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Modellierung und Betriebsoptimierung der Kühlsysteme von Rechenzentren durch Künstliche Intelligenz

Aufgabenstellung

Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung ist der Energieverbrauch von Rechenzentren in den letzten Jahren erheblich gestiegen. Insbesondere für die Kühlung der IT Hardware kommen komplexe Kühlsysteme zum Einsatz, die gewöhnlich mit vergleichsweise einfachen Automationssystemen betrieben werden. Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll gezeigt werden, dass durch eine Flexibilisierung der Betriebsstrategie signifikante Einsparungen bei Energiebedarf und Kosten erzielt werden können. Dafür ist das Kältesystem eines Frankfurter Rechenzentrums auf Basis realer Daten zu modellieren und anhand von Energy Performance Indicators die Performance von innovativen Betriebsstrategien simulativ zu bewerten. Zur Parametrierung der Modelle und Optimierung können auf KI-basierte Technologien des Startups etalytics GmbH (etalytics.de) zurückgegriffen werden.

Schwerpunkte

  • Literaturrecherche zur Betriebsstrategieoptimierung von Kühlsystemen.
  • Modellieren des Energiesystems eines Frankfurter Rechenzentrums in Modelica/Dymola (aufbauend auf einer vorhandenen Modellbibliothek)
  • Umsetzen einer optimierten Betriebsstrategie in Python (aufbauend auf einem vorhandenen Framework)
  • Ermitteln des energetischen und monetären Einsparpotentials an einem realen Anwendungsfall

Notwendige Vorkenntnisse

nicht definiert

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