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数据中心和设施电源解决方案
跨越式解决方案 小型停电解决方案 绝大多数停电 (87%) 持续时间不到一秒钟。但即使是这种暂时中断也可能对基础设施造成严重损害。例如，数据中心可能需要 3 到 6 个小时才能将其操作转移到镜像站点或安全关闭，因此保护这些关键系统免受代价高昂的电压下降或完全重启的影响至关重要。在整个系统的设计阶段，除了 UPS 的拓扑结构外，还需要考虑储能系统的尺寸和技术。大多数 UPS 依靠传统电池作为储能系统。由于其运行特性，如果尺寸合适并与发电机组操作协调，超级电容器即使在数据中心和数字应用中也可以有效地用作备用电源。超级电容器代表了一种创新的绿色存储技术，其特点是能量密度相对较低，功率密度极高。
数据中心现场发电 - 主旨
信息和通信技术 (ICT) 行业是全球增长最快的行业之一。显然，我们通过互联网消费的大量信息和数字服务也需要大型、集中的信息技术 (IT) 基础设施形式的物理资源。我们在数据中心及其能源和资源消耗的增长中尤其可以看到这一点。根据国际能源署 (IEA) 的数据，2019 年全球数据中心消耗了约 270 太瓦时 (TWh) 的电力，约占全球总电力消耗的 1%。随着 5G、人工智能 (AI) 和其他使能技术解锁大量新应用，预计这一数字还会上升。面对这一发展，在可再生能源仍然稀缺的时代，数据中心需要探索和利用支持未来能源系统的电源概念。
综合数据中心管理 (IDCM)
数据中心对业务运营的重要性和核心性从未如此之高，但它们需要更高效、更具弹性和更灵活。实现这些目标的最佳方式是将关键基础设施（电力、冷却、监控和建筑本身）与 IT 设备和应用程序紧密集成。数据中心与其他类型的建筑不同，它们受到其中运行的系统行为的极大动态影响。IDCM 集成了从建筑到虚拟化的众多系统，以提供更高的效率、简化的管理和更好的洞察力。
JLARC 弗吉尼亚数据中心研究
Dominion 的服务区域和更广泛的 PJM 地区，此建模练习的范围和意图与 Dominion 的综合资源计划 (IRP) 有显著差异。本文描述的分析本质上是探索性的，仅用于研究弗吉尼亚州不同脱碳目标水平下不同负荷增长路径的影响。本研究的目的与综合资源规划建模练习不同，不应如此解释，也不旨在精确模拟 PJM 市场。
数据中心 - 分区条例修正案
除 PRC 区外，草案文本未提议对允许设立数据中心的分区进行任何更改。虽然目前允许在 PRC 区设立数据中心，但目前 PRC 区内没有现有或已获批准的数据中心。此外，除精酿饮料生产机构和小规模生产机构外，PRC 区不允许任何其他工业用途 - 这些用途以客户为中心，与市中心和会议中心区域兼容。因此，草案文本显示了一个选项，可以取消 PRC 区数据中心的许可。此外，在 P 区，有时提议允许分区内允许的所有或大部分用途。为了确保数据中心专门为特定位置规划，草案文本将 P 区的许可修改为 SE（如果未取消该用途，则包括 PRC 区）。
量化数据中心碳足迹
数据中心已成为全球碳足迹的越来越重要的贡献者。在2021年，全球数据中心行业负责全球温室气体排放量的1％。随着更多资源密集型工作负载，例如大型语言模型，越来越受欢迎，该百分比将进一步增加。因此，对于数据中心服务提供商而言，意识到并对其设计和运营选择的可持续性影响负责至关重要。然而，由于缺乏全面的指标，碳感知的设计工具以及碳吸引力优化的指南，因此减少数据中心的碳足迹一直是一个充满挑战的过程。在这项工作中，我们提出了Footprinter，这是一种首个工具，该工具支持数据中心设计师和运营商评估其数据中心的环境影响。Footprinter使用粗粒的操作数据，网格能量混合信息和离散事件模拟来确定数据中心的操作碳足迹并评估基础设施或操作变化的影响。脚 - 打印机可以在几秒钟内模拟商品笔记本电脑上区域数据中心的操作天数，从而返回估计的足迹，并带有边际误差。通过将此项目开源，我们希望与社区一起开发方法和工具，以系统地评估和探索数据中心的可持续性。
数据中心设施的可持续性指标
●类别1（PUE 1） - 提供了能量性能数据的基本水平；例如IT负载是在UPS输出处测量的。●类别2（PUE 2） - 提供了能量性能数据的中间水平，例如IT负载是在PDU或分支电路的输出下测量的。类别3（PUE 3） - 提供了能量性能数据的高级分辨率。例如IT负载是在ITE输入处测量的；这意味着在功率进入数据中心的核心计算硬件（包括服务器，存储设备和网络设备）中的核心计算硬件的位置正在跟踪能源消耗。较高的测量类别提供了更准确的能源使用报告，因此为提高数据中心效率提供了更大的机会。
为人工智能和数据中心基础设施提供动力......
数据中心的电力需求正在迅速增长。300-1000MW 或更大的超大规模设施的连接请求以及 1-3 年的交付周期正在扩大当地电网以这种速度输送和供应电力的能力。目前和中期（2030 年以后）的一个重要因素是人工智能应用的电力需求不断扩大。硬件和软件的进步使得大型语言模型 (LLM) 的开发成为可能，这些模型现在在各种有价值的任务上都接近人类的能力。随着这些模型变得越来越大，人们也担心随着人工智能工具越来越深入地融入社会，未来部署 LLM 所需的能源将大幅增加。凭借能源部在能源效率、清洁能源部署、创新电网技术以及与人工智能相关的能源消耗和研究方面的领导地位，该部门可以在帮助国家满足这些新的战略能源需求方面发挥核心作用。SEAB 人工智能和数据中心基础设施供电工作组已经研究了可靠且经济地支持这些不断增长的电力需求的方案，而不会损害现有客户，同时限制温室气体排放的影响。调查沿着三个紧密协调的轨道进行：
AgileHubTM - Shelter 模块化数据中心解决方案
智能 DCIM 系统通过全方位的传感器与所有关键方面进行通信，以监控基础设施的状态。实时警报和通知使操作员能够主动识别并及时解决任何问题。智能监控平台可与您的 BMS 系统集成，实现远程集中管理和监控，帮助组织有效地管理和监控其基础设施，确保最佳性能、资源利用率和安全性。