[發明專利]一種數據中心電池充放電優化控制方法及裝置有效
| 申請號: | 202110455530.5 | 申請日: | 2021-04-26 |
| 公開(公告)號: | CN113131584B | 公開(公告)日: | 2023-08-15 |
| 發明(設計)人: | 閆龍川;李妍;蔣煒;陳剛;劉萬濤;虎嵩林;黃震 | 申請(專利權)人: | 國家電網有限公司信息通信分公司;國家電網有限公司 |
| 主分類號: | H02J7/00 | 分類號: | H02J7/00;H01M10/44;H02J3/00;H02J3/32;H02J9/06 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 數據中心 電池 放電 優化 控制 方法 裝置 | ||
本申請公開了一種數據中心電池充放電優化控制方法及裝置,方法包括:獲取數據中心電池的參數信息,所述參數信息至少包括以下任意一項或多項:剩余電量、電池容量和充放電電流;獲取環境信息,所述環境信息包括實時電價、數據中心IT設備工作量;基于所述參數信息和所述環境信息,采用深度強化學習算法進行數據中心電池充放電的控制。上述方案利用深度學習神經網絡和強化學習機制的優勢,根據實時電價、電池的狀態和壽命周期,選擇合適的時間對電池進行充電和放電,實現數據中心電源的削峰填谷,以最大程度地使儲能電池的蓄電收益最大化,從而降低數據中心的電費和總擁有成本。
技術領域
本發明涉及自動控制技術,更具體的說,是涉及一種數據中心電池充放電優化控制方法及裝置。
背景技術
隨著信息技術的不斷普及和深入應用,需要收集、傳輸、處理和存儲的數據越來越多,數據中心作為支持經濟和社會活動的關鍵基礎設施,其規模和功耗也將越來越大。數據中心運營商和管理人員正在嘗試優化數據中心的能耗,并使用更多的清潔能源,以減輕高能耗帶來的經濟和環保壓力。數據中心的能耗優化主要集中在升級高能效制冷、供電和IT設備進行升級換代、以及動態調整數據中心設備的運行狀態以節省電能成本。
儲能系統在數據中心可靠供電、降低峰值功率負載、新能源接入、節能等方面發揮著重要作用。目前,主流模式是數據中心使用UPS(Uninterruptible?Power?System,不間斷電源)以提供短期的備用電源。在外部電網停電的情況下,以便于電源恢復和柴油機啟動。當前UPS設備越來越多的采用鋰離子電池進行儲能。當前,領域內缺少一種對數據中心電池充放電進行合理控制的方法。
發明內容
有鑒于此,本發明提供如下技術方案:
一種數據中心電池充放電優化控制方法,應用于數據中心能源管理系統,包括:
獲取數據中心電池的參數信息,所述參數信息至少包括以下任意一項或多項:剩余電量、電池容量和充放電電流;
獲取環境信息,所述環境信息包括實時電價、數據中心IT設備工作量;
基于所述參數信息和所述環境信息,采用深度強化學習算法進行數據中心電池充放電的控制。
可選的,所述深度強化學習算法為基于深度Q網絡算法DQN或所述深度Q網絡算法DQN的改進算法。
可選的,所述深度Q網絡算法DQN的改進算法為DDQN算法、基于DDQN的優先級經驗重放算法或決斗網絡架構。
可選的,所述深度Q網絡算法DQN采用經驗回放機制和目標網絡來實現神經網絡接近動作值時的穩定性和持續收斂。
可選的,所述深度Q網絡算法DQN和所述目標網絡均為多層全連接神經網絡。
可選的,還包括:
采用儲能充放電優化算法對所述數據中心電池充放電過程進行優化。
可選的,所述儲能充放電優化算法的確定包括:
確定數據中心儲能系統的動作空間和狀態空間,所述數據中心儲能系統包括數據中心電池;
確定數據中心儲能系統對應的多層全連接神經網絡的最佳神經元數目和最佳層數;
基于所述動作空間、所述狀態空間、所述最佳神經元數目和所述最佳層數確定所述儲能系統的儲能充放電優化算法。
可選的,所述儲能充放電優化算法采用線性整流函數作為激活函數。
可選的,將數據中心所有的電池劃分為儲能組和UPS組,其中,所述春儲能組的電池用戶儲能,所述UPS組的電池用于提供不間斷電源,所述儲能組的電池充放電次數高于所述UPS組的充放電次數;
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