Autorizada la entrega del proyecto del alumno: Fernando Gómez López
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EL DIRECTOR DEL PROYECTO Francisco José Cesteros García
Fdo.: ……… Fecha: ……/ ……/ ……
Vº Bº del Coordinador de Proyectos Michel Rivier Abbad
PROYECTO FIN DE CARRERA
SISTEMAS DE INFORMACIÓN:
CAMINO DEL GREEN COMPUTING
AUTOR: Fernando Gómez López
MADRID, Junio 2010
UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS
ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI)
SISTEMAS DE INFORMACIÓN: CAMINO DEL GREEN
COMPUTING
Autor: Gómez López, Fernando.
Director: Cesteros García, Francisco José.
Entidad Colaboradora: ICAI – Universidad Pontificia Comillas.
RESUMEN DEL PROYECTO
Actualmente se utiliza una gran cantidad de energía eléctrica para que puedan operar los diferentes equipos de cómputo dentro de los centros de procesamiento de datos con el fin de satisfacer las demandas de información de los usuarios. Un estudio reciente de la EPA (Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos) sostiene que los centros de datos en Estados Unidos consumen 4.500 millones de kWh al año, un 1,5% del total del país. IDC1 (principal proveedor global de inteligencia de mercado de tecnologías de la información y telecomunicaciones) afirma que los servidores en Europa Occidental consumieron más de 16.300 millones de kWh en 2007, casi el doble de la electricidad consumida en un año por el alumbrado urbano y los semáforos del Reino Unido.
En este sentido, todas las organizaciones necesitan reducir su huella de carbono, y disminuir el consumo energético de las tecnologías de información es una prioridad. El “Green Computing” comprende cualquier iniciativa o actividad en el mundo de las tecnologías de información que contribuya al desarrollo sostenible y sea respetuosa con el medio ambiente.
En este proyecto se presentan algunas de las medidas que se están llevando a cabo en los centros de procesamiento de datos más eficientes, haciendo un estudio de los ahorros potenciales que suponen y el impacto que tienen en el medio ambiente. Posteriormente, se han seleccionado una serie de medidas y se ha hecho una aplicación en un centro de procesamiento de datos. Las medidas estudiadas abarcan las tres principales fuentes de consumo dentro de un CPD como son los
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equipos I.T, la infraestructura eléctrica y la refrigeración; siendo estas dos últimas casi igual de importantes que la primera.
La infraestructura eléctrica representa el sistema de distribución de energía eléctrica dentro del CPD2. Este sistema incluye el suministro tanto a los equipos I.T como a los sistemas de refrigeración, sistemas de seguridad, etc. Actualmente, la mayoría de los componentes de la infraestructura como las unidades de alimentación ininterrumpida (SAI) y unidades de distribución de potencia (PDU), comportan pérdidas eléctricas dando lugar a sistemas poco eficientes. Las pérdidas de los sistemas SAI representan entre el 5 y 15% del consumo eléctrico total. En este proyecto se estudian los distintos tipos de unidades SAI y las formas de mejorar sus rendimientos.
La refrigeración de los centros de procesamiento de datos es con frecuencia donde se produce el mayor desaprovechamiento de la energía. La principal fuente de ineficiencia en la refrigeración es la mala gestión de la distribución del aire. En estos centros suele mezclarse el aire de impulsión (aire frío) con el aire de retorno (aire caliente) formándose flujos de bypass y flujos de recirculación. Ello provoca una disminución del rendimiento del proceso de refrigeración, ya que la diferencia de temperaturas entre el aire de impulsión y aire de retorno es menor provocando un mayor consumo de la unidad enfriadora. A su vez, es necesario establecer una temperatura de impulsión inferior para contrarrestar el efecto de recirculación del aire caliente. En muchos casos los requisitos de temperatura y humedad de un CPD vienen condicionados por las características de los equipos más exigentes y por tanto, la existencia de puntos calientes obliga a forzar una mayor refrigeración de todo el conjunto. En este terreno se están desarrollando varias iniciativas. En este estudio se analizan las siguientes: la contención de pasillos fríos o calientes; los paneles ciegos; la alimentación directa y retorno directo; los sistemas “In Row”; y los ventiladores con regulación de velocidad. Otra opción para reducir el consumo del sistema de refrigeración es la utilización del enfriamiento gratuito (free cooling), con lo que se consigue reducir el consumo de los sistemas de
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producción de frío. El ahorro energético mediante el free cooling depende del clima en el que esté ubicado el CPD.
La optimización del consumo de los equipos informáticos es otra alternativa de cara a la reducción del consumo energético. En esta área, se presenta como solución la virtualización y consolidación de equipos. Con la virtualización se consigue el aprovechamiento inteligente de la capacidad de procesamiento y almacenamiento de las unidades informáticas, reduciendo el número de unidades necesarias. Esto se traduce en un menor consumo de los equipos y una menor necesidad de refrigeración.
Tras el análisis de las medidas expuestas y la aplicación de algunas de ellas en un centro de procesamientos de datos, se llegan a las siguientes conclusiones.
Se recomienda la virtualización como medida prioritaria. Esta medida es probablemente la que más reduce el consumo eléctrico, ya que se basa en la disminución de la carga eléctrica y térmica como resultado de la optimización del número de equipos necesarios. Con la virtualización se puede lograr una reducción del consumo energético de hasta un 90%3. A su vez, esta tecnología presenta una rentabilidad alta de en torno al 50%4. Estos beneficios no solamente corresponden al ámbito energético y medio ambiental, sino que se presentan en otros ámbitos como la productividad de los equipos, la gestión del mantenimiento o la liberación de espacio útil.
La segunda medida que se ha de adoptar es la renovación de la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración. Una vez aplicada la virtualización, es necesario determinar la nueva carga eléctrica y térmica con el fin de poder dimensionar la infraestructura energética. Para optimizar las pérdidas en el sistema de refrigeración del CPD se recomienda adoptar una estrategia de refrigeración por fila. La integración de unidades climatizadoras modulares como los sistemas “In Row” junto con la contención de pasillos se perfila como la solución más
3 Este porcentaje corresponde al ahorro conseguido en CPD estudiado en el proyecto. 4
eficiente al igual que rentable. De esta forma, se evitan los flujos de recirculación y bypass, con lo que se consigue que las temperaturas medias de impulsión y retorno sean más altas. Esto se traduce en un aumento del rendimiento de las unidades enfriadoras y climatizadoras. Asimismo, la integración de unidades “In Row” dentro de las filas elimina la necesidad de falso suelo y optimiza la distribución del aire. La ventaja principal de estas unidades es la propia ubicación de las mismas que, al estar entre los racks, reducen el recorrido tanto del aire de impulsión como del aire de retorno, potenciando el ahorro del consumo de los ventiladores. Por otra parte, se recomienda, una vez que el sistema de refrigeración se haya dimensionado correctamente, reducir las pérdidas de la infraestructura eléctrica con la integración de unidades SAI de conversión Delta modulares. Estos sistemas presentan, para potencias elevadas, mejores rendimientos con los que se puede reducir las pérdidas asociadas a la infraestructura eléctrica en un 70%. Un dimensionamiento adecuado de la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración puede llegar a presentar una tasa de rentabilidad de en torno al 25%, recuperando la inversión en un plazo inferior a cuatro años.
Con la implementación de estas medidas se conseguiría reducir las ineficiencias en las tres fuentes de consumo. Asimismo, con la adopción de los sistemas modulares de las unidades “In Row” y las unidades SAI se facilitarían las futuras ampliaciones del CPD.
INFORMATION SYSTEMS: GREEN COMPUTING
Nowadays, a great amount of energy is being consumed by information technology equipment in data centers in order to match the increasing demand. A recent study done by the E.P.A (Environmental Protection Agency) reveals that data centers in the United States consume 4.500 million kWh per year, this amounts to 1,5% of the country’s energy consumption. IDC5, premier global provider of market intelligence for information technologies, states that computer servers in Occidental Europe consumed more than 16.300 million kWh in 2007, which is nearly double the annual electricity consumption of all the lighting and traffic lights in United Kingdom.
As a response to these facts, most companies need to reduce their carbon footprint, establishing as a priority the reduction of energy consumption of information technologies. The idea of Green Computing consists of any initiative or activity that is carbon friendly and procures a sustainable development plan for the information technology industry.
This paper reviews some of the methods and measures adopted by the I.T managers of the most efficient data centers, analyzing the potential benefits and the environmental impact. In addition, some of theses measures have been implemented in a data center case study. Most of the methods studied cover the three main energy consumption sources in data centers: the I.T equipment, the electrical infrastructure and the refrigeration system.
The electrical infrastructure represents the power distribution system in a data center. This system includes the power paths to I.T equipments and to the refrigeration system, security systems, etc. Currently, most of the components of the power distribution system like the UPS units and the PDU units have inherent power losses, causing this system to be inefficient. UPS losses account for 5 to 15% of the total power consumption in a conventional data center. This paper analyzes the main types of UPS and studies ways to increase their efficiency.
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The refrigeration system presents most of the efficiency challenges of a data center. Most of the losses associated to this system are caused by an incorrect air distribution management. In these centers, the supply air from the CRAC units usually mixes with the return air from the servers, causing the formation of bypass and recirculation airstreams. This leads to a descent of the efficiency in the refrigeration process, as the difference between the supply air temperature and the return air temperature is smaller, causing an increase in the power consumption of the chiller. In addition, it is necessary to overcool the supply air in order to compensate for the mixing with the return air. In most cases, temperature and humidification requirements in data centers are determined by the cooling characteristics of the high density zones, and therefore, in order to prevent hot spots from occurring, the refrigeration system is oversized. In this field of study, many new efficient cooling strategies are being developed by I.T cooling experts. In this paper, the following strategies have been reviewed: hot aisle and cold aisle containment; blanking panels; locally ducted supply and return; close coupled “In Row” air conditioning; and variable speed fans. Another strategy to reduce cooling consumption is the use of free cooling air economizers. With theses units, a decrease of chiller consumption is achieved, as cool outside air is used instead of having to cool hot return air.
The reduction of server consumption is alternative strategy to reduce total energy consumption. Virtualization and server consolidation increases the number of workloads per server and allows a dynamic management of computer assets across a pool of servers. Power consumption and cooling requirements will decrease after virtualization is implemented as a result of computing consolidation and physical reduction of the amount of I.T equipment.
After analyzing each of the strategies mentioned, a selection of them were implemented in a conventional data center, coming up with the following conclusions.
As a first measure, it is strongly recommended to implement virtualization. This strategy is probably the one that reduces total energy consumption the most,
causing a decrease of power consumption and cooling requirements as a result of physical I.T equipment optimization. With virtualization, this reduction can amount to 90% of savings in power and cooling costs. In addition, most virtualization projects have a profitability of 50%. These benefits do not only correspond to the energy and carbon foot print reductions but refer to other savings achieved by higher server productivity, more cost effective maintenance or less space rental fees.
The second measure that should be considered is the renovation of the electrical infrastructure and cooling system. Once virtualization has been implemented, it is necessary to determine the new electrical and cooling demand in order to carry out a correct sizing of both systems and prevent over sizing issues. In order to reduce cooling losses, a row oriented cooling strategy should be carried out replacing room based cooling architectures. The integration of modular “In Row” air conditioning units together with hot aisle contention provides the most efficiency benefits and the highest profitability compared to the rest of strategies. This is due to the isolation of airstreams achieving a higher differential temperature and therefore, reducing chiller and air conditioning energy consumption. In addition, the installation of “In Row” units eliminates the need of perforated tile architectures optimizing air distribution. The main advantage of these units is their placement in between the rows of racks, resulting in much shorter air delivery and heat removal paths. This represents a shift in the mindset of datacenter air distribution from cold air supply to heat removal and enhances fan power reduction. Finally, once the cooling architecture has been installed, it is recommended to tackle the electrical infrastructure losses by replacing the UPS units with newer modular UPS Delta conversion units. These units encounter higher efficiencies resulting in electrical loss reduction and 70% energy savings. A correct sizing of both electrical infrastructure and cooling system, can amount to 25% of profitability or more, and a payback of less than 4 years.
With the application of these measures, data center inefficiencies could be reduced significantly. Furthermore, the use of modular and scalable units such as “In Row” air conditioning units and UPS units will result in cost-effective infrastructure upgrading.
ÍNDICE
1 INTRODUCCIÓN ... 13
1.1 Motivaciones ... 13
1.2 Objetivos ... 14
2 SITUACIÓN ACTUAL DE LOS CENTROS DE PROCESO DE DATOS . 19 3 RENOVACIÓN DE LA INFRAESTRUCTURA ENERGÉTICA ... 25
4 LA INFRAESTRUCTURA ELÉCTRICA ... 27
4.1 Ineficiencias y oportunidades de mejora ... 27
4.1.1 Sobredimensionamiento ... 27
4.1.2 Pérdidas ... 29
4.1.2.1 Distribución eléctrica en el CPD ... 29
4.1.2.2 Pérdidas por componente... 30
4.1.3 Reducción de pérdidas: nivel de carga y curvas de rendimiento .... 32
4.2 Sistemas de Alimentación Ininterrumpida ... 32
4.2.1 Tipos de SAI estáticos ... 33
4.2.2 SAI dinámico ... 38
4.2.3 Elección de Sistema SAI ... 40
4.2.4 Mejora del rendimiento en los sistema SAI estáticos ... 48
4.2.4.1 Mejoras Tecnológicas ... 48
4.2.4.2 Topología ... 49
4.2.4.2.1 Comparación entre Conversión Delta y Conversión Doble 51 4.2.4.2.2 Efecto de la Redundancia en el modelo Conversión Delta 53 4.2.4.3 Modularidad ... 54
4.2.4.3.1 Efecto de la Modularidad en el modelo conversión Delta.. 54
4.2.4.3.2 Efecto de la Modularidad con redundancia 2N ... 56
4.2.4.3.3 Modularidad y Topología ... 58
4.2.5 Recopilación de resultados ... 61
4.3 Alimentación por corriente continua ... 62
4.3.1 Configuraciones con corriente continua ... 62
4.3.2 Análisis previo de la infraestructura eléctrica en un CPD ... 63
4.3.3 Determinación de la eficiencia de la infraestructura eléctrica ... 64
4.3.3.1 Rendimiento de los sistemas SAI ... 65
4.3.3.2 Rendimiento del sistema de cableado ... 66
4.3.3.3 Rendimiento de las fuentes de alimentación de los equipos I.T 67 4.3.4 Rendimiento Total del sistema de distribución ... 69
4.3.6 Calculadora AC vs. DC ... 71
4.3.7 Viabilidad ... 73
5 SISTEMA DE REFRIGERACIÓN ... 74
5.1 Situación ... 74
5.1.1 Problemática ... 74
5.1.2 Búsqueda de eficiencia en los sistemas de refrigeración ... 75
5.2 Sistemas de Refrigeración ... 76
5.2.1 Disposición de las unidades de climatización (CRAC) ... 77
5.2.1.1 Refrigeración por zona o perímetro ... 77
5.2.2 Refrigeración por fila... 77
5.2.2.1 Refrigeración por rack ... 78
5.2.2.2 Configuración híbrida ... 78
5.2.3 Gestión de los flujos de Aire ... 78
5.2.3.1 Configuración delante-atrás (back to front)... 79
5.2.3.2 Configuración pasillo caliente, pasillo frío... 79
5.2.4 Problemas en la gestión del aire ... 82
5.2.5 Problemas prácticos en el diseño del sistema de refrigeración ... 85
5.2.5.1 Capacidad de refrigeración en uso... 85
5.2.5.2 Eficiencia eléctrica ... 87
5.3 Mecanismos para la mejora de la eficiencia energética ... 88
5.3.1 Gestión de la distribución del aire ... 88
5.3.1.1 Contención de pasillo frío o pasillo caliente ... 89
5.3.1.2 Contención por pasillo frío ... 89
5.3.1.3 Paneles ciegos ... 92
5.3.1.4 Sistemas de retorno o alimentación directa ... 93
5.3.1.5 Sistema “In Row” ... 98
5.3.1.6 Ventiladores con regulación de velocidad ... 102
5.3.2 Utilización de energías gratuitas... 107
5.3.2.1 Free-cooling ... 107
5.3.2.2 Condiciones de operación: Temperatura y entalpía ... 108
5.3.2.3 Alternativas ... 112
5.3.2.4 Influencia de la ubicación geográfica y el clima ... 113
5.3.2.5 Ahorros potenciales ... 114
5.3.2.6 Simulación sin restricciones de temperatura y humedad... 119
5.3.2.7 Calculadora del Free Cooling ... 121
5.3.3 Recopilación de medidas ... 124
6.1 Problemas de los centros de procesamiento de datos ... 125
6.2 Origen de la virtualización ... 126
6.3 Definición y tipos de Virtualización ... 127
6.3.1 Virtualización de servidores ... 128
6.3.2 Virtualización de redes ... 130
6.4 Virtualización interna y externa de redes ... 132
6.4.1 Virtualización del almacenamiento ... 132
6.4.2 Virtualización de las aplicaciones ... 134
6.5 Oportunidades de la virtualización ... 135
6.6 Problemas de la virtualización ... 137
6.7 Ahorro potenciales ... 138
6.7.1 Casos teóricos. Herramientas de estimación ... 139
6.7.2 Casos prácticos de implementación de virtualización ... 146
6.7.3 Recopilación de resultados ... 151
7 RECAPITULACIÓN E IMPLEMENTACIÓN DE MEDIDAS ... 153
7.1 Medidas seleccionadas ... 154
7.2 Implementación de medidas seleccionadas ... 156
7.3 Características del CPD ... 156 7.3.1 Equipos I.T ... 157 7.3.2 Infraestructura eléctrica ... 157 7.3.3 Sistema de refrigeración ... 158 7.3.4 Previsión de Cargas ... 159 7.3.5 Consumo ... 160 7.3.6 Eficiencia global ... 162 7.4 Escenario 1 ... 162
7.4.1 Sustitución sistema SAI ... 163
7.4.2 Renovación del sistema de refrigeración ... 163
7.4.3 Previsión de Cargas ... 165
7.4.4 Consumo anual del escenario 1 ... 166
7.4.5 Eficiencia global ... 166
7.5 Comparación entre la situación inicial y el escenario 1 ... 167
7.5.1 Análisis energético ... 167
7.5.2 Análisis económico-financiero ... 170
7.5.3 Impacto medioambiental ... 171
7.6 Escenario 2: Virtualización ... 172
7.6.1 Metodología ... 172
7.7.1 Análisis Energético ... 174 7.7.2 Análisis económico-financiero ... 175 7.7.3 Impacto medioambiental ... 177 7.8 Comparación de escenarios ... 177 8 CONCLUSIONES ... 179 9 BIBLIOGRAFÍA ... 182 9.1 Libros y documentos ... 182 9.2 Páginas web ... 183 10 ANEXOS ... 185
10.1 Anexos: infraestructura eléctrica ... 185
10.1.1 Cálculo de curvas de rendimiento. ... 185
10.1.2 Impacto energético, económico y medioambiental de la mejora del rendimiento de los sistemas SAI en EE.UU ... 187
10.2 Anexos: sistema de refrigeración ... 193
10.2.1 Experimento con paneles ciegos. APC ... 193
10.2.2 Energy efficient data center. A close-coupled row solution. ASHRAE ... 197
10.3 Anexos: virtualización ... 200
10.3.1 Cálculos complementarios realizados por la calculadora “Microsoft Server Energy Savings Calculator.” ... 200
10.4 Anexos: recapitulación de medidas e implementación ... 204
10.4.1 Especificaciones y condiciones de trabajo del modelo RC, 600mm, Chilled Water, 200-240V, 60,50Hz. (ACRC103) ... 204
10.4.2 Especificaciones de la unidad de distribución de agua fría, modelo ACFD12-B de APC. ... 207
1 INTRODUCCIÓN 1.1 Motivaciones
El término de “Green Computing” comenzó a utilizarse después de que la Agencia de Protección Ambiental (EPA, por sus siglas en inglés) de los Estados Unidos desarrollara el programa Estrella de Energía en el año de 1992, diseñado para promover y reconocer la eficiencia energética de diversas tecnologías como computadoras, monitores y aires acondicionados.
“Green Computing” o “Green I.T6” (Tecnologías Verdes) se refiere al uso eficiente de los sistemas computacionales y sistemas de comunicaciones con el fin de minimizar el impacto medio ambiental y maximizar su viabilidad económica. Esta idea surge a partir del aumento de consumo energético experimentado en las últimas décadas en los centros de procesamientos de datos, originados por la necesidad de almacenamiento de numerosa cantidad de información. Las nuevas tendencias de las empresas de recopilar información detallada de los ciudadanos para poder identificar los clientes potenciales y la personalización de los servicios ofrecidos, la importancia de los nuevos sistemas de comunicación como Internet, o el uso de las redes sociales han provocado una mayor demanda de centros de procesamiento de datos y han disparado sus consumos energéticos.
Actualmente se utiliza una gran cantidad de energía eléctrica para que puedan operar los diferentes equipos de cómputo, desde estaciones de trabajo hasta grandes servidores y los diferentes suministros necesarios como los centros de procesamiento de datos que los alojan, el aire acondicionado, la iluminación, UPS, racks, entre otros, con el fin de satisfacer las demandas de información de los usuarios. Un estudio reciente de la EPA (Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos) sostiene que los centros de datos en Estados Unidos consumen 4.500 millones de kWh al año, un 1,5% del total del país. La cifra se duplicó entre 2000 y 2006 y advirtió de que si las tendencias de eficiencia energética continúan al ritmo actual, el consumo de energía de los centros de procesamiento de datos se
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habrá multiplicado por dos en el año 2011. IDC (principal proveedor global de inteligencia de mercado de tecnologías de la información y telecomunicaciones) afirma que los servidores en Europa Occidental consumieron más de 16.300 millones de kWh en 2007, casi el doble de la electricidad consumida en un año por el alumbrado urbano y los semáforos del Reino Unido.
Todas las organizaciones necesitan reducir su huella de carbono, y disminuir el consumo energético de las tecnologías de información es una prioridad. Algunas de las empresas consumidoras y productoras de equipos de cómputo, preocupadas por el coste económico y el impacto medio ambiental, están tomando acciones para la reducción del consumo de energía. Esta es una de las principales metas del “Green Computing”. La idea del “Green I.T” es identificar a las principales tecnologías consumidoras de energía y productores de desperdicios ambientales y sustituirlos por productos informáticos ecológicos promoviendo el reciclaje computacional. Algunas de las tecnologías, clasificadas como verdes debido a que contribuyen a la reducción en el consumo de energía o emisión de dióxido de carbono, son el “free cooling” y la virtualización.
1.2 Objetivos
El “Green Computing” comprende cualquier iniciativa o actividad en el mundo de las tecnologías de información que contribuya al desarrollo sostenible y sea respetuosa con el medio ambiente.
Actualmente hay dos formas de convertir los centros de procesamiento de datos en “verdes”: una de ellas consiste en la utilización de fuentes de energía limpia, como pueden considerarse las energías renovables; la otra forma se basa en la eficiencia energética y por tanto, la reducción del consumo energético.
En este proyecto se pretende realizar un breve análisis la situación actual del centro de procesamiento de datos y plantear las iniciativas más importantes en la reducción del consumo energético. Asimismo, se analizan el impacto económico y medioambiental de estas iniciativas y métodos. Se va a realizar una aplicación teórica de algunas de las medidas analizadas a un centro de procesamiento
convencional para estimar los ahorros potenciales. Por último, en las conclusiones se presentarán unas recomendaciones en función de los resultados obtenidos.
En el breve análisis introductorio de la situación actual, se tratarán los aspectos más importantes de los centros de procesamiento de datos, como su función en el mundo de los sistemas de información, la estructura, los consumos, etc.
Las soluciones planteadas para la reducción del consumo energético en este proyecto se agrupan en dos bloques:
Renovación de la infraestructura energética del centro de procesamiento de datos
Las soluciones combinan nuevas tecnologías y la optimización del diseño de la infraestructura para adaptar las prestaciones de los centros de procesamiento de datos a la demanda y disminuir las pérdidas. En este apartado se busca mejorar la eficiencia energética desde dos aspectos:
Infraestructura eléctrica
La infraestructura eléctrica representa el sistema de distribución de energía eléctrica dentro del CPD7. Este sistema incluye el suministro tanto a los equipos I.T como a los sistemas de refrigeración, sistemas de seguridad, etc. Actualmente, la mayoría de los componentes de la infraestructura como los grupos electrógenos, unidades de alimentación ininterrumpida (SAI), unidades de distribución de potencia (PDU) y el sistema de cableado eléctrico, comportan unas pérdidas eléctricas resultando en sistemas poco eficientes. Por tanto, en este apartado se busca mejorar la eficiencia energética del CPD mediante la renovación de la infraestructura. Se van a abordar los siguientes temas:
Nuevos sistemas de alimentación ininterrumpida
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Las pérdidas de los sistemas SAI representan entre el 5 y 15% del consumo eléctrico total. La mayoría de los sistemas SAI existentes en los CPDs son antiguos y están obsoletos como consecuencia de los avances tecnológicos. Estos sistemas SAI se caracterizan por ser muy ineficientes energéticamente. La nueva generación de SAI con tecnologías de conversión delta permite reducir las pérdidas más de un 50%. Asimismo, mediante la instalación de unidades modulares y escalables se consigue ajustar el consumo energético a la demanda reduciendo las pérdidas y permitiendo inversiones escalonadas
Alimentación por corriente continua
Los equipos I.T incorporan fuentes de alimentación para poder transformar la corriente alterna suministrada en corriente continua. Asimismo, los sistemas SAI incorporan convertidores CA/CC para cargar y descargar las baterías. Esto implica pérdidas de energía en los transformadores y componentes asociados. Una medida que se va estudiar es la posible mejora del rendimiento de la infraestructura eléctrica mediante el uso de corriente continua.
Sistema de refrigeración
La refrigeración del CPD es con frecuencia donde se produce el mayor desaprovechamiento de la energía y a su vez el que presenta más limitaciones de crecimiento, por tanto ofrece una buena oportunidad de mejora en la eficiencia energética.
Gestión de la distribución del aire
La principal fuente de ineficiencia en la refrigeración del CPD es permitir que el aire que ya ha pasado por un dispositivo, y por tanto está más caliente al haber extraído calor de su interior, se mezcle con el aire frío proveniente de las unidades de refrigeración. Ello provoca una disminución del rendimiento del proceso, ya que la temperatura ambiente aumenta y refrigera menos a los equipos y su vez reduce la eficiencia de los CRAC (unidades interiores de aire acondicionado). Asimismo, los requisitos de temperatura y humedad de un CPD vienen
condicionados por las características de los equipos más exigentes y por tanto, la existencia de puntos calientes obliga a forzar la refrigeración de todo el conjunto. Si se eliminaran esos puntos calientes y se uniformizara la carga térmica del CPD sería posible relajar los requisitos de temperatura y humedad relativa, contribuyendo con ello a reducir la energía requerida para la refrigeración del centro. En este terreno se están desarrollando varias iniciativas. En este estudio se van abordar las siguientes:
Contención de pasillos fríos o calientes. Paneles ciegos.
Alimentación directa o retorno directo, o ambos. Sistemas “In Row”.
Ventiladores con regulación de velocidad.
“Free Cooling” o enfriamiento gratuito
El free cooling se consigue cuando la temperatura exterior es inferior a la temperatura del interior y consiste en aprovechar el aire exterior para refrigerar el CPD reduciendo el consumo de los sistemas de producción de frío. El free cooling puede realizarse mediante la inyección directa del aire frío del exterior en los sistemas de conducción de aire del interior, o bien mediante la recirculación del aire interior a través de unos intercambiadores de calor instalados en el exterior. El ahorro energético mediante el free cooling depende del clima en el que esté ubicado el CPD.
Otro mecanismo de ahorro: Virtualización y consolidación
En este apartado se trata de mejorar la utilización del equipamiento disponible mediante tecnologías de consolidación para reducir el número de equipos actualmente desplegados. Estas técnicas se basan en las distintas tecnologías de virtualización
Por último se pretende hacer una recapitulación de medidas, seleccionando algunas de ellas y aplicándolas a un CPD con el fin de analizar los ahorros potenciales y poder hacer unas recomendaciones.
2 SITUACIÓN ACTUAL DE LOS CENTROS DE PROCESO DE DATOS
Los centros de procesamiento de datos son instalaciones especializadas en el almacenamiento, gestión y protección de datos. Las empresas y organizaciones medianas o grandes almacenan su información en sus propios centros de procesamiento de datos o bien externalizan estos servicios a empresas especializadas. La mayor parte de estos centros lleva bastantes años en funcionamiento, lo que implica que su diseño se base en criterios como la disponibilidad de los datos y seguridad, dándole menos importancia a otros aspectos como el nivel de emisiones de CO2 o la eficiencia energética.
Consumo energético
El consumo energético de los centros de procesamiento de datos se reparte entre el consumo de los equipos I.T, la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración. A pesar de que la función de los CPDs se basa en la gestión de los equipos I.T, tanto la infraestructura eléctrica con el sistema de refrigeración acaparan un gran porcentaje del consumo total.
En la siguiente ilustración se presentan los consumos reales de dos centros de procesamiento de datos.
Ilustración 1. Fuente: LBNL8.
Se puede comprobar cómo el consumo de los equipos I.T representa únicamente una parte del consumo. La tarta de la izquierda representa un centro de procesamiento de datos normal, mientras que la tarta de la derecha representa los consumos de un centro de procesamiento de datos eficiente.
En un gran número de centros de procesamiento de datos, el consumo de los equipos I.T no supera el consumo del sistema de refrigeración, como se puede observar en siguiente gráfico de barras elaborado en un estudio de APC.
Gráfica 1. Fuente: APC.
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El laboratorio nacional de Lawrence Berkeley llevó a cabo una auditoría energética en dos centros de procesamiento de datos.
El hecho de que los equipos I.T no monopolicen el consumo eléctrico dentro de los centros de procesamiento de datos se debe en parte a la necesidad de refrigeración de los mismos y al diseño. Tradicionalmente los CPDs se han sobredimensionado con el fin de poder satisfacer posibles crecimientos o expansiones. Asimismo, con el tiempo, los diseños empleados en la implementación de la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración han quedado obsoletos ante los avances tecnológicos. Según Fundación telefónica, el 80% de CPDs existentes se construyeron antes de 2001.
Crecimiento del consumo y el coste
El consumo de los centros de procesamiento de datos ha sufrido un aumento importante durante los últimos diez años. Según La Agencia de Protección Medioambiental de EE.UU, el consumo eléctrico en el año 2006 de los CPDs en Norteamérica superó los 60 millones de Megavatios-hora, lo que representaba más del 1,5% del consumo eléctrico del país. Desde el punto de vista económico, el consumo eléctrico de los CPDs en EE.UU alcanzó los 2.700 millones de dólares. En la Unión Europea, el consumo eléctrico de los CPDs en el año 2007 superó los 56 millones de Megavatios-hora con unas tasas de crecimiento positivas.
El aumento del consumo de los CPDs se basa en el crecimiento insistente de la demanda asociada a los servicios web y las nuevas tecnologías de los sistemas de información como la computación en nube. La expansión de Internet y los servicios online han provocado un importante crecimiento en el número de los equipos de procesamiento y almacenamiento destinados a estos servicios.
El incremento de la demanda ha llevado a la industria del hardware a desarrollar nuevos equipos con mejores prestaciones como servidores y equipos de red más potentes y sistemas de almacenamiento con más capacidad y más baratos. Hay que destacar la creación de los servidores Blade con procesadores más potentes y mejores rendimientos por proceso pero consumos elevados.
Gráfica 2. Fuente: IDC9.
La integración de estos nuevos equipos ha supuesto un aumento del consumo eléctrico por unidad. No obstante, el crecimiento inicial del consumo de energía también está vinculado a la proliferación en el número de servidores. Según IDC, el año 2000 los CPDs de todo el mundo albergaban aproximadamente 14,1 millones de servidores (12,2 millones de gama baja, 1,8 millones de rango medio y 66.000 de gama alta), mientras que en 2005 la cifra casi se duplicó, ascendiendo a un total de 27,3 millones. En los últimos años con el crecimiento del número servidores se ha estabilizado.
Con la penetración de los nuevos servidores de última tecnología, el estancamiento del precio por servidor, el coste económico asociado al consumo eléctrico ha tomado protagonismo al igual que el encarecimiento de las fuentes de energía. Según “The Uptime Institute,” el coste de alimentación y refrigeración de los servidores durante un periodo de tres años equivale al coste de adquisición de los servidores. En la siguiente gráfica realizada por IDC, se puede comprobar la evolución del coste de refrigeración y alimentación frente al coste de adquisición de los servidores.
9 Gráfica obtenida del estudio: “The impacto f Power and Cooling on Data Center Infrastructure,” publicado por IDC.
Gráfica 3. Fuente: IDC.
Tendencias
Se estima que el consumo energético que suponen los centros de procesamiento de datos seguirá creciendo si no se toman medidas inmediatas. Los sistemas de información han adoptado un papel muy importante en todas las actividades empresariales. Las empresas cada vez necesitan trabajar con más información acerca de clientes y proveedores y por ello requieren de los servicios ofrecidos por los CPDs. Los nuevos servicios de Internet como redes sociales o VoIP también están contribuyendo a las altas tasas de crecimiento de los centros de procesamiento de datos. La EPA presentó en 2007, unas estimaciones sobre la evolución del consumo energético de los CPDs que se recogen en la siguiente gráfica.
Gráfica 4. Fuente: EPA10.
Según las estimaciones en 2011, en condiciones normales, casi se duplicará el consumo eléctrico en los CPDs.
Huella de Carbono
Los centros de procesamiento de datos acaparan el 2% de las emisiones de CO2 a nivel mundial. Según la empresa de consultoría Gartner, de ese 2%, el 39% corresponde a PC y monitores, el 23% a los servidores, el 15% a las telecomunicaciones fijas, el 9% a las telecomunicaciones móviles, el 7% a las LAN y telecomunicaciones de oficina, y el 6% a las impresoras.
10 Gráfica publicada en el “Report to Congress on Server and Data Center Energy Efficiency; August 2, 2007.”
3 RENOVACIÓN DE LA INFRAESTRUCTURA ENERGÉTICA
Existe un cierto compromiso de las empresas con el movimiento Green I.T que ha hecho que se desarrollen métodos para medir de una forma objetiva el consumo de potencia en los centros de datos. La eficiencia de los centros de procesamientos de datos suele computarse como el consumo de los equipos informáticos respecto al consumo total. Se suelen emplear dos parámetros para medir la eficiencia de los centros de datos, conocidos como el PUE ( Power Usage Effectiveness) y el DDCieE (Data Center Infraestructure Efficiency), propuestos por el Green Grid.
El PUE es igual a la potencia total consumida por las instalaciones dividida por la potencia consumida por el equipamiento I.T. Un PUE de 2 significa que el 50% del consumo energético del CPD corresponde al equipamiento IT y el otro 50% está destinado a la alimentación de otros recursos complementarios y sistemas de refrigeración.
El DDCiE es el valor porcentual del cociente entre la potencia de equipamiento TI y dividido por el total de potencia entregado al CPD. El resultado es un porcentaje que cuanto mayor sea su valor más eficiencia energética representa. Así, por ejemplo, un DDCiE del 50% es equivalente a un PUE de valor de 2.
Algunos estudios preliminares indican, según The Green Grid, que muchos centros de datos podrían tener un PUE de 3.0 o superior, mientras que con un diseño apropiado sería perfectamente alcanzable en ellos un valor de 1,6. Esta idea está apoyada por diversas medias realizadas por Lawrence Berkley National Labs. Los 22 centros analizados por este laboratorio arrojaron valores PUE de entre 1,3 y 3,0.
Los CPDs presentan valores bajos de eficiencia. Gran parte de las oportunidades de mejora están encaminadas hacia la renovación de la infraestructura energética, con el fin de renovar las instalaciones obsoletas o poco eficientes por nuevas instalaciones más eficientes. El sobredimensionamiento y el uso de equipos pocos
eficientes han hecho que en torno al 50% del consumo de los CPDs esté asociado a la infraestructura eléctrica y al sistema de refrigeración.
Ilustración 2. Fuente:APC.
En la ilustración se puede observar el reparto del consumo energético en un centro de procesamiento con un PUE de 2.13 (siendo valor bastante optimista para un CPD normal). Se puede comprobar que menos del 50% del consumo corresponde a los equipos informáticos. La infraestructura eléctrica, con un 12%, y el sistema de refrigeración, con un 41%, acaparan el resto del consumo. Para poder mejorar la eficiencia del centro procesamiento de datos es necesario reducir el consumo asociado a la infraestructura energética y por tanto, optimizar la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración. A continuación se estudiaran posibles medidas y formas de optimizar la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración.
4 LA INFRAESTRUCTURA ELÉCTRICA
4.1 Ineficiencias y oportunidades de mejora
Para disminuir el consumo eléctrico total de un CPD hay que minimizar las pérdidas del sistema. Las pérdidas se pueden localizar en ciertos puntos del sistema de distribución de un CPD y suelen corresponder de media al 15 % del consumo energético. Las pérdidas totales corresponden a la suma de las pérdidas de todos los equipos dentro del sistema.
No obstante, las pérdidas son variables y depende del grado de carga. Un error común es considerar que el rendimiento de los equipos de distribución eléctrica tiene un valor fijo, dado por el fabricante. Los fabricantes suelen dar en las especificaciones, el rendimiento registrado a plena carga. Existen tres tipos de perdidas:
Pérdidas fijas sin carga.
Pérdidas proporcionales a la carga. Pérdidas cuadráticas.
Como se ha mencionado anteriormente, es muy importante determinar el nivel de carga del aparato para poder modelar las pérdidas asociadas. Además de depender de la carga, estos valores de pérdidas varían en función del tipo de equipo de transformación o distribución.
4.1.1 Sobredimensionamiento
El nivel de carga, porcentaje de potencia consumida respecto a potencia instalada, suele ser pequeño en un CPD, ya que la mayoría de los CPD están sobredimensionados. Esto se debe a diversos factores:
Margen de seguridad
Los CPD trabajan a un 65% por debajo del valor de carga nominal. Los equipos han sido sobredimensionados con factores de seguridad. Este procedimiento se lleva a cabo para evitar que los equipos trabajen con cargas con valores cercanos a su capacidad máxima aumentando el riesgo de fallo en caso de picos de consumo. De esta forma se consigue mantener un alto grado de servicio y se consigue respetar el SLA. Por otra parte, muchos equipos han sido sobredimensionados con vistas al futuro y el posible crecimiento de la demanda y por tanto de la carga.
La redundancia limita el porcentaje de carga.
El uso de las configuraciones N+1 o 2N están adquiriendo mayor protagonismo e importancia con el fin de mantener altos grados de disponibilidad. En el caso de la configuración 2N esto conlleva que los componentes estén trabajando a menos de la mitad de su capacidad. El fin es garantizar el servicio en caso de que uno de los componentes falle. Es decir, si dos sistemas SAI están trabajando al 40% de capacidad, si uno de ellos falla, el otro sería capaz de satisfacer la carga total y mantener el servicio con su propia capacidad, en tal caso 80%.
Diversidad de la carga de un CPD
No todos los PDUs van a tener el mismo grado de carga. Ello dependerá de la demanda eléctrica de los equipos de I.T asignados a ese dispositivo de distribución eléctrica y de la naturaleza propia de los equipos alimentados. Esto puede implicar que dos zonas con el mismo porcentaje de ocupación física, y controladas por dos PDUs independientes puedan tener valores de carga eléctrica distintos. Debido a que cada PDU alimenta zonas determinadas, no se puede aprovechar la capacidad sobrante para otros equipos que estén fuera de la zona. No obstante, todos los PDUs de una misma sala o CPD se dimensionan igual y suelen ser del mismo fabricante y modelo. Por ello, la mayoría están exageradamente sobredimensionados atendiendo a las necesidades del PDU con
mayor carga eléctrica. Esto mismo ocurre con los climatizadores en el caso de la refrigeración.
4.1.2 Pérdidas
Para poder reducir las pérdidas eléctricas totales, hay que identificar los principales dispositivos del sistema eléctrico y sus pérdidas.
4.1.2.1 Distribución eléctrica en el CPD
El CPD está conectado a la red de media tensión. La tensión de entrada desde el exterior (voltaje de la acometida eléctrica) proveniente de la compañía de suministro eléctrico, está comprendida entre los 20.000 y 45.000 Voltios, lo cual obliga a instalar en el CPD una pequeña central de transformación (Primary switchgear) que permita acondicionar la tensión eléctrica a los niveles requeridos por las infraestructuras del CPD, y así poder alimentar los equipos informáticos instalados en él. Se procede al reparto de energía entre los diferentes componentes del CPD. También tiene instalados un Grupo Electrógeno y un SAI. El grupo electrógeno debe tener potencia suficiente para alimentar todo el CPD sistema (infraestructura informática+climatización). El Transformador y el Grupo Electrógeno alimentan, a través del Cuadro de Conmutación de CPD, al Cuadro de CPD. Éste tiene salidas para un SAI, iluminación y tomas de fuerza y el sistema de climatización. Por medio del SAI, se abastece a los sistemas de CCTV, Control, Accesos y Antiincendios y las líneas de distribución con los que se alimentan los Racks, los equipos I.T y los equipos de climatización a través de los PDUs.
Ilustración 3. Distribución eléctrica11. Fuente: Fundación telefónica.
4.1.2.2 Pérdidas por componente
Como se ha mencionado anteriormente, hay tres tipos de pérdidas:
Las pérdidas fijas representan el consumo eléctrico del sistema SAI cuando no hay carga. Este consumo se debe a la necesidad de alimentar los distintos componentes que configuran el sistema SAI. No dependen del porcentaje de carga y por tanto, su valor porcentual con respecto a la carga, aumentará a medida que ésta disminuya. La reducción de estas pérdidas es la forma más fácil de mejor el rendimiento.
Las pérdidas proporcionales representan los consumos internos de los transistores, resistencias, etc. Varían con la carga y por tanto, su valor porcentual se mantendrá constante con respecto a la carga.
11
Power Utility = Compañía de suministro eléctrico Primary switchgear = Conmutador de entrada Engine Generador = Grupo electrógeno Chiller = sistema de producción de frío, Cooling towers = Torres de refrigeración,
Cooling units = Equipos interiores de Aire Acondicionado , PDU = Sistema de distribución de potencia ,
UPS = Sistema de alimentación ininterrumpida o SAI, Misc Loads = p.e. Iluminación
Las pérdidas cuadráticas se refieren a las pérdidas disipadas por efecto joule en forma de calor. Estas pérdidas como valor porcentual con respecto a la carga, decrecerán si decrece la carga.
En la siguiente gráfica se puede observar las variaciones de las pérdidas en función de la carga de un sistema SAI.
Distribución de pérdidas 0 5 10 15 20 25 30 35 100 150 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Carga (kW) P é rd id a s ( k W ) Pérdidas cuadráticas Pérdidas proporcionales Pérdidas fijas Gráfica 5
En la siguiente tabla, se presentan los principales componentes y sus pérdidas a grosso modo, repartidas en función del tipo de pérdidas, como porcentaje de su capacidad máxima.
Componente Fijas Proporcionales Cuadráticas
SAI 4% 5% -12 PDU 1,5% - 1,5% Lighting 1% - - Wiring - - 1% Swicthgear - - 0,5% Generator 0,30% - - CRAC 9% - - Humidifier 1% 1,% - Chiller Plant 6% 26% -
Tabla 1. Pérdidas mínimas por componente13
12 Los sistemas SAI, tienen pérdidas cuadráticas. Para simplificar los primeros cálculos, se desprecian. Más adelante, se tienen en cuenta.
Es importante destacar, una vez más, que estos porcentajes de pérdidas corresponden a condiciones nominales, es decir, con un 100% de carga, donde las pérdidas son mínimas. A medida que la carga disminuya, el porcentaje de pérdidas totales aumentará.
4.1.3 Reducción de pérdidas: nivel de carga y curvas de rendimiento
Ya se ha visto el efecto del sobredimensionamiento en el rendimiento de los equipos. La mejor manera de reducir el porcentaje de pérdidas, es ajustando la carga a la capacidad de cada equipo. No obstante, lo que a priori parece fácil, es probablemente la solución más complicada. Reducir el sobredimensionamiento supone reducir los márgenes de seguridad y la redundancia y, por tanto, aumenta el riesgo de incumplir los contractos de disponibilidad y nivel de servicio del CPD.
Otra solución para reducir las pérdidas, si no se puede aumentar la carga de trabajo de un CPD, es la utilización de componentes con mejores curvas de rendimiento. Con ello se busca que para menores niveles de carga, el rendimiento sea mayor. Dentro de la infraestructura eléctrica, el componente que acapara el mayor porcentaje de pérdidas es el SAI o UPS. Por ello, se va a realizar un estudio en lo siguientes apartados de los distintos SAIs y posibles métodos para mejorar su curva de rendimiento con el objetivo de reducir las pérdidas y por tanto, el coste económico y la huella de carbono asociados.
4.2 Sistemas de Alimentación Ininterrumpida
Los Sistemas de Alimentación Ininterrumpida actúan como interfaces entre la alimentación general y las aplicaciones sensibles a las perturbaciones eléctricas. La función de los SAI consiste en suministrar continuamente a las cargas, tanto si la red está presente o no, una alimentación eléctrica de alta calidad e independiente de la tensión de la red eléctrica de entrada.
13
Existen diferentes tecnologías para los SAI, distinguiéndose principalmente entre sistemas estáticos y dinámicos. Cada una tiene unos elementos funcionales, pero todos los sistemas tienen dos componentes claves. Uno es el elemento que almacena energía, que se usará en caso de un corte de suministro. Y el otro es un elemento de conversión de energía, que transforma la energía almacenada en eléctrica a la tensión y frecuencia apropiadas.
4.2.1 Tipos de SAI estáticos
Los estáticos representan más del 90% de SAIs. Para implementar los sistemas SAI se utilizan diferentes enfoques de diseño y todos ellos tienen características de rendimiento distintas. Los enfoques de diseño más habituales son los siguientes:
Standby Interactivo Standby-Ferro
On-line de doble conversión14 On-line de conversión Delta15
Sistema SAI Standby
Este sistema se utiliza en ordenadores personales ya que es para sistemas de baja potencia y no se suele encontrar en CPD. En la siguiente ilustración se puede observar un esquema de este sistema. En condiciones normales el interruptor de transferencia está conectado a la red a través de un filtro y un supresor de subidas de tensión. En caso de fallo, el interruptor-conmutador cambia a la batería a través de un inversor. Las baterías se cargan directamente desde la red usando un cargador de batería. El inversor solamente entra en funcionamiento si se interrumpe el suministro, por ello este sistema se conoce como “Standby” (de reserva).
14 Este modelo se estudiará más adelante. 15
Ilustración 4. Sistema SAI Standby. Fuente: APC y elaboración propia.
Sistema SAI Interactivo
El sistema SAI Interactivo se puede encontrar en pequeñas empresas, Internet y servidores departamentales sea el sistema SAI dominante en la gama de potencia de 0,5 - 5 kVA.. En este caso, el inversor que transforma la corriente continua de la batería en corriente alterna está siempre conectado a la salida del SAI. Para cargar la batería se activa el inversor al revés. Si falla la alimentación de entrada, el interruptor de transferencia provocando la descarga de la batería. El inversor ofrece filtrado adicional y produce menos transitorios de tensión comparado con la topología de SAI Standby.
Sistema SAI Standby-Ferro
Este sistema solía ser el dominante en la gama de 3 - 15 kVA. Este diseño consta de un transformador de saturación especial que tiene tres bobinados (conexiones de alimentación). La ruta de alimentación principal va desde la entrada de CA, pasa por un interruptor de transferencia, después por el transformador y finalmente llega a la salida. Si se produce un fallo de alimentación, el interruptor de transferencia se abre y el inversor toma la carga de salida.
El transformador tiene una opción especial ferro-resonante que ofrece regulación limitada de la tensión y corrección de la forma de onda de la salida. El transformador Ferro crea una distorsión en la tensión y unos transitorios considerables, que pueden resultar peores que con mala conexión de CA.
Ilustración 6. Sistema SAI Standby-Ferro. Fuente: APC y elaboración propia.
Sistema SAI On-line de doble conversión
El sistema SA On-line de doble conversión dominante en gamas superiores a 10 kVA. La ruta principal de alimentación es a través de un rectificador y un inversor para controlar la calidad de la tensión y a su vez poder cargar la batería. Si se produce un fallo en la entrada de CA no se activa el interruptor de transferencia sino las baterías se encargan del suministro, por tanto, no hay tiempos de transferencia. En este diseño, tanto el cargador de la batería como el
inversor convierten el flujo de alimentación de la carga completa, lo cual reduce la eficacia y aumenta el calor generado.
Ilustración 7. Sistema SAI On-line doble conversión. Fuente: APC y elaboración propia.
Sistema SAI On-line de conversión Delta
El diseño se basa en una tecnología novedosa introducida para eliminar los inconvenientes del diseño On-line de doble conversión y está disponible en tamaños que van desde 5 kVA hasta 1,6 MW. Similar al diseño On-line de doble conversión, en el sistema SAI On-line de conversión Delta, el inversor siempre suministra la tensión de la carga. No obstante, el convertidor Delta adicional también proporciona alimentación a la salida del inversor. En caso de producirse fallos o alteraciones en la CA, este diseño muestra un comportamiento idéntico al del sistema On-line de doble conversión.
Ilustración 8. Sistema SAI On-line conversión Delta. Fuente: APC y elaboración propia.
En la siguiente ilustración se puede observa un sistema SAI conversión Delta con sus características físicas. Se trata del modelo: Symmetra MX de 600 kW
fabricado por APC.
Resumen de los tipos de sistemas SAI
Tipo potencia (kVA) Ventajas Limitaciones
Standby 0-0,5 Bajo coste, gran eficacia, compacto
Poco práctico por encima de 2 kVA
Interactivo 0,5-5
Alta fiabilidad, gran eficacia, buena regulación de la tensión
Poco práctico por encima de 5 kVA
Standby-Ferro 3-15
Excelente regulación de la tensión, alta fiabilidad
Poca eficacia, inestable con ciertas cargas y generadores On-line de doble conversión 5-5000 Excelente regulación de la tensión, facilidad de conexión en paralelo
Poca eficacia, caro a menos de 5 kVA
On-line de conversión Delta
5-5000 Excelente regulación de la tensión, alta eficacia
Poco práctico por debajo de 5 kVA
Gráfica 6. Tabla resumen. Fuente: APC y elaboración propia.
4.2.2 SAI dinámico
Los sistemas dinámicos comparten la filosofía de funcionalidad con los estáticos, pero el almacenaje de la energía se realiza en un volante de inercia en vez de usar las baterías. Existen actualmente dos tecnologías de SAI dinámicos.
Conjunto motor-generador
Los conjuntos motor-generador constan de un motor, un generador, una fuente de energía para un corto plazo y, normalmente, una fuente de energía a largo plazo. También se les denomina SAI rotatorios ya que se encuentran entre la red y la carga y su objetivo es proporcionar una energía de calidad a las cargas que protegen. El diseño consta de un motor de alterna conectado a la red, que acciona un alternador conectado a un motor diesel y un volante de inercia. El generador es quien alimenta la carga y el volante de inercia se encarga de mantener la velocidad
del grupo cuando hay algún micro-corte además de ayudar a arrancar el motor y mantener la alimentación de la carga mientras éste alcanza el régimen permanente.
Ilustración 10. SAI dinámico con motor diesel
Si se quiere evitar el uso de un volante de inercia grande, el conjunto puede trabajar con un motor de corriente continua alimentado con baterías, con su correspondiente cargador. De esta forma el equipo puede trabajar durante el tiempo de autonomía de la batería. El cargador de la batería puede conectarse a un grupo electrógeno o a la misma red. Si se hace lo primero, la batería solamente se descarga durante el tiempo de puesta en marcha del grupo y la carga, si se dispone del combustible suficiente, puede quedar alimentada indefinidamente.
Volante de inercia
Los volantes de inercia se utilizan en algunos conjuntos motor-generador convencionales para almacenar energía mecánica para arrancar un motor de combustión en el caso de un corte en la red de suministro. En este caso, solamente alrededor del 5% de la energía del volante puede usarse para producir energía eléctrica directamente porque el cambio en la velocidad, y por lo tanto de frecuencia, es demasiado elevado. El concepto de volante de inercia como fuente de energía es totalmente diferente. El volante almacena energía, es decir, mantiene su velocidad de giro mientras está conectado a la red. Cuando ésta falla, la energía del volante se usa para generar energía eléctrica con una frecuencia y una tensión variables, que gracias a un convertidor estático electrónico se transforma a la frecuencia y tensión estándar.
Ilustración 12. SAI dinámico con volante de inercia
4.2.3 Elección de Sistema SAI
Se va a realizar una comparación de los dos principales sistemas SAI con el fin de identificar el sistema que más conviene a este estudio.
Situación del Mercado.
Los sistemas de SAI estáticos representan más del 90% del mercado de SAIs. Los sistemas dinámicos son utilizados en instalaciones con una potencia superior a las 200 kW, no obstante, con cuota de mercado reducida.
Rendimiento
Para poder evaluar las pérdidas de cada tipo de sistema SAI, hay que recordar que los CPDs tienen un nivel de carga bastante inferior al 100% y por tanto, la mayoría de los sistemas SAI trabajan a menos del 80% de su capacidad. De media, estos sistemas trabajan entre el 45-55% de su capacidad. Si se tiene en cuenta CPDs con redundancia, estos valores se reducen a un margen entre 30-50% de capacidad.
En la siguiente gráfica podemos observar las curvas de rendimiento de SAIs estáticos y SAIs dinámicos. Se puede ver que a altos niveles de carga, el rendimiento de ambas tecnologías es alto.
Gráfica 7. Rendimiento de los SAIs Estáticos y Dinámicos. Fuente: APC.
No obstante, si se analiza la curva de rendimiento en los puntos de operación normal de los SAIs, por debajo de 50%, los SAIs estáticos claramente superan a los dinámicos. Esto implica que los SAIs dinámicos tienen pérdidas fijas mayores que los estáticos. Está pérdidas provienen de energía disipada de mantener el volante de inercia girando, del precalentamiento del motor, etc.
Gráfica 8. Rendimiento Real
Estas diferencias de rendimiento se traducen en mayores consumos eléctricos anuales y por tanto, en un mayor coste.
Impacto del rendimiento en el consumo energético
Para resaltar la importancia del rendimiento en los sistemas SAI para el consumo eléctrico se va plantear un caso donde se comparan dos sistemas SAI de naturaleza distinta.
Supuestos:
Sistema SAI On-line de conversión doble (curva verde). Sistema SAI dinámico promedio (curva roja).
Nivel de carga del 35% (valor típico de carga en un sistema redundante 2N). Ambos sistemas SAI tienen una carga de 2MW (carga nominal de 5,7 MW). El precio de la electricidad es de 10 céntimos el kWh.
SAI Rendimiento Pot. consumida (kW) Pot. suministrada (kW) Pérdidas (kW) Conversió n Doble 0,95 2.000 2.105 105 Dinámico 0,9 2.000 2.222 222 Tabla 2 SAI Rendimiento Pérdidas anuales (kWh) Pérdidas en 10 años Coste económico (Euro) Conversión Doble 0,95 922.105 9.221.053 922.105 Dinámico promedio 0,9 1.946.667 19.466.667 1.946.667 Tabla 3
Para una carga del 35% se obtiene un rendimiento del 95% en el caso del sistema SAI estático, mientras que el sistema SAI dinámico tiene un rendimiento del 90%. Esto supone unas pérdidas de 105 kW para el SAI estático y más del doble (222 kW) el caso del SAI dinámico. Considerando que ambos dispositivos están en funcionamiento continuo, en un año (8760 horas) se estarán consumiendo casi un 1 GWh de pérdidas en el SAI estático y el doble en el SAI dinámico. Por tanto, en 10 años, el coste económico en pérdidas será de 922.105 euros para el SAI estático frente a los 1.946.667 euros para el SAI dinámico.
No obstante, en este análisis no se tienen en cuenta los gastos adicionales en la refrigeración de los kilovatios consumidos por pérdidas. El coste de refrigeración de las pérdidas depende del COP (vatios de calor refrigerados/ vatios eléctricos consumidos) del sistema de refrigeración. Suponiendo un COP promedio de 2,5 se calculan el coste económico adicional.
Pérdidas en 10 años COP Coste adicional en 10 años(Euro)
9.221.053 2,5 368.842
19.466.667 2,5 778.667
Tabla 4
Sabiendo que por cada 1kW de calor refrigerado se necesitan 0,4 kW de potencia eléctrica de entrada, se consumo eléctrico total aumenta un 40% para ambos SAIs. El coste adicional es 368.842 euros (estático) y 778.667 euros (dinámico). Por tanto el coste total es de 1.290.947 euros (estático) y 2.725.333 euros (dinámico) y la diferencia total es de 1.434.386 euros.
Coste total en 10 años (Euros) Diferencia entre SAIs (Euros) 1.290.947 1.434.386 2.725.333 Tabla 5 Huella de carbono
Consumo directo (kWh) Consumo indirecto (kWh) TOTAL en 10 años (kWh)
9.221.052 3.688.421 12.909.474
19.466.666 7.786.667 27.253.333
Tabla 6
Diferencia:
La diferencia en el consumo eléctrico total en 10 años, teniendo en cuenta la refrigeración es de 14.343.860 de kilovatios hora. Sabiendo el número de toneladas emitidas de media por kWh, se obtiene el número de toneladas de CO2 emitidas equivalentes.
Diferencia (kWh) Toneladas de CO2 Número de automóviles
14.343.860 11.160 2.044
Tabla 7
Los sistemas de SAI estáticos y dinámicos tienen el mismo rendimiento al 100% de carga. Este es el valor que suele dar el fabricante al cliente. No obstante, en condiciones normales de funcionamiento, los SAIs no llegan ni al 50% de carga y por tanto, es importante, tener en cuenta las curvas del rendimiento. En este caso, resulta que los sistemas SAI estáticos tienen mejores rendimientos para niveles de carga inferiores. Se ha demostrado mediante este caso que la diferencia económica que supone usar un tipo u otro a 10 años vista es abultada. En resumen, utilizando sistemas SAI estáticos en un CPD de 2MW se podría reducir el consumo eléctrico por pérdidas a la mitad, lo que supondría un ahorro de 1,4 millones de euros en 10 años. Esto se traduce en 11.000 toneladas de CO2.
Inversión
Los sistemas SAI dinámicos necesitan una inversión fija ya que no son modulares. Esto implica que antes de su adquisición, se necesita tener en cuenta el crecimiento de la demanda y sobredimensionar (reduciendo aun más el nivel de carga durante los primeros años de uso). En comparación con una unidad estática similar, la inversión inicial es un 40% mayor.
Los sistemas SAI estáticos pueden ser modulares con lo que se consigue mayor flexibilidad y menores inversiones iniciales. Se puede ir aumentando el número de módulos estáticos a medida que crece la demanda.
Equipamiento auxiliar
Todo sistema SAI necesita un conmutador conectado a la red para poder realizar el mantenimiento del SAI. Este dispositivo, viene de serie con los SAIs estáticos mientras que en los SAIs dinámicos, supone un coste adicional. Asimismo las unidades dinámicas requieren un control de la temperatura de la sala habilitada, para que su funcionamiento sea óptimo. En el caso de las unidades estáticas, pueden situarse dentro de la sala de servidores, dependiendo del tamaño.
Mantenimiento
Para cierto nivel de disponibilidad el mantenimiento suele ser mayor para piezas mecánicas que para piezas eléctricas. Los sistemas SAIs dinámicos están compuestos por varias piezas mecánicas como puede ser el motor diesel o el disco de inercia. En función del desgaste de las piezas, la revisión se realiza semanal, mensual, o anualmente.
El mantenimiento de piezas mecánicas suele ser más exhaustivo debido a presentan una menor vida útil y una mayor tasa de fallos que los componentes electrónicos.
Gráfica 9. Tasa de fallos. Fuente: APC
En la gráfica se pueden ver las curvas de tasa de fallos de los componentes mecánicos y electrónicos. Los componentes mecánicos manifiestan una mayor tasa de fallos en un menor tiempo de vida útil. Existe una correlación directa entre la tasa de fallos de los componentes y su programa de mantenimiento, por esto, los componentes mecánicos suponen un mayor coste de mantenimiento que los componentes electrónicos. Esto implica a priori que el TCO de un sistema SAI dinámico es mayor que el de un SAI estático.
Los sistemas SAI estáticos, a pesar de no tener tantas piezas mecánicas, necesitan una revisión intensa debido a las baterías que utilizan. El mantenimiento de las baterías se ha de realizar según los estándares IEEE de forma continua y periódica. No obstante, este mantenimiento depende del tipo de baterías utilizadas. En la mayoría de los casos, los sistemas SAI estáticos utilizan baterías VRLA (“valve regulated lead acid”), cuyo coste de mantenimiento es bastante inferior a las demás baterías. Para altos niveles de disponibilidad, el TCO será inferior para SAIs estáticos con baterías VRLA.
Impacto medioambiental
Ruido
Los sistemas SAI estáticos, como comentando anteriormente, pueden localizarse dentro de las salas de servidores mientras que los dinámicos suelen instalarse en
