摘要：數(shù)據(jù)中心擁有能量密集和高耗能的標(biāo)簽，因此，能耗問(wèn)題也越來(lái)越引起人們的關(guān)注。現(xiàn)階段數(shù)據(jù)中心的高速發(fā)展，降低能耗也變得非常重要。為了解決這個(gè)能耗高的問(wèn)題，從能耗的組成入手，去分析和闡述數(shù)據(jù)中心能耗的節(jié)能技術(shù)和措施，探索在數(shù)據(jù)中心運(yùn)行中有效實(shí)現(xiàn)綠色能耗的方法。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)中心；高能耗；節(jié)能減排；能效指標(biāo)
0引言
近年來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，信息化的建設(shè)也在不斷加大，在這種形勢(shì)下，數(shù)據(jù)中心的發(fā)展是到了急速發(fā)展的階段。伴隨著數(shù)據(jù)中心的快速發(fā)展，高能耗的問(wèn)題顯得尤為突出。因此，對(duì)于如何降低數(shù)據(jù)中心能耗的研究具有非常重要的意義。
1數(shù)據(jù)中心能耗現(xiàn)狀和問(wèn)題
數(shù)據(jù)中心有著高能耗的標(biāo)簽，是實(shí)現(xiàn)綠色節(jié)能所要特別關(guān)注的重點(diǎn)。據(jù)資料上統(tǒng)計(jì)和記載，目前，在國(guó)內(nèi)機(jī)房運(yùn)行的電能利用效率基本在2~2.5范圍內(nèi)，這個(gè)數(shù)值大幅度超出標(biāo)準(zhǔn)機(jī)房的基準(zhǔn)數(shù)值。這個(gè)現(xiàn)象說(shuō)明在機(jī)房運(yùn)行的過(guò)程中，總能耗中約有60~70%都用到了空調(diào)冷卻等設(shè)施上了(表1)，但是，Google公司的數(shù)據(jù)中心機(jī)房電能利用效率年平均值達(dá)到1.21，美國(guó)Hp的新一代數(shù)據(jù)中心體驗(yàn)中心機(jī)房夏季PUE值可以達(dá)到1.6~1.7。
表1數(shù)據(jù)中心機(jī)房標(biāo)準(zhǔn)能耗分配表
圖1 現(xiàn)有機(jī)房數(shù)據(jù)中心的能耗組成
現(xiàn)階段較為核心問(wèn)題出現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心的高能耗，且高能耗導(dǎo)致的成本費(fèi)用超出整個(gè)機(jī)房的運(yùn)營(yíng)維護(hù)的50%費(fèi)用。而現(xiàn)階段對(duì)能源的需求也不斷地增長(zhǎng)。如圖1所示。
2數(shù)據(jù)中心耗能設(shè)備組成
(1)數(shù)據(jù)中心機(jī)房中IT設(shè)備的品種很多，主要用于數(shù)據(jù)中心中所用到的應(yīng)用系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)。如表2所示。
表2 數(shù)據(jù)中心機(jī)房IT設(shè)備分類表
（2）制冷設(shè)備：為控制機(jī)房環(huán)境的溫度和濕度，確保設(shè)備的正常運(yùn)行，如表3所示。
表3數(shù)據(jù)中心機(jī)房制冷設(shè)備分類表
(3)供配電系統(tǒng)：供配電系統(tǒng)主要是為數(shù)據(jù)中心各類設(shè)備的正常運(yùn)行提供使用的電壓和電流，并保證使用過(guò)程的安全和可靠。供配電系統(tǒng)通常由變壓器、配電柜、發(fā)電機(jī)、不間斷電源、電池、機(jī)柜配電單元等設(shè)備組成。
(4)其他設(shè)備：主要包括照明、視頻安防、消防設(shè)備以及相關(guān)機(jī)房環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)等。
3影響機(jī)房能源效率的主要問(wèn)題
(1)機(jī)房冷卻效率低，機(jī)房的設(shè)計(jì)與布局對(duì)溫度場(chǎng)和氣流組織會(huì)產(chǎn)生較大的影響，而冷卻資源沒有得到有效的利用，圖2中顯示了一個(gè)機(jī)房的熱島效應(yīng)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，絕大多數(shù)的機(jī)房采取提高制冷量，實(shí)際卻導(dǎo)致了更多的能耗浪費(fèi)。
圖2機(jī)房的熱島
(2)IT設(shè)備電能利用率低，在完成同等工作量的情況下，IT設(shè)備消耗了過(guò)多的電能。另外，服務(wù)器的大部分電能消耗在外圍配件上，只有一小部分電能用在計(jì)算和處理方面等。
4節(jié)能分析的評(píng)估指標(biāo)模型
4.1電能利用效率(PUE)
廣泛而普遍用到的PUE（電能利用效率）是由美國(guó)GreenGrid提出的PUE（Power Usage Effectiveness）這個(gè)參數(shù)如下所示：
其中，TotalFacilityPower是指數(shù)據(jù)中心的總能耗，ITEquipmentPower是指數(shù)據(jù)機(jī)房中IT設(shè)備耗能。
4.2局部電能利用效率(PartialPUE，局部電能利用效率)
另外一個(gè)指標(biāo)，主要是對(duì)機(jī)房局部區(qū)域進(jìn)行能耗和效率的評(píng)估和分析，即局部PUE。局部PUE主要用于體現(xiàn)機(jī)房?jī)?nèi)部的重要的部分設(shè)備或部分區(qū)域的耗能情況，它的值與整體的PUE比較起來(lái)，可能大也可能小。即分區(qū)監(jiān)測(cè)和統(tǒng)計(jì)。因此，為了提高機(jī)房的耗能效率，可從局部出發(fā)，先提升局部的能耗即：提升pPUE值。這個(gè)指標(biāo)參數(shù)適合場(chǎng)合如集裝箱、微模塊數(shù)據(jù)中心等。
4.3制冷負(fù)載系數(shù)和供電負(fù)載系數(shù)
這里提到的制冷負(fù)載系統(tǒng)簡(jiǎn)稱CLF：為數(shù)據(jù)中心中制冷設(shè)備耗電與IT設(shè)備耗電的比值。另一個(gè)供電負(fù)載系數(shù)簡(jiǎn)稱PLF：為數(shù)據(jù)中心中供配電系統(tǒng)耗電與IT設(shè)備耗電的比值。制冷負(fù)載系統(tǒng)和供電負(fù)載系數(shù)可看成電能利用效率的深化部分。通過(guò)這兩個(gè)指標(biāo)又可進(jìn)一步分析耗能情況?？勺鳛檩o助分析能耗情況。因此，為了提高電能的有效利用率，GreenGrid也提出了相應(yīng)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)
這里所提到的可再生能源使用率（RER）：為可再生能源供電與數(shù)據(jù)中心總耗電的比值。這里提到的可再生能源主要包括太陽(yáng)能、風(fēng)能、水能、生物能和海洋能等?？稍偕茉床粌H環(huán)保而且資源多且分布也很廣泛，是未來(lái)發(fā)展方向。可再生能源的使用率可用在平衡數(shù)據(jù)中心利用可再生能源的情況，從而實(shí)現(xiàn)節(jié)能環(huán)保。
5節(jié)能方向的探索
5.1數(shù)據(jù)中心建設(shè)推薦采用的經(jīng)濟(jì)性PUE
圖3 PUE曲線
如圖3所示。數(shù)據(jù)中心受可用性要求約制和TCO低要求的約制，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)中心的電能利用效率較高，推薦電能利用效率的范圍為1.8-1.6。
5.2數(shù)據(jù)中心節(jié)能的3個(gè)方向
（1）為了提高機(jī)房的節(jié)能，從基礎(chǔ)的IT設(shè)備節(jié)能開始，使用低能耗主設(shè)備是機(jī)房節(jié)能措施的關(guān)鍵步驟。關(guān)鍵因子IT設(shè)備的能耗占據(jù)了數(shù)據(jù)中心機(jī)房的能耗的重要位置。同時(shí)，PUE標(biāo)準(zhǔn)也在逐漸被人們采用，IT設(shè)備的能耗也會(huì)隨著PUE標(biāo)準(zhǔn)的推廣，所占總能耗比重也會(huì)越來(lái)越高。
（2）空調(diào)設(shè)備節(jié)能
選擇采用空調(diào)系統(tǒng)針對(duì)節(jié)約能耗方面的綜合解決方案對(duì)提升數(shù)據(jù)中心機(jī)房節(jié)能有很大的幫助。
（3）供電系統(tǒng)節(jié)能
選擇采用更高效率的供電系統(tǒng)也能大大提升數(shù)據(jù)中心的節(jié)能效果。
5.3能耗數(shù)據(jù)的分析
通過(guò)對(duì)能耗數(shù)據(jù)的分析，提高主要耗能設(shè)備的能耗效率。
（1）多層次、多維度能耗分析
整體能效評(píng)估，包括PUE值，單位業(yè)務(wù)量耗電，單位面積耗電等。設(shè)備能效評(píng)估，包括主設(shè)備能效、動(dòng)力系統(tǒng)能效、空調(diào)能效等。影響因素分析，包括室內(nèi)外溫濕度、業(yè)務(wù)量等因素對(duì)能耗的影響等。
（2）利用聚類算法分析，實(shí)現(xiàn)節(jié)能
1）可以對(duì)同種類別的設(shè)備進(jìn)行歸類，同時(shí)還需找到有能耗異常的耗能設(shè)備；2）對(duì)影響因子進(jìn)行聚類分析，不斷地調(diào)整因素的值，得到能耗優(yōu)方案時(shí)再確定該因素的值；3）同時(shí)對(duì)多個(gè)因素進(jìn)行聚類分析，對(duì)比發(fā)現(xiàn)不同的因素對(duì)能耗的影響；4）遞進(jìn)聚類分析，通過(guò)對(duì)影響因素的遞進(jìn)推理和分析，再確定主要耗能因素。
（3）分析能耗數(shù)據(jù)，對(duì)能耗進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)模型建立從能耗預(yù)測(cè)仿真，能耗告警，能耗動(dòng)態(tài)優(yōu)化3方面考慮，建立能耗標(biāo)準(zhǔn)模型。
6安科瑞能耗統(tǒng)計(jì)分析（能源管理）解決方案
6.1概述
建立高效的能耗監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，對(duì)建筑各類耗能設(shè)備能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量，對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。能夠合理的確定各區(qū)域建筑能耗經(jīng)濟(jì)指標(biāo)及績(jī)效考核指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)能源使用規(guī)律和能源浪費(fèi)情況，提高人員主動(dòng)節(jié)能的意識(shí)。
① 搭建數(shù)據(jù)中心智慧能源管理系統(tǒng)的基本框架，對(duì)各個(gè)用能環(huán)節(jié)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；
② 排碳數(shù)據(jù)化：通過(guò)系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)建筑單位內(nèi)人均能耗分析（包括水、電、能量），實(shí)現(xiàn)低碳辦公數(shù)據(jù)化；
③ 區(qū)域能效比：實(shí)現(xiàn)建筑單位內(nèi)區(qū)域能耗對(duì)比，方便能耗考核；
④ 同期能效比：實(shí)現(xiàn)同年、同期、同一區(qū)域能耗對(duì)比，方便節(jié)能數(shù)據(jù)分析；
⑤ 能耗評(píng)估管理：按照能源消耗定額標(biāo)準(zhǔn)約束值、標(biāo)準(zhǔn)值、引導(dǎo)值進(jìn)行分析單位面積能耗和人均能耗指標(biāo)；
⑥ 能耗競(jìng)爭(zhēng)排名：各個(gè)功能區(qū)能耗對(duì)比，實(shí)現(xiàn)能耗排名，增強(qiáng)工作人員的節(jié)能意識(shí)；
⑦ 對(duì)能耗的使用數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合的分析、統(tǒng)計(jì)、打印和查詢等功能，并根據(jù)能耗監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)的需要可選擇不同樣式報(bào)表的打印。為能耗運(yùn)營(yíng)管理部門提供可靠的依據(jù)；
⑧ 能耗數(shù)據(jù)采集，隨時(shí)查詢，并根據(jù)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，監(jiān)測(cè)異常能源用量，對(duì)能源智能儀表故障進(jìn)行，提高系統(tǒng)信息化、自動(dòng)化水平。
6.2平臺(tái)部署硬件選型
7結(jié)語(yǔ)
系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)中心相關(guān)研究的進(jìn)展，IT設(shè)備和制冷設(shè)備的能耗是數(shù)據(jù)中心機(jī)房的高耗能設(shè)備，也是數(shù)據(jù)中心高耗能的關(guān)鍵因素，如何優(yōu)化還需進(jìn)行更多的研究 。已經(jīng)進(jìn)行的和正在進(jìn)行的探索只是很小的一部分，等待研究和摸索的節(jié)能方法還有很多，為將來(lái)實(shí)現(xiàn)綠色節(jié)能的數(shù)據(jù)中心機(jī)房出一份力。
【參考文獻(xiàn)】
［1］胡進(jìn)賢，周起如，谷國(guó)棟.數(shù)據(jù)中心能耗現(xiàn)狀與節(jié)能方向的探索與研究[J].深圳市賽為智能股份有限公司大數(shù)據(jù)研究院，廣東深圳518057.
［2］陳貽品.綠色數(shù)字化校園建設(shè)研究[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2013,(09):77-78.
［3］欒杰,龔加劍.數(shù)據(jù)中心的電源設(shè)計(jì)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］唐華斌.數(shù)據(jù)中心的能效測(cè)評(píng)指標(biāo)[J].電信網(wǎng)技術(shù)，2012，(06)：8-13.
［6］安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用手冊(cè)2022.5版.
更新時(shí)間：2023-02-21 
瀏覽次數(shù)：354
您的位置：
