Bilgi işlem merkezleri için serbest soğutma sisteminin elektrik tüketiminin matematiksel modelinin oluşturulup yazılım geliştirilmesi
Generating a mathematical model of the electricity consumption of the free cooling system for data centers and software development
Yazar: HANDE İLKOR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL NİHAL GÜĞÜL
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Enerji = Energy

Özet:
Günümüzde teknolojiye olan ihtiyacın artması bilgi işlem merkezlerinin (BİM) büyümesine ve yüksek kapasiteli sistem odalarına ihtiyaç duyulmasına sebep olmuştur. Özellikle COVID-19 pandemisinden sonra internet kullanımının artması ile BİM'lerin enerji talebi de benzer oranda artmıştır. 2030 yılına gelindiğinde BİM'lerin küresel elektrik tüketiminin %13'ünden sorumlu olacağı tahmin edilmektedir. 
BİM'lerde tüketilen elektrikten yüksek oranda bilişim teknolojileri (BT) cihazları ve soğutma sistemleri sorumludur. BİM'lerde bulunan BT cihazların sağlıklı ve istenilen performansta çalışabilmesi için sistem odalarının yılın 12 ayı soğutulması gerekmektedir. Uygun soğutmayı sağlayabilmek için farklı tipte soğutma sistemleri kullanılmaktadır. Eski tip standart sistem odaları salon tipi klimalarla soğutulmaktadır. Standart BİM'lerde harcanan elektrik tüketiminin yaklaşık %40'ı soğutma sistemlerinden kaynaklanmaktadır. Günümüzde ise enerji verimliliği en yüksek soğutma sistemi serbest soğutma sistemidir (SSS). SSS, BT cihazlardan yayılan ısıyı dış ortama taşıyarak, soğutma amaçlı enerji tüketiminde yüksek enerji verimliliği elde etmektedir. Ankara için SSS'nin salon tipi klimaya kıyasla %85 az elektrik harcadığı yapılan çalışmalarda görülmüştür. Fakat SSS'nin yeni bir teknoloji olması sebebi ile elde edilecek tasarruf miktarının hesaplanması konusu literatürde gerçek verilerle yeterince araştırılmamıştır. Özellikle SSS'nin enerji tüketiminin matematiksel modelinin oluşturulmasına çok az sayıda çalışmada rastlanılmıştır. Az sayıda geliştirilen matematiksel modelleme çalışmalarında ise gerçek zamanlı SSS elektrik tüketim verisi kullanılmamıştır. Bu tez çalışmasında, bir yıl boyunca saatlik olarak ölçülen SSS elektrik tüketim verisi ile geliştirilen matematiksel model yardımı ile bu boşluğun doldurulması hedeflenmiştir. Buna ek olarak, SSS'nin elektrik tüketimini hesaplamak için matematiksel model geliştirilen çalışmalarda, geliştirilen modeli kullanan bir yazılım arayüzü geliştirilmemiştir. Bu tez çalışmasında geliştirilen yazılım arayüzü ile SSS'nin elektrik tüketim miktarı da hesaplanmıştır.
Bu tez çalışmasında, Ankara'da bulunan bir kamu kurumuna ait BİM'de yer alan BT cihazların ve SSS'nin elektrik tüketimi bir yıl boyunca saatlik olarak ölçülmüştür. Elektrik tüketiminin ölçümünün yapıldığı tarihler için Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden saatlik iklim verileri temin edilmiştir. Daha sonra, ölçüm verileri ile SSS'nin elektrik tüketimini hesaplayan matematiksel bir model oluşturulmuştur. SSS'nin elektrik tüketimini hesaplayan matematiksel modeli geliştirmek için BT cihazların elektrik tüketimi ve dış ortam hava durumu (sıcaklık, nem ve rüzgar) verileri kullanılarak IBM SPSS programı yardımıyla analizler gerçekleştirilmiştir. SSS'nin hava sıcaklığı (korelasyon katsayısı: 0.706) ve BT elektrik tüketimiyle (korelasyon katsayısı: 0.791) yüksek seviyede pozitif yönlü ilişki içinde olduğu görülmüştür. Ancak rüzgâr hızı ve nispi nem negatif yönlü korelasyona sahiptir. Bu nedenle, rüzgâr hızı ve nispi nem değişkenleri dışarıda tutularak, matematiksel model yeniden kurulmuştur. BT'nin elektrik tüketiminin ve hava sıcaklığının SSS'nin elektrik tüketimine etkisi sırasıyla 0,765 ve 0,263 olarak bulunmuştur. Modelde yer alan bağımsız değişkenlerin SSS elektrik tüketimini açıklayıcılık oranı %70.2 olarak tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, teorik beklentilerle uyumlu bulunmuştur.
Geliştirilen matematiksel model ile SSS'nin elektrik tüketimini farklı konumlar için tahmin eden bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılım ile mevcut BİM'in Türkiye'nin altı farklı iklim bölgesinde (Ankara, Şanlıurfa, Antalya, Erzurum, İstanbul, Trabzon) kurulması durumunda SSS'nin tüketeceği elektrik ve BİM'in PUE'si hesaplanmıştır. SSS kullanılması durumunda her konum için 1,1'in altında PUE değeri elde edilmiştir. Bu durum SSS için çok düşük sıcaklıklara ihtiyaç olmadığını, önemli olan etkenin BİM'in iç ortam sıcaklığından düşük sıcaklığın elde edildiği saat sayısı olduğunu göstermektedir. BİM'in en sıcak illerimiz arasında yer alan Antalya ve Şanlıurfa'da kurulması durumunda SSS'nin elektrik tüketimi % 8 ve % 9 oranında artmıştır. Fakat eski tip soğutma sistemlerine kıyasla hala BT tüketiminden çok düşük tüketim elde edilmesi sebebi ile SSS'nin kullanılması yüksek tasarruf sağlamıştır.

Abstract:
Nowadays, the increasing requirement for technology has caused the growth of data centers (DCs) and the requirement for high-capacity DCs. Especially after the COVID-19 pandemic with the increase utilization of internet, energy demand of DCs has increased at a similar rate. Electricity consumption of DCs is estimated to be responsible of 13% of the global electricity consumption by 2030. 
Information technology (IT) devices and cooling systems are responsible for a high percentage of the electricity consumed in DCs. In order for the IT devices in DCs to operate healthily and at the desired performance, system rooms must be cooled 12 months of the year. Different types of cooling systems are used to provide proper cooling. Old-type standard system rooms are cooled with free-standing air-conditioners. Approximately 40 % of the electricity consumption in standard DCs is caused from cooling systems. Today, the cooling system with the highest energy efficiency is the free cooling system (FCS). FCS transfers the heat emitted from IT devices to the outside environment and achieves high energy efficiency in energy consumption for cooling purposes. FCS has been evaluated to consume 85% less electricity compared to free-standing air-conditioners for Ankara. However, since SSS is a new technology, the calculation of the amount of savings to be achieved has not been sufficiently researched with real data in the literature. In particular, very few studies have been conducted on the development of a mathematical model of the energy consumption of SSS. In between the developed few mathematical models, real-time FCS electricity consumption data has not been utilized. In this thesis, it is aimed to fill this gap with the help of the mathematical model developed using the hourly FCS electricity consumption data measured for a year. In addition, the studies that has developed mathematical model to calculate the electricity consumption of FCS, a software tool using the model was not developed. With the software tool developed in this thesis study, the amount of electricity consumption of FCS will also be calculated. 
In this thesis study, the electricity consumption of the IT devices and FCS in the BIM belonging to a public institution in Ankara was measured hourly for a year. Hourly climate data were obtained from the General Directorate of Meteorology for the dates when electricity consumption was measured. Then, a mathematical model has been developed that calculates the electricity consumption of the FCS. Analyses were performed using the IT electricity consumption data and the outdoor weather data (temperature, humidity and wind) to develop the mathematical model to calculate the electricity consumption of FCS with the help of IBM SPSS program. SSS has been observed to have a high level of positive correlation with air temperature (correlation coefficient: 0.706) and IT electricity consumption (correlation coefficient: 0.791). However, wind speed and relative humidity had a negative correlation. Therefore, the mathematical model was re-established by excluding the wind speed and relative humidity variables. The effects of IT electricity consumption and air temperature on the electricity consumption of FCS were found to be 0.765 and 0.263, respectively. The explanatory power ratio of the independent variables in the model of FCS electricity consumption was estimated as 70.2%. The results obtained were found to be consistent with theoretical expectations. 
A software is developed to estimate the electricity consumption of FCS for different locations using the developed mathematical model. Electricity consumption of FCS and the PUE of the DC in case of installation of the existing DC in six different climate regions of Turkey (Ankara, Şanlıurfa, Antalya, Erzurum, İstanbul, Trabzon) were calculated using the developed software. In case of using the FCS, PUE value is obtained less than 1.1 for each location. The result shows that, very low temperatures are not required for the FCS, and the important factor is the number of hours that is lower than the indoor temperature of DC. In case of installation of the DC in Antalya and Şanlıurfa, which are among hottest cities of Türkiye, the electricity consumption of the FCS increased by 8 % and 9 %. However, since the energy consumption of FCS is still much lower than the IT consumption compared to the old type cooling systems, the use of the FCS provided adequate saving.