数据中心+储能将成为算力、电力融合发展的典型代表。
文｜张丞
编辑｜石亚琼
来源｜数字时氪（ID：digital36kr)
2023年2月，微软公司的Christoph Mazur博士在欧盟储能峰会上表示，“微软认为都柏林数据中心配置储能型UPS的项目完全可以被应用在其他数据中心。” 2022年7月，微软公司爱尔兰都柏林数据中心开始使用锂电池来作为备用电源，替代了铅酸电池和柴油发电机。
显然，如今微软对扩大数据中心配置储能的应用范围的信心更加充足。无独有偶，2022年4月，谷歌宣布在比利时Saint-Ghislain的数据中心配置储能项目也取得了进展。谷歌认为这将帮助比利时实现清洁能源的发展目标，同时这也展示了谷歌未来在全球数据中心推广应用储能技术的潜力。数据中心的能耗开支过高一直是令国内外互联网巨头们头疼的问题。而数据中心配置储能将有望降低数据中心的购电成本、提高数据中心对新能源的利用率，最终降低数据中心的能耗。这将为互联网巨头们带来很大的好处，也将成为数字经济和能源行业协同发展的范例。
储能为数据中心带来的三个价值
储能可以在提高供电稳定性、降低能耗、获取额外收益方面给数据中心带来增量收益。在分析这三个价值点之前，我们需要明白当前数据中心配置储能获取收益的前提条件和基础是什么。数据中心本身就会配置不间断电源UPS作为备用电源，保障数据中心的用电安全性和电能质量。UPS过去通常是用铅酸电池作为电源，现在锂电池已经对铅酸电源形成了替代趋势。锂电池循环次数更高、寿命更长、单位体积能量密度更高。数据中心的储能电源质量由此得到了提升，因此具备了更高的供电可靠性和储能技术应用价值。稳定用电层面，数据中心用电可以分为应急电源与常用电源。一方面，储能可以替代柴油发电机进行应急供电。另一方面，储能能够成为数据中心主供电源的来源之一。降低能耗层面，通过配置储能，数据中心可以提升新能源供电的稳定性和利用率，峰谷储能高峰放电，可以降低数据中心的电费支出和能源浪费，最终减少碳排放。
在高峰需求期间减少数据中心负荷可以降低容量费用 来源：施耐德
施耐德在发表的一篇白皮书中提到储能型UPS 能以非常规则的方式调节电网所测量到的负荷。如此可以将数据中心峰值电力容量需求最小化，使用UPS之前储存好的电量，避免在用电高峰期支付高价电费，降低容量费用。此外，储能还能为数据中心带来额外的经济收益。因为数据中心的UPS往往具有大量闲置，如果能高效利用这部分闲置能源参与电网调节，不仅能更好地平衡电力供需，还能获取电力市场辅助服务的经济回报。这种基于锂电池的储能型UPS除了可以保障数据中心备用电源的可靠性之外，还可以参与电网辅助服务市场来获取收益，降低数据中心的用电成本。微软的都柏林数据中心就参与了爱尔兰电网的调频服务市场。谷歌比利时的数据中心配备了5.5MWh的锂电池储能，其中的2.75MWh将用于优化比利时电网的需求响应计划，储能系统还将与其他分布式能源实现整合。该储能项目的支持方为Fluence，储能系统是基于Fluence公司的第六代Gridstack模块化储能产品。“谷歌很高兴能在数据中心和能源行业的交叉领域内推动技术创新，特别是当这种技术创新能带来运营之外的效益时，”谷歌数据中心能源和基础设施的高级负责人Marc Oman曾表示，“新的储能项目就是一个很好的例子：它不仅能让谷歌数据中心在电力中断时能更清洁地运行，而且通过我们的储能项目将帮助比利时电网进行调频，保持电网稳定运行。”
数字经济能耗大户的配储之路
数据中心是数字经济中最重要的新型基础设施之一，但同时也是用电大户。根据生态环境部数据，2021年全国数据中心耗电量达2166亿度，约占全国总耗电量的2.6%；碳排放量1.35亿吨，占全国总排放量的1.14%。而2021年三峡电站累计发电1036.49亿千瓦时。这意味着全国数据中心的用电量相当于两个三峡电站全年的发电量。随着数据总量的不断攀升，数据中心的规模将越来越大，如何优化数据中心的能耗和碳排放成为破解数字经济发展制约的一项重要挑战。储能将成为解决该问题的一把钥匙。数据中心配置储能途径目前主要以储能型UPS为主。储能型UPS同时具备电化学储能功能和数据中心UPS功能，既能实现UPS原有的备用电源应急供电功能，也能通过挖掘电池储能潜力来获取更多收益。储能型UPS可以降低数据中心能耗水平，同时提高能量管理的智能化水平。国内如科士达、科华数能等企业均在数据中心领域推出了储能型UPS相关产品。科士达新能源产品总监黎志荣向数字时氪表示如何活用数据中心里的储能电池是非常关键的。“数据中心本身就具备大容量电池，是理想的储能提供方。数据中心一方面可以通过容量租赁获取额外收益，还可以通过参与电网调节获取更多收益。”在黎志荣看来，未来数据中心的UPS要实现双向的工作模式，提供类似储能变流器的功能。“科士达已经在研究如何将 UPS 和 PCS 结合，以便更好地利用数据中心已经投入的电池资产。比如研发双向UPS，过去UPS只是单向的从电网把交流电转到直流电，给电池充电。未来电池还要能支撑电网，就需要UPS具备从直流再转换成交流侧去给电网供电的功能。”储能系统将是数据中心供配电的一部分。由于储能系统会占据一定空间，必然会牵扯到整个数据中心的规划布局，提升能量密度也将是减少数据中心储能系统安装占地面积的重要途径。此外，数据中心并网技术复杂，通常会涉及多个不同系统的协调控制。因此黎志荣认为未来数据中心还需要能源互联网技术来实现整套系统的能量管理。
数据中心储能如何降低运行成本、提高电力交易收益
数据中心储能系统的运行要充分考虑电力系统的需求和数据中心本身的工作特点。一方面要考虑到电力市场交易的需求，另一方面储能系统还要结合数据中心可以在时间上推后处理计算任务、空间上将计算任务转移至别处数据中心处理的特点。在考虑电力市场交易时，储能系统调度控制需要考虑数据中心的冗余设计和储能参与电力辅助服务市场所得收益和寿命损失。微软研究院的研究员在IEEE发表的一篇研究文章中明确考虑了数据中心的N+1分布式冗余架构，提出了一种数据中心储能提供频率服务的收益优化框架，找到数据中心储能参与电力市场交易的最优投标容量和实时操作[1]。结合数据中心自身工作特点时，数据中心运行本身具有的可调节性值得充分利用[2]。数据中心可以对自身的工作任务、电力负荷进行时间上和空间上的动态调节，从而可以协同储能系统对数据中心购电成本进行削减以及降低负荷峰谷差，未来甚至可能参与电力市场辅助服务获取收益。数据中心工作任务可分为延迟敏感型和延迟容忍型两大类。网络交易、网页浏览等用户服务请求就是典型的延迟敏感型工作。而图像处理、计算处理等需要进行长时间计算的用户请求就属于延迟容忍型工作任务。延迟敏感型工作可以进行空间调度操作，即从一个地区的数据中心调度至另一个地区的数据中心。延迟容忍型任务则可以进行时间调度操作。
基于工作负载时空灵活性的电力负荷调节 来源：中国知网[1]
2022年5月，阿里巴巴与华北电力大学合作开展的可再生能源消纳驱动的数据中心“算力-电力”优化调度项目以试运行方式参与了华北电力调峰辅助服务市场。在电力系统调峰信号的引导下，阿里巴巴位于江苏省南通数据中心的部分算力负载转移到了河北省张北数据中心继续运行。这次调度就是利用了数据中心空间上的可调度性。这是全球范围内数据中心和电力系统间以促进可再生能源消纳为目标的第一次协同调度，也是国内首次跨区域“算力-电力”优化调度验证实验。此外，由于数据中心工作任务处理的实时性要求很高，因此选择更具有实时性的高效优化方法也非常重要。可以解耦多时段的马尔可夫决策过程方法MDP和可以加快计算收敛、降低求解复杂度的交替方向乘子法ADMM都是值得考虑的方法[3]。数据中心储能系统参与电力市场交易是更值得关注的领域。周钰等人以惠州某数据中心 （规划万台机柜） 项目为例，针对数据中心配置储能的运行模式及设计方案的经济性进行研究。该数据中心的储能项目拟规划规模为 90 MW/180 MWh。经过经济测算，储能系统为数据中心提供不间断备用电源之外，同时参与电力系统调峰、调频和紧急备用服务，获取电力市场辅助服务收益。项目内部收益率8.3%，动态回收期7.05年[4]。
某数据中心储能系统参与辅助服务收益情况 来源：中国知网[4]
目前数据中心储能参与电力市场交易方面尚未推出明确、完善的政策机制。国内现行的各类电力交易市场鲜有考虑数据中心作为第三方市场参与电力市场交易的规则和方案。数据中心产业链相关企业也在关注期待这一类政策的落地。综合来看，在考虑配置储能的情况下，数据中心运营商需要根据实现最小运行成本和最佳峰谷套利策略的目标制定调度计划，同时还要考虑日内电力交易的实时性和不确定性，综合运用数字化技术帮助数据中心实现降低能耗、提升收益的目标。
展望
数据中心+储能，可以有效提升数据中心用电安全稳定性和质量，同时还可以充分利用储能电池资源进行峰谷价差套利以及参与电力辅助服务获取收益，能够降低数据中心电费开支，提高整个数字经济基础设施的运行效率和经济效益。数据中心和储能将成为算力、电力融合发展的典型代表。未来，数字经济基础设施将更好地与新型电力系统协同互动，形成支持源网荷储良性运行的重要力量。参考文献：
1. Zhang B , Senior E N . Distributed Redundant Integration of Data Center Battery Storage with the Grid for Regulation Services[C]// 2021 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM). 0.
2. 曹雨洁,丁肇豪,王鹏,张素芳,刘吉臻,刘文娟,程明.能源互联网背景下数据中心与电力系统协同优化(二)：机遇与挑战[J].中国电机工程学报,2022,42(10):3512-3527
3. 陈绪昌,王育飞,薛花.基于MDP-ADMM的数据中心储能系统优化运行方法[J/OL].储能科学与技术:1-12[2023-04-27]
4. 周钰,郝为瀚.面向数据中心的储能系统应用研究[J].南方能源建设,2021,8(03):58-62
5. 施耐德
