カーボン取引メカニズムにおける分散型および共有型エネルギーストレージを統合したデータセンタークラスタの最適スケジューリング

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

🔬研究者:Provides a MINLP model for multi-energy coordination in data center clusters, with sensitivity analysis on carbon prices and storage capacities.

🏢実務担当者:Data center operators can apply the co-optimization of DES, SES, and DR to reduce energy costs and carbon exposure under carbon trading.

🏛政策担当者:Demonstrates that higher carbon prices reduce emissions but increase costs, while larger storage capacities mitigate both, informing carbon pricing and storage subsidy design.

データ保存と計算需要の急速な成長により、データセンター（DC）のエネルギー消費と炭素排出量が大幅に増加している。エネルギー貯蔵システムは多源エネルギー連携を促進し、一方でDCはデマンドレスポンス（DR）プログラムにおいて拡大する役割を果たしている。本論文は、炭素取引メカニズムの下で、分散型エネルギー貯蔵（DES）と共有型エネルギー貯蔵（SES）を統合したDCクラスター（DCC）のための最適なエネルギーおよびワークロード配分モデルを提案する。電気関連コストと炭素取引コストを含む経済的目的を最小化するために、混合整数非線形計画法（MINLP）モデルが定式化される。ケーススタディの結果は、DESのみの構成と比較して、DESとSESの両方を組み込んだDCCがコストを46.19%、炭素排出量を54.02%削減できることを示している。DRへの参加は、コストと炭素排出量の両方をさらに削減する。提案モデルの拡張性は、構成するDCの数が異なるDCCインスタンス全体での計算性能を評価することによって検証される。本研究はまた、炭素価格とエネルギー貯蔵容量がDCCの性能に及ぼす影響も検討する。より高い炭素価格は炭素排出量を削減するがコストを増加させ、一方でより大きなDESおよびSES容量は両方を削減する。提案モデルは、広範囲の再生可能エネルギー発電条件と計算ワークロードにわたって解くことが可能であり、良好な挙動を示すことが証明される。本研究は、炭素取引メカニズムの下でのDCの持続可能な発展に実践的な示唆を提供する。

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。

The rapid growth in data storage and computing demand has substantially increased the energy consumption and carbon emissions of the data center (DC). Energy storage systems facilitate multi-source energy coordination, while DCs are playing an expanding role in the demand response (DR) program. This paper proposes an optimal energy and workload dispatch model for a DC cluster (DCC) integrating distributed energy storage (DES) and shared energy storage (SES) under the carbon trading mechanism. A Mixed-Integer Nonlinear Programming (MINLP) model is formulated to minimize the economic objective, including the electricity-related cost and carbon trading cost. Case study results show that, compared with a DES-only configuration, the DCC incorporating both DES and SES can achieve a 46.19% reduction in cost and a 54.02% reduction in carbon emission. DR participation yields further reductions in both cost and carbon emission. The scalability of the proposed model is validated by evaluating its computational performance across DCC instances with varying numbers of constituent DCs. The study also examines the effects of carbon prices and energy storage capacities on DCC performance. A higher carbon price reduces carbon emissions but increases costs, whereas larger DES and SES capacities reduce both. The proposed model proves solvable and well-behaved across a wide range of renewable energy generation conditions and computing workloads. This research provides practical implications for the sustainable development of DCs under the carbon trading mechanism.

• openalex https://doi.org/10.3390/su18147359first seen 2026-07-22 04:57:18
• semanticscholar https://doi.org/10.3390/su18147359first seen 2026-07-23 05:53:12 · last seen 2026-09-21 04:56:47