Die Kopplung mehrerer Parameter im Kühlsystem und der Abwärmerückgewinnung eines Rechenzentrums führt zu komplexer Regelung, wobei Modell-, Mess- und Ausführungsfehler die Regelgenauigkeit erheblich verringern und die Verbesserung der Energieeffizienz des Systems einschränken. Dieser Artikel beschäftigt sich mit den Auswirkungen von Zielkonflikten auf die Gesamtleistung des Rechenzentrums sowie mit der Quantifizierung von Leistungsschwankungen und Betriebsrisiken, die durch Parameterunsicherheiten verursacht werden, am Beispiel eines gekoppelten Kühl- und Abwärmerückgewinnungssystems mit Seewasserquelle des Dongjiang-See-Datenindustrieparks. Es wird eine mehrzielige Optimierungsstrategie vorgeschlagen, die den Energieverbrauch sowie die Betriebskosten berücksichtigt, und mittels Monte-Carlo-Simulation die Robustheit der Steuerungsstrategie unter Unsicherheit quantifiziert. Im Vergleich zur Regelung reduziert die mehrzielige Optimierung den Energieverbrauch und die Betriebskosten des gekoppelten Systems um jeweils 11,07 % bzw. 16,25 %, bei einer PUE-Reduktion von 0,01; im Vergleich zur einzieligen Energieverbrauchsoptimierung steigt der Energieverbrauch nur um 0,28 %, während die Betriebskosten um 3,20 % sinken; im Vergleich zur einzieligen Stromkostenoptimierung sinkt der Energieverbrauch um 0,77 %, während die Betriebskosten um 0,54 % steigen. Durch die mehrzielige Koordination ist der Variationskoeffizient eines einzelnen Leistungsindikators zwar etwas höher als bei der einzieligen Optimierung, der Variationskoeffizient des Energieverbrauchs ist jedoch 2,8 % niedriger als bei der Stromkostenoptimierung und der Variationskoeffizient der Stromkosten 2,2 % niedriger als bei der Energieverbrauchsoptimierung, mit relativ niedriger Fehlerrate im Wärmespeichermodus und bietet somit globale Robustheitsvorteile bei multiparametrischer Unsicherheit.

Rechenzentrum; Abwärmerückgewinnung; mehrzielige Optimierung; unsichere Parameter; Steuerungsstrategie