Techno-economic study of an energy sharing network comprised of a data centre and MURBs for cold climate
Notice bibliographique
Résumé
Due to their significant internal heat gain resulting from computer server banks, data centres require cooling year-round, creating an opportunity to transport the waste heat to heat-deficient neighbouring buildings. This thesis evaluates the quantity of multi-unit residential buildings (MURBs) that should be connected to a given data centre in order to maximize the portion of shared energy which provides the MURBs’ heating energy and the data centre’s cooling energy simultaneously. The thesis then evaluates the financial viability and greenhouse gas (GHG) emissions of three different methods with which energy can be shared from a data centre to surrounding MURBs in a community energy network (CEN). The first method, called the Energy Sharing System involves using a heat pump to produce heating and cooling at the same time for the MURBs and the data centre. The second, called the One-Borefield System, has the same energy sharing aspect as the first, with additional heating and cooling coming from geo-exchange. The third method, called the Two-Borefield System, is an innovative approach to geo-exchange, which uses two separate borefields to achieve free cooling, while also incorporating the energy sharing base. The investigation finds that the optimal MURB area that should be connected to a 4 MW cooling load data centre is 110,000 m2 for the Toronto (Canada) climate. The financial analysis shows that the Energy Sharing System was the most profitable, with a 11.9% 30-year after-tax internal rate of return (IRR). This scenario resulted in the most efficient operation, achieving an overall 4.3 COP for heating and free cooling. This scenario would reduce the MURBs’ annual heating related emissions by 2289 tonnes CO2e (57%) and reduce the data centre’s annual space cooling related emissions by 80 tonnes CO2e (53%).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».