AI 애플리케이션의 급격한 증가는 데이터센터의 전례 없는 에너지 수요를 초래하였으며, 이로 인해 주요 기술 회사들은 그리드 전력과 함께 현장 핵 발전소(NPP)를 채택하게 되었습니다. 기존 연구는 투자 수익을 최적화한 다중 에너지 시스템에서의 오프사이트 NPP에 중점을 두고 있지만, 최근 소형 모듈 원자로(SMR)의 발전, 특히 부하 추적 SMR(LF-SMR)의 발전은 데이터센터 공동 위치에 맞춰 유연하고 신뢰할 수 있는 전력을 제공합니다. 그러나 LF-SMR은 상승 속도와 안정성 한계와 같은 일련의 물리적 제약에 의해 지배되어 완전한 원격 조정 가능 기관으로 적합하지 않습니다. 본 논문에서는 이러한 제약을 명시적으로 모델링하여 데이터센터 운영과 LF-SMR 출력을 공동으로 조정하는 새로운 전일 작업 스케줄링 접근 방식을 제안합니다. 우리는 첫 번째 단계에서 적합한 예측을 사용하여 그리드에서 탄소 없는 그리드 에너지를 예측하고 두 번째 단계에서는 혼합 정수 프로그래밍을 통해 LF-SMR 출력 및 작업 스케줄링을 최적화하는 두 단계의 공식을 개발합니다. 실제 작업 추적에 대한 평가 결과, 본 방법은 핵 통합을 생략하거나 SMR 한계를 무시하는 기준선과 비교하여 탄소 기반 에너지 소비를 최대 43.44%까지 줄임을 보여줍니다.
Yang et al. (화요일)은 이 질문을 연구했습니다.