上海交通大学

数据中心内利用风能和电池储能的运行费用计算方法

摘要

       本发明公开一种数据中心内利用风能和电池储能的运行费用计算方法，对利用动态电价进行电池储能的运行费用进行计算，该运行费用分为成本开支和电费开支，分别对成本开支和电费开支进行建模，将电费开支形成一个带约束的优化问题，为解决该优化问题，对该优化问题进行变形，形成为近似的多步优化问题，并为变形后的多步优化问题提供多项式时间的算法，最后，通过计算数据中心使用电池储能的运行费用，并换算为归一化电价，对数据中心使用新能源并且利用电池储能的经济性进行衡量。本发明能够高效地计算在智能电网下，数据中心中使用风能和电池储能的成本开支、电费开支、操作成本。并提供了归一化参数，对数据中心使用风能和电池储能的经济性进行衡量。

主权项

       一种数据中心内利用风能和电池储能的运行费用计算方法，对利用动态电价进行电池储能的运行费用进行计算，该运行费用分为成本开支和电费开支，其特征在于，分别对成本开支和电费开支进行建模，将电费开支形成一个带约束的优化问题，为解决该优化问题，对该优化问题进行变形，形成为近似的多步优化问题，并为变形后的多步优化问题提供多项式时间的算法，最后，通过计算数据中心使用电池储能的运行费用，并换算为归一化电价，对数据中心利用风能并且利用电池储能的经济性进行衡量；成本开支包括风力发电的成本开支和电池的成本开支，对风力发电的成本开支建模的方法是：一台风力发电机在时间间隔Δk内的发电功率P_t(k)为：<maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>P</mi><mi>t</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mrow><mi>v</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&lt;</mo><msub><mi>v</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><mi>v</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&gt;</mo><msub><mi>v</mi><mi>o</mi></msub></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><msub><mi>p</mi><mi>r</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><mfrac><mrow><msup><mi>v</mi><mi>t</mi></msup><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msubsup><mi>v</mi><mi>i</mi><mi>t</mi></msubsup></mrow><mrow><msup><msub><mi>v</mi><mi>r</mi></msub><mi>t</mi></msup><mo>-</mo><msup><msub><mi>v</mi><mi>i</mi></msub><mi>t</mi></msup></mrow></mfrac></mrow></mtd><mtd><mrow><msub><mi>v</mi><mi>i</mi></msub><mo>&lt;</mo><mi>v</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&lt;</mo><msub><mi>v</mi><mi>r</mi></msub></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>p</mi><mi>r</mi></msub></mtd><mtd><mrow><msub><mi>v</mi><mi>r</mi></msub><mo>&lt;</mo><mi>v</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&lt;</mo><msub><mi>v</mi><mi>o</mi></msub></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>]]></math><img src="http://pic.cnipr.com:8080/xmlData/sq/20171215/201410455730.0/FDA0001369572410000011.GIF" width='200' /></maths>其中，p_r代表额定输出功率，v_r代表额定风速，t代表Weibull参数，v_i和v_o分别代表风力发电机切入风速和切出风速，v(k)表示当前风速，k表示当前时间为第几个时间间隔序列，K代表控制间隔个数；对于n台风力发电机，在时间间隔Δk内其总功率p_v(k)为：<maths num="0002"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>p</mi><mi>v</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>m</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msubsup><mi>p</mi><mi>t</mi><mi>m</mi></msubsup><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img src="http://pic.cnipr.com:8080/xmlData/sq/20171215/201410455730.0/FDA0001369572410000012.GIF" width='200' /></maths>其中，<img src="http://pic.cnipr.com:8080/xmlData/sq/20171215/201410455730.0/FDA0001369572410000013.GIF" width='126' />表示第m台风力发电机的发电功率；则风力发电机的发电成本表示为：<img src="http://pic.cnipr.com:8080/xmlData/sq/20171215/201410455730.0/FDA0001369572410000014.GIF" width='200' />其中p_w表示风力发电产生单位电量的成本开支；对电池的成本开支建模的方法是：将其总成本换算为每小时充能费用B_r及每小时放能费用B_d：B_d＝B_r＝0.5B_pZ_maxΔk/B_lB_h其中，B_l和Z_max分别表示电池的最大充放电循环次数和最大储电能力，B_h表示最大的放电能力，即多少小时内可以将电池从最高储能状态变为最低储能状态，B_p表示单位电能储存量电池的成本开支；对数据中心使用电池的电费开支建模的方法是：考虑到数据中心电价的动态性和风能发电的不确定性，使用最优化方法来建模长时间内平均的电费开支，取费用函数为：<maths num="0003"><math><![CDATA[<mrow><mi>m</mi><mi>i</mi><mi>n</mi><munder><mi>lim</mi><mrow><mi>K</mi><mo>&RightArrow;</mo><mi>&infin;</mi></mrow></munder><mfrac><mn>1</mn><mi>K</mi></mfrac><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>K</mi></munderover><mi>E</mi><mo>{</mo><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mi>e</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><msub><mi>I</mi><mi>d</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><msub><mi>B</mi><mi>d</mi></msub><mo>+</mo><msub><mi>I</mi><mi>r</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><msub><mi>B</mi><mi>r</mi></msub><mo>}</mo></mrow>]]></math><img src="http://pic.cnipr.com:8080/xmlData/sq/20171215/201410455730.0/FDA0001369572410000021.GIF" width='200' /></maths>其中，E表示期望，用来消除控制算法的随机性效果，K表示控制间隔个数，G(k)表示在时间间隔Δk内，从智能电网获得的电能，e(k)表示智能电网的实时电价，I_d(k)表示二进制变量，值为1表示放能，I_r(k)表示二进制变量，值为1表示充能；该费用函数表示，最小化平均时间间隔的电费开支。