Energy-Workload Coupled Migration Optimization Strategy for Virtual Power Plants with Data Centers Considering Fuzzy Chance Constraints
Jia-Kai Wu, Zhi-Wei Liu, Yong Zhao, Yan-Wu Wang, Fan-Rong Qu, and Chaojie Li
本文提出了虚拟发电厂(VPP)与数据中心(DC)的能源工作负载耦合迁移优化策略,以增强资源调度灵活性并实现精确的需求响应(DR)曲线跟踪。 先建立一个以反对称矩阵为特征的基于游戏的耦合迁移框架,以促进VPPs之间跨区域资源分配的协调。 为了应对DC工作负载固有的数据稀疏性对传统概率建模构成的挑战,基于模糊设置理论得出模糊机会约束的确定性等效变换,非凸随机问题转化为可解决的二阶锥体程序。 为了解决合作游戏中的多人兴趣协调问题,提出了以VPP运营商为中介的改进的沙普利价值利润分配方法,以实现理论公平性和计算可行性之间的平衡。 此外,引入了基于共识的变量分裂的乘数的交替方向方法,以解决高维非凸优化问题,将耦合的抗对称约束转化为具有分析解决方案的可分离子问题。 基于来自Google多个DC的真实数据的模拟证明了拟议方法在提高DR曲线跟踪精度和降低运营成本方面的有效性。
This paper proposes an energy-workload coupled migration optimization strategy for virtual power plants (VPPs) with data centers (DCs) to enhance resource scheduling flexibility and achieve precise demand response (DR) curve tracking. A game-based coupled migration framework characterized by antisymmetric matrices is first established to facilitate the coordination of cross-regional resource allocation between VPPs. To address the challenge posed to conventional probabilistic modeling by the inh...