互联数据中心DCs(data centers)的工作负载及可再生能源预测存在很强的随机性,为避免数据中心在日内平衡市场承担较多的罚款,本文提出数据中心两阶段源荷协同优化调度模型。在日前阶段,基于日前预测信息制定次日的最优调度计划并向日前...互联数据中心DCs(data centers)的工作负载及可再生能源预测存在很强的随机性,为避免数据中心在日内平衡市场承担较多的罚款,本文提出数据中心两阶段源荷协同优化调度模型。在日前阶段,基于日前预测信息制定次日的最优调度计划并向日前电力市场投标购电;在日内阶段,采用滚动优化的方法,对日内调度计划进行实时调整。同时,采用并行交替方向乘子算法ADMM(alternating direction method of multipliers)将集中式优化问题转为多个可以交互的子优化问题,对日内滚动优化模型进行求解。仿真结果表明:所提出的优化调度模型可以有效降低多数据中心运行经济成本。展开更多
文摘互联数据中心DCs(data centers)的工作负载及可再生能源预测存在很强的随机性,为避免数据中心在日内平衡市场承担较多的罚款,本文提出数据中心两阶段源荷协同优化调度模型。在日前阶段,基于日前预测信息制定次日的最优调度计划并向日前电力市场投标购电;在日内阶段,采用滚动优化的方法,对日内调度计划进行实时调整。同时,采用并行交替方向乘子算法ADMM(alternating direction method of multipliers)将集中式优化问题转为多个可以交互的子优化问题,对日内滚动优化模型进行求解。仿真结果表明:所提出的优化调度模型可以有效降低多数据中心运行经济成本。