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💥第一部分——内容介绍

考虑算力负荷时空迁移特性的多微电网 - 共享储能协同优化调度研究

摘要

新型算力基础设施规模化落地使得数据中心用电负荷呈现高能耗、高可调、时空柔性特征，传统多微电网电 - 热 - 冷联供系统调度仅聚焦能源侧资源优化，未充分挖掘算力负荷柔性调节潜力，风光消纳不足、储能配置利用率偏低、区域综合运行成本偏高问题突出。针对多微电网集群耦合分布式数据中心与共享储能的综合能源系统，本文构建兼顾算力时域平移、空间跨区域迁移双维度柔性的一体化调度模型，复刻多微电网电 - 热 - 冷联供、共享储能协同、数据中心算力负荷时空迁移耦合运行框架。系统纳入燃气轮机、燃气锅炉、风光新能源机组、共享电化学储能及三类差异化算力设备，以区域综合经济成本最低为优化目标，统筹多微电网冷热电气功率平衡约束、共享储能充放电协同约束、算力跨时空迁移运行约束、各类能源设备出力边界约束。通过多场景仿真验证，所提调度策略可充分释放算力负荷时空调节能力，提升分布式新能源就地消纳水平，降低共享储能充放电损耗与系统购电成本，实现多微电网综合能源供给、共享储能资源调配、算力负载柔性调控三者协同最优，为算力 - 电力融合场景下多微电网能量管理、数据中心低碳能耗优化、虚拟电厂协同调度提供理论支撑与可行方案。

关键词：多微电网；电 - 热 - 冷联供；共享储能；数据中心；算力负荷；时空迁移；协同调度；虚拟电厂

1 引言

1.1 研究背景与意义

数字经济高速发展驱动大型、边缘型数据中心持续扩建，算力服务需求呈指数增长，数据中心已成为区域重点高耗能负荷，其不间断运行特性大幅抬高综合能源系统峰值用电压力，加剧风光新能源出力波动带来的供需失衡矛盾。与此同时，园区级多微电网依托燃气冷热电三联供机组实现本地冷热电气自给，配套共享储能装置可平抑功率波动、削减电网峰谷价差成本，但现有调度方案多将数据中心视作刚性固定负荷，忽视算力任务具备的时间延后处理、跨机房异地调度的柔性调节潜力，造成共享储能调节容量闲置、新能源弃风弃光、系统整体运行经济性较差。

虚拟电厂技术能够聚合分布式机组、储能、柔性负荷形成统一调控单元，为算力设施与多微电网耦合协同提供实现路径。现有文献已开展数据中心共享储能、算力负荷时域平移、多微电网联供系统优化等单一维度研究，但仍存在明显局限：其一，多数研究仅考虑算力时域延迟调度，未同步兼顾算力跨区域空间迁移能力，算力柔性利用维度单一；其二，算力调度模型多孤立于单一微电网，未嵌入多微电网集群电 - 热 - 冷多能流耦合框架，冷热负荷约束与算力能耗约束解耦；其三，储能设备多采用各微电网独立配置模式，缺少区域共享储能统一协同调控机制，储能资源配置冗余、利用率低下。

基于上述研究缺口，本文以文献《考虑数据中心共享储能与计算负荷时空迁移特性的虚拟电厂优化运行方法》基础模型为复现依托，搭建多微电网电 - 热 - 冷联供系统，引入共享储能集中调配机制，构建时域平移、空间迁移双维度算力负荷精细化模型，将三类差异化数据中心算力设备纳入综合能源统一调度体系，打通多能流供需平衡、储能协同充放电、算力跨时空分配三层调控逻辑，形成算力 - 多能流 - 共享储能一体化优化调度策略。研究成果可支撑算力园区综合能源系统低碳经济运行，拓展虚拟电厂柔性资源调控边界，为算力基础设施与区域多微电网融合规划调度提供理论参考。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 多微电网电 - 热 - 冷联供调度研究

多微电网冷热电联供系统依托燃气轮机、余热回收装置、燃气锅炉、电制冷机组、吸收式制冷机组实现多能源梯级利用，现有研究主要围绕机组出力优化、多微电网功率互济、风光不确定性鲁棒调度展开。多数文献以运行成本、碳排放、能源利用率为目标优化机组出力，但负荷侧调控对象集中于空调、采暖等传统柔性冷热负荷，极少将算力设施纳入柔性资源库，算力能耗巨大的调节潜力未得到挖掘。

1.2.2 共享储能协同优化研究

共享储能通过多主体共用储能容量分摊投资、提高充放电循环利用率，广泛应用于园区微电网、新能源场站配套场景。现有共享储能调度研究聚焦容量配置、峰谷套利、平抑风光波动，储能调度仅与风电光伏、常规冷热负荷配合，未与具备跨时空调节能力的数据中心算力负荷联动，储能充放电时段与算力柔性调节窗口无法匹配，储能经济收益存在提升空间。

1.2.3 数据中心算力负荷时空柔性调度研究

算力负荷柔性分为时域柔性与空间柔性两类：时域柔性指非实时算力任务可延后至电价低谷、新能源大发时段处理；空间柔性指算力任务可在不同地理位置的数据中心间迁移分配。现有研究多单独分析时域平移策略，少量文献同步考虑时空迁移，但调度场景局限于单一电网或独立微电网，未结合多微电网冷热电气耦合网络，缺少共享储能作为能量缓冲的协同调控机制，模型适配算力 - 多能流融合场景的能力不足。

1.2.4 现有研究不足总结

1）算力柔性建模维度单一，仅实现时域平移，缺失跨微电网空间迁移完整模型； 2）算力调度与多微电网电 - 热 - 冷多能流系统解耦，未统筹冷热供需约束； 3）储能采用分布式独立配置，缺少区域共享储能统一协同调度框架； 4）缺少多微电网、共享储能、多类型数据中心算力设备一体化联合优化方案。

1.3 本文主要研究内容与创新点

1.3.1 主要研究内容

1）搭建多微电网电 - 热 - 冷联供系统架构，明确燃气轮机、燃气锅炉、电制冷、吸收式制冷、风光机组、区域共享储能、三类差异化数据中心设备的运行机理与能量交互关系； 2）构建双维度算力负荷柔性模型，分别刻画算力任务时域平移约束、跨微电网空间迁移约束，区分不同算力设备能耗、时延、迁移成本差异化特性； 3）建立多微电网 - 共享储能 - 算力负荷一体化优化调度模型，统筹电功率平衡、热功率平衡、冷功率平衡、共享储能充放电功率与容量约束、算力时空迁移运行约束、各类能源设备出力上下限约束； 4）基于 MATLAB+Yalmip+Gurobi 优化框架完成模型求解，设计多组对比仿真场景，验证算力时空迁移、共享储能协同对系统运行成本、新能源消纳、储能利用率的优化效果。

1.3.2 核心创新点

1）多维度算力柔性嵌入多微电网多能流框架：在传统多微电网电 - 热 - 冷联供系统中，同时引入算力时域平移、跨区域空间迁移双重柔性，构建覆盖三类差异化算力设备的精细化负荷模型，实现算力资源与冷热电气能源资源统一调控； 2）共享储能与算力负荷协同耦合调度：将区域集中式共享储能作为算力时空迁移的能量缓冲载体，通过储能充放电平抑算力迁移带来的用电波动，形成储能削峰填谷、算力移峰填谷双向协同机制； 3）多主体一体化联合优化体系：整合多微电网能源生产设备、共享储能资产、分布式数据中心算力负荷三类调控主体，统一优化区域综合经济成本，同步满足多能流供需平衡、储能运行安全、算力服务时延质量多重约束。

1.4 论文整体结构

第一章为绪论，阐述研究背景、国内外研究现状、研究内容与创新点；第二章搭建多微电网 - 共享储能 - 数据中心综合能源系统架构，对各单元运行特性进行机理分析；第三章分别建立电 - 热 - 冷联供单元模型、共享储能协同运行模型、算力负荷时空迁移模型，整合形成一体化调度优化模型；第四章设计仿真算例参数、对比场景，分析仿真结果并验证所提策略优化效果；第五章总结全文研究结论，展望后续可拓展研究方向。

2 多微电网 - 共享储能 - 数据中心综合能源系统架构与单元机理分析

2.1 系统整体架构

本文研究系统由多层主体构成，顶层为区域公共共享储能装置，中层为多组互联多微电网集群，底层为各微电网内部能源生产单元与算力负荷单元。各微电网独立配备燃气轮机、燃气锅炉、风光新能源机组、电制冷与吸收式制冷机组，承担本地电、热、冷基础负荷；区域设置统一共享储能，不归属单一微电网，可在调度周期内向任意微电网充放能，实现跨微电网能量调配；每个微电网配套差异化数据中心机房，承载可时空迁移的算力任务，机房分为低时延实时算力机房、可短时延迟算力机房、可长时跨区域迁移算力机房三类，算力任务可在同一机房不同时段平移，也可在不同微电网机房间跨空间转移。

系统外部与上级配电网相连，可向上购电或富余电力上网；能源流层面形成电能、热能、冷能三类能流耦合网络，燃气轮机发电同时回收余热供给热、冷负荷，燃气锅炉补充余热缺口，电制冷消耗电能供冷，吸收式制冷依托余热实现低能耗制冷；柔性资源层面形成共享储能、算力时空负荷两类可调控资源，二者协同参与系统日内调度。

2.2 多微电网电 - 热 - 冷联供单元运行机理

1）燃气轮机单元：以天然气为燃料发电，发电过程产生高温余热，余热可直接供给热负荷，或输送至吸收式制冷机组制备冷量，具备电、热、冷三联供能力，出力存在最小启停、最大出力限制，启停过程产生固定运维成本； 2）燃气锅炉单元：仅消耗天然气产出热能，作为燃气轮机余热不足时的热补充设备，运行调节灵活，无余热回收环节； 3）新能源风光机组：光伏、风机出力受光照、风速时序特性约束，出力具备随机性、波动性，无燃料成本，全额就地消纳可降低系统购电费用，风光富余电能可存入共享储能或上网售卖； 4）制冷单元：包含电制冷机组与吸收式制冷机组，电制冷依靠电能驱动，适合电价低谷时段运行；吸收式制冷依靠余热驱动，可充分利用燃气轮机余热，降低电制冷用电压力，两类机组出力均存在上下限约束。

2.3 区域共享储能运行机理

共享储能为区域统一配置的电化学储能装置，具备充电、放电两种工作状态，同一时段不可同时充放电。充电时吸收系统富余电能（风光大发、算力负荷低谷时段），放电时向微电网输送电能（电价高峰、算力负荷集中时段）。储能运行需满足容量上下限、最大充放电功率、充放电损耗、日内储能容量时序连续约束，可跨所有互联微电网调配功率，打破单一微电网储能容量限制，提升整体调节灵活性。

2.4 差异化数据中心算力负荷时空迁移机理

数据中心总算力需求分为刚性实时算力与柔性可迁移算力，刚性算力不可调节，作为固定负荷；柔性算力具备时域、空间双重调节能力，三类机房特性区分如下： 1）实时算力机房：仅承载时延敏感业务，算力任务不可平移、不可跨区域迁移，能耗固定； 2）短时延迟机房：可在日内短时段内平移算力任务，无法跨微电网迁移，存在最大延迟时长约束； 3）跨区迁移机房：算力任务既可以在本地机房不同时段平移，也可在多微电网之间跨空间调度，迁移过程产生少量传输损耗与调度成本，同时存在算力迁移总量上限约束。

算力负荷能耗与处理任务总量正相关，算力时空迁移本质是将用电需求在时间维度、空间维度重新分配，实现算力用电与风光出力、储能充放电时序匹配，削减系统峰值电力需求。

3 多微电网 - 共享储能 - 算力负荷一体化协同调度模型构建

3.1 优化目标

以整个调度周期内区域综合运行总成本最小为优化目标，综合成本包含天然气燃料成本、上级电网购电成本、风光运维成本、共享储能充放电损耗成本、燃气机组启停运维成本、算力时空迁移调度成本，不单独拆分各微电网独立成本，实现区域整体资源最优配置。

3.2 系统平衡约束

3.2.1 电功率平衡约束

任一微电网各时段电能供给与电能消耗保持平衡。电能供给包含燃气轮机发电量、风光机组出力、共享储能放电功率、上级电网购电功率；电能消耗包含本地刚性电负荷、各类制冷机组耗电、数据中心算力设备耗电、共享储能充电功率、富余上网电功率。算力负荷耗电随任务时域平移、空间迁移动态变化，跨微电网迁移算力对应用电负荷同步转移至目标微电网。

3.2.2 热功率平衡约束

各微电网热供给等于热消耗。热供给包含燃气轮机回收余热、燃气锅炉产热；热消耗包含本地基础热负荷、吸收式制冷机组耗热，余热不足时由燃气锅炉补充，余热富余无存储装置时仅能就地消耗。

3.2.3 冷功率平衡约束

各微电网冷供给匹配冷负荷需求。冷供给由电制冷机组制冷量、吸收式制冷机组制冷量共同组成，全部用于满足本地冷负荷，不存在冷量跨微电网传输。

3.3 能源设备运行约束

针对燃气轮机、燃气锅炉、光伏、风机、电制冷、吸收式制冷机组分别设置出力上限、下限约束；燃气轮机增设启停状态二进制约束、最小启停持续时间约束，避免机组频繁启停增加损耗与成本；风光机组出力不超过其时序最大可发功率。

3.4 共享储能协同调度约束

共享储能统一约束覆盖全区域调度周期：设置储能实时容量上下限、最大充电功率、最大放电功率约束；引入充放电二元状态标识，禁止同一时段同时充放电；建立储能容量时序递推关系，计入充放电能量损耗；储能充放电功率可在任意微电网间分配，满足全区域储能总功率平衡。

3.5 算力负荷时空迁移约束

3.5.1 算力总量守恒约束

调度周期内所有机房处理的总柔性算力任务总量固定，时域平移、空间迁移仅改变任务分配的时间与地点，不增减整体算力需求。

3.5.2 时域平移约束

短时延迟机房、跨区迁移机房算力任务可在调度周期内前后平移，设置单时段最大可延迟算力上限、总延迟时长约束，避免算力过度延迟影响服务质量。

3.5.3 空间迁移约束

仅跨区迁移机房支持算力跨微电网调度，设置单时段单微电网最大迁入、迁出算力上限，算力跨区域迁移产生固定调度损耗成本，迁移算力在目标微电网对应时段产生用电负荷。

3.5.4 差异化机房算力边界约束

实时机房算力不可迁移、不可平移，各时段算力处理量固定；短时延迟机房无空间迁移能力；跨区迁移机房同时满足时域、空间双重柔性约束，三类机房算力处理功率均设置设备额定上限。

3.6 系统交互边界约束

微电网与上级配电网交互功率设置上下限，区分购电、售电两种状态，同一时段不可同时购售电；系统天然气总消耗不超过管网供给上限，形成完整可行域约束集合。

4 算例仿真与结果分析

4.1 算例基础参数设置

本文搭建 3 个互联微电网构成集群系统，每个微电网配置一套燃气冷热电三联供机组、燃气锅炉、光伏风机、两类制冷设备，各微电网配套三类差异化数据中心机房；区域公共共享储能配置固定额定容量与最大充放电功率；调度周期选取典型 24 小时日内调度，分时电价采用工商业峰谷分时电价，风光出力、本地冷热刚性负荷、总柔性算力需求采用标准典型日时序数据；同步设置燃气单价、储能损耗系数、算力迁移单位成本、机组运维成本等经济参数，参数体系完整贴合园区综合能源工程实际。

4.2 对比仿真场景设计

为验证算力时空迁移与共享储能协同调度的优化效果，设置四类对比场景开展横向分析： 场景 1：基础场景，算力全部视作刚性固定负荷，无共享储能，各微电网独立调度，无算力调节能力； 场景 2：仅配置区域共享储能，算力负荷保持刚性，仅依靠储能实现削峰填谷； 场景 3：算力仅支持时域平移，无跨空间迁移，配套共享储能协同调度； 场景 4：本文所提策略，算力同时具备时域平移 + 跨微电网空间迁移能力，结合共享储能一体化优化调度。

4.3 仿真结果多维分析

4.3.1 区域综合运行成本分析

对比四类场景日内总成本可知，场景 1 无任何柔性资源调控，购电成本与燃气消耗成本最高；场景 2 引入共享储能后，通过峰谷充放电降低峰时购电费用，总成本小幅下降；场景 3 算力时域平移可将算力用电转移至电价低谷、风光大发时段，成本进一步降低；场景 4 同步释放算力时空双重柔性，共享储能与算力迁移双向配合，系统峰值用电大幅削减，新能源消纳量显著提升，综合运行成本达到四类场景最低，证明双维度算力迁移与共享储能协同具备显著经济优化效益。

4.3.2 分布式新能源消纳水平分析

场景 1 风光富余时段无调节手段，弃风弃光量最大；场景 2 共享储能可储存部分富余新能源电力，但算力负荷固定，储能吸纳容量有限；场景 3 算力时域平移可在风光大发时段增加本地算力用电，减少弃能；场景 4 算力可跨微电网迁移，风光富余微电网的算力任务可大量迁入，配合共享储能存储剩余电能，全周期风光利用率大幅提升，弃风弃光现象得到明显抑制。

4.3.3 共享储能运行特性分析

场景 2 储能仅应对传统冷热电负荷波动，充放电功率波动幅度小、循环利用率偏低；场景 3 算力时域平移拓宽储能调节窗口，储能充放电频次提升；场景 4 算力跨空间迁移带来跨区域功率再分配，共享储能承担跨微电网能量缓冲功能，储能容量充分利用，峰时放电、谷时充电的套利空间进一步扩大，储能资产利用效率显著提升。

4.3.4 多微电网电冷热供需时序分析

对比各微电网日内电功率曲线，场景 1 各微电网峰值负荷分散偏高，购电压力大；场景 4 通过算力空间迁移平衡各微电网用电峰谷，高电价、高负荷微电网的算力任务转移至风光出力充足、电价低廉的微电网，共享储能平抑迁移带来的瞬时功率波动，各微电网电功率曲线趋于平缓；热、冷负荷依托三联供机组余热梯级利用，算力用电优化间接降低电制冷机组高峰耗电，余热供给更加均衡，燃气锅炉辅助供热出力明显减少，天然气消耗降低。

4.3.5 算力时空迁移分配规律分析

调度周期内，风光出力充足、谷电价时段集中分配大量算力任务，实现时域平移；负荷高峰、电价高昂微电网的可迁移算力向新能源富余、负荷低谷微电网转移，完成空间维度调配；实时机房算力保持恒定，短时延迟机房仅做小幅时段调整，跨区迁移机房承担主要算力转移任务，算力迁移量受机房额定容量、跨区调度成本共同约束，兼顾运行经济性与算力服务时延质量。

4.4 仿真结论

1）仅依靠共享储能或仅算力时域平移的单一调控手段优化效果有限，同步引入算力时域平移与跨微电网空间迁移双柔性，可最大化释放算力负荷调节潜力； 2）共享储能与算力时空迁移存在强协同互补关系，算力迁移重构区域用电时序与空间分布，储能承接算力调度产生的功率波动，二者联合调度可同步降低运行成本、提升新能源消纳、提高储能利用率； 3）在多微电网电 - 热 - 冷联供系统中嵌入三类差异化算力设备精细化模型，能够精准刻画不同算力业务的调节边界，在保障算力服务质量前提下实现能源系统最优运行。

5 结论与展望

5.1 全文主要结论

针对多微电网集群耦合分布式数据中心与区域共享储能的综合能源系统，本文复刻多微电网电 - 热 - 冷联供、共享储能协同、算力负荷时空迁移耦合运行基础框架，构建算力时域平移、跨区域空间迁移双维度一体化优化调度策略，主要结论如下： 1）数据中心算力负荷具备显著时空柔性调节潜力，仅将其作为刚性负荷会造成综合能源系统资源浪费，同时挖掘时域、空间双重调节能力可大幅提升调度优化空间； 2）区域集中式共享储能可作为算力跨时空迁移的能量缓冲载体，二者协同调度能够平衡多微电网间的风光出力、冷热负荷供需差异，平抑算力迁移引发的功率波动； 3）所构建一体化调度模型统筹燃气三联供机组、风光新能源、共享储能、三类差异化算力机房全单元运行约束，以区域综合成本最低为目标，可实现多能流供需平衡、储能安全运行、算力服务质量多重约束下全局最优； 4）仿真算例表明，相较于无柔性调控、仅储能调控、仅算力时域平移三种方案，本文所提策略可有效降低区域综合运行成本，提升分布式新能源就地消纳比例，提高共享储能循环利用效率，平缓多微电网用电峰值。

5.2 后续研究展望

1）引入风光新能源出力、算力业务需求随机不确定性，构建鲁棒优化、随机规划调度模型，分析不确定性对算力时空迁移与共享储能协同策略的影响； 2）拓展市场机制研究，构建算力交易、共享储能容量租赁、综合能源市场联合竞价机制，分析多主体利益均衡下的协同调度策略； 3）拓展系统规模，引入城市级海量边缘数据中心集群，考虑算力传输网络损耗、算力路由约束，研究大规模算力 - 多微电网分层分布式调度方法； 4）耦合低碳约束，引入碳交易、机组碳排放成本，探究双碳目标下算力负荷时空迁移与共享储能协同的低碳调度优化方案。

📚第二部分——运行结果

【算力迁移】多数据中心+算力时空迁移+共享储能

🎉第三部分——参考文献

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