研究重点指出:
•回顾数据中心电源架构及推荐拓扑。
•调查电池技术、BMS以及基于AI/ML的控制策略。
•总结数据中心电力供应的净零目标和行业标准。
•回顾了近期行业白皮书和数据中心电力系统的概念验证。
•介绍近期获得资助的关于数据中心电池的研究与行业项目。
在这个现代数字基础设施时代,数据中心是存储、处理和管理大量数据的地方。它们支持人工智能(AI)和在线交易等关键服务,使大多数行业、行业和企业都能实现。随着如此庞大的数据快速增长,安全、可扩展且可靠的数据中心对全球经济和技术创新至关重要。
因此,高效数据中心的关键因素之一是能源问题,这涉及保持持续的能源支持,同时保持高可持续性和降低二氧化碳排放。在这方面,电池是现代数据中心中被视为重要的设备。它们的重要性在于通过储存多余电力稳定可再生能源,并保持数据中心的电力稳定。电池的核心是电池管理系统(BMS),通过追踪和分析不同的电池状态,帮助提升性能、安全性和寿命。先进BMS技术中的算法可以通过精确的充放电控制提高能效,减少故障,并延长数据中心设施电池的剩余使用寿命(RUL)。
因此,拟议论文概述了数据中心的电池技术和BMS,并重点介绍了其电力架构和能源管理拓扑结构。它从使用不间断电源(UPS)、电源单元(PSU)以及不同的电源拓扑对数据中心进行电力建模开始。然后,它展示了数据中心能源绩效规划的标准能效指标。讨论了重要的电池类型,并解释了它们为何成为当今数据中心运营的常见组成部分。BMS架构及其不同的控制层进一步介绍了与状态估计相关的内容,如电荷状态(SoC)、健康状态(SoH)和能量(SoE)。在这方面,本文的主要分析聚焦于将人工智能整合进BMS及其如何影响性能指标,从而实现拥有先进BMS的节能下一代数据中心。最终,将呈现净零标准、工业标准、工业白皮书文献综述、近期资助项目及挑战。随后,提供未来的研究方向和产业视角。
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