大数据产业园区汇聚了大量的工业企业,为满足其用电需求,需要持续供电且保持供电质量水平较好,若采用传统能源供电会产生大量碳排放,给环境和气候带来了巨大的压力。冀北地区风、光等资源丰富,建立风、光等清洁能源发电互补系统,可以从源头减少碳排放。然而,风、光存在间歇性、不稳定性等特点,难以时时满足负荷侧的需求,储能对于平抑波动、削峰填谷等方面具有重要作用,因此,在大数据产业园区合理且经济的配置储能容量是其关键问题。基于此,本文的研究内容如下:本文首先研究了影响园区碳排放的因素,依据碳排放源选取清单分析法测算碳排放,然后寻求适合大数据产业园区的零碳路径;其次,分析了零碳大数据园区源、网、荷、储的特性,分别构建了风力发电模型、光伏发电模型,综合考虑了多种电源形式、多个工业用户负荷以及与电网交互的问题,还采用了BP神经网络来预测负荷需求;再次,基于零碳目标,构建了以成本最小为目标的储能容量配置模型,考虑了储能电池的充、放电状态以及与电网交互的问题,提出一种多源-网-荷-储协同的零碳大数据园区储能容量优化配置方法。最后以张北庙滩大数据产业园区为例,采用Matlab进行仿真分析,对比分析得出当多源-网-荷-储协同时,仅需配置储能电站容量为234.88MWh,功率为53.97MW,在满足大数据产业园区负荷侧电力需求的同时,得到经济性最佳的储能容量配置。本文提出的优化方案在储能容量与功率方面优于传统储能容量配置方法,为零碳大数据产业园区源网荷储协同的储能容量配置提供参考。