[发明专利]一种基于电力数据的数据中心碳惠模型构建方法

权利要求书

1.一种基于电力数据的数据中心碳惠模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)构建指标体系：基于用电数据构建碳惠模型指标体系，主要包括用电量分析、峰谷分析、负载分析、变损分析四方面；

(2)获取用电相关数据：基于国家电网用电信息采集系统获取数据中心用电量数据、线损数据、负荷数据；

(3)数据预处理；所述预处理包括去除空值数据、计算中间指标；

(4)计算碳排指数：根据各指标汇总计算碳排指数，量化数据中心碳排放水平；指数越大，碳排放水平越高，反之越低；

(5)计算碳减排潜力指数：根据各指标汇总计算碳减排潜力指数，量化数据中心碳减排潜力大小；指数越大，碳减排潜力越高；

(6)建立碳惠矩阵：根据指数情况构建碳惠矩阵，并设定阈值ε₁、ε₂，将碳惠矩阵划分为4个象限；当碳排指数大于ε₁时，认为该数据中心碳排放水平超出上限，需要实施减排；当碳减排潜力指数大于ε₂时，认为该数据中心碳减排潜力相对较高，优先推行降碳措施；

(7)评估碳惠等级：依据数据中心所处象限评估数据中心的碳惠等级，根据不同等级特性确定数据中心降碳优先级，采取相应措施实施降碳。

2.根据权利要求1所述的一种基于电力数据的数据中心碳惠模型构建方法，其特征在于，步骤(1)所述的用电量分析主要包括以下指标：

用电量：数据中心实际用电量，是计算碳排放的最直接指标；

线损电量：此部分电量是指在电能输送和营销过程中自发电厂出线起至客户电能表止所产生的电能损耗和损失，虽不是数据中心实际用电，但仍产生碳排放，在降碳统筹规划时，仍需考虑；

用电量趋势：表征数据中心未来用电量上升或下降趋势。如呈上升趋势，则碳排放水平将持续走高，如呈下降趋势，则碳排放水平逐渐降低；

步骤(1)所述的峰谷分析主要包括以下指标：

峰谷波动率：电能属于实时平衡资源，按峰发电会造成资源浪费，按谷发电则不满足要求，因此，如存在较大峰谷差，会使发电机组偏离最优工况，效率下降，单位煤耗上升；

步骤(1)所述的负载分析主要包括以下指标：

平均负载率：表征在数据中心当前用电情况下，变压器配置是否合理；如平均负载率持续较低，则采取减容手段，减少用电；平均负载率越低，碳减排空间越大；

轻载时长：轻载时长越长，即变压器低负荷运行时间越长，此时变压器容量配置较高，引起资源浪费；该指标越高，碳减排空间越大；

负载趋势：表征数据中心未来负载水平的上升或下降趋势；如呈上升趋势，则碳减排空间逐渐缩小，反之则加大；

步骤(1)所述的变损分析主要包括以下指标：

变损电量：指变压器损耗的电量，该部分电量未产出实际价值，属于应被减排部分；变损电量越大，碳减排空间越大。

3.根据权利要求1所述的一种基于电力数据的数据中心碳惠模型构建方法，其特征在于，步骤(2)所述的用电相关数据包括每日用电量数据、每月线损电量数据、每日尖峰用电量数据、每日谷用电量数据、每日96点负荷、每月变损电量数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于电力数据的数据中心碳惠模型构建方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：

(3.1)去除空值数据；

(3.2)计算中间指标；所述指标包括：

尖峰用电量均值：统计期内，数据中心各日尖峰用电量均值；

谷用电量均值：统计期内，数据中心各日谷用电量均值；

日负载率：数据中心当日最大负荷值与合同容量比值，具体如下式：

负载率均值：统计期内，数据中心各日负载率均值；

轻载天数：当日负载率处于[0-60)区间时，定义当天为轻载；轻载天数即统计期内，日负载率处于[0-60)区间的天数计数。