数据中心园区能源互联网的关键技术与发展模式
发布时间：2021-09-02
摘要：数据中心作为“新基建”的重要方向之一，其节能降耗问题一直是领域的研究重点。园区能源互联网注重清洁能源消纳，强调能源利用效率的提升，其“源–网–荷–储–充”的协调技术是提升数据中心能效的关键，探索数据中心园区能源互联网的关键技术与发展模式具有现实意义，然而目前数据中心与园区能源互联网的研究各自独立，技术之间缺乏相互结合。本文针对目前两者融合研究的领域空白，首先分析了数据中心与园区能源互联网技术的结合点，探讨其在设备规划、直流配电、余热回收、多能调度、负荷管理以及储能调度6个方面的关键技术与融合方向。在此基础上提出数据中心园区能源互联网的基本建设架构，对商业与运营模式进行论证，并展望领域未来发展的重点。最后，针对我国数据中心园区能源互联网的进一步发展提出建议，技术融合、试点实践、政策扶持及三者的有机结合是保障发展的关键。
关键词：能源互联网;数据中心;设备规划;运行优化;商业模式
一、前言
随着第五代移动通信(5G)、云计算等新兴技术的大规模推广与不断发展，相关数据量也呈几何级数增长。作为承担互联网数据储存与处理的核心，数据中心成为各地建设的热点。2020年3月国家提出加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度，标志着数据中心作为“新基建”七大领域之一，将进入更快速的发展阶段。
数据中心作为海量数据储存、运算与交互的实体，包括了计算机、制冷、供电、照明与机械等设备，也是5G、人工智能(AI)、物联网、云计算等技术的数据中枢和计算载体，成为“新基建”发展的重要支撑。按照服务对象，数据中心可以分为互联网数据中心(IDC)、企业数据中心和国家数据中心。
与典型居民、工业和商业负荷不同，数据中心所包含的服务器集群及辅助冷却系统属于不间断运行的高能耗设备。随着“新基建”的推进，数据中心建设进程不断加速，总体能源需求将进一步增加，相应能耗问题得到高度关注。
我国数据中心的基建项目多以产业园的形式落地，如张北云计算产业园、南通国际数据中心产业园、乌兰察布大数据中心等，产业园建设模式为园区能源互联网(PEI)提供了应用条件。PEI是基于电力与天然气网络、在园区级用户侧建立的多能耦合系统，以能源需求优化为目标，结合互联网技术与通信技术，实现区域内“源–网–荷–储–充”的整体协调。建设数据中心的园区能源互联网(PEI-DC)，利用PEI的“源–网–荷–储–充”协调技术来优化园区的能源结构与能流分配;同时结合数据中心在数据搜索、挖掘方面的能力，刻画能源用户的用能画像，深入挖掘负荷侧潜力。两者技术的结合将显著提升产业园区整体的能源利用效率，实现1+1>2的效果。
目前PEI与数据中心的研究较为分散，分别关注PEI的优化规划与运行[1]、数据中心负载调度[2]及其各自系统的单独设计，少有将两者特性相结合的研究;PEI-DC的发展模式也缺乏现成经验与方向指导。基于此，本文着重讨论PEI-DC在规划建设与运行调控方面的关键技术，对其建设、商业与运营模式进行论证，展望PEI-DC的未来发展重点并提出对策与建议。
二、数据中心园区能源互联网发展需求分析
《2019—2020年中国IDC产业发展研究报告》显示，2019年中国IDC业务市场规模达到1562.5亿元，同比增长27.2%;预计2022年市场规模将超过3200亿元。随着市场规模的扩大，IDC相关的能耗也在不断上升。2017年全国数据中心耗电量为1.2×108~1.3×108MWh，约是2009年的3.5倍;2020年预计达到2.5×108MWh。总体能耗的上升意味着数据中心的节能降耗成为当前工作的重要方向之一。
工业和信息化部、国家能源局在《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》中对数据中心的能耗利用效率(PUE)提出了明确要求：到2022年，我国数据中心的平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的PUE值低于1.4，高能耗老旧设备基本淘汰;鼓励包括液冷在内的绿色技术产品创新推广，推进余热回收等节能技术;加强能源的综合利用，合理利用清洁能源。
目前，我国数据中心的PUE值大部分在1.5到1.8之间，距国际先进水平仍有一段距离;对供能稳定性的高需求限制了消纳清洁能源的效率，计算机设备产生的大量热能由冷却系统带出后并未高效利用。提升数据中心消纳清洁能源的能力、充分利用冷却系统回收的余热，是解决我国数据中心能耗问题的关键。
PEI技术的应用将成为解决数据中心能耗问题的有效对策之一。利用PEI源荷协同管理的优势，在消纳清洁能源的同时保证数据中心供能的稳定可靠;基于PEI冷、热、电、气多种能源综合利用的特点，充分回收数据中心冷却系统中的余热;通过建设PEI-DC模式，高效协调园区内“源–网–荷–储–充”各个环节，实现数据中心整体能源利用效率的提升。当前PEI与数据中心的研究未能充分融合，一定程度上制约了PEI-DC的发展。PEI与数据中心技术融合的关键因素可分为PEI-DC的建设与运行两大块，细分为设备规划、直流配电、多能流调度、余热回收、负荷管理、储能调度等。
三、园区能源互联网发展现状
(一)国外发展现状
在2008年率先提出PEI概念后，美国学者主要关注相关系统的架构设计。北卡罗来纳大学研究团队在未来可再生能源传输和管理系统(FREEDM)项目中提出了能源路由器的概念，构建了系统原型，利用电力电子及通信技术实现区域内电力设备的控制与交互。加州大学伯克利分校研究团队则关注信息与电能传输协议的相互结合，以分布式控制方式灵活使用电量和电价信息。普渡大学研究团队进一步关注储能系统在能源互联网中的作用。在用户侧，美国Opower公司通过智能电表及智能电网技术实现了能源网与信息网的融合，通过云平台上的大数据计算与挖掘，整合分析用户的能耗数据，建立家庭能耗档案，并向用户提供个性化的用能和节能建议。
欧洲同样在PEI方向上积极展开实践。德国eTelligence项目关注港口风能利用，通过分布式清洁能源、储能与热电联产的结合对区域内能效提升进行了探索。英国曼彻斯特市示范工程关注区域内的供暖问题，开发综合能源电–热–气–水系统与用户交互平台，通过冷热电三联供与需求响应技术，实现了能源梯级高效利用。欧盟E-DeMa项目突出区域内多主体交互，通过智能能源路由器整合用户、发电商、售电商、设备运营商，在统一系统内进行电能和备用容量的交易。
日本较多关注电能的集中调度。通过电力路由器的形式对区域内的电力进行统一管理调度，将相应的“IP地址”分配给发电机、电源转换器、风力发电场、太阳能电池以及其他电网基础结构，由电力路最终由器完成网中的能源分配。
(二)国内发展现状
我国PEI方面的实践相对较晚，但同样对PEI的基本架构、规划与运行展开了探索。为落实《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》，2017年7月国家能源局启动了“互联网+”智慧能源(能源互联网)示范项目的申报工作。首批公布了55个“互联网+”智慧能源(能源互联网)示范项目，包括北京延庆能源互联网综合示范区、能源互联网试点示范园区等，标志着我国PEI进入实际工程示范阶段。2018年12月，国家能源局发布了《关于发展“互联网+”智慧能源(能源互联网)示范项目验收工作的通知》，要求在2019年4月底前完成验收工作。
我国PEI朝着多能互补的方向发展，目前多以电力网和天然气网为核心，对园区内的电、气、冷、热等多种能源进行统筹调度，并通过热电联产、冷热电三联供等技术实现能源的梯级高效利用;在此基础上，进一步考虑分布式新能源、储能以及需求侧响应在规划及运行中的影响与作用。与欧洲、日本不同，我国幅员辽阔，地区之间的自然资源与社会发展情况差异明显;应结合各地区实际情况，构建物理模型与信息结构深度融合的、多种能源高效利用、多元负荷主体深度参与的PEI，同时充分激发需求侧市场潜力。
四、数据中心园区能源互联网关键技术分析
(一)规划与建设技术集群
1.PEI-DC设备规划技术
该领域的研究目前多为在不同指标的约束下，通过数学解析计算或者建模优化求解的方法，完成园区内多种能源设备的配置，使园区设备配置方案具有更为优良的经济性、环保性与可靠性。
(1)经验测算规划方法
规划人员根据工程经验和各类设计原则，如以热定电、以电定热、按面积配置、按比例配置等，对区域内的能源设备进行规划。文献[3]对冷热电三联供系统进行设计，以屋顶面积为原则确定光伏配置容量，以平均热负荷、平均冷负荷、50%的电负荷的需求确定设备容量。文献[4]以满足负荷需求为原则，对某车站综合体的冷热电负荷进行预测，并对比了基于以热定电、以电定热的两种配置原则的不同方案。经验测算方法计算流程直观，过程简洁，但对于规划方案的经济性、环保性指标考虑不严格，仅适用于PEI-DC内小范围的局部能源设备配置，而用于整体规划则存在过于简化、对多种能源设备交互运行考虑不足的问题。
(2)建模规划方法
对规划目标整体建立数学模型，基于不同规划目的构建目标函数，通过求解目标函数来实现方案在经济性、环保性与可靠性层面的最优配置以及多个指标之间的相互平衡。相较于经验测算方法，通过求解模型进行设备规划通常能够寻得不同指标下的最优配置，但考验建模的精确程度。更精确的建模将增加模型的复杂程度，增加求解难度。除规划指标外，不确定性作为多时间尺度规划的重要考虑因素也受到更多的关注。通过基于最劣条件的区间优化[5]、基于场景的随机规划技术[6]，实现规划方案在不同时间尺度上对于不确定性的适应能力。
上述规划方法研究虽然缺少对数据中心的用能和发展特征的考量，但为PEI-DC模式的建设提供了较为完整的技术基础。通常数据中心的规划至少需要考虑满足未来10~15年的需求变化，而以互联网为主的业务结构使其很难直接采用传统方法预估长期业务需求，这对PEI-DC的设备规划方案提出了时间尺度方面的挑战。数据中心需求变动大的特点也考验了规划方案的扩展性。规划应充分考虑能源政策、区域特征以及供需特性等信息，结合大数据、云计算等信息技术，准确刻画区域未来发展图景，保障实施效果。
2.PEI-DC直流配电技术
近年来，直流配电系统(DCS)因输送容量更大、供电质量更优、易于接纳分布式能源、可控性更高[7]等优势而受到关注。数据中心的大部分电子元件都由直流电源驱动，同时考虑直流配电系统在面向分布式电源、储能、充电站桩、柔性负荷等方面的应用具有先天优势[8]，研究PEI-DC的直流配电技术将有助于园区内新能源、储能的广泛接入，支持实现负荷侧的智能化调控。作为基于电压源换流器提供直流电力的智能化配电系统，DCS虽然具有供电质量高、适合互动化接入优势，但也应关注其可靠性、稳定性与经济性问题。目前DCS研究较多关注控制与稳定、故障识别与保护、拓补与组网等技术。上述研究均聚焦于DCS的单独运行环境，而对多种能源相互耦合的PEI-DC运行环境考虑较少。
相较于交流配电系统，在PEI-DC中组建DCS，减少了各类能源设备接入配电系统所经历的变换步骤，在提高效率和功率密度的同时降低了成本[9]。DCS的直流配电母线不存在相位和频率同步的问题，支持了园区内源、荷、储、充各个环节设备的即插即用，简化了控制难度，由此提高了可靠性。PEI-DC中的DCS应充分利用园区物理网与信息网紧密结合的优势，深入研究实时信息采集传输技术与海量数据快速处理技术，在DCS的控制稳定、运行管理与故障保护等环节投入使用，提升DCS的灵活性与可靠性。
3.数据中心余热回收技术
冷却系统的能耗约占数据中心总能耗的30%~40%，有效利用冷却系统带出的大量机房热量具有重要意义。建设PEI-DC余热回收系统，与PEI-DC多能流调度技术结合，充分利用数据中心回收的余热，将有效提升园区的能源利用效率，进一步降低DC的PUE值。文献[10]以数据中心作为节点建立区域供热模型，分析验证了余热回收的节能意义。文献[11]将数据中心在区域供热系统中考虑为热源，分析在节能降耗、经济运行方面的收益。文献[12]提出基于热虹吸/蒸气压缩循环复合制冷技术的热回收方案，利用逐时稳态模型分析供暖效果。
目前的数据中心热回收系统研究大多立足于制冷学科领域，较为复杂且较难与电力领域模型结合，距离与PEI-DC的规划与运行模型相结合仍有一定距离。应从电力工程角度出发，精简热回收系统的数学模型，提取模型中有关系统成本、能耗及回收效率的关键数据，构建适用于PEI-DC框架的热回收系统模型。
(二)运行与调控技术集群
1.PEI-DC多能流调度技术
PEI-DC作为含冷、热、电、气等多种能源与众多能源设备的系统，对其进行科学高效的调度是实现园区内“源–网–荷–储–充”协调的基础与关键。多能流调度已有不少研究，大都以经济性、环保性、可靠性、能源利用率为指标，寻求多种类型能源设备的最优调度方法[13]，并探讨设备种类、能源价格、用户舒适度和不同调控手段对调度结果的影响。同时，PEI-DC作为含有多种形式能源的系统，其不确定性复杂程度远超所包含的单一系统，可能分布于能源生产、传输、转换、消费等多个环节，因此研究多能流调度中有关不确定性处理的技术也是重点之一。目前相关研究主要通过区间优化[14]、基于场景的随机优化[15]、鲁棒优化的各种改进形式[16]来提高系统适应不确定性的能力，但未在调度过程中考虑数据中心的能源需求特性。
多能流调度技术是实现PEI-DC余热回收、负荷管理及储能调度的基础技术框架。研究PEI-DC的科学高效调度方法，充分考虑当前互联网环境下数据中心的数据处理业务需求，通过转换模型将其业务特性与能源需求特性相关联，实现数据中心与园区整体设备的稳定、环保、高效运行。
2.PEI-DC负荷管理技术
作为不间断运行的高能耗设备，数据中心的能源需求具有较大的波动性，满载与空载能耗差可以达到100%。对供能稳定性的需求制约了园区对具有不确定性的新能源的消纳，由此增加了备用冗余设备。通过数据中心荷的优化管理，降低能源需求峰谷差，消纳可再生能源，提升数据中心的经济性与环保性。文献[17]通过智能算法分配数据中心工作负载，通过负载集中优化服务器启停，可降低超过6.1%的能耗。以此为基础，文献[18]在考虑实时电价的基础上，通过时间尺度上的负载转移来降低数据中心购能成本。文献[19]在实时电价的基础上进一步考虑可再生能源的接入，通过调度策略匹配数据中心负载与可再生能源。
从PEI-DC整体出发，若只考虑数据中心的负载调控能力，将极大限制了园区运行优化的潜力。应同时考虑园区内可能存在的其他种类能源负荷(如工业、商业、居民、电动汽车等)参与负荷调控。例如，基于调度中心的集中式激励型需求侧响应和基于能源价格的需求侧响应，并考虑不确定性的影响，可保证PEI-DC多能流调度的经济与平稳，增强调控能力。通过与数据中心负载管理技术相结合，同时参与园区负荷管理，两者互补将很大程度提升园区负荷调度的潜力，提升消纳清洁能源的能力与供能可靠性，在故障时提供容量支援，降低数据中心备用容量需求并提升经济性。
3.计及储能的PEI-DC调度技术
储能作为PEI-DC中的重要能源设备之一，在能源的优化调度中可发挥关键作用。通过电能、天然气、氢气、蓄冷、蓄热等多种储能设备的单一配置或混合配置，来强化PEI-DC在消纳清洁能源、削峰填谷方面的能力，提升系统运行的经济性与环保性。利用储能的备用技术提高系统稳定性，并平衡储能调度的稳定性与经济性。文献[20]基于带有中间缓冲环节的可再生能源发电技术(P2G)，提出一种氢能–天然气混合储能系统方案，在不同水平风电渗透率的场景中证明了经济性与环保性。文献[21]在PEI中考虑蓄热装置热备用，在电–气互联场景下提出一种多阶段弹性调度策略，在备用容量最小的前提下显著提升系统对于故障的适应性。文献[22]在多时间尺度下考虑多源储能的调度，通过滚动控制时域内购能、处罚成本与功率调整量最小，在保证系统经济性的情况下降低不确定性对系统运行的影响。
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PEI-DC负荷管理技术应用于优化调度，同样能起到提升经济效益、提供备用容量、提升系统稳定性的作用。相较于储能，PEI-DC具有单位成本低、潜力大的优点，但同时也存在具有不确定性、突发故障下响应慢的不足。结合储能的充能/供能功率大小确定、响应快速的特点，可进一步减少数据中心中的备用，降低设备投资。结合数据中心供能稳定性需求高，备用容量大的特点，完善适应于PEI-DC的储能优化调度技术。
五、数据中心园区能源互联网的发展模式
(一)PEI-DC建设模式
建设PEI-DC，应当融合PEI在多能源互联互补和数据中心在数据整合运算方面的优势，实现园区整体在物理层面与信息层面的连接。通过能源转换设备将园区内电力、天然气、供热、供冷网络相互耦合，利用PEI多能耦合调度技术实现不同类型能源之间的梯级利用及优势互补;经能源网络在物理层面与数据中心连接，实现数据中心的高效供能。通过园区内广泛分布的智能传感器，收集众多能源设备与能源用户的海量数据，经园区通信网络统一于数据中心，实现整个园区在信息层面的连接。
PEI-DC是园区范围能源生产、转换、储存、消费等环节有机协调，冷、热、电、气等多种能源连接交互，信息网与能源网紧密连接的系统(见图1)。
相较于普通数据中心产业园，PEI-DC具有鲜明特征。
(1)分布式新能源大量接入。多种能源耦合互补的供能形式显著提升了PEI-DC消纳新能源的能力，大量分布式新能源的接入将有效提升数据中心供能的环保性。
(2)智能用电终端广泛存在。物理层与信息层的紧密结合让园区内各个环节得以更频繁地交互，传感设备与数据中心的高效信息流将有助于智能用电终端充分发挥其负荷调控的潜力。
(3)高效可靠供能。PEI-DC内存在多种能源的储能设备，在园区发生故障时能快速通过储能调度技术提供备用容量，为数据中心提供稳定可靠的供能。
(4)数据驱动的园区管理。智能传感器收集的园区海量信息汇集于数据中心，通过大数据挖掘技术，实现园区内基于数据驱动的源荷预测、设备监测与负荷侧管理。
依据PEI-DC的建设规划，完成园区内设备与网架的高效部署;结合PEI-DC的运行调控技术，进行园区内“源–网–荷–储–充”的统一协调;平衡园区运行的经济性、可靠性与环保性，实现PEI-DC的高效绿色运行。——论文作者：王奖，张勇军，李立浧，李钦豪，苏洁莹
