AI 데이터센터 에너지 계획 프레임워크
인공지능(AI)의 급증으로 데이터센터는 전력 및 거버넌스 측면에서 전략적 문제로 부상하고 있습니다. 수요 불확실성, 지리적 집중, 그리고 훈련과 추론 간의 부하 분할이 주요 과제입니다. 본 연구는 AI 데이터센터의 에너지 공급을 다중 기준 포트폴리오 할당 문제로 정의하고, 명시적인 실현 가능 집합(설비 용량, 배포 한계, 배출 한계) 내에서 파레토 효율적인 포트폴리오를 제시하는 적응형 에너지 계획 프레임워크를 개발했습니다. 수요 모델에는 설명 가능성(explainability)의 에너지 비용에 대한 폐쇄형 처리가 추가되었습니다. …