IT-Cooling Wiki

Die Kühlung gehört zu den wesentlichen Energieverbrauchern außerhalb der eigentlichen IT. Wie hoch ihr Energiebedarf ausfällt, hängt jedoch nicht allein vom Wirkungsgrad einzelner Kühlgeräte ab. Temperaturen, Luftführung, Kälteerzeugung, freie Kühlung, Leistungsreserven und Regelstrategie wirken als Gesamtsystem zusammen.

Besonders wichtig ist der tatsächliche Betrieb: Ein Kühlsystem wird für bestimmte maximale Anforderungen ausgelegt, arbeitet aber häufig über lange Zeiträume unterhalb dieses Auslegungspunktes. Gute Energieeffizienz entsteht deshalb vor allem dann, wenn sich die Kühlleistung möglichst gut an die aktuelle Wärmelast der IT anpasst.

Nicht stärker kühlen als notwendig

Niedrigere Raumtemperaturen bedeuten nicht automatisch einen zuverlässigeren IT-Betrieb. Entscheidend sind vielmehr geeignete Eintrittsbedingungen an den IT-Komponenten.

Werden unnötig niedrige Temperaturen vorgegeben, muss die Kälteerzeugung unter Umständen mehr leisten und die Möglichkeiten der freien Kühlung können eingeschränkt werden. Geeignete Temperatur-Sollwerte sind deshalb eine wichtige Grundlage für einen energieeffizienten Betrieb.

Welche Temperaturen für Serverräume und Rechenzentren geeignet sind, behandeln wir ausführlich im Artikel Welche Temperaturen sind für Serverräume und Rechenzentren geeignet?

Luftströme möglichst gezielt führen

Auch eine leistungsfähige Kühlanlage arbeitet ineffizient, wenn die gekühlte Luft nicht dort ankommt, wo sie benötigt wird. Vermischen sich warme und kalte Luftströme oder entstehen Luftkurzschlüsse, muss häufig mehr Luft gefördert oder stärker gekühlt werden als eigentlich erforderlich.

Eine saubere Trennung von Zu- und Abluft beziehungsweise Kalt- und Warmbereichen kann deshalb die vorhandene Kühlleistung besser nutzbar machen. Gleichzeitig können Ventilatorleistung und erforderliche Temperaturdifferenzen optimiert werden.

Mehr dazu erläutern wir im Artikel Kaltgang und Warmgang – Luftführung im Rechenzentrum richtig planen.

Freie Kühlung möglichst umfassend nutzen

Wenn die Außenbedingungen es zulassen, kann Wärme ohne oder mit deutlich reduziertem Einsatz mechanischer Kälte abgeführt werden. Dabei wird weiterhin elektrische Energie beispielsweise für Ventilatoren, Pumpen und Regelung benötigt, der energieintensive Verdichterbetrieb kann jedoch reduziert oder zeitweise vermieden werden.

Wie groß dieses Potenzial ist, hängt unter anderem von den erforderlichen IT-Temperaturen, dem Standort und dem gewählten Kühlverfahren ab. Höhere zulässige Betriebstemperaturen können die Zeiträume vergrößern, in denen freie Kühlung genutzt werden kann.

Direkte und indirekte Verfahren erläutern wir im Artikel Freie Kühlung im Rechenzentrum – Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten.

Ventilatoren und Pumpen bedarfsgerecht betreiben

Für die Energieeffizienz ist nicht nur entscheidend, wie die Kälte erzeugt wird. Auch der Transport von Luft und Kühlmedium benötigt Energie.

Muss beispielsweise dauerhaft ein hoher Luftvolumenstrom gefördert werden, obwohl die aktuelle IT-Wärmelast deutlich geringer ist, entsteht unnötiger Energieverbrauch. Drehzahlgeregelte Ventilatoren und Pumpen ermöglichen es, die Förderleistung an den tatsächlichen Bedarf anzupassen.

Voraussetzung dafür ist eine Regelung, die den aktuellen Anlagenzustand erfasst und die Komponenten sinnvoll aufeinander abstimmt.

Teillast ist häufig wichtiger als der Auslegungspunkt

Kühlanlagen werden so ausgelegt, dass sie auch bei hoher IT-Last und ungünstigen Randbedingungen ausreichend Leistung bereitstellen können. Dieser Auslegungspunkt entspricht jedoch nicht zwangsläufig dem typischen Betriebszustand.

Schwankt die IT-Auslastung oder wird ein Rechenzentrum schrittweise ausgebaut, kann die tatsächlich benötigte Kühlleistung über längere Zeit deutlich unter der installierten Leistung liegen. Auch Redundanzkonzepte führen dazu, dass mehr Kühlkapazität installiert sein kann, als im Normalbetrieb gleichzeitig benötigt wird.

Deshalb sollte ein Kühlsystem nicht nur am maximalen Betriebspunkt effizient arbeiten. Entscheidend ist ebenso, wie Ventilatoren, Pumpen, Kälteerzeugung und mehrere parallel installierte Kühlgeräte im Teillastbetrieb zusammenarbeiten.

Diesen Zusammenhang betrachten wir im Artikel Teillastbetrieb bei der IT-Kühlung – warum die maximale Effizienz nicht alles ist genauer.

Mehrere Kühlgeräte als Gesamtsystem regeln

Besonders interessant wird die energetische Optimierung, wenn mehrere Kühlgeräte gemeinsam eine IT-Last versorgen. Dann stellt sich nicht nur die Frage, welche Gesamtleistung benötigt wird, sondern auch, wie diese Leistung auf die vorhandenen Geräte verteilt wird.

Je nach Anlagenkonzept kann es energetisch günstiger sein, bestimmte Geräte abzuschalten, mehrere Geräte mit reduzierter Leistung zu betreiben oder unterschiedliche Kühlverfahren miteinander zu kombinieren.

Gleichzeitig müssen Anforderungen an Redundanz und Betriebssicherheit erhalten bleiben. Die energetisch günstigste Betriebsweise ist daher nicht automatisch diejenige mit der geringsten Anzahl laufender Geräte.

Regelung wird zum entscheidenden Effizienzfaktor

Je komplexer das Kühlsystem wird, desto größer wird die Bedeutung der Regelstrategie. Temperaturen, IT-Wärmelast, Außenbedingungen, Gerätezustände und verfügbare Kühlverfahren verändern sich während des Betriebs kontinuierlich.

Eine klassische Regelung reagiert auf gemessene Zustände und hält definierte Sollwerte ein. Weiterführende Ansätze können zusätzlich Anlagenmodelle und zeitliche Entwicklungen berücksichtigen, um geeignete Betriebszustände vorausschauend zu bestimmen.

Gerade bei mehreren zusammenwirkenden Kühlgeräten und schwankender Wärmelast eröffnet die modellbasierte Regelung damit zusätzliche Möglichkeiten zur energetischen Optimierung.

Wie solche Ansätze funktionieren und welche Rolle KI und Model Predictive Control dabei spielen können, behandeln wir im Artikel Modellbasierte Regelung der Rechenzentrumskühlung – Potenziale von KI und MPC.

Energieeffizienz endet nicht bei der Inbetriebnahme

Auch eine effizient geplante Anlage kann sich während ihrer Betriebszeit verändern. Verschmutzte Filter oder Wärmetauscher, veränderte Luftwege, Verschleiß und eine wachsende IT-Infrastruktur können dazu führen, dass sich Betriebspunkte und Energieverbrauch schleichend verschieben.

Betriebsdaten helfen dabei, solche Veränderungen sichtbar zu machen. Werden Messwerte und Anlagenzustände über längere Zeit betrachtet, lassen sich Abweichungen und Trends erkennen, die für Wartung und energetische Optimierung genutzt werden können.

Damit verbinden sich Energieeffizienz und Instandhaltung zunehmend. Welche Möglichkeiten sich daraus ergeben, zeigen wir im Artikel Predictive Maintenance bei IT-Kühlsystemen – Störungen erkennen, bevor es zum Ausfall kommt.

Effiziente IT-Kühlung als Gesamtsystem

Das größte Optimierungspotenzial entsteht deshalb häufig nicht durch eine einzelne Maßnahme. Temperatur, Luftführung, freie und mechanische Kühlung, Ventilatoren, Pumpen und Regelung müssen gemeinsam betrachtet werden.

HANSA kann IT-Kühlsysteme projektspezifisch auf Wärmelast, Gebäudeinfrastruktur und gewünschte Betriebsstrategie abstimmen. Durch die Verbindung von Gerätebau, Kälte- und Regelungstechnik können dabei nicht nur die erforderliche Kühlleistung und Betriebssicherheit, sondern auch unterschiedliche Betriebszustände und deren Energiebedarf berücksichtigt werden.

Die Power Usage Effectiveness, kurz PUE, ist eine der bekanntesten Kennzahlen zur Bewertung der Energieeffizienz von Rechenzentren. Sie setzt den gesamten Energieverbrauch des Rechenzentrums ins Verhältnis zum Energieverbrauch der eigentlichen IT.

Damit macht die PUE sichtbar, wie viel zusätzliche Energie neben Servern, Speicher- und Netzwerktechnik für die technische Infrastruktur benötigt wird. Dazu gehört insbesondere auch die Kühlung.

Wie wird die PUE berechnet?

Vereinfacht wird die PUE nach folgender Beziehung berechnet:

PUE = Gesamtenergieverbrauch des Rechenzentrums / Energieverbrauch der IT

Benötigt ein Rechenzentrum beispielsweise insgesamt 1.500 kWh elektrische Energie und davon entfallen 1.000 kWh auf die IT, ergibt sich eine PUE von 1,5.

Die zusätzlichen 500 kWh entfallen in diesem vereinfachten Beispiel auf die unterstützende Infrastruktur. Dazu können unter anderem Kühlung, Ventilatoren, Pumpen, Stromversorgung und weitere technische Einrichtungen gehören.

Was bedeutet eine niedrige PUE?

Der theoretisch niedrigste PUE-Wert liegt bei 1,0. In diesem Fall würde die gesamte eingesetzte Energie unmittelbar der IT zugerechnet. Für Kühlung, Stromverteilung und andere unterstützende Systeme wäre rechnerisch keine zusätzliche Energie erforderlich.

In realen Rechenzentren liegt die PUE oberhalb von 1,0. Je kleiner der zusätzliche Energiebedarf der Infrastruktur im Verhältnis zur IT-Energie ist, desto näher nähert sich die Kennzahl diesem Wert.

Eine sinkende PUE kann deshalb ein Hinweis darauf sein, dass die unterstützende Infrastruktur effizienter arbeitet. Sie zeigt jedoch noch nicht, welche einzelne technische Maßnahme dafür verantwortlich ist.

Welchen Einfluss hat die Kühlung auf die PUE?

Die IT-Kühlung kann einen wesentlichen Teil des Energieverbrauchs außerhalb der eigentlichen IT verursachen. Entsprechend wirken sich Verbesserungen der Kühlung auch auf die PUE aus.

Mögliche Ansatzpunkte sind beispielsweise:

• eine konsequente Trennung warmer und kalter Luftströme,
• geeignete Temperatur-Sollwerte,
• eine möglichst umfassende Nutzung freier Kühlung,
• bedarfsgeregelte Ventilatoren und Pumpen,
• eine effiziente mechanische Kälteerzeugung,
• ein optimierter Teillastbetrieb sowie
• eine abgestimmte Regelung mehrerer Kühlgeräte.

Die PUE kann damit zeigen, ob sich der Gesamtenergiebedarf der Infrastruktur verändert. Für die gezielte Optimierung muss jedoch zusätzlich betrachtet werden, welche Komponenten den jeweiligen Energieverbrauch verursachen.

Warum kann die PUE im Jahresverlauf schwanken?

Die Betriebsbedingungen eines Rechenzentrums sind nicht konstant. Außentemperaturen, IT-Auslastung und erforderliche Kühlleistung verändern sich im Tages- und Jahresverlauf.

Bei niedrigen Außentemperaturen kann beispielsweise ein größerer Anteil der Wärme über freie Kühlung abgeführt werden. Bei hohen Außentemperaturen kann dagegen mehr mechanische Kälte erforderlich sein. Dadurch verändert sich auch der Energiebedarf der Kühlung.

Für eine aussagekräftige Bewertung ist deshalb eine Betrachtung über längere Zeiträume häufig sinnvoller als ein einzelner momentaner PUE-Wert.

Warum kann die PUE bei geringer IT-Auslastung schlechter werden?

Die PUE ist ein Verhältniswert. Sinkt die Leistungsaufnahme der IT, reduziert sich der Energiebedarf der unterstützenden Infrastruktur nicht zwangsläufig im gleichen Verhältnis.

Pumpen, Ventilatoren, Kälteerzeugung und andere Systeme benötigen auch bei niedriger IT-Last weiterhin Energie. Besonders bei überdimensionierten oder schlecht regelbaren Anlagen kann deshalb der relative Infrastrukturanteil steigen.

Ein gutes Teillastverhalten ist damit nicht nur für den absoluten Energieverbrauch wichtig, sondern kann sich auch deutlich in der PUE widerspiegeln.

Warum reicht die PUE allein zur Bewertung der Kühlung nicht aus?

Die PUE betrachtet das gesamte Rechenzentrum und trennt nicht automatisch zwischen den einzelnen Verbrauchern der technischen Infrastruktur. Aus einem PUE-Wert lässt sich deshalb nicht direkt ablesen, wie effizient beispielsweise ein bestimmtes Kühlgerät, ein Kaltwassersatz oder ein Ventilator arbeitet.

Auch unterschiedliche Standorte, klimatische Bedingungen, IT-Auslastungen, Redundanzanforderungen und Anlagenkonzepte beeinflussen die Kennzahl. PUE-Werte unterschiedlicher Rechenzentren sollten deshalb nicht ohne Kenntnis dieser Rahmenbedingungen miteinander verglichen werden.

Für die technische Optimierung der Kühlung sind zusätzliche Betriebsdaten erforderlich. Dazu gehören beispielsweise Energieverbräuche einzelner Komponenten, Temperaturen, Volumenströme, Betriebszustände und die tatsächlich abgeführte Wärmelast.

Von der Kennzahl zur tatsächlichen Optimierung

Eine Kennzahl wie die PUE kann zeigen, wie sich die energetische Gesamtsituation eines Rechenzentrums entwickelt. Die eigentliche Optimierung beginnt jedoch eine Ebene tiefer.

Dafür muss erkennbar sein, wann welche Kühlgeräte arbeiten, welche Leistung tatsächlich benötigt wird und wie viel Energie Ventilatoren, Pumpen und Kälteerzeugung in unterschiedlichen Betriebszuständen benötigen.

Gerade bei mehreren parallel arbeitenden Kühlgeräten entstehen dadurch zusätzliche Optimierungsmöglichkeiten. Statt ausschließlich feste Sollwerte einzuhalten, kann die Regelung berücksichtigen, welche Kombination von Geräten und Betriebszuständen die benötigte Kühlleistung möglichst effizient bereitstellt.

Kühlsysteme für Serverräume und Rechenzentren müssen auch bei hoher IT-Wärmelast und ungünstigen Umgebungsbedingungen ausreichend Kühlleistung bereitstellen. Im tatsächlichen Betrieb wird diese maximale Leistung jedoch häufig nur zeitweise benötigt.

Für den Energieverbrauch ist deshalb nicht nur entscheidend, wie effizient ein Kühlsystem am Auslegungspunkt arbeitet. Mindestens ebenso wichtig ist die Frage, wie sich die Anlage bei Teillast verhält und wie gut sich ihre Leistung an wechselnde Betriebsbedingungen anpassen lässt.

Warum schwankt die Wärmelast eines Rechenzentrums?

Die von der IT erzeugte Wärmelast ist nicht zwangsläufig konstant. Sie hängt unter anderem von der installierten Hardware und deren aktueller Auslastung ab. Veränderungen können sich im Tagesverlauf, durch unterschiedliche Rechenlasten oder durch den Ausbau der IT-Infrastruktur ergeben.

Besonders deutlich wird dies bei Rechenzentren, die schrittweise erweitert werden. Die Kühlanlage kann bereits für eine zukünftige Ausbaustufe dimensioniert sein, obwohl zunächst nur ein Teil der vorgesehenen IT-Leistung installiert ist.

Hinzu kommen Reserven für hohe Außentemperaturen und Redundanzanforderungen. Die installierte Kühlleistung kann deshalb deutlich oberhalb der Leistung liegen, die im normalen Betrieb tatsächlich benötigt wird.

Warum kann eine überdimensionierte Kühlung ineffizient arbeiten?

Leistungsreserve ist für Erweiterbarkeit und Betriebssicherheit wichtig. Problematisch wird sie erst dann, wenn sich die Anlage nicht ausreichend an einen geringeren Bedarf anpassen kann.

Laufen Ventilatoren, Pumpen oder Kälteerzeuger dauerhaft mit hoher Leistung, obwohl nur ein Teil der maximalen Kühlleistung benötigt wird, entsteht unnötiger Energieverbrauch.

Eine gute Planung betrachtet deshalb nicht nur die maximal erforderliche Kühlleistung, sondern auch die zu erwartenden Betriebspunkte darunter.

Drehzahlregelung reduziert den Energiebedarf

Ein wichtiger Ansatzpunkt im Teillastbetrieb sind drehzahlgeregelte Ventilatoren und Pumpen. Sinkt der erforderliche Luft- oder Volumenstrom, kann auch deren Drehzahl reduziert werden.

Gerade bei Ventilatoren kann dies energetisch sehr wirkungsvoll sein, da die erforderliche Antriebsleistung bei geeigneten Anlagenbedingungen überproportional mit sinkender Drehzahl zurückgehen kann.

Voraussetzung ist allerdings, dass Luftführung, Druckverluste und Regelung gemeinsam betrachtet werden. Eine effiziente Komponente allein macht noch kein effizientes Gesamtsystem.

Auch die Kälteerzeugung muss Teillast beherrschen

Neben Ventilatoren und Pumpen muss sich auch die Kälteerzeugung an wechselnde Lasten anpassen können. Wird mechanische Kälte benötigt, sollte nur so viel Kälteleistung erzeugt werden, wie für den jeweiligen Betriebszustand erforderlich ist.

Gleichzeitig können sich die Möglichkeiten der freien Kühlung verändern. Abhängig von Außenbedingungen und erforderlichen Temperaturen kann die mechanische Kälte vollständig, teilweise oder gar nicht benötigt werden.

Ein effizienter Teillastbetrieb bedeutet deshalb auch, freie und mechanische Kühlung sinnvoll miteinander zu kombinieren.

Wie sollten mehrere Kühlgeräte zusammenarbeiten?

In größeren Serverräumen und Rechenzentren wird die erforderliche Kühlleistung häufig auf mehrere Geräte verteilt. Dadurch entstehen zusätzliche Freiheitsgrade für den Betrieb.

Bei geringer Wärmelast könnte beispielsweise ein Teil der Geräte abgeschaltet werden. In anderen Anlagen kann es energetisch günstiger sein, mehrere Geräte gleichzeitig mit reduzierter Leistung zu betreiben.

Welche Strategie besser ist, lässt sich nicht pauschal beantworten. Sie hängt unter anderem von Ventilatorleistung, Wärmetauschern, Kälteversorgung, Luftführung und den Wirkungsgraden der einzelnen Betriebspunkte ab.

Die Regelung sollte deshalb nicht nur entscheiden, wie viel Kühlleistung insgesamt benötigt wird, sondern auch, wie diese Leistung sinnvoll auf die verfügbaren Geräte verteilt wird.

Effizienz und Redundanz müssen zusammen betrachtet werden

Die energetisch günstigste Betriebsweise darf die geforderte Betriebssicherheit nicht außer Kraft setzen. Ist beispielsweise ein N+1-Konzept vorgesehen, muss die erforderliche Reserve auch im optimierten Betrieb erhalten bleiben.

Gleichzeitig bedeutet Redundanz nicht zwangsläufig, dass ein Reservegerät dauerhaft ausgeschaltet bleiben muss. Je nach Anlagenkonzept können Betriebsstunden auf mehrere Geräte verteilt oder Geräte regelmäßig gewechselt werden.

Dadurch lassen sich Redundanz, gleichmäßige Nutzung der Komponenten und Teillastbetrieb miteinander verbinden. Mehr zu den verschiedenen Redundanzkonzepten erläutern wir im Artikel Redundanz bei der Rechenzentrumskühlung – N, N+1 und 2N verständlich erklärt.

Starre Sollwerte nutzen nicht immer das gesamte Potenzial

Klassische Regelstrategien arbeiten häufig mit festgelegten Sollwerten und definierten Zu- und Abschaltbedingungen. Für viele Anwendungen ist dieses Vorgehen zuverlässig und vollkommen ausreichend.

Mit zunehmender Anlagenkomplexität steigt jedoch die Zahl möglicher Betriebszustände. Mehrere Kühlgeräte, schwankende Wärmelasten, veränderliche Außentemperaturen, freie und mechanische Kühlung sowie Redundanzanforderungen müssen gleichzeitig berücksichtigt werden.

Dann ist nicht immer unmittelbar erkennbar, welcher Betriebszustand energetisch am günstigsten ist. Ein einzelner optimal geregelter Ventilator bedeutet beispielsweise noch nicht, dass das gesamte Kühlsystem im energetisch besten Betriebspunkt arbeitet.

Vom bedarfsgerechten zum vorausschauenden Betrieb

Eine bedarfsgerechte Regelung reagiert auf die aktuelle Wärmelast und passt die Kühlleistung entsprechend an. Einen Schritt weiter gehen modellbasierte Verfahren.

Dabei wird das Verhalten des Gesamtsystems in einem Modell berücksichtigt. Auf dieser Grundlage kann die Regelung verschiedene mögliche Betriebszustände bewerten und beispielsweise entscheiden, welche Geräte mit welcher Leistung betrieben werden sollten.

Werden zusätzlich zeitliche Entwicklungen oder Prognosen berücksichtigt, kann die Regelung nicht nur auf einen bereits eingetretenen Zustand reagieren, sondern die zukünftige Entwicklung in die Optimierung einbeziehen.

Gerade bei schwankenden IT-Wärmelasten und mehreren zusammenwirkenden Kühlgeräten kann dieser Ansatz interessant sein. Wie solche Systeme funktionieren, betrachten wir im nächsten Artikel Modellbasierte Regelung der Rechenzentrumskühlung – Potenziale von KI und MPC.

Teillast bereits bei der Planung berücksichtigen

Eine energieeffiziente IT-Kühlung sollte deshalb nicht ausschließlich anhand ihrer maximalen Kühlleistung bewertet werden. Ebenso wichtig ist, wie flexibel sie auf unterschiedliche Lastzustände reagieren kann.

HANSA kann bei individuell ausgelegten IT-Kühlsystemen Geräteanzahl, Ventilatoren, Wärmetauscher, Kälteversorgung und Regelung auf die erwarteten Betriebszustände abstimmen. Bei Anlagen mit mehreren Geräten kann außerdem festgelegt werden, wie diese miteinander kommunizieren und ihre Leistung abhängig vom tatsächlichen Kühlbedarf verteilen.

Dadurch lässt sich bereits bei der Planung berücksichtigen, dass ein Rechenzentrum nicht nur am maximalen Auslegungspunkt zuverlässig, sondern auch während der vielen Stunden im Teillastbetrieb effizient arbeiten soll.

Je komplexer ein Kühlsystem wird, desto anspruchsvoller wird auch seine Regelung. In einem Rechenzentrum können mehrere Kühlgeräte, Ventilatoren, Pumpen, freie Kühlung und mechanische Kälte zusammenwirken. Gleichzeitig verändern sich IT-Wärmelast und Umgebungsbedingungen während des Betriebs.

Klassische Regelstrategien können solche Systeme zuverlässig betreiben. Modellbasierte Verfahren gehen jedoch einen Schritt weiter: Sie bilden das Verhalten der Anlage in Modellen ab und können unterschiedliche Betriebszustände bewerten, bevor diese tatsächlich eingestellt werden.

Was bedeutet modellbasierte Regelung?

Bei einer modellbasierten Regelung wird nicht ausschließlich auf aktuelle Messwerte und fest definierte Sollwerte reagiert. Zusätzlich steht ein Modell zur Verfügung, das Zusammenhänge innerhalb des Kühlsystems beschreibt.

Ein solches Modell kann beispielsweise berücksichtigen, wie sich Änderungen von Ventilatordrehzahl, Kühlleistung oder Betriebszuständen auf Temperaturen und Energieverbrauch auswirken.

Dadurch lässt sich nicht nur die Frage beantworten, ob ausreichend Kühlleistung vorhanden ist. Die Regelung kann zusätzlich untersuchen, mit welchem Betriebszustand die erforderliche Kühlung möglichst effizient bereitgestellt werden kann.

Was ist Model Predictive Control?

Model Predictive Control, kurz MPC, ist ein Verfahren der modellprädiktiven Regelung. Dabei wird das Anlagenmodell genutzt, um die Auswirkungen unterschiedlicher Stellgrößen über einen zukünftigen Zeitraum zu berechnen.

Die Regelung kann verschiedene mögliche Betriebsweisen vergleichen und daraus eine geeignete Strategie bestimmen. Nach kurzer Zeit wird die Berechnung mit aktuellen Messwerten erneut durchgeführt.

Dadurch entsteht eine fortlaufende Optimierung, bei der neben dem aktuellen Anlagenzustand auch die erwartete weitere Entwicklung berücksichtigt werden kann.

Welche Rolle kann künstliche Intelligenz spielen?

Nicht alle Zusammenhänge eines komplexen Kühlsystems lassen sich einfach mit festen Gleichungen beschreiben. Hier können datenbasierte Modelle eine Ergänzung zu physikalischen Modellen darstellen.

Beispielsweise können neuronale Netze anhand von Betriebsdaten Zusammenhänge zwischen Eingangsgrößen und dem Verhalten einer Anlage erlernen. Physikalische und datenbasierte Modelle müssen dabei kein Gegensatz sein. Beide Ansätze können miteinander kombiniert werden.

Entscheidend ist nicht, möglichst viel künstliche Intelligenz einzusetzen. Entscheidend ist, dass das Modell das relevante Anlagenverhalten ausreichend gut beschreibt und die daraus abgeleitete Regelstrategie die technischen Randbedingungen der Anlage einhält.

Warum ist dieser Ansatz für Rechenzentren interessant?

Ein besonderes Potenzial entsteht dort, wo mehrere Freiheitsgrade gleichzeitig vorhanden sind. Bei mehreren Kühlgeräten kann die erforderliche Kühlleistung beispielsweise auf unterschiedliche Weise bereitgestellt werden.

Eine übergeordnete Optimierung könnte unter anderem berücksichtigen:

• die aktuelle und erwartete IT-Wärmelast,
• Temperaturen an relevanten Punkten des Kühlsystems,
• Außenbedingungen und Möglichkeiten der freien Kühlung,
• den Energiebedarf von Ventilatoren und Pumpen,
• den Betrieb der mechanischen Kälteerzeugung,
• die verfügbare Leistung einzelner Kühlgeräte sowie
• vorgegebene Anforderungen an Redundanz und Betriebssicherheit.

Ziel wäre nicht lediglich, einen einzelnen Sollwert einzuhalten, sondern einen günstigen Betriebszustand für das gesamte Kühlsystem zu bestimmen.

Mehrere Kühlgeräte gemeinsam optimieren

Besonders interessant ist die modellbasierte Regelung bei Anlagen mit mehreren parallel arbeitenden Kühlgeräten.

Bei gleicher erforderlicher Gesamtkühlleistung können unterschiedliche Gerätekombinationen möglich sein. Abhängig von den jeweiligen Betriebspunkten kann es beispielsweise sinnvoll sein, mehrere Geräte mit reduzierter Leistung zu betreiben oder die benötigte Leistung stärker auf einzelne Geräte zu konzentrieren.

Hinzu kommt die Frage, wann freie Kühlung genutzt werden kann und wann zusätzliche mechanische Kälte erforderlich wird. Eine übergeordnete Regelung kann diese Wechselwirkungen gemeinsam betrachten, anstatt jedes Gerät ausschließlich für sich zu optimieren.

Können auch zukünftige IT-Lasten berücksichtigt werden?

Ein weiterer Vorteil prädiktiver Verfahren ist die Möglichkeit, bekannte oder prognostizierbare Entwicklungen in die Regelung einzubeziehen.

Ist beispielsweise aus Betriebsdaten oder übergeordneter IT-Infrastruktur bekannt, dass sich die Rechenlast regelmäßig verändert, kann eine solche Information grundsätzlich auch für die Kühlungsoptimierung genutzt werden.

Voraussetzung dafür sind geeignete Daten und Schnittstellen. Nicht jede IT-Last lässt sich zuverlässig vorhersagen. Auch deshalb muss ein prädiktives System jederzeit mit unerwarteten Laständerungen umgehen können.

Betriebssicherheit bleibt Aufgabe der Grundregelung

Gerade bei kritischer Infrastruktur darf eine übergeordnete Optimierung nicht zur Voraussetzung für den sicheren Betrieb werden.

Ein sinnvolles Konzept trennt deshalb die zuverlässige Grundregelung der Kühlgeräte von einer übergeordneten Optimierungsebene. Fällt diese Optimierung aus, muss die notwendige Kühlfunktion weiterhin gewährleistet werden.

Damit kann eine intelligente Regelung zusätzliche Optimierungsmöglichkeiten erschließen, ohne grundlegende Sicherheits- und Regelungsfunktionen zu ersetzen.

etaSmart als Beispiel für modellbasierte Regelung

Mit etaSmart hat HANSA etaTECH bereits eine modellbasierte Regelung für RLT-Anlagen entwickelt. Dabei werden sowohl neuronale Netze als auch physikalisch basierte Modelle eingesetzt. Mehrere Geräte können dabei auf einer übergeordneten Ebene zusammengeführt werden, während die eigentliche Gerätesteuerung weiterhin über die DDC-Regelung erfolgt.

Entwickelt und praktisch eingesetzt wurde etaSmart zunächst insbesondere für Schwimmbadlüftungsanlagen. Die dort gewonnenen Erfahrungen zeigen, wie sich komplexe RLT-Systeme modellieren und übergeordnet energetisch optimieren lassen.

Die Übertragung dieses Ansatzes auf die Rechenzentrumskühlung ist ein interessantes zukünftiges Anwendungsfeld. Insbesondere bei mehreren zusammenwirkenden Kühlgeräten, unterschiedlichen Betriebszuständen und schwankenden Wärmelasten bietet die Grundstruktur gute Voraussetzungen für eine modellbasierte Optimierung.

Dafür müssten die Modelle, Zielgrößen, Schnittstellen und Sicherheitsbedingungen an die besonderen Anforderungen der IT-Kühlung angepasst werden. etaSmart wird daher an dieser Stelle nicht als bereits etablierte Regelung für Rechenzentren verstanden, sondern als technologische Grundlage für eine mögliche zukünftige Anwendung.

Von der Optimierung zur Zustandsüberwachung

Modelle können nicht nur für die Regelung genutzt werden. Wird das erwartete Verhalten einer Komponente mit ihrem tatsächlichen Verhalten verglichen, können zunehmende Abweichungen Hinweise auf Veränderungen oder mögliche Fehler liefern.

Damit entsteht eine Verbindung zwischen intelligenter Regelung, Anlagenüberwachung und zustandsorientierter Wartung.

Genau dort setzt der nächste Artikel an: Predictive Maintenance bei IT-Kühlsystemen – Störungen erkennen, bevor es zum Ausfall kommt.