文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《含共享储能的数据中心微网群分布式优化调度》

这个标题涉及到共享储能、数据中心微网群、以及分布式优化调度。让我们逐步解读这个标题的关键词：

1. 共享储能 (Shared Energy Storage):

   • 解读： 共享储能通常指的是多个系统或设备之间共同使用的能量存储设备。这可以是电池、超级电容器等。在这个上下文中，共享储能可能是指多个数据中心微网之间共享的能量存储资源。

2. 数据中心微网群 (Data Center Microgrid Cluster):

   • 解读： 数据中心微网是一个能够独立运行的小型电力系统，通常由多种可再生能源和能源存储组成，以满足数据中心的电力需求。微网群可能是指多个这样的微网系统构成的一个群集，它们可能相互连接或者共享某些资源。

3. 分布式优化调度 (Distributed Optimization Scheduling):

   • 解读： 分布式优化调度指的是在系统中的多个节点或部分中进行优化和调度，而不是集中在一个中心进行。在这个上下文中，可能是指通过分布式算法和方法来优化和调度数据中心微网群中的共享储能。

4. 整体解读：

   • 解读： 标题的整体含义可能是在多个数据中心微网形成的群集中，采用一种分布式的方法来优化和调度这些微网中共享的储能资源。这可能涉及到多个方面，例如能源管理、性能优化、成本降低等。

具体的研究或文章内容会更详细地讨论如何实现这种共享储能的优化调度，可能包括使用的算法、考虑的因素、实验结果等。这是一个涉及能源、数据中心管理和分布式系统优化的复杂课题。

摘要：多个数据中心微网可联合成微网群以实现不同数据中心微网的资源联动和能量互补。首先，建立了含共享储能的数据中心微网群运行模型，考虑了不同数据中心微网间的功率交互、数据负载交互、碳配额交互及共享储能容量使用权分配等耦合约束。其次，提出了考虑时变容量使用权和旋转备用服务的共享储能容量分配与运行策略，以进一步提高共享储能的效能。然后，采用高斯混合模型对数据中心微网内可再生发电的预测误差概率分布进行精确拟合，并结合机会约束处理预测误差的不确定性。最后，通过交替方向乘子法实现各个数据中心微网的独立求解，并引入动态乘子更新策略和预测-矫正因子以提高算法的收敛性。所提模型与方法的有效性在仿真中得到验证。

这段摘要描述了一个研究，旨在实现多个数据中心微网的资源联动和能量互补，通过将它们联合成微网群。以下是摘要的详细解读：

1. 目标：

   • 描述： 实现不同数据中心微网的资源联动和能量互补。
   • 关键词： 资源联动，能量互补，微网群。

2. 建模过程：

   • 描述： 建立了含有共享储能的数据中心微网群运行模型。
   • 关键词： 共享储能，数据中心微网群运行模型。

3. 考虑的约束：

   • 描述： 考虑了不同数据中心微网间的功率交互、数据负载交互、碳配额交互以及共享储能容量使用权分配等耦合约束。
   • 关键词： 耦合约束，功率交互，数据负载交互，碳配额交互，共享储能容量。

4. 优化策略：

   • 描述： 提出了一种考虑时变容量使用权和旋转备用服务的共享储能容量分配与运行策略，以提高共享储能的效能。
   • 关键词： 时变容量使用权，旋转备用服务，效能提升。

5. 发电预测：

   • 描述： 使用高斯混合模型对数据中心微网内可再生发电的预测误差概率分布进行精确拟合。
   • 关键词： 高斯混合模型，可再生发电，预测误差。

6. 处理不确定性：

   • 描述： 结合机会约束处理预测误差的不确定性。
   • 关键词： 机会约束，不确定性处理。

7. 求解方法：

   • 描述： 通过交替方向乘子法实现各个数据中心微网的独立求解，并引入动态乘子更新策略和预测-矫正因子以提高算法的收敛性。
   • 关键词： 交替方向乘子法，动态乘子更新，预测-矫正因子，算法收敛性。

8. 验证：

   • 描述： 所提出模型与方法在仿真中得到验证，证明了其有效性。
   • 关键词： 仿真，模型验证，方法有效性。

综合而言，这项研究涉及到多个数据中心微网的复杂系统建模、优化策略制定、发电预测和不确定性处理。提出的模型和方法通过仿真验证，展示了在共享储能背景下实现微网资源协同运行的可行性和效能提升。

关键词:数据中心微网; 多资源交互;共享储能;分布式优化;高斯混合机会约束;

这些关键词涵盖了一个复杂的研究领域，涉及数据中心微网、多资源交互、共享储能、分布式优化和高斯混合机会约束。以下是这些关键词的详细解读：

1. 数据中心微网：

   • 解读： 数据中心微网指的是一个相对独立的电力系统，可以满足数据中心的电力需求。微网通常由多种能源资源、能量存储设备和控制系统组成，以提高系统的可靠性和可持续性。

2. 多资源交互：

   • 解读： 多资源交互表示不同的资源相互合作或交换。在数据中心微网的背景下，这可能涉及到不同的能源来源（例如太阳能、风能等）之间的协同工作，以及能源和数据负载之间的协同调度。

3. 共享储能：

   • 解读： 共享储能指的是多个系统或设备之间共同使用的能量存储设备，例如电池、超级电容器等。在数据中心微网中，共享储能可以用于平衡不同微网之间的能量差异或提供备用电力。

4. 分布式优化：

   • 解读： 分布式优化是一种优化方法，其中问题的求解过程分布在系统的不同节点或部分中。在这个上下文中，可能涉及到多个数据中心微网同时进行优化调度，以实现系统整体的性能提升。

5. 高斯混合：

   • 解读： 高斯混合是一种概率模型，通常用于对复杂数据分布进行建模。在这里，可能是指使用高斯混合模型来对数据中心微网内可再生发电的预测误差概率分布进行建模，以提高对未来能源产生的精确性。

6. 机会约束：

   • 解读： 机会约束表示对某些事件或条件的限制，具有一定的概率性质。在这个背景下，可能是指在考虑不确定性时引入的一种约束，以更好地处理预测误差的不确定性，确保系统的稳定性和可靠性。

综合而言，这些关键词揭示了在数据中心微网系统中，通过共享储能、优化调度、资源协同和概率建模等手段来提高系统效能和可持续性的复杂问题。

仿真算例：为了验证所提模型的有效性，本文基于图 1 所 示架构，构建包含 3 个数据中心微网的互联微网系 统。本文假设各数据中心微网初始待处理的 IN 负 载和 BA 负载，以及 WT 与 PV 的预测出力曲线（标 幺值）相同，如附录 A 中图 A1 所示。所有 MG 配 置服务器台数都为 8，服务器参数参考文献[29]。 各微网内的 DG 参数、分时电价如附录 A 表 A 1 和 表 A 2 所示。共享储能的总功率容量和能量容量分 别为 600kW 和 3000kWh，功率容量和能量容量的 单位使用成本参考文献[17]。WT 和 PV 的预测误差 取自 Tennet 官网 2021 年上半年的数据，如附录 A 中图 A 2 所示，GMM 的高斯分量为 3。由于 GMM 模型含有隐变量，本文采用期望最大化法[30]求解 GMM 模型中各高斯分量。各微网的初始碳配额为 5100kg，额外碳配额购买成本为 0.44 元/kg[31]。

仿真程序复现思路：

仿真的复现思路可以分为以下步骤：

1. 初始化模型参数：

   • 初始化三个数据中心微网的初始负载、风力发电（WT）和光伏发电（PV）的预测出力曲线。
   • 设置所有微网的配置，包括服务器台数、服务器参数、DG（分布式发电）参数和分时电价。
   • 设置共享储能的总功率容量和能量容量，以及单位使用成本。
   • 定义预测误差，包括从 Tennet 官网获取的WT和PV的预测误差数据，以及高斯混合模型（GMM）的高斯分量数。

2. 构建互联微网系统：

   • 使用初始化的参数构建包含三个数据中心微网的互联微网系统，确保图 1 所示的架构得以实现。

3. 求解 GMM 模型中各高斯分量：

   • 利用期望最大化法（Expectation-Maximization, EM）求解 GMM 模型中各高斯分量的参数。

4. 应用交替方向乘子法算法：

   • 利用交替方向乘子法算法对提出的模型进行求解。该算法是一种常用于解决带有约束的优化问题的方法，适用于本文中考虑的微网调度问题。

5. 执行仿真实验：

   • 制定仿真实验的时间步长和仿真时长。
   • 在每个时间步长，执行微网系统的调度算法，包括能源调度、碳排放管理等。
   • 持续迭代，直到达到设定的仿真时长。

     

以下是一个简化的 Python 代码示例，展示如何初始化参数和执行仿真：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 此处省略了具体的模型参数初始化过程，请根据实际需要进行初始化
# ...

# 定义 GMM 模型求解函数
def solve_gmm(data):
    # 使用 Scipy 中的 minimize 函数求解 GMM 模型参数
    result = minimize(objective_function, initial_parameters, args=(data,), method='L-BFGS-B')
    gmm_parameters = result.x
    return gmm_parameters

# 定义 GMM 模型目标函数
def objective_function(parameters, data):
    # 根据 GMM 模型的目标函数进行定义
    # ...

# 定义交替方向乘子法算法函数
def alternate_direction_multiplier():
    # 实现交替方向乘子法算法
    # ...

# 定义微网系统调度算法
def microgrid_dispatch(data, gmm_parameters):
    # 根据文中描述，执行微网调度算法
    # ...

# 仿真实验
simulation_time_steps = 1000

# 初始化 GMM 模型参数
initial_gmm_parameters = np.zeros(num_parameters)  # 请根据实际参数数量进行定义
gmm_parameters = solve_gmm(data)

# 交替方向乘子法求解微网调度问题
alternate_direction_multiplier_result = alternate_direction_multiplier()

# 执行微网系统调度仿真
for step in range(simulation_time_steps):
    # 获取当前时刻的数据
    current_data = get_current_data(step)

    # 微网系统调度算法
    dispatch_result = microgrid_dispatch(current_data, gmm_parameters)

    # 更新系统状态等其他操作
    update_system_state(dispatch_result)

# 打印或保存仿真结果
# ...

请注意，上述代码中的具体实现可能需要根据您的问题进行修改和扩展。此外，对于微网系统的调度算法，您可能需要使用数值计算库来处理数学运算和优化问题。请确保安装并导入相应的库，例如 NumPy、SciPy 等。