劉細鳳

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定201801

 

摘要：數據的能耗問題從未像今天這樣引起行業、全國甚至的關注。在未來相當長的時間內，數據能耗分析優化不僅是數據重點研究對象，同時也是運維管理的重點難點。本文簡述了數據節能的意義，重點介紹了常用的數據節能措施，并以北方某數據為例說明常用的數據措施的優點。首先對數據能耗結構進行分析，然后根據一線運維人員工作經驗重點對除IT設備以外的兩大能耗較多的系統進行分析。

關鍵詞：數據；節能；空調暖通；能耗優化

        隨著我國經濟的不斷發展，中國將逐漸成為世界較大的單一市場。由此而來，不僅國內公司在我國各地建立數據，越來越多的跨國公司也表現出越來越濃厚的興趣。據SynergyResearch的報告，截至2017年年底，全球超大規模數據已超過390座。美國以44%的占有率相對其他各國，第二名的中國僅占8%。在數據增速的統計數據中，2017年內全球數據18.3%，亞洲增速較快，其中中國在2017年以39.57%的增速位列。

        相對于數據的爆發式增長，與之相配套的電力、生產用水供應短缺造成數據運營壓力大。目前數據正在集聚化，以貴州貴陽、內蒙古烏蘭察布市為代表的非地震帶、平均氣溫低、電力充沛城市得到許多大數據公司的青睞。

        隨著數據規模不斷變大，數據的IT設備、電力設備、暖通設備耗電量、耗水量在急速增加。綠色數據的概念正成為一個數據條件。PUE是衡量一個數據能耗的關鍵指標，低PUE值得數據不僅給企業節省大量運維成本，同時也體現了數據運維人員管理、技術的高水準。目前，進數據PUE值在1.5以下，而我國許多數據宣傳PUE值在1.8左右，實則達到2.5。這反映出我們在數據的節能方面還有很多工作要做。

        根據我國數據業內調查統計，一個面積在1000m2的機房，在沒有采取能耗優化的情況下，其每年的用電量基本都在1700多萬kWh左右。

        從數據電力消耗來看，數據屬于高耗能產業。在中國實行數字中國的今天，數據逐漸成為城市建設、發展中不的角色，我們期待著國內同行從業者努力將PUE值降到無限接近1。

        影響數據能耗的因素有很多，其中空調暖通設備是主要的因素，同時也是容易實現能耗優化的領域。但數據的其他領域例如供配電設備(UPS電源不間斷設備、變壓器、母排等)、日常照明、消安防設備、建筑結構體本身熱輻射等。

2.1供配電設備對數據能耗的影響

        數據的耗電量巨大，其中以UPS因電感產生很大的諧波，所以會有較大的電力損耗。提高UPS效率是數據在節約能耗方面需要研究的地方[1]。UPS效率不是一個恒定值，它隨負載變化而變化。如圖1所示，UPS效率隨負載增加而提高。當負載在0%~30%時，UPS效率極低，所以一般不建議UPS在此區間內運行；當負載在30%~70%時，UPS效率由85%上升到90%。當負載在70%~100%時，UPS效率恒定在90%左右。所以建議UPS負載穩定在80%左右效果較好。目前在建大部分數據都采用多臺較小容量UPS并聯而不是單臺較大容量，UPS優點有兩個：首先可以確保其中一臺UPS出現故障的情況下可以由其余承擔其負載，確保了數據用電。其次，可以使UPS工作容量在30%以上，使得UPS效率增加，減小UPS損耗。

 

圖1 UPS工作效率－負載率曲線

2.2空調暖通設備對數據能耗的影響

        據美國采暖制冷與空調工程師學會(ASHRAE)技術委員會9.9(簡稱TC9.9)統計報告顯示，數據各部分的用電量分布大致如圖2所示。

 

圖2 數據用電量分布

 

        由圖2可知，空調制冷系統能耗在數據所有系統中占比第二，達到31%，是UPS能耗占比的約3倍，因此，空調制冷能耗優化空間較大、成效較快、節約成本較多。大部分企業將數據的能耗分析優化集中在了空調制冷這一領域，優秀的空調制冷能耗分析優化方案可以很大降低數據能耗和PUE值。

        本研究以北方某數據為例，該數據2017年建成并投入使用。數據配有4套制冷系統(冷機、冷凍泵、冷卻泵、冷塔一一對應)，采用3+1模式(滿載時3用1備)在不采用任何節能措施的情況下PUE值為2.6。

3.1數據制冷模式

        由于北方地區全年溫差大、晝夜溫差大的特點所以設計了不同的制冷模式。根據室外溫度的不同設計了3種模式來實現數據的制冷。當溫度設計采用了水側自然冷卻系統，隨著室外濕球溫度的降低，出塔水溫度降到所需的值時，通過換熱交換器間接換熱后供給空調末端制冷。制冷系統全年運行分為3種模式：冷機制冷模式、部分自然冷卻模式、自然冷卻模式。

        (1)當室外濕球溫度t＞15.5℃時，冷卻塔出水溫度＞19.5℃，冷機工作，板式換熱器不工作，系統運行模式為冷機制冷模式。

        (2)當室外濕球溫度8℃＜t≤15.5℃時，冷卻塔出水溫度13.5℃＜t≤19.5℃，冷機工作，板式換熱器工作，系統運行模式為部分自然制冷模式。

        (3)當室外濕球溫度t＜8℃時，冷卻塔出水溫度t＜13.5℃，冷機不工作，板式換熱器工作，系統運行模式為自然制冷模式。

3.2冷卻水處理

        因為冷卻水直接與室外空氣接觸，在制冷系統運行制冷的同時也會將室外微生物、塵土帶入到管道、冷機等設備中。經過長時間的運行，管道、冷機中會附著大量的微生物、水垢，從而會影響制冷設備的換熱效果。所以該數據在冷卻水管道接入微晶旁流、自動加藥裝置等水處理設備用于物理和化學處理水質。

3.3冷凍水泵、冷卻水泵

        冷凍水和冷卻水的循環都是通過水泵進行的。水泵的節能除采用變頻裝置外，應采用較大直徑的管道、盡量減少管道長度和彎頭、采用大半徑彎頭、減少換熱器的壓降等。冷凍機房、水泵、冷卻塔、板式換熱器和空調盡量設計安裝在相近的高度以減少水泵揚程。

        根據負載的不利壓差控制，當負載減少時，二度調節閥閥門開度變小，檢測的壓差設定點壓差值同將水泵設置為不同的運行頻率是水泵節能的另一個方法也是主要的方法。電機所需功率理論上按轉速的三次方下降[3]。例如，某一水泵電機工作轉速是其額定轉速的80%，水泵的工作頻率是其額定功率的51.2%。水泵的頻率由空調系統末端的變大，泵的頻率在下降，水泵轉速降低，使系統流量減少，達到調節流量的目的。這種節能措施不但減少了空調系統的用水量，同時也節約了電的使用量。

3.4機房溫度

        在我國數據數據機房溫度規定在(23±1)℃，大部分數據按照A類數據規格設計建造。個別數據機房溫度甚至在20℃左右。在IT設備越來越優化的趨勢下，此溫度無疑造成了電力、水資源很大浪費。參照國外數據機房溫度一般在28℃可以滿足機房對溫度的需求且節能，同時我們比較合理的做法是在夏季將溫度設定比春秋兩季偏高些，冬季設定比春秋兩季偏低些。

3.5機房送回風方式

        根據調查，相近的單位機房的耗冷量相近，送風溫度相近，采用下送上回(見圖3)的氣流組織，機柜實際獲得的冷卻效果優于上送下回方式。

 

圖3下送風上回風示意

        冷卻空氣從設在機柜近側或機柜底部的活動地板風口送出，送出的低溫空氣只在瞬間與機房內的熱空氣混合，即刻從機柜的進風口進入機柜，有效地提高了送入機柜冷卻空氣的質量，用較少的風量，提高了機柜的冷卻效果。

        下送風上回風的氣流組織有以下顯著優點。

        (1)活動地板下可以作為送風靜壓箱，可以靈活布置IT設備。

        (2)機房頂部既可以作為回風靜壓箱同時又可以作為IT設備鋪設電纜的空間。機房冷熱通道采用熱通道封閉為佳，這樣的設計使得可以高效地將冷空氣直接輸送到位置，避免冷空氣與熱空氣混合造成空調系統負荷增加從而浪費更多的水與電。

4.1概述

        建立高效的能耗監測管理系統，對建筑各類耗能設備能耗數據進行實時測量，對采集數據進行統計和分析。能夠合理的確定各區域建筑能耗經濟指標及績效考核指標，發現能源使用規律和能源浪費情況，提高人員主動節能的意識。

①　搭建數據智慧能源管理系統的基本框架，對各個用能環節進行實時監測；

②　排碳數據化：通過系統可實現建筑單位內人均能耗分析（包括水、電、能量），實現低碳辦公數據化；

③　區域能效比：實現建筑單位內區域能耗對比，方便能耗考核；

④　同期能效比：實現同年、同期、同一區域能耗對比，方便節能數據分析；

⑤　能耗評估管理：按照能源消耗定額標準約束值、標準值、引導值進行分析單位面積能耗和人均能耗指標；

⑥　能耗競爭排名：各個功能區能耗對比，實現能耗排名，增強工作人員的節能意識；

⑦　對能耗的使用數據進行綜合的分析、統計、打印和查詢等功能，并根據能耗監測管理系統的需要可選擇不同樣式報表的打印。為能耗運營管理部門提供可靠的依據；

⑧　能耗數據采集，隨時查詢，并根據采集數據進行統計分析，監測異常能源用量，對能源智能儀表故障進行報警，提高系統信息化、自動化水平。

4.2平臺部署硬件選型

 

 

        近年來，我國大數據產業保持著良好的發展勢頭。運用大數據管理企業、治理國家提升了企業、的管理能力，大數據的發展、應用已經上升到國家戰略高度。隨著大型數據不斷地發展，其內部結構越來越復雜、設備功率越來越大。因此，無論從企業管理運營成本還是環境保護角度出發，我們都應該在現有條件下提出一套節能方案，實現節約能源。數據節能應該貫穿數據的整個生命周期，應該根據不同階段、不同設備狀況提出不同方案。

        數據節能不是一蹴而就的，而是經過在運維一線摸索、實驗才可以得到的。這種節能的思想應該滲透到運維人員每一次操作、每一個角落，才能做到真正的節能。

［1］李志文，李衛國，王利利，數據能耗分析研究，現代鹽化工，2018.8.4期，36-37.

［2］關海濤，王衛國，秦澤波，等.數據能耗監測系統的設計與實現[J].信息系統工程，2017(4)；144-145.

［3］王燕飛.變頻調速節能控制在水泵電機系統中的應用研究[J].機電信息，2016(9)；90-91.

［4］安科瑞企業微電網設計與應用手冊2022.5版.

劉細鳳，女，現任職于安科瑞電氣股份有限公司，主要從事數據的設計與應用。