数据中心能耗较多 如何科学智慧化进行整体解决方案呢

解决问题的意义：

数据中心的能耗问题**像今天这样引起行业、全国甚至全世界的关注。在未来相当长的时间内，数据中心能耗分析优化不仅是数据中心*点研究对象，同时也是运维管理的*点难点。本文简述了数据中心节能的意义，*点介绍了常用的数据中心节能措施，并以北方某数据中心为例说明常用的数据中心措施的优点。首先对数据中心能耗结构进行分析，然后根据*运维人员工作经验*点对除IT设备以外的两大能耗较多的系统进行分析。

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一、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。

二、案例分析

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。

2.1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。

2.2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。

2.3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。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。

2.4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。

2.5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，采用下送上回的气流组织，机柜实际获得的冷却效果**上送下回方式。

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。

三、安科瑞能耗统计分析（能源管理）解决方案

3.1 概述

建立的能耗监测管理系统，对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。

3.2 平台部署硬件选型

四、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，才能做到节能。

审核编辑 黄宇