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SISTEMA INTEGRAL PARA LA GESTIÓN ÓPTIMA COORDINADA DE RECURSOS EN CENTROS DE DATOS DE ALTAS PRESTACIONES

EXPLORA LAS POSIBILIDADES

Generar modelos predictivos, precisos y eficientes que permitan anticipar la generación de energía a partir de fuentes renovables.

Minimizar coste total de la energía del centro de datos y maximizar la densidad de cómputo media mediante el análisis.

¿PORQUÉ GridE ?

El objetivo general del proyecto Grid E es investigar y desarrollar un nuevo sistema integral de gestión óptima coordinada de las capacidades de generación de energía, almacenamiento, refrigeración y computación en centros de datos de altas prestaciones basados en tanques de inmersión en fluidos bi-fase, que permita reducir el consumo energético y la utilización de fuentes de generación renovable, maximizando la rentabilidad de las instalaciones de los centros de análisis masivos de datos.

"GridE plantea un cambio radical en el tratamiento del consumo de energía de los centros de datos, buscando la reducción al mínimo del coste energético y la escalabilidad"

OBJETIVOS ESPECÍFICOS DEL PROGRAMA

Reducir el consumo energético de los centros de datos de altas prestaciones, eliminando el coste energético derivado de la refrigeración mediante inmersión en fluidos bi-fase.

Diseñar una solución de computación capaz de satisfacer las necesidades de edge computing, reduciendo los efectos ambientales, económicos y de suministro de energía.

Aumentar la resolución y precisión de las predicciones de generación de energía a partir de fuentes renovables, minimizando el grado de incertidumbre y mejorando la gestión del riesgo operativo.

Permitir la integración de múltiples fuentes de energías renovables de manera distribuida en los centros de datos masivos, facilitando las decisiones de optimización energética en los subsistemas.

Definir la arquitectura del nuevo sistema de gestión óptima coordinada de las capacidades de generación de energía, almacenamiento, refrigeración y computación en federaciones de edge datacenters.

Obtener el conjunto de variables de control directo o indirecto, sus rangos de variación, las restricciones y las dependencias para la determinación de los algoritmos óptimos de control.

BENEFICIOS

Si múltiples centros de datos de pequeño tamaño se ponen de acuerdo para trabajar de forma federada, obtendrían los siguientes beneficios:

Gestión conjunta del reparto de carga, teniendo en cuenta la heterogeneidad en los cóstes de energía. Máximo aprovechamiento de los recursos al mínimo coste.

Gestión conjunta de los recursos, lo que permite ajustar más los recursos de computación, teniendo en cuenta que los picos de carga pueden ser absorbidos por otros centros de datos.

Gestión conjunta de las capacidades de generación y almacenamiento de energía para aprovechar al máximo las energías renovables.

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