13 de marzo de 2019
MINISTERIO DE CIENCIA, INNOVACIÓN Y UNIVERSIDADES. AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN
PAÍS: ESPAÑA.
El Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, a través de la Agencia Estatal de Investigación, ha aceptado la propuesta del proyecto “SISTEMA INTEGRAL PARA LA GESTIÓN ÓPTIMA COORDINADA DE RECURSOS EN CENTROS DE DATOS DE ALTAS PRESTACIONES [Grid-E]”, presentado conjuntamente por ImesAPI, ADAM y la Universidad Politécnica de Madrid, dentro de la Convocatoria de Retos Colaboración 2017 y concedido ayuda económica para su desarrollo durante los años 2019 y 2020.
ImesAPI, a través de su Delegación de Sistemas de Control, es la empresa que lidera el proyecto. El presupuesto global del mismo asciende a 644.180,67 €, de los que se han considerado financiables 564.754,56 €.
El objetivo general del proyecto GridE es investigar y desarrollar un nuevo sistema integral de gestión óptima coordinada de las capacidades de generación de energía, almacenamiento, refrigeración y computación en centros de datos de altas prestaciones basados en tanques de inmersión en fluidos bi-fase, que permita reducir el consumo energético a partir del aprovechamiento de las características de estos sistemas de refrigeración experimentales y la utilización de fuentes de generación renovable, maximizando la rentabilidad de las instalaciones de los centros de análisis masivos de datos.
Para lograr este objetivo general se ha definido los siguientes objetivos específicos:
- Diseñar una solución de computación capaz de satisfacer las necesidades presentes y futuras de edge computing, reduciendo las barreras económicas para la implantación de servicios de IoT y de ciudades inteligentes, reduciendo los efectos ambientales y de suministro de energía.
- Reducir el consumo energético de los centros de datos de altas prestaciones, eliminando el coste energético de la refrigeración mediante inmersión en fluidos bi-fase, y reduciendo la dependencia de la red eléctrica, sustituyéndola energías renovables.
- Aumentar la resolución y precisión de las predicciones de generación de energía a partir de fuentes renovables, integrando de múltiples fuentes de energías renovables de manera distribuida.
- Definir la arquitectura del nuevo sistema de gestión óptima coordinada de las capacidades de generación de energía, almacenamiento, refrigeración y computación en edge datacenters.
- Generar modelos predictivos, precisos y eficientes, que permitan anticipar la generación y uso de energía, así como el efecto de las variables de decisión en los subsistemas de refrigeración y almacenamiento de energía.
- Minimizar el coste total de la energía del centro de datos y maximizar la densidad de cómputo media mediante el desarrollo de algoritmos de optimización.
- Maximizar la operación del sistema, desde el punto de vista energético, mediante el desarrollo de una nueva plataforma software integrada por herramientas específicas de análisis, operación y visualización
- Generar un nuevo conocimiento en torno a la gestión operacional de los centros de datos y federaciones de edge computing para IoT y las ciudades inteligentes
La participación de imesAPI en el proyecto es especialmente relevante en aquellas tareas que requieren la integración de múltiples disciplinas. Se encargará de liderar la primera actividad del proyecto “Diseño de la arquitectura y simulación de federaciones de egde datacenters”, durante la que se llevará el diseño de la arquitectura del nuevo sistema de gestión óptima coordinada de las capacidades de generación de energía, almacenamiento, refrigeración y computación, y también se encargará de coordinar el desarrollo de la actividad de “Integración y validación experimental”, ya que su amplia experiencia en los diferentes aspectos que abordan las tareas que la conforman, garantiza el cumplimiento de los objetivos propuestos. imesAPI también colaborará con la coordinación y supervisión de las tareas de Generación y almacenamiento de energía, Gestión de la carga de baterías y del microgrid inteligente y Desarrollo de Herramientas de operación proactiva.