ESS-Enhanced OCP 380V 230kW ColdElectric AI CDC 架構

NVIDIA GB300 NVL72 AI 計算機架電力系統設計

🔌 電力輸入
380-415V AC
三相電力輸入
• 總功率: 230kW
• 預留擴展: 250kW
• 整流器效率: ≥96%
• 響應時間: <10ms
🔋 ESS 儲能系統
60kW
混合式架構
• LFP + 超級電容
• 儲能量: 15kWh
• 持續時間: 13.5分鐘
• 響應時間: <1ms
🖥️ NVIDIA GB300
180kW
NVL72 AI 計算機架
• 主要負載
• 支援突發尖峰
• 384V DC 供電
• 高效運算單元
❄️ 冷卻系統
45-50kW
CDU + In-Row
• CDU: 30-35kW
• In-Row: 10-15kW
• COP效率: >4
• N+1 冗餘設計
AC 電力輸入
380-415V AC
230kW
→
整流器
4 × 60kW
效率 ≥96%
→
DC 母線
380V DC
750-800A
→
負載分配
8×100A PDU
+ ESS 補電
系統規格 數值/說明 備註
總供電力 230kW (可擴展至250kW) 含尖峰餘量設計
輸出電壓 380V DC ±2% PFC 穩壓模組
DC 母線電流 750-800A 短路耐受 >10kA
ESS 巔峰功率 60kW 覆蓋GPU啟動尖峰 + 訓練突發負載，響應時間<1ms，避免電網衝擊
目標 PUE < 1.2 含ESS優化

🎯 設計重點

高效率: 整流器效率≥96%，搭配ESS削峰填谷

高可靠性: N+1冗餘設計，故障切換時間<20ms

智能控制: BMS + ECS 即時監控，資料採樣<5秒

擴展性: 預留PV接入50kW，支援未來擴容

💡 建議補充: 使用 EnergyPlus 進行 PUE 架構驗證模擬計算

💰 成本效益分析

初期投資: ESS系統約增加15-20%總成本，但可節省電網容量需求

營運節省: 削峰填谷可降低電費30-40%，PUE<1.2減少冷卻成本25%

投資回收: 預估24-30個月回收ESS投資，5年總節省成本>50%

額外效益: 提升系統可靠性，減少停機損失，符合ESG永續目標

⚡ 功率效率路徑圖 (Loss Map)

電網輸入
250kW
100%
→
-4%
整流器
240kW
96% 效率
→
-2%
DC-DC轉換
235kW
98% 效率
GPU負載
140kW
實際運算功率
CDU冷卻
35kW
COP > 4.0
In-Row + 其他
25kW
風扇、控制
整體效率: 94% | PUE: 1.18

🔧 技術深度補充區塊

🔧 1. CDU / In-Row Cooling 熱力學驗證參數

參數項目 設計值 測試條件/說明
CDU COP >4.0 測試環境: 35°C/50%RH
出/回水 ΔT 15°C (30°C→45°C) 設計流速: 150-200 L/min/回路
CDU 熱交換面積 25 m² (板式熱交換器) 不銹鋼316L，壓降<50kPa
In-Row 冷卻範圍 4-6 Rack/台 風速: 8-12 m/s，適用功率密度<30kW/rack
液冷接口規格 G1" 內螺紋 進出水接頭，快速接頭型式
冷卻液規格 50% 乙二醇水溶液 導電率<5μS/cm，pH值7-9

🛡️ 液冷安全機制

漏水檢知系統:
• Leak Detection Tape 沿管路佈設
• 感應器精度: 0.1mL水滴偵測
• 反應時間: <5秒自動切斷供水
• 報警機制: 聲光+遠端通知
故障轉風冷策略:
• CDU失效時自動啟動緊急風扇
• GPU自動降頻至70%功率
• 維持運行時間: >30分鐘
• 維修窗口: 允許熱插拔維修

⚡ 2. ESS 響應性能驗證參數

響應時間測試

< 1ms

從偵測尖峰到補電輸出

測試方法: 負載階躍50kW，示波器測量

持續供電測試

13.5分鐘

60kW穩定輸出時間

測試條件: 25°C，SOC>80%

SOC/SOH 校驗

IEC 62933

國際標準參照

庫倫計量法 + 開路電壓法

🔋 3. 儲能系統詳細構成與品牌建議

LFP 電池模組

  • 單體參數: 3.2V/280Ah, 1C充放電
  • 模組配置: 16S1P = 51.2V/280Ah
  • 建議品牌: ColdElectric
  • 端子型式: M8螺栓端子
  • 循環壽命: >8000次 (80% DOD)
  • 安全等級: UN38.3 + UL1973認證

超級電容模組

  • 單體參數: 2.7V/3000F, ESR<0.5mΩ
  • 模組配置: 144S = 388.8V/20.8F
  • 建議品牌: Maxwell / Skeleton / 法拉電子
  • 備援方式: 2P並聯，單路故障不影響
  • 溫度範圍: -40°C ~ +65°C
  • 循環次數: >100萬次

🔧 BMS 系統架構

硬體架構:
• 主控MCU: STM32F407 雙核心
• 通訊介面: CAN 2.0B + RS485 + Ethernet
• 電流感測: 霍爾傳感器 ±1200A
• 電壓精度: ±5mV (16-bit ADC)
軟體功能:
• SOC估算: 擴展卡爾曼濾波器
• 均衡控制: 主動均衡 <50mV
• 故障診斷: 32種保護機制
• 預測維護: 基於機器學習算法

🤖 AI控制器架構設計

ColdElectric MPU 控制器 - STM32MP257FAK3
處理器核心:
• Cortex-A53 雙核心 (應用處理)
• Cortex-M33 (即時控制)
• NPU 1.35 TOPS (AI推理加速)
• 記憶體: LPDDR4 4GB + eMMC 16GB
通訊介面:
• CAN-FD x2 (BMS通訊)
• RS-485 x2 (Modbus RTU)
• Gigabit Ethernet (TCP/IP)
• USB 3.0/2.0 (韌體更新)
NPU AI功能特色:
• 1.35 TOPS 神經網路推理
• 即時負載預測 (<1ms)
• 智能PUE動態優化
• 邊緣AI異常檢測
外部擴展:
• 觸控顯示螢幕支援
• GPIO x8 數位控制
• 4G LTE 遠端監控
• WiFi/Bluetooth 5.1
🧠 NPU優勢: 內建 1.35 TOPS NPU 專門處理神經網路運算，相比傳統 CPU 在 AI 推理任務上提升 10-50倍效能，同時功耗更低，實現真正的邊緣 AI 控制。

🧠 4. AI 工作負載特性與功率曲線

負載週期性描述

推論模式: 每3秒觸發，尖峰持續2秒
訓練模式: 連續負載，每30分鐘一個epoch
空閒模式: 基礎功耗約30%額定值

GPU 啟動功率曲線

功率啟動曲線 0s 1s 5s 30s 200kW 100kW

建議分時配置策略

  • 錯開GPU啟動時間: 間隔5秒啟動不同GPU群組
  • 散熱系統預冷: 提前30秒啟動In-Row Cooling
  • ESS預充電: 空閒期間保持SOC>85%

🛠 5. 可視化監控面板設計建議

PUE 即時監測模組

即時PUE: 1.15
IT負載: 180kW
ESS介入: 15kW

異常預警模組

✅ 系統溫度正常 (25°C)
✅ 壓降正常 (35kPa)
✅ 接地阻抗正常 (0.08Ω)
⚠️ CDU-2 流速偏低

系統狀態總覽

供電路徑: 正常
散熱系統: 運行中
ESS狀態: 待命(SOC 92%)

🚀 達到Google級PUE 1.09-1.10的優化策略

🌡️ 革命性冷卻設計

  • 自由冷卻升級: 全年使用外界空氣，減少機械冷卻依賴
  • 液冷強化: 直接液冷GPU，COP提升至>6
  • 熱交換優化: 採用板式熱交換器，減少冷機負載
  • 蒸發冷卻: 在適當氣候條件下導入蒸發冷卻系統

🤖 AI智能控制

  • 機器學習算法: 模仿Google DeepMind，預測性冷卻控制
  • 即時PUE監控: 每秒測量，自動優化系統參數
  • 預測維護: AI預測設備效率下降，主動維護
  • 負載均衡: 智能分配工作負載，優化整體效率

⚡ 電力系統優化

  • 減少轉換級數: 最小化AC-DC轉換損失
  • 高效UPS: 使用效率>99%的模組化UPS
  • 直流母線優化: 380V DC直供，減少變壓損失
  • 功率因子校正: 維持PF>0.99

🌊 環境適應性設計

  • 提高運行溫度: 機房溫度提升至27-30°C
  • 氣候利用: 充分利用台灣氣候特性
  • 濕度控制: 優化除濕系統，降低能耗
  • 氣流管理: 完善冷熱通道分離

📊 PUE改善路徑圖

階段 目標PUE 主要措施 預期改善
當前設計 < 1.20 ESS優化 + 基礎設計 業界優秀水準
第一階段 < 1.15 AI控制 + 溫度提升 降低冷卻負載15%
第二階段 < 1.12 自由冷卻 + 液冷強化 機械冷卻需求減少50%
Google級目標 < 1.10 全系統整合優化 世界頂尖水準

⏱️ 實施時間軸建議

第1季
基礎監控部署
• 安裝PUE即時監控系統
• 建立基線數據收集
• AI學習算法初步訓練
第2季
冷卻系統優化
• 實施氣流管理改善
• 溫度設定點調整
• 自由冷卻系統評估
第3季
電力系統升級
• UPS效率優化
• 功率因子改善
• ESS智能控制升級
第4季
全系統整合
• AI控制系統全面部署
• 效果驗證與調優
• 達成PUE<1.10目標

📐 實體規格與環境要求

機櫃配置

GB300 NVL721×42U機櫃600×1200×2000mm
ESS模組1×42U機櫃800×1000×2000mm
CDU+整流器2×42U機櫃600×800×2000mm
總重量≈6500kg含設備+電池

環境條件

運行溫度10-35°C建議25±3°C
相對濕度20-80%RH無凝露
海拔高度<2000m功率不降額
通風要求≥800mm前後維修通道

💼 商業應用場景

🤖 AI推論服務

支援大語言模型、計算機視覺、語音識別等高並發推論任務，ESS確保服務穩定性

☁️ 雲端API平台

提供機器學習API服務，彈性擴展運算資源，PUE<1.2降低營運成本

🏢 多租戶訓練

支援多客戶同時進行AI模型訓練，NVL72架構提供隔離與資源調度

🔬 科研計算

學術機構、研究中心高性能計算需求，環保設計符合ESG要求

🛡️ 風險管理與合規性

⚠️ 容錯與備援策略

整流器失效: 4台60kW配置支援N+1，單台失效後180kW仍可穩定供電
ESS超時保護: 13.5分鐘後自動切換至電網，GPU降頻運行至80%功率
CDU備援: 雙路CDU設計，單路故障時自動切換，5秒內恢復
通訊冗餘: 雙CAN Bus + Modbus主備通訊，故障切換<100ms

📋 法規合規性

✅ OCP Global Spec v3.5 - 380V DC母線設計
✅ IEC 61439 - 低壓配電裝置
✅ IEC 60364 - 電氣安裝標準
✅ UL 1973 - 儲能系統安全標準
✅ IEC 62933 - 電池管理系統
✅ ASHRAE TC 9.9 - 數據中心熱管理

📋 法規對照表

標準代號 適用範圍 關鍵條文
OCP v3.5 380V DC 母線 電壓範圍 340-420V
UL 1973 儲能系統安全 過充/過放保護
IEC 62933 BMS標準 SOC/SOH監控

🔧 控制器實作架構

ECS平台: 基於Grafana + InfluxDB，支援SNMP/Modbus協議
BMS控制器: 雙STM32主控，CAN Bus冗餘通訊
AI控制模組: 邊緣計算單元，本地決策<1ms響應
備援機制: 主備控制器熱切換，看門狗保護

☀️ 光伏系統整合邏輯

啟動條件: 太陽輻射>300W/m²，ESS SOC<85%時優先充電
MPPT控制: 雙路MPPT，效率>98%，電壓範圍350-450V DC
協同控制: PV優先供負載，餘電儲存至ESS，智能削峰填谷
安全保護: 過壓、欠壓、絕緣監測，故障自動斷開

🔧 維護與生命週期管理

預防性維護計劃

  • 每季度: 電池模組電壓均衡檢查
  • 每半年: 冷卻系統清洗與性能測試
  • 每年: ESS完整功能測試與容量驗證
  • 每2年: 整流器效率檢測與校正

生命週期規劃

  • 0-3年: 保固期，性能最佳化階段
  • 3-8年: 穩定運行期，定期維護
  • 8-12年: 性能衰減期，部分升級
  • 12年+: 系統更新或退役回收

⚡ 地線與接地保護策略

接地系統設計:
• PE線: 16mm² 銅線，全長<100m
• 接地電阻: <1Ω (獨立接地極)
• 等電位連接: 所有金屬部件
• 檢測週期: 每年測量接地阻抗
SPD浪湧保護配置:
• 一級SPD: 配電盤進線端 40kA
• 二級SPD: 各機櫃配電 20kA
• 三級SPD: 精密設備端 5kA
• 響應時間: <25ns，漏流<50μA

🎯 結論與下一步行動

📈 技術優勢

ESS-Enhanced OCP架構結合儲能與AI優化，實現PUE<1.2的業界領先效率

💰 商業價值

2-3年投資回收期，長期營運成本降低50%，提升競爭優勢

🌱 永續發展

符合ESG目標，為未來綠能整合和碳中和奠定基礎

🚀 建議執行步驟

即刻行動: 啟動詳細設計階段，進行供應商評估與成本核算

3個月內: 完成POC驗證，確認關鍵技術參數

6個月內: 建置第一套系統，開始實際測試與優化

💡 ColdElectric AI CDC 核心價值

ColdElectric 的 AI CDC 已經考慮 AI 大型訓練的不穩定電力特性，透過 sub-second ESS + AI 控制器實現供電緩衝與 grid-friendly 設計，為下一代 AI CDC 帶來低碳、穩網的核心能力。