考虑源荷不确定性的数据中心园区绿电直连系统鲁棒优化调度

引言

新型电力系统背景下，数据中心园区绿电直连系统的优化调度需解决间歇性电源与弹性负荷的时空匹配难题。源荷不确定性的非概率特征使得传统随机规划方 建模 亟需构建兼顾运行安全性与经济性的鲁棒优化框架。通过不确定性集合精确刻画风光出 与IT 负荷动态变化特性，将为数据中心绿色供能系统提供兼顾保守性与经济性的优化决策，推动数字基础设施低碳化转型。

1 数据中心园区绿电直连系统的架构组成

数据中心园区绿电直连系统是由新能源发电、储能装置、电力电子变换设备和数据中心负荷组成的多能耦合系统，其架构设计直接决定了系统运行效率和绿电消纳水平。系统核心由分布式光伏阵列和风力发电机组成可再生能源发电单元，通过变流器与直流母线连接实现最大功率点跟踪，配置锂电池和飞轮储能构成混合储能系统以平抑功率波动。电力电子变换环节包含AC/DC 整流器、DC/DC 变换器和并网逆变器等关键设备，形成交直流混合的供电网络架构。数据中心负荷侧由IT 设备、制冷系统和辅助设施构成可调节负荷集群，采用智能配电柜和能源管理系统实现用电精细化控制。系统通过能量管理平台实现源网荷储协同运行，平台具备功率预测、优化调度和实时控制功能，支持与电网调度中心的信息交互。网络拓扑采用模块化设计理念，主电路采用直流母线架构降低转换损耗，关键节点配置快速开关设备确保故障隔离能力。保护系统包含过压欠压保护、逆功率保护和绝缘监测等功能模块，构建多层级安全防护体系。通信网络采用工业以太网与5G 混合组网方式，满足控制指令快速传输需求，同步部署数字孪生系统实现物理实体的实时映射与状态评估。

2 考虑源荷不确定性的数据中心园区绿电直连系统鲁棒优化调度

2.1 鲁棒优化调度的基本原理

鲁棒优化调度的核心思想是在不确定参数波动范围内寻找最坏情况下仍然可行且经济的运行策略，通过构建不确定性集合来量化描述风光出力和负荷需求的波动特性。针对数据中心园区绿电直连系统的特点，需建立包含连续型和离散型不确定变量的混合不确定性模型，采用多面体集合或椭球集合刻画源荷参数的关联变化范围。鲁棒优化通过引入保守度调节参数实现经济性与鲁棒性的平衡，决策变量分为"here-and-now"的前瞻性决策和"wait-and-see"的实时调整决策。优化过程采用对偶理论或列约束生成算法求解min-max 双层优化问题，将原始鲁棒问题转化为确定性等价形式进行求解。在时间尺度上需要协调日前计划和日内滚动优化，日前阶段确定储能充放电计划和可中断负荷安排，日内阶段通过模型预测控制进行偏差校正。鲁棒优化的实施需要准确获取不确定性边界的先验知识，结合历史运行数据和预测误差分布确定合理的保守水平，避免因过度保守导致的经济性损失。该方法相比随机规划更适应非精确概率分布的场景，相比确定性优化能显著提升系统应对不确定性的能力。

2.2 模型的目标函数确定

目标函数设计需统筹考虑经济性、环保性和可靠性多维指标，构建包含运行成本、环境惩罚和鲁棒性补偿的复合优化目标。运行成本项涵盖柴油发电机燃料费用、储能循环损耗成本以及从电网购电费用，同时考虑可调节负荷的补偿成本与需求响应收益。环境指标重点反映碳排放外部性成本，通过碳价机制将绿电消纳量折算为经济效益，对柴油发电等碳密集型电源施加惩罚系数。鲁棒性补偿项用于量化系统应对不确定性的能力，表现为备用容量配置成本和鲁棒调节代价，通过权重系数平衡经济性与安全性。针对数据中心特殊需求增设供电质量惩罚项，对电压波动、谐波畸变等电能质量问题设置约束性指标。目标函数采用分段线性化处理非线形成分，功率相关项采用二次函数表征传输损耗，时间耦合项考虑储能状态连续性约束。多目标优化通过帕累托前沿分析确定最优折中解，或采用模糊隶属度函数将多目标转化为单目标求解。目标函数参数的敏感性分析有助于理解各要素间的博弈关系，为调度策略调整提供量化依据。

2.3 模型的约束条件设定

约束条件体系需完整描述系统运行的物理规律和安全边界，包括功率平衡约束、设备运行约束和网络安全约束三大类。功率平衡约束建立源荷储之间的实时动态平衡关系，区分交流母线和直流母线的功率交互作用，考虑变流器效率特性的非线性因素。设备运行约束涵盖新能源发电单元的最大可发功率限制，储能系统的荷电状态上下界和充放电功率约束，柴油发电机的爬坡速率限制和最小启停时间要求。网络安全约束包括母线电压幅值允许范围，馈线传输容量限制，以及N-1 故障情况下的备用容量要求。针对数据中心特殊需求设置供电可靠性约束，关键负荷必须保证双路供电且电压暂降持续时间不超过IT 设备耐受标准。不确定性约束通过鲁棒对等方法转化为确定性约束，风光出力不确定性表现为发电功率的可调区间，负荷不确定性体现为需求弹性的变化范围。时间耦合约束重点处理储能状态转移方程和多时段决策关联性，采用滚动优化框架缓解预测 horizon 限制。

结束语

数据中心绿电直连系统的鲁棒优化调度需建立源荷不确定性协同处理机制，通过多时间尺度优化策略平衡系统安全性与运行经济性。未来应深化不 术研究，融合人工智能预测与鲁棒优化方法，构建自适应调节的调度体系。该领域发展将有效提升 洁能源消纳水平，为新型电力系统下数据中心的低碳运营提供关键技术支撑。

参考文献

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