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为解决数据中心在追求 24/7 无碳能源（CFE）目标时的负载转移问题，研究人员开展相关研究，发现三个关键信号，可提升资源效率和降低成本。
研究背景
随着互联网的飞速发展，全球互联网用户数量在过去十年翻倍，网络流量增长了 25 倍。这使得信息和通信技术（ICT）基础设施的能源消耗显著增加，数据中心的能源使用在 2020 年约占全球最终电力需求的 1%-2%，其温室气体（GHG）排放也不容小觑，相当于全球能源相关排放量的 0.9% ，这与英国 2021 年的 CO2排放量相近。为了应对这些问题，许多大型公司开始将计算基础设施集中到 “超大规模” 数据中心，这些数据中心具有独特的需求侧管理特征，部分计算工作和电力负载具有灵活性，可以在时间和空间上进行调度。
与此同时，ICT 公司积极投资可再生能源，以减少环境影响、降低电价波动并提升品牌形象。一些公司更是设定了 “24/7 无碳能源（CFE）” 目标，力求每小时的电力需求都与清洁能源供应相匹配。然而，在追求这一目标时，这些公司面临着新的挑战：由于依赖自身的无碳能源发电组合，传统的电网信号，如平均碳排放或地区电价，在指导负载转移时不再有效。那么，在这种情况下，数据中心运营商应关注哪些信号来实现有效的负载转移呢？为了解决这一问题，研究人员开展了相关研究，其成果发表在《Advances in Applied Energy》上。
研究方法
研究人员利用开源软件 PyPSA 进行能源系统建模，使用 Linopy 进行优化。他们构建了一个数学模型，该模型是一个系统范围的成本最小化问题，旨在共同优化数据中心的发电和存储资产的投资与调度决策、时空负载转移决策，以及欧洲电力系统中其他资产的投资和调度决策，以满足不同消费者的需求。
在数据中心模型方面，研究人员考虑了单一数据中心和多个数据中心的情况。对于单一数据中心，需满足能源平衡约束和 24/7 CFE 匹配约束；对于多个数据中心，引入了虚拟链接和时间负载管理的概念，以体现空间和时间上的负载灵活性，并设置了相应的约束条件。
模型的地理范围涵盖整个欧洲电力系统，划分为 37 个区域，时间跨度为一年，以 1 小时为时间步长进行模拟。模型参数基于 2025 年的情况进行设定，输入数据包括技术成本假设、国家可再生能源政策等，可再生能源技术的功率潜力通过 ERA5 再分析数据集和 Atlite 工具进行模拟，其他电力系统数据则通过 PyPSA-Eur 模型进行处理。
研究结果
- 信号 1：本地可再生资源质量：研究以位于丹麦、德国和葡萄牙的数据中心为例，分析本地可再生资源质量对负载转移的影响。不同地区的可再生资源质量不同，如丹麦风能资源好，德国风能和太阳能资源适中，葡萄牙太阳能资源好。通过模拟发现，负载灵活性可减少可再生发电机和电池存储的容量需求，降低成本。例如，德国在无负载灵活性时，24/7 匹配成本为 215 �/MWh，10% 灵活负载时降至 195 �/MWh，40% 灵活负载时降至 137 �/MWh。空间负载转移呈现出明显的每日和季节性模式，数据中心会根据本地资源质量进行负载调度；时间负载转移则用于 “平坦” 可再生能源发电曲线，将负载转移到太阳能发电丰富的白天。
- 信号 2：远距离风力发电的低相关性：选取爱尔兰与北爱尔兰、英格兰、荷兰、丹麦等成对的数据中心进行研究。利用历史天气数据计算发现，由于天气条件不同，风力发电在 300 - 400km 的距离上相关性急剧下降。数据中心运营商可利用空间灵活性进行 “负载套利”，通过地理负载转移利用风力发电的随机性降低成本。成本节省在 300 - 400km 的距离最为显著，超过 1000km 且负载灵活性高时，由于太阳能发电峰值时间滞后，成本节省会略有增加。
- 信号 3：地球自转导致的太阳辐射峰值时间滞后：以位于丹麦、希腊和葡萄牙的数据中心为例，希腊和葡萄牙数据中心虽太阳能资源好，但相距约 2700km，存在太阳辐射峰值时间滞后。研究发现，利用空间灵活性可利用这一时间滞后，优化太阳能能源利用。丹麦数据中心在有灵活负载时，24/7 匹配策略成本从 174 �/MWh 降至 157 �/MWh（10% 灵活负载），再降至 106 �/MWh（40% 灵活负载）。希腊和葡萄牙数据中心在春季至秋季期间接收来自丹麦的负载，冬季则将负载转移至丹麦。
- 结果推广：研究人员对位于丹麦、爱尔兰、荷兰等八个国家的数据中心进行组合分析，共 56 种组合。结果表明，时空负载转移灵活性有助于提高 24/7 CFE 匹配的效率和经济性，无论数据中心位于何处。每增加 1% 的灵活负载，24/7 CFE 匹配成本平均降低 1.29 ±0.07 �/MWh，且随着灵活负载数量增加，额外灵活性的价值逐渐降低。
研究结论与讨论
本研究通过能源系统建模，确定了数据中心在追求 24/7 CFE 匹配时，时空负载转移的三个关键信号：可再生资源质量的变化、远距离风力发电的低相关性以及地球自转导致的太阳辐射峰值时间滞后。这些信号可帮助数据中心更有效地进行负载转移，提高资源效率，降低 24/7 CFE 匹配成本。研究结果对数据中心公司具有重要的指导意义，有助于其制定更合理的能源采购和负载调度策略，实现真正的清洁计算。
此外，该研究成果不仅为数据中心行业提供了实用的指导，也为其他行业实现碳中和目标提供了有价值的参考。不过，研究也存在一些局限性，如数据中心实际负载灵活性不确定，研究未考虑利用需求灵活性的成本和技术潜力等。未来的研究可以在这些方面展开，进一步完善对数据中心能源管理和 24/7 CFE 匹配的理解。总之，本研究在数据中心能源管理和无碳能源匹配领域取得了重要进展，为推动可持续发展提供了新的思路和方法。
