浅析数据中.心能耗现状与节能方向的研究
刘细凤
安科瑞电气股份有限公司 上海嘉定201801
摘要：数据中.心拥有能.量密集和高耗能的标签，因此，能耗问题也越来越引起人们的关注。现阶段数据中.心的高速发展，降低能耗也变得非常重要。为了解决这个能耗高的问题，从能耗的组成入手，去分析和阐述数据中.心能耗的节能技术和措施，探索在数据中.心运行中有.效实现绿色能耗的方法。
关键词：数据中.心；高能耗；节能减排；能效指标
0引言
近年来，我国经济快速发展，信息化的建设也在不断加大，在这种形势下，数据中.心的发展是到了急速发展的阶段。伴随着数据中.心的快速发展，高能耗的问题显得尤为突出。因此，对于如何降低数据中.心能耗的研究具有非常重要的意义。
1数据中.心能耗现状和问题
数据中.心有着高能耗的标签，是实现绿色节能所要特别关注的重.点。据资料上统计和记载，目前，在国内机房运行的电能利用效率基本在2~2.5范围内，这个数值大幅度超出标准机房的基准数值。这个现象说明在机房运行的过程中，总能耗中约有百分之60~70都用到了空调冷.却等设施上了(表1)，但是，Google公司的数据中.心机房电能利用效率年平均值达到1.21，美国Hp的新一代数据中.心体验中.心机房夏季PUE值可以达到1.6~1.7。
表1数据中.心机房标准能耗分配表
图1 现有.机房数据中.心的能耗组成
现阶段较为核心问题出现在数据中.心的高能耗，且高能耗导致的成本费用超出整个机房的运营维护的百分之50费用。而现阶段对能源的需求也不断地增长。如图1所示。
2数据中.心耗能设备组成
(1)数据中.心机房中IT设备的品种很多，主要用于数据中.心中所用到的应用系统的运营。如表2所示。
表2 数据中.心机房IT设备分类表
（2）制冷设备：为控制机房环境的温度和湿度，确保设备的正常运行，如表3所示。
表3数据中.心机房制冷设备分类表
(3)供配电系统：供配电系统主要是为数据中.心各类设备的正常运行提供使用的电压和电流，并保证使用过程的安全和可靠。供配电系统通常由变压器、配电柜、发电机、不间断电源、电池、机柜配电单元等设备组成。
(4)其他设备：主要包括照明、视.频安防、消防设备以及相关.机.房环境监控系统等。
3影响机房能源效率的主要问题
(1)机房冷.却效率低，机房的设计与布局对温度场和气流组织会产生较大的影响，而冷.却资源没有得到有.效的利用，图2中显示了一个机房的热岛效应。为了解决这个问题，绝大多数的机房采取提高制冷量，实际却导致了更多的能耗浪费。
图2机房的热岛
(2)IT设备电能利用率低，在完成同等工作量的情况下，IT设备消耗了过多的电能。另外，服务器的大部分电能消耗在外.围配件上，只有一小部分电能用在计算和处理方面等。
4节能分析的评估指标模型
4.1电能利用效率(PUE)
广泛而普遍用到的PUE（电能利用效率）是由美国GreenGrid提出的PUE（Power Usage Effectiveness）这个参数如下所示：
其中，TotalFacilityPower是指数据中.心的总能耗，ITEquipmentPower是指数据机房中IT设备耗能。.
4.2局部电能利用效率(PartialPUE，局部电能利用效率)
另外一个指标，主要是对机房局部区域进行能耗和效率的评估和分析，即局部PUE。局部PUE主要用于体现机房内部的重要的部分设备或部分区域的耗能情况，它的值与整体的PUE比较起来，可能大也可能小。即分区监测和统计。因此，为了提高机房的耗能效率，可从局部出发，先提升局部的能耗即：提升pPUE值。这个指标参数适合场合如集装箱、微模块数据中.心等。
4.3制冷负载系数和供电负载系数
这里提到的制冷负载系统简称CLF：为数据中.心中制冷设备耗电与IT设备耗电的比值。另一个供电负载系数简称PLF：为数据中.心中供配电系统耗电与IT设备耗电的比值。制冷负载系统和供电负载系数可看成电能利用效率的深化部分。通过这两个指标又可进一步分析耗能情况。可作为辅助分析能耗情况。因此，为了提高电能的有.效利用率，GreenGrid也提出了相应的修正：
即PUE=CLF(Cooling Load Factor)+PLF(Power Load Factor)+1（式2）
4.4可再.生能源使用率RER(Renewable Energy Ratio)
这里所提到的可再.生能源使用率（RER）：为可再.生能源供电与数据中.心总耗电的比值。这里提到的可再.生能源主要包括太阳能、风能、水能、生物能和海洋能等。可再.生能源不仅环保而且资源多且分布也很广泛，是未来发展方向。可再.生能源的使用率可用在平衡数据中.心利用可再.生能源的情况，从而实现节能环保。
5节能方向的探索
5.1数据中.心建设推荐采用的经济性PUE
图3 PUE曲线
如图3所示。数据中.心受可用性要求约制和TCO低要求的约制，现在国内数据中.心的电能利用效率较高，推荐电能利用效率的范围为1.8-1.6。
5.2数据中.心节能的3个方向
（1）为了提高机房的节能，从基础的IT设备节能开始，使用低能耗主设备是机房节能措施的关键步骤。关键因子IT设备的能耗占据了数据中.心机房的能耗的重要位置。同时，PUE标准也在逐渐被人们采用，IT设备的能耗也会随着PUE标准的推广，所占总能耗比重也会越来越高。
（2）空调设备节能
选择采用空调系统针对节约能耗方面的综合解决方案对提升数据中.心机房节能有很大的帮助。
（3）供电系统节能
选择采用更高效率的供电系统也能大大提升数据中.心的节能效果。
5.3能耗数据的分析
通过对能耗数据的分析，提高主要耗能设备的能耗效率。
（1）多层次、多.维度能耗分析
整体能效评估，包括PUE值，单位业务量耗电，单位面积耗电等。设备能效评估，包括主设备能效、动力系统能效、空调能效等。影响因素分析，包括室内外温湿度、业务量等因素对能耗的影响等。
（2）利用聚类算法分析，实现节能
1）可以对同种类别的设备进行归类，同时还需找到有能耗异常的耗能设备；2）对影响因子进行聚类分析，不断地调整因素的值，得到能耗优方案时再确定该因素的值；3）同时对多个因素进行聚类分析，对比发现不同的因素对能耗的影响；4）递进聚类分析，通过对影响因素的递进推理和分析，再确定主要耗能因素。
（3）分析能耗数据，对能耗进行标准模型建立从能耗预测仿真，能耗告警，能耗动态优化3方面考虑，建立能耗标准模型。
6安科瑞能耗统计分析（能源管理）解决方案
6.1概述
建立高效的能耗监测管理系统，对建筑各类耗能设备能耗数据进行实时测量，对采集数据进行统计和分析。能够合理的确定各区域建筑能耗经济指标及绩效考核指标，发现能源使用规律和能源浪费情况，提高人员主动节能的意识。
① 搭建数据中.心智慧能源管理系统的基本框架，对各个用能环节进行实时监测；
② 排碳数据化：通过系统可实现建筑单位内人均能耗分析（包括水、电、能.量），实现低碳办公数据化；
③ 区域能效比：实现建筑单位内区域能耗对比，方便能耗考核；
④ 同期能效比：实现同年、同期、同一区域能耗对比，方便节能数据分析；
⑤ 能耗评估管理：按照能源消耗定额标准约束值、标准值、引导值进行分析单位面积能耗和人均能耗指标；
⑥ 能耗竞争排名：各个功能区能耗对比，实现能耗排名，增强工作人员的节能意识；
⑦ 对能耗的使用数据进行综合的分析、统计、打印和查询等功能，并根据能耗监测管理系统的需要可选择不同样式报表的打印。为能耗运营管理部门提供可靠的依据；
⑧ 能耗数据采集，随时查询，并根据采集数据进行统计分析，监测异常能源用量，对能源智能仪表故障进行报.警，提高系统信息化、自动化水平。
6.2平台部署硬件选型
7结语
系统地介绍了数据中.心相关研究的进展，IT设备和制冷设备的能耗是数据中.心机房的高耗能设备，也是数据中.心高耗能的关键因素，如何优化还需进行更多的研究 。已经进行的和正在进行的探索只是很小的一部分，等待研究和摸索的节能方法还有很多，为将来实现绿色节能的数据中.心机房出一份力。
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［6］安科瑞企业微电网设计与应用手册2022.5版.
作者简介：
刘细凤，女，本科 安科瑞电气股份有限公司，主要研究方向为智能电网供配电Email: 2880157866@qq.com手机：18702111750QQ:2880157866/2881392119
公司简介：
安科瑞电子商务（上海）有限公司是安科瑞电气股份有限公司的全资子公司，安科瑞电气股份有限公司[股票代码:300286.SZ]是一家集研发、生产、销售和服务于一体的高新技术企业，致力于为用户端提供能效管理和用电安.全的系统解决方案。公司能效管理系统包括变电所运维云平台、安.全用电管理云平台、分表计电、环保用电监管云平台、预付费管理（系统）云平台、泛在电力物联网云平台、智能变配电监控系统、电能质量治理系统、建筑能耗管理系统、工业企业能源管控平台、电气火灾监控系统、消防设备电源监控系统、防火门监控系统、消防应急照明和疏散指示系统、充电桩收费管理云平台、数据中.心动环监控系统、电能管理系统、无线测温系统、智慧管廊综合监控和报.警系统、智能照明控.制系统、IT配电绝缘监测等系统及相关产品。目前已有8000多套各类系统解决方案在全国各地运行，帮助用户实现能源的可视化管理，提供能源数据服务，为用户高.效和安.全用能保驾护航。
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