新疆绿色算力园区源网荷储算协同容量优化

樊小朝; 张志豪; 王子龙; 史瑞静; 孙剑桥; 王维庆; 何山; 程志江; 程静; 王永真

doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2026.09.008

欢迎来到能源电力期刊网！

English Version 期刊登录

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

新疆绿色算力园区源网荷储算协同容量优化

系统调度与低碳运行 | 更新时间：2026-09-17

- 新疆绿色算力园区源网荷储算协同容量优化
- Coordinated capacity optimization of source-grid-load-storage-computing systems in green computing parks in Xinjiang
- 综合智慧能源 2026年48卷第9期页码：96-106
- 作者机构：
  
  1.新疆工程学院能源工程学院，乌鲁木齐 830023
  2.新疆大学，智能科学与技术学院，乌鲁木齐 830017
  3.新疆大学，可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心，乌鲁木齐 830017
  4.新疆大学，电气工程学院，乌鲁木齐 830017
  5.上海第二工业大学，上海 201209
  6.北京理工大学能源与动力工程系，北京 100081
- 作者简介：
  
  樊小朝（1979），男，教授，博士，从事综合能源系统、新能源发电技术、储能技术等方面的研究，fxc1979@xju.edu.cn；
  张志豪（2003），男，硕士生，从事综合能源系统方面的研究，107552504969@stu.xju.edu.cn；
  王子龙（2003），男，硕士生，从事盐碱水电解制氢技术方面的研究，2117027726@qq.com；
  史瑞静（1980），女，教授，博士，从事新能源发电、风力发电及储能技术等方面的研究，fxc0102@126.com；
  孙剑桥（2003），男，硕士生，从事综合能源系统方面的研究，107552404976@stu.xju.edu.cn；
  王维庆（1959），男，二级教授，硕士，从事大型风力发电机组关键零部件研制、整机智能控制与检测、电能转换、继电保护及并网送出技术等方面的研究，wwq59@xju.edu.cn；
  何山（1974），男，教授，博士，从事可再生能源发电与并网、新能源制氢及综合能源、电力系统继电保护、非线性动力学分析与控制等方面的研究，2513041660@qq.com；
  程志江（1979），男，教授，博士，从事可再生能源发电及控制、微电网与储能控制、电力电子装置及DSP嵌入式系统开发等方面的研究，czj010111@163.com；
  程静（1980），女，教授，博士，从事新能源发电及其并网控制、电力系统优化调度等方面的研究，xjchengjing@xju.edu.cn；
  王永真（1988），男，副教授，博士生导师，博士，从事综合智慧能源、数据中心算电协同、氢能动力系统、热力循环等方面的研究，wyz80hou@bit.edu.cn。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(72595833)
- DOI：10.3969/j.issn.2097-0706.2026.09.008
  中图分类号：
- 收稿：2026-06-08，
  
  修回：2026-07-13，
  
  网络首发：2026-08-24，
  
  纸质出版：2026-09-25
- 稿件说明：
移动端阅览
樊小朝,张志豪,王子龙等.新疆绿色算力园区源网荷储算协同容量优化[J].综合智慧能源,2026,48(09):96-106.

FAN Xiaochao,ZHANG Zhihao,WANG Zilong,et al.Coordinated capacity optimization of source-grid-load-storage-computing systems in green computing parks in Xinjiang[J].BLASTING,2026,48(09):96-106.
樊小朝,张志豪,王子龙等.新疆绿色算力园区源网荷储算协同容量优化[J].综合智慧能源,2026,48(09):96-106. DOI： 10.3969/j.issn.2097-0706.2026.09.008.

FAN Xiaochao,ZHANG Zhihao,WANG Zilong,et al.Coordinated capacity optimization of source-grid-load-storage-computing systems in green computing parks in Xinjiang[J].BLASTING,2026,48(09):96-106. DOI： 10.3969/j.issn.2097-0706.2026.09.008.

摘要

在“东数西算”工程、新型电力系统建设和新疆大型风光基地快速发展的背景下，绿色算力园区正在成为新能源就地消纳、算力基础设施低碳化和综合智慧能源系统建设的重要载体。针对新疆风光出力季节差异显著、算力负荷连续性强、数据中心电能使用效率（PUE）环境温度变化、储能效率受低温和高温影响及传统容量规划难以刻画柔性算力任务的问题，提出了一种面向新疆绿色算力园区的源网荷储算容量优化配置方法。以风电容量、光伏容量、储能功率、储能容量和数据中心IT容量为决策变量，建立包含年化投资成本、外购电成本、碳排放成本、弃风弃光惩罚、电能质量惩罚和算力服务收益的年化净成本模型；该模型以电、冷、气、热负荷及风电、光伏时序数据为基础输入，通过新疆地域特征量化模块引入四季风光出力修正、动态PUE、储能温度效率修正、分时电价、碳排放因子、并网功率约束和绿电供能比例约束，并采用“粗网格筛选—局部细化搜索—帕累托约束筛选”的外层容量搜索策略；在给定容量方案下，内层开展四季代表日逐时运行仿真，对刚性IT负荷、柔性算力任务、储能充放电、外购电和弃电进行联合评价。以哈密、昌吉等新能源基地配套的绿色算力园区为算例，协同优化方案配置为风电额定装机容量70 MW、光伏额定装机容量20 MW、储能额定功率6 MW、储能额定能量容量16 MW∙h和数据中心IT额定容量12 MW，其中刚性IT负荷为7.2 MW，柔性算力任务等效平均功率为3.6 MW。结果表明，相比无协同基准方案，协同优化方案年化净成本降低37.98%，绿电供能比例提高至93.24%，弃风弃光率控制在3.32%，碳排放量降低89.44%。研究表明，源网荷储算协同配置能够将新疆风光资源优势转化为稳定的绿色算力供给优势，并在经济性、低碳性和新能源消纳之间形成较优平衡。

Abstract

Against the backdrop of the "East Data， West Computing" project， the development of new power systems， and the rapid development of large-scale wind and photovoltaic bases in Xinjiang， green computing parks are becoming important platforms for local renewable energy consumption， low-carbon computing infrastructure， and the development of integrated intelligent energy systems. To address the significant seasonal differences in wind and photovoltaic output in Xinjiang， the continuous nature of computing load， the variation of power usage effectiveness （PUE） in data centers with ambient temperature， the effects of low and high temperatures on energy storage efficiency， and the difficulty of traditional capacity planning in characterizing flexible computing tasks， a source-grid-load-storage-computing capacity optimization configuration method for green computing parks in Xinjiang was proposed. Wind power capacity， photovoltaic capacity， energy storage power， energy storage capacity， and data center IT capacity were used as decision variables to establish an annualized net cost model that included annualized investment costs， purchased electricity costs， carbon emission costs， wind and photovoltaic curtailment penalties， power quality penalties， and computing service revenue. The model used time-series data of electric， cooling， gas， and heating loads and wind and photovoltaic generation as basic inputs. Through the Xinjiang-specific regional characteristic quantification module， seasonal corrections to wind and photovoltaic output， dynamic PUE， temperature efficiency correction of energy storage， time-of-use electricity prices， carbon emission factors， grid-connected power constraints， and green electricity supply ratio constraints were introduced. An outer-layer capacity search strategy consisting of coarse-grid screening， local refinement search， and Pareto constraint screening was adopted. Under the given capacity scheme， hourly operational simulations were performed for representative days in four seasons in the inner layer， and rigid IT loads， flexible computing tasks， energy storage charging and discharging， purchased electricity， and curtailed electricity were jointly evaluated. Green computing parks supporting renewable energy bases in Hami， Changji， and other areas were used as case studies. The coordinated optimization scheme included 70 MW of rated wind power installed capacity， 20 MW of rated photovoltaic installed capacity， 6 MW of rated energy storage power， 16 MW·h of rated energy storage capacity， and 12 MW of rated data center IT capacity， with a rigid IT load of 7.2 MW and an equivalent average power of 3.6 MW for flexible computing tasks. The results showed that， compared with the baseline scheme without coordination， the coordinated optimization scheme reduced the annualized net cost by 37.98%， increased the green electricity supply ratio to 93.24%， controlled the wind and photovoltaic curtailment rate at 3.32%， and reduced carbon emissions by 89.44%. The findings indicate that coordinated source-grid-load-storage-computing configuration can transform Xinjiang's wind and photovoltaic resource advantages into stable green computing supply advantages while achieving a favorable balance among economic performance， low-carbon operation， and renewable energy consumption.

关键词

Keywords

references

FAN X C ， SUN J Q ， ZHANG W W ， et al . Modeling and simulation analysis of capacity optimization configuration for low-carbon energy systems in oxygen-enriched coal-fired power plants using wind power for oxygen production ［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews ， 2026 ， 232 ： 1 - 31 .

国家发展和改革委员会 . 关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见（发改数据〔2023〕1779号）［EB/OL］. （ 2023-12-25 ）［ 2026-06-01 ］. https：//zfxxgk.ndrc.gov.cn/wap/iteminfo.jsp？id=20303 https://zfxxgk.ndrc.gov.cn/wap/iteminfo.jsp?id=20303 .

赵海岭，杨永利，张忠明，等 . 区域共同市场绿色电力与绿色证书协同交易模式［J］. 发电技术， 2025 ， 46 （ 6 ）： 1251 - 1259 .

ZHAO Hailing ， YANG Yongli ， ZHANG Zhongming ， et al . Coordinated trading mode of green electricity and green certificates in regional common markets ［J］. Power Generation Technology ， 2025 ， 46 （ 6 ）： 1251 - 1259 .

潘婷，许彦斌，王雨晴，等 . 考虑广义综合需求响应的综合能源系统调度优化［J］. 现代电力， 2025 ， 42 （ 4 ）： 630 - 639 .

PAN Ting ， XU Yanbin ， WANG Yuqing ， et al . Integrated energy system dispatch optimization considering generalized integrated demand response ［J］. Modern Electric Power ， 2025 ， 42 （ 4 ）： 630 - 639 .

窦嘉铭，王小君，刘曌，等 . 面向综合能源系统调度多场景泛化提升的扩散策略学习［J］. 电力系统自动化， 2026 ， 50 （ 3 ）： 145 - 155 .

DOU Jiaming ， WANG Xiaojun ， LIU Zhao ， et al . Diffusion-policy learning for multi-scenario generalized boosting of integrated energy system scheduling ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2026 ， 50 （ 3 ）： 145 - 155 .

侯宇程，李香龙，林志法，等 . 新型分布式新能源并网逆变器及功率脉动抑制［J］. 电力电子技术， 2023 ， 57 （ 3 ）： 87 - 90， 103 .

HOU Yucheng ， LI Xianglong ， LIN Zhifa ， et al . A novel distributed new energy grid-connected inverter and its power pulsation suppression ［J］. Power Electronics ， 2023 ， 57 （ 3 ）： 87 - 90， 103 .

许东，赵张育 . 分布式新能源并网后继电保护算法研究［J］. 中国水能及电气化， 2025 ，（ 4 ）： 55 - 59， 54 .

XU Dong ， ZHAO Zhangyu . Research on relay protection algorithm for distribution networks with integrated distributed renewable energy ［J］. China Water Power & Electrification ， 2025 （ 4 ）： 55 - 59， 54 .

程林，齐宁，田立亭 . 考虑运行控制策略的广义储能资源与分布式电源联合规划［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 10 ）： 27 - 40 .

CHENG Lin ， QI Ning ， TIAN Liting . Joint planning of generalized energy storage resource and distributed generator considering operation control strategy ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 10 ）： 27 - 40 .

卞礼军 . 一种基于线性规划的数据中心能效管理模型建立方法［J］. 电信工程技术与标准化， 2025 ， 38 （ S1 ）： 188 - 193 .

BIAN Lijun . A linear programming-based method for constructing a data center energy efficiency management model ［J］. Telecom Engineering Technics and Standardization ， 2025 ， 38 （ S1 ）： 188 - 193 .

张彦青，罗凯，郝理修，等 . 一种基于数字孪生的数据中心能效管理方法及系统： 202411765086 ［P］. 2025-01-03 .

周京华，王江博 . 数据中心供电架构概述与展望［J］. 电源学报， 2026 ， 24 （ 1 ）： 289 - 299 .

ZHOU Jinghua ， WANG Jiangbo . Overview and prospect of data center power supply architectures ［J］. Journal of Power Supply ， 2026 ， 24 （ 1 ）： 289 - 299 .

林嘉瑜，韩俊涛，王永真，等 . 计及［火用］效率的低碳数据中心算力综合能源系统规划及运行优化［J］. 上海交通大学学报， 2025 ， 59 （ 9 ）： 1327 - 1337 .

LIN Jiayu ， HAN Juntao ， WANG yongzhen ， et al . Capacity planning and operational optimization for low-carbon data center integrated energy system considering exergy efficiency ［J］. Journal of Shanghai Jiao Tong University ， 2025 ， 59 （ 9 ）： 1327 - 1337 .

张毓涛，杨惠，李韬，等 . 数据中心网络RDMA拥塞控制技术综述［J］. 计算机研究与发展， 2026 ， 63 （ 2 ）： 477 - 504 .

ZHANG Yutao ， YANG Hui ， LI Tao ， et al . Survey of RDMA congestion control techniques for data center networks ［J］. Journal of Computer Research and Development ， 2026 ， 63 （ 2 ）： 477 - 504 .

田苗苗，石元，李睿谦，等 . 数据中心网络中感知路径差异的负载均衡机制［J］. 计算机工程与应用， 2026 ， 62 （ 9 ）： 365 - 372 .

TIAN Miaomiao ， SHI Yuan ， LI Ruiqian ， et al . Load balancing mechanism with path difference awareness in data center networks ［J］. Computer Engineering and Applications ， 2026 ， 62 （ 9 ）： 365 - 372 .

聂雪颖，程懋松，左献迪，等 . 考虑风光消纳的风光核储混合系统容量优化［J］. 综合智慧能源， 2025 ， 47 （ 1 ）： 51 - 61 .

NIE Xueying ， CHENG Maosong ， ZUO Xiandi ， et al . Capacity optimization of wind-solar-nuclear-energy storage hybrid system considering wind and solar energy consumption ［J］. Integrated Intelligent Energy ， 2025 ， 47 （ 1 ）： 51 - 61 .

张勋祥，吴杰康，孙烨桦，等 . 平抑海上风电波动的混合储能系统容量优化配置［J］. 综合智慧能源， 2024 ， 46 （ 6 ）： 54 - 65 .

ZHANG Xunxiang ， WU Jiekang ， SUN Yehua ， et al . Capacity allocation optimization of hybrid energy storage systems considering fluctuation control on offshore wind power ［J］. Integrated Intelligent Energy ， 2024 ， 46 （ 6 ）： 54 - 65 .

王海鸣，张润之，周家辉，等 . 离网式风光互补制氢合成绿氨系统容量配置优化分析［J］. 综合智慧能源， 2024 ， 46 （ 11 ）： 73 - 82 .

WANG Haiming ， ZHANG Runzhi ， ZHOU Jiahui ， et al . Optimal capacity configuration of off-grid wind-solar hybrid hydrogen production and green ammonia synthesis system ［J］. Integrated Intelligent Energy ， 2024 ， 46 （ 11 ）： 73 - 82 .

范鹏程，张一凡，殷文倩，等 . 考虑储能寿命损耗的楼宇风光储系统储能容量优化［J］. 综合智慧能源， 2024 ， 46 （ 11 ）： 65 - 72 .

FAN Pengcheng ， ZHANG Yifan ， YIN Wenqian ， et al . Energy storage capacity optimization of wind-PV-energy storage systems for buildings considering battery life loss ［J］. Integrated Intelligent Energy ， 2024 ， 46 （ 11 ）： 65 - 72 .

白章，郝文杰，李琦，等 . 基于全生命周期评价的风光制氢综合系统容量配置优化研究［J］. 综合智慧能源， 2024 ， 46 （ 10 ）： 1 - 11 .

BAI Zhang ， HAO Wenjie ， LI Qi ， et al . Capacity configuration optimization of wind-solar hydrogen production based on life cycle assessment ［J］. Integrated Intelligent Energy ， 2024 ， 46 （ 10 ）： 1 - 11 .

陈敏，高赐威，郭庆来，等 . 互联网数据中心负荷时空可转移特性建模与协同优化：驱动力与研究架构［J］. 中国电机工程学报， 2022 ， 42 （ 19 ）： 6945 - 6958 .

CHEN Min ， GAO Ciwei ， GUO Qinglai ， et al . Modeling and coordinated optimization for spatiotemporal load regulation potentials of Internet data centers： Motivation and architecture ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2022 ， 42 （ 19 ）： 6945 - 6958 .

李鉴学 . 基于边缘计算的区域综合能源优化调控方法［D］. 上海：上海交通大学， 2020 .

LI Jianxue . Regional integraged energy optimization control methods based on edge computing ［D］. Shanghai ： Shanghai Jiao Tong University ， 2020 .

LYU Y ， LI Z Y ， DENG D ， et al . Low-carbon dispatch of integrated energy systems considering solar thermal coupled combined heat and power units ［J］. Energy Science and Engineering ， 2025 ， 13 （ 2 ）： 562 - 581 .

ZHANG N ， YU S T . Carbon emission accounting method for enterprises considering green electricity and green certificate consumption ［J］. International Journal of Industrial Engineering Computations ， 2026 ， 17 （ 1 ）： 19 - 30 .

MEILUS E V ， BROWN N . Rapid nuclear energy deployment for powering predicted data center demands ［J］. Nuclear Science and Engineering ， 2026 ： 2603094 .

WANG H Y ， HUA W Q ， PENG J Q ， et al . Public sentiment analysis of data center energy consumption using social media data and large language models ［J］. Energy and Buildings ， 2025 ， 341 ： 115802 .

ZHANG Y L ， LIU J . Prediction of overall energy consumption of data centers in different locations ［J］. Sensors ， 2022 ， 22 （ 10 ）： 3704 .

LIU Y ， HANG C Z ， YUE H ， et al . Capacity configuration and optimization of PV/T coupled gas turbine multi-energy cogeneration system for data center ［J］. Energy ， 2026 ： 342 ： 139552 .

刘朝蓬，王海云，王维庆，等 . 基于多运行场景与富氧燃烧捕集技术的低碳能源系统容量优化配置［J］. 电力系统保护与控制， 2023 ， 51 （ 23 ）： 115 - 129 .

LIU Zhaopeng ， WANG Haiyun ， WANG Weiqing ， et al . Capacity optimization of low carbon energy systems based on multiple operating scenarios and oxygen-enriched combustion capture technology ［J］. Power System Protection and Control ， 2023 ， 51 （ 23 ）： 115 - 129 .

张文伟，王维庆，王海云，等 . 考虑碳捕集技术的风光-富氧燃煤发电系统容量优化配置［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 13 ）： 176 - 189 .

ZHANG Wenwei ， WANG Weiqing ， WANG Haiyun ， et al . Optimal capacity configuration for wind power-photovoltaic and oxygen-enriched coal-fired power generation system considering carbon capture technology ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 13 ）： 176 - 189 .

潘艳霞，刘国瑞，任建婧，等 . 面向跨季度多时段特征双向聚类与时序迁移的多任务短期电网负荷预测［J］. 电网技术， 2025 ， 49 （ 4 ）： 1479 - 1490 .

PAN Yanxia ， LIU Guorui ， REN Jianjing ， et al . Multi-task short-term power load forecasting with multi-seasonal time-slot tiered bi-directional cluster and temporal transfer learning ［J］. Power System Technology ， 2025 ， 49 （ 4 ）： 1479 - 1490 .

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

绿电直连模式下风光储驱动的数据中心经济性分析

贝叶斯声誉与扩散策略势博弈驱动的跨园区算力-电力双边匹配

考虑数据中心柔性任务的综合能源系统能-算协同深度强化学习方法

面向绿电消纳的交通-算力负荷灵活性可调潜力量化综述

考虑算力负载时空迁移特性的多数据中心低碳经济调度