浅析能耗分析系统在数据中心节能降耗中的应用

时间：2023-12-01作者：安科瑞电子商务(上海)有限公司浏览：19

1课题意义




        随着我国经济的不断发展，中国将逐渐成为世界较大的单一市场。由此而来，不仅国内公司在我国各地建

立数据中心，越来越多的跨国公司也表现出越来越浓厚的兴趣。据SynergyResearch的报告，截至2017年年底，

****大规模数据中心已**过390座。美国以44%的占有率相对良好其他各国，*二名的中国仅占8%。在数据

中心增速的统计数据中，2017年内**数据中心18.3%，亚洲增速较快，其中中国在2017年以39.57%的增速位

列世界**。




        相对于数据中心的爆发式增长，与之相配套的电力、生产用水供应短缺造成数据中心运营压力大。目前数

据中心正在集聚化，以贵州贵阳、内蒙古乌兰察布市为代表的非地震带、平均气温低、电力充沛城市得到许多

大数据公司的青睐。




        随着数据中心规模不断变大，数据中心的IT设备、电力设备、暖通设备耗电量、耗水量在急速增加。绿色

数据中心的概念正成为一个数据中心条件。PUE是衡量一个数据中心能耗的关键指标，低PUE值得数据中心不仅

给企业节省大量运维成本，同时也体现了数据中心运维人员管理、技术的高水准。目前，**先进数据中心PUE

值在1.5以下，而我国许多数据中心宣传PUE值在1.8左右，实则达到2.5。这反映出我们在数据中心的节能方面

还有很多工作要做。




        根据我国数据中心业内调查统计，一个面积在1000m2的机房，在没有采取能耗优化的情况下，其每年的

用电量基本都在1700多万kWh左右。




        从数据中心电力消耗来看，数据中心属于高耗能产业。在中国实行数字中国的今天，数据中心逐渐成为城

市建设、发展中不可或缺的角色，我们期待着国内**从业者努力将PUE值降到无限接近1。




2数据中心主要耗能源




        影响数据中心能耗的因素有很多，其中空调暖通设备是主要的因素，同时也是*实现能耗优化的领域

。但数据中心的其他领域例如供配电设备(UPS电源不间断设备、变压器、母排等)、日常照明、消安防设备、建

筑结构体本身热辐射等。




2.1供配电设备对数据中心能耗的影响




        数据中心的耗电量巨大，其中以UPS因电感产生很大的谐波，所以会有较大的电力损耗。提高UPS效率是

数据中心在节约能耗方面需要研究的地方[1]。UPS效率不是一个恒定值，它随负载变化而变化。如图1所示，

UPS效率随负载增加而提高。当负载在0%~30%时，UPS效率较低，所以一般不建议UPS在此区间内运行；当负

载在30%~70%时，UPS效率由85%上升到90%。当负载在70%~**时，UPS效率恒定在90%左右。所以建

议UPS负载稳定在80%左右效果较好。目前在建大部分数据中心都采用多台较小容量UPS并联而不是单台较大容

量，UPS优点有两个：首先可以确保其中一台UPS出现故障的情况下可以由其余承担其负载，确保了数据中心用

电安全。其次，可以使UPS工作容量在30%以上，使得UPS效率增加，减小UPS损耗。












图1 UPS工作效率－负载率曲线




2.2空调暖通设备对数据中心能耗的影响




        据美国采暖制冷与空调工程师学会(ASHRAE)技术**9.9(简称TC9.9)统计报告显示，数据中心各部分的

用电量分布大致如图2所示。















图2 数据中心用电量分布

 

        由图2可知，空调制冷系统能耗在数据中心所有系统中占比*二，达到31%，是UPS能耗占比的约3倍，因

此，空调制冷能耗优化空间较大、成效较快、节约成本较多。大部分企业将数据中心的能耗分析优化集中在了

空调制冷这一领域，优秀的空调制冷能耗分析优化方案可以很大降低数据中心能耗和PUE值。




3实例分析




        本研究以北方某数据中心为例，该数据中心2017年建成并投入使用。数据中心配有4套制冷系统(冷机、冷

冻泵、冷却泵、冷塔一一对应)，采用3+1模式(满载时3用1备)在不采用任何节能措施的情况下PUE值为2.6。




3.1数据中心制冷模式




        由于北方地区全年温差大、昼夜温差大的特点所以设计了不同的制冷模式。根据室外温度的不同设计了3

种模式来实现数据中心的制冷。当温度设计采用了水侧自然冷却系统，随着室外湿球温度的降低，出塔水温度

降到所需的值时，通过换热交换器间接换热后供给空调末端制冷。制冷系统全年运行分为3种模式：冷机制冷模

式、部分自然冷却模式、自然冷却模式。




        (1)当室外湿球温度t＞15.5℃时，冷却塔出水温度＞19.5℃，冷机工作，板式换热器不工作，系统运行模

式为冷机制冷模式。




        (2)当室外湿球温度8℃＜t≤15.5℃时，冷却塔出水温度13.5℃＜t≤19.5℃，冷机工作，板式换热器工作，

系统运行模式为部分自然制冷模式。




        (3)当室外湿球温度t＜8℃时，冷却塔出水温度t＜13.5℃，冷机不工作，板式换热器工作，系统运行模式

为自然制冷模式。




3.2冷却水处理




        因为冷却水直接与室外空气接触，在制冷系统运行制冷的同时也会将室外微生物、尘土带入到管道、冷机

等设备中。经过长时间的运行，管道、冷机中会附着大量的微生物、水垢，从而会影响制冷设备的换热效果。

所以该数据中心在冷却水管道接入微晶旁流、自动加药装置等水处理设备用于物理和化学处理水质。




3.3冷冻水泵、冷却水泵




        冷冻水和冷却水的循环都是通过水泵进行的。水泵的节能除采用变频装置外，应采用较大直径的管道、尽

量减少管道长度和弯头、采用大半径弯头、减少换热器的压降等。冷冻机房、水泵、冷却塔、板式换热器和精

密空调尽量设计安装在相近的高度以减少水泵扬程。




        根据负载的不利压差控制，当负载减少时，二度调节阀阀门开度变小，检测的压差设**压差值同将水泵

设置为不同的运行频率是水泵节能的另一个方法也是主要的方法。电机所需功率理论上按转速的三次方下降

[3]。例如，某一水泵电机工作转速是其额定转速的80%，水泵的工作频率是其额定功率的51.2%。水泵的频率

由空调系统末端的变大，泵的频率在下降，水泵转速降低，使系统流量减少，达到调节流量的目的。这种节能

措施不但减少了空调系统的用水量，同时也节约了电的使用量。




3.4机房温度




        在我国数据中心A级数据中心机房温度规定在(23±1)℃，大部分数据中心按照A类数据中心规格设计建

造。个别数据中心机房温度甚至在20℃左右。在IT设备越来越优化的趋势下，此温度无疑造成了电力、水资源

很大浪费。参照国外数据中心机房温度一般在28℃可以满足机房对温度的需求且节能，同时我们比较合理的做

法是在夏季将温度设定比春秋两季偏高些，冬季设定比春秋两季偏低些。




3.5机房送回风方式




        根据调查，相近的单位机房的耗冷量相近，送风温度相近，采用下送上回(见图3)的气流组织，机柜实际

获得的冷却效果优于上送下回方式。


















图3下送风上回风示意

        冷却空气从设在机柜近侧或机柜底部的活动地板风口送出，送出的低温空气只在瞬间与机房内的热空气混

合，即刻从机柜的进风口进入机柜，有效地提高了送入机柜冷却空气的质量，用较少的风量，提高了机柜的冷

却效果。




        下送风上回风的气流组织有以下显著优点。




        (1)活动地板下可以作为送风静压箱，可以灵活布置IT设备。




        (2)机房顶部既可以作为回风静压箱同时又可以作为IT设备铺设电缆的空间。机房冷热通道采用热通道封闭

为佳，这样的设计使得可以高效地将冷空气直接输送到*位置，避免冷空气与热空气混合造成空调系统负荷

增加从而浪费更多的水与电。




4安科瑞能耗统计分析（能源管理）解决方案




4.1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。




4.2平台部署硬件选型

















5结语




        近年来，我国大数据产业保持着良好的发展势头。运用大数据管理企业、治理国家提升了企业、**的管

理能力，大数据的发展、应用已经上升到国家战略高度。随着大型数据中心不断地发展，其内部结构越来越复

杂、设备功率越来越大。因此，无论从企业管理运营成本还是环境保护角度出发，我们都应该在现有条件下提

出一套节能方案，实现较大化节约能源。数据中心节能应该贯穿数据中心的整个生命周期，应该根据不同阶

段、不同设备状况提出不同方案。




        数据中心节能不是一蹴而就的，而是经过在运维*摸索、实验才可以得到的。这种节能的思想应该渗透

到运维人员每一次操作、每一个角落，才能做到真正的节能。




【参考文献】 




［1］李志文，李卫国，王利利，数据中心能耗分析研究，现代盐化工，2018.8.4期，36-37.




［2］关海涛，王卫国，秦泽波，等.数据中心能耗监测系统的设计与实现[J].信息系统工程，2017(4)；144-145.




［3］王燕飞.变频调速节能控制在水泵电机系统中的应用研究[J].机电信息，2016(9)；90-91.




［4］安科瑞企业微电网设计与应用手册2022.5版.





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