3  数据中心负荷模型 8

3。1  数据中心负荷的功率模型和延迟约束模型 8

3。2  跨地域数据中心负荷之间的负载平衡模型和功率关系约束模型 10

3。3  本章小结 12

4  数据中心负荷在双层网络下的优化调度模型和算法 13

4。1  数据中心在双层网络下的优化调度模型 13

4。2  基于 matpower 工具箱的电力系统广义交流最优潮流优化算法 14

4。3  误差分析 15

4。4  本章小结 16

5  算例分析 17

5。1  数据中心负荷参数设计 17

5。2  数据中心负荷在双层网络下的优化调度实现 18

5。3  误差分析 19

5。4  性能评估与分析 20

5。5  本章小结 25

结 论 26

致 谢 28

参 考 文 献 29

附录 A 31

第 II  页 本科毕业设计说明书

1 绪论

1。1 引言

本科毕业设计说明书 第 1  页

需求响应技术是智能电网的核心技术之一，通过需求响应缓解供需紧张态势、增强系统 应对潮流波动能力、提高系统运行效率、促进节能减排已经成为业界的普遍认知。需求响应 工作的有效开展建立在对电力负荷进行深入了解和分析的基础上。论文网

近年来，随着互联网技术的高速发展，全球数据中心的规模和数量正在迅速扩大，数据 中心负荷占电力终端设备的比重逐年增长。据美国斯坦福大学 Jonathan Koomey 教授的一项 调查显示，2010 年全球数据中心电力消耗为 2355 亿 kWh，约占全球电力消耗的 1。3%。美国 环境保护署的报告显示，2011 年数据中心能源消耗占到了美国电网总量的 2%，并且还将呈现 每五年翻一番态势。谷立静等人的报告[1]显示，2009 年，我国数据中心总耗电量约 364 亿 kWh， 占当年全国总电耗的 1%,预计 2015 年，我国数据中心能耗将达到 1000 亿 kWh 左右，相当于 三峡电站 1 年的发电量。数据中心负荷快速增长的巨大电力需求及其随机性特点将成为电力 系统面临的新挑战。

数据中心负荷的高能耗问题已在计算机领域被广泛关注，而在电气领域，目前涉及到电 力系统的主要是充分利用新能源、利用地域电价差异等数据中心运行策略。这些策略可以在 一定程度上提高电力系统运行效率，但却并未直接地参与到电力系统运行中，随着数据中心 负荷的快速发展，数据中心负荷的巨大电力需求及其随机性特点将使之成为电力系统运行的 一大隐患。本文认为可以通过需求响应技术，将数据中心负荷纳入电力系统调度，使数据中 心负荷直接参与到电力系统运行中，以缓解供需紧张态势、增强系统应对潮流波动能力、提 高系统运行效率、促进节能减排。但目前，学术界尚未出现大型数据中心负荷参与电力系统 智能调度的研究，研究基础包括数据中心负荷的功率模型和延迟模型研究，以及跨地域数据 中心的负载均衡调度研究。 matpower大型数据中心负荷智能调度研究(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_89393.html