A decision support system for waste heat recovery and energy efficiency improvement in data centres
A decision support system for waste heat recovery and energy efficiency improvement in data centres
复制标题
数据中心余热回收和能源效率提升的决策支持系统
DOI：
10.1016/j.apenergy.2019.05.029
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
11.2
通讯作者：
Luo Y
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Luo Y
数据中心行业正在成为最大和增长最快的工业部门之一，占全球电力供应的3%，占温室气体排放总量的4%。提出了一个余热回收框架及其配套的决策支持系统，能够评估余热（源）和潜在需求（汇）的兼容性，执行火用和时间可用性分析，并对可用的余热回收技术进行成本效益和环境影响分析。这个四阶段框架通过一个中型商业数据中心的案例研究来实施，以提供其适用性的证据。结果表明，框架和决策支持系统可以提供简化和优化的热回收策略，以减少数据中心的整体能源需求。通过推荐的解决方案，可以回收IT设备中68%的不可避免的废热，使回收的废热以热水的形式反馈到设施中，用于空间供暖等应用，从而使数据中心的电力使用效率提高约10%。决策支持系统提供的解决方案通常对大多数数据中心都是可用的，因为这些技术很容易获得，而且往往可以缩短回报时间并节省大量能源。
Data centre sector is emerging as one of the largest and fastest growing industrial sectors, accounting for 3% of the global electricity supply and contributing to 4% of total greenhouse gas emissions. A framework for waste heat energy recovery and its accompanying decision support system is presented with the ability to evaluate the waste heat (source) and potential demand (sink) compatibility, perform exergy and temporal availability analysis, and undertake cost-benefits and environmental impact analysis of available heat recovery technologies. This four stages framework is implemented through the case study of a medium-sized commercial data centre to provide evidence of its applicability. The results demonstrated that the framework and decision support system can deliver a streamlined and optimised heat recovery strategy for reducing overall energy requirement in the data centre. About 68% of the inevitable waste heat from IT equipment can be recovered by the recommended solution, allowing the recovered waste heat in the form of warm water to be fed back into the facility for applications such as space heating, achieving about 10% improvement in data centre power usage effectiveness. The solutions given by the decision support system are generally accessible for most data centres as the technologies are readily available and often lead to short payback time and substantial energy savings.
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影响因子：
9
作者：
Mikko Wahlroos;Matti Pärssinen;J. Manner;S. Syri
通讯作者：
Mikko Wahlroos;Matti Pärssinen;J. Manner;S. Syri
DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
作者：
Yang Luo
通讯作者：
Yang Luo
DOI：
--
发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
作者：
Yang Luo;E. Woolley;S. Rahimifard;A. Simeone
通讯作者：
A. Simeone
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发表时间：
2010
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--
作者：
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通讯作者：
Otto VanGeet