Az adatközpont-fejlesztők komoly energiakorlátozásokkal szembesülnek, miközben igyekeznek egyre nagyobb létesítményeket építeni, hogy kihasználják a generatív mesterséges intelligencia (AI) nyújtotta lehetőségeket. A hagyományos megoldások – az elektromos hálózatra való csatlakozás vagy helyszíni erőmű építése – azonban jelentős késedelmekbe ütköznek, legyen szó akár gáz-turbinák beszerzéséről, akár az energiahálózatból való ellátásról.
Alternatív megoldás: repurposed repülőgép-motorok az adatközpontok energiaellátására
Az októberi, San Antonioban megrendezett Data Center World Power konferencián a természetes gáz alapú energiát szolgáltató ProEnergy egy innovatív alternatívát mutatott be: használt repülőgép-motorok újrahasznosítását. Landon Tessmer, a ProEnergy kereskedelmi igazgatója elmondta, hogy egyes adatközpontok már használják cégük PE6000 típusú gázturbináit, amelyek elegendő energiát biztosítanak az építkezés és az első működési évek során.
Amint elérhetővé válik a hálózati áram, ezek a turbinák vagy tartalék szerepbe lépnek vissza, kiegészítik a hálózatot, vagy eladják az energiát a helyi szolgáltatónak. Tessmer szerint „21 gázturbinát adtunk el két adatközpont-projekt számára, amelyek összesen több mint 1 gigawatt (GW) teljesítményt biztosítanak. Mindkét projekt várhatóan 5-7 évig szolgál majd átmeneti energiaforrásként, amíg meg nem valósul a hálózati csatlakozás és nincs szükség állandó helyszíni generálásra.”
Aeroderivatív gázturbinák: új típusú hidak az energiaellátásban
Aeroderivatív gázturbinák olyan repülőgép-motorokból származnak, amelyeket átalakítottak állandó elektromosenergia-termelésre. Az olyan gyártók, mint a GE Vernova vagy a Siemens Energy régóta alkalmazzák ezt a technológiát. Ezek a turbinák könnyebbek, kisebbek és egyszerűbben karbantarthatók hagyományos nehézsúlyú gázturbináknál.
Mark Axford, az Axford Turbine Consultants elnöke kiemelte: „Egy repülőgép-motort ipari méretben elektromos energiatermelésre alkalmassá tenni komoly mérnöki kihívás.” Például a GE Vernova LM6000 gázturbinája a GE CF6-80C2 turbofan motorjából származik, amelyet 1985-ben mutattak be először. Az LM6000 öt évvel később jelent meg a piacon. Az átalakítás során kibővítették a turbinarészt, hogy az tolóerőt forgatónyomatékká alakítsa át, szerkezeteket építettek be beton- vagy acélszerkezetre való rögzítéshez és új vezérlőrendszereket fejlesztettek ki.
További módosítások közé tartozik az üzemanyag-fúvókák fejlesztése, amelyek lehetővé teszik a természetes gáz használatát repülőgép-üzemanyag helyett, valamint olyan égők kialakítása, amelyek minimalizálják a nitrogén-oxid kibocsátást – ez ugyanis jelentős környezetszennyező anyag.
Paul Browning, a Generative Power Solutions vezérigazgatója szerint „nem áll rendelkezésre elegendő gázturbina és ez a probléma várhatóan súlyosbodni fog.” A GE Vernova LM6000 vagy Siemens Energy SGT-A35 aeroderivatív turbina rendelési ideje jelenleg akár 3-5 év is lehet. Ezzel szemben Tessmer szerint „a ProEnergy PE6000-as turbina 2027-re szállítható.”
A PE6000: használt repülőgép-motorból készült 48 megawattos erőmű
A ProEnergy használt CF6-80C2 motormagokat vásárol és felújít – ez az égéstér központi része –, majd újonnan gyártott aeroderivatív alkatrészekkel egészíti ki őket saját vagy partneri gyártásban. Az összeszerelést és tesztelést követően ezek az átalakított motorok második életüket kezdik elektromosenergia-termelésben.
Egy-egy ilyen turbina 48 megawatt teljesítményt képes leadni – ez elegendő egy kis-közepes méretű adatközpont vagy akár 20 000–40 000 háztartás ellátására is. Tessmer szerint az elkövetkező évtizedben mintegy 1000 ilyen motor várhatóan kivonásra kerül majd a légiközlekedésből, így nem lesz hiány alapanyagból.
Egy nagyobb adatközpont energiaigénye meghaladhatja a 100 MW-ot is; az AI-ra tervezett legújabb létesítmények pedig akár 1 GW fölötti kapacitással bírnak.
A motorfelújítás folyamata és műszaki jellemzők
A felújítás során minden alkatrészt szétszerelnek, megtisztítanak és alapos vizsgálat után javítanak vagy cserélnek. Így az erőforrás hosszú távon ismét megbízhatóan működik. A PE6000 minden alkatrésze ProEnergy saját specifikációi alapján készül.
Tessmer hozzátette: „Bármely CF6-80C2 magasnyomású magját fel tudjuk újítani és minden alacsony nyomású alkatrészt legyártunk.” A ProEnergy két turbina blokkot értékesít szabványos konfigurációban, amely gázturbinákat, generátorokat és egyéb kiegészítő berendezéseket tartalmaz – például légbefúvást hűtő rendszereket forró napokra teljesítménynövelés céljából, szelektív katalitikus redukciós rendszereket az emisszió csökkentésére és különféle elektromos rendszereket.
Az adatközpont-boom hatása és hosszadalmas hálózati csatlakozás
A PE6000 eredetileg csúcsterhelési kapacitás növelésére készült közüzemi szolgáltatók számára. Az adatközpontok rohamos növekedése azonban megváltoztatta ezt: ma már ezek az üzemeltetők igénylik ezeket a motorokat teljes létesítményük energiaellátására.
A turbinák földgázzal működnek és indítás után mindössze öt perc alatt képesek teljes kapacitással működni. Karbantartás esetén pedig 72 órán belül cserélhetők tartalék egységre. Nitrogén-oxid kibocsátásuk átlagosan 2,5 ppm körüli értékű – ez jóval alacsonyabb az EPA által szabályozott határértékeknél (10–25 ppm között változik felhasználási területtől függően).
2020 óta ProEnergy már 75 PE6000 csomagot gyártott le és további 52 van összeszerelés alatt vagy rendelésben.
Hosszadalmas engedélyezési folyamatok miatt nőtt meg az igény
A hosszú engedélyezési időszakok is hozzájárulnak e technológia népszerűségéhez. A hálózati csatlakozás sok esetben éveket késik helyi ellenállások vagy több önkormányzat illetve állam engedélyeinek beszerzése miatt.
Tessmer szerint „az aeroderivatív gázturbinák egyre inkább hidat jelentenek addig az időszakig, amíg a közüzemi szolgáltató nem tudja biztosítani a hálózati energiát.” Több esetben tapasztaltak már nyolc-tíz éves engedélyezési késedelmeket is.
Ha továbbra is ilyen hosszú ideig tart majd hálózatba kapcsolódni bizonyos területeken, és ha nem nő jelentősen a gázturbina gyártók kapacitása, akkor ezek az átmeneti erőművek kulcsfontosságúvá válhatnak az AI infrastruktúra kiépítésében.