Modelos estocásticos de energía solar a pequeña escala: un caso de uso de centro de datos
Autores: Alouf, Sara; Jean-Marie, Alain
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Modelos estocásticos de energía solar a pequeña escala: un caso de uso de centro de datos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Energía solar
Panel fotovoltaico
Investigación en TI verde
Consumo de energía
Centros de datos
Modelo estocástico
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 14
Citaciones: Sin citaciones
Modelar la cantidad de energía solar recibida por un panel fotovoltaico es una parte esencial de la investigación en TI verde. La motivación específica de este trabajo es la gestión del consumo de energía de los grandes centros de datos. Proponemos un nuevo modelo estocástico para la irradiación solar que presenta variaciones a escala de minutos y, por lo tanto, es adecuado para el control a corto plazo de los rendimientos. Partiendo de modelos anteriores, utilizamos una clasificación orientada al clima de los días obtenida a partir de observaciones pasadas para parametrizar la fuente solar. Demostramos a través de extensas simulaciones, utilizando cargas de trabajo reales, que nuestro modelo supera a los existentes en la predicción de métricas de rendimiento relacionadas con el almacenamiento de energía.
Descripción
Modelar la cantidad de energía solar recibida por un panel fotovoltaico es una parte esencial de la investigación en TI verde. La motivación específica de este trabajo es la gestión del consumo de energía de los grandes centros de datos. Proponemos un nuevo modelo estocástico para la irradiación solar que presenta variaciones a escala de minutos y, por lo tanto, es adecuado para el control a corto plazo de los rendimientos. Partiendo de modelos anteriores, utilizamos una clasificación orientada al clima de los días obtenida a partir de observaciones pasadas para parametrizar la fuente solar. Demostramos a través de extensas simulaciones, utilizando cargas de trabajo reales, que nuestro modelo supera a los existentes en la predicción de métricas de rendimiento relacionadas con el almacenamiento de energía.