Waste heat recovery from data centers for urban heating via 4th/5th generation networks: a methodology for thermo-economic analysis

The integration of waste heat from Data Centers into fourth and fifth-generation district heating and cooling networks (4/5GDHC) represents a critical solution for the decarbonization of urban energy systems and the recovery of otherwise dissipated thermal resources. The primary objective of this study is to transform energy waste into a strategic asset for urban decarbonization, adopting the perspective of an Energy Service Company (ESCo) to evaluate its commercial sustainability and economic competitiveness compared to conventional technologies. The methodology utilizes an automated bottom-up approach for infrastructure design and simulation. By integrating Google Maps and Open Meteo APIs, the model reconstructs hourly thermal demands for building case studies with high granularity, based on actual envelope characteristics and local climate data. The network topology is dynamically generated using the Minimum Spanning Tree (MST) algorithm to optimize pipe extension and minimize capital expenditures (CAPEX). The hourly thermo-hydraulic simulation in MatLab R2022b operates through a hybrid logic that alternates between direct heat exchange (4G) and heat pump substations (5G) depending on the Thermal Energy Storage (TES) temperature. The system is optimized via Bayesian optimization to minimize the Levelized Cost of Heat (LCOH) across three different economic scenarios (WCS, BAU, and BCS), calibrating variables such as set-point temperature, storage volume, and Data Center power capacity. The analysis reveals a clear advantage for an ESCo investing in such networks: systems coupled with liquid-cooled DCs achieve an average LCOH of 74.11 €/MWh (BAU scenario), ensuring a 23.6% cost reduction compared to stand-alone solutions. The study highlights how the business case is strengthened by resilience to electricity price volatility. Future developments could extend the model to a total conversion into 5G systems for distributed summer cooling.

L'integrazione del calore di scarto dei Data Center nelle reti di teleriscaldamento di quarta e quinta generazione (4/5GDHC) rappresenta una soluzione critica per la decarbonizzazione dei sistemi energetici urbani e il recupero di risorse termiche altrimenti dissipate. L'obiettivo principale di questo studio consiste nel trasformare uno scarto energetico in un asset strategico per la decarbonizzazione urbana, adottando la prospettiva di una Energy Service Company (ESCo) per valutarne la sostenibilità commerciale e la competitività economica rispetto alle tecnologie convenzionali. La metodologia si avvale di un approccio bottom-up automatizzato per la progettazione e la simulazione delle infrastrutture. Tramite l'integrazione delle API di Google Maps e Open Meteo, il modello ricostruisce con elevata granularità i fabbisogni termici orari dei Case study edilizi in base alle reali caratteristiche dell'involucro e ai dati climatici locali. La topologia della rete viene generata dinamicamente tramite l'algoritmo Minimum Spanning Tree (MST) per ottimizzare l'estensione delle tubazioni e minimizzare i costi di capitale (CAPEX). La simulazione termo-idraulica oraria in MatLab R2022b opera mediante una logica ibrida che alterna lo scambio termico diretto (4G) a sottostazioni con pompa di calore (5G) in funzione della temperatura dell'accumulo termico (TES). Il sistema viene ottimizzato tramite ottimizzazione bayesiana per minimizzare il costo livellato del calore (LCOH) in tre diversi scenari economici (WCS, BAU e BCS), calibrando variabili quali la temperatura di set-point, il volume dell'accumulo e la potenza del Data Center. Dall'analisi emerge la chiara convenienza per una ESCo nell'investire in tali reti: i sistemi accoppiati a DC liquid-cooled raggiungono un LCOH medio di 74.11 €/MWh (scenario BAU), garantendo una riduzione dei costi del 23.6% rispetto alle soluzioni stand-alone. Lo studio evidenzia come il business case sia rafforzato dalla resilienza alla volatilità dei prezzi elettrici. Sviluppi futuri potrebbero estendere il modello alla conversione totale in sistemi 5G per il raffrescamento estivo distribuito.