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Sep 01, 2023

Nutzung erneuerbarer Energien zur Reduzierung der Emissionen von Rechenzentren

Das schnelle Wachstum der künstlichen Intelligenz (KI) und anderer stromhungriger Anwendungen für Computer und Datenverarbeitung hat zu einer explosionsartigen Ausweitung der Bereitstellungen für große Rechenzentrumseinrichtungen geführt

Das schnelle Wachstum der künstlichen Intelligenz (KI) und anderer stromhungriger Anwendungen für die Datenverarbeitung und Datenverarbeitung hat weltweit zu einer explosionsartigen Ausweitung der Einsätze in großen Rechenzentren geführt. Die Rechenzentrumsbranche steht zunehmend unter dem Druck, ihren Beitrag zu den globalen Emissionen zu reduzieren und gleichzeitig der Nachfrage nach mehr Verarbeitungskapazität gerecht zu werden. Eine Lösung, um den gleichzeitigen Bedarf an erhöhter Verarbeitung bei reduzierten CO2-Emissionen zu decken, besteht darin, die Standorte von Rechenzentren an oder in der Nähe von Standorten für die Erzeugung erneuerbarer Energien zu erhöhen.

Das kooperative Forschungszentrum Cloud and Autonomic Computing (CAC) der National Science Foundation (NSF) aus Industrie und Universität widmet sich der fortschrittlichen, von der Industrie vorangetriebenen Forschung und Entwicklung in Cloud-, verteilten und autonomen Computing-Methoden und deren Anwendung auf ein breites Spektrum von Anforderungen für seine Partner. Die Gesamtaufgabe des CAC Center besteht darin, in Zusammenarbeit mit Industrie und Regierung grundlegende Forschung und Entwicklung im Bereich Cloud und Autonomic Computing voranzutreiben. Der technische Tätigkeitsbereich des Zentrums umfasst Entwurfs- und Bewertungsmethoden, Algorithmen, Architekturen, Software und mathematische Grundlagen für fortschrittliche verteilte und automatisierte Computersysteme. Es werden Lösungen für verschiedene Ebenen untersucht, darunter Hardware, Netzwerke, Speicher, Middleware, Dienste und Informationsschichten.

Die Verfügbarkeit großer Mengen erneuerbarer Energie kann die Kostenkurve für groß angelegte Datenverarbeitung durchbrechen. Bei großen Rechenzentren macht Energie einen erheblichen Teil der Betriebskosten aus, der über die Lebensdauer der Ausrüstung ungefähr das gleiche Niveau wie die Kapitalinvestitionen erreichen kann.

Windkraft und Solarenergie sind zunehmend in erheblichen Mengen verfügbar, aber im Gegensatz zu früheren erneuerbaren Energiequellen wie Wasserkraftwerken schwanken die Verfügbarkeit und Kosten (manchmal sogar negativ) im Laufe des Tages erheblich. Um diese Energiequellen optimal zu nutzen, müssen Rechenzentren hochautomatisiert sein und sich vorzugsweise an abgelegenen Standorten in der Nähe dieser Quellen befinden, um die Übertragungskosten zu senken.

Die NSF CAC-Arbeit in den Bereichen Automatisierung, Analyse und Steuerungsstandards für Rechenzentren wendet das Fachwissen von Führungskräften mit jahrzehntelanger Erfahrung in diesen Prozessen und Methoden auf dieses Problem an. Durch Partnerschaften mit führenden globalen Standards entwickelnden Organisationen – wie der Distributed Management Task Force (DMTF), der Storage Networking Industry Association (SNIA) und dem Open Grid Forum (OGF) – und der Zusammenarbeit mit ihnen bei der Entwicklung, Prüfung und Implementierung von Standards Zur Übernahme durch andere globale Organisationen wie ISO und ihre internationalen Partner verfügt das CAC über eine lange Erfolgsgeschichte bei der Erstellung und Beeinflussung von Standards, die eine weltweite Akzeptanz erreichen.

Jüngste Projekte des CAC haben einen zunehmenden Fokus auf Standards entwickelt, die für die praktische Einführung der Automatisierung, Analyse und Steuerung von Rechenzentren in abgelegenen und mit erneuerbaren Energien betriebenen Umgebungen erforderlich sind. In Zusammenarbeit mit DMTF, SNIA und OGF hat das CAC umfangreiche Tests für die Redfish- und Swordfish-Standards durchgeführt, die zur Bereitstellung solcher Fähigkeiten für Computer- und Speichergeräte, für Datenübertragung und -betrieb sowie für die elektrische Verwaltung und Automatisierung in immer größerem Umfang eingesetzt werden der Rechenzentrumsinfrastruktur. Eine solche Automatisierung und Steuerung ist für den erfolgreichen Einsatz und Betrieb von Rechenzentren unter den variablen Energieverfügbarkeitsbedingungen, die mit der Nutzung von Wind- und Solarenergie einhergehen, von entscheidender Bedeutung und bringt gleichermaßen Kosteneffizienzvorteile für andere Umgebungen.

Das CAC arbeitet eng mit dem Global Laboratory for Energy Asset Management and Manufacturing (GLEAMM) der Texas Tech University (TTU) zusammen, dessen Kernaufgabe darin besteht, multidisziplinäre Forschung im Energiebereich anzuziehen und durchzuführen, in Partnerschaft mit Bundesinstitutionen, staatlichen Behörden und dem Privatsektor Sektor und anderen Universitäten. Die Mission von GLEAMM besteht darin, bestehende Technologien im Energiebereich zu verifizieren, zu validieren und zu charakterisieren sowie neue Spitzentechnologien zu entwickeln und sie durch Forschungskommerzialisierung und wissenschaftliche Veröffentlichungen der Öffentlichkeit zugänglich zu machen.

GLEAMM verfügt über ein breites Spektrum an Fähigkeiten, die speziell auf die Erforschung der Modernisierung der Stromnetzinfrastruktur und erneuerbarer Energien zugeschnitten sind. Zu den GLEAMM-Ressourcen gehören eine 150-kW-Solaranlage, Zugang zu mehreren Windturbinen mit einer Leistung von jeweils mehreren hundert kVA in Zusammenarbeit mit General Electric (GE) und Sandia National Laboratories sowie eine Reihe verteilter Zeigermesseinheiten (Distributed Phasor Measurement Units, PMUs) zur Überwachung Netz, 1 MW programmierbare ohmsche Lasten, eine programmierbare 187-kVAR-Last, ein 30-kW-Vierquadranten-Wechselrichter, ein 500-kW-Dieselgenerator, ein 81,6-kWh-Energiespeichersystem und ein Kontrollgebäude, das vollständig mit Spannungs- und Stromsensoren ausgestattet ist zur Datenerfassung und einer lokalen meteorologischen Station. Diese Möglichkeiten zur Energieerzeugung und -speicherung decken somit das gesamte Spektrum an Energiequellen ab, die bei neuen Rechenzentrumsimplementierungen wahrscheinlich anzutreffen sind.

Das GLEAMM-Mikronetz kombiniert die Forschungs- und Kommerzialisierungskompetenz der Texas Tech University mit Industrietechnologien der nächsten Generation zum Schutz, zur Verbesserung und zur Verwaltung der Stromübertragung und -verteilung. Das Hauptziel von GLEAMM besteht darin, eine funktionell vollständige Infrastruktur für innovative Studien in verschiedenen Bereichen im Zusammenhang mit erneuerbaren Energien und Mikronetzen bereitzustellen, wie z. B. Modernisierung, Energiemanagement, Stromqualität, Steuerung und Betrieb.

Zusätzlich zu diesen Hardwarefunktionen verfügt GLEAMM auch über OPAL-RT „Hardware-in-the-Loop“ (HIL)-Simulationsausrüstung, mit der computerbasierte Modelle mit Hardwaregeräten zusammengeführt werden, um die Wechselwirkungen zwischen beiden zu untersuchen. Was die Softwaresimulationsfunktionen betrifft, verfügt das GLEAMM über Lizenzen für mehrere branchenübliche Tools wie PSSE, PSCAD, PowerWorld, Exata CPS und VOLTRON. Die Simulations- und Rechenressourcen des CAC können zur Ergänzung der realen Ausrüstung genutzt werden, indem diese Ressourcen genutzt werden, um das Verhalten viel größerer Anlagen zu modellieren und zu verstehen.

Diese Ressourcen und Einrichtungen befinden sich am GLEAMM-Standort im Reese Center westlich von Lubbock, Texas. Dieses Zentrum ist ein ehemaliger Luftwaffenstützpunkt, der heute eine Reihe von akademischen Lehr- und Forschungseinrichtungen sowie mehrere Industriemieter beherbergt, etwa 20 Autominuten vom Hauptcampus der Texas Tech entfernt. GLEAMM kann Strom direkt aus drei Forschungswindtürmen mit einer Spitzenkapazität von 300 kVA beziehen, die bei Windgeschwindigkeiten von 11 m/s jeweils etwa 200 kW erzeugen, sowie aus einer Solaranlage mit einer Spitzenkapazität von 150 kVA auf seinem Gelände im Reese Center. Diese von Sandia National Laboratories betriebenen Windtürme sind direkt mit der Schaltausrüstung im GLEAMM Microgrid-Gebäude verbunden, in dem sich die Steuerungsausrüstung befindet. Diese Anlagen befinden sich auch in der Nähe von kommerziellen Windtürmen von General Electric und können über Leitungen der South Plains Electric Cooperative (SPEC) auf kommerziellen Strom zugreifen.

Für jede gegebene Last können Ressourcen, die kontinuierlich Strom benötigen – beispielsweise um die Systembereitschaft aufrechtzuerhalten, den Zugriff und die Verfügbarkeit zu verwalten und wesentliche Funktionen aufrechtzuerhalten – bei Bedarf mit externer kommerzieller Stromversorgung oder unserem Dieselgenerator vor Ort als Backup in Betrieb gehalten werden. Die GLEAMM-Einrichtungen sind umfassend mit Sensoren und Automatisierung in Laborqualität ausgestattet, um die Durchführung von Studien zu praktischen Methoden zur Glättung, Regulierung, zum Betrieb und zum Ausgleich von Arbeitslasten auf der Grundlage der lokalen und verteilten Stromverfügbarkeit in einem hochinstrumentierten Forschungsumfeld zu ermöglichen.

Über einen automatischen Transferschalter (ATS) kann das Mikronetz je nach Betriebsmodus entweder an das Primärnetz oder an einen Backup-Dieselgenerator angeschlossen werden. Das ATS schaltet den Microgrid-Betriebsmodus zwischen zwei möglichen Szenarien um. Im gängigsten Szenario, dem sogenannten „netzgekoppelten Modus“, ist das Mikronetz an die Stromversorgung der Anlage angeschlossen und der Dieselgenerator ist ausgeschaltet. In seltenen Fällen findet ein zweiter Betriebsmodus namens „Inselmodus“ statt, wenn das Mikronetz von der Stromversorgung der Anlage getrennt wird und die batteriegespeicherte Energie und der Dieselgenerator zur Hauptquelle des Systems werden.

Der Übergang vom netzgekoppelten zum Inselbetrieb kann geplant oder ungeplant erfolgen. Ein geplanter Übergang erfolgt, wenn der Betreiber die Änderung absichtlich vornimmt, indem er zunächst den Generator startet und dann die Ökostromerzeugung reduziert. Sobald die Ökostromerzeugung reduziert wird und der Dieselgenerator seinen stabilen Zustand erreicht, erfolgt die Synchronisierung mit dem Netz und anschließend schaltet das ATS vom Netz auf den Generatoranschluss um. Dabei ist es wichtig, dass die erneuerbare Energieerzeugung unter dem Lastniveau liegt, da der Dieselgenerator keinen überschüssigen Strom verbrauchen kann. Bei Energiemangel im Anlagennetz kann es zu ungeplanten Übergängen kommen. Wenn das gesamte Mikronetz aufgrund eines Anlagenausfalls ausfällt, werden die Solaranlage und die Windturbinen isoliert und der Dieselgenerator wird automatisch gestartet. Allerdings benötigt der Generator einige Minuten, um seinen stabilen Zustand zu erreichen und sich dann mit dem System zu verbinden, um das Mikronetz im Inselmodus zu versorgen. Während dieser kurzen Zeitspanne sind die Lasten stromlos, aber auch kritische und vorrangige Lasten schalten auf Batterie-Backup-Systeme um, um ihre Stromversorgung bei solchen Ausfällen aufrechtzuerhalten.

Das GLEAMM-Mikronetz ist so konfiguriert, dass es seine kritische Last, wie z. B. Rechenzentren und Rechenressourcen, die mit erneuerbarer Energie betrieben werden, vorrangig versorgt. Diese Last ist über einen Outback-Wechselrichter mit dem Mikronetz verbunden, der parallel zu einer 1600-Ah-Lithium-Ionen-Batterie betrieben wird, die einem herkömmlichen unterbrechungsfreien Stromversorgungssystem (USV) ähnelt, um die Zuverlässigkeit im Falle eines Ausfalls anderer Energiequellen aufrechtzuerhalten. Sobald am Eingang des Outback-Geräts ein Stromausfall festgestellt wird, isolieren seine Wechselrichter das System automatisch vom Ausfall und nutzen die Batterie, um die kritische Last ohne spürbare Verzögerungen oder Spannungsspitzen mit Strom zu versorgen. Der Unterschied zu einer herkömmlichen USV besteht in der Fähigkeit des kombinierten Systems, mehrere Eingangsstromquellen zu verarbeiten und die Umschaltung entsprechend zu steuern.

Um alle diese Geräte im Haupt-Microgrid-Bus (MCC) zu verbinden, verfügt die Anlage über mehrere Leistungsschalter, Sicherungen und Bedienfelder, die den Schutz und die Sicherheit des Systems gewährleisten. Der Betrieb und die Steuerung des Mikronetzes erfolgen über einen SEL-3530 Real-Time Automation Controller (RTAC), der es dem Bediener mit seiner bidirektionalen Kommunikation und der Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) ermöglicht, die Messungen des Systems zu visualisieren und Befehle zurückzusenden zu jedem Gerät. Darüber hinaus ermöglichen Messungen des Egauge-Messgeräts in verschiedenen Geräten die Beobachtbarkeit, Datenerfassung und Überwachung des Mikronetzes.

In der Anlage stehen außerdem zwei Phasor Measurement Units (PMUs) zur Verfügung, um die Größe, Frequenz und den Winkel der Spannung in Echtzeit zu erfassen. Eines dieser Geräte überwacht den Eingang und den Ausgang des Outback-Wechselrichters und stellt so sicher, dass die kritische Last ständig ein akzeptables Stromqualitätsniveau aufweist. Über den SEL-3530 hinaus werden alle diese Messungen an eine entfernte interaktive Plattform zur Datenvisualisierung und an eine Datenbank gesendet, in der diese Informationen für die Analyse nach dem Ereignis aufgezeichnet werden. Neben der bidirektionalen Kommunikation mit allen Microgrid-Elementen enthält der RTAC auch interne Steuerungsalgorithmen, die in früheren Forschungsprojekten entwickelt wurden.

Das Kommunikationssystem für Microgrid-Geräte von GLEAMM ist so konfiguriert, dass es eine breite Palette branchenüblicher und kundenspezifischer Tests unterstützt. Einer der eingesetzten Algorithmen ist für die Steuerung der fünf Solarwechselrichter verantwortlich und sendet Sollwerte für deren Stromerzeugung. Diese Sollwerte stammen von einem Maximum Power Point Tracker (MPPT), der darauf abzielt, die aus erneuerbaren Energiequellen verfügbare Energie oder einen definierten Wert zu maximieren. Der Benutzerschnittstellensollwert ist ein entscheidender Befehl für den Inselmodusbetrieb in dem Szenario, in dem die Solarerzeugung geringer sein muss als die Last, damit der Generator nicht die verbleibende Energie verbraucht. Wenn die Solarenergieerzeugung schließlich höher ist als die Lasten im Inselmodus, wird der Schutz des Dieselgenerators automatisch ausgelöst, wodurch jeglicher Stromverbrauch dieses Geräts vermieden wird.

Eine weitere Steuerung im RTAC ist der Outback-Batteriemanager. Anhand der im RTAC gesammelten Messungen werden Berechnungen durchgeführt, um die Gesamtmenge an Strom zu verfolgen, die vom Mikronetz erzeugt und verbraucht wird. Immer wenn die Erzeugung höher ist als der Verbrauch, sendet der Algorithmus einen Befehl an den Outback-Wechselrichter, sich mit dem Mikronetz zu verbinden, die kritischen Verbraucher zu versorgen und die Batterie aufzuladen. Sobald die Erzeugung geringer ist als der Verbrauch, weist der RTAC das Outback an, das Mikronetz zu trennen und die Batterie zu verwenden, um die Stromversorgung der kritischen Last aufrechtzuerhalten. Mit dieser Steuerung können wir die überschüssige erzeugte Energie speichern und sie in der Zeit nutzen, in der wir nicht genügend erneuerbare Energieproduktion haben. Der Akku entlädt sich bis zu einem vorgegebenen Wert, sodass er bei weiterem Energiemangel sicher bleibt und das Gerät vor einer Tiefentladung schützt. Wenn dieses Mindestniveau erreicht ist, fordert der RTAC-Controller das Outback auf, den Mikronetzstrom erneut zu nutzen.

Ergänzend zur physischen Infrastruktur umfasst die GLEAMM-Anlage einen digitalen Echtzeitsimulator der Firma OPAL-RT, in dem das gesamte Mikronetz und seine Geräte als vollständig simuliertes System modelliert werden. Mit diesem Simulator können reale elektrische Systeme mit hoher Zuverlässigkeit modelliert und durch seine Echtzeitsimulation das Verhalten realer elektrischer Geräte verfolgt werden. Mit diesen Einrichtungen und dem vollständigen Mikronetzmodell können GLEAMM-Steuerungen in einer virtuellen Umgebung getestet und validiert werden, ohne dass Bedenken hinsichtlich einer Beeinträchtigung des realen elektrischen Systems unter einer Vielzahl geplanter Betriebsbedingungen bestehen, und zur Modellierung des Verhaltens wahrscheinlich viel größerer Anlagen verwendet werden Wird in industriellen Rechenzentrumsumgebungen verwendet.

Zusätzlich zu den oben genannten Ressourcen für Energieerzeugung, -speicherung und -instrumentierung bringt das CAC auch umfassende Erfahrung mit, die im Laufe der Jahrzehnte im Betrieb von Datenverarbeitungs-, Speicher-, Netzwerk- und verteilten Betriebsabläufen in Rechenzentren erworben wurde. Das CAC verfügt in diesen Bereichen über erweiterte Fähigkeiten.

Das CAC hat die Instrumentierungs- und Automatisierungssuite DAVinci™ entwickelt, die einen integrierten Ansatz für die sehr unterschiedlichen Anforderungen an Analysen in Rechenzentrumsumgebungen bietet. DAVinci unterscheidet sich von früheren Datenerfassungs-, Automatisierungs- und Visualisierungstools dadurch, dass es ein ganzheitliches End-to-End-Design beinhaltet, das die Datenerfassung, den Datenfluss und die Effizienz optimiert. Obwohl es teilweise Überschneidungen mit bestehenden Überwachungs- oder Visualisierungslösungen gibt, wie z. B. den unten besprochenen, bietet keines der vorherigen Tools ein integriertes Framework und einen gekoppelten Satz von Tool-Suiten in der Art und Weise wie DAVinci.

Frühere Datenerfassungsinfrastrukturen umfassen separate IPMI-basierte Server-Lights-Out-Hardwareverwaltung, Redfish-basierte Verbesserungen dieser Tools, SNMP-Tools und Tools zum Abrufen von Server-Systemereignisprotokolldaten (SEL). Es gibt eine Vielzahl gerätespezifischer Protokolle für die Verwaltung und Steuerung von Hardwaregeräten, wie z. B. dedizierte Sensor- und Steuerungssysteme, Rack- und Raumstromverteilungseinheiten (PDUs) und andere kundenspezifische Rechenzentrumsgeräte. Viele davon können jetzt über speziell für diesen Zweck entwickelte Schemata im allgemeinen Automatisierungs- und Verwaltungsprotokoll für Redfish-Rechenzentren zusammengefasst werden.

DAVinci nutzt das Redfish-Protokoll und die vom CAC entwickelten und getesteten Tools zur Erfassung des Ressourcenstatus. Dieses System nutzt die Definitions- und Erfassungsfunktionen für Telemetriemetriken sowie die serverseitigen aggregierten Push-Datenübertragungsfunktionen von Redfish vollständig aus, um die Datenerfassung zu optimieren und anzupassen.

Die Visualisierungskomponente von DAVinci baut auf der Datenerfassungskomponente auf und bietet interaktive visuelle Darstellungen für die Situationserkennung und Überwachung von HPC-Systemen. Die Visualisierungsanforderungen werden auf die folgenden Dimensionen erweitert: räumliches HPC-Layout (physischer Standort der Ressourcen im System), zeitlicher Bereich (wie im Metriksammler beschrieben) und Ressourcenmetriken (wie CPU-Temperatur, Lüftergeschwindigkeit, Stromverbrauch usw.). .).

Die Visualisierungskomponente bietet räumliche und zeitliche Ansichten über Knoten, Racks und andere Einrichtungen und ermöglicht DAVinci-Benutzern die Filterung nach Zeitreihenmerkmalen, wie z. B. plötzlichen Temperaturänderungen, zur Fehlerbehebung im System. Es ermöglicht außerdem die Korrelation von Job- und Ressourcenmetriken über eine mehrdimensionale Analyse und lässt sich in die Automatisierungskomponente integrieren, sodass die Charakterisierung und prädiktiven Analyseergebnisse von HPC-Systemen mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens erzielt werden können.

Durch seine Partnerschaften mit internationalen Normungsorganisationen, Branchenmitgliedern und Regierungsbehörden auf der ganzen Welt ist das CAC gut positioniert, um Ihrem Unternehmen dabei zu helfen, die notwendigen Schritte zu unternehmen, um eine praktische Reduzierung der Emissionen zu erreichen und gleichzeitig viel größere rechnerische Geschäftsfähigkeiten einzusetzen, um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden Herausforderungen der künstlichen Intelligenz, des Rechenzentrumsbetriebs und der Datenverarbeitung in der modernen Welt. Die Kontaktinformationen finden Sie unten.

Bitte beachten Sie, dass dieser Artikel auch in der fünfzehnten Ausgabe unserer vierteljährlichen Publikation erscheinen wird.

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