零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1,Wang Shibo 1,Cai Guowei 1,Liu Chuang 1,Guo Xiaoqiang 2
什么是超大规模计算? 21 世纪初,超大规模数据中心兴起,这些庞大的设施从一开始就被设计成实现最高效率。这些设施通常由云计算和互联网巨头(如谷歌、Facebook、微软和亚马逊)以及数据中心提供商(专门设计和构建数据中心并将其出租给他人的公司)建造。超大规模解决方案将应用程序计算、软件和存储资源分离,使每个资源都能够根据业务需求独立扩展性能或容量。随着存储需求的增长,公司可以添加运行软件定义存储 (SDS)(也称为虚拟化)的服务器,以实现独立于底层硬件的基于策略的数据存储配置,并独立于应用程序层扩展容量。对于超大规模系统,随着新节点添加到系统,数据会自动分布在整个存储服务器集群中。相反,随着性能需求的增长,公司可以添加服务器来增加计算能力,而不受存储层的影响。超大规模转移场景涉及将较小的非超大规模数据中心中的许多服务器整合到巨大的超大规模数据中心中。超大规模数据中心由维护数千台服务器并存储大量数据的企业使用,到 2020 年,一些数据中心将达到百亿亿级(总存储容量为 1x10 18 字节)级别。考虑拥有数千台不同使用年限和效率水平的服务器的数据中心。当服务器插入电源时,它会在 24 小时内不间断地消耗电力,一年总共消耗 8,760 小时。这样的数据中心需要不断改进服务器机架设计和存储系统,以经济高效地应对能耗、用户数量、数据量和设备数量的大幅增长。
Alabama 1,902.4 297.7 787.2 576.6 1,661.5 441.3 232.5 -433.0 0.0 332.9 244.4 774.3 551.6 Alaska 724.1 18.6 437.9 252.4 709.0 0.0 15.1 0.0 0.0 50.0 55.5 429.8 189.0 Arizona 1,526.9 154.0 468.0 609.0 1,231.1 333.1 102.4 -139.7 (s) 404.4 337.1 219.5 567.4 Arkansas 1,052.5 211.7 397.7 325.5 934.9 149.4 88.2 -120.0 0.0 218.3 172.7 378.9 283.3 California 6,882.4 30.0 2,130.9 3,044.7 5,205.7 183.5 882.0 600.4 10.9 1,203.7 1,193.1 1,539.3 2,915.8 Colorado 1,464.0 233.3 524.7 568.9 1,326.9 0.0 121.1 16.0 0.0 339.4 253.0 372.5 501.1康涅狄格州707.6 0.0 307.2 303.3 610.5 171.7 39.0 -113.6 0.0 235.3 178.1 68.7 225.9特拉华274.8 1.8 1.8 89.7 111.9 203.4 0.0 7.2 64.2 64.2 64.2 0.0 64.2 0.0 64.6 52.4 80.6 80.6 77.4 dist。
3 BEIS 确定了与 Bulb 相关的五个目标:确保 Bulb 客户继续受到保护、最大限度地降低消费者成本、防止或尽量减少对更广泛能源市场的负面影响、尽快完成并购流程并退出 SAR 并确保收回所有成本(即避免任何永久性的国库资金)。 4 BEIS 组建了一个跨政府团队,其中包括英国财政部和 Ofgem(作为观察员),以监督 Bulb 流程并批准相关决定和建议。 2023 年 2 月 7 日,作为政府机构更广泛变革的一部分,BEIS 被废除。新成立的能源安全与净零排放部 (DESNZ) 负责 BEIS 的能源组合,包括本报告中讨论的事项。本报告考虑了 BEIS 以及随后的 DESNZ 在实现这些目标方面的进展。
仪表数据由BEIS国家能源效率数据框架(需要)提供2,217户家庭,涵盖了2017年1月至2018年1月的电力,以及2017年6月至2018年6月的GAS。清洁和验证后,最终的数据集包含有关1,994户家庭的信息(排除了93个带有太阳能光伏的家庭),还有1,770例带有天然气数据的案例。电力数据和气体数据均已年化,并且天气数据也已纠正。可以在此处找到有关如何收集这些数据的进一步指导:https://www.gov.uk/government/publications/regional-energy-data-guidance-note。