[논문 리뷰] Leveraging energy storage to optimize data center electricity cost in emerging power markets

Yuanyuan Shi, Bolun Xu외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 06. 05.

Cloud Computing and Resource Management참고 문헌 23인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 데이터 센터 에너지 스토리지 시스템을 활용해 피크 수요 요금을 동시에 낮추고 규제 시장에 참여하는 통합 최적화 프레임워크를 제안하며, 배터리 특성과 부하 프로파일 역학적 특성으로 인한 초선형 이득 덕분에 개별 최적화의 합을 뛰어넘어 전기 요금을 최대 30% 낮추는 데 성공한다.

ABSTRACT

Energy storage in data centers has mainly been used as devices to backup generators during power outages. Recently, there has been a growing interest in using energy storage devices to actively shape power consumption in data centers to reduce their skyrocketing electricity bills. In this paper, we consider using energy storage in data centers for two applications in a joint fashion: reducing peak demand charges and enabling data centers to participate in regulation markets. We develop an optimization framework that captures the cost of electricity, degradation of energy storage devices, as well as the benefit from regulation markets. Under this frame- work, using real data Microsoft data center traces and PJM regulation signals, we show the electricity bill of a data center can be reduced by up to 20%. Furthermore, we demonstrate that the saving from joint optimization can be even larger than the sum of individually optimizing each component. We quantify the particular aspects of data center load profiles that lead to this superlinear gain. Compared to prior works that consider using energy storage devices for each single application alone, our results suggest that energy storage in data centers can have much larger impacts than previously thought possible.

연구 동기 및 목표

• 데이터 센터의 전기 요금 상승 문제를 해결하기 위해 에너지 소비와 피크 수요 요금의 이중적 요인을 고려한다.
• 일반적으로 비상용으로만 사용되는 데이터 센터 배터리가 피크 셰이빙과 규제 시장 참여라는 이중 응용을 통해 비용 절감에 능동적으로 기여할 잠재력을 탐색한다.
• 각 응용 분야를 별도로 최적화하는 것보다 둘을 동시에 최적화함으로써 더 큰 절감 효과를 얻을 수 있는지 조사한다.
• 초선형 이득을 유도하는 부하 및 신호 특성(예: 삼각형 모양, 낮은 피크, 좁은 피크, 연속적인 피크 등)을 규명한다.

제안 방법

• 배터리 노후화와 규제 시장 인cent라이브를 고려한 혼합정수계획문제를 수립하여 전기 요금을 동시에 최소화한다.
• 실제 Microsoft 데이터 센터(20초 해상도)와 PJM 규제 신호(2초 해상도)의 실세계 데이터를 통합하며, 샘플링을 통해 시간 해상도를 일치시킨다.
• 오프라인 최적화 방식을 활용해 네 가지 정책(배터리 없음, 규제 시장 전용, 피크 셰이빙 전용, 통합 최적화)에 따른 최적의 배터리 충전/방전 스케줄을 계산한다.
• 초선형 이득 지표 q를 도입하여 통합 최적화가 개별 최적화의 합을 초월하는 초과 절감 효과를 정량화한다.
• 합성 및 실부하 트레이스를 분석하여 삼각형, 낮은, 좁은, 연속적인 피크 등의 특징이 초선형 이득 가능성을 높이는지를 규명한다.
• 실제 데이터 4,415시간을 활용해 프레임워크를 검증하며, 네 가지 운영 정책 간 총 전기 요금을 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 피크 셰이빙과 규제 시장 참여를 동시에 최적화하는 데이터 센터 에너지 스토리지가 각각 별도로 최적화하는 것보다 더 큰 비용 절감 효과를 낼 수 있는가?
• RQ2 데이터 센터 부하 프로파일과 규제 신호의 어떤 특정 특성이 비용 절감의 초선형 이득을 유도하는가?
• RQ3 실제 데이터 센터 운영에서 통합 최적화가 얼마나 큰 비용 절감 효과를 낼 수 있는가?
• RQ4 실제 데이터 센터 부하 트레이스의 다양한 시간대에서 초선형 이득의 발생 확률과 크기는 얼마인가?

주요 결과

• 통합 최적화 프레임워크는 배터리 사용이 없는 기준 운영 대비 데이터 센터 전기 요금을 최대 30% 낮춘다.
• 이 프레임워크는 초선형 이득을 달성하였으며, 4,415시간 시뮬레이션 기간 동안 93.4%의 시간 동안 개별 최적화의 합을 초월하는 초과 절감이 발생하였다.
• 초선형 절감 비율 q의 평균은 0.065로, 이는 통합 최적화가 개별 이득의 합 대비 6.5% 더 많은 절감 효과를 낼 수 있음을 의미한다.
• 초선형 이득의 주요 원인은 고전력·저에너지 배터리와 데이터 센터 부하 프로파일의 특정 형태(삼각형, 낮은, 좁은, 연속적인 피크)의 조합에 기인한다.
• 결과적으로 통합 최적화가 개별 응용보다 뛰어난 성능을 보임을 확인하였으며, 이는 데이터 센터의 에너지 스토리지가 이전에 예상한 것보다 훨씬 더 큰 영향력을 가질 수 있음을 시사한다.
• 본 연구는 실세계 데이터 센터 부하 역학과 규제 신호가 상호보완적 배터리 활용을 위한 유리한 조건을 조성함을 확인하였으며, 특히 피크 형태가 양쪽 응용 분야에서 효율적인 충전/방전 사이클링을 가능하게 할 경우에 특히 그렇다.