关注数据中心“减负” WD助力绿色存储

     
 由中国科学技术学会与美中绿色能源委员会共同主办、美国西部数据(以下简称:WD),施耐德电气等数家世界500强企业赞助的首届“中美绿色能源论坛”在京成功落下帷幕。中美双方的企业、科技、学术界和政府政策四方专家首次齐聚一堂,主要围绕在创新能源技术,能源效率,中美商业创投模式三大课题,就中美两国面临的严峻能源和环境问题进行了深入探讨。谈到企业如何巧妙节省能效,来自西部数据全球企业级存储渠道高级市场总监Paul Martin此次专程来京,在会上做了题为“大容量硬盘存储的节能效益”精彩演讲,内容深得在场企业欢迎。

“作为存储业界中首个推出绿色概念硬盘的企业,西部数据一直致力于促进环保,并视其为最首要的社会责任。‘中美绿色能源论坛’已经是WD在今年第三次参加到‘环保节能’为主题的公益性质活动。今年6月和7月,WD曾相继在新加坡和纽约赞助了当地的大型环保公益活动。 今年初,WD加入了绿色网格联盟(The Green Grid),一家旨在改善数据存储中心和企业计算生态系统的效率的非营利性机构。” Paul Martin先生表示,“WD可以对环境施加积极影响的最佳方法就是在生产出绿色节能存储产品的同时,也努力倡导消费厂商和最终用户把节省能耗列入到他们购买存储产品时最首要考虑的因素之一。”

近年来,我国国民经济持续快速增长,但企业GDP能耗一直居高不下,节能减排工作越来越受到国家各级政府的重视。急剧增长的企业数据存储需求使企业只得置节能于不顾,继续添置大容量的存储产品,既增加了能耗,又加大了成本,企业更是无法贯彻节能减排计划。Paul Martin先生借助极具说服力的节能案例,向在场的中国企业推荐WD的完美存储解决方案,能迅速有效地帮助企业在控制成本的同时,还能增强设备的稳定性。

对于存储的稳定性、和存储容量需求极高的企业用户, WD至今已成功研发并推出了三款基于环保考虑独有GreenPower技术的存储产品,包括WD RE-GP、 WD AV-GP和WD Caviar Green.它们均适用于台式电脑、企业级系统和安防系统, 容量最大可达1TB.这些硬盘比竞争对手的同类型产品平均节省4-5瓦的耗电量,让具有环保意识的企业用户能够建立更大容量、持续的良好表现、高度稳定的服务器和存储子系统,同时提升节省能耗的能力。WD估算,在正常的工作环境下,每个GP硬盘每年能省下超过10美元的电费。如此类推,一个装备了1万个硬盘的大型数据中心每年能省下10万美元的能耗开支。

美中绿色能源促进会于2008年成立,成员包括美、中两国处于领导地位的企业、技术/学术界和政府机构。例如伯克莱加州大学华人国际校友会(BCAIA)、湾区科学创新联盟(BASIC)、湾区经济学社、加州大学总校长办公室10+10联盟、一九九十学社、圣荷西加州州立大学(SJSU)以及其他。美中绿色能源促进会与中国科学技术协会(CAST) 合作,共同建立了一个有高度影响与效益的合作平台。美中绿色能源促进会除了与中美两国的主要合作者每年举行一次会议外,其独特之处是要集中主要的资源去推动实际的事业,制定策略和取得研究成果。

 

来源:51CTO
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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