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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥市 (2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 双面Q.ANTUM p-Cz PERC电池的开发与量产

DOI：10.1109/PVSC40753.2019.8980672 出版年份：2019 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 云服务提供商在运营云数据中心时通常面临三大难题：不断上涨的电费、持续增长的碳排放量以及突发性断电问题。为缓解这些问题，在智能微电网（SMG）中运行云数据中心是理想选择，因为智能微电网能提升电力服务的能效性、可持续性与可靠性。因此，本文研究了智能微电网环境下云数据中心的能源管理问题。具体而言，我们在考虑三个实际因素（备用发电机的爬坡约束、电池充放电效率参数、两类数据中心工作负载）的前提下，致力于最小化时间平均预期能源成本（包含电费、电池折旧成本、传统发电机组总发电成本以及未完成工作负载导致的收益损失）。通过整合工作负载分配、电力买卖、电池管理、备用发电机及功率平衡等约束条件，构建了随机规划模型。为求解该随机规划问题，我们设计了在线算法并分析了其性能表现。仿真结果表明，所设计算法相比其他基线方法具有显著优势。
作者： LIANG YU，TAO JIANG，YULONG ZOU
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

在考虑三个实际因素（即备用发电机的爬坡约束、电池的充放电效率参数以及两种数据中心工作负载）的情况下，最小化智能微电网（SMG）中云数据中心的时均预期能源成本。

研究成果

该论文提出了一种实时算法，用于最小化智能微电网环境下云数据中心的长期能源成本，考虑了备用发电机的爬坡约束、电池充放电效率以及两类数据中心工作负载等实际因素。通过分析算法性能并展示仿真结果，证明了其相较于其他基线方法的优越性。

研究不足

该研究假设传统发电机和电池折旧的成本函数连续可微且凸，这可能无法涵盖所有实际场景。此外，算法性能分析基于不确定参数在时隙间独立同分布的假设，而这一条件在所有现实条件下未必成立。

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