Le couplage de multiples paramètres dans le système de refroidissement et de récupération de chaleur résiduelle du centre de données entraîne une complexité de contrôle, les erreurs de modèle, de mesure et d’exécution réduisant significativement la précision du contrôle, ce qui limite l’amélioration de l’efficacité énergétique du système. Cet article aborde l’impact des conflits multi-objectifs sur la performance globale du centre de données, ainsi que les problèmes liés aux fluctuations de performance et à la quantification des risques d’exploitation causés par l’incertitude des paramètres, en prenant pour objet le système couplé de refroidissement par eau du lac Dongjiang et récupération de chaleur résiduelle dans le parc industriel de données massives du lac Dongjiang. Une stratégie d’optimisation multi-objectifs tenant compte de la consommation d’énergie et des coûts d’exploitation est proposée, et la robustesse de la stratégie de contrôle en incertitude est quantifiée par simulation de Monte Carlo. Par rapport au contrôle par règles, l’optimisation multi-objectifs permet de réduire respectivement la consommation d’énergie et les coûts d’exploitation du système couplé de 11,07 % et 16,25 %, avec une baisse de 0,01 du PUE ; par rapport à l’optimisation mono-objectif de la consommation d’énergie, la consommation n’augmente que de 0,28 % tandis que les coûts d’exploitation diminuent de 3,20 % ; comparé à l’optimisation mono-objectif des coûts électriques, la consommation baisse de 0,77 % tandis que les coûts augmentent de 0,54 %. Par une coordination multi-objectifs, bien que le coefficient de variation d’un indicateur de performance unique soit légèrement supérieur à celui de l’optimisation mono-objectif, le coefficient de variation de la consommation d’énergie est inférieur de 2,8 % à celui de l’optimisation des coûts électriques, et le coefficient de variation des coûts électriques est inférieur de 2,2 % à celui de l’optimisation de la consommation d’énergie, avec un taux d’erreur relativement faible dans le mode de stockage thermique, offrant un avantage de robustesse globale sous incertitude multi-paramètres.

centre de données; récupération de chaleur résiduelle; optimisation multi-objectifs; paramètres incertains; stratégie de contrôle