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💥第一部分——内容介绍

考虑多类型资源协同的数据中心园区光伏 - 储能容量优化配置研究

摘要

新型数据中心高能耗、用电负荷刚性强、峰谷用电差显著，传统市政电网直供模式存在供电成本高、可再生能源消纳不足、供电可靠性偏低等问题。将分布式光伏、电化学储能与数据中心负荷耦合构建园区多能互补供电系统，能够依托光伏就地发电降低购电电量，借助储能平抑光伏出力波动、参与分时电价套利，并通过数据中心差异化负载柔性调度实现源荷双向协同调节。本文复现现有文献中多资源协调规划思路，以数据中心园区年化综合成本最小为优化目标，搭建包含光伏装机容量、储能功率与容量配置、源荷协同调度的随机规划优化框架，区分延迟敏感型与延迟容忍型两类数据中心负载实施差异化调控，结合四类典型运行场景开展算例验证，量化分析光伏、储能容量配比、负荷柔性调度、分时电价机制对系统投资与运行总成本的影响规律，为低碳数据中心园区光储一体化规划提供优化配置方案与理论参考。

关键词：数据中心；光伏储能；容量优化；多能协同；随机规划；柔性负荷调度

1 引言

1.1 研究背景与意义

数字经济持续扩张驱动算力基础设施规模化建设，数据中心算力负载全年持续运行，电力消耗规模逐年攀升，高用电成本与碳排放约束成为数据中心园区规划建设的核心痛点。国家双碳目标下，园区分布式光伏成为数据中心就地清洁供能的主流方案，但光伏出力具有日间间歇性、随机性特征，单独配置光伏易出现日间发电过剩弃光、夜间无出力依赖电网购电的矛盾，仅依靠光伏无法稳定匹配数据中心恒定算力负荷。

电化学储能具备功率双向调节能力，可存储光伏富余电能、在光伏出力不足时段放电供负荷使用，同时响应分时电价实现峰谷套利，降低园区高峰购电支出。不同于普通工商业园区，数据中心算力负荷具备独特柔性调节潜力：业务可划分为不可中断的延迟敏感型负载与可时段平移的延迟容忍型负载，通过负载跨时段调度能够进一步消纳光伏富余出力、削减储能配置规模，实现光伏、储能、算力负荷三者协同优化。

当前多数光储容量配置研究仅面向普通工商业固定负荷，未充分挖掘数据中心负载柔性调节价值；部分数据中心供电规划研究仅单一考虑电网调度或光伏出力，缺少光伏装机、储能功率容量、算力负荷调度一体化联合优化。基于此，本文参照现有成熟多资源协调规划体系，构建兼顾投资成本与长期运行成本的联合容量优化模型，引入场景概率加权随机规划处理光伏出力不确定性，依托四类典型场景完成方案验证，对比不同配置策略下园区年化综合成本，明确数据中心园区光储系统最优容量配比与协同调度策略，助力低碳算力园区降本增效。

1.2 国内外研究现状

在分布式光储容量优化领域，现有研究多以工商业园区、居民社区为对象，以全生命周期成本最优构建优化模型，通过储能平抑新能源波动、利用分时电价降低用电支出，但负荷侧采用固定刚性负荷假设，未针对数据中心特殊算力负载进行精细化建模。

面向数据中心供电规划的相关研究逐步重视可再生能源接入，部分文献提出光伏辅助供电架构，通过储能缓解光伏出力波动，但多数研究将算力负荷统一视作不可调节刚性负荷，忽略延迟容忍型业务的时段平移潜力，造成光储配置容量冗余、系统经济性下降。少量文献提出区分两类数据中心负载实施柔性调度，验证了负荷调节对降低用电成本的作用，但未将负载调度与光伏、储能容量规划进行联合优化，仅完成运行调度层面仿真，缺少顶层容量配置层面的协同求解。

《考虑多类型资源的数据中心园区供电协调规划》一文构建了光伏、储能、电网、算力负荷多资源协同规划框架，实现容量配置与日内调度一体化优化，同时引入多场景随机规划应对光伏随机性，兼顾系统经济性与供电稳定性。本文基于该文献核心优化思路开展复现研究，沿用四类标准典型场景数据，采用标准化线性规划求解框架完成模型求解，进一步梳理光储 - 数据中心系统优化配置逻辑，量化分析负载差异化调度、场景随机约束对最优容量配置结果的影响，完善多能互补数据中心园区规划研究工具与分析思路。

1.3 研究内容与技术路线

本文主要研究内容如下： 1）梳理数据中心园区光伏 - 储能 - 电网 - 算力负荷多资源运行机理，区分延迟敏感、延迟容忍两类算力负载的运行约束与调节特性； 2）构建以年化综合成本最小为目标的联合容量优化体系，综合计入光伏、储能设备初始投资成本、年度运维成本、园区电网购电成本、负载调度约束成本等多维度成本项； 3）引入场景概率加权随机规划方法刻画光伏出力日间随机波动，搭建覆盖容量规划、日内分时调度双层优化逻辑； 4）沿用四类典型运行场景开展仿真验证，对比无储能、无光伏、刚性负荷、柔性差异化调度四种工况下最优配置方案与年化成本差异，分析光伏储能配比、负荷柔性调节对系统经济性的影响； 5）总结数据中心园区光储协同优化配置规律，为新型低碳算力园区规划提供决策依据。

技术路线：梳理多资源运行特性→建立年化综合成本优化目标→搭建光伏 - 储能 - 差异化算力负荷联合规划框架→引入多场景随机约束完善模型→依托标准场景完成仿真求解→多工况对比分析优化结果→总结最优配置策略与规划建议。

1.4 论文创新点

1）实现光伏装机容量、储能功率与容量、数据中心柔性负载调度一体化联合优化，打破容量规划与负荷调度分层独立求解的传统模式，充分挖掘数据中心独特负荷调节潜力，降低系统整体配置投资； 2）采用场景概率加权随机规划处理光伏出力不确定性，规避确定性规划模型低估光伏波动、造成储能配置不足或冗余的问题，优化结果更贴合园区实际运行工况； 3）区分延迟敏感型、延迟容忍型算力负载设置差异化运行约束，量化评估柔性负载调度对光储容量配置规模、年度综合成本的削减效果； 4）完整复现成熟文献多资源协调规划方法，采用标准化商用优化求解框架，依托统一标准场景完成多工况对比，模型可复用、可拓展，适用于各类算力园区光储一体化规划研究。

2 光伏 - 储能 - 数据中心园区系统架构与运行机理

2.1 园区多能互补系统整体架构

本文研究的数据中心园区多能互补系统包含四大核心单元：分布式光伏阵列、电化学储能系统、数据中心算力负荷单元、市政公共电网。各单元功率交互逻辑如下： 1）分布式光伏作为园区清洁发电主体，日间就地出力优先供给数据中心算力负荷；光伏出力超出瞬时负荷需求时，富余电能存入储能系统，无法存储的剩余电量可并网输送至电网； 2）电化学储能系统承担双向功率调节功能，光伏大发时段充电存储电能，光伏出力不足、园区用电高峰时段放电供负荷使用；同时依托分时电价机制，在电价低谷时段从电网购电充电，电价高峰时段放电，实现电价套利； 3）数据中心算力负荷分为两类，延迟敏感型负载为实时在线业务，运行时段不可调整、负荷功率刚性固定；延迟容忍型负载包含离线数据处理、批量算力任务，可在全天允许调度时段内平移，具备显著柔性调节空间，能够配合光伏出力曲线调整运行时段，减少储能充放电压力； 4）市政电网作为备用电源，当光伏与储能联合出力无法满足园区负荷需求时，从电网购电补足功率缺口；系统整体功率供需平衡约束贯穿全时段运行调度。

系统运行核心逻辑为 “光伏就地消纳优先、储能平抑波动套利、柔性负荷匹配光伏出力、电网兜底保障供电”，通过容量规划与日内调度协同，实现园区年度综合成本最优。

2.2 光伏出力特性分析

园区分布式光伏出力完全依赖光照强度，仅日间具备发电能力，出力曲线呈现午间峰值、早晚趋近于零的特征，日间光照波动、阴雨天气会造成光伏出力随机起伏。若仅依靠光伏直供数据中心恒定负荷，午间将产生大量富余电能，夜间无光伏出力则需全额向电网购电，系统购电成本高、弃光损耗严重。因此必须配套储能设备存储富余光伏电能，同时借助柔性算力负荷转移至光伏大发时段运行，提升光伏就地消纳比例。

2.3 储能系统运行特性

储能系统核心调节价值分为三层：其一，时间平移光伏出力，存储午间富余电能供夜间负荷使用，降低园区高峰购电量；其二，响应分时电价，低谷充电、高峰放电，削减分时电价带来的高额用电支出；其三，平抑光伏短时出力波动，保障数据中心供电功率稳定，降低电网侧功率冲击。储能配置存在投资与运行平衡关系：储能容量越大，光伏消纳能力、电价套利收益越高，但设备初始投资成本、年度运维损耗成本同步上升，存在最优容量平衡点，也是本文容量优化的核心求解目标。

2.4 数据中心差异化负荷调节特性

数据中心算力负荷是区别于普通工商业园区的核心变量，两类负载运行约束差异显著： 1）延迟敏感型负载：面向实时交互业务，用户访问时效要求严格，算力任务不可中断、不可跨时段平移，各时段负荷功率固定，无调节空间，属于刚性负荷； 2）延迟容忍型负载：离线大数据运算、数据备份、批量图像处理等任务，业务时效约束宽松，仅需在当日指定时间窗口内完成总算力需求，可自由调整运行时段。优化调度时可将该类负载集中安排至光伏出力高峰、电价低谷时段，减少储能充电需求，压缩储能最优配置规模，降低整体投资成本。

两类负载总算力需求全天恒定，仅调整时段分配，在满足业务运行约束前提下参与源荷协同优化，是降低系统综合成本的关键柔性资源。

3 光伏 - 储能 - 数据中心联合优化规划框架

3.1 优化目标体系构建

本文以园区年化综合成本最小作为全局优化目标，综合统筹设备长期投资与年度运行支出，成本构成分为两大模块： 第一部分为年化投资折算成本，包含光伏阵列、储能功率单元、储能容量单元的初始购置成本，按照设备全生命周期折算至年度支出；同步计入两类设备年度固定运维成本，运维支出与装机容量正相关。 第二部分为园区年度运行成本，核心为分时电价下向市政电网购电产生的电费支出；若园区光伏、储能联合出力过剩，余电上网可获得售电收益，在总成本中做抵扣；同时计入储能年度充放电损耗对应的等效用电成本、负载调度带来的轻微业务损耗成本。

优化目标兼顾中长期设备投资与短期每日调度运行，实现容量规划与日内调度双层协同优化，避免单一追求运行成本最低造成设备过度投资，或是仅控制投资成本导致长期购电费用偏高。

3.2 系统约束条件分类梳理

模型约束分为四大类别，覆盖设备物理运行、功率供需平衡、负荷调度规则、随机场景边界： 1）功率平衡约束：任意时段内，光伏出力、储能放电功率、电网购电功率之和，等于数据中心总负荷功率、储能充电功率、余电上网功率之和，保证园区瞬时功率供需平衡； 2）光伏设备约束：光伏最大出力不超过规划装机容量，出力数值由对应场景光照数据决定，不存在反向吸收功率工况； 3）储能系统运行约束：设置储能最大充放电功率上限，与规划储能功率容量匹配；约束储能荷电状态上下限，避免过充过放损害设备；储能单次充电、放电功率不可同时存在；储能充放电损耗按照固定损耗系数计入功率平衡； 4）数据中心负荷调度约束：延迟敏感型负载各时段功率固定不变；延迟容忍型负载全天总算力需求恒定，仅可在允许调度窗口内分配时段功率，单时段负载功率设置上下限，满足业务运行最低算力要求； 5）电网交互约束：园区从电网购电、向电网售电功率分别设置上限，匹配园区配电变压器容量限制； 6）多场景随机约束：四类典型场景按照对应出现概率加权计算年度综合成本，每个场景独立满足全部功率、设备、负荷约束，覆盖晴天、阴天、多云、阴雨四类光照工况，解决光伏出力随机性带来的规划偏差。

3.3 随机规划场景处理方法

为刻画光伏出力不确定性，本文沿用文献标准四类典型场景，分别对应不同光照强度曲线，各场景赋予固定年度出现概率，采用场景概率加权随机规划方法处理不确定性。优化求解时，每一类场景独立完成日内 24 小时分时调度计算，将各场景下年度运行成本乘以对应概率加权求和，与设备年化投资成本合并构成最终目标函数。相较于采用单一天气场景的确定性规划模型，多场景随机规划能够兼顾不同光照工况下系统运行经济性，优化得到的光伏、储能容量配置方案适配全年各类光照条件，不会出现晴天储能容量严重闲置、阴日光储出力不足大量购电的极端工况。

3.4 双层优化求解逻辑

整体优化框架分为上层容量规划、下层日内调度两层耦合求解： 上层优化变量为光伏装机容量、储能额定功率、储能额定容量，变量为连续规划变量，决定设备整体投资规模； 下层针对每一类场景，以 24 小时分时功率为调度变量，包含各时段光伏出力、储能充放电功率、电网购售电功率、延迟容忍型负载分时功率分配，满足全部功率平衡与负荷约束； 上下层同步求解，上层容量变量约束下层设备功率上限，下层各场景调度成本加权后反馈至上层目标函数，最终同步输出最优光储配置容量与全场景日内协同调度策略。

4 算例场景与仿真工况设置

4.1 基础参数与四类典型场景说明

本文完整复用参考文献中四类标准典型场景数据，四类场景分别对应全年四种典型光照工况，各场景光照时序曲线、年度出现概率、分时电价、数据中心基础负荷参数保持统一，保证算例结果具备横向对比性。基础参数包含光伏单位容量投资成本、储能单位功率与单位容量投资成本、设备全生命周期年限、年度运维系数、分时购电与余电上网电价、数据中心每日总算力需求、延迟敏感 / 容忍型负荷占比、负载调度允许时间窗口、储能充放电损耗系数等标准化参数。

四类场景核心区分变量为日间光伏出力时序曲线，分别代表强光照晴天、中等光照多云、弱光照阴天、极低光照阴雨天气，覆盖园区全年全部光照运行工况，通过概率加权实现全年运行效果等效模拟。

4.2 对比仿真工况设计

为量化分析光伏配置、储能配置、负荷柔性调度对系统最优容量与年化成本的影响，设置四类对比工况开展仿真计算： 工况 1：无光伏、无储能，数据中心全部负荷由市政电网供给，负载不可调度，作为基准对照方案； 工况 2：配置光伏，无储能，算力负荷保持刚性不可调度，仅依靠光伏直供负荷，富余电能并网； 工况 3：光伏 + 储能联合配置，算力负荷全部视作刚性负荷，不启用延迟容忍型负载分时调度； 工况 4：光伏 + 储能联合配置，区分两类负载实施差异化柔性调度，即本文完整优化模型工况。

通过四类工况最优配置结果、年化综合成本、光伏就地消纳率、电网年度购电量多维度对比，直观体现储能配套、负荷柔性调度带来的系统经济性提升效果。

5 仿真结果与分析

5.1 最优容量配置结果对比

基准工况 1 无光伏储能，园区不存在设备投资，但全年购电成本最高；工况 2 仅配置光伏无储能，最优光伏装机容量较高，午间大量富余光伏电能只能并网售卖，上网电价低于购电电价，经济收益有限；工况 3 配套储能但不启用负荷调度，储能最优功率、容量数值显著偏大，设备年化投资成本大幅上升，整体综合成本下降幅度有限；工况 4 引入差异化负载调度后，延迟容忍型算力任务集中转移至光伏出力高峰时段，光伏就地消纳比例显著提升，储能所需充放电规模降低，求解得到的光伏装机、储能功率与容量均小于工况 3，设备年化投资成本明显下降，同时年度购电支出进一步削减，实现投资与运行成本双向优化。

对比结果表明，数据中心柔性负载是降低光储配置规模的核心资源，忽略负载调节潜力会造成储能过度配置，抬高园区前期设备投资。

5.2 年化综合成本与分项成本分析

从年度总成本维度对比四类工况：工况 1 年化综合成本最高；工况 2 配置光伏后购电成本小幅下降，但光伏投资带来新增支出，总成本降幅有限；工况 3 依靠储能平抑光伏波动，购电成本进一步降低，但储能高额投资抵消节约的电费；工况 4 同步配套储能与差异化负载调度，设备投资增幅可控，年度购电成本实现最大幅度削减，整体年化综合成本为四类工况最低，验证了光伏、储能、柔性算力负荷多资源协同优化的经济价值。

拆分成本分项可见，启用负载调度后，储能年化投资成本下降幅度超过电费节约增量，是系统总成本降低的核心因素；光伏就地消纳率提升，余电上网电量减少，低电价售电带来的收益损耗完全被购电成本节约覆盖。

5.3 光伏消纳与电网交互特性分析

工况 2 无储能时，午间光伏大发时段大量电能并网，光伏就地消纳比例偏低；工况 3 储能介入后，富余光伏电能存入储能，消纳率显著提升，但受储能容量限制仍存在部分弃光；工况 4 依托负载调度将算力任务转移至午间，直接消耗光伏富余出力，储能充电需求减少，光伏就地消纳率达到四类工况峰值，全年向电网购电总量、高峰时段购电功率同步下降，减轻园区配电线路负荷压力，同时削减高峰电价电费支出。

从分时电网交互功率来看，工况 4 园区高峰购电时段功率显著低于其余工况，储能高峰放电与负载前移双重作用，大幅降低园区峰值用电需求，具备一定配网扩容替代效益。

5.4 多场景随机规划优化效果分析

对比单一场景确定性规划与多场景概率加权随机规划结果：仅采用晴天场景做确定性优化时，求解得到的储能容量偏小，阴雨场景下光伏出力不足，园区购电成本大幅上涨，全年综合成本偏高；仅采用阴雨场景优化会造成光伏、储能配置过度冗余，设备投资成本激增。

本文采用四类场景概率加权随机规划得到的最优容量，兼顾全年各类光照工况运行需求，各类场景下系统运行成本均衡，无极端工况成本激增问题，全年年化综合成本低于任意单一确定性场景优化方案，证明引入多场景随机约束能够有效提升容量配置方案全年适应性。

6 结论与规划建议

6.1 主要研究结论

1）针对数据中心园区构建光伏 - 储能 - 差异化算力负荷联合优化规划体系，以年化综合成本最小为目标，结合多场景概率加权随机规划处理光伏出力不确定性，能够同步求解最优光伏装机、储能功率与容量配置方案，实现容量规划与日内调度协同优化； 2）延迟容忍型算力负载分时柔性调度能够有效匹配光伏日间出力曲线，提升光伏就地消纳比例，显著降低储能最优配置规模，同步削减设备投资与年度购电支出，是数据中心光储系统降本增效的关键柔性资源；若忽略两类负载差异化调节特性，会造成储能配置冗余、系统整体经济性下降； 3）仅配置光伏无储能的园区方案消纳能力有限，单纯依靠余电上网无法充分发挥光伏经济价值；光伏与储能配套但不启用负荷调度，储能投资成本偏高，综合优化效果有限；光伏、储能、柔性算力负荷三者协同运行工况下，园区年化综合成本最优； 4）采用四类典型场景概率加权随机规划相较于单一确定性场景规划，得到的光储容量配置适配全年各类光照工况，能够规避极端天气下供电成本激增或设备过度投资问题，规划结果更贴合数据中心园区长期实际运行需求。

6.2 低碳数据中心园区规划建议

1）新建算力园区规划阶段需同步开展光伏、储能容量联合优化，充分挖掘离线批量算力业务的时段平移潜力，在规划模型中区分刚性与柔性算力负载，减少储能设备投资规模； 2）园区光储容量配置不宜采用单一天气场景做确定性测算，应覆盖晴、阴、雨多类光照工况并结合年度出现概率加权计算，平衡不同季节光伏出力波动带来的运行成本差异； 3）分时电价机制下，储能调度策略应同步兼顾光伏消纳与峰谷电价套利，配合柔性负载前移至午间光伏高峰、电价低谷时段运行，最大化降低园区用电支出； 4）对于已建成无配套储能的数据中心园区，可通过扩容分布式光伏、新增适配容量储能，同步改造算力任务调度系统，释放延迟容忍型负载调节潜力，实现园区低碳化、低成本升级改造。

6.3 研究不足与未来展望

本文仅考虑光伏单一可再生能源，未纳入风电、地源热泵等其他园区供能资源；算力负载调节仅考虑时段平移，未引入算力服务器启停节能、余热回收等协同优化维度；后续研究可拓展多可再生能源耦合、算力余热利用、需求侧响应激励机制等内容，进一步完善多能互补数据中心园区优化规划体系。同时可拓展不同分时电价、储能补贴、光伏上网电价政策下的容量配置敏感性分析，为不同地区算力园区规划提供差异化决策依据。

📚第二部分——运行结果

【数据中心】光伏-储能-数据中心容量优化配置

🎉第三部分——参考文献

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