Impatto delle strategie di load shifting integrate con il free cooling nei data center = Impact of load shifting strategies integrated with free cooling in data centers

Questo lavoro di tesi analizza l’efficienza energetica, economica e ambientale dei data center attraverso l’integrazione di strategie di load shifting e l’impiego del free cooling. L’obiettivo è valutare come queste tecniche contribuiscano alla riduzione del costo annuo dell’energia elettrica, delle emissioni annue di CO2, dei consumi energetici e del PUE (Power Usage Effectiveness), migliorando al contempo la sostenibilità ambientale e la competitività economica delle infrastrutture digitali. L’analisi si basa su dati riferiti all’anno 2019, selezionato per garantire coerenza statistica e stabilità dei parametri energetici. Il lavoro prende in esame 28 paesi, non esclusivamente aderenti all’Unione Europea, per i quali si raccolgono informazioni sulla composizione del mix energetico, sui fattori di emissione, sui prezzi dell’energia elettrica e sui parametri climatici. La procedura di clustering si avvale della matrice di correlazione di Pearson per semplificare l’analisi delle variabili in gioco: quota di fonti energetiche a basse emissioni di CO2, quota di fonti fossili, temperatura media annua dell’aria, umidità relativa annua, prezzo di acquisto dell’energia elettrica e fattore di emissione. L’analisi delle correlazioni consente di identificare le variabili linearmente dipendenti ed eliminare quelle ridondanti. Successivamente, mediante la tecnica di k-medoids e l’utilizzo degli indici di Silhouette e Inerzia, si individuano otto medoid rappresentativi, ciascuno associato a un cluster di paesi con caratteristiche energetiche, economiche e climatiche simili. Le simulazioni sono condotte tramite il tool XEMS13, sviluppato presso il Dipartimento di Energia del Politecnico di Torino. XEMS13 è un ambiente di simulazione e modellazione energetica che consente di identificare strategie di gestione ottimali per sistemi di poligenerazione su orizzonti temporali definiti. Il tool minimizza il costo energetico complessivo, soddisfacendo la domanda dei diversi vettori energetici e rispettando i vincoli tecnici e operativi dei componenti impiantistici. Inoltre, XEMS13 permette di valutare l’impatto ambientale e l’efficienza energetica delle soluzioni adottate, rendendolo uno strumento adatto all’analisi comparativa di scenari energetici complessi. Gli scenari simulativi permettono di valutare l’efficienza del free cooling, dimostratasi fortemente dipendente dalle condizioni climatiche del paese considerato. In particolare, si osserva che il free cooling risulta penalizzato nei contesti caratterizzati da temperature elevate. Per ovviare a tale limite, si introduce la tecnica del load shifting, che consente di massimizzare l’efficienza del free cooling trasferendo il carico da paesi sfavoriti climaticamente verso paesi più adatti. Vengono analizzati diversi scenari: uno valuta l’efficienza del free cooling applicato localmente a ciascun medoid; un altro simula lo spostamento del carico da un paese meno favorevole al free cooling verso il medoid più favorevole; altri scenari esplorano soluzioni intermedie, con paesi di destinazione caratterizzati da condizioni energetiche, economiche e climatiche intermedie rispetto quelle del paese più favorevole al free cooling. Per ciascun scenario, si analizzano quattro indicatori chiave: costo annuo dell’energia elettrica, emissioni annue di CO2, quota di domanda coperta da free cooling e PUE. I risultati ottenuti permettono di trarre conclusioni concrete sull’efficacia delle strategie proposte in termini di efficienza, sostenibilità economica e ambientale