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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。
【参考文献】
[1]胡进贤,周起如,谷国栋.数据中.心能耗现状与节能方向的探索与研究[J].深圳市赛为智能股份有限公司大数据研究院,广东深圳518057.
[2]陈贻品.绿色数字化校园建设研究[J].数字技术与应用,2013,(09):77-78.
[3]栾杰,龚加剑.数据中.心的电源设计研究[J].河南科技,2014,(11):127-129.
[4]Green Grid.2007.Green grid metrics:Describing Data center Power Efficiency of High-density and Low-density Spaces, THERMES2007[J],Santa Fe,NM.
[5]唐华斌.数据中.心的能效测评指标[J].电.信网技术,2012,(06):8-13.

[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
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