多様なグリーン電力消費モードと時空間的柔軟性を考慮した計算力と電力のシナジー最適化

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel optimization model integrating green electricity modes and spatio-temporal flexibility for data centers.

🏢実務担当者:Useful for data center operators to evaluate cost and carbon trade-offs under green electricity mandates.

🏛政策担当者:Highlights the cost dynamics of green electricity consumption requirements, informing policy design for data center decarbonization.

[目的] カーボンピーキングおよびカーボンニュートラルの目標と、全国一体化算力ネットワークにおける東数西算戦略に牽引され、データセンターは重要な高密度フレキシブル負荷となり、そのグリーン転換と電力システムの協調最適化がますます重要になっている。ハブノードにおける新規データセンターのグリーン電力消費比率80%という政策要件に着目し、本稿は多様なグリーン電力消費モードと計算負荷の柔軟性がデータセンターの運用コストおよび炭素排出量に与える影響メカニズムを解明し、算力ハブにおけるリソース計画と協調ディスパッチのための意思決定基盤を提供することを目的とする。[方法] 計算タスクの時間的・空間的柔軟性と、直接グリーンエネルギー接続、電力購入契約（PPA）、系統電力補完を含む多様なグリーン電力消費モードの物理的および契約上の制約を総合的に考慮した、算力ノードの双方向協調最適化モデルを構築する。均等化発電コスト（LCOE）と帰属的炭素排出量を二重の評価指標として導入する。甘孜地域の統合算力プロジェクト群をケーススタディとし、直接グリーンエネルギー接続比率を80%から20%へ段階的に低下させるシミュレーションシナリオを設計し、PPAと系統補完の戦略を比較するとともに、柔軟性なし、時間的柔軟性、空間的柔軟性、時空間協調的柔軟性の4つのスキームにおけるデータセンターの運用特性を探求する。[結果] シミュレーション結果は、80%のグリーン電力消費制約下において、データセンターのLCOEは直接グリーンエネルギー接続比率の低下に伴い顕著な「U字型」の推移を示すことを示している。時空間協調的柔軟性によるディスパッチは、全次元のリソース最適化を通じて経済的・環境的便益の「パレート改善」を達成し、大規模統合算力クラスターの低炭素・経済的運用における最適なディスパッチパラダイムとなる。[結論] 提案されたモデルと評価フレームワークは、物理的接続と仮想的マッチングの間のコスト境界を定量化し、柔軟性戦略の影響法則を効果的に明らかにし、算力ハブにおけるデータセンターの構成最適化に有益な参考を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

[Objective] Driven by the carbon peaking and carbon neutrality goals and the strategy of national computing network to synergize east and west， data centers have become crucial high-density flexible loads， making the coordinated optimization of their green transition and power systems increasingly vital. Focusing on the policy requirement for new data centers at hub nodes to achieve 80% green electricity consumption， this paper aims to explore the impact mechanisms of diverse green electricity consumption modes and computing load flexibility on the operational costs and carbon emissions of data centers， providing a decision-making basis for resource planning and coordinated dispatching in computing hubs. [Methods] A bidirectional coordinated optimization model for computing-power nodes is constructed， comprehensively considering the temporal and spatial flexibility of computing tasks alongside the physical and contractual constraints of diverse green electricity consumption modes， including direct green energy connection， power purchase agreements （PPA）， and grid power supplementation. The levelized cost of electricity （LCOE） and consequential carbon emissions are introduced as dual evaluation metrics. Using the integrated computing-power project group in the Ganzi region as a case study， simulation scenarios are designed with a gradient decrease in the direct green energy connection ratio from 80% to 20%， comparing PPA and grid supplementation strategies while exploring the operational characteristics of data centers under four schemes： no flexibility， temporal flexibility， spatial flexibility， and spatio-temporal synergistic flexibility. [Results] Simulation results indicate that under the 80% green electricity consumption constraint， the LCOE of data centers exhibits a significant "U-shaped" evolution as the direct green energy connection ratio decreases. The dispatching under the spatio-temporal synergistic flexibility achieves a "Pareto improvement" in both economic and environmental benefits through full-dimensional resource optimization， serving as the optimal dispatching paradigm for the low-carbon and economic operation of large-scale integrated computing-power clusters. [Conclusions] The proposed model and evaluation framework quantify the cost boundaries between physical connection and virtual matching and effectively reveal the impact laws of flexibility strategies， offering valuable reference for optimizing the configuration of data centers at computing hubs.

• openalex https://doaj.org/article/71fd095ac9d7405797be8e1efe1d3b1bfirst seen 2026-07-27 04:53:37