Situation initiale de la surveillance de la qualité de l’énergie

Avant JUPITER, plus de 120 appareils de mesure étaient déjà déployés sur le campus, notamment dans JUWELS. Parmi eux : PQI-DE et PQI-DA smart, avec évaluation centralisée et accès aux données à faible latence pour les serveurs de simulation, base du jumeau numérique du réseau moyenne tension.
Avec JUPITER, la surveillance a été étendue de 17 points supplémentaires.

Situation initiale - Résumé :

• Exploitation exascale : exigences très élevées en qualité de tension et disponibilité
• Réseau de campus avec profils mixtes de charge et d’injection
• +120 points de mesure existants, extension JUPITER
• Accès faible latence pour validation et recherche

Données techniques - Topologie et architecture de mesure :

Caractéristique	Valeur
Nombre total de points	140 (PQI-DE & PQI-DA smart)
Synchronisation	GPS / NTP (≤ 1 ms de précision)
Normes	IEC-61000-4-30 Classe A / EN 50160
Formats de données	OPC UA / CSV / REST API

Ces données constituent la base de la surveillance continue de la qualité de la tension sur le campus de Jülich.

Défis de la surveillance de la qualité de l’énergie dans les centres de calcul

Les centres de données sont sensibles aux creux de tension, papillotements, transitoires, harmoniques et supraharmoniques.
Les charges GPU et les systèmes CVC entraînent des variations rapides ; la cogénération, le PV, le stockage et le V2G modifient les flux jusqu’à 20 kHz.
En plus de la maîtrise technique, des mesures conformes IEC-61000-4-30 Classe A et EN 50160 sont obligatoires, tout en restant économiquement évolutives.

Dans les environnements HPC comme JUPITER, les transitions de charge des grappes GPU produisent des surélévations harmoniques de courte durée et des couplages sélectifs entre moyenne et basse tension.
Une surveillance continue de la qualité de l’énergie à haute résolution permet d’identifier ces phénomènes avant qu’ils n’affectent les alimentations ou onduleurs UPS.

Défis - Résumé :

• Dynamique de charge élevée due aux tâches HPC et au refroidissement
• Phénomènes PQ jusqu’à 20 kHz liés à l’électronique de puissance
• Obligation de documentation conforme aux normes
• Surveillance évolutive avec OPEX maîtrisé

Paramètres typiques - Environnements HPC :

Facteur	Description
Paliers de charge GPU	ΔI > 200 A / ms
Supraharmoniques	Spectre jusqu’à 20 kHz
PQI-LV, PQI-DA smart & PQI-DE	40,96 kHz
Référence normative	EN 50160 / IEC-61000-4-7

Ces paramètres caractérisent les phénomènes observés en fonctionnement exascale.

Objectifs du projet

Objectifs principaux : transparence totale des flux, validation de modèles, alerte précoce pour événements critiques et flexibilité d’extension future.

Objectifs - Résumé :

• Transparence | Validation | Alerte précoce | Conformité
• Moyennes 10 min + enregistrements d’événements
• Base temps précise et évaluation centralisée

Les données collectées servent à la fois à la supervision opérationnelle et à la validation des jumeaux numériques, permettant de comparer comportements simulés et réels.

Solution technique de A. Eberle pour la surveillance de la qualité de l’énergie

Le FZ Jülich met en œuvre une architecture à plusieurs niveaux avec PQI-DE, PQI-DA smart et WebPQ®.
Les PQI-DE sont installés sur les nœuds critiques (affichage temps réel), tandis que les PQI-DA smart sur rail DIN assurent la surveillance de grande échelle.
WebPQ® centralise l’ensemble des points, rapports et alarmes dans une interface navigateur.
Le système est synchronisé (GPS/NTP), garantissant la corrélation des événements multi-niveaux.

Sécurité informatique dans WebPQ®

En entornos de alto rendimiento, la seguridad informática es crucial. WebPQ® garantiza la protección de datos y la ans les environnements HPC, la sécurité des données est primordiale.
WebPQ® assure la protection et la cyber-résilience par :

• Communication chiffrée (HTTPS/TLS)
• Gestion des rôles et droits utilisateurs
• Authentification sécurisée (2FA optionnelle)
• Journalisation infalsifiable
• Segmentation réseau optionnelle

De plus, WebPQ® peut s’intégrer aux systèmes SIEM afin de lier les événements de sécurité à la stratégie globale du centre de recherche.

Sécurité et intégration – Synthèse :

Aspect	Implémentation
Chiffrement	TLS 1.3 / HTTPS
Authentification	2FA / Token
Modèle de rôles	Multi-utilisateur par droits
Intégration SIEM	Syslog / SNMP Trap
API de données	OPC UA / REST / Modbus TCP IP

Die französische Übersetzung lautet:

La mise en œuvre garantit des chemins de données sécurisés et une compatibilité avec les concepts de sécurité informatique existants.

Exemple : requête synchronisée (PostgreSQL)

-- pgsql
SELECT timestamp, voltage, frequency
FROM pq_measurements
WHERE device = 'PQI-DE'
AND frequency BETWEEN 49.9 AND 50.1
ORDER BY timestamp DESC;

Objectif : récupération rapide des valeurs de fréquence proches des limites EN 50160 à partir d’un PQI-DE pour une évaluation de la situation.

Exemple : API WebPQ® derrière un proxy inverse NGINX

# nginx
location /webpq/api {
    proxy_pass http://localhost:8080/api/measurements;
    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
}

Objectif : voie d’accès centralisée et sécurisée aux données de mesure (reverse proxy).

Exemple : récupération automatisée (Java)

/* java */
HttpResponse<String> response = Unirest.get("https://webpq.example.org/api/v1/measurements")
  .header("Authorization", "Bearer <API_TOKEN>")
  .asString();
System.out.println(response.getBody());

Objectif : extraction automatisée des données pour les rapports, la recherche ou les jumeaux numériques.

Exemple : style visuel dans le tableau de bord (CSS)

/* css */
.graph-voltage {
  stroke: #0073e6;
  stroke-width: 2;
  fill: none;
}

Objectif : représentation claire et lisible des courbes de tension dans les graphiques SVG ou Canvas.

Résultats de la surveillance de la qualité de l’énergie et conclusions

Flux de charge et analyses de tendance

Les tendances à long terme mettent en évidence les effets de mises à jour logicielles, d’extensions de serveurs ou de stratégies de refroidissement, tout en garantissant la conformité à EN 50160.

Transitoires et temps de réaction

La combinaison d’enregistrements déclenchés par événement et d’un taux d’échantillonnage allant jusqu’à 200 kHz par canal permet de capturer précisément les chutes de tension à l’échelle de la milliseconde et d’en quantifier l’impact sur les UPS ou les charges sensibles en aval.

Harmoniques et supraharmoniques

L’analyse révèle des regroupements spectraux et résonances liés à certaines fréquences de commutation, fournissant une base précieuse pour l’optimisation de la qualité de l’énergie, le dimensionnement des filtres et l’évaluation CEM.

Exemple : ajustement de tendance rapide (Mathematica)

(* mathematica *)
Fit[data, {1, x, x^2}, x]

Objectif : ajustement de courbe rapide (tendance, courbure) pour séries temporelles.

Avantages pour l’exploitant

Le concept combiné PQI-DE, PQI-DA smart et WebPQ® offre une transparence complète, de l’alimentation principale à la sous-distribution, assure la conformité aux normes et fournit une base solide pour la prise de décision technique.

Le système délivre également des indicateurs clés (KPI) utiles pour la gestion énergétique et la planification de capacité.
L’analyse continue de la puissance réactive et des asymétries de tension permet de réduire les coûts d’exploitation et d’optimiser le fonctionnement des composants du réseau selon la charge.

Conclusion et perspectives

Le projet démontre qu’il est possible de concilier les exigences de l’exascale et la transition énergétique grâce à des mesures Classe A, une architecture hiérarchisée et une évaluation centralisée basée sur WebPQ®.

Cette approche s’applique aussi à d’autres centres de données et réseaux de campus.
Les prochaines étapes incluent davantage d’automatisation, d’analyse prédictive et l’intégration de modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning) dans WebPQ®, capables d’identifier des schémas récurrents et de générer des alertes précoces - une étape vers une surveillance énergétique autonome des centres HPC.

Normes, méthodes de mesure et intégration

Les mesures ont été effectuées conformément aux normes suivantes :

• IEC-61000-4-30 Éd. 4 Classe A (qualité de tension)
• IEC-61000-4-7 (harmoniques)
• IEC-61000-4-15 (papillotement)
• Supraharmoniques : 2–20 kHz selon FGW TR3

La documentation suit EN 50160.

Grâce aux interfaces standardisées (CSV, OPC UA, REST API), les données de qualité de l’énergie sont intégrées directement dans des environnements de simulation tels que MATLAB®/Simulink® ou DIgSILENT PowerFactory®, permettant la comparaison entre le comportement réel et simulé du réseau ainsi que l’étalonnage des modèles.

Normes et méthodes :

Paramètre	Norme / Méthode
Qualité de tension	IEC-61000-4-30 Classe A
Harmoniques	IEC-61000-4-7
Papillotement	IEC-61000-4-15
Supraharmoniques	2–20 kHz (FGW TR3)

Exemple : exportation SQL vers CSV (PostgreSQL)

-- sql
COPY pq_measurements
TO '/var/data/pq_exports/pq_jupiter.csv'
WITH CSV HEADER;

Objectif : extraction de données conforme aux normes pour audit ou analyse.

Nouvelle solution produit : PQI-LV

Auteurs

Fabian Leppich - Chef de produit PQSys
Maximilian Sefz - Directeur Marketing
Wolfgang Reitmeier - Ventes