数据中心
随着数据中心规模和能耗的不断增长,其对电网的影响日益复杂。高密度负载的集中接入可能影响电能质量、系统稳定性及供电可靠性,在电网发生暂态电压扰动和负荷波动时,这类影响尤为显著。
借助OPAL-RT的实时硬件在环(HIL)仿真平台,用户可对大型数据中心进行仿真建模,分析其在电网动态工况下的运行特性,并安全开展控制与保护策略的测试验证。从设计规划到落地部署,我们的仿真工具能够助力提前预判运行风险,为构建更稳定、更具韧性的能源生态体系提供技术支撑。

行业标杆信赖之选
挑战
赋能现代数据中心:新型电网面临的挑战
现代数据中心正在采用多样化且不断发展的电力基础设施。但这一转变带来了重大挑战:
- 复杂的电力负载特性:新型设备、电力换流器和负载曲线与电网产生的相互作用愈加复杂,难以准确建模和验证。
- 新型电力基础设施:基于直流架构的数据中心、固态变压器及其他现代电力换流器拓扑结构,对系统设计和验证提出了更高要求。
- 电能质量问题:快速、非线性的负载变化可能引发电压骤降、频率偏移、谐波干扰及电压闪变问题。
- 次同相互作用(SSI):低频振荡可能与发电机轴系扭振模式产生谐振,导致设备疲劳、损坏或故障。
- 亟需更智能的能源管理:动态IT负载与制冷需求要求采用自适应能源管理策略,以优化能耗。
- 复杂的系统协调:故障穿越、继电保护及同步功能必须在电网、就地系统及备用系统间无缝协作。
先进建模技术与实时仿真是测试新型设计、保障可靠运行的核心技术手段。
解决方案
数据中心硬件在环(HIL)测试
安全地验证和优化数据中心的电力与控制系统。
01
提高电网稳定性和可靠性
02
广泛拓扑覆盖
03
超高速分辨率
04
高密度集成
POWER IN MIND 第十一卷
人工智能数据中心的爆炸性增长如何重塑电力系统
本期《Power in Mind》探讨了人工智能与电网交汇的电气化前沿。聚焦作为 “新工业巨头” 的数据中心 —— 在机器学习需求激增的推动下,正以其微秒级波动的负荷特性重塑电力系统格局。从实时仿真、硬件在环(HIL)测试,到基于FPGA的模块化功率换流器建模,本刊分享了工程师应对AI驱动型基础设施浪潮的关键技术工具。本期内容涵盖大型负载数据中心分析、Voltis 等AI测试协作工具的崛起,以及换流器动态特性的深度解析,精准捕捉智能技术与电力系统交融的创新脉搏。

EXata CPS 专为实时性能而设计,可通过任何规模的通信网络层和连接任何数量的设备进行 HIL 和 PHIL 仿真,从而对电力系统的网络攻击进行研究。这是一个离散事件仿真 工具包,考虑了所有会影响网络(有线或无线)行为的固有物理属性。


