考虑运行可靠性的数据中心多能源系统的设计方法及装置

摘要

本发明提供了一种考虑运行可靠性的数据中心多能源系统的设计方法及装置，确定了具有期望可靠性水平的能源设施容量，开发了一种用于耦合正常运行和孤岛或设备故障运行的可靠性改进算法，实现了数据中心规划问题在经济性和高水平可靠性之间的权衡。本发明考虑了数据中心对运行可靠性的高水平要求，同时确定了该数据中心能源系统在正常情况、孤岛情况、设备故障情况下的运作方式，包括电需求、冷需求的满足方式及各水循环回路流通情况。

说明书

技术领域

本发明属于多能源系统技术领域，具体涉及一种考虑运行可靠性的数据中心多能源系统的设计方法及装置。

背景技术

数据中心是大规模的、以计算为主要任务的全天候运行基础设施，对于经济转型和IT行业发展有着重要意义。随着工业化和信息化的发展，数据中心所消耗的能源也越来越多，一个典型的数据中心可消耗多达25000个家庭的能源，其单位空间消耗的电能可达标准办公室空间的数百倍，且其发展速度较快，到2030年，数据中心的能耗预计将达到3000太瓦时，占全球预计电力需求的近8％。电力成本已成为当今数据中心的一项重大支出，同时也为生态环境造成了巨大负担。因此，对数据中心进行节能化改造能带来较大的经济效益和环境效益。

在能源消耗方面，数据中心消耗的能源主要由两部分构成：IT设备(服务器、存储等)消耗的能源和基础设施(冷却设备等)消耗的能源。其中，空调制冷系统能耗约占总能耗的37％，为除IT设备能耗外第二大能耗来源。同时，水冷系统以其能效高、占地面积小、噪音小等特点，在数据中心中有着越来越广泛的应用。因此，减少数据中心电耗、冷耗，并降低其电耗、冷耗的碳排放，是促进数据中心节能化改造的重要途径。

同时，随着信息时代的到来，越来越多的企业依赖互联网开展业务，其数据处理等工作多需要在数据中心完成，一方面，实时访问类业务对于延迟和中断的容忍度较低，另一方面，设备工作异常导致的数据泄露、数据丢失、业务中断等会对公司造成巨大的信誉损失和经济损失，因此，在对数据中心进行建设和管理时，往往配置有冗余的供电、冷却、监控、消防设备以备不时之需，但当前国内外对于考虑运行可靠性的数据中心规划方案研究非常有限，且多基于冗余度进行计算，可能会导致投资浪费。

近年来，氢能凭借其能量密度高、便于存储、高效清洁的优点逐渐进入人类视野，氢燃料电池热电联产技术的高效清洁性使其在以水等液体为媒介的能源系统中具有很好的融合性和适应性。同时，数据中心通常配置有大容量的消防水池以备在发生火灾时使用，其体积小的有300立方米，大的可以达到2000立方米，大体积的水池闲置会带来资源浪费，同时不流动的水容易滋生细菌，造成水体污染。因此，结合氢能、电能、冷能、热能，并以氢气、热水、冷水进行存储的含氢多能源系统能够较好地满足数据中心对能源的需求，但目前人们对此类能源系统在数据中心的应用效果仍缺乏深入研究，同时，对该类能源系统如何与数据中心现有设施进行结合，以更大程度上节约成本这一问题仍缺乏解答。

发明内容

为了解决上述问题，本发明开发了适配数据中心负荷需求及现实条件的含氢多能源系统，提供了一个考虑孤岛情况和设备故障情况的数据中心多能源系统规划模型，该模型确定了具有期望可靠性水平的能源设施容量，并利用benders分解，开发了一种用于耦合正常运行(作为主问题)和孤岛或设备故障运行(作为子问题)的可靠性改进算法，实现了数据中心规划问题在经济性和高水平可靠性之间的权衡。

考虑运行可靠性的数据中心多能源系统的设计方法，包括以下步骤：

S1、获取数据：获得目标数据中心的电需求、冷需求、可安装太阳能板和太阳能集热器的总面积；

S2、根据电需求、冷需求、可安装太阳能板和太阳能集热器的总面积建立具有期望可靠性水平的能源系统规划模型：所述能源系统规划模型以各设备的参数和运行调度策略为待求解变量，以该能源系统在正常情况、孤岛情况、设备故障情况下的电需求、冷需求满足方式及各水循环回路流通情况确定变量所受约束，以在所有情景中均能稳定运行且在正常情景下总费用最小为目标函数，从而使得按照所求解出的各设备参数配置出的系统满足在正常情况下稳定运行且总费用最小；

S3、根据情景简化分割能源系统规划模型：对S2中得到的能源系统规划模型进行简化、分割，得到主问题和子问题；

S4、生成稳定性约束并添加至主问题和子问题迭代求解，得到满足所有情景的各设备规划结果。

进一步的，S2中，所受约束包括所有情景下的氢平衡约束、所有情景下的电平衡约束、所有情景下的热平衡约束、所有情景下的冷平衡约束、所有情景下的买卖电约束、所有情景下的太阳能产能约束、所有情景下的电解槽运行约束、所有情景下的燃料电池运行约束、所有情景下的吸收式制冷机耗电约束、所有情景下的热水罐相关约束、所有情景下的储冷设备相关约束、所有情景下的储氢罐相关约束和所有情景下的各设备参数约束，

所述所有情景下的电平衡约束为：

其中，

进一步的，S3中，子问题的目标函数为：

其中，

进一步的，S3中，子问题的约束包括子问题电平衡约束，其表达式为：

其中，

进一步的，S3中，子问题的约束包括子问题参数一致性约束，子问题参数一致性约束表达式如下：

y

E＝{SP,ST,EL,FC,AC,CD,HW,CW,HS}

其中，α

进一步的，S3中，子问题的约束包括子问题孤岛约束：

其中，

进一步的，S3中，子问题的约束包括子问题设备故障约束：

其中，

进一步的，S4中，所述对主问题进行迭代求解，包括以下步骤：

S401、求解主问题，得到解Y

S402、构建子问题，对于包含S个情景的情景集s中的第i个情景，将解Y

S403、若obj

S404、若i≠S,i＝i+1，跳转至S402；若i＝S,求解结束。

进一步的，S403中，稳定性约束为：

其中，obj

考虑运行可靠性的数据中心多能源系统的设计装置，包括依次连接的数据获取模块、模型建立模块、模型分割模块和求解模块；

其中，数据获取模块，用于采集原始数据，并将采集的原始数据传递至模型建立模块，所述原始数据包括电需求、冷需求、可安装太阳能板和太阳能集热器的总面积；模型建立模块，用于根据原始数据建立具有期望可靠性水平的能源系统规划模型；模型分割模块用于能源系统规划模型进行简化、分割，得到主问题和子问题；求解模块用于生成稳定性约束并添加至主问题和子问题迭代求解，得到满足所有情景的各设备规划结果。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益的技术效果：

本发明针对数据中心的特殊负荷需求，结合对其现有消防水池的改造，建立了充分利用燃料电池、电解槽、太阳能板、太阳能集热器、吸收式制冷机、储氢罐、热水罐和储冷设备对氢能、太阳能、电能、热能、冷能的吸收、转换与存储的含氢多能源系统，明确了各设备之间的连接方式，使得系统能够实现近零碳地满足数据中心电需求及冷需求。

本发明考虑了数据中心对运行可靠性的高水平要求，即：其适配的能源系统应在一些特殊事件(自然灾害、天气异常等)发生时仍能保证数据中心的稳定运行，并将上述特殊事件对数据中心能源系统的影响总结为断电(孤岛)和设备故障，同时确定了该数据中心能源系统在正常情况、孤岛情况、设备故障情况下的运作方式，包括电需求、冷需求的满足方式及各水循环回路流通情况。

本发明结合数据中心能源系统在正常情况、孤岛情况、设备故障情况下的运作方式，将其描述成可求解的数学形式，并提供了考虑孤岛约束和设备故障约束的规划模型，通过求解该模型能够确定具有期望可靠性水平的能源系统中各设备的容量。

本发明开发了一种用于耦合正常运行(作为主问题)和孤岛或设备故障运行(作为子问题)的可靠性改进算法，实现了数据中心规划问题在经济性和高水平可靠性之间的权衡，该算法能够将因变量数量过大而难以求解的原始模型分割为更便于求解的主问题和子问题，并进行迭代求解，使得单次求解的变量数大大减少，从而加快了求解的速度。

附图说明

图1为数据中心含氢多能源系统示意图；

图2为数据中心含氢多能源系统的考虑运行可靠性的设计方法流程图；

图3为该设计方法中可靠性改进算法流程图；

图4为该设计方法中主问题约束迭代组成示意图；

图5为该数据中心含氢多能源系统消防水池改造方案生成示意图；

图6为消防水池尺寸限制时的数据中心含氢多能源系统示意图；

图7为两种消防水池改造的储冷设备示意图；

图8为本发明提供的设计装置的模块结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

实施例1

参照图1，本发明的实施例提供了考虑运行可靠性的数据中心含氢多能源系统，该系统由吸收式制冷机、储冷设备、燃料电池、热水罐、太阳能集热器、电解槽、储氢罐、光伏板、电力分配单元1、电力分配单元2、冷水分配单元、水泵和阀门组成。

其中，各设备的功能及作用如下：吸收式制冷机通过吸收热水中的热量来制冷，同时消耗一定的电能，是系统中最重要的制冷设备；储冷设备主要由数据中心已有的消防水池改造，在消防水池中添加布水器或隔板后，其中冷水按照越向上温度越高或越向左温度越高的规律分布，主要用于储存冷量以通过调度节约制冷成本并在吸收式制冷机故障时为系统提供冷量；燃料电池使用热电联产技术，消耗氢能并产生电能和热能，所使用的氢能多为可再生能源电解生产或工业副产氢，能有效提高数据中心能耗的清洁程度；热水罐以热水的形式储存热量以供吸收式制冷机制冷，其中热水同样按照越向上温度越高或越向左温度越高的规律分布；太阳能集热器吸收太阳辐射的热量，同样转化为热水形式的热量，为系统提供清洁热源；电解槽在电价较低或光伏板发电量过大时电解制氢，以增大可再生能源利用率并节约运行成本；储氢罐用于储存氢气，以通过调度节约发电成本并在孤岛运行时通过电解槽发电为系统提供电量；光伏板将光能转化为电能为系统供电，从而提高系统能耗的环保性；水泵为系统内各水循环回路提供动力；阀门用来控制系统内各水循环回路的流量分配；电力分配单元1为供能端分配电力，电力分配单元2为各机房分配电力，冷水分配单元为各机房分配冷水。

其中，该数据中心含氢多能源系统中各水循环回路的连接方式如下：

该系统中，冷水循环共有三条回路，三条回路可同时使用，通过控制阀门1、阀门2、阀门3、阀门4的开关状态以及一级水泵、二级水泵的工作功率控制冷水循环的方式及流量，其中，三条回路分别为：

冷水循环回路1：消防水池底部温度较低的出水依次通过阀门4和一级水泵，经冷水分配单元合理分配至各机房的空调系统，在各机房的空调系统中换热升温后，经阀门3回流至消防水池顶部，即利用消防水池中储存的冷量为数据中心机房降温。

冷水循环回路2：消防水池顶部的出水依次通过二级水泵和阀门1，经吸收式制冷机制冷降温后，经阀门2流回消防水池底部，即将吸收式制冷机产生的冷量储存至消防水池。

冷水循环回路3：经吸收式制冷机制冷降温后的水依次通过阀门2、阀门4和一级水泵，经冷水分配单元合理分配至各机房的空调系统，在各机房的空调系统中换热升温后，经阀门3和阀门1流回吸收式制冷机待下一次冷却，即利用吸收式制冷机产生的冷量为数据中心机房降温。

该系统中，热水循环共有五条回路，五条回路可同时使用，通过控制阀门5、阀门6、阀门7、阀门8的开关状态以及三级水泵、四级水泵和五级水泵的工作功率控制热水循环的方式及流量，其中，五条回路分别为：

热水循环回路1：热水罐底部的低温热水依次通过阀门8和五级水泵，获取太阳能集热器收集的热量升温后，经阀门7流回热水罐顶部，即将太阳能集热器收集的热量储存至热水罐。

热水循环回路2：热水罐底部的低温热水依次经过阀门8和三级水泵，获取燃料电池热电联产产生的热量升温后，经阀门7流回热水罐顶部，即将燃料电池热电联产的热量储存至热水罐。

热水循环回路3：热水罐顶部的高温热水依次通过四级水泵和阀门5，经吸收式制冷机制冷吸收降温后，经阀门6流回热水罐底部，即以热水罐中储存的热量作为吸收式制冷机制冷的热源。

热水循环回路4：获取完太阳能集热器所收集热量的高温热水依次通过阀门7和阀门5，经吸收式制冷机制冷吸收降温后，依次经阀门6、阀门8和五级水泵，流回至太阳能集热器端继续收集热量，即利用太阳能集热器吸收的热量为吸收式制冷机供能，使其制冷。

热水循环回路5：获取完燃料电池热电联产所产生的热量的高温热水依次通过阀门7和阀门5，经吸收式制冷机制冷吸收降温后，依次经阀门6、阀门8和三级水泵，流回至燃料电池端收集热量，即利用燃料电池热电联产的热量为吸收式制冷机供能，使其制冷。

该数据中心能源系统涉及的能源形式包括：电能、氢能、热量和冷量，其在能源系统运行中的直接来源与直接用处如下：该数据中心多能源系统电能的直接来源包括电网买电、太阳能板发电和燃料电池产电三种，所需电力的直接用处包括电解槽产氢耗电、吸收式制冷机耗电、回馈电网、电力分配损耗、冷水分配单元耗电和满足数据中心电需求；该数据中心多能源系统氢能的直接来源包括电解槽产氢、储氢罐出氢和氢市场买氢，直接用处包括燃料电池耗氢和储存进储氢罐；该数据中心多能源系统热量的直接来源包括燃料电池热电联产产热、太阳能集热器吸收的热量、热水罐流出的热量，直接用处包括吸收式制冷机耗热和储存进热水罐；该数据中心多能源系统冷量的直接来源包括吸收式制冷机产生的冷量、储冷设备流出的冷量，直接用处包括满足数据中心冷需求和储存进储冷设备。

由于数据中心对运行可靠性的高水平要求，其适配的能源系统应在一些特殊事件(自然灾害、天气异常等)发生时仍能保证数据中心的稳定运行。数据中心的主要能源需求包括电需求和冷需求，因此上述特殊事件对数据中心正常运行的影响在能源系统中表现为断电(孤岛)和设备故障。

使用工作情况来描述系统内部，包括各设备是否正常工作及是否能与电网进行交互，使用情景来描述系统某段时间所处的外部环境及工作情况，包括：电需求、冷需求、氢气价格、电价和工作情况。

该数据中心能源系统在三种工作情况(正常情况、孤岛情况、设备故障情况)下电需求、冷需求的满足方式及各水循环回路流通情况如下：

正常情况：即数据中心含氢多能源系统与电网正常交互且各设备正常运行的情况。此时，数据中心本身的耗电和数据中心多能源系统的耗电的总和包括：电需求、电解槽耗电、冷水分配单元耗电、吸收式制冷机耗电、卖给电网的电量，所耗电量可由电网买电、光伏板发电、燃料电池发电提供；数据中心本身的耗冷和数据中心多能源系统的耗冷的总和为数据中心的冷需求，所耗冷量由消防水池改造的储冷设备和吸收式制冷机提供；上述热水循环回路及冷水循环回路中的所有回路均可流通。

孤岛情况：即能源系统与电网交互中断，其余设备正常运行的情况。此时，系统不能向电网出售电力，数据中心与能源系统的总电耗由电需求、电解槽耗电、冷水分配单元耗电、吸收式制冷机耗电组成，系统不能从电网买电，数据中心与能源系统所耗电量仅由光伏板发电和燃料电池产电提供；数据中心与能源系统的总冷耗为数据中心的冷需求，总冷耗由消防水池改造的储冷设备和吸收式制冷机提供；上述热水循环回路及冷水循环回路中的所有回路均可流通。

设备故障情况：即吸收式制冷机故障，其余部分正常运行的情况。此时，数据中心与能源系统的总电耗包括：电需求、电解槽耗电、冷水分配单元耗电、吸收式制冷机耗电、卖给电网的电量，所耗电量可由电网买电、光伏板发电、燃料电池发电提供；数据中心与能源系统的总冷耗为数据中心的冷需求，所耗冷量仅由消防水池改造的储冷设备提供；上述热水循环回路中，仅有热水循环回路1和热水循环回路2可流通，即热水罐不释放热量，只储存热量待吸收式制冷机故障修复后使用；冷水循环回路中仅有冷水循环回路1可流通，即所有冷量均由储冷设备中储存的冷量提供。

实施例2

参照图2，该考虑运行可靠性的数据中心含氢多能源系统设计方法，包括调研获取数据、建立具有期望可靠性水平的能源系统规划模型、根据情景简化分割模型、生成稳定性约束并迭代求解四步，具体描述如下：

S1、调研获取数据：采用模拟仿真或实地考察的方法获得数据中心的全年范围内每小时的电需求(以下简称电需求)、全年范围内每小时的冷需求(以下简称冷需求)、全年范围内每小时的太阳辐射强度、可安装太阳能板和太阳能集热器的总面积、消防水池形状及参数。

S2、建立具有期望可靠性水平的能源系统规划模型：该模型以各设备的参数和运行调度策略为待求解变量，以该能源系统在正常情况、孤岛情况、设备故障情况下的电需求、冷需求满足方式及各水循环回路流通情况确定变量所受约束，从而使得按照所求解(即规划出的各设备参数)配置出的系统满足在正常情况下能够稳定运行且总费用最小、在突发特定故障(孤岛情况和设备故障情况)时仍稳定运行n小时，即在所有情景中均能稳定运行且在正常情景下总费用最小。其中，各设备的参数包括太阳能板面积、太阳能集热器面积、电解槽功率、燃料电池功率、吸收式制冷机功率、冷水分配单元功率，热水罐容量、储冷设备容量，储氢罐容量，总费用包括设备的购置费用和能源系统在正常情况运行的费用之和，二者均折合到以年为单位进行运算。将该模型称为原始模型。

其中，每个情景指定了系统的工作开始时间i、工作情况(正常情况、孤岛情况、设备故障情况)、工作持续时间n，按工作情况可划分为正常情景、孤岛情景、设备故障情景三类，正常情景即从任意时段i开始，持续n小时的系统在正常情况运行的情景，孤岛情景表示从任意时段i开始，持续n小时的系统在孤岛情况运行的情景，设备故障情景表示从任意时段i开始，持续n小时的系统在设备故障情况运行的情景。其中，工作持续时间n也表示期望可靠性水平，n越大，则系统在孤岛或设备故障时能满足数据中心能耗需求的时间越长，可靠性水平越高。其中，所有正常情景的约束模型相同，但由于工作开始时间不同所以电需求及冷需求不同，故在求解时需要使用不同的变量并求解，孤岛情景和设备故障情景同理。假设共有s1个正常情景、s2个孤岛情景、s3个设备故障情景，每个正常情景设置x1个变量、每个孤岛情景设置x2个变量、每个设备故障情景设置x3个变量，且所有情景共用一套各设备参数，共9个变量，则此时完整的原始模型有s1*x1+s2*x2+s3*x3-9*(s1+s2+s3)个变量。

S3、根据情景简化分割模型：由于S2中得到的原始模型变量数量过大难以求解，故需对S2中得到的模型进行简化和分割，从而得到更便于求解的主问题和子问题，使得单次求解的变量数大大减少。即根据不同情景将原始模型分割，将典型正常情景下的规划问题视为主问题，将每个情景下的运行问题视为一个子问题，且所有子问题共用一套设备参数，该设备参数由主问题规划得到。以在典型正常情景下系统稳定运行作为主问题约束，以投资费用与在典型正常情景下系统的运行费用之和最小作为主问题目标函数，以各情景下系统稳定运行作为子问题约束，以各情景下松弛变量之和最小为子问题目标。其中，典型正常情景指，在春、夏、秋、冬四个季节中各挑选一个具有代表性的周，且在该周中系统工作在正常情况下。其中，松弛变量之和最小即当前能源系统不能满足的电需求和冷需求量之和最小，只有当松弛变量之和为0时才表示系统能够在该情景下稳定运行。

S4、生成稳定性约束并迭代求解：对于S3中简化分割后的模型(主问题和子问题的总和)，由于子问题中某些情景往往要求更高的设备功率或容量，例如，在吸收式制冷机故障的情景中往往需要更大容量的储冷设施来满足冷需求，因此很难在求解一次主问题后就得到能够在所有情景下稳定运行的设备参数，故需要根据可靠性改进算法进行多次迭代求解。为了更快更准确地迭代，使用子问题求得的解为主问题提供修改依据，即在对S3得到的主问题和子问题进行求解后，根据广义benders分解原理生成稳定性约束(即不可行割)并添加至主问题进行迭代求解，最终得到满足所有情景、具有高水平可靠性和经济性的各设备规划结果。

其中，对于S2中所述具有期望可靠性水平的能源系统规划模型，包括以下约束：所有情景下的氢平衡约束、所有情景下的电平衡约束、所有情景下的热平衡约束、所有情景下的冷平衡约束、所有情景下的买卖电约束、所有情景下的太阳能产能约束、所有情景下的电解槽运行约束、所有情景下的燃料电池运行约束、所有情景下的吸收式制冷机耗电约束、所有情景下的热水罐相关约束、所有情景下的储冷设备相关约束、所有情景下的储氢罐相关约束、所有情景下的各设备参数约束。

该原始模型的目标函数为：

E＝{SP,ST,EL,FC,AC,CD,HW,CW,HS}

该目标函数含义为系统在正常情况下稳定运行的总费用最小。其中，e表示某一设备，E为设备e的集合，包括SP、ST、EL、FC、AC、CD、HW、CW、HS。其中，SP为太阳能板，ST为太阳能集热器，EL为电解槽，FC为燃料电池，AC为吸收式制冷机，CD为冷水分配单元，HW为热水罐，CW为储冷设备，HS为储氢罐。A

该原始模型所受14个约束如下：

(1)所有情景下的氢平衡约束：

其中，

(2)所有情景下的电平衡约束：

该平衡考虑了电力分配单元和冷水分配单元消耗的电力，更适合数据中心高耗电、高耗冷的特点。其中，

(3)所有情景下的热平衡约束：

其中，K

(4)所有情景下的冷平衡约束：

其中，

(5)所有情景下的买卖电约束：

其中，M为极大值，

(6)所有情景下的太阳能产能约束：

d

其中，K

(7)所有情景下的电解槽运行约束，

其中，K

(8)所有情景下的燃料电池运行约束，

其中，K

(9)各情景下的冷相关设备耗电约束：

其中，K

(10)各情景下的热水罐相关约束：

其中，

(11)各情景下的储冷设备(经消防水池改造)相关约束：

其中，

(12)各情景下的储氢罐相关约束：

其中，

(13)所有情景下的各设备参数约束：

其中，y

(14)各设备投资回收系数计算公式：

其中，A

其中，S3中所述主问题目标函数为：

E＝{SP,ST,EL,FC,AC,CD,HW,CW,HS}

其中，s4为情景索引，S4为所有典型正常情景的集合。

主问题约束包括：典型正常情景下的氢平衡约束、典型正常情景下的电平衡约束、典型正常情景下的热平衡约束、典型正常情景下的冷平衡约束、典型正常情景下的买卖电约束、典型正常情景下的太阳能产能约束、典型正常情景下的电解槽运行约束、典型正常情景下的燃料电池运行约束、典型正常情景下的冷相关设备耗电约束、典型正常情景下的热水罐相关约束、典型正常情景下的储冷设备相关约束、典型正常情景下的储氢罐相关约束、各情景下的各设备容量约束和各设备投资回收系数计算公式。其中各参数意义与原始模型中相同，主要区别为约束满足的情景范围不同，原始模型中的约束需要在所有情景下均满足，而该主问题的约束只需在典型正常情景下满足即可，具体描述如下：

(1)典型正常情景下的氢平衡约束：

(2)所有情景下的电平衡约束：

(3)典型正常情景下的热平衡约束：

(4)典型正常情景下的冷平衡约束：

(5)典型正常情景下的买卖电约束：

(6)所有情景下的太阳能产能约束：

(7)典型正常情景下的电解槽运行约束，

(8)典型正常情景下的燃料电池运行约束，

(9)典型正常情景下的冷相关设备耗电约束：

(10)典型正常情景下的热水罐相关约束：

(12)典型正常情景下的储冷设备(经消防水池改造)相关约束：

(12)典型正常情景下的储氢罐相关约束：

(13)典型正常情景下的各设备参数约束：

(14)各设备投资回收系数计算公式：

其中，对于S3中所述子问题，各个子问题的数学描述相同，仅需求数据和部分工作状态参数不同。由于将每个情景下的运行问题都视为一个子问题，故子问题数与所有情景的总数相同，且各个子问题间无耦合，可同时求解。对于任意一个子问题，其目标函数为：

其中，该目标函数通过引入松弛变量将原本不可解的某些问题转化为可求解的问题，从而使得这些问题的解能够传达出一定的信息，进而反馈给主问题进行下一步迭代，此时该目标函数的含义为系统不能满足的电需求和冷需求总量最小，

对于任意一个子问题，其运行时的太阳能板面积、太阳能集热器面积、电解槽功率、燃料电池功率、吸收式制冷机功率、冷水分配单元功率，热水罐容量、储冷设备容量，储氢罐容量为已知量，即求解主问题得到的各设备参数，故增添子问题参数一致性约束来统一主问题和子问题，并引入松弛变量改变原始模型中的电平衡和冷平衡方程以使子问题必然可解，同时增加了子问题孤岛情景约束和子问题设备故障情景约束以分别描述孤岛情景和设备故障情景，故其所受约束包括：

(1)子问题氢平衡约束：

其中，

(2)子问题电平衡约束：

该平衡引入了

(3)子问题热平衡约束：

其中，

(4)子问题冷平衡约束：

该平衡引入了

(5)子问题参数一致性约束：

y

E＝{SP,ST,EL,FC,AC,CD,HW,CW,HS}

该部分约束用于保证主问题和子问题之间参数的一致性，即各个子问题使用的设备参数相同且为主问题规划所得，同时求解得到的α

(6)子问题孤岛约束：

该部分约束使用

(7)子问题设备故障约束：

该部分约束使用

(8)子问题买卖电约束：

其中，

(9)子问题太阳能产能约束：

(10)子问题电解槽运行约束，

(11)子问题燃料电池运行约束，

(12)子问题冷相关设备耗电约束：

(13)子问题热水罐相关约束：

其中，hw

(14)子问题储冷设备(经消防水池改造)相关约束：

其中，cw

其中，cw

(16)子问题各设备容量约束：

参照图3，S4所述根据可靠性改进算法对主问题和子问题进行的迭代求解，包括以下步骤：

S401、求解主问题，得到解Y

S402、构建子问题，对于包含S个情景的情景集s中的第i个情景，将解Y

S403、若obj

S404、若i≠S,i＝i+1，跳转至S402继续计算；若i＝S,求解结束。

其中，S403所述稳定性约束为：

其中，obj

其中，参照图4，S4所述对主问题和子问题进行的迭代求解，其迭代完第i个情景后主问题所受约束包括：典型正常情景所受的一组约束、第1个情景添加的一组可靠性约束、第2个情景添加的一组可靠性约束、......、第i个情景添加的一组可靠性约束。每个情景所添加的可靠性约束个数不固定，由迭代后子问题的优化求解情况决定。

同时，为进一步提高数据中心所配置的消防水池的利用率，提供了一种根据规划结果和消防水池参数，选取最合适的消防水池改造方案的方法，从而减少了能源系统的建设费用和占地面积。

参照图5，该数据中心含氢多能源系统消防水池改造方案生成步骤如下：

SA1、根据上述考虑运行可靠性的数据中心含氢多能源系统规划方法进行规划，从而得到储冷设备容量y

SA2、根据国标、建筑规范及施工单位要求的消防水池改造统一技术措施确定几组候选改造方案，每一种改造方案中包括：改造后消防水池的形状、尺寸、保温和防水材料、布水器类型及安装位置、各出水口高度及直径、各入水口高度及直径、取水栓口高度及直径、各出入水口标准水流流速、各出入水口标准体积流量；

SA3、对于SA2确定的每一组改造方案，使用常用的CFD(计算流体动力学)软件，如ANSYS Fluent对改造后的消防水池进行模拟，模拟的数值为SA1中得到的典型情景下进出储冷设施的冷量

其中，上述SA2中保温和防水材料的组合有：成型保温材料灰浆防水材料,成型保温材料板型防水材料,现场发泡保温材料防水表面涂层。

其中，上述SA2中布水器类型包括八角形,径向圆盘形，条缝形(水平连接条缝形)，H形,其中前两种适合用于圆柱形蓄水槽,而后两种比较适合用于方形水槽，其功能为在一定的工作面积上按照一定的规律布置水量的进出，从而避免进出水造成的水流紊乱，以减小冷量输出使消防水池底部出水口温度升高的幅度，进一步提升冷量利用率、减少水泵耗电。

其中，上述SA3中对消防水池的模拟包含以下步骤：

S301、根据SA2中确定的参数使用SolidWorks创建模型，并使用ICEM进行网格划分；

S302、根据SA1中得到的典型情景下进出储冷设施的冷量

S303、使用S302中选择的参数进行模拟计算，并获取其温度场、速度场、斜温层特性；

S304、选择改造方案中温度分层效果最好、冷损失最小、冷水使用效率最高的方案对消防水池进行改造，并获取该方案下最优的出入水口温度及流量。

其中，当已有或待建消防水池高度过低，导致布水器与温度自然分层的改造方案不能符合要求时，使用隔膜或隔板对消防水池进行纵向分层来减少水流混合，此时该含氢多能源系统连接方式如图6所示，此时，该系统在各工作情况下的工作方式及各热水循环回路的连接方式与图1所示系统相同。

此时，系统中冷水循环仍有三条回路，且三条回路可同时使用，通过控制阀门1、阀门2、阀门3、阀门4的开关状态以及一级水泵、二级水泵的工作功率控制冷水循环的方式及流量，其中，三条回路分别为：

回路1：消防水池右方温度较低的水依次通过阀门4和一级水泵，经冷水分配单元合理分配至各机房的空调系统，在各机房的空调系统中换热升温后，经阀门三回流至消防水池左方，即利用消防水池中储存的冷量为数据中心机房降温。

回路2：消防水池左方的水依次通过二级水泵和阀门1，经吸收式制冷机制冷降温后，经阀门2流回消防水池右方，即将吸收式制冷机产生的冷量储存至消防水池。

回路3：经吸收式制冷机制冷降温后的水依次通过阀门2、阀门4和一级水泵，经冷水分配单元合理分配至各机房的空调系统，在各机房的空调系统中换热升温后，经阀门3和阀门1流回吸收式制冷机待下一次冷却，即利用吸收式制冷机产生的冷量为数据中心机房降温。

参照图7，两种消防水池改造的储冷设备均至少有四个出入水口，常规情况下改造后的消防水池根据温度与密度的关系横向自然分层，不添加隔板，越靠近消防水池底部水温越低，在含氢多能源系统中的连接方式如图1所示；当消防水池高度过低以至横向分层效果较差时，使用隔板控制水流流动以进行纵向分层，使得越靠近消防水池右方的水温越低，越靠近消防水池左方的水温越高。

实施例3

参照图8，考虑运行可靠性的数据中心多能源系统设计装置，包括依次连接的数据获取模块、模型建立模块、模型分割模块和求解模块。

其中，数据获取模块，用于采集数据中心的全年范围内每小时的电需求、全年范围内每小时的冷需求、全年范围内每小时的太阳辐射强度、可安装太阳能板和太阳能集热器的总面积、消防水池形状及参数，并将采集的数据中心的全年范围内每小时的电需求、全年范围内每小时的冷需求、全年范围内每小时的太阳辐射强度、可安装太阳能板和太阳能集热器的总面积、消防水池形状及参数传递至模型建立模块；模型建立模块，用于根据数据获取模块传递的数据建立具有期望可靠性水平的能源系统规划模型；模型分割模块用于能源系统规划模型进行简化、分割，得到主问题和子问题；求解模块用于生成稳定性约束并添加至主问题和子问题迭代求解，得到满足所有情景的各设备规划结果。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。