論文の概要: Modeling Liquid-Cooled Data Centers in EnergyPlus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.33148v1
• Date: Fri, 23 Oct 2026 17:24:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.260243
• Title: Modeling Liquid-Cooled Data Centers in EnergyPlus
• Title（参考訳）: エナジープラスにおける液冷データセンターのモデリング
• Abstract要約: 我々は, 冷水および温水アーキテクチャを植物ループ成分として, DTC液冷をモデル化したネイティブなEnergyPlusオブジェクトを開発した。 熱水冷却は, 年間PUEを1.43から1.25に減らし, 現場での使用を減らし, 施設総エネルギーを37.9%削減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As AI workloads accelerate data center transition toward high-density racks with direct-to-chip (DTC) liquid cooling, existing simulation tools remain limited in evaluating whole-building and multi-year efficiency. To bridge this gap, we develop a native EnergyPlus object, ElectricEquipment:ITE:LiquidCooled, that models DTC liquid cooling for chilled-water and warm-water architectures as plant-loop components. It couples facility-water loops, rack-side secondary loops, coolant distribution units, and chip-junction temperatures within a single solver. Validation against an independent Modelica implementation across 21 operating conditions, including two full-year runs compared at one-minute resolution, yields loop-temperature RMSE at or below 0.021 K, well within the 0.1 K acceptance threshold. Our case study demonstrates that warm-water liquid cooling reduces annual PUE from 1.43 to 1.25, eliminates on-site water use, and cuts total facility energy by 37.9% relative to an air-cooled baseline. By embedding liquid-cooling logic into EnergyPlus, our work provides whole-building, long-term energy modeling for high-density AI infrastructure within an open-source framework.
• Abstract（参考訳）: AIワークロードがDTC(Direct-to-chip)液体冷却による高密度ラックへのデータセンタ移行を加速するにつれ、既存のシミュレーションツールは、ビルド全体と複数年にわたる効率の評価に制限されている。 このギャップを埋めるために、我々はElectricEquipment:ITE:LiquidCooledというネイティブなEnergyPlusオブジェクトを開発しました。 施設水循環、ラック側二次ループ、冷却剤の分配ユニット、チップジャンクション温度を1つの解決器で結合する。 1分間の解像度で比較した2回のフルタイム実行を含む21の運用条件にわたる独立したModelica実装に対する検証は、0.1Kの受け入れしきい値の範囲内で0.021K以下でループ温度RMSEが得られる。 ケーススタディでは, 年間PUEを1.43から1.25に減らし, 現場での使用を減らし, 施設総エネルギーを37.9%削減した。 液体冷却ロジックをEnergyPlusに組み込むことで、オープンソースのフレームワーク内に高密度AIインフラストラクチャのための、全体構築された長期的なエネルギーモデリングを提供します。

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