“东数西算”赋能数据中心可再生能源消纳研究_陈冬林.pdf

收稿日期:2022-09-27 修回日期:2022-11-16基金项目:国家重点研发计划“长江中游城市群综合科技服务集成与应用技术”(编号:2018YFB1404303);中央高校基本科研业务费资助(编号:225215004)。作者简介:陈冬林,男,1970 年生,博士,教授,博士生导师,研究方向:数字经济、云计算和大数据;邹安琪,女,1999 年生,硕士研究生,研究方向:数字经济、低碳经济;王 蕾,女,1997 年生,博士研究生,研究方向:数字经济;马一帆,女,1999 年生,硕士研究生,研究方向:云计算、调度管理;姚梦迪,女,1991 年生,博士,讲师,研究方向:数字治理。通信作者:邹安琪“东数西算”赋能数据中心可再生能源消纳研究*陈冬林1,2 邹安琪1,2 王 蕾1,2 马一帆1,2 姚梦迪3(1.武汉理工大学经济学院 武汉 430070;2.湖北省电子商务大数据工程技术研究中心 武汉 430070;3.武汉科技大学文法与经济学院 武汉 430081)摘 要:研究目的在“数字经济”及“碳达峰、碳中和”战略背景下,数据中心的可再生能源消纳问题至关重要。以“东数西算”工程为契机,探究数据中心消纳可再生能源的新内涵及前沿研究领域,助力数据中心绿色高质量发展。研究方法首先,基于“东数西算”的时空特征,从宏观视角解析数据中心可再生能源消纳情况的评估方法;其次,从中观层面研究数据中心市场化消纳可再生能源的激励机制;最后,从微观层面分析数据中心可再生能源消纳的运营决策。研究结论 构建方法机制决策的研究框架,为数据中心的可持续发展提供清晰的路线图。针对现有研究成果进行展望,以期促进数据中心消纳可再生能源的深入研究。关键词:“东数西算”;可再生能源消纳;数据中心;数字经济;低碳经济中图分类号:F270 文献标识码:A 文章编号:1002-1965(2023)07-0077-09引用格式:陈冬林,邹安琪,王 蕾,等.“东数西算”赋能数据中心可再生能源消纳研究J.情报杂志,2023,42(7):77-85.DOI:10.3969/j.issn.1002-1965.2023.07.012Research on the Renewable Energy Accommodationin East Data and West Calculation Empowering Data CentersChen Donglin1,2 Zou Anqi1,2 Wang Lei1,2 Ma Yifan1,2 Yao Mengdi3(1.School of Economy,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070;2.Hubei Provincial Research Center for E-Business Big Data Engineering Technology,Wuhan 430070;3.School of Literature,Law and Economics,Wuhan University of Science and Technology,Wuhan 430081)Abstract:Research purpose Under the background of the digital economy and the carbon peak carbon neutrality strategy,the is-sue of renewable energy accommodation in data centers is crucial.This paper takes the opportunity of the East data and West calculationproject,and summarizes the new connotation and frontier research fields of renewable energy accommodation in data centers,so as to pro-mote the green and high-quality development of data centers.Research method Based on the spatiotemporal features of East data andWest calculation,this study firstly evaluates the methods of assessing the renewable energy accommodation of data centers from a macroperspective;Then,this study studies how the market mechanism can stimulate the market-oriented accommodation of renewable energy indata centers from the mesoscopic level;Finally,this study analyzes the operational decisions of renewable energy accommodation in datacenters from the micro level.Research conclusion Build a research framework of methodmechanismdecision-making,to provide aclear roadmap for the sustainable development of data centers.At the same time,the existing research results are prospected to promote thein-depth research on the accommodation of renewable energy in data centers.Key words:east data and west calculation;renewable energy accommodation;data center;digital economy;low-carbon economy第 42 卷 第 7 期2023 年 7 月 情 报 杂 志JOURNAL OF INTELLIGENCE Vol.42 No.7July 20230 引 言数字经济正成为重组要素资源、重塑经济结构、提升市场竞争力的关键力量。算力作为数字经济的核心生产力,每年以超过 20%的速度递增,导致数据中心用电量超过全社会的 2.71%。2023 年碳排放量将高达 1.63 亿吨、占全国总量的 1.5%。“数字经济”和“碳达峰碳中和”战略背景下,数据中心高耗能、高碳排、高成本和可再生能源消纳难问题日益突出,给“双碳”目标的实现造成压力和挑战。“东数西算”工程引导数据中心向西迁移,为数据中心消纳可再生能源提供战略机遇:一方面,结合当地算力需求类型和能源禀赋,合理利用我国能源时空分布特性,充分使用西部零碳、低成本的可再生能源是解决数据中心高碳排、高成本问题的有效途径;另一方面,相关政策法规的施行不仅可以推进可再生能源电力市场、绿证市场和碳排放权交易市场1-2的有效衔接,也能将“排碳有成本,降碳有收益”的理念落到实处。因此,为调动数据中心规范化应用可再生能源、主动参与市场化消纳的积极性,亟需在动态演变的政策环境中,逐步构建“东数西算”下数据中心可再生能源消纳的研究框架。这对数据中心实现低成本、低能耗和最大化可再生能源消纳的目标具有参考价值,也是企业社会责任的重要体现,全球发展的绿色共识。图 1“东数西算”赋能数据中心可再生能源消纳研究框架当前研究的焦点是“东数西算”如何科学、系统地赋能数据中心消纳可再生能源。所谓“东数西算”赋能,是指数据中心为缓解能耗指标紧张和高碳排成本的压力,迫切需要提升消纳比例,依托“东数西算”形成的全国协同的算力网络,非实时性数据任务得以迁移到可再生能源丰富的西部地区,从而达到数据中心主动消纳可再生能源的效果。因此,本文尝试构建“东数西算”下数据中心可再生能源消纳的研究框架,如图 1 所示。首先,从宏观视角解析数据中心可再生能源消纳情况的评估方法,体现为可再生能源政策效用检验、可再生能源消纳指标测度;其次,从中观层面研究数据中心市场化消纳可再生能源的激励机制,表现为可再生能源市场化交易机制及配套体系建立、可再生能源电力市场交易策略设计;最后,从微观层面分析数据中心可再生能源消纳的运营决策,具体为运营效率管理、运营成本核算。并提出对未来的研究展望:从评估方法、市场机制和运营决策3 大环节归纳“东数西算”赋能数据中心可再生能源消纳的新内涵及前沿研究领域,为数据中心可持续发展提供可行路径。1 数据中心可再生能源消纳的现状、政策目前,我国数据中心消纳可再生能源的潜力尚未充分挖掘。一方面可再生能源与数据中心在空间上呈逆向分布带来消纳困难:西部可再生能源超全国总量的 70%,其中风能占 85%、光能占 90%左右。而东部数据中心占全国 90%,逆向分布使西部弃风、光总电量高达全国 80%以上。即东部消纳率接近 100%,但西部受其发展水平制约明显消纳不足。另一方面,可再生能源具有强间歇性和波动性,制约了“西电东送”的异地消纳 2020 年跨省跨区可再生能源交易电量仅占发电量 12.6%。针对上述可再生能源的间歇性、波动性、反调峰性等特性,结合国内地理环境的异质性,本文将“东数西算”下促进数据中心可再生能源消纳的政策分为就地开发和消纳和跨域输送与消纳。进一步,将政策的演变划为 4 个阶段:起步期、探索期、强化期和突破期,如图2 所示:首先从选址布局,保障法规起步,之后从“绿色数据中心试点”、“可再生能源富集区域”等重点项目助推数据中心消纳可再生能源。随着“东数西算”工程的出台、可再生能源应用技术的突破,现已初步形成以就近消纳为主、跨域输送为辅并优先考虑电力市场化交易的政策体系。实证表明,我国可再生能源上网电价补贴政策效果显著,既保证了企业收益也促进了可再生能源项目的建设投资 3。本文还根据相关文献生成关键词共现图,见图 3。可以看出,目前研究聚焦于综合能源的互补、市场机制的完善和低碳技术的创新等方面,涉及行业以数据中心行业、汽车行业为主。2“东数西算”赋能数据中心可再生能源消纳路径基于西部可再生能源消纳难、“双碳”背景下数据中心亟需降低高能耗高碳排成本的现状,依托“东数西算”工程,数据中心消纳西部可再生能源成为可行87 情 报 杂 志 第 42 卷图 2 2005-2021 年促进数据中心可再生能源消纳政策的演变图解。本文从数据中心可再生能源消纳的评估方法、激励机制和运营决策 3 大环节展开研究,具体消纳路径阐述如下。图 3 可再生能源政策文献关键词共现图 2.1 数据中心可再生能源消纳的评估方法本节基于“东数西算”下可再生能源的时空特征,从政策效用检验、消纳指标测度来评估数据中心可再生能源消纳的情况。研究框架如图 4 所示。2.1.1 基于时空特征的可再生能源政策效用检验由于我国区域间经济发展水平,地形环境和气候条件的差异,东部数据中心算力需求与西部可再生能图 4 数据中心消纳可再生能源的评估方法研究框架源供给呈现较大的、不均衡的时空逆向分布。时空特征体现在供需双维:在供给侧,可再生能源电力供给在时间上呈一定规律,且不同区域的能源禀赋、输送距离差异悬殊。光能、风能在西部较充裕,水能集中于西南部。受季节和昼夜更替的影响,可再生能源呈明显的间歇性、波动性,如光能白昼充足而夜晚稀缺,夏季水电大发而冬季进入枯水期等。光伏、风力发电常出现在电力消费的谷段时期,表明可再生能源具有反调峰性。因此,可再生能源难以独立满足数据中心算力可靠性的用电需求,其消纳亟需“东数西算”的支持。在需求侧,数据中心的算力需求分布存在高峰,低谷时刻以及热点,冷门区域。根据社会作息规律,算力需求大多呈白昼旺盛,夜晚回落的特点。在我国东部需求热97 第 7 期 陈冬林,等:“东数西算”赋能数据中心可再生能源消纳研究点地区,算力已至饱和状态,对网络时延敏感的数据如视频通话、金融证券、远程医疗等需要在东部数据中心布局。同时,中西部的算力潜力有待挖掘,对时延要求低,如采用离线处理、后台加工、远程容灾等数据应优先向中西部迁移。可再生能源消纳的情况与可再生能源政策的效用息息相关。相关研究侧重供给侧且定量分析不足,文献4得出国家气候、能源分布情况是影响可再生能源政策效用的重要因素;Sauma 比较了可再生能源的不同激励政策影响,发现补贴政策在降碳上比罚款或税收政策更具成本效益5;有研究显示,可再生能源统一的定价政策6和补贴激励政策7,8有利于显著降低碳排放。还有研究指出,可再生能源政策仍存在综合能源规划支持不充分、价格与补贴政策不明确、能源政策与配额总量协调性较差等现象9。针对上述问题,本文结合“东数西算”下数据中心的布局,考虑从区域可再生能源禀赋、跨部门协同、能效标准、供能管理法规等多维度量化政策效用。已有文献基于评估模型,提出各项可再生能源政策措施对促进可再生能源消纳的贡献度计算方法,并通过实际算例分析、验证其合理性10。还有研究结合供需侧,从“源网荷”侧重点研究跨省联络线政策对可再生能源消纳的影响11。2.1.2 基于时空特征的可再生能源消纳指标测度在国家层面,Zabeo12和 Yuan13分别采用多属性决策和 DEA 方法研究可再生能源配额指标分配问题;在区域层面,陈荃提出基于潮流追踪的可再生能源消纳权重指标的地级分解方法14;在行业层面,朱庆缘重构了可再生能源电力配额指标的动态分配机制15等。多数研究围绕可再生能源的发电总量、上网电量和出力占比等指标进行探讨,仅考虑年度总体消纳情况,消纳任务呈粗粒度级,未充分考虑我国可再生能源的时空差异。且现有单一数据中心的 PUE 指标无法反映“东数西算”下的可再生能源消纳程度,省际间缺乏成熟的消纳测度指标跨域调配方式,以统筹考核跨域数据中心在东西部的消纳情况。因此,本文在相关研究的基础上提出跨域数据中心能源利用率 Geo-distributed PUE(GPUE)和 可 再 生 能 源 使 用 率(GREU)两大指标,对跨域数据中心在不同时间、地点的消纳情况进行修正。首先,本文借鉴上海市数据中心能源消耗限额中综合能源利用率 CPUE 的测度方法,考虑时空特征因素,建立 GPUE 指标。在数据中心设计规范中,传统能源利用率 PUE 为表征数据中心能源利用率的参数:PUE=所有用电设备消耗的总电能所有 IT 设备消耗的总电能。GPUE 计算公式如下:GPUE=ni=1PUEEE()in-ni=1re()i-ni=1wre()i-()ts(1)PUEEE()i 第 i 个跨域数据中心能源利用率;re()i 统计期内第 i 个数据中心可再生能源风光电使用率;wre()i 统计期内第 i 个数据中心西部可再生能源使用率;()ts 时空特征系数,根据区域经济发展水平进行确定。可再生能源消纳权重是按省级行政区域对电力消费规定应达到的可再生能源电量比重。该指标仅适于考核单一的数据中心,而无法评估跨域数据中心的消纳情况。因此,本文基于文献16,采用可再生能源消纳责任最优权重指标测算方法建立可再生能源使用率(GREU)指标:即跨域数据中心的西部可再生能源消纳量占所有设备总电量的比重。GREU=iNRTt=1PfGi()tNi=1Tt=1PfGi()t*100%(2)PfGi()t 各类 VM 机不同时刻(高峰/低谷)所耗电能;NR 消纳西部可再生能源的 VM 机序号。2.2 数据中心可再生能源消纳的激励机制数据中心是承担可再生能源电力消纳责任的市场主体之一,其市场化消纳的形式十分重要。本节从可再生能源市场化交易机制及配套体系、可再生能源电力市场及辅助市场交易策略探究激励数据中心消纳可再生能源的前沿理论。研究框架如图 5 所示:图 5 数据中心消纳可再生能源的激励机制研究框架2.2.1 可再生能源市场化交易机制及配套体系建立可再生能源电力的市场化交易体现在电力市场的灵活块17、常规式和链接式融合的块交易上18-19。交08 情 报 杂 志 第 42 卷易机制按市场主体划分体现在供需双侧:在供给侧,主要为供电商基于价格的激励机制:如固定上网电价、净电量结算、溢价机制、可再生能源配额制及绿色证书、招标电价及差价合约等形式;需求侧响应机制则分两种:一是价格型需求响应,通过灵活的电价机制(分时电价、实时电价、尖峰电价等)引导数据中心调整用电行为。二是激励型需求响应,依据合同、协议采用经济补偿的方式来激励数据中心主动参与算力负荷调整。现阶段,由于可再生能源电价优势不明显、交易机制不完善等因素,电力交易仍以传统能源为主。且鲜有文献将传统电力需求响应的价格机制、激励机制应用于数据中心及其算力需求侧。尽管市场机制有待健全,但地方省份如浙江、福建、甘肃和青海等已出台鼓励数据中心在省内参与绿电交易,消纳绿电的政策。并且,全国电网互联的背景下,有研究围绕“跨域”搭建跨域省间可再生能源电力市场的交易体系20、可再生能源分布式交易系统21和超额消纳量交易体系等22。激励跨域数据中心市场化消纳可再生能源的相关价格机制、运行机制等研究也有望深入。在配套交易体系上,主要包括绿证交易和碳排放权交易。Joskow 从消纳考核要求出发,构建现货市场-绿证市场联合出清模型23;Sunar 提出适应可再生能源配额制的电力市场体系,引入可再生能源电力市场、消纳量二级交易市场和绿证市场24。徐江同样从配额制出发,建立电力市场-绿证市场联合出清模型25;冯昌森则基于绿证市场-碳市场,通过以太坊设计“去中心化”的双边联合交易市场建设方案,激励可再生能源发电并限制碳排放26。“东数西算”背景下,西部数据中心利用当地能源富余优势,自建绿电设施、交易绿电、申购绿证并获取额外收益以促成就近消纳。东部数据中心为完成配额义务,将直接参与市场交易可再生能源或通过西部数据中心购买绿证作为消纳量。此外,调研显示,通过设立碳税新税种,提升企业碳成本的同时还有利于以市场化形式将可再生能源电力价格确定在合理区间。目前,仅北京市数据中心施行碳配额制度。未来,在碳市场与可再生能源电力市场走向衔接的“双碳”背景下,碳配额、碳税、核证自愿减排量等碳定价体系将日趋完善,面向跨域数据中心碳配额分配、碳补偿机制也有待健全。如东部数据中心向西部转移算力需求时,应向西部数据中心支付一定的碳配额补偿等。综上,激励数据中心消纳可再生能源的市场机制具体运作图如图 6 所示。图 6 激励数据中心消纳可再生能源的市场机制运作图2.2.2 可再生能源电力市场及辅助市场交易策略设计基于上述市场机制,有文献从不同主体的利益出发设计交易策略。在可再生能源配额制下,李兴运用博弈论与市场竞争模型从发电商视角求解最优策略27,Vuelvas 从消费者视角求解 Nash-Cournot 平衡28,商波兼顾经济效益和环境效益,识别异质权力结构下发电商绿色生产策略29;在碳限额和配额制下,陈威构建发电商-售电商供应链模型,探究可再生能源投资策略问题30。柴瑞瑞分析了政府电力补贴政策与发电商选择能源结构之间的演化稳定均衡31;在新配额制(RPS)下,汪鹏构建互动交易仿真模型,探讨了电力-绿证-超额消纳量多尺度市场耦合互动关系32。本文将市场机制和交易策略联动的研究整合,如表 1 所示。上述文献为推动数据中心参与市场交易提供一定的方法支撑:伴随储能技术的衍变,跨域数据中心将存储更多的可再生能源,从而根据电价机制实时调整充放供应策略如“谷价买入,峰价卖出”等,并结合算力需求侧响应收益,从耗能大户转为可再生能源电力供给方,实现能源套利;在配额制的约束下,跨域数据中心之间,跨域数据中心与售电商、发电商之间,跨域数据中心与中央政府、地方政府之间将存在多方博弈行为,需在市场竞争中寻求最优均衡解;数据中心还面临多重不确定性的能源长短期采购和投资问题。其采购可再生能源需同发电商、售电商和政府进行协商,且可能需要资金投入。如美国的直购电(VPPA)项目倡导可再生能源发电商和购电方直接签署购电协议。微软曾通过 VPPA 购买了与其数据中心同一电网的 20 年的 110MW 风能以抵消电能消耗,即风能直接并入电网输送至数据中心使用。这不仅使数据中心规避了远期市电价格波动衍生的风险,还助其达成消纳目标。因此,数据中心有必要结合可再生能源电力市场、绿证市场、碳市场价格走势和算力负荷需求的吞吐量,做出合理、精准的预判以进行科学采购能源、合理分摊成18 第 7 期 陈冬林,等:“东数西算”赋能数据中心可再生能源消纳研究本、套期获利。表 1 不同市场机制下可再生能源消纳的交易策略文献整合市场主体市场机制文献模型方法研究思路策略目标供给侧价格型33跨域省间现货交易网络模型考虑输电容量、爬坡能力等安全约束社会福利最大化34区域间电力系统规划优化模型考虑碳交易、可再生能源配额制投资成本最小化35边际价格动态模型对比分析实际绿证交易价格与企业可接受的绿证交易边际价格确定绿证最优成交价36超额消纳量交易影子价格测算模型可再生能源电力消纳责任权重约束经济成本最小化、可再生能源消纳最大化需求侧价格型37激励型38负荷预测采购模型能源消费者可根据时空变化的电价和可再生能源供给确定最佳电力采购依据合同或协议采用经济补偿的方式激励用户主动参与负荷调整,设计基于分时电价和用户协议的 DR 策略供需结合价格型39跟踪可再生能源发电曲线的市场化消纳模型40多目标需求响应模型同时考虑源荷双侧不确定性用户的净收益最大化运行成本最小化、备用成本最小化、线路负载风险指标最小化 2.3 数据中心可再生能源消纳的运营决策数据中心的能源利用效率低、算力与能源分布不匹配等消纳难题的涌现,对数据中心的绿色高质量发展提出了更高要求。本节从数据中心的运营效率管理、运营成本核算来分析其可再生能源消纳的运营决策的问题。研究框架如图 7 所示:图 7 数据中心可再生能源消纳运营决策研究框架 2.3.1 考虑可再生能源的数据中心运营效率管理据国际能源署报告,可再生能源占比超用电量15%时须引入需求侧管理和储能技术的应用。因此,数据中心在高比例消纳可再生能源时,调度、节能和储能技术将是其运营效率管理中不可或缺的部分。运营效率管理分为硬件层和软件层:硬件层从预制模块化绿色建筑、高效制冷设备和低功耗芯片等方面革新迭代。本文主要考虑软件层的管理,即通过制冷调控、虚拟化、负荷调度等算法对制冷系统、服务器的参数进行优化,以提升数据中心运营效率。本文将考虑可再生能源的数据中心运营效率管理方案分为三种:电力网络调度、算力网络调度和科学节能储能。具体研究如表 2 所示。表 2 数据中心运营效率管理方案技术方案文献模型/方法结论/创新点电力网络调度41数据中心用电优化模型首次将电网时间、可再生能源地理位置的动态电价用于跨域数据中心电力调度优化42基于动态启发式算法的 RE-UPS 电源分配模型平均提高数据中心28%的备用能源容量,延长42%的电池寿命,提高78%的可再生能源利用率,并减少 13%的工作负载性能下降算力网络调度43跨域数据中心虚拟机调度模型考虑跨域数据中心可再生能源差异性,调度虚拟机以最小化能耗44可再生能源感知调度模型通过调度工作负载将可再生能源消纳提升 51%。并让数据中心在空闲时间休眠以减少 25%的总能耗科学节能储能45基于灵敏度分析的冷却系统调节方法建立 PUE 预测模型,得到数据中心制冷系统最优设置参数,获取最佳能源利用效率46数据中心高能效可持续运营优化模型通过储能集成装置实现数据中心在提高能源效率的同时实现预期的可再生能源消纳目标47基于灵敏度分析的储能调度方法预测可生能源和负荷需求后进行储能配置 可以看出,当前调度研究以对服务器或数据中心的直接调度为主,还有研究通过优化负荷的可转移特性,达到间接影响数据中心的灵活性和需求侧响应能力的效果。但现有文献缺乏“电力+算力”的协同调度,未来研究还需结合可再生能源的时空特征,从时空双维来匹配实时与非实时、弹性与刚性的电力供给和算力需求。这将有利于东、西部数据中心形成数据、业务按需和按经济效益配置、共享的算力分布格局;在节能储能上,制冷暖通系统的最优参数的选择可显著提升数据中心的能源利用效率,这涉及使用深度学习等方法对能耗效率相关指标的预测研究;尽管数据中心可采用能源直供或电力交易直接消纳、或通过碳交易28 情 报 杂 志 第 42 卷间接消纳可再生能源,但可再生能源的波动出力难以保障数据中心的用电需求,亟需融合储能技术以增强稳定性。国内外已有数据中心如 Switch 数据中心、佛山数据中心实施了“可再生能源+储能”的供电方案,通过储能技术对波动的可再生能源“削峰填谷”大幅提高能源利用效率。未来,数据中心为实现柔性负载调控,需加快构建“源-网-荷-储”协同方案,保证算力需求侧可靠性的同时高效消纳可再生能源。示意图如图 8 所示。图 8 数据中心“源网荷储”协同运营效率管理图2.3.2 考虑可再生能源的数据中心运营成本核算“东数西算”下的数据中心对成本控制的敏感性高,其成本包含投资成本和运营成本48。其中,发电成本超运营成本的 80%,因此数据中心对电力价格波动的感知十分敏锐。数据中心的能耗通常源自设备能耗,冷却暖通能耗,服务器能耗。其中,服务器能耗、冷却暖通能耗占比高达总能耗的 60%49。服务器能耗与其利用率通常呈线性关系50,冷却暖通能耗主要是维持服务器工作温度能耗,其受气温较大51。此外,气温和数据中心负荷会影响 PUE 值52。因此,本文考虑总能耗由服务器能耗和 PUE 构成;随着相关政策、市场机制的逐步落实,数据中心消纳可再生能源的前景广阔,其能耗成本的缩减未来可期。同时,还会产生购买可再生能源发电项目的绿证成本;此外,已有机构评估了数据中心的气候风险,由气候风险衍生出的“碳风险”,也需纳入数据中心运营成本中。“碳风险”指数据中心可能面临更加积极的监管政策,包括碳配额比例降低,碳交易价格抬升、碳排放计量方式或碳排放量管控机制调整等,从而不同程度地影响运营成本。如数据中心通过对传统能源、可再生能源的电力赋予不同的碳排放强度因子,以核算单位电的碳排放量53,在内部政策分析中为碳排放赋予财务价值等54以合理度量碳成本;根据上一小节可知,数据中心在进行网络传输和迁移时,受数据请求量、数据请求位置的影响,将产生负荷调度成本;此外,由全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案提出的算力网络枢纽布局可知,数据中心端到端单向网络时延应在 20 ms 内,且大规模数据中心内部的时延与端到端往返时延应在 200s。故算力需求侧感知的时延主要源于网络传输时延,该时延感知体现了数据中心的服务质量,服务质量会直接影响用户流失度,从而间接影响运营成本。因此,本文提出基于可再生能源消纳的数据中心运营成本及其主要影响因素构成如图 9 所示,核算公式见式(3):图 9 数据中心运营成本及主要影响因素构成Cmanagement=Cenergy+Ccarbon+Ctransaction+C()dispatch(3)式(3)中,Cenergy是数据中心能耗成本,Ccarbon是数据中心碳排放成本,Ctransaction是数据中心绿证交易成本,Cdispatch是数据中心负荷调度成本;是客户损失系数,与数据中心服务质量相关,通常以客户时延容忍程度来衡量。已有研究从数据中心的成本出发,探索驱动数据中心可再生能源消纳最大化问题。Lagan 根据可再生能源供给、能源成本的变化,在负载分配过程中实现跨域数据中心运营成本的降低55;Renugadevi 在减少运营成本的目标下,研究数据中心最佳虚拟机位置并最大化消纳可再生能源56;兰洲引入绿证机制,以数据中心运行成本最小、可再生能源消纳最大化为目标,建立数据中心最优运行模型等57。但考虑“东数西算”布局、通过运营成本驱动数据中心消纳可再生能源的研究还尚不充分,明确“东数西算”下数据中心的运营成本核算方式,将有利于数据中心围绕低成本、西部可再生能源消纳最大化、碳排放量最小化等单目标或多目标优化问题开展运营决策上的研究。3 结论与展望综上所述,“东数西算”下数据中心消纳可再生能源的问题还有很大的探析空间,本文对上述问题进行总结,并从 3 大环节探讨后续研究方向:a.在评估方法上,现有关于可再生能源政策效用的研究聚焦于供给侧,且数据中心消纳可再生能源的38 第 7 期 陈冬林,等:“东数西算”赋能数据中心可再生能源消纳研究测度方式有待健全。目前的可再生能源消纳权重以及无差异化的单一数据中心的 PUE 指标,不适用于考核数据中心消纳西部可再生能源的情况。接下来的研究应考虑国家到地方、地方与地方之间的一、二级可再生能源消纳评估指标的完善58,并探索评估数据中心消纳可再生能源的指标的多样性。b.在市场机制上,可再生能源消纳市场及其配套市场的活力还未充分激发,从需求侧激励数据中心消纳可再生能源的研究有待深入。现有研究从电网供给侧对可再生能源市场化消纳方法展开了探讨,如何从需求侧完善市场机制,影响供需关系并激励数据中心消纳可再生能源,是下一步研究亟需解决的问题。并且,关于数据中心参与可再生能源电力市场及辅助市场的交易策略也有待研究,如充放供应策略、竞争博弈策略、采购投资策略等。c.在运营决策上,基于可再生能源消纳视角的跨域数据中心运营管理理论研究较为匮乏。现有文献聚焦单一数据中心的低碳管理,而跨域数据中心低碳管理研究刚刚起步,代表性的有墨尔本大学云计算与分布式系统实验室,其团队基于谷歌负荷数据探索了跨域数据中心多目标调度模型和运营决策59-60。将来还需深入分析符合我国“东数西算”国情的数据中心可再生能源消纳运营决策问题。因此,未来研究需要结合我国国情和数据中心发展现状,具体问题具体分析,为“东数西算”赋能数据中心消纳可再生能源探索更高效的路径。参 考 文 献1 Peura H,Bunn D W.Renewable power and electricity 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