es.wedoany.com Noticia: El Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) ha lanzado una plataforma de pruebas llamada Agora para simular el impacto que tendrá la conexión de parques de inteligencia artificial (IA) a hiperescala en una red eléctrica ya tensionada. La plataforma replica el comportamiento eléctrico de los grandes centros de datos, en particular la demanda eléctrica volátil y de alta densidad que está redefiniendo la planificación eléctrica en todo Estados Unidos. Además de la adquisición y la interconexión a la red, Agora se centra en el rendimiento específico de estas instalaciones una vez que están operativas en la red.
Durante aproximadamente dos años, el debate sobre la electricidad en torno a la IA se ha centrado principalmente en el lado de la oferta. Las empresas eléctricas compiten por conseguir turbinas de gas, los promotores buscan reiniciar plantas nucleares, los reguladores debaten sobre las colas de transmisión y las empresas de hiperescala buscan electricidad a nivel de gigavatios por todas partes. Agora apunta a un desafío diferente: evitar que el comportamiento eléctrico volátil de la IA provoque efectos en cadena en la red. Las empresas eléctricas están cada vez más preocupadas de que los parques de IA a hiperescala no se comporten como centros de datos tradicionales, sino más bien como cargas industriales que pueden aumentar la demanda de forma casi instantánea. Los clústeres de GPU pueden pasar de un estado cercano a la inactividad a plena carga en cuestión de segundos. Los operadores están implementando cada vez más baterías, generación in situ y equipos electrónicos de potencia complejos dentro de las instalaciones, lo que dificulta que las empresas eléctricas puedan modelarlos con precisión.
El Consejo de Fiabilidad Eléctrica de Texas (ERCOT) ya ha comenzado a modelar las cargas de IA. Esta preocupación ya aparece en los planes de ingeniería de los operadores de la red. ERCOT ha iniciado un trabajo de modelado específico para lo que denomina "grandes cargas electrónicas", publicando marcos de simulación y estudios técnicos centrados en centros de datos de IA y otras instalaciones intensivas en electrónica de potencia. ERCOT advierte que estas cargas "se comportan de manera diferente a las cargas tradicionales y son lo suficientemente grandes como para afectar la estabilidad de la red".
Este trabajo se lleva a cabo después de que surgieran preocupaciones más amplias en ERCOT sobre la previsión y planificación de grandes cargas relacionadas con la IA. Un nuevo manual de modelado publicado conjuntamente por ERCOT y la Universidad de Texas A&M (Texas A&M) va más allá. Este informe de 105 páginas describe los centros de datos de IA como "cargas electrónicas de potencia altamente dinámicas" que representan "un desafío significativo para la operación y estabilidad del sistema eléctrico". El informe los modela como sistemas eléctricos estrechamente acoplados, que combinan equipos de interconexión a la red, convertidores de potencia, sistemas de almacenamiento de energía, cargas de computación y cargas de refrigeración. El documento se asemeja más a un manual de ingeniería de sistemas eléctricos que a una guía tradicional de planificación de centros de datos. ERCOT y Texas A&M modelaron inversores formadores de red, sistemas de baterías coordinados, comportamientos de reconexión dinámica, capacidad de paso de tensión y frecuencia, control de convertidores, recuperación de fallos y comportamiento de estabilidad transitoria, con el objetivo de estudiar el comportamiento de paso de perturbaciones, la recuperación tras fallos, las interacciones de control de la red, las oscilaciones subsíncronas y la estabilidad del sistema.
Las empresas eléctricas se están preparando para las fluctuaciones de potencia de rápida rampa. Steven Carlini, principal defensor de IA y centros de datos en Schneider Electric, afirma que la interacción de las grandes cargas de IA con una red eléctrica que contiene una proporción creciente de generación renovable de baja inercia plantea un desafío cada vez mayor para las empresas eléctricas. Carlini señala que las cargas de trabajo de entrenamiento de IA generan fluctuaciones rápidas, casi instantáneas, de la carga. Un clúster de GPU puede pasar de un estado cercano a la inactividad a plena carga en un instante, lo que, si la red o la fuente de alimentación no están diseñadas para ello, provocará tensión en la red, generando variaciones de tensión y frecuencia. Carlini afirma que tecnologías como los sistemas de paso de fallos, el almacenamiento en baterías, los supercondensadores y los controles de suavizado de carga de IA se están volviendo cruciales para la estabilidad de la red. A nivel de hiperescala, las instalaciones de múltiples gigavatios que contienen infraestructura de GPU síncrona pueden experimentar enormes fluctuaciones de demanda durante la recuperación de fallos. La nota de ERCOT/Texas A&M indica que, para la reconexión de rectificadores, la tasa de rampa de potencia debe estar limitada. Carlini afirma que las empresas eléctricas exigen cada vez más a los operadores de hiperescala que mitiguen las "oscilaciones de ciclo síncrono" inducidas por fluctuaciones extremas de potencia y que compartan más datos operativos para ayudar a proteger la infraestructura de la red.
La convergencia de la red eléctrica y la pila de computación está impulsando a las empresas eléctricas, reguladores y operadores hacia un nuevo modelo en el que las grandes instalaciones de IA participan más activamente en la operación de la red. El Laboratorio Nacional de Infraestructura Resiliente declaró en el anuncio de Agora que la red del futuro debe apoyar a los grandes usuarios de energía para que sean buenos ciudadanos de la red. Esta idea ya aparece en los documentos de las empresas eléctricas y en los procedimientos regulatorios. La Comisión Federal Reguladora de la Energía de EE. UU. (FERC) ha iniciado debates sobre la reforma de la interconexión de grandes cargas, y ERCOT ya ha explorado estructuras de carga controlable para clientes principales. Las empresas eléctricas de varios estados están estudiando la flexibilidad de la demanda, los protocolos de limitación de carga y los modelos operativos sensibles a la red para los parques de hiperescala. Carlini cree que, con la incorporación de sistemas de alimentación de respaldo, sistemas de suavizado de potencia y sistemas de alimentación principal, los centros de datos se convertirán en parte del ecosistema eléctrico. Agora, el programa de grandes cargas electrónicas de ERCOT y el trabajo de modelado de Texas A&M apuntan todos en la misma dirección: los operadores de la red están construyendo un nuevo marco operativo antes de la llegada masiva de los parques de IA de nivel de gigavatio.
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