随着云计算、大数据在全球范围内的广发应用,数据中心的数量和规模不断增长,其高能耗、高费用等问题日益突出。越来越多的数据中心运营商尝试利用风能或太阳能等可再生能源为其数据中心供电。然而,可再生能源具有间歇性和随机性,给数据中心的供电管理带来了诸多挑战。虚拟电厂能够整合大量的可控负荷、分布式电源以及储能等多种分布式能源,为数据中心的能量管理提供了有效的途径。本文在虚拟电厂环境下,基于随机规划,重点探讨了三个层面问题:考虑交互型工作负载的数据中心中虚拟电厂用电优化问题,考虑批处理工作负载的数据中心虚拟电厂用电优化问题以及考虑需求响应的数据中心虚拟电厂用电优化问题。(1)针对交互型工作负载的数据中心用电优化问题,建立了数据中心虚拟电厂能量管理的混合整数线性规划(Mixed Integer Linear programming,MILP)模型。模型以数据中心虚拟电厂运行成本最小化为目标,考虑了工作负载均衡、分布式发电机组、储能电池以及服务器集群最小开关机等约束。与采用预测值的确定模型相比,随机模型下所有服务器集群开启才能应对风电出力、市场电价以及工作负载需求等随机性的影响;虽然随机模型的电力交互功率偏低,运行成本支出比确定模型略高72.508美元,但能更有效地应对随机因素对模型的影响。(2)针对批处理工作负载的数据中心中用电优化问题,提出考虑风险约束的两阶段随机MILP模型,用于日前数据中心虚拟电厂电网调度的优化运行。模型考虑了可再生能源、市场电价的随机性以及水价和工作负载分配以及分布式发电机组等约束。采用条件风险价值模型度量不同风险水平对数据中心日前操作的影响。结果表明,随着风险水平的降低,数据中心虚拟电厂的预期利润随之减小;水价急剧增加且处于用电低谷时,数据中心虚拟电厂几乎开启全部的服务器集群来处理工作负载。(3)针对考虑需求响应的数据中心虚拟电厂用电优化问题,提出考虑需求响应约束的两阶段随机MILP模型,用于日前电力市场需求响应调度的优化运行。模型以最大化虚拟电厂利润为目标,考虑了工作负载均衡、分布式发电机组、储能电池、服务器集群最小开关机、需求响应等约束。与无需求响应模型相比,需求响应模型下虚拟电厂电价及需求响应价格直接影响当地用户是否提供需求响应;由于需求响应的存在,分布式发电机组出力及电力交互相对平稳,有效地发挥了“削峰填谷”的作用;运行效益高出无需求响应模型1101.5美元,从而验证所提模型的有效性。