Yeşil veri merkezleri için sürdürülebilir enerji yönetim sistemi
Sustainable energy management system for green data centers
Yazar: MEHMET TÜRKER TAKCI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA GÖZEL
Gebze Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Doğrusal olmayan programlama = Nonlinear programming ; Enerji depolama = Energy storage ; Enerji yönetim sistemleri = Energy management systems ; Güç tüketimi = Power consumption ; Talep tarafı katılımı = Demand side participation ; Termal enerji = Thermal energy ; Veri merkezleri = Data centers

Özet:
21. yüzyılda gerçekleşen dijital dönüşüme ek olarak Covid-19 salgınıyla, internet tabanlı pek çok uygulama ve online platform günlük hayatın bir parçası haline gelerek, üretilen, saklanan ve işlenen dijital veri miktarı çok yüksek bir seviyeye ulaşmıştır. Buna paralel olarak çok sayıda yüksek performanslı sunucu ve büyük soğutma üniteleri barındıran veri merkezlerine olan talep de artmıştır. Öyle ki 2018 yılında 198 TWh olan veri merkezi (VM) global enerji tüketimi, 2021 yılında 308 TWh olmuştur. Bununla birlikte VM'lerin sahip olduğu IT ve Soğutma yükleri, benzer miktarda enerji tüketen sektörlere kıyasla zamanda kaydırılması ve kontrolü daha kolay yüklerdir. Bu yönüyle VM'ler, Talep Tarafı Yönetim (TTY) programlarına katılım açısından oldukça uygun adaylardır. Ancak hem VM'lerin TTY'ye katılımının planlanabilmesi hem mevcut VM enerji kaynaklarının efektif olarak yönetilebilmesi hem de VM enerji maliyetlerinin azaltılabilmesi için, enerji talebinin doğru tahmin edilebilmesi ve optimum enerji yönetim stratejilerinin üretilmesi gerekmektedir. 
Tez kapsamında geliştirilen karar destek mekanizması ile bu ihtiyacın giderilmesi amaçlanmıştır. Geliştirilen simülatör, yapay zeka tabanlı tahmin modelleriyle doğru ve güvenilir enerji talebi tahminleri yaparak, VM'nin sahip olduğu jenaratör, kesintisiz güç kaynağı (UPS), termal kapasiteyi alternatif enerji kaynağı olarak kullanarak ve IT iş yükünü kaydırarak güvenilir ve sürdürülebilir enerji yönetim planları oluşturmaktadır. Böylelikle enerji verimliliğine ve karbon salınımının azaltılmasına katkı sağlanmakta ve enerji maliyeti minimize edilmektedir.
Simülatör geliştirilirken, VM'nin sahip olduğu mevcut argümanların (jeneratör, UPS, termal kapasite, yük kaydırma) kullanılması amaçlamış, yeni kurulum/yatırım maliyeti gerektirecek araçlar (PV, rüzgar türbini vb) sisteme dahil edilmemiştir. Bütün analizler ve geliştirilen modeller gerçek iş yükü altında çalışan bir VM'den alınan verilerle gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
Covid-19 has accelerated the rapid digital transformation in the 21st century, and numerous internet-based apps and online platforms have become a part of daily life, enabling the amount of digital data that are produced, stored, and processed to reach a gigantic number. Concordantly, the demand for VM hosting a large number of high-performance servers and large cooling units has also increased tremendously. The global energy consumption of the VM jumped from 198 TWh in 2018 to 308 TWh in 2021.  IT and Cooling loads of VM are easier to control and shift in time than the other big industrial customers. From this aspect, they are very suitable candidates for participation in Demand Side Management programs (DSM). However, the energy demand must be accurately predicted and managed to schedule the participation of VMs in DSM, manage existing VM energy resources effectively, and reduce VM energy costs as well. 
It is aimed to address this need by developing a decision support system within the scope of the thesis. The developed simulator creates optimum energy management plans by making accurate and reliable energy demand forecasts and using data center's generator, UPS, and thermal capacity as an alternative energy source and shifting IT workloads. Thus, it contributes to energy efficiency and reduction of carbon emissions, additionally, energy costs are minimized. The simulator was built with the goal of using the VM's existing components (generator, UPS, thermal capacity, load shifting), and tools requiring new investment costs were not included in the system. All analyses were carried out using measured data.