論文の概要: A Theoretical Framework for Virtual Power Plant Integration with Gigawatt-Scale AI Data Centers: Multi-Timescale Control and Stability Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17284v1
- Date: Sat, 14 Jun 2025 22:44:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.306785
- Title: A Theoretical Framework for Virtual Power Plant Integration with Gigawatt-Scale AI Data Centers: Multi-Timescale Control and Stability Analysis
- Title（参考訳）: ギガワット規模のAIデータセンターとの仮想発電所統合のための理論的枠組み:マルチタイムスケール制御と安定性解析
- Authors: Ali Peivandizadeh,
- Abstract要約: 本稿では,仮想電力プラント(VPPs)を再認識する包括的な理論的枠組みを提案する。
我々は, パルスメガワット規模の負荷を考慮したコンバータ支配システムに特化して, 制御機構と安定性基準を開発する。
この研究は、2030年までにデータセンターの電力消費量の50～70%を占めるAIインフラの安定した統合に必要な数学的基盤を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The explosive growth of artificial intelligence has created gigawatt-scale data centers that fundamentally challenge power system operation, exhibiting power fluctuations exceeding 500 MW within seconds and millisecond-scale variations of 50-75% of thermal design power. This paper presents a comprehensive theoretical framework that reconceptualizes Virtual Power Plants (VPPs) to accommodate these extreme dynamics through a four-layer hierarchical control architecture operating across timescales from 100 microseconds to 24 hours. We develop control mechanisms and stability criteria specifically tailored to converter-dominated systems with pulsing megawatt-scale loads. We prove that traditional VPP architectures, designed for aggregating distributed resources with response times of seconds to minutes, cannot maintain stability when confronted with AI data center dynamics exhibiting slew rates exceeding 1,000 MW/s at gigawatt scale. Our framework introduces: (1) a sub-millisecond control layer that interfaces with data center power electronics to actively dampen power oscillations; (2) new stability criteria incorporating protection system dynamics, demonstrating that critical clearing times reduce from 150 ms to 83 ms for gigawatt-scale pulsing loads; and (3) quantified flexibility characterization showing that workload deferability enables 30% peak reduction while maintaining AI service availability above 99.95%. This work establishes the mathematical foundations necessary for the stable integration of AI infrastructure that will constitute 50-70% of data center electricity consumption by 2030.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の爆発的な成長により、ギガワット規模のデータセンターが発電システムの運用に基本的に挑戦し、数秒で500MWを超える電力変動と、50-75%の熱設計パワーのミリ秒スケールの変動を示すようになった。
本稿では,100マイクロ秒から24時間までの時間スケールで動作する4層階層型制御アーキテクチャを用いて,仮想電力プラント(VPP)を再構成して,これらの極端なダイナミクスに対応するための包括的な理論的枠組みを提案する。
我々は, パルスメガワット規模の負荷を考慮したコンバータ支配システムに特化して, 制御機構と安定性基準を開発する。
従来のVPPアーキテクチャは、数秒から数分の応答時間で分散リソースを集約するように設計されており、ギガワットスケールで1000MW/sを超えるスルーレートを示すAIデータセンターのダイナミックスに直面すると、安定性を維持することができない。
筆者らのフレームワークでは,(1) データセンター電力エレクトロニクスと対話して電力振動を積極的に抑制するサブミリ秒制御層,(2) 保護システムのダイナミクスを取り入れた新しい安定性基準,(2) 臨界クリアリング時間がギガワットスケールのパルス負荷で150msから83msに減少すること,(3) 作業負荷の遅延性がAIサービスの可用性を99.95%以上維持しつつ,30%のピーク低減を可能にすること,などを紹介する。
この研究は、2030年までにデータセンターの電力消費量の50～70%を占めるAIインフラの安定した統合に必要な数学的基盤を確立する。
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