[發明專利]一種數據中心實時能量管理方法及系統

在審

• 申請號: 202110905770.0
• 申請日: 2021-08-09
• 公開（公告）號: CN113779759A
• 公開（公告）日: 2021-12-10
• 發明（設計）人: 方家琨;吳云蕓;薛熙臻;艾小猛;姚偉;文勁宇
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F111/04
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 胡秋萍

本發明公開了一種數據中心實時能量管理方法及系統，屬于電能管理領域，方法包括：建立數據中心在當前預設時段內的實時能量管理模型，并將模型重構為馬爾科夫決策過程；通過逐時段求解貝爾曼方程的方式來優化數據中心的最優實時能量管理策略，采用隊列中的批處理負荷量、儲電量和蓄冷量三維狀態變量分別進行值函數近似，克服值函數求解困難的問題，將預先離線訓練得到的隊列中的批處理負荷量近似值函數、儲電量近似值函數以及蓄冷量近似值函數進行組合，得到三維近似值函數并代入馬爾科夫決策過程中的貝爾曼方程，求解貝爾曼方程，得到用于管理數據中心的近似全局最優的決策變量集合。可以對運行在不確定環境下的數據中心進行實時能量管理。

技術領域

本發明屬于電能管理領域，更具體地，涉及一種數據中心實時能量管理方法及系統。

背景技術

隨著互聯網+、云計算的發展，數據中心能耗迅速增加，高能耗和高用電成本問題日益突出，對數據中心進行能量管理和優化是運營商提升市場競爭力的重要手段。現有的數據中心能量管理方法大多針對在確定環境中運行的數據中心。實際上，數據中心運行時，會出現數據負荷、新能源出力、電網電價的實際值與預測值不同的不確定情形，這些不確定會導致確定環境中得到的最優決策不再是實際運行中的最優決策。因此，現有方法無法對不確定環境下運行的數據中心進行實時能量管理。

日內運行時，數據中心需要根據隨機因素的實時信息作出相應的決策，而隨機因素的實時變化會嚴重影響數據中心實時運行的安全性和經濟性。如何在考慮數據負荷、電網電價、新能源出力不確定性的實時運行中，保證數據中心的運行經濟性是亟待解決的問題。

發明內容

針對現有技術的缺陷和改進需求，本發明提供了一種數據中心實時能量管理方法及系統，其目的在于解決現有能量管理方法無法對運行在不確定環境下的數據中心進行實時能量管理的問題。

為實現上述目的，按照本發明的一個方面，提供了一種數據中心實時能量管理方法，包括：S1，基于當前預設時段內所述數據中心各時刻消耗能量與產生能量之差與相應系數的乘積的累加，建立實時能量管理模型，所述數據中心包括電源模塊、能耗模塊、儲電模塊、蓄冷模塊和電能交換模塊；S2，以所述能耗模塊執行的批處理負荷量、所述儲電模塊的充、放電功率以及所述蓄冷模塊的蓄、放冷功率為決策變量集合，將所述實時能量管理模型重構為馬爾科夫決策過程；S3，分別對所述馬爾科夫決策過程中狀態變量隊列中的批處理負荷量、儲電量和蓄冷量進行值函數近似，將預先離線訓練得到的隊列中的批處理負荷量近似值函數、儲電量近似值函數以及蓄冷量近似值函數進行組合，得到三維近似值函數，并將所述三維近似值函數代入所述馬爾科夫決策過程中的貝爾曼方程；S4，求解所述貝爾曼方程，得到全局最優的決策變量集合，并基于所述全局最優的決策變量集合管理所述能耗模塊、儲電模塊和蓄冷模塊。

更進一步地，所述S1之前還包括：S0′，基于隨機因素的日前預測值和誤差分布信息生成多個訓練場景；S0″，以第一個訓練場景為初始場景，求解當前訓練場景下所述數據中心全局最優的決策變量集合，并將求解過程中當前訓練場景的值函數作為下一訓練場景的值函數初值；S0″′，重復執行所述S0″直至求解最后一個訓練場景下所述數據中心全局最優的決策變量集合，求解過程中最后一個訓練場景的值函數為預先離散訓練得到的值函數。

更進一步地，所述實時能量管理模型為：

其中，F為當前預設時段T內所述數據中心的總電能成本，α^t和β^t分別為所述數據中心在t時刻的輸入能量成本系數和輸出能量成本系數，Δt為相鄰兩個時刻之間的時長，和分別為所述數據中心在t時刻的消耗能量和產生能量。