Page 35 - 电力与能源2024年第四期

王丹阳，等：考虑数据中心用能时间可调特性的综合能源系统能源站规划 429

状态 3；在同一时段场景 4 下，数据中心内所有服
务器均处于工作状态 3。结合图 4 可以发现，不同
场景下服务器工作状态的调整实现了数据中心用
能曲线的变化。

图 5 各场景下数据中心服务器不同状态的数量
在 是 否 考 虑 数 据 中 心 余 热 回 收 的 场 景 对
比 方 面 ，除 数 据 中 心 余 热 回 收 外 ，能 源 站 的 供
热 主 要 来 自 燃 气 锅 炉 和 燃 气 轮 机 燃 烧 的 天 然
图 4 分时电价曲线及各场景下数据中心能耗
气 放 热 。 场景 1，3，4 下能源站购气成本分别为
据 中 心 的 能 耗 较 场 景 1 分 别 降 低 了 36.7% 和
2 248，2 126，2 079 万元。通过热泵对数据中心产
34.4%；而在分时电价较低的 22：00—23：00，场景 2
生的废热进行回收利用，场景 3 和场景 4 的购气成
和场景 4数据中心的能耗较场景 1均增长了 40.6%。
本较场景 1 均有所降低。其中，场景 3 购气成本较
数据中心用能在时间尺度上平移的直接原因
场景 1 降低了 5.4%，场景 4 购气成本较场景 1 降
是数据负载平移后，数据中心内服务器工作状态
低了 7.5%。由此可以发现，数据中心的余热回收
发生了改变，进而导致工作电压的变化，最终改变
不仅有助于实现区域内的能源梯级利用，还能降
数据中心的能耗。图 5 中工作状态编号为 0 表示
低能源站的购气成本。
服务器处于关闭状态，工作状态编号越大，表示服
务器的工作电压越大，单位时间内可处理的数据 4 结语

负 载 量 也 越 大 。 具 体 来 看 ，在 10：00 场 景 1 下 ， 本文以年综合成本最小为目标，建立了考虑
48.3% 的服务器处于工作状态 3，51.7% 的服务器 数据中心用能时间可调特性的能源站规划模型。
处于工作状态 4；在同一时段场景 2 下，21.1% 的 （下转第 464 页）
服务器处于工作状态 2，78.9% 的服务器处于工作