本研究论文题为《基于电-热-水耦合的互联网数据中心与区域综合能源系统协同调度研究》(Research on collaborative scheduling of internet data center and regional integrated energy system based on electricity-heat-water coupling)，由来自中国电力工程顾问集团有限公司（China Power Engineering Consulting Group Co., Ltd.）的研究人员刘晓鸥（Xiaoou Liu）独立完成。该成果发表于能源领域知名学术期刊《Energy》第292卷，于2024年1月27日在线发表。
本研究立足于“碳达峰、碳中和”目标的宏观背景与我国“东数西算”工程全面启动的产业背景。随着数据中心数量和规模的快速增长，其巨大的电力需求已成为社会关注的焦点。预计到2030年，中国数据中心的电力需求将超过400太瓦时，占全社会用电量的3.7%。传统的电力交互研究往往将电网简化为理想电源，忽略了电网的运行约束，且未充分考虑互联网数据中心（internet data center, IDC）的自主决策能力、水冷系统及数据负载的时空灵活性。因此，本文旨在解决上述问题，核心目标是研究IDC与区域综合能源系统（regional integrated energy system, RIES）之间的水-能耦合与协同运行模型及方法，通过挖掘IDC的多重需求响应潜力，在降低其运营成本的同时，提升区域综合能源系统的灵活性及可再生能源消纳能力。
本研究依托甘肃庆阳“东数西算”大数据产业园的示范项目，构建了一套完整且精细化的协同调度模型。其工作流程主要分为模型构建、机制设计与数学求解三个核心阶段。
第一阶段：研究对象的精细化物理建模
研究首先定义了两个独立决策的利益主体：IDC运营商和区域综合能源服务商（regional integrated energy service provider, RIESP）。在此基础上，为其各自的物理系统建立了高保真度的数学模型，这是实现精准协同调度的基础。
首先，针对区域综合能源系统（RIES），研究构建了包含柔性变电站（flexible substation）、配电网（distribution network）和配水网（water network）的精细化模型。柔性变电站作为核心，其模型采用四端口结构，通过AC/DC、DC/DC和DC/AC变流器实现了多种电压等级的交直流互联，其约束条件包括了各端口的有功功率平衡、无功补偿容量以及变流器的安装容量约束。配电网采用Distflow模型进行描述，纳入了支路功率、节点电压和电流等运行约束。特别地，配水网的模型详述了基于Chezy-Manning公式的管道水头损失、变速水泵（water pump, WP）的功率-流量-水头特性（其运行约束与转速调节比有关）以及蓄水池（reservoir）作为调蓄元件的运行约束，最终通过节点流量平衡方程实现水力耦合。
其次，针对互联网数据中心（IDC），研究建立了电-热-水耦合的精细化模型。在用电模型方面，基于动态电压频率调整技术（dynamic voltage and frequency scaling, DVFS），IT设备尤其是CPU的功耗被建模为与工作频率及负载量的函数。同时，引入了数据负载灵活调度策略，将数据负载分为时延敏感型和时延容忍型。通过M/M/1排队论模型处理时延约束，并允许时延容忍型负载在时间上进行转移和存储，充分挖掘了IDC在时间与空间维度上的负荷调节灵活性。在冷却系统方面，模型描述了从配水网取水以补充循环水损耗的机制。在余热利用方面，研究构建了一个包含热泵（heat pump, HP）和换热器的电-热-水耦合模型。IT设备产生的热量被冷却水回收，形成中温水，再由热泵升温后为热用户供热，其热泵的启停、功率消耗和爬坡率均被严格约束。
第二阶段：三阶段协同调度机制的设计
为解决信息隐私与独立决策的问题，研究提出了一种基于水-能需求响应（water-energy demand response, DR）的三阶段主从协同机制。
第一阶段：IDC运营商独立优化。 IDC运营商根据分时电价、光伏预测和自身负荷需求，以最小化运营成本（包括购电、购水、弃光惩罚、储能及蓄水池运维成本，并减去余热供能收益）为目标，对服务器CPU频率、数据负载分配、储能（electric energy storage device, ESD）充放电、蓄水池运行和热泵工况进行优化。优化结果决定了IDC的基准用电/水负荷以及可用于提供需求响应服务的储能及蓄水池最大可用容量，并将这些边界信息上报给RIESP。
第二阶段：RIESP根据边界独立优化。 RIESP在获取IDC上报的负荷和可用DR容量后，以最小化自身的总运营成本（包括向主网购电、水厂购水、弃光惩罚，以及向IDC支付DR服务费）为目标，进行全网潮流和水力优化调度。其中包括调控柔性变电站各端口功率、水泵转速以及调用IDC可提供的储能充放电（power DR）和蓄水池蓄放水（water DR）容量来平抑负荷峰谷或促进新能源消纳。该阶段最终确定IDC需要执行的DR计划，并将新要求下达给IDC。
第三阶段：IDC运营商二次优化决策。 IDC接收并必须响应RIESP下达的DR调度计划，以此为新的约束边界，再次以最小化运营成本为目标进行自身设备运行策略的精细调整，最终形成可执行的安全调度方案。
第三阶段：数学求解与非线性转化
协同调度问题最终被数学化为一个复杂的优化问题。由于配电网约束和水泵方程存在非线性，导致第二阶段问题为混合整数非线性规划。为解决此难题，研究运用了二阶锥松弛（Second-Order Cone Relaxation）技术将配电网的功率与电压约束转化为凸的二阶锥形式；同时，对配水网的管道约束采用McCormick包络线技术进行线性化松弛，对水泵的特性曲线则采用分段线性化方法进行精确逼近。经过上述转化，原问题被重构为一个混合整数二阶锥规划问题，并在MATLAB环境下调用Gurobi商业求解器进行高效求解。
研究通过设定四个对比鲜明的运行场景来验证所提方法的有效性。场景1为无协同、无需求响应、无余热利用的基准场景；场景2为无协同、无需求响应但有馀热利用；场景3为有协同、有需求响应但无余热利用；场景4为有协同、有需求响应且有余热利用。
运行成本分析结果表明： 从IDC运营商角度，场景4的总成本最低，相较于场景1降低了34.17%。其中，仅实施余热利用（场景2）可使成本下降2.13%，而仅实施水-能需求响应（场景3）则使成本大幅下降22.61%，这表明需求响应机制在降本增效中扮演了更为主导的角色。同时，协同运营使得IDC内部的光伏弃光成本降低了83.14%，显著提升了可再生能源的本地消纳率。从RIESP角度，场景3的总成本最低，但场景4的总成本却高于场景1。这揭示出一个关键的经济学矛盾：余热利用虽然能为IDC带来补贴收益，但其显著增加的电力消耗（主要为热泵运行）抬高了RIESP的购电成本，且其增加的成本超过了RIESP通过参与协同所获得的收益。
储能应急容量影响分析表明： IDC与RIES的运行成本对储能应急容量参数是敏感的。随着储能应急容量比例的增加，ESD可用于需求响应的灵活容量相应减少。这直接导致IDC通过提供需求响应服务获得的收益下降，同时因无法有效平抑内部新能源波动，其弃光惩罚成本显著上升，最终推高了IDC的总成本。对RIESP而言，尽管其需要支付的需求响应服务费会因可调度资源减少而降低，但对主网的购电成本变化有限，综合来看，过高的应急容量配置对两个主体的总体经济效益均不利。
本研究得出的核心结论是，针对水冷式互联网数据中心，建立一种基于电-热-水耦合的三阶段协同调度机制在技术上是可行的，且在经济效益上是显著的。该机制能在充分尊重IDC和RIES各自信息隐私与独立决策权的前提下，通过多能互补与需求响应，有效降低IDC的运营成本，增强RIES的调度灵活性，并大力提升可再生能源的消纳能力。
本研究的科学价值在于，它跳出了以往将电网视为理想电源或忽略IDC自主性的简化研究范式，首次将柔性变电站、含水网与热网耦合的RIES、以及具备DVFS和数据负载时空调度能力的IDC整合进一个统一的三阶段博弈-协同框架，并通过建模与算法创新解决了该复杂系统的优化求解问题。其应用价值尤为突出，研究成果直接依托并应用于甘肃庆阳“东数西算”大数据产业园的实际示范项目，提出了具体的源-网-荷-储一体化解决方案，为新型电力系统下高耗能数据中心集群的绿色、经济、高效运行提供了重要的理论依据和工程实践参考。
该研究的亮点主要体现在以下四个方面：第一，系统建模的创新性，构建了涵盖柔性变电站、配电网、配水网及数据负载时空灵活性的精细化RIES与IDC模型，特别是建立了完整的水冷IDC电-热-水耦合模型，这在现有文献中鲜有涉及；第二，调度机制的新颖性，设计了三阶段协同调度架构，通过“信息上报-全局决策-指令响应”的流程，化解了多利益主体间的隐私保护与协同优化的矛盾；第三，需求响应模型的拓展，首次将水冷型IDC在水资源层面的调节能力，即蓄水池的水-能需求响应，显式地建模并纳入协同调度之中，极大丰富了需求响应的内涵与资源池；第四，工程实践验证的有力性，研究数据来源于真实的“东数西算”示范工程，所得结论不仅具有理论意义，更经过了实际工程运行效果的初期印证，确保了研究的实用性和前瞻性。