Farklı Konumlardaki Veri Merkezlerinin Toplam Enerji Tüketiminin Tahmini

Özet

Çalışma, bir hiperölçekli veri merkezi (HDC) inşa edilmeden önce enerji ihtiyaçlarına ve olası enerji maliyetine göre ekonomik bütçeyi kapsamlı analiz etmenin gerekliliğinden yola çıkıyor ve tüm ısı kaynaklarını ve güç tüketimini dikkate alan PUE hesabına dayalı küresel bir enerji tüketimi tahmin çerçevesi öneriyor. PUE modelinin üç serbest soğutma senaryosu var: adyabatik soğutmalı hava tarafı ekonomizör (AE), soğutma kulesi buharlaşma kapasitesini kullanan su tarafı ekonomizör (WEC) ve deniz suyu kullanan su tarafı ekonomizör (WES); kalan saatleri chiller karşılıyor. Tesis ısı yükü BT gücü artı UPS kayıpları (1 − η_UPS) × P_UPS, artı güç dağıtım kayıpları ve aydınlatma olarak modelleniyor; toplam tesis gücü için fan gücü ekleniyor.

Çerçeve saatlik NOAA Integrated Surface Database hava durumu verisiyle 60 bölge (49'u Çin'de, 11'i yurt dışında) için yıllık PUE'yi tahmin ediyor. Mevsimsel sonuçlar yazın daha yüksek, kışın daha düşük PUE gösteriyor; Harbin gibi soğuk yerler Nanjing'den serbest soğutmadan daha çok yararlanıyor. Çin veri merkezleri genellikle soğutma kulesi ve plaka eşanjörü birleştiriyor (WEC konfigürasyonu) ve bildirilen PUE'lerle karşılaştırma için bu kullanıldı. PUE'den bölgesel şebeke karışımları ve tarifeleri kullanılarak karbon (CUE) ve elektrik maliyeti tahminleri türetiliyor.

100 milyon kWh/yıl BT enerjisi varsayımıyla, Tablo 5'te listelenen beş bölge arasında tahmini yıllık elektrik maliyeti 8,1376 milyon $ (Delinha) ile 9,6742 milyon $ (Yinchuan) arasında değişti; yani tarife farkları PUE farklarını aşabilir. UPS verimi modellenen sonuçları büyük ölçüde etkiledi ve parametre duyarlılık sıralamaları konuma göre değişti. Yazarlar PUE'nin tek başına zayıf bir yer seçimi ölçütü olduğunu savunuyor, çünkü düşük PUE'li yerlerde elektrik fiyatı yüksek veya şebeke karbon yoğun olabilir.

Sınırlar: çerçeve hava soğutmalı BT ekipmanlı HDC'ler için; tahminler gerçek raporlarla karşılaştırıldı ama model parametreleri sınırlı aralıklar kullanıyor ve maliyet tahminleri tarife varsayımlarına dayanıyor. Genel olarak soğuk iklimlerdeki konumlar serbest soğutmadan yararlanıp enerji maliyetini düşürebiliyor.

Öne çıkan noktalar

1. PUE modelinin üç serbest soğutma senaryosu var: adyabatik soğutmalı hava tarafı ekonomizör (AE), soğutma kulesi buharlaşma kapasiteli su tarafı ekonomizör (WEC) ve deniz suyu su tarafı ekonomizör (WES); kalan saatleri chiller karşılıyor.
2. Tesis ısı yükü BT gücü artı UPS kayıpları (1 − η_UPS) × P_UPS, güç dağıtım kayıpları ve aydınlatma olarak modelleniyor; toplam tesis gücü için fan gücü ekleniyor.
3. Yıllık PUE saatlik NOAA ISD hava durumu verisiyle 60 bölge için tahmin edildi; yazın PUE yüksek, kışın düşük; Harbin gibi soğuk yerler Nanjing'den serbest soğutmadan daha çok yararlanıyor.
4. Çin veri merkezleri genellikle soğutma kulesi ve plaka eşanjörü birleştiriyor (WEC), karşılaştırma için bu kullanıldı.
5. 100 milyon kWh/yıl BT enerjisi varsayımıyla tahmini yıllık elektrik maliyeti beş bölge arasında 8,1376 milyon $ (Delinha) ile 9,6742 milyon $ (Yinchuan) arasında değişti.
6. UPS verimi modellenen sonuçları büyük ölçüde etkiledi ve parametre duyarlılık sıralamaları konuma göre değişti.

Tasarımda kullanımı

• Yer seçiminde PUE'yi tek ölçüt yapmayın; PUE'den türetilen elektrik maliyeti (tarife) ve karbon (CUE, şebeke karışımı) tahminleriyle birlikte değerlendirin; düşük PUE'li yer yüksek tarifeli veya karbon yoğun olabilir.
• Konum karşılaştırmasında saatlik hava durumu verisiyle yıllık PUE'yi hesaplayın ve mevsimsel farkı (yaz yüksek, kış düşük) gösterin.
• UPS verimini hassas girdi olarak ele alın; sonuçları büyük ölçüde etkiledi ve duyarlılık sıralaması konuma göre değişti.

Kimler okumalı

Hiperölçekli veri merkezi yer seçimi ve enerji bütçesi yapan planlamacılar ve enerji modelleyiciler.

Belgenin bölümleri

1. 1. Giriş
2. 2. İlgili çalışmalar
3. 3. Enerji tüketimi tahmin çerçevesi (3.1 PUE tahmini, 3.2 BT ekipmanı enerji tüketimi modeli)
4. 4. Değerlendirme (4.1 Duyarlılık sonuçları, 4.2 Yıllık PUE tahmin analizi, 4.3 Karbon emisyonu tahmini, 4.4 Elektrik maliyeti tahmini)
5. 5. Sonuçlar

İlgili standartlar

• ISO/IEC 30134-2 (PUE)
• ISO/IEC 30134-8 (CUE)

Belgeyi okuyun

Yayın bilgileri

Yazarlar

Yiliu Zhang; Jie Liu

Yayıncı

Sensors (MDPI AG)

Yıl

2022

Cilt

22

Sayı

10

Sayfalar

3704

Belge dili

İngilizce

Kaynak türü

Bilimsel yayın

Erişim

Açık lisans — indirilebilir

DOI

10.3390/s22103704

Lisans

CC BY 4.0 — atıf vererek paylaşabilirsiniz

Lisans kanıtı

www.mdpi.com

Künye