Modelon Impactを活用し、データセンターの冷却電力消費量を81％削減することに成功【Resalta社】

Resalta社は、次世代データセンターにおける廃熱回収を評価するために、システムシミュレーションを活用しました。

背景

高性能かつエネルギー効率に優れたデータセンターへの需要が高まり続ける中、事業者には、エネルギー消費量の削減、排出量の低減、そしてあらゆる稼働条件下での信頼性の高い冷却の維持を求める圧力が高まっています。

課題

Resalta社は、アイランドモードで稼働するデータセンターに電力と冷却の両方を供給するように設計された、複雑なエネルギーシステムの年間パフォーマンスを評価することとしました。信頼性、冗長性、および変動する稼働条件下でのパフォーマンスは、極めて重要な検討事項でした。

チームは、冷却性能、構成機器の効率、動作温度、排ガス組成、システム全体の効率といった主要な運転パラメータを監視しつつ、年間を通じて周囲温度やデータセンターの負荷が変動する中で、システムがどのように機能するかを評価する必要がありました。

当初、チームはスプレッドシートを用いた分析を検討しました。しかし、ガスタービン、吸収式冷凍機、ドライクーラー、排熱設備、および補助システムを含むシステムの複雑さが増すにつれ、シナリオの評価や構成要素間の相互作用の把握がますます困難になっていきました。

Resalta社には、エネルギーシステム全体の挙動を正確に再現しつつ、複数の運用シナリオや設計案を迅速に評価できるモデリング手法が必要でした。

解決策

Resalta社は、統合された電力・冷却システムの動的シミュレーションモデルを構築するために、Modelon Impact を採用しました。チームは、個々の機器を単独で分析するのではなく、エネルギーチェーン全体にわたる相互作用を捉えた、相互接続されたシステムレベルのモデルを作成しました。

Resalta社は、Modelon Impactを活用し、さまざまな負荷率や周囲条件下での稼働状況を表現できる主要機器の性能モデルを開発しました。これらのモデルは、その後、1年間にわたる稼働状況を評価可能なシステム全体のシミュレーションに統合されました。

このモデルでは、以下の要素が再現されています

• 敷地内で発電を行うガスタービン
• 490°Cのガスタービン排気ガスにより吸収式冷凍機を駆動
• 22°Cの冷水をデータセンターへ供給
• 40～45°Cで稼働するドライクーラーを介した熱排出
• 起動時および保守期間中の冷却を維持するためのバックアップ用電気ヒートポンプ

スプレッドシートとは異なり、Modelon Impact では過渡挙動の動的シミュレーションが可能でした。Resalta 社は、定常状態の計算だけでは表現することが困難であった、機器の起動・停止、冷却需要の変化、制御システムの相互作用、および運転状態の遷移などを分析することができました。

また、コンポーネントベースのアプローチにより、エンジニアはモデル全体を再構築することなく、機器の性能マップ、動作前提条件、および制御戦略を変更できるようになり、代替となるシステム構成の評価が大幅に容易になりました。

結果

Resalta社は、Modelon Impactを活用することで、ガスタービンと吸収式冷凍機を統合したコンセプトの性能を、あらゆる運転条件および季節変動にわたって評価することに成功しました。このシミュレーションにより、年間エネルギー性能に関する貴重な知見が得られたほか、システム開発においてさらに注力すべき分野を特定する上でも役立ちました。

廃熱回収の価値の定量化

この結果から、ガスタービンの排熱を利用して冷却を行うことで、従来の電動式冷却システムへの依存を劇的に低減できることが実証されました。モデル化されたシステムは、年間約52 GWhの冷却能力を提供します。エネルギー効率比（EER）が3.3の従来のコンプレッサー式チラーでは、同等の冷却能力を確保するために約15.7 GWhの電力を必要とします。これに対し、吸収式冷却システムでは、補助設備に要する電力はわずか3.02 GWhであり、これにより、冷却に関連する電力消費量が推定81％削減されることになります。

また、この分析では、回収された廃熱を冷却生成の主要なエネルギー源として利用することで、従来のコンプレッサー式冷却と比較して、年間約12.7 GWhの電力削減が可能であることが示されました。

データセンターの総合効率の向上

この統合システムは、共通の燃料源から電力と冷却の両方を供給します。データセンターの電力負荷5.09 MW、総発電量5.45 MW、および補助消費電力0.36 MWというモデル値に基づき、このシステムはモデル上の電力使用効率（PUE）約1.1を達成しました。

また、このモデルは、全体として高いエネルギー利用効率も実証しました。本システムは、174 GWhの天然ガス投入に対し、年間46.3 GWhの電力と52 GWhの冷却能力を生み出し、その結果、全体の実用エネルギー利用率は約56.6%となりました。

エンジニアリング解析の加速

Modelonは、システムの性能検証に加え、エンジニアリングの効率を大幅に向上させました。初期のシステムモデルにおいて、Resalta社はモデルの作成およびシナリオ評価にかかる時間を約1ヶ月から1週間に短縮し、これによりエンジニアリング作業量を約75％削減しました。モデルが確立されると、エンジニアは、相互に関連するスプレッドシートの計算を手作業で再構築することなく、さまざまな機器の選定、運用戦略、および境界条件を迅速に評価できるようになりました。

エネルギーフロー解析により、タービンの排熱を回収することが、冷却能力の向上に寄与すると同時に、システム全体の効率改善にもつながることが明確に示されています。また、この可視化により、Resalta社は技術面および商業面のステークホルダー双方に対して、性能上のメリットを効果的に伝えることができました。

ビジネスへの影響

Modelon Impactは、技術的な検証を提供するだけでなく、貴重な意思決定支援およびコミュニケーションツールとなりました。断片的なスプレッドシートによる計算を、動的なシステムレベルのモデルに置き換えることで、Resalta社は、顧客固有の稼働条件を評価し、代替となるシステムアーキテクチャを比較し、信頼性の高い物理法則に基づいた結果を用いて期待される性能を伝えることができるようになりました。エンジニアは、変更の実施が比較的迅速かつ低コストで済む開発プロセスの早い段階で、統合や制御に関する課題を特定できるようになりました。その結果、Resalta社は、ソリューションの技術的性能と顧客への提案の両方に対してより強い確信を持ちながら、コンセプト評価から顧客向け分析へと、より効率的に移行できるようになりました。