用于数据中心的储能控制系统的制作方法

1.本发明属于数据中心供电技术领域，具体是用于数据中心的储能控制系统。


背景技术：

2.随着大数据、云计算、物联网等前沿科技的不断发展，对数据中心机房的稳健运行提出了更高的要求，而供电的品质直接影响着电子信息设备的正常运行。目前，为了实现数据中心机房低污染的目标，数据中心机房供配电系统采用光伏或风电等清洁能源与市电配合为数据中心供电。但是由于光伏和风电受天气等自然因素影响较大，输出电能可控性差，虽然在一定程度上起到了节能减排的目的，但从经济角度考虑，仅仅依靠清洁能源和市电配合很难达到降低数据中心电力成本的效果，尤其是在当前越来越完善的峰谷电价形成机制，因此，为了实现对数据中心的储能调控，实现进一步的降低数据中心电力成本，本发明提供了用于数据中心的储能控制系统。


技术实现要素：

3.为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了用于数据中心的储能控制系统。
4.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
5.用于数据中心的储能控制系统，包括备用能源分析模块、储能控制模块；
6.所述备用能源分析模块用于进行数据中心的备用能源分析；
7.所述储能控制模块用于进行各备用能源的使用调控，识别当前数据中心应用的各备用能源，根据识别的备用能源生成对应的调控能源名录，获取各调控能源对应的发电数据，根据获得的发电数据生成对应的备用发电曲线，获取当前数据中心使用的市电价格分时图和储能数据，根据获得的备用发电曲线、市电价格分时图和储能数据设置备用能源调控方案，根据获得的备用能源调控方案进行备用能源的调控。
8.进一步地，备用能源分析模块的工作方法包括：
9.获取数据中心信息，对获得的数据中心信息进行分析，输出对应的数据项以及对应的单项值，根据获得的数据项和单项值设置对应的备用能源组，将获得的备用能源组发送给对应的管理人员进行备用能源设置。
10.进一步地，根据获得的数据项和单项值设置对应的备用能源组的方法包括：
11.进行各数据项的可行性组合，获得若干个待选组合，计算各待选组合的组合值，对各待选组合进行评估，获得对应的成本值、稳定值、清洁值，根据获得的组合值、成本值、稳定值、清洁值选择对应的待选组合为备用能源组。
12.进一步地，进行各数据项的可行性组合的方法包括：
13.根据排列组合方式进行各数据项的组合，获得第一组合，计算第一组合中各数据项对应的单项值之和，获得组合值，将计算的组合值和大于阈值x1的第一组合标记为待选组合。
14.进一步地，根据获得的组合值、成本值、稳定值、清洁值选择对应的待选组合为备
用能源组的方法包括：
15.将组合值、成本值、稳定值和清洁值分别标记为zh、cb、wd和qz，根据公式qy＝b1
×
zh-b2
×
cb+b3
×
wd+b4
×
qz计算对应的优先值，其中b1、b2、b3、b4均为比例系数，取值范围为0《b1≤1，0《b2≤1，0《b3≤1，0《b4≤1，选择优先值最高的待选组合为备用能源组。
16.进一步地，根据获得的备用发电曲线、市电价格分时图和储能数据设置备用能源调控方案的方法包括：
17.设置基础调控规则，根据设置的基础调控规则和市电价格分时图生成对应的价消曲线，根据获得的价消曲线生成对应的备用能源调控方案，根据备用能源调控方案进行相应的备用能源调控。
18.进一步地，基础调控规则包括：
19.定义平谷阶段和削峰阶段，设置储能阈值x2和阈值x3，其中x3》x2；
20.当时间处于削峰阶段时，各调控能源产生的电能用于数据中心的供电使用，且当储能电量大于阈值x2时，调用储能电量为数据中心进行供电；
21.当时间处于平谷阶段时，各调控能源产生的电能用于进行储能，当储能电量大于阈值x3时，停止储能，将各调控能源产生的电能为数据中心进行供电。
22.进一步地，根据设置的基础调控规则和市电价格分时图生成对应的价消曲线的方法包括：
23.根据基础调控规则识别市电价格分时图中的平谷阶段和削峰阶段，并将识别的平谷阶段和削峰阶段在市电价格分时图中进行相应的标记，实时获取储能数据以及各调控能源对应的发电数据，将备用发电曲线、市电价格分时图、储能数据和发电数据整合为价消分析数据，基于基础调控规则建立价消分析模型，通过建立的价消分析模型对获得的价消分析数据进行分析，输出对应的价消曲线。
24.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
25.通过储能控制模块的设置，实现智能调控现有的备用能源的充放电，结合市电价格分时图生成合理的价消曲线，充分利用现有的备用能源，促进用电的削峰填谷，并实现降低用电成本的目的；通过备用能源分析模块的设置，实现根据实际情况综合分析现有的各备用能源的应用情况，推荐适合数据中心的备用能源组，实现节能减排，充分利用光电等可再生清洁能源。
附图说明
26.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
27.图1为本发明原理框图。
具体实施方式
28.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普
通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
29.如图1所示，用于数据中心的储能控制系统，包括备用能源分析模块、储能控制模块；
30.所述备用能源分析模块用于进行数据中心的备用能源分析，具体方法包括：
31.获取数据中心信息，数据中心信息包括位置地理信息、建筑信息、用电信息、备用电信息等数据，具体的各项信息均通过人工的方式设置有对应的采集模板，按照对应的采集模板进行数据从采集，进行整合后获得数据中心信息，各个采集模板对应的内容包括与各种备用能源设立有关的信息，如风电、光电、氢能、化学等各种备用能源的设立有关的信息，用电信息、备用电信息还可以是未建的数据中心设计数据；对获得的数据中心信息进行分析，输出对应的数据项以及对应的单项值，根据获得的数据项和单项值设置对应的备用能源组，将获得的备用能源组发送给对应的管理人员进行备用能源设置。
32.将获得的备用能源组发送给对应的管理人员进行备用能源设置，即通过人工的方式，根据企业实际情况和推荐的备用能源组进行备用能源的设置或补充。
33.对获得的数据中心信息进行分析，即分析数据中心信息中具有哪些符合备用能源设置的数据项，如风电、光电等，根据对应的采集数据判断是否适合对应备用能源的设置，如数据中心所在位置是否适合风电的设置，建筑信息是否适合光伏发电的设置等，即输出的数据项均达到对应设置条件的；并根据各个数据项对应的采集数据输出对应的单项值，单项值即按照一般情况下的预估发电量进行设置的，具体的是基于cnn网络或dnn网络建立对应的数据分析模型，通过人工的方式模拟建立对应的训练集进行训练，通过训练成功后的数据分析模型对数据中心信息进行分析，获得对应的数据项和单项值，因为神经网络为本领域的现有技术，因此具体的建立和训练过程在本发明中不进行详细叙述。
34.根据获得的数据项和单项值设置对应的备用能源组的方法包括：
35.进行各数据项的可行性组合，获得若干个待选组合，计算各待选组合的组合值，对各待选组合进行评估，获得对应的成本值、稳定值、清洁值，根据获得的组合值、成本值、稳定值、清洁值选择对应的待选组合为备用能源组。
36.进行各数据项的可行性组合，根据现有的排列组合方式进行各数据项的组合，获得第一组合，计算第一组合中各数据项对应的单项值之和，即组合值，将计算的单项值之和大于阈值x1的第一组合标记为待选组合，其余第一组合进行剔除，其中阈值x1是通过人工的方式根据数据中心备用储能设计进行设置的。
37.对各待选组合进行评估，即从建设成本、后续运行成本、发电稳定性、可再生清洁能源等评估对应的成本值、稳定值和清洁值，具体的通过人工的方式根据当前市面上具有的能够应用的各种备用能源进行模拟，设置若干组训练集，训练集包括对应的组合和设置的成本值、稳定值、清洁值，基于cnn网络或dnn网络建立对应的评估分析模型，通过对应的训练集进行训练，通过训练成功后的评估分析模型进行分析，获得对应的成本值、稳定值、清洁值。
38.根据获得的组合值、成本值、稳定值、清洁值选择对应的待选组合为备用能源组的方法包括：
39.将组合值、成本值、稳定值和清洁值分别标记为zh、cb、wd和qz，根据公式qy＝b1
×
zh-b2
×
cb+b3
×
wd+b4
×
qz计算对应的优先值，其中b1、b2、b3、b4均为比例系数，取值范围为0《b1≤1，0《b2≤1，0《b3≤1，0《b4≤1，选择优先值最高的待选组合为备用能源组。
40.所述储能控制模块用于进行各备用能源的使用调控，根据市电不同时段的电价进行各备用能源发电的储能、应用等比例调控，实现从经济角度和环保角度的备用能源和市电的综合利用，具体方法包括：
41.识别当前数据中心应用的各备用能源，即数据中心内配备安装的备用能源；根据识别的备用能源生成对应的调控能源名录，调控能源即为根据电价变动进行电能储能调控的能源，一般为风电、光电等可再生清洁能源，化学能源一般在市电断电情况下应用，不列入调控能源名录，具体的可以设置一个总表，进行相应匹配生成对应的调控能源名录；获取各调控能源对应的发电数据，根据获得的发电数据生成对应的备用发电曲线，备用发电曲线是根据各调控能源历史发电数据生成的总的在一天各时间的发电量，即取对应天气等变动条件下的平均发电值，具体根据调控能源的种类和影响因素进行设置，根据当前实际环境等情况进行生成；获取当前数据中心使用的市电价格分时图和储能数据，储能数据即为实时储存的电能数据，根据获得的备用发电曲线、市电价格分时图和储能数据设置备用能源调控方案，根据获得的备用能源调控方案进行备用能源的调控。
42.根据获得的备用发电曲线、市电价格分时图和储能数据设置备用能源调控方案的方法包括：
43.设置基础调控规则，根据设置的基础调控规则和市电价格分时图生成对应的价消曲线，根据获得的价消曲线生成对应的备用能源调控方案，根据备用能源调控方案进行相应的备用能源调控。
44.根据获得的价消曲线生成对应的备用能源调控方案，即根据价消曲线进行备用能源调控，进而生成对应的备用能源调控方案，通过现有技术进行相应的生成，因为当具有对应的价消曲线时，通过现有方法可以设置对应的备用能源调控方案。
45.基础调控规则包括：
46.定义平谷阶段和削峰阶段，平谷阶段即为电价波谷段，在该时间段内主用市电，并进行储能，削峰阶段即为电价波峰段，通过备用能源、储能进行放电并用，减少市电使用，具体的由企业根据实际情况定义平谷阶段和削峰阶段对应的时段，即根据平谷阶段和削峰阶段定义识别市电价格分时图中对应的平谷阶段和削峰阶段，对于不同企业的实际情况同一市电价格分时图中对应的平谷阶段和削峰阶段可能具有差异，即由企业根据自身的实际情况设置平谷阶段和削峰阶段对应的临界值，用于进行识别；设置储能阈值x2和阈值x3，其中x3》x2；
47.当时间处于削峰阶段时，各调控能源产生的电能用于数据中心的供电使用，在调控能源为数据中心供电过程中，是可以进行一部分电能的储能的，即根据后续需要进行供电的调整；且当储能电量大于阈值x2时，调用储能电量为数据中心进行供电；
48.当时间处于平谷阶段时，各调控能源产生的电能用于进行储能，当储能电量大于阈值x3时，停止储能，将各调控能源产生的电能为数据中心进行供电。上述各规则整合为基础调控规则，即根据基础调控规则进行后续各时间具体的充放电规划，在基础调控规则内并设置对应的充放电值，需要根据实际数据进行设置。
49.根据设置的基础调控规则和市电价格分时图生成对应的价消曲线的方法包括：
50.根据基础调控规则识别市电价格分时图中的平谷阶段和削峰阶段，并将识别的平谷阶段和削峰阶段在市电价格分时图中进行相应的标记，实时获取储能数据以及各调控能源对应的发电数据，将备用发电曲线、市电价格分时图、储能数据和发电数据整合为价消分析数据，基于基础调控规则建立价消分析模型，通过建立的价消分析模型对获得的价消分析数据进行分析，输出对应的价消曲线。
51.价消分析模型是基于cnn网络或dnn网络进行建立的，通过人工的方式根据基础调控规则进行训练集的模拟训练集，理想状态下的价消曲线的波形是与市电价格分时图相反的，但是在实际过程中因为储能、备用发电量等问题，将会具有差异，基于进行训练集的建立，通过建立的训练集进行训练，将训练成功后的智能模型标记为价消分析模型。
52.上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
53.以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。