风光储数据中心微电网的精细化调度策略与多目标协同优化研究

《IEEE Access》：Fine-Grained Scheduling Strategies and Optimization of Wind-Solar-Storage Powered Data Center Microgrids

本文针对数据中心高能耗与可再生能源波动性矛盾，提出一种融合交互式与批处理任务的风光储微电网协同调度策略。研究通过13类时间窗口模型优化任务分配，结合WSETSS五维调度算法和16种储能-电网交互场景，实现运行成本降低5.12%、碳排放削减93.24%、用户满意度提升21.29%，为绿色数据中心建设提供理论框架与实践路径。

　　

随着全球数字化进程加速，数据中心电力消耗已占全球总用电量的3%，其碳足迹相当于航空业总和。传统数据中心严重依赖化石能源供电，而风光等可再生能源的间歇性特性又给稳定供电带来挑战。如何通过智能调度策略最大化利用绿色能源，同时平衡经济性、碳排放与服务质量，成为行业亟待突破的瓶颈。

在《IEEE Access》发表的这项研究中，Chen Dong团队创新性地构建了风光储一体化数据中心微电网的协同优化框架。该研究首次将交互式任务（T_del=0）与批处理任务（T_del=1-12h）的时序特性纳入统一调度体系，通过设计任务剩余判断机制和超时延迟处理机制，有效避免了储能系统的频繁充放电损耗。研究团队提出的WSETSS（Wind-Solar-Electricity price-Task completion time-Scheduling Strategy）策略，通过多维指标优先级排序形成了五种特色调度方案。

关键技术方法包括：1）建立考虑储能退化约束的16场景动态协调模型，量化SOC_min-SOC_max等11个参数交互关系；2）采用粒子群-模拟退火混合算法（PSO-SA）求解风光储容量配置的多目标优化问题；3）基于蒙特卡洛模拟进行敏感性分析，验证策略在PUE=1.1-1.5及±15%可再生能源波动下的鲁棒性。

（一）微电网最优容量配置模型

通过最小化总成本f=C₁+C₂+C₃+C₄+C₅+C₆+C₇-C₈、碳排放C_f以及最大化用户满意度ω=Σ(S_i+F_i)的三目标函数，结合功率平衡约束、储能充放电限制等9类约束条件，构建了涵盖经济、环境、服务质量的综合评价体系。

（二）多维协同优化调度策略

设计的分层决策机制在5分钟采样周期内动态响应可再生能源波动。当P_N=P_w^t+P_pv^t-P_mom^t>0时优先启动储能充电，当P_L=P_mom^t-P_w^t-P_pv^t>>0时智能切换至电网购电模式。通过13类延迟容忍窗口实现批处理任务的时空迁移，使负荷曲线与风光出力匹配度提升46%。

（三）WSETSS调度策略比较分析

五种策略呈现显著差异：策略A（最大可再生能源优先级+最低电价）虽降低碳排放23.09%，但用户满意度最低；策略D（时序可再生能源+最短完成时间）在投资成本最低（8.3万元）前提下实现满意度0.75以上；策略E（纯电价导向）虽降低成本2.92%，但碳排放最高。实验表明，当风电容量≥1000kW时，时序优先策略能同时提升满意度21.29%和可再生能源消纳率。

（四）动态储能-电网协调控制

通过P_chr,soc=(SOC_max-SOC^t)/(γ_chrΔT)E_nergy等公式精确量化16种运行场景。案例显示，在07:50-22:55风光出力高峰期间，储能系统通过场景7（P_chr,max<>_N且P_chr,min<>_chr,soc<>_chr,max）实现智能充电，避免弃光弃风的同时降低电网购电成本41%。

研究结论表明，该协同优化框架使数据中心可再生能源渗透率提升至67.3%，峰值负荷转移率达34.8%。通过风光储容量的协同配置（最优组合：风电5000kW+光伏5000kW+储能290kWh）与WSETSS策略的灵活切换，实现了经济性（成本降低87.82%-97.99%）、环保性（碳减排46.26%-93.24%）与服务品质（满意度提升28.86%）的三重优化。这项研究为构建下一代绿色数据中心提供了可落地的技术路径，其动态能量管理模型对高比例可再生能源接入的微电网建设具有普适指导意义。