Um cabo de energia caído expõe o problema crescente dos data centers: como resolvê-lo
ON.Energy
Ting Labs
Uma falha em uma linha de energia perto de Washington, D.C. fez com que data centers se desconectassem quase simultaneamente, removendo 3,1 GW de carga da rede PJM em 30 segundos e causando picos de tensão. Especialistas alertam que tais eventos se tornarão mais frequentes à medida que a demanda por data centers cresce, e propõem soluções como protocolos de desconexão sequencial ou sistemas baseados em baterias para absorver flutuações na rede.
Uma linha de transmissão caiu nos arredores de Washington, D.C., fazendo com que mais de 3 gigawatts de carga de data centers desaparecessem da rede PJM em cerca de 30 segundos, enquanto os data centers mudavam para a energia de reserva. A queda repentina provocou um pico de tensão que fez as luzes piscarem em toda a região, embora não tenha ocorrido apagão. A PJM, a maior operadora de rede dos Estados Unidos, atendendo 67 milhões de clientes, viu a carga desconectada atingir 3,49 GW em seu pico, e levou 11 minutos para se estabilizar. Especialistas observam que tais eventos estão se tornando mais frequentes; um incidente semelhante em 2024 envolveu 60 data centers desconectando 1,5 GW. O norte da Virgínia, dentro do território da PJM, abriga a maior concentração de data centers do mundo. Ali Zain Banatwala, da Independent Electricity System Operator, sugeriu que os data centers sejam programados para se desconectar e reconectar sequencialmente, em vez de simultaneamente. A ON.Energy, uma startup, desenvolveu um sistema de alimentação ininterrupta que usa baterias e equipamentos de conversão de energia para ocultar a carga variável do data center da rede, permitindo que absorva flutuações e supere interrupções. A empresa está instalando 3 GW de seus sistemas em quatro campuses de data centers. Operadores de rede como a ERCOT também estão começando a exigir que grandes cargas 'superem' interrupções. Atualmente, os data centers representam cerca de 6% da carga da PJM, mas espera-se que atinjam 24% até 2040, tornando o problema mais urgente.
Fonte: TechCrunch AI —
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