Design and Analysis of Sustainable Green Data Center with Hybrid Energy Sources

Development of renewable energy (RE) and mitigation of carbon dioxide, as the two largest climate action initiatives are the most challenging factors for new generation green data center (GDC). Reduction of conventional electricity consumption as well as cost of electricity (COE) with preferred quality of service (QoS) has been recognized as the interesting research topic in Information and Communication Technology (ICT) sector. Moreover, it becomes challenging to design a large-scale sustainable GDC with standalone RE supply. This paper gives spotlight on hybrid energy supply solution for the GDC to reduce grid electricity usage and minimum net system cost. The proposed framework includes RE source such as solar photovoltaic, wind turbine and non-renewable energy sources as Disel Generator (DG) and Battery. A hybrid optimization model is designed using HOMER software for cost assessment and energy evaluation to validate the effectiveness of the suggested scheme focusing on eco-friendly implication.

面向电量-调频-容量市场的数据中心园区算力及电力资源规划

数据中心广泛建设是智能时代的发展趋势。如何在保证数据中心服务质量的前提下,考虑数据中心负荷转移特性,并对其进行合理规划,对降低数据中心规划总成本及提升新型电力系统灵活性均有显著意义。为此,提出一种考虑多元电力市场引导下的数据中心园区算力及电力资源优化规划方法。首先,通过多面体定界收缩法建立虚拟发电机和虚拟储能模型,描述数据中心园区的聚合可调特性。然后,根据不同电力市场的结算规则,研究了数据中心园区参与电量-调频-容量市场的方式和经济收益。在此基础上,以综合成本最小化为目标,优化数据中心园区发电机、储能的建设容量以及服务器的建设数量。最后,以阿里巴巴公开运行数据为例,证明考虑多元电力市场能够大大降低数据中心规划成本,激励数据中心园区投资建设更多灵活性资源,为电网提供有效的调频服务和容量支撑。

温和地区某数据中心暖通工程设计

文章主要介绍位于温和地区贵阳某数据中心暖通空调工程的设计,设计内容包含数据中心的负荷计算、机房区和其他区域空调系统设计、气流组织设计及模拟,冷热源选择,气灭后通风系统设计、水系统设计以及暖通空调系统的运行策略。冷热源方案充分考虑温和地区气候和资源条件,过渡季节和冬季条件允许时通过冷却塔利用自然冷源,夏季使用中温冷水机组提供冷水和数据机房设置热通道封闭等节能技术,整体降低空调系统的能耗,数据中心电能利用率(PUE)为1.39。

数据中心主机房的能效评价方法及提升路径

本研究主要根据数据中心主机房的气流组织和UPS应用的实测结果,分析低负载率工况下气流组织存在的问题和UPS电源质量和运行效率,提出相应的机房能效提升路径,从而降低数据中心PUE值。

基于改进蚁群算法的算力灵活迁移优化算法

针对现有云计算环境下国网数据中心资源调度存在的调度效率低、能源消耗高等问题,文章提出了一种基于改进蚁群算法的算力灵活迁移优化算法。首先构建国网云数据中心的算力迁移模型,对数据中心的资源调度能耗进行建模。然后通过引入细菌觅食算法改进基本蚁群算法的信息素初始化,并重新设计了启发函数和信息素挥发因子。仿真实验结果表明,与现有模型相比,文章的算法能够求出更优的算力资源调度方案,在减小任务完成时间的同时降低了国网数据中心36.6%的能耗。

“东数西算”工程背景下韶关数据中心集群建设思路

当今全球已经进入数字化时代,信息数据量迅猛增长,算力资源的重要性也日益提升。为了支持处理这些海量数据,需要建设大量的数据中心建筑。文章基于“东数西算”工程的架构指引,通过总结韶关地区区位环境和产业资源现状,分析了建设韶关数据中心集群在能源利用和算力利用方面面临的挑战,并提出了针对性的建设思路。

基于电力数据中台的行为审计工具建设

目前电力数据中台围绕数据的安全使用,启用了数据库相关的审计功能,但是仍缺乏有效技术手段对应用层及数据使用者的风险行为进行自动化监测。为提升数据安全保障能力,本文提出建设数据中台行为审计工具,有效保障电力系统数据规范、数据安全;通过智能化手段能够实现电力系统数据异常访问行为分析和数据安全风险管控,自动识别数据异常访问、异常用户行为及数据安全风险隐患,辅助数据安全防护工作,防范因电力系统数据异常操作或内部泄漏造成的数据安全事件,实现数据安全风险可查、可控、可预警;对电力系统行为人的数据使用行为进行分析与画像,识别用户操作行为,对用户行为进行审计;实现电力数据流转动态监测、数据安全风险源头定位;通过电力数据安全风险实时监测、溯源核查、态势感知、精准定位、快速响应,全面提升电力数据安全事件的事前、事中、事后的技术管理水平。

基于数据中台的电力信息数据质量优化方法

为了提升电力信息数据质量,解决当前数据质量优化方法存在的优化效果不佳的问题,提出基于数据中台的电力信息数据质量优化方法。利用数据中台采集全域电力信息数据,将采集数据还原为十进制电力数据,通过确定聚类中心和相似度计算两个步骤,实现初始电力数据融合。针对缺失、噪声以及重复数据制定清洗方案,最终通过输出控制,完成电力信息数据质量的优化操作。实例分析结果表明,通过优化方法的应用得到的电力信息数据的完整性、精准性和及时性均满足设计要求,即得到良好的数据质量优化效果。

北京数据基础设施建设:概念、进展与路径

[研究目的]数据基础设施是数字经济高质量发展的根基,为数据要素的流通、共享和增值提供技术基础和制度保障。[研究方法]首先提出数据基础设施的概念和内涵,分析其作用机理和重要性;接着结合北京发展实际,从基础建设、基础制度和基础环境三个维度分析现状特点,并指出在算力供给、连通性、应用场景等方面的发展挑战;最后提出强化北京数据基础设施建设的对策建议。[研究结论]新时期加快北京数据基础设施建设,要加快突破关键核心技术,强化数据基础设施协同性,夯实数据基础制度体系,完善数据流通支撑体系,以高水平的数据基础设施建设与运营支撑全球数字经济标杆城市建设。

基于流域电力生产数据中心的主设备故障诊断研究

随着智能水电站、集控中心的发展,各流域水电开发公司建设了电力生产数据中心,构建了标准化、规范化的数据模型,打通了底层系统通道。在电力生产数据中心的基础上,构建统一的主设备监测数据模型,并为应对现有设备报警模式的缺陷,分析专家知识和智能诊断方式的优势,建立了电站主设备的综合诊断系统,提供了多层次、多角度地的诊断参考意见,对推进智能水电建设、集控发展有着重要的意义。最后,以某混流式发电机组运行工况数据为例,分析并验证了综合诊断模型的有效性。

计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度

风电机组并网容量占比的不断增大为电力系统风电消纳带来了巨大挑战。数据中心作为高灵活性电负荷,具有电网风电消纳巨大潜力。因此,提出一种计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度模型。首先,根据数据中心的分层结构建立信息层和电力层之间的耦合模型;其次,针对风电出力不确定性,搭建计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度模型;最后,基于对偶理论和两阶段鲁棒优化算法,将调度模型转化为鲁棒优化模型并采用列和约束生成算法(column and constraint generation,C&CG)和对偶理论进行求解。算例结果表明:数据中心参与微电网经济调度可有效降低运行成本,同时系统运营商按需求可灵活调整风电出力不确定性。

数据中心全直流供电系统的构建及其综合评价

“双碳”目标对数据中心提出了高效率、高可靠、低碳排放的需求。因此,构建了一种接入可再生能源和大规模储能的数据中心全直流供电系统,并对其进行了综合评价。首先,分析数据中心供电系统“源-网-荷-储”各环节的特点和需求,综合考虑系统效率、可用性、经济性、环保性4个维度,建立了评价指标体系。然后,利用AHP(层次分析法)和模糊综合评价法,开发了DCES(数据中心能源系统)架构评价工具。最后,通过DCES将全直流供电系统与传统交流供电系统进行对比评价,结果表明,提出的全直流供电系统尽管经济性稍差,但综合评价指标更优,可作为未来数据中心新型供电系统的一个可选方案。

电力行业数据中心资源整合及桌面应用方案设计

针对电力行业网络能源系统高可靠性和高稳定性的基本要求,以及坚强的智能电网对电力工业和绿色高效的网络能源系统建设的需要,设计了电力行业虚拟化整体建设方案。对电力行业虚拟化整体建设方案进行了整体架构,对存储整合和服务器整合进行了设计;在此基础上设计了电力行业数据中心资源整合方案和电力行业数据中心桌面应用方案;基于EASTED vServer服务器虚拟化技术及解决方案,对硬件方案、业务迁移等进行了详细的规划和设计,满足了电力行业发展的不同需求。

数据中心供配电系统应用分析

数据中心供配电系统是数据中心最重要的基础设施,为电子信息系统运行提供安全保障。“交流UPS和直流UPS”“分立式和一体化”这两种技术对数据中心供配电系统产生了不同的应用方式。在数据中心工业化的发展趋势下,“不间断”和“一体化”供配电系统将得到快速发展。

虚拟化技术在电厂数据中心服务器资源整合中的应用研究

在信息技术领域中虚拟化技术是一种资源管理技术,通过抽象硬件平台的过程,使资源被多个实体共享。这种技术能够显著提高服务器和其他资源的利用率,降低运营成本,同时增强系统的灵活性和可扩展性。本文从虚拟化技术的基本概念入手,深入探讨了其在数据中心,电厂数据中心服务器资源整合中的应用。再通过技术测试验证了虚拟化技术在提升资源利用率、降低运维成本、增强数据中心安全性和可靠性方面的实际效果,展示了虚拟化技术在电厂数据中心资源整合中的应用价值和未来发展潜力。

数据中心不间断供电构架可靠性研究

大型数据中心供电的任何故障都可能给业主和客户带来重大经济损失或灾难性后果。针对数据中心各类供电构架可靠性进行了系统的分析,研究了数据中心不间断供电构架可靠性模型与计算方法,为客户和供电系统设计者在数据中心的规划与设计中提供了理论参考。

人工智能算力中心建设研究

随着ChatGPT的出现,人工智能(AI)将成为国家间竞争的关键力量。作为支撑AI运营和发展的重要平台,算力中心在技术标准、具体功能、应用领域和运营模式上与传统的超算中心、云数据中心有所不同。随着国家政策支持和市场需求的推动,AI算力中心正在成为推动数字经济发展的新引擎。文章将简要分析AI算力中心,并探讨在新形势下推动我国AI产业健康快速发展的各要素。

数据中心局部电能利用效率测算方法与实证研究

针对数据中心不同分区电能利用效率(PUE)的测算需求,确定了分区内能耗构成,包括IT设备能耗、空调末端分摊能耗、冷源系统分摊能耗、供配电系统分摊能耗和其他系统分摊能耗。通过建立5个能耗指标的测算模型,最终形成了数据中心局部电能利用效率(pPUE)的测算方法,并选取了数据中心典型机房开展实证研究,为数据中心能耗指标监测和完善提供参考和依据。

基于数据中台的电力大数据高效挖掘分析技术研究

构建基于数据中台的电力大数据挖掘分析平台,其中数据源层获取来自不同渠道的电力初始大数据,数据中台层数据接入模块负复制传输数据源层获取的多种电力大数据;数据挖掘分析模块在数据服务、运营模块支持下,通过提取电力大数据语义关联特征量,结合模糊C均值算法的特征聚类融合,高效挖掘电力大数据,并利用密度峰值聚类方法分析数据挖掘结果,检测电力数据异常值;业务应用层呈现挖掘分析结果。实验表明该技术可以挖掘到不用电力大数据之间的潜在关系,通过电力正常数据样本点的聚类,筛选出异常电力数据,实现异常电力大数据分析。

重力对新型大功率环路热管传热性能影响的实验研究

针对数据中心冷却引发的巨大能耗问题,提出一种可用于数据中心服务器冷却的大功率空冷式环路热管。通过大量对比实验,探究重力对该环路热管传热性能的影响。实验结果表明,所提出的梯度毛细结构以及对回流液体再冷却的方法能够有效改善大功率环路热管在不同重力模式下的传热性能。经过结构优化后的环路热管在重力辅助模式下的最大传热能力达950 W,对应的系统总热阻低至0.1℃/W,且成功实现了逆重力模式下的运行。