1.用于数据中心的储能控制系统，其特征在于，包括备用能源分析模块、储能控制模

　　所述储能控制模块用于进行各备用能源的使用调控，识别当前数据中心应用的各备用

　　能源，根据识别的备用能源生成对应的调控能源名录，获取各调控能源对应的发电数据，根

　　据获得的发电数据生成对应的备用发电曲线，获取当前数据中心使用的市电价格分时图和

　　储能数据，根据获得的备用发电曲线、市电价格分时图和储能数据设置备用能源调控方案，

　　2.根据权利要求1所述的用于数据中心的储能控制系统，其特征在于，备用能源分析模

　　获取数据中心信息，对获得的数据中心信息进行分析，输出对应的数据项以及对应的

　　单项值，根据获得的数据项和单项值设置对应的备用能源组，将获得的备用能源组发送给

　　3.根据权利要求2所述的用于数据中心的储能控制系统，其特征在于，根据获得的数据

　　进行各数据项的可行性组合，获得若干个待选组合，计算各待选组合的组合值，对各待

　　选组合进行评估，获得对应的成本值、稳定值、清洁值，根据获得的组合值、成本值、稳定值、

　　4.根据权利要求3所述的用于数据中心的储能控制系统，其特征在于，进行各数据项的

　　根据排列组合方式进行各数据项的组合，获得第一组合，计算第一组合中各数据项对

　　应的单项值之和，获得组合值，将计算的组合值和大于阈值X1的第一组合标记为待选组合。

　　5.根据权利要求3所述的用于数据中心的储能控制系统，其特征在于，根据获得的组合

　　将组合值、成本值、稳定值和清洁值分别标记为ZH、CB、WD和QZ，根据公式QY＝b1×ZH‑

　　b2×CB+b3×WD+b4×QZ计算对应的优先值，其中b1、b2、b3、b4均为比例系数，取值范围为0

　　6.根据权利要求1所述的用于数据中心的储能控制系统，其特征在于，根据获得的备用

　　设置基础调控规则，根据设置的基础调控规则和市电价格分时图生成对应的价消曲

　　线，根据获得的价消曲线生成对应的备用能源调控方案，根据备用能源调控方案进行相应

　　7.根据权利要求6所述的用于数据中心的储能控制系统，其特征在于，基础调控规则包

　　定义平谷阶段和削峰阶段，设置储能阈值X2和阈值X3，其中X3X2；

　　当时间处于削峰阶段时，各调控能源产生的电能用于数据中心的供电使用，且当储能

　　当时间处于平谷阶段时，各调控能源产生的电能用于进行储能，当储能电量大于阈值

　　8.根据权利要求7所述的用于数据中心的储能控制系统，其特征在于，根据设置的基础

　　根据基础调控规则识别市电价格分时图中的平谷阶段和削峰阶段，并将识别的平谷阶

　　段和削峰阶段在市电价格分时图中进行相应的标记，实时获取储能数据以及各调控能源对

　　应的发电数据，将备用发电曲线、市电价格分时图、储能数据和发电数据整合为价消分析数

　　据，基于基础调控规则建立价消分析模型，通过建立的价消分析模型对获得的价消分析数

　　随着大数据、云计算、物联网等前沿科技的不断发展，对数据中心机房的稳健运行

　　提出了更高的要求，而供电的品质直接影响着电子信息设备的正常运行。目前，为了实现数

　　据中心机房低污染的目标，数据中心机房供配电系统采用光伏或风电等清洁能源与市电配

　　合为数据中心供电。但是由于光伏和风电受天气等自然因素影响较大，输出电能可控性差，

　　虽然在一定程度上起到了节能减排的目的，但从经济角度考虑，仅仅依靠清洁能源和市电

　　配合很难达到降低数据中心电力成本的效果，尤其是在当前越来越完善的峰谷电价形成机

　　制，因此，为了实现对数据中心的储能调控，实现进一步的降低数据中心电力成本，本发明

　　备用能源，根据识别的备用能源生成对应的调控能源名录，获取各调控能源对应的发电数

　　据，根据获得的发电数据生成对应的备用发电曲线，获取当前数据中心使用的市电价格分

　　时图和储能数据，根据获得的备用发电曲线、市电价格分时图和储能数据设置备用能源调

　　应的单项值，根据获得的数据项和单项值设置对应的备用能源组，将获得的备用能源组发

　　进行各数据项的可行性组合，获得若干个待选组合，计算各待选组合的组合值，对

　　各待选组合进行评估，获得对应的成本值、稳定值、清洁值，根据获得的组合值、成本值、稳

　　项对应的单项值之和，获得组合值，将计算的组合值和大于阈值X1的第一组合标记为待选

　　进一步地，根据获得的组合值、成本值、稳定值、清洁值选择对应的待选组合为备

　　将组合值、成本值、稳定值和清洁值分别标记为ZH、CB、WD和QZ，根据公式QY＝b1×

　　ZH‑b2×CB+b3×WD+b4×QZ计算对应的优先值，其中b1、b2、b3、b4均为比例系数，取值范围

　　曲线，根据获得的价消曲线生成对应的备用能源调控方案，根据备用能源调控方案进行相

　　定义平谷阶段和削峰阶段，设置储能阈值X2和阈值X3，其中X3X2；

　　谷阶段和削峰阶段在市电价格分时图中进行相应的标记，实时获取储能数据以及各调控能

　　源对应的发电数据，将备用发电曲线、市电价格分时图、储能数据和发电数据整合为价消分

　　析数据，基于基础调控规则建立价消分析模型，通过建立的价消分析模型对获得的价消分

　　格分时图生成合理的价消曲线，充分利用现有的备用能源，促进用电的削峰填谷，并实现降

　　低用电成本的目的；通过备用能源分析模块的设置，实现根据实际情况综合分析现有的各

　　备用能源的应用情况，推荐适合数据中心的备用能源组，实现节能减排，充分利用光电等可

　　有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本

　　发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以

　　下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实

　　施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普

　　通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的

　　如图1所示，用于数据中心的储能控制系统，包括备用能源分析模块、储能控制模

　　获取数据中心信息，数据中心信息包括位置地理信息、建筑信息、用电信息、备用

　　电信息等数据，具体的各项信息均通过人工的方式设置有对应的采集模板，按照对应的采

　　集模板进行数据从采集，进行整合后获得数据中心信息，各个采集模板对应的内容包括与

　　各种备用能源设立有关的信息，如风电、光电、氢能、化学等各种备用能源的设立有关的信

　　息，用电信息、备用电信息还可以是未建的数据中心设计数据；对获得的数据中心信息进行

　　分析，输出对应的数据项以及对应的单项值，根据获得的数据项和单项值设置对应的备用

　　设置的数据项，如风电、光电等，根据对应的采集数据判断是否适合对应备用能源的设置，

　　如数据中心所在位置是否适合风电的设置，建筑信息是否适合光伏发电的设置等，即输出

　　的数据项均达到对应设置条件的；并根据各个数据项对应的采集数据输出对应的单项值，

　　单项值即按照一般情况下的预估发电量进行设置的，具体的是基于CNN网络或DNN网络建立

　　对应的数据分析模型，通过人工的方式模拟建立对应的训练集进行训练，通过训练成功后

　　的数据分析模型对数据中心信息进行分析，获得对应的数据项和单项值，因为神经网络为

　　进行各数据项的可行性组合，获得若干个待选组合，计算各待选组合的组合值，对

　　各待选组合进行评估，获得对应的成本值、稳定值、清洁值，根据获得的组合值、成本值、稳

　　得第一组合，计算第一组合中各数据项对应的单项值之和，即组合值，将计算的单项值之和

　　大于阈值X1的第一组合标记为待选组合，其余第一组合进行剔除，其中阈值X1是通过人工

　　对各待选组合进行评估，即从建设成本、后续运行成本、发电稳定性、可再生清洁

　　kaiyun发展历程

　　能源等评估对应的成本值、稳定值和清洁值，具体的通过人工的方式根据当前市面上具有

　　的能够应用的各种备用能源进行模拟，设置若干组训练集，训练集包括对应的组合和设置

　　的成本值、稳定值、清洁值，基于CNN网络或DNN网络建立对应的评估分析模型，通过对应的

　　训练集进行训练，通过训练成功后的评估分析模型进行分析，获得对应的成本值、稳定值、

　　根据获得的组合值、成本值、稳定值、清洁值选择对应的待选组合为备用能源组的

　　将组合值、成本值、稳定值和清洁值分别标记为ZH、CB、WD和QZ，根据公式QY＝b1×

　　ZH‑b2×CB+b3×WD+b4×QZ计算对应的优先值，其中b1、b2、b3、b4均为比例系数，取值范围

　　行各备用能源发电的储能、应用等比例调控，实现从经济角度和环保角度的备用能源和市

　　识别的备用能源生成对应的调控能源名录，调控能源即为根据电价变动进行电能储能调控

　　的能源，一般为风电、光电等可再生清洁能源，化学能源一般在市电断电情况下应用，不列

　　入调控能源名录，具体的可以设置一个总表，进行相应匹配生成对应的调控能源名录；获取

　　各调控能源对应的发电数据，根据获得的发电数据生成对应的备用发电曲线，备用发电曲

　　线是根据各调控能源历史发电数据生成的总的在一天各时间的发电量，即取对应天气等变

　　动条件下的平均发电值，具体根据调控能源的种类和影响因素进行设置，根据当前实际环

　　境等情况进行生成；获取当前数据中心使用的市电价格分时图和储能数据，储能数据即为

　　实时储存的电能数据，根据获得的备用发电曲线、市电价格分时图和储能数据设置备用能

　　曲线，根据获得的价消曲线生成对应的备用能源调控方案，根据备用能源调控方案进行相

　　源调控，进而生成对应的备用能源调控方案，通过现有技术进行相应的生成，因为当具有对

　　定义平谷阶段和削峰阶段，平谷阶段即为电价波谷段，在该时间段内主用市电，并

　　进行储能，削峰阶段即为电价波峰段，通过备用能源、储能进行放电并用，减少市电使用，具

　　体的由企业根据实际情况定义平谷阶段和削峰阶段对应的时段，即根据平谷阶段和削峰阶

　　段定义识别市电价格分时图中对应的平谷阶段和削峰阶段，对于不同企业的实际情况同一

　　市电价格分时图中对应的平谷阶段和削峰阶段可能具有差异，即由企业根据自身的实际情

　　况设置平谷阶段和削峰阶段对应的临界值，用于进行识别；设置储能阈值X2和阈值X3，其中

　　控能源为数据中心供电过程中，是可以进行一部分电能的储能的，即根据后续需要进行供

　　阈值X3时，停止储能，将各调控能源产生的电能为数据中心进行供电。上述各规则整合为基

　　础调控规则，即根据基础调控规则进行后续各时间具体的充放电规划，在基础调控规则内

　　谷阶段和削峰阶段在市电价格分时图中进行相应的标记，实时获取储能数据以及各调控能

　　源对应的发电数据，将备用发电曲线、市电价格分时图、储能数据和发电数据整合为价消分

　　析数据，基于基础调控规则建立价消分析模型，通过建立的价消分析模型对获得的价消分

　　价消分析模型是基于CNN网络或DNN网络进行建立的，通过人工的方式根据基础调

　　控规则进行训练集的模拟训练集，理想状态下的价消曲线的波形是与市电价格分时图相反

　　的，但是在实际过程中因为储能、备用发电量等问题，将会具有差异，基于进行训练集的建

　　kaiyun发展历程

　　立，通过建立的训练集进行训练，将训练成功后的智能模型标记为价消分析模型。

　　最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际

　　明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改