Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Optimizing Multi-tenant Cloud Resource Pools via Allocation of Reusable Time Slots Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Optimizing Data Centres Operation to Provide Ancillary Services On-Demand

verfasst von : Marcel Antal, Claudia Pop, Dan Valea, Tudor Cioara, Ionut Anghel, Ioan Salomie

Erschienen in: Economics of Grids, Clouds, Systems, and Services

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

In this paper a methodology for optimizing Data Centres (DCs) operation allowing them to provide various types of Ancillary Services on-demand is proposed. Energy flexibility models have been defined for hardware devices inside DCs aiming at optimizing energy demand profile by means of load time shifting, alternative usage of non-electrical cooling devices (e.g. thermal storage) or charging/discharging the electrical storage devices. As result DCs are able to shape their energy demand to provide additional load following reserve for large un-forecasted wind ramps, shed or shift energy demand over time to avoid an coincidental peak load and feed back in the grid the energy produced by turning on their backup fossil fuelled generators to maintain (local) reactive power balance under normal conditions. Experiments via numerical simulations based on real world traces of DC operation highlight the methodology potential for optimizing DC energy consumption to provide Ancillary Services.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel The Open Service Compendium
Nächstes Kapitel A Specification Language for Performance and Economical Analysis of Short Term Data Intensive Energy Management Services
Literatur
1.
Liu, Z., Wierman, A., Chen, Y., Razon, B., Chen, N.: Data center demand response: avoiding the coincident peak via workload shifting and local generation. In: ACM SIGMETRICS/International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems, pp. 341–342. ACM, New York (2013)
2.
3.
Ghasemi-Gol, M., Wang, Y., Pedram, M., Hsieh, M.: An optimization framework for data centers to minimize electric bill under day-ahead dynamic energy prices while providing regulation services. In: Green Computing Conference (IGCC), Dallas, pp. 1–9. IEEE (2014)
4.
Koomey, J.: Growth in data center electricity use 2005 to 2010. Analytics Press, Oakland, CA, 1 August 2010
5.
Ma, O., Alkadi, N.: Demand response for ancillary services. IEEE Trans. Smart Grid (99) (2013). IEEE
6.
Zhang, Y., Wang, Y., Wang, X.: TEStore: exploiting thermal and energy storage to cut the electricity bill for datacenter cooling. In: 8th International Conference and Workshop on Systems Virtualization Management, Las Vegas, pp. 19–27 (2012)
7.
Tang, Q.: Sensor-based fast thermal evaluation model for energy efficient high-performance datacenters. Intel Corporation. In: Intelligent Sensing and Information Processing (ICISIP) 2006, Bangalore, pp. 203–208, IEEE (2006)
8.
9.
Li, L., Zheng, W., Wang, X.: Coordinating liquid and free air cooling with workload allocation for data center power minimization. In: 11th International Conference on Autonomic Computing (ICAC 2014), Philadelphia. USENIX (2014)
10.
Urgaonkar, R., Urgaonkar, B., Neely, M., Sivasubramaniam, A.: Optimal power cost management using stored energy in data centers. In: ACM SIGMETRICS Joint International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems, pp. 221–232, ACM, New York (2011)
11.
Zheng, W., Ma, K., Wang, X.: Exploiting thermal energy storage to reduce data center capital and operating expenses. In: 20th International Symposium on High Performance Computer Architecture (HPCA), Orlando. IEEE (2014)
12.
Govindan, S., Sivasubramaniam, A., Urgaonkar, B.: Benefits and limitations of tapping into stored energy for datacenters. In: Proceedings of the 38th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA), San Jose, pp. 341–352. IEEE (2011)
13.
Aksanli, B., Rosing, T.: Providing regulation services and managing data center peak power budgets. In: Design, Automation and Test in Europe Conference and Exhibition (DATE), Dresden, pp. 1–4. IEEE (2014)
14.
Ghamkhari, M. Mohsenian-Rad, H.: Data centers to offer ancillary services. In: Proceedings of IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm), Tainan City. IEEE (2012)
15.
Li, Y., Chiu, D., Liu, C., Phan, L.T.X., Gill, T., Aggarwal, S., Zhang, Z., Thau Loo, B., Maier, D., McManus, B.: Towards dynamic pricing-based collaborative optimizations for green data centers. In: Data Engineering Workshops (ICDEW), Brisbane, pp. 272–278. IEEE (2013)
16.
Janacek, S., Schomaker, G., Nebel, W.: Data center smart grid integration considering renewable energies and waste heat usage. In: Klingert, S., Hesselbach-Serra, X., Ortega, M.P., Giuliani, G. (eds.) E2DC 2013. LNCS, vol. 8343, pp. 99–109. Springer, Heidelberg (2014)CrossRef
17.
Chen, Y., et al.: The case for evaluating mapreduce performance using workload suites. In: Modeling, Analysis and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS), Singapore, pp. 390–399. IEEE (2011)
18.
19.
20.
21.
Metadaten
Titel
Optimizing Data Centres Operation to Provide Ancillary Services On-Demand
verfasst von
Marcel Antal
Claudia Pop
Dan Valea
Tudor Cioara
Ionut Anghel
Ioan Salomie
Copyright-Jahr
2016
Buch
Economics of Grids, Clouds, Systems, and Services

Print ISBN: 978-3-319-43176-5

Electronic ISBN: 978-3-319-43177-2

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-43177-2_9