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  1. Colibri
  2. Facultad de Ingeniería
  3. Instituto de Ingeniería Eléctrica
  4. Publicaciones académicas y científicas
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/27693 Cómo citar
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorMuraña, Jonathan-
dc.contributor.authorNesmachnow, Sergio-
dc.contributor.authorIturriaga, Santiago-
dc.contributor.authorMontes de Oca, Sebastián-
dc.contributor.authorBelcredi, Gonzalo-
dc.contributor.authorMonzón, Pablo-
dc.contributor.authorShepelev, Vladimir-
dc.contributor.authorTchernykh, Andrei-
dc.date.accessioned2021-05-13T14:52:20Z-
dc.date.available2021-05-13T14:52:20Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationMuraña, J., Nesmachnow, S., Iturriaga, S. y otros. Smart grid demand response strategies for datacenters. [Preprint]. EN : Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2021, vol. 33, no 2, p.125-136. DOI: 10.15514/ISPRAS-2021-33(2)-7. e-ISSN: 2220-6426.es
dc.identifier.urihttps://ispranproceedings.elpub.ru/jour/article/view/1390#-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12008/27693-
dc.descriptionAgencias de apoyo: El trabajo cuenta con el apoyo parcial de la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (FSE_2017_1_144789). El trabajo de S. Nesmachnow y S. Iturriaga ha sido financiado en parte por ANII y PEDECIBA, Uruguay. Los autores también quieren agradecer al Centro Nacional de Supercomputación (Cluster.Uy).es
dc.description.abstractThis article presents demand response techniques for the participation of datacenters in smart electricity markets under the smart grid paradigm. The proposed approach includes a datacenter model based on empirical information to determine the power consumption of CPU-intensive and memory-intensive tasks. A negotiation approach between the datacenter and clients and a heuristic planning method for energy reduction optimization are proposed. The experimental evaluation is performed over realistic problem instances modeling different types of clients. Results indicate that the proposed approach is effective to provide appropriate demand response actions according to monetary incentives.en
dc.format.extent12 p.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isorues
dc.publisherInstitute for System Programming of the RASes
dc.relation.ispartofProceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS), Volume 33, Number 2, p. 125-136, 2021es
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subjectSmart griden
dc.subjectComputational intelligenceen
dc.subjectDemand responseen
dc.titleSmart grid demand response strategies for datacenters.en
dc.typePreprintes
dc.contributor.filiacionMuraña Jonathan, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionNesmachnow Sergio, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionIturriaga Santiago, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionMontes de Oca Sebastián, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionBelcredi Gonzalo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionMonzón Pablo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionShepelev Vladimir, South Ural State University-
dc.contributor.filiacionTchernykh Andrei, Centro de Investigación Científica y de Educación Superior, Ivannikov Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences, South Ural State University-
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución (CC - By 4.0)es
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