【EI复现】考虑灵活性的数据中心微网两阶段鲁棒规划方法附Matlab代码

原创于 2025-12-19 23:50:43 发布 · 338 阅读

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🔥 内容介绍

一、研究背景与复现意义

1.1 研究背景

数据中心作为数字经济核心基础设施，具有负荷密度高、用电连续性要求严苛的特点，其配套微网系统需同时满足供电可靠性、经济性与环保性需求。当前数据中心微网规划普遍存在两大痛点：一是传统规划方法对可再生能源出力波动、负荷峰谷差等不确定性因素刻画不足，导致极端场景下供电中断风险；二是忽视数据中心内部灵活性资源（如IT设备负荷迁移、储能系统充放电调节、冷电联供机组调峰）的潜力挖掘，制约了系统运行弹性。

两阶段鲁棒优化通过“规划-运行”两阶段决策框架，可在最差不确定性场景下保障系统可行性，成为应对复杂不确定性的有效工具。本研究聚焦“灵活性刻画-鲁棒建模-高效求解”核心链条，复现考虑灵活性的数-据中心微网两阶段鲁棒规划方法，为高可靠、低能耗数据中心微网规划提供技术支撑。

1.2 复现目标与学术价值

复现核心目标：构建含灵活性资源的两阶段鲁棒规划模型，验证模型在不确定性场景下的经济性与可靠性优势，提供可复现的建模规范、求解算法与实验方案。
学术价值：弥补传统规划对灵活性资源量化不足的缺陷，完善数据中心微网鲁棒规划理论体系，所提复现方案符合EI期刊对“可重复性研究”的要求，为相关领域研究提供基准框架。

二、复现核心基础：关键概念与理论框架

2.1 数据中心微网灵活性资源界定与量化

采用“虚拟电池模型”聚合多种灵活性资源，通过闵可夫斯基和约束空间叠加方法，构建灵活性资源可调用能力的等值调节域，量化表达式为：

Ω = { (ΔP, ΔP) | ΔP ≤ ΣΔP, ΔP ≤ ΣΔP, ΔP∈[0,ΔP], ΔP∈[0,ΔP] }

其中，ΔP、ΔP分别为系统向上、向下调节潜力，ΔP、ΔP为第i类灵活性资源的最大调节幅度。

2.2 两阶段鲁棒规划理论框架

两阶段鲁棒规划将决策过程分为“第一阶段（规划阶段）”与“第二阶段（运行阶段）”，核心逻辑为：第一阶段确定设备投资方案（如光伏、风电、储能、CCHP机组的选型与容量），不依赖具体不确定性场景；第二阶段在已确定的规划方案下，针对最差不确定性场景制定最优运行策略，实现“规划-运行”的协同优化。其通用数学框架为：

min [ C(x) + max min C(x,y(ξ),ξ) ]

其中：x为第一阶段规划变量，C(x)为投资成本；ξ为不确定性参数（如光伏出力、数据中心负荷），U为不确定性集合；y(ξ)为第二阶段运行变量，C(·)为运行成本；X、Y(x,ξ)分别为规划变量与运行变量的约束集合。

三、复现核心内容：模型构建与求解

3.1 不确定性集合构建

聚焦数据中心微网核心不确定性源，构建含“可再生能源出力+数据中心负荷”的混合不确定性集合，兼顾不确定性刻画精度与求解效率：

3.1.1 光伏/风电出力不确定性

采用“区间+预算约束”形式刻画，考虑出力的时间相关性与波动幅度限制：

ξ ∈ [ξ, ξ], ∀t

Σ | (ξ - ξ)/ξ | ≤ Γ

其中，ξ为光伏/风电t时刻预测出力，Γ为预算参数（控制不确定性保守度，Γ越大越保守）。

3.1.2 数据中心负荷不确定性

考虑IT负荷与冷却负荷的耦合特性，采用场景区间叠加形式：

ξ ∈ [ξ×(1-δ), ξ×(1+δ)]

ξ = k×ξ + ξ, ξ ∈ [ -Δξ, Δξ ]

其中，ξ为IT负荷基准值，δ为负荷波动系数，k为冷电耦合系数，ξ为冷却负荷随机偏差。

3.2 两阶段鲁棒规划模型构建

3.2.1 目标函数

以“全生命周期总成本最小”为目标，包含第一阶段投资成本与第二阶段运行成本（含购电成本、燃料成本、灵活性调节成本、停电损失成本）：

min [ Σ (C×x + C×x)×CRF + max min Σ (C×P + C×F + C + C) ]

其中，x为第i类设备容量，C、C分别为单位容量购置成本与安装成本，CRF为资金回收系数；P为购电功率，F为CCHP机组燃料消耗，C为灵活性调节成本，C为停电损失成本。

3.2.2 约束条件

规划阶段约束：设备容量约束（x∈[x,x]）、投资预算约束（Σ(C+C)×x ≤ B）、节点功率平衡约束（规划阶段边界约束）。
运行阶段约束：
- 功率平衡约束：ξ + ξ = P + P + P + P - P - ΔP
- 灵活性调节约束：ΔP ∈ Ω（Ω为t时刻灵活性调节域）
- 设备运行约束：储能SOC约束、CCHP机组出力约束、爬坡约束、电网交互功率约束（P∈[P,P]）
- 可靠性约束：停电功率P ≤ ε×(ξ+ξ)（ε为最大允许停电系数，通常取0.01）

3.3 求解算法设计（复现关键）

两阶段鲁棒规划模型为“min-max-min”三层优化问题，直接求解难度大，采用改进嵌套列生成算法（Nested Column-and-Constraint Generation, NC&CG）求解，核心步骤如下（复现核心代码框架见附录）：

初始化：设置迭代精度ε（通常取1e-4），初始不确定性场景集合S（含预测场景），迭代次数k=0。
主问题求解（MP）：固定不确定性场景集合S，将三层问题转化为混合整数线性规划问题，求解得到当前最优规划方案x与下界LB。
子问题求解（SP）：将x代入子问题，求解最差不确定性场景下的最小运行成本，得到上界UB与最差场景ξ。子问题为max-min问题，通过对偶变换转化为max问题求解：
收敛判断：若UB - LB ≤ ε，迭代终止，输出最优解；否则将ξ加入场景集合S，k=k+1，返回步骤2。

改进策略：引入整数 recourse处理机制，针对规划变量中的整数决策（如设备台数），在主问题中添加整数割约束，避免最优解偏离整数域；同时优化场景筛选策略，删除冗余场景，提升求解效率。