本申请涉及电力系统，尤其涉及数据中心与共享储能电站的联合调度方法及计算设备。

　　1、数据中心(通常包括多个计算机或计算机集群)作为各个行业信息系统运行的物理载体，已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施，走高效、清洁、集约、循环的绿色低碳发展道路是数据中心发展的必然方向。

　　2、作为一种亟待挖掘的需求响应资源，数据中心负荷不仅拥有高能耗和不确定性等特点，还展现出卓越的调度潜力。一方面，数据中心可以通过购买绿电、自建可再生能源和储能系统等方式提升绿色用能比例，适应新能源占比逐渐提高的新型电力系统；另一方面，数据中心可结合自身的用电属性挖掘负荷释放潜力，承担系统负荷侧柔性调节的重任。多元化储能成为满足数据中心持续稳定供电的需求、有效应对可再生能源发电的间歇性和波动性的关键支撑技术。

　　3、然而，储能系统存在成本疏导不畅、有效利用率不高、社会主动投资意愿较低等问题，限制了数据中心对储能系统的投资建设。共享储能(即，共同享有的储能电站)凭借灵活的资源配置为解决这一问题提供了新思路，将共享储能电站引入数据中心领域，以降低数据中心能耗成本并实现电网的负载均衡。

　　4、因此，探索一套能够有效推动共享储能电站和数据中心联动的新模式，对于确保清洁能源最大化消纳、提升电力系统平衡调节能力意义重大。

　　1、本申请提供了一种数据中心与共享储能电站的联合调度方法及计算设备，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。

　　2、根据本申请的一个方面，提供了一种数据中心与共享储能电站的联合调度方法，包括：至少基于数据中心的用电情况，确定共享储能电站的收益值，其中所述共享储能电站获取可再生能源电力存储，并将存储的电力按分时电价的形式出售给所述数据中心；至少基于各购电方式各时段的电价，确定所述数据中心的能耗成本，其中所述购电方式至少包括：经由电网和所述共享储能电站购买电力，其中经由电网购买的电力包括火电和可再生能源电力；分别以所述共享储能电站的收益值最大为第一目标、以所述数据中心各时段的能耗成本最小为第二目标，对应生成共享储能优化模型和数据中心优化模型，以构建所述数据中心与所述共享储能电站的联合调度模型；求解所述联合调度模型，以得到包括所述共享储能电站的分时电价和所述数据中心的用电功率的调度结果。

　　3、可选地，在根据本申请的方法中，求解所述联合调度模型包括：利用遗传算法求解所述共享储能优化模型，确定共享储能电站的分时电价，并利用所确定的分时电价求解所述数据中心优化模型，以确定所述数据中心的用电功率；利用所确定的用电功率求解所述共享储能优化模型，以更新所述共享储能电站的分时电价，并利用所更新的分时电价求解所述数据中心优化模型，以更新所述数据中心的用电功率；重复迭代更新分时电价的步骤和更新用电功率的步骤，直至满足预设条件，得到所述调度结果。

　　4、可选地，根据本申请的方法还包括：以所述共享储能电站的收益值最大为第一目标，并生成第一目标函数；计及所述共享储能电站在运行周期内的充放电功率及电价，建立第一约束条件；基于所述第一目标函数和所述第一约束条件，生成所述共享储能优化模型；以所述数据中心各时段的能耗成本最小为第二目标，并生成第二目标函数；结合所述数据中心的用电功率和绿证交易，建立第二约束条件；基于所述第二目标函数和所述第二约束条件，生成所述数据中心优化模型。

　　5、可选地，在根据本申请的方法中，至少基于数据中心的用电情况，确定共享储能电站的收益值，包括：基于数据中心的用电情况，确定所述共享储能电站向所述数据中心售电的收入；基于售电收入、购买可再生能源电力的成本、以及所述共享储能电站的运行成本，确定所述共享储能电站的收益值。

　　6、可选地，在根据本申请的方法中，至少基于各时段的电价，确定所述数据中心各时段的能耗成本，包括：基于各购电方式的分时电价，确定所述数据中心的购电成本，所述购电成本至少包含购买火电的成本、购买可再生能源电力成本、通过共享储能电站购电的成本；将所述购电成本、碳排放成本、以及绿证成本之和，作为所述数据中心的能耗成本，其中所述碳排放成本由碳排放配额的价格和超支碳排放量确定，所述绿证成本由绿证交易的价格和数据中心需要购买绿证的数量确定。

　　7、可选地，在根据本申请的方法中，第一约束条件包括：储能电价约束、充放电功率约束、共享储能电站的功率变化约束以及荷电状态约束；第二约束条件包括：用电功率平衡约束、数据中心的功率变化约束、绿证成本约束和碳排放约束。

　　8、可选地，在根据本申请的方法中，用电功率平衡约束包括：所述数据中心经由各购电方式购买电力与所述数据中心的总用电功率相平衡；基于需求响应，对所述数据中心的用电负荷进行分类，各类别的用电负荷对应功率与总用电功率相平衡，且各类别的用电负荷对应功率满足需求响应约束条件。

　　9、可选地，在根据本申请的方法中，各类别的用电负荷对应功率与总用电功率相平衡，包括：

　　11、其中，pdc(t)表示所述数据中心在t时刻总的用电功率；ptbase为所述数据中心在t时刻的基础负荷对应的功率；pttran表示所述数据中心在t时刻的可转移负荷对应的功率；为t时刻对应的参与需求响应调度前可削减负荷对应的功率；ptcut为t时刻对应的参与需求响应调度后削减负荷对应的功率。

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　　12、根据本申请的再一方面，提供了一种计算设备，包括：一个或多个处理器存储器；一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序包括用于执行如上任一方法的指令。

　　13、根据本申请的再一方面，提供了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，一个或多个程序包括指令，指令在被计算设备执行时，使得计算设备执行如上所述的任一方法。

　　14、综上所述，根据本申请的方案，首先，考虑共享储能电站和数据中心的运行特点，确定了共享储能电站和数据中心的联动系统，共享储能电站根据数据中心历史的用电情况确定充放电策略和分时电价，数据中心结合用电负荷的需求响应特征，确定自身的用电功率。其次，通过构建共享储能电站与数据中心的联合调度模型，既考虑了共享储能电站的价格引导作用，又挖掘了数据中心的需求响应潜力，二者联动下的共享储能分时电价和充放电策略、以及数据中心的用电功率(即，负荷调度方案)，能够显著减少数据中心的用电成本，并提高共享储能电站的收益值。这对于提高能源利用效率、平衡电力系统负荷以及推进可持续发展具有重要意义。

　　15、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

　　3.如权利要求1或2所述的方法，其中，所述分别以所述共享储能电站的收益值最大为第一目标、以所述数据中心各时段的能耗成本最小为第二目标，对应生成共享储能优化模型和数据中心优化模型，包括：

　　4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述至少基于数据中心的用电情况，确定共享储能电站的收益值，包括：

　　5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述至少基于各时段的电价，确定所述数据中心各时段的能耗成本，包括：

　　8.如权利要求7所述的方法，其中，所述各类别的用电负荷对应功率与总用电功率相平衡，包括：

　　10.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令在被计算设备执行时，使得所述计算设备执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。

　　本申请公开了一种数据中心与共享储能电站的联合调度方法及计算设备。其中方法包括：至少基于数据中心的用电情况，确定共享储能电站的收益值，其中共享储能电站获取可再生能源电力存储，并将存储的电力按分时电价的形式出售给数据中心；至少基于各购电方式各时段的电价，确定数据中心的能耗成本；分别以共享储能电站的收益值最大为第一目标、以数据中心各时段的能耗成本最小为第二目标，对应生成共享储能优化模型和数据中心优化模型，以构建数据中心与共享储能电站的联合调度模型；求解联合调度模型，以得到包括共享储能电站的分时电价和数据中心的用电功率的调度结果。

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