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可再生能源共置人工智能数据中心的能源管理

Created by
  • Haebom

作者

李思英、童朗、Timothy D. Mount

大纲

本文开发了一种面向人工智能 (AI) 数据中心与可再生能源共存的能源管理系统 (EMS)。在成本最小化框架下，可再生能源共存数据中心 (RCDC) 的 EMS 能够联合优化 AI 任务调度、现场可再生能源利用和电力市场参与度，从而最大化批发和零售市场参与模式下 RCDC 运营的经济效益。基于实际电价、数据中心用电量和可再生能源发电跟踪数据进行的实证评估表明，可再生能源与 AI 数据中心共存可显著节省电力成本。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：实证证明了可再生能源与AI数据中心共存降低电力成本的潜力。展示了集成AI任务调度、可再生能源利用和电力市场参与的能源管理系统（EMS）的有效性。分析了批发和零售市场参与模式下的经济影响。
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Limitations：这是一项基于真实数据的实证评估，但可能仅限于特定区域或数据中心的数据。其对各类人工智能工作负载和可再生能源的普遍适用性有待检验。EMS 的长期稳定性和可扩展性仍需进一步研究。目前尚未进行系统建设和运营的成本分析。
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