，才能充分发挥多类型资源协同互补的价值。

4 结语

本文面向规模化数据中心园区，提出一套以柔性变电站为核心的多类型资源供电协调规划思路。将柔性变电站换流器容量、服务器部署数量、光伏与储能装机容量统一纳入优化框架，充分考虑算力业务时空调度特性，嵌入业务服务质量约束与故障备用供电约束，实现园区年度投资与运行综合成本最优。通过算例仿真验证了协同规划方案的经济优势，并且分析了业务调度潜力、供电可靠性、光伏造价对规划方案的影响规律。

本文的研究工作仍然存在一定局限性。模型目前只聚焦园区电气供电网络，没有对制冷系统开展精细化建模，忽略了数据中心内部电‑热耦合关系。后续研究可以将制冷设备纳入联合规划框架，综合考虑冷热负荷协同优化，进一步挖掘园区综合能源利用潜力。除此之外，本文采用典型场景表征不确定性，未来还可以引入随机规划、鲁棒规划的思路，充分考虑光照、电价、算力业务的多重随机波动，提升规划方案面对复杂不确定工况的适应能力。

📚第二部分——运行结果

% 图4：数据中心关键信息 - CPU占用率 figure('Color','w','Position',[100,100,1200,900]); for omega = 1:4 subplot(2,2,omega); hold on; grid on; % 计算CPU占用率（实际使用频率/最大频率） CPU_utilization = (f_CPU(omega, :) / f_max) * 100; % 计算理论最大处理能力占用率 Max_capacity = alpha * c2 * f_max * value(M_server); Actual_process = Data_sensitive(omega, :) + d_tol(omega, :); Capacity_utilization = (Actual_process ./ Max_capacity) * 100; % 绘制面积图显示CPU占用率 area(t, CPU_utilization, 'FaceColor', [0.9,0.1,0.5], 'FaceAlpha', 0.3, 'EdgeColor', 'none'); h1 = plot(t, CPU_utilization, 'LineStyle', '-', 'LineWidth', 2.5, 'Color', [0.4,0.7,0.9]); % 绘制处理能力占用率 h2 = plot(t, Capacity_utilization, 'LineStyle', '--', 'LineWidth', 2, 'Color', [0.1,0.5,0.7]); % 100%参考线 plot(t, ones(1,24)*100, 'LineStyle', ':', 'LineWidth', 1.5, 'Color', [0.3,0.3,0.3]); ylabel('占用率 (%)', 'FontSize', 11); ylim([0, 120]); xlim([0.5,24.5]); xticks(1:2:24); xlabel('时间 (h)', 'FontSize', 11); title(sprintf('场景%d CPU运行状态', omega), 'FontSize', 12); legend([h1, h2], {'CPU频率占用率', '计算能力占用率'}, 'Location', 'best'); set(gca, 'FontSize', 10); end % 图5：场景1数据中心详细功率构成 figure('Color','w','Position',[100,100,1000,600]); omega = 1; % 计算各部分功率 P_IT_total = P_IT(omega, :); % IT设备总功耗 P_server_fix = value(M_server) * cP_fix * ones(1,24); % 服务器固定功耗 P_CPU_dyn = P_IT_total - P_server_fix; % CPU动态功耗（可变部分） P_other = P_IDC(omega, :) - P_IT_total; % 非IT功耗（制冷等） hold on; grid on; % 堆叠面积图显示功率构成 area(t, P_server_fix, 'FaceColor', [0.1,0.8,0.4], 'FaceAlpha', 0.7, 'EdgeColor', 'none'); area(t, P_server_fix + P_CPU_dyn, 'FaceColor', [0.4,0.9,0.1], 'FaceAlpha', 0.7, 'EdgeColor', 'none'); area(t, P_IDC(omega, :), 'FaceColor', [0.1,0.4,0.8], 'FaceAlpha', 0.5, 'EdgeColor', 'none'); % 总功耗曲线 h_total = plot(t, P_IDC(omega, :), 'LineStyle', '-', 'LineWidth', 2.5, 'Color', [0.7,0.3,0.9]); ylabel('功率 (MW)', 'FontSize', 12); xlim([0.5,24.5]); xticks(1:2:24); xlabel('时间 (h)', 'FontSize', 12); title('场景1 数据中心功率构成', 'FontSize', 14); legend('服务器固定功耗', 'CPU动态功耗', '非IT功耗(制冷等)', '总功耗', 'Location', 'best');

🎉第三部分——参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

​​​​​​🌈第四部分——本文完整资源下载

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