Репортаж от Wedoany，Министерство энергетики США (DOE) запустило тестовую платформу под названием Agora для моделирования воздействия подключения сверхмасштабных комплексов искусственного интеллекта (ИИ) к уже перегруженным энергосетям. Платформа воспроизводит электрическое поведение крупных центров обработки данных, особенно волатильный и высокоплотный спрос на электроэнергию, который меняет планы энергоснабжения по всей территории США. Помимо закупок и подключения к сети, Agora также фокусируется на конкретных характеристиках работы этих объектов после ввода в эксплуатацию.
Примерно в течение двух лет дискуссии об электроэнергии в контексте ИИ в основном сосредотачивались на стороне предложения. Энергетические компании борются за газовые турбины, разработчики стремятся перезапустить атомные электростанции, регуляторы спорят об очередях на подключение к линиям электропередачи, а сверхмасштабные компании повсюду ищут гигаватты мощности. Agora указывает на другую проблему: предотвращение каскадных эффектов волатильного энергопотребления ИИ в энергосистеме. Энергетические компании все больше опасаются, что поведение сверхмасштабных комплексов ИИ может напоминать не традиционные центры обработки данных, а промышленные нагрузки, способные почти мгновенно увеличивать огромный спрос. Кластеры GPU могут переходить от почти простаивающего состояния к полной нагрузке за несколько секунд. Операторы все чаще развертывают на объектах аккумуляторные батареи, собственную генерацию и сложное силовое электронное оборудование, что по-прежнему затрудняет точное моделирование для энергетических компаний.
Совет по надежности электроснабжения Техаса (ERCOT) уже начал моделирование нагрузок ИИ. Эта обеспокоенность проявляется в инженерных планах системных операторов. ERCOT запустил специальную работу по моделированию для так называемых «крупных электронных нагрузок», опубликовав симуляционные рамки и технические исследования, посвященные центрам обработки данных ИИ и другим объектам с интенсивным использованием силовой электроники. ERCOT предупреждает, что эти нагрузки «ведут себя иначе, чем традиционные нагрузки, и достаточно велики, чтобы влиять на стабильность энергосистемы».
Эта работа последовала за более широкими опасениями ERCOT относительно прогнозирования и планирования крупных нагрузок, связанных с ИИ. Новое руководство по моделированию, совместно опубликованное ERCOT и Техасским университетом A&M (Texas A&M), идет еще дальше. В этом 105-страничном отчете центры обработки данных ИИ описываются как «высокодинамичные нагрузки силовой электроники», представляющие «серьезные вызовы для работы и стабильности энергосистемы». В отчете они моделируются как тесно связанные электрические системы, объединяющие оборудование для подключения к сети, преобразователи энергии, системы накопления энергии, вычислительные нагрузки и нагрузки охлаждения. Документ больше напоминает руководство по системной электроэнергетике, чем традиционное руководство по планированию центров обработки данных. ERCOT и Texas A&M моделировали поведение сетевых инверторов, координированных аккумуляторных систем, динамического переключения соединений, устойчивости к провалам напряжения и частоты, управления преобразователями, восстановления после сбоев и переходной устойчивости, с целью изучения поведения при прохождении возмущений, восстановления после сбоев, взаимодействия с сетевым управлением, субсинхронных колебаний и системной стабильности.
Энергетические компании готовятся к быстрым колебаниям мощности. Стивен Карлини, главный сторонник ИИ и центров обработки данных в Schneider Electric, отмечает, что взаимодействие крупных нагрузок ИИ с энергосистемами, содержащими все больше возобновляемых источников энергии с низкой инерцией, создает растущие проблемы для энергокомпаний. Карлини указывает, что рабочие нагрузки обучения ИИ вызывают быстрые, почти мгновенные колебания нагрузки вверх и вниз. Кластеры GPU могут мгновенно перейти от почти простоя к полной нагрузке, что, если сеть или источник питания не спроектированы для этого, приведет к напряжению в сети, вызывая изменения напряжения и частоты. Карлини говорит, что такие технологии, как системы устойчивости к сбоям, аккумуляторные накопители энергии, суперконденсаторы и системы сглаживания нагрузки ИИ, становятся критически важными для стабильности сети. На сверхмасштабном уровне многогигаваттные объекты, содержащие синхронную инфраструктуру GPU, могут создавать огромные колебания спроса во время восстановления после сбоев. В пояснении ERCOT/Texas A&M указывается, что для повторного подключения выпрямителей скорость нарастания мощности должна быть ограничена. Карлини отмечает, что энергетические компании все чаще требуют от сверхмасштабных операторов смягчать «синхронные периодические колебания», вызванные экстремальными колебаниями мощности, и делиться большим объемом эксплуатационных данных для защиты сетевой инфраструктуры.
Конвергенция энергосистемы и вычислительного стека подталкивает энергетические компании, регуляторов и операторов к новой модели, в которой крупные объекты ИИ более активно участвуют в работе сети. Национальная лаборатория инфраструктуры устойчивости в объявлении о Agora заявила, что будущая энергосистема должна поддерживать крупных потребителей энергии, чтобы они были «хорошими гражданами сети». Эта идея уже появляется в документах энергокомпаний и регуляторных процедурах. Федеральная комиссия по регулированию энергетики США (FERC) начала обсуждение реформы подключения крупных нагрузок к сети, а ERCOT уже изучил структуры управляемых нагрузок для крупных клиентов. Энергетические компании в нескольких штатах изучают гибкость спроса, протоколы ограничения мощности и модели работы с учетом состояния сети для сверхмасштабных комплексов. Карлини считает, что с добавлением резервных систем электропитания, систем сглаживания мощности и основных систем электропитания центры обработки данных станут частью электроэнергетической экосистемы. Agora, программа ERCOT по крупным электронным нагрузкам и работа по моделированию Texas A&M указывают в одном направлении: системные операторы строят новые операционные рамки до массового появления гигаваттных комплексов ИИ.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
