KCI우수등재
국내 데이터센터 폐열잠재량 산정에 관한 연구 = A Study on Prediction of Waste Heat Potential for Domestic Data Center
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학술지명
설비공학 논문집(Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering)
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2022
작성언어
Korean
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등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
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345-351(7쪽)
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The waste heat potential of data centers is attracting attention as a new heat energy source. In this study, waste heat potentials of domestic data centers were calculated and monthly potentials were predicted. The amount of potential was calculated from annual average total power consumption, PUE values of 10 data centers through surveys, and 66 domestic data center from ITSA (Korea Information Technology Service Industry Association). The waste heat potential was derived by considering the COP of the heat pump, excluding the amount of electricity from the compressor for recovery energy. Based on 10 data centers from surveys, the average potential ranged from 54,414,495 kWh to 65,075,294 kWh with respect to COP of chiller. The highest waste heat potential was 200,463,808 kWh. When the value of waste heat generated was examined by region, Gyeonggi Province had the highest value of 3,161,288,865 kWh among 66 domestic data centers. The waste heat potential from the data center was also predicted using TRNSYS modelling. The prediction error ranged from 9.04 to 32.85% for S data center located in Daejeon.
더보기본 연구에서는 국내 데이터센터 폐열 잠재량에 대한 정의를 새롭게 내렸으며 PUE를 통해 데이터센터에서 냉방에너지로 소비되는 전력량을 산출하고 데이터센터 폐열잠재량에 대한 구체적인 값을 제시하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다.
(1) 데이터센터 잠재량은 데이터센터 내 IT서버 룸의 온열 환경을 유지하기 위해 투입되는 냉방에너지로 정의하였다.
(2) 직접 조사를 통한 국내 데이터센터 10곳의 전력사용량 값과 PUE, 칠러의 냉방효율을 통해 데이터센터 폐열잠재량을 산출했으며 칠러의 효율에 따라 평균 5,414,495 kWh에서 65,075,294 kWh가 산출되었다. 또한 조사를 통해 얻은 국내 데이터센터 중 가장 큰 폐열은 **가산 데이터센터로 약 200,463,808 kWh가 도출되었다. 한국데이터센터연합회로부터 수집한 66개 데이터센터자료를 이용하여 폐열잠재량을 분석한 결과 경기도지역이 3,161,288,865 kWh로 가장 큰 잠재량을 나타냈다.
(3) TRNSYS 프로그램을 통해 S 텔레콤 데이터센터 모델링을 진행하여 실측값과 비교하였으며 냉방 COP는 데이터센터 에너지 기준을 장비의 레벨까지 제시하는 미국 켈리포니아에서 제시한 효율기준 표를 따랐다. S 텔레콤 데이터센터의 실측값을 통해 산출한 잠재량과 TRNSYS 결과값의 오차는 예측값 기준 최소 9.04%에서 최대 32.85%로 나타났다.
(4) 데이터센터의 측정값에 의존하지 않고 조사를 통한 예측이 아닌 설비 정보와 랙 발열량을 통해 잠재량을 산출할 수 있는 방법론을 제시하였다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.8 | 0.8 | 0.62 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.51 | 0.44 | 0.622 | 0.03 |
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