Modeling temperature distribution and power consumption in IT server enclosures with row-based cooling architectures

Moazamigoodarzi, Hosein; Gupta, Ravi; Pal, Souvik; Tsai, Pei-Ying; Ghosh, Subir; Puri, Ishwar K.

doi:10.1016/j.apenergy.2019.114355

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“…En la literatura se puede encontrar evidencias de la relación entre temperatura y el consumo eléctrico [10]- [12]. Dependiendo del fenómeno físico en las que ambas estén involucradas, esta relación puede ser bastante obvia e incluso se pueden diseñar mecanismos para optimizar el consumo eléctrico ante los cambios de temperaturas [13], [14]. En sistemas eléctricos de potencia más grandes, en los que las cargas eléctricas son variadas ya sean de tipo industrial, comercial y/o residencial; la relación entre estas variables ya no es tan evidente.…”

Section: Relación Temperatura Vs Demanda Eléctricaunclassified

“…De la literatura conocemos que la temperatura y el consumo eléctrico no tienen una relación lineal [10]- [12]. Sin embargo, por la manera como han sido analizado los datos en trabajos previos [12], [13], nos hace pensar que realizar un análisis de correlación lineal nos puede servir como punto de partida. Para el efecto, se realizó el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson [21] con los datos capturados en este sistema.…”

Section: Análisis De Correlaciónunclassified

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Integración de un Sistema de Monitoreo de Condiciones Climáticas al Sistema de Gestión de Energía Nacional

Enríquez¹,

Hierro²,

Sánchez³

et al. 2021

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Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema para la adquisición de datos en tiempo real de variables climáticas como son temperatura y condiciones climáticas; y su integración con el Sistema de Gestión de Energía - EMS de CENACE. Las variables climáticas adquiridas servirán para el análisis de la relación existente entre temperatura y demanda eléctrica en diferentes ciudades de Ecuador. Adicionalmente, la presentación de las condiciones meteorológicas en un despliegue operativo dentro del SCADA/EMS ayudará a la toma de decisiones en la operación en tiempo real del Sistema Nacional Interconectado. Este articulo mostrará los distintos conceptos y componentes utilizados para el desarrollo de este sistema, así como los resultados alcanzados a nivel de visualización. Para finalizar se presentarán los resultados de un análisis de la variabilidad de la demanda diaria horaria por seis meses, enfocándose en las ciudades de Guayaquil, Quito y Cuenca. A través de la técnica de minería de datos llamada Funciones Empíricas Ortogonales se explicará la correlación existente entre la amplitud de los vectores empíricos ortogonales calculados de la demanda y la temperatura de cada ciudad.

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Section: Relación Temperatura Vs Demanda Eléctricaunclassified

Section: Análisis De Correlaciónunclassified

Integración de un Sistema de Monitoreo de Condiciones Climáticas al Sistema de Gestión de Energía Nacional

Enríquez¹,

Hierro²,

Sánchez³

et al. 2021

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“…Several studies have parametrized heat recirculation and heat flow fields based on the temperature distribution in the data center [19,20]. The most detailed thermal model of a flow field to predict temperature distribution is a Computational Fluid Dynamics (CFD) model [21].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Thermal-Aware Virtual Machine Allocation for Heterogeneous Cloud Data Centers

2020

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In recent years, a large and growing body of literature has addressed the energy-efficient resource management problem in data centers. Due to the fact that cooling costs still remain the major portion of the total data center energy cost, thermal-aware resource management techniques have been employed to make additional energy savings. In this paper, we formulate the problem of minimizing the total energy consumption of a heterogeneous data center (MITEC) as a non-linear integer optimization problem. We consider both computing and cooling energy consumption and provide a thermal-aware Virtual Machine (VM) allocation heuristic based on the genetic algorithm. Experimental results show that, using the proposed formulation, up to 30 % energy saving is achieved compared to thermal-aware greedy algorithms and power-aware VM allocation heuristics.

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“…They showed the advantages and disadvantages of each flow type. Moazamigoodarzi et al 8 utilized analysis servers' temperature in IT (Information Technology) system using in-row cooling architecture using machine learning techinque.…”

mentioning

confidence: 99%

“…29 This arrangement of cooling units and data centers racks leads to no waste energy to cool the entire room. Moazamigoodarzi et al 8 reported that in-row cooling architectures require low air flow rate and high supply air temperature compared to raised floor architectures.…”

mentioning

confidence: 99%

Effect of in‐row cooling units numbers/locations on thermal and energy management of data centers servers

Nada

Abbas

2021

Int J Energy Res

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Modeling temperature distribution and power consumption in IT server enclosures with row-based cooling architectures

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Integración de un Sistema de Monitoreo de Condiciones Climáticas al Sistema de Gestión de Energía Nacional

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Thermal-Aware Virtual Machine Allocation for Heterogeneous Cloud Data Centers

Effect of in‐row cooling units numbers/locations on thermal and energy management of data centers servers

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