Il prodotto SaaS basato sul cloud trasforma i data center e le applicazioni software da consumatori della rete a partner della rete, contribuendo a decarbonizzare e stabilizzare la fornitura di energia elettrica
OTTAWA, ON / ACCESSO al Newswire /2 dicembre 2025/ BluWave-ai ha annunciato l’espansione della linea di prodotti Smart Grid Optimizer con il lancio di Pilota automatico del data center BluWave-ai™. Il prodotto SaaS (software-as-a-service) fornisce ai proprietari di applicazioni, alla colocation e agli operatori di data center su vasta scala una soluzione di rapida implementazione per gestire le loro immense e volatili richieste di energia in concerto con le dinamiche del carico della rete locale.
Ricerca Goldman Sachs stima che la domanda di elettricità da parte dei data center di tutto il mondo aumenterà del 50% entro il 2027 e fino al 165% entro il 2030 rispetto ai livelli del 2023. Questo rapido aumento sta mettendo a dura prova le reti elettriche a livello globale con un volume enorme di nuova capacità costruita e collegata, in particolare nella Virginia settentrionale, dove 20 GW di capacità del data center viene aggiunto insieme ad altri mercati statunitensi. Ciò si traduce nel fatto che i data center e altri grandi carichi sono costretti ad attendere finché i servizi pubblici e gli operatori di rete non possano prepararsi e garantire una capacità di generazione e fornitura sufficiente. BluWave-ai Data Center Autopilot consentirà il funzionamento con una build-out di connessione alla rete molto inferiore.
RMI riporta in un recente carta: Nella Virginia settentrionale Dominion Energy avverte che le nuove connessioni dei data center potrebbero dover attendere fino a 7 anni per la connessione, mentre a Dallas-Fort Worth le date di consegna di alcuni data center vengono ritardate fino al 2027 o oltre. Gli operatori di rete stanno riscontrando problemi simili in Canada e nel mondo. Idro-Québec si aspetta che la potenza dei data center cresca di 7 volte <(2) > e le applicazioni di connessione sono in corso ritardato o rifiutato. In Columbia Britannicail governo sta limitando il consumo energetico dei data center finché il sistema non sarà in grado di fornire la capacità necessaria.
Per affrontare questa sfida, esiste l’opportunità di mitigare la domanda limitando le applicazioni che non sono critiche in termini di tempo in esecuzione nei data center. Utilizzando la tecnologia in attesa di brevetto di BluWave-ai, il Data Center Autopilot realizza ciò spostando le attività che possono essere programmate per funzionare in orari in cui la congestione della rete e i costi energetici sono inferiori, attenuando i carichi di lavoro IA spinosi mantenendo la qualità del servizio e i tempi di attività.
“Il settore dei data center sta lottando per bilanciare l’enorme crescita con l’imperativo della sostenibilità e dell’affidabilità della rete. La nostra esperienza e la comprovata tecnologia per l’ottimizzazione della rete utilizzando veicoli elettrici e lo stoccaggio di energia rinnovabile ci hanno dato una posizione unica per risolvere questo problema”, ha affermato Thomas Triplet, vicepresidente di ingegneria presso BluWave-ai. “Il BluWave-ai Data Center Autopilot sfrutta il nostro approccio brevettato per tradurre ciò che accade nella rete in un segnale utilizzabile per i carichi di lavoro delle applicazioni del data center. Ciò significa che i data center e le applicazioni associate possono finalmente agire come un partner sofisticato e flessibile per la rete, con una riduzione fino al 35% del picco di utilizzo dell’elettricità. Ciò consente effettivamente ai proprietari dei data center di ottenere risparmi significativi sui costi riducendo al contempo le emissioni di carbonio.”
“La tensione che l’intelligenza artificiale su vasta scala sta esercitando sulla rete è una delle principali preoccupazioni per tutti i fornitori di colocation, soprattutto perché ci impegniamo a raggiungere obiettivi di sostenibilità ambiziosi. L’approccio di BluWave-ai è unico perché va oltre i controlli a livello di struttura per soddisfare le richieste di energia a livello di rack e di applicazione”, ha affermato Mike Lalonde, cofondatore di Purecolo. “L’integrazione di Data Center Autopilot ci consente di fornire ai nostri clienti una capacità di risposta alla domanda veramente granulare, assicurandoci di poter ottimizzare i carichi di lavoro per allinearci ai costi in tempo reale della rete e all’intensità di carbonio. Questa partnership è un passo fondamentale per Purecolo per gestire la volatilità, offrire una qualità di servizio superiore e mantenere la nostra promessa di un data center più efficiente e pronto per l’azzeramento delle emissioni di carbonio.”
Basato sulla tecnologia brevettata di ottimizzazione energetica AI di BluWave-ai, Data Center Autopilot fornisce:
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Vantaggi per i proprietari delle applicazioni: I proprietari di applicazioni che non hanno applicazioni urgenti possono abbonarsi al servizio e optare per la riduzione del consumo di energia durante i periodi di limitazione della rete e ricevere un flusso di entrate diretto da BluWave-ai riducendo il costo complessivo delle operazioni. BluWave-ai aggrega più applicazioni all’interno di un data center o tra data center in un’area di servizio dell’operatore del sistema elettrico
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Vantaggi per l’operatore del data center: La piattaforma fornisce l’ottimizzazione congiunta di tutte le risorse connesse (batterie in loco, sistema di gestione del data center e applicazioni) per ridurre i picchi di domanda e arbitrare l’energia. Ciò offre un ROI dimostrabile con una riduzione netta della spesa elettrica totale e miglioramenti misurabili nell’efficienza di utilizzo dell’energia utilizzando le risorse hardware esistenti.
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ESG e riduzione delle emissioni di carbonio: Pianificando preferenzialmente i carichi di lavoro da eseguire durante i periodi di elevata disponibilità di energia rinnovabile, la soluzione aiuta attivamente gli operatori a raggiungere obiettivi aggressivi di efficacia nell’utilizzo delle emissioni di carbonio e a soddisfare i mandati di sostenibilità net-zero quantificati dalla piattaforma ai fini del reporting ESG.
Il sistema utilizza un segnale proprietario e predittivo, BluScore™ che comunica il costo in tempo reale, l’intensità di carbonio e la disponibilità dell’energia elettrica in rete. Questo segnale viene utilizzato dall’ottimizzatore AI BluWave-ai per limitare, mettere in pausa o spostare automaticamente carichi di lavoro, contenitori o singole applicazioni non critici. Questa precisione garantisce il mantenimento della qualità del servizio per le funzioni mission-critical, consentendo al contempo la partecipazione con una risposta alla domanda altamente granulare e altri servizi del mercato elettrico.
La soluzione opera su Cubo infrastrutturale BluWave-aigià implementato in tutto il Canada per connettersi perfettamente con i servizi pubblici, gli operatori di sistema e con le altre soluzioni Smart Grid Optimizer di BluWave-ai. La piattaforma standardizza e gestisce i “dati sporchi” dalla rete fornendo previsioni di rete più accurate per un controllo ottimale in concerto con altri consumatori e produttori di elettricità, supportando la rete elettrica. Si coordina inoltre con altre risorse energetiche distribuite sulla rete, come qualsiasi accumulo di energia in batteria disponibile in loco presso i data center, offrendo ulteriori opportunità di partecipazione alla risposta alla domanda e all’arbitraggio energetico, migliorando ulteriormente i costi operativi netti.
“Con il grande volume di interconnessione di rete richiesta e l’aumento dei carichi da parte degli operatori di data center esistenti, le reti di distribuzione sono limitate data la crescente elettrificazione proveniente dai carichi di rete generali e dai veicoli elettrici”, ha affermato Devashish Paul, CEO e fondatore di BluWave-ai, “Il nostro Autopilot del data center consentirà ai carichi del data center non sensibili al tempo di auto-limitarsi fino al 100% durante i periodi di vincolo di rete. Questa capacità è operativa in tutto il Canada con i veicoli elettrici e stiamo portando questa capacità alle applicazioni per data center. Per un gruppo di 100 MW di applicazioni non sensibili al fattore tempo, come l’addestramento di modelli AI o altre applicazioni ad elaborazione batch ad alta intensità di calcolo, le nostre simulazioni per un carico settimanale suggeriscono il potenziale di un calo da carichi di picco di 100 MW a una media inferiore a 65 MW di picco”.
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FONTE: BluWave-ai