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2026年第50卷第19期
- 摘要：在双碳目标与数字经济蓬勃发展的双重驱动下，数据中心作为关键算力基础设施，其能源绿色化转型迫在眉睫。然而，现行绿电采购模式因缺乏时空一致性与物理对应关系，不仅面临“漂绿”质疑，更难以兼顾用电经济性与24/7零碳供能的目标。绿电直连作为一种供给电量可清晰物理溯源的全新路径，为解决上述难题提供了选择。文中基于国内相关政策文件，对绿电直连数据中心的耦合逻辑、关键技术与应用模式进行了系统性研究。首先，指出数据中心“外呈刚性、内蕴弹性”的内生属性与中国绿电直连政策框架中“以荷定源、责任共担、系统友好”的要求高度匹配。其次，为应对直连情况下的源荷供需失配等挑战，构建了包含“感知-决策-执行”的关键技术体系，涵盖了从全景状态预测、多目标优化决策到储能与算力双元调节的全流程解决方案。在此基础上，剖析了当前政策下最具可行性的并网虚拟电厂型应用模式，并探索了未来向园区集群式生态共享型的演进路径，以期为中国数据中心绿色低碳转型与高质量发展提供理论支撑与实践参考。关键词：新型电力系统;数据中心;算力;绿电直连;虚拟电厂;源网荷储一体化4|1|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：能源结构转型与双碳战略推进使电力系统对灵活性资源的需求持续增长。数据中心（DC）普遍配置大规模不间断电源（UPS），其冗余储能具备参与电网支撑的潜力。针对传统UPS长期定位于事故备用、正常工况利用率偏低、主动支撑技术体系尚不清晰等问题，文中围绕DC-UPS主动电网支撑开展系统梳理。从供电架构、冗余容量、政策激励、经济性和工程实践等方面分析应用基础，明确以关键信息技术负载可靠供电为前提、以冗余容量释放为边界的核心内涵，构建由UPS拓扑、柔性控制、集群互联和优化决策组成的4层技术架构。进一步，归纳双向能量路由、有功/无功解耦控制、UPS集群动态安全域及多市场耦合决策等挑战，并展望高压直流供电、模块化级联拓扑、规模化集群安全运行与多维约束调控方向。关键词：数据中心;不间断电源;电网支撑;储能;安全域0|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：在全球数字化转型与人工智能加速发展的背景下，数据中心已成为电力系统中的重要负荷。面向数据中心中占比高、可中断性较强的通用算力任务，文中提出一种基于价格信号引导、兼顾任务性能和用电成本的通算任务负荷灵活性建模与优化方法。首先，以线程数和处理器频率为关键可调参数，建立单服务器场景下执行任务功率与完成任务时长关联的负荷用能特性模型，分析多服务器下不同任务分配方式对能效的影响，进而给出通算任务的上调、下调功率可调范围及相应时间窗口，实现通算任务负荷灵活性刻画。结合电价信号激励挖掘数据中心负荷灵活性，构建通算任务性能-能效协同优化模型，联合优化任务分配、线程数与处理器频率，规划不同电价时段的数据中心用能水平。在满足任务时限和服务器资源约束的前提下，降低运行成本。算例结果表明，所构建模型能准确刻画通算任务用能特性，灵活性评估验证了其显著的调节潜力；基于电价的优化调度在满足约束的同时重塑负荷并降低成本，为数据中心细粒度参与电力系统灵活调节提供了可行路径。关键词：人工智能;通用算力;数据中心;负荷灵活性;用能特性建模;电价;优化调度1|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：数据中心引入新能源供电以实现绿色低碳运行。然而，新能源的波动性和随机性导致其难以被数据中心高效利用。数据中心主要热介质呈现出吸收、释放热量并延缓温度变化的储冷能力，为制冷系统灵活调整功耗提供基础。为克服现有数据中心热力学模型难以描述整体热力学过程的不足，建立基于Sage-Husa型卡尔曼滤波器的数据中心热力学动态估计(SDTD)模型；为实现制冷系统高水平消纳新能源，基于SDTD模型提出一种最大化消纳新能源的制冷系统变温运行策略，采用模型预测控制方法动态设定制冷系统运行温度，进而调整制冷系统功耗以主动匹配新能源出力。实验结果验证了所提SDTD模型的准确性以及所提变温运行策略的有效性，实现了制冷系统能耗与新能源的优化匹配，提高了新能源消纳率。关键词：数据中心;热力学模型;制冷系统;变温运行;卡尔曼滤波器;模型预测控制;新能源消纳2|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：随着数据中心规模与计算密度的持续增长，热管理已成为影响其能效与可靠性的关键因素之一，而构建准确的热模型是实施有效热管理的重要基础。针对数据中心的热状态建模问题，提出一种基于实时温度量测的贝叶斯数据中心热状态模型构建机制，通过结合热力学机理与量测驱动策略，实现对数据中心热状态的精准有效建模。首先，基于数据中心热力学传播结构，提出描述中央处理器、服务器机箱和环境温度的动态热模型，以刻画数据中心随时间变化的热状态；然后，针对数据中心热力学机理模型中存在的强非线性和先验不良问题，开发一种基于贝叶斯推断的分层自适应重要性采样技术。仿真结果表明，所提方法实现了对数据中心热状态的高精度建模，并在不同先验设定下验证了其高适用性。关键词：数据中心;热状态;热力学传播;重要性采样;贝叶斯推断;负荷建模0|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：为实现数据中心的经济运行，文中提出一种基于多智能体深度强化学习的数据中心经济优化调度方法。首先，建立涵盖芯片、机架与数据中心3个层次的统一模型，刻画计算系统、冷却系统及供能系统之间的电-热-算耦合关系，并对优化问题进行建模。其次，设计多智能体优化运行框架，明确负载调度、数据中心温度调节与电池能量管理3类智能体的观测空间、动作空间与奖励函数。然后，将上述优化问题转化为马尔可夫决策过程，将经济运行目标映射为多智能体间的协同调度任务，并基于Actor-Critic框架构建智能体间的协作机制。最后，通过随机选取7月某日的调度结果，对多智能体协作的有效性进行分析，并通过与多智能体近端策略优化、近端策略优化、模型预测控制的对比实验以及不同季节典型日场景测试，充分验证了所提方法的有效性和优越性。关键词：数据中心;多智能体;深度强化学习;负载调度;温度调节;电池能量管理;经济优化调度;数据驱动0|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：数据中心作为电力系统负荷侧的重要可调资源，其服务器计算功耗与制冷功耗间的热电耦合特性直接影响其在需求响应中的调节潜力与经济收益。为保证数据中心参与需求响应的报量精度、避免因偏差引致的经济惩罚，需对其日内各时段的调节能力进行精确量化。为此，文中提出一种考虑中央处理器（CPU）工况变动下制冷功耗变化的数据中心调节能力量化方法。首先，建立工作负载与服务器运行温度的关联模型，依据CPU工况变化计算服务器温度分布及制冷功耗；其次，深入剖析空间转移、时间推迟策略下的能效响应机理，揭示了随着工作负载转移或推迟比例的增加，制冷功耗变化对调节能力贡献的边际递减与饱和现象；最后，基于实际服务器集群数据进行仿真验证，量化计及热电耦合影响的数据中心需求响应调节能力。仿真结果验证了所提方法能有效修正调节容量评估偏差，为数据中心规避经济考核风险及电网制定安全调度决策提供精确的量化依据。关键词：数据中心;算电协同;需求响应;服务器计算功耗;制冷功耗;热电耦合;调节能力1|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：人工智能等技术的快速发展使数据中心算力需求激增，进而带来巨大的电能消耗。然而，刚性的算力需求及大电网供电模式使数据中心难以有效实现降碳减排与绿色经济运行。因此，充分挖掘电-算-热灵活性对提高新能源供电的数据中心电-算供需动态匹配及绿电消纳至关重要。文中首先基于机器学习方法量化表征新能源不确定性，设计两阶段电-算-热协同运行分布鲁棒优化框架，完成多能耦合建模；其次，引入批处理任务转移系数矩阵，对可控算力任务的柔性调节特性进行量化分析；最后，通过协同优化对影响数据中心经济性的关键指标进行研究。结果表明，多能协同运行能节约49.75%的成本，其中,仅调节算力灵活性能改善48.5%的经济性，表明算力任务灵活调节特性对经济运行至关重要。关键词：数据中心;机器学习;分布鲁棒优化;算力;多能耦合;灵活性;柔性调节;电-算-热协同0|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：电力市场价格存在长期波动性。单一现货市场因缺乏风险对冲手段，致使数据中心用电成本过高、盈利空间受限，削弱其参与市场的意愿，并制约电-算协同发展。为此，引入差价合约作为风险对冲工具，提出面向中长期与现货市场的数据中心聚合商博弈交易策略。首先，设计数据中心聚合商参与电力市场的三阶段购售电策略，通过合约锁定基础电价和电量，并结合现货电价，调整数据中心聚合商的购电量，以实现价格波动风险的对冲。其次，考虑数据中心时空迁移惩罚成本及对用户的补偿费用，并基于贡献度制定差异化的零售电价，引导数据中心调整用电策略、平衡经济性与用户服务质量。最后，分别以上层电网供应商净利润最大、中层数据中心聚合商净利润最大和下层数据中心运营商总成本最小为目标，构建三层博弈交易模型。算例分析结果表明，所提策略能够提升电网供应商和数据中心聚合商的收益、降低数据中心运营商的成本，实现电力与算力的全局协同优化。关键词：数据中心;聚合商;电力市场;现货市场;电价;差价合约;博弈交易;电-算协同0|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：人工智能浪潮下数据中心（特别是智算中心）的快速发展在带来电力负荷增长的同时，也成为重要的电力灵活性来源。数据中心集群可通过计算任务转移实现用电需求的空间迁移，其电力负荷具有空间弹性，对新能源电力系统安全经济运行具有重要价值。然而，数据中心与电力系统分属不同运营主体，无法接受电网统一调度。如何实现广域算力调度与电力系统运行的协同决策，面临技术挑战。首先，考虑计算任务空间转移成本与约束，构建数据中心集群与电力系统协同优化调度模型。然后，提出基于可行域投影的数据中心集群空间弹性表征方法，将计算任务调度模型降维至用电功率空间，显式刻画空间弹性的可行边界和价格敏感度。最后，提出计及空间弹性的非迭代式算电协同调度方法，证明该方法的最优性与隐私保护能力。算例分析验证了所提方法在降低运行成本、缓解输电阻塞、促进新能源消纳、提高协调优化计算效率方面的有效性。关键词：数据中心;算电协同;灵活性;协同调度;空间弹性;可行域;隐私保护0|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：人工智能和数字经济驱动算力需求快速增长，数据中心配置的不间断电源系统的备电储能容量也逐步增大，但其利用率却随着电网供电可靠性的提升呈下降趋势，对邻近的多个数据中心构成的集群进行集中备电的模式为解决这一矛盾提供了新的思路。然而，共享集中式备电储能容量配置问题涉及数据中心供电可靠性与储能经济性之间的权衡，缺乏先验知识。因此，提出了一种共享架构下数据中心集群的集中式备电储能优化配置方法。具体地，考虑数据中心配电系统多类型元件复合故障发生与修复的概率和时间统计特点以及源荷强不确定性波动，提出了一种基于序贯蒙特卡洛的可靠性评估框架，并设计了在供电优先级缺失以及网架存在环路情况下的数据中心集群本地故障管理策略，基于此实现了数据中心集群供电可靠性定量评估。进一步，以数据中心满足最低供电可靠性要求为约束，构建了面向成本最低的共享集中式备电储能配置模型，以实现储电容量与充放电功率定量优化。算例结果表明，配置共享集中式备电储能后，数据中心集群供电可靠性获得了提升，在相同的可靠性需求下，集中共享场景下储能总配置成本下降了75.1%，较各数据中心独立配置备电储能的模式经济性更强、储能利用率更高。关键词：数据中心;算力;共享储能;配电网;可靠性;储能规划0|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：针对算力规模快速增长导致的数据中心负荷激增、局部电力紧张与绿电弃用并存问题，以及数据中心服务商参与调度意愿难以激发等现实问题，提出面向绿电消纳与算力迁移收益的多数据中心三阶段迁移模型。第1阶段，基于绿电优先调度顺序，采用最大流算法实现绿电与可转移负载能耗的容量匹配；第2阶段，基于贪心算法进行二次调度，以提升经济性；第3阶段，重新调整优化迁移路径，实现就地与跨域绿电的协同消纳。仿真结果表明，所提模型能够在保证服务等级协议的同时提高数据中心服务商的收益与电网的效益、降低单数据中心的供电压力，实现算力、电力、绿电消纳多方共赢的协同优化。关键词：数据中心;电-算协同;绿电消纳;需求响应;时空协同0|0|0更新时间：2026-10-10
算力-电力协同
- 摘要：准确的负荷预测对电网的安全稳定运行具有重要意义。现有深度学习预测方法跨主体泛化能力较差，且难以适应小样本场景，而结合预训练大模型的预测手段往往忽略不同模态信息对齐的重要性，且模型可解释性较差。为了解决上述问题，提出一种基于可解释多模态增强的电力负荷预测方法。首先，通过指令微调的大语言模型输出原始负荷时间序列的文本模态信息，实现模态增强；其次，经过双通道编码模块得到多模态信息的嵌入；然后，提出基于部分信息分解的对比学习策略，实现多模态表征的可解释性对齐；最后，基于Transformer架构输出预测结果。在各种真实世界场景公开数据集上的测试结果表明，所提模型展现出具有竞争力的预测性能，超过常用的基线方法，并且具有一定的可解释性，为电力负荷预测场景提供了有力保障。关键词：负荷预测;大语言模型;多模态;可解释性;对比学习5|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：价格信号引导下，居民柔性负荷具备可观的需求响应潜力，但受有限理性因素影响，其响应行为存在较大的不确定性。针对这一问题，提出一种小样本数据驱动的不确定性建模方法。该方法通过挖掘居民柔性负荷响应与其协变量之间的时变耦合特性，动态更新条件概率分布参数，从而有效缩窄高概率取值区间并提升不确定性刻画精度。在此基础上，构建面向新型配电系统的两阶段随机调度模型，采用条件风险价值量化尾部风险，并利用Benders分解算法降低模型求解复杂度。最后，基于改进的IEEE 33节点和IEEE 123节点测试系统开展数值分析。结果表明，所提方法能在经济性、风险规避能力与计算可行性之间实现较优平衡，为考虑居民柔性负荷响应不确定性的新型配电系统源-网-荷-储协同优化提供技术支撑。关键词：新型配电系统;柔性负荷;需求响应;不确定性;随机调度0|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：高比例分布式电源接入背景下，主动配电网（ADN）动态仿真建模的精度-效率权衡是当前研究热点，现有广泛应用的单节点等值建模方法存在暂稳态仿真误差偏高的固有缺陷。文中首先分析了等值模型仿真的核心误差来源，据此提出基于元件拓扑连接关系的ADN三角形动态等值模型（TBDSEM）。该模型通过三角形连接3个节点，各节点分别接入不同类型的等值元件。然后，分析了ADN动态元件电流变化在公共连接点处的响应特性，提出适配TBDSEM的暂稳态混合等值阻抗计算方法。最后，通过改进IEEE 33节点配电系统、中国某县域配电网接入3机9节点主网的互联系统两个算例完成模型验证。结果表明，在多类型扰动场景下，TBDSEM的计算耗时与传统单节点等值模型处于同一量级，但暂稳态仿真误差降低了10%~50%。关键词：主动配电网;动态等值模型;分布式电源;暂态仿真;公共连接点1|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：针对综合能源系统规划中管网布局和能源站内设备选型的经济性与协同性不足的问题，从工程实际出发，基于能源站与管网投资成本的量级差距，提出“先主后从”的两阶段站网协同规划方法。在第1阶段，以计及设备选型的能源站选址定容为主导，忽略公共路径影响，通过引入设备选型整数变量，将点权重构为包含设备投资、运维、购能及碳排放成本的综合函数，建立考虑“设备-站-网”耦合的改进P-中位模型。在第2阶段，着重解决管网布局中公共路径的问题，建立基于流平衡的管网布局修正模型，通过引入路径与边的拓扑约束，规避公共路径建设成本重复计算对管网布局的影响。算例结果表明，所提方法实现了设备选型定容、能源站选址与管网布局的协同规划，显著提升了规划方案的经济性。关键词：综合能源系统;能源站;设备选型;管网布局;协同规划0|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：为解决综合能源系统中具有可调节能力的中小型灵活性资源未被有效利用的问题，文中构建用户侧综合能源系统(UIES)模型，并针对灵活性资源利用过程中可能引发的UIES求解不确定性问题，提出了一种分层鲁棒强化学习方法以提高求解结果的鲁棒性。首先，在模型搭建过程中为可调节设备预留一定灵活备用空间，以满足不同时段可能出现的调节需求。然后，为处理UIES模型中的不确定性，设计一种分层鲁棒强化学习方法。该方法上层为强化学习模型，旨在处理影响系统未来状态的长期动作；下层为鲁棒优化模型，专注于求解只影响系统即时运行的短期动作。将强化学习与鲁棒优化相结合，简化了智能体决策过程中的复杂度，同时充分考虑了求解结果的鲁棒性。算例分析表明，所提方法可有效调动用户侧灵活性资源，促使系统经济、低碳及稳定运行。关键词：用户侧;综合能源系统;灵活性资源;不确定性;强化学习;鲁棒优化1|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：在海上风电弱短路比密集并网的环境下，并网点出现无功安全裕度不足、电压越限等问题。为提升汇集区域电压安全性并兼顾建设、运行经济性，文中纳入离散设备作为长期无功损耗补偿手段，辅助多智能体深度强化学习算法对连续设备的实时决策，提出一种基于域松弛控制的异构无功多时间尺度协同调控方法。首先，从运行安全与节能降损的角度，在关口无功注入空间分别定义了无功静态安全域、趋优空间两类域，并通过列与约束生成算法、最优潮流-逐点法分别得到二者的滚动搜索方法。进而，根据域的嵌套关系提出计及场站无功损耗的离散设备松弛控制模型，并设计了连续设备实时控制的多智能体深度强化学习算法分段奖励函数，形成在线协同调控体系。仿真结果表明，离散设备通过低频动作即可辅助连续设备在低出力条件完成实时电压控制与降损运行的协同任务。关键词：海上风电;无功功率;电压控制;协同调控;安全域;域松弛控制;多智能体;深度强化学习2|0|0更新时间：2026-10-10
- 摘要：远海直流风电汇集系统的集电线路多且拓扑复杂，存在直流汇集线路故障辨识困难等问题。对此，提出了一种基于频带能量比率制动的海上风电直流汇集线路单端保护方法。首先，建立单极接地故障及双极短路故障的等效模型，解析故障暂态信号的幅频特性与能量分布规律。其次，通过互补集合经验模态分解实现故障暂态信号的时频分解，利用分解后的主频能量与直流能量的比值自适应调整能量积分判据的定值，实现故障选线。此外，所提保护方法还可以作为直流汇集母线的后备保护。PSCAD仿真结果表明，所提保护方法可以快速准确地识别故障线路，具有较强的抗噪声能力和抗过渡电阻能力。关键词：海上风电场;直流汇集;集合;经验模态分解;故障暂态信号;线路保护;单端保护;后备保护0|0|0更新时间：2026-10-10
学术研究
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