Drenkelfort, GregorGoschin, LennartBehrendt, FrankHorbach, Matthias2019-03-072019-03-072013978-3-88579-614-5https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/20802Die Prognose von Energiebedarfen von Rechenzentren (RZ) im Rahmen der Änderungen in der Energieversorgung (Smart Grid) wird zunehmend wichtiger. Da ein signifikanter Anteil des Gesamtenergiebedarfs eines RZ von dessen Infrastruktuktur benötigt wird, ist die Prognose dieses Energiebedarfs ebenfalls von großer Bedeutung. Die bisher vorhandenen Ansätze zur Bestimmung des RZ-Infrastrukturenergiebedarfs gelten nur für einen Betriebspunkt und erfassen keinen zeitlichen Verlauf. Dies ist vor allem dadurch begründet, dass viele der benötigten Daten von den RZ-Betreibern bisher nicht kontinuierlich erfasst wurden. Mit diesen Ansätzen kann zwar der jährliche Energiebedarf der RZ-Infrastruktur bestimmt werden, aber die kurzfristige Prognose ist mit ihnen nicht möglich. Dieser Artikel entwickelt auf Basis dieser Ansätze ein quasi-stationäres Modell zur Bestimmung des RZ-Infrastrukturenergiebedarfs, das für kleine Zeitintervalle den Energiebedarf berechnet. Dazu werden die notwendigen Berechnungsgrundlagen vorgestellt und anschließend mit Messreihen eines realen deutschen Rechenzentrums für zwei Zeitintervalle der Datenerhebung (15 und 240 min) hinsichtlich der Modellgenauigkeit validiert. Das 15 Minutenintervall wies hierbei größere Abweichungen als das 240 Minutenintervall auf. Eine genauere Analyse zeigte, dass die Abweichungen durch die Modellierung der Kältemaschinen verursacht werden. Die oft verwendete Modellierung als Funktion der Außenund Kaltwassertemperatur kann das bei Kältemaschinen oft anzutreffende Takten in kleinen Zeitintervallen nicht hinreichend genau abbilden. Durch eine andere Modellierung der Kältemaschinen könnte der Gesamtansatz aber zur kurzfristigen Energiebedarfsprognose der RZ-Infrastruktur eingesetzt werden, z.B. um Energiebedarfsveränderungen Verlagerungen aus oder in andere RZ abzuschätzen.deEin quasi-stationäres Modell zur Prognose des Infrastruktur-Energiebedarfs von RechenzentrenText/Conference Paper1617-5468