SoSo CAD
Bilimsel makaleÜcretsiz okunur2019

Genetik Algoritma ile Veri Merkezi Güç Mimarilerinin Erişilebilirlik, Maliyet ve Sürdürülebilirliğini Optimize Etmek İçin Stokastik Modeller

Özgün başlık Stochastic Models for Optimizing Availability, Cost and Sustainability of Data Center Power Architectures through Genetic Algorithm

Revista de Informática Teórica e Aplicada (Universidade Federal do Rio Grande do Sul) · Márcio Sergio Soares Austregésilo, Gustavo Callou

Austregésilo ve Callou'nun 2019 tarihli makalesi, güvenilirlik blok diyagramlarını, stokastik Petri ağlarını ve enerji akış modelini çok amaçlı bir genetik algoritmayla birleştirerek güç mimarisindeki ekipman seçimini optimize ediyor.

Özgün kaynağa git
Bu sayfada

Özet

Makale, Márcio Sergio Soares Austregésilo ve Gustavo Callou tarafından Revista de Informática Teórica e Aplicada'da (cilt 26, sayı 2, s. 27-44, 2019) yayımlanmıştır; DOI 10.22456/2175-2745.83498. Yöntem, güvenilirlik blok diyagramlarını, stokastik Petri ağlarını ve bir enerji akış modelini (Mercury aracında) çok amaçlı bir genetik algoritmayla eşleştirir. Algoritma, bir veri merkezi güç mimarisindeki her konum için ekipmanı, erişilebilirliği en üst düzeye çıkaracak, edinme maliyetini ve işletme eksergisini (dağılan enerji) en aza indirecek şekilde seçer. Yaklaşım beş referans mimaride kaba kuvvet aramasıyla doğrulanmış, ardından TIA-942 Tier I ve Tier II elektrik mimarilerine uygulanmıştır.

Girdi aralıkları bileşen başına verilir (MTTF saat; verimlilik yüzde; maliyet USD): 250 kVA UPS (KGK) için [32.787; 72.996], [85; 99], [51.215; 65.513]; STS için [36.732; 58.284], [84; 97]; jeneratör için [49.654; 64.355], [21; 35], [49.200; 65.433]. Tüm bileşenler için MTTR 8 saat alınmıştır. Tier I mimarisinde optimizasyon maliyeti 122.322,20 USD'den 116.004,52 USD'ye (yüzde 5,16), eksergiyi 203,39 J'den 140,13 J'ye (yüzde 31,10) düşürmüş, erişilebilirliği 3,3643 dokuzdan 3,4005 dokuza çıkarmıştır.

Tier II mimarisinde maliyet 292.795,44 USD'den 269.377,66 USD'ye (yüzde 7,99), eksergi 283,82 J'den 175,30 J'ye (yüzde 38,23) düşmüş, erişilebilirlik 3,3478 dokuzdan 3,4158 dokuza yükselmiştir. Genetik algoritma, kaba kuvvete yakın sonuçlara ulaşırken kapsamlı sıralamadan 6.763.260 kat daha hızlı çalışmıştır. Sınırlılık: sonuçlar belirli girdi aralıkları ve iki Tier mimarisi için geçerlidir.

Öne çıkan noktalar

  1. Çok amaçlı genetik algoritma, güç mimarisinin her konumunda ekipmanı erişilebilirliği artırıp maliyeti ve eksergiyi azaltacak şekilde seçer.
  2. Girdi aralıkları: 250 kVA UPS MTTF [32.787; 72.996] saat, verimlilik [85; 99] yüzde, maliyet [51.215; 65.513] USD; STS [36.732; 58.284] saat, [84; 97] yüzde; jeneratör [49.654; 64.355] saat, [21; 35] yüzde, [49.200; 65.433] USD. MTTR tüm bileşenler için 8 saat.
  3. Tier I: maliyet 122.322,20'den 116.004,52 USD'ye (yüzde 5,16), eksergi 203,39'dan 140,13 J'ye (yüzde 31,10), erişilebilirlik 3,3643'ten 3,4005 dokuza.
  4. Tier II: maliyet 292.795,44'ten 269.377,66 USD'ye (yüzde 7,99), eksergi 283,82'den 175,30 J'ye (yüzde 38,23), erişilebilirlik 3,3478'den 3,4158 dokuza.
  5. Genetik algoritma kaba kuvvet optimumuna yakın sonuçlara, kapsamlı sıralamadan 6.763.260 kat daha hızlı ulaştı.
  6. Yöntem beş referans mimaride kaba kuvvet aramasıyla doğrulandı.

Tasarımda kullanımı

  • Topoloji seçiminin erişilebilirliğin yalnızca bir parçası olduğunu kabul edin; sabit bir topolojide ekipman seçimi erişilebilirlik, kayıp ve maliyeti birbiriyle takas eder.
  • Tasarım optimize edicisinde tek çizgi şemasındaki her konum için katalog alternatiflerini çok amaçlı bir skora (dokuz cinsinden erişilebilirlik, yıllık kayıplar, yatırım maliyeti) göre arayın ve tek yanıt yerine Pareto kümesi gösterin.
  • Bu aramaların yapılabilmesi için katalog öğesi başına MTTF, verimlilik ve maliyeti saklayın.
  • Kapsamlı sıralama kombinatoryal olarak patladığından sezgisel arama kullanın.

Aylık bülten · ücretsiz

Referans listeniz güncel kalsın

Ayda bir: yeni eklenen kaynaklar, Türkiye mevzuatındaki değişiklikler ve yaklaşan veri merkezi etkinlikleri.

SoSo CAD

Yedeklilik kararlarını senaryolarla değerlendirin

SoSo CAD’de normal işletmeyi ve ekipman arızalarını karşılaştırın; beslenen yükleri ve kapasite açıklarını birlikte görün.

Demo iste
SoSo CAD’de normal işletme ve arıza senaryolarının karşılaştırması

Kimler okumalı

Güç mimarisi optimizasyonu ve erişilebilirlik modellemesi yapan araştırmacılar ve tasarım aracı geliştiricileri.

İlgili standartlar

  • ANSI/TIA-942

Yayın bilgileri

Yazarlar
Márcio Sergio Soares Austregésilo; Gustavo Callou
Yayıncı
Revista de Informática Teórica e Aplicada (Universidade Federal do Rio Grande do Sul)
Yıl
2019
Cilt
26
Sayı
2
Sayfalar
27-44
Belge dili
İngilizce
Kaynak türü
Bilimsel yayın
Erişim
Ücretsiz okunur
Lisans
CC BY-NC-ND 4.0 — atıf vererek, değiştirmeden ve ticari olmayan amaçlarla paylaşabilirsiniz
Özgün lisans notu (İngilizce)

Article states CC BY-NC-ND 4.0; non-commercial/no-derivatives licence, so citation only.

Künye

Márcio Sergio Soares Austregésilo; Gustavo Callou (2019). Stochastic Models for Optimizing Availability, Cost and Sustainability of Data Center Power Architectures through Genetic Algorithm. Revista de Informática Teórica e Aplicada (Universidade Federal do Rio Grande do Sul). 26(2), 27-44. https://doi.org/10.22456/2175-2745.83498

GüvenilirlikElektrikEnerji

Konuyla ilgili etkinlikler

Etkinlik takvimini inceleyin

İçerik ve tüm hakları eser sahiplerine aittir. SoSo CAD yalnızca künye, kendi hazırladığı özet ve kaynağa bağlantı sunar; kaynakların içeriğinden sorumlu değildir.