可再生能源共址部署的人工智能数据中心的能量管理
最优化与控制
2025-09-25 v2 人工智能
系统与控制
系统与控制
摘要
我们为具有共址可再生能源发电设施的人工智能（AI）数据中心开发了一套能量管理系统（EMS）。在成本最小化框架下，可再生能源共址部署的数据中心（RCDC）的 EMS 协同优化 AI 工作负载调度、现场可再生能源利用以及电力市场参与。在批发和零售市场参与模型下，RCDC 运行的经济效益均得到最大化。基于电力价格、数据中心功耗和可再生能源发电的真实轨迹进行的实证评估表明，可再生能源与 AI 数据中心的共址部署显著降低了电力成本。
引用
@article{arxiv.2507.08011,
title = {Energy Management for Renewable-Colocated Artificial Intelligence Data Centers},
author = {Siying Li and Lang Tong and Timothy D. Mount},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.08011},
year = {2025}
}