数据中心机房可视化能源管理系统建设方案
数据中心机房智能化系统建设方案
传统数据中心管理存在问题
02
传统数据中心管理存在效率低下、成本高昂、安全性差等问题
，这些问题需要通过智能化系统来解决。
智能化系统市场前景广阔
03
随着企业对数据中心的需求增加，智能化系统市场前景广阔，
未来市场潜力巨大。
项目建设必要性
适应企业业务发展需求
智能化系统能够更好地适应企业业务发展需求，提高数据中心的 运营效率和服务能力。
未来系统将更加注重自动化和智能化监控 ，实时收集和分析数据中心的运行状态和 性能指标，提前发现并解决潜在问题。
未来技术发展趋势分析
5G与物联网技术
随着5G和物联网技术的发展，未来的数据中心将更加注重与物联网设备的连接和数据传 输速度的提升。
超融合与软件定义技术
超融合架构将多个设备或组件整合成一个统一的虚拟化资源池，实现数据中心的集中管理 和动态分配。而软件定义技术则将硬件资源与软件解耦，实现数据中心的灵活扩展和快速 部署。
05
04
安装与调试
按照设计方案，安装设备并进行调试 ，确保系统正常运行。
项目时间表安排
系统设计
2023年10月16日至 2023年11月15日
安装与调试
2023年12月2日至 2024年1月15日
需求分析
2023年10月1日至 2023年10月15日
设备采购
2023年11月16日至 2023年12月1日
远程维护
管理员可以通过远程维护功能，对设备进行故障排查、系统升级等操作，提高设 备维护效率。
数据存储与分析功能
数据存储
系统应存储监控数据、报警数据等关键数据，确保数据的完 整性和可追溯性。
数据分析
通过对历史数据的分析，可以发现设备的运行规律和潜在问 题，为设备的优化和故障预防提供依据。同时，通过对报警 数据的分析，可以发现报警的规律和原因，为改进报警机制 提供支持。
数据中心能耗管理系统建设实施方案{项目}
能耗管理系统方案北京盈泽世纪科技发展有限公司2012年5月--一，概述近年来，随着企业能耗的急剧增加和电价的日益上涨，期望节约营维成本的管理人员，正越来越关注能源的成本问题。
在不可再生能源日益稀缺和成本日益上升的今天，要求我们应采取必要的技术措施和管理手段，来建立具有“增容不增耗”的节能降耗型“绿色企业”CSS8800就是本公司为企业能耗监测问题提供的管理利器，本系统正对机房的IT设备、空调设备、照明设备、电源等系统的用电情况进行实时监测，对设备耗电情况进行精细化统计和分析，定时生成多种数据报表，提供节能改造的建议，并对各种节能措施的节能效果进行评测，通过分析得到不同条件下最优的节能措施和解决方法。
1.1对能源消耗管理的理解根据我们的理解，企业能源消耗管理的工作目标可以分为4个方面：能源消耗统计、能源消耗分析、能源消耗测评、能源消耗预测，其核心是能源消耗计量。
测量是把握现状的前提，只有有准确、全面、及时的测量，才能计算单位能耗、费用和节能效果。
随着各企业自动化和信息化建设的开展，很多企业逐步装配了大量的自动计量仪表，并在此基础上建立了DCS系统、MES系统等，为企业能源消耗管理提供了基础。
部分自动化仪表设备少的企业也已经将改造计量装置、信息系统建设等内容纳入了未来几年的规划。
1.2能源消耗管理整体思路伴随企业的迅速发展，节能降耗作为企业一个重要工作内容，管理单位面临的既是机遇也是挑战，一方面急剧扩张的公司节能需求为自身的发展壮大提供了广阔的发展空间，另一方面严格、持续的节能目标必将带来管理和优化复杂程度的迅速提高。
效率是企业的生命，如何提高工作效率也是摆在企业面前的头等大事情，通过不断的实践，信息化，自动化以其迅速、快捷、稳定、可靠的应用特征可以很好的满足能源管理的需求。
能源消耗管理是一个持续的过程，包括能源管理计划、能源管理计划和改进措施实施、改进结果检查、进一步改善等环节。
每一环节是下一环节的前提条件，各个环节循环前进，推动企业能源管理工作不断优化和提升。
数据中心能耗管理系统建设方案.doc
数据中心能耗管理系统建设方案1能耗管理系统方案北京盈泽世纪科技发展有限公司2012年5月--一，概述近年来，随着企业能耗的急剧增加和电价的日益上涨，期望节约营维成本的管理人员，正越来越关注能源的成本问题。
在不可再生能源日益稀缺和成本日益上升的今天，要求我们应采取必要的技术措施和管理手段，来建立具有“增容不增耗”的节能降耗型“绿色企业”CSS8800就是本公司为企业能耗监测问题提供的管理利器，本系统正对机房的IT设备、空调设备、照明设备、电源等系统的用电情况进行实时监测，对设备耗电情况进行精细化统计和分析，定时生成多种数据报表，提供节能改造的建议，并对各种节能措施的节能效果进行评测，通过分析得到不同条件下最优的节能措施和解决方法。
1.1对能源消耗管理的理解根据我们的理解，企业能源消耗管理的工作目标可以分为4个方面：能源消耗统计、能源消耗分析、能源消耗测评、能源消耗预测，其核心是能源消耗计量。
测量是把握现状的前提，只有有准确、全面、及时的测量，才能计算单位能耗、费用和节能效果。
随着各企业自动化和信息化建设的开展，很多企业逐步装配了大量的自动计量仪表，并在此基础上建立了DCS系统、MES 系统等，为企业能源消耗管理提供了基础。
部分自动化仪表设备少的企业也已经将改造计量装置、信息系统建设等内容纳入了未来几年的规划。
1.2能源消耗管理整体思路伴随企业的迅速发展，节能降耗作为企业一个重要工作内容，管理单位面临的既是机遇也是挑战，一方面急剧扩张的公司节能需求为自身的发展壮大提供了广阔的发展空间，另一方面严格、持续的节能目标必将带来管理和优化复杂程度的迅速提高。
效率是企业的生命，如何提高工作效率也是摆在企业面前的头等大事情，通过不断的实践，信息化，自动化以其迅速、快捷、稳定、可靠的应用特征可以很好的满足能源管理的需求。
能源消耗管理是一个持续的过程，包括能源管理计划、能源管理计划和改进措施实施、改进结果检查、进一步改善等环节。
数据中心机房智能化系统建设方案
数据中心机房智能化系统建设方案随着信息技术的不断发展和应用，数据中心机房智能化系统的建设变得越来越重要。
智能化系统可以提高数据中心的安全性、可靠性和运维效率，减少故障和人为错误，并实现能源的高效利用。
以下是一个关于数据中心机房智能化系统建设方案的详细介绍。
方案一、机房智能化监控系统机房智能化监控系统是数据中心智能化系统的核心组成部分。
该系统可以实时监测机房的环境参数，包括温度、湿度、烟雾、漏水等，并能通过传感器和控制设备进行实时控制和调节，确保机房内环境的稳定。
方案二、机房安全防护系统机房安全防护系统是保障数据中心安全的重要系统。
该系统可以通过视频监控、门禁控制等手段实时监测和控制机房的出入口，确保只有授权人员能够进入机房。
同时，还可以部署烟雾、火灾、水浸等报警系统，及时发出警报并采取相应的应急措施，保护机房和机器设备的安全。
方案三、机房电力监控与管理系统机房电力监控与管理系统可以对机房的电力设备进行远程监控和管理，实时获取电流、电压、功率等数据，并对机房电力设备进行智能控制和管理。
该系统可以实现设备的远程开关、电能负载均衡、短路保护等功能，有效提高机房的用电效率和安全性。
方案四、机房机柜智能化管理系统机房机柜智能化管理系统可以对机柜内的设备进行实时监控和管理，包括机柜温度、湿度、电力等参数的监测和控制。
该系统还可以实现机柜内设备的远程开关和远程诊断，快速排除故障，提高运维效率。
方案五、机房能源管理系统机房能源管理系统可以对机房的能源供给和使用情况进行综合管理和优化，实现能源的高效利用。
该系统可以实时监测机房的用电量、用水量等数据，提供数据分析和预测，为机房的能源管理提供决策支持。
方案六、机房智能化运维系统机房智能化运维系统可以对机房的运维流程进行规范和自动化，提高运维效率和可靠性。
该系统可以实现设备的自动巡检和故障诊断，及时发出维护通知和工单，以及远程操作设备和更新软件，降低运维成本和人为错误。
智慧能源平台建设方案
智慧能源平台建设方案智慧能源平台建设方案是指利用互联网和物联网等技术手段，对传统能源系统进行数字化改造，实现智能化的能源供应和管理。
为此，以下是一个具体的智慧能源平台建设方案。
一、平台目标本平台旨在建立一个智能化、高效化、安全可靠、透明易用的能源服务平台，通过有效的能源管理，提升能源使用效率，达到减少能源浪费、降低能源消耗、保障能源安全的目的。
二、平台构成1. 数据中心：囊括各个能源系统的数据采集与分析功能，负责对各项能源数据进行集中处理和归纳，从而实现数据可视化、数据分析、数据预测等功能。
2. 设备智能化：通过物联网技术手段实现各类能源设备的远程监控、远程控制、设备状态诊断等。
同时，为了便于实现对经济模型的优化控制，对设备数据进行结构化处理、规范化描述。
3. 软件开发：强有力的系统后台支持与情景模拟分析，包括数据存储、数据分析、控制策略、能源预测、经济模型等。
三、平台功能1. 能源数据采集和监测：通过物联网设备获取实时能量数据，包括用电量、用水量、气体消耗量等。
同时，对能源数据进行归纳分析，实现对能源系统的全方位监控。
2. 能源预测：基于大数据分析技术，每个时间段内的能源使用情况、生产周期、季节性变化等影响因素进行当前能源使用情况的趋势预测，实现精准能源供应。
3. 智能控制：基于能源需求和设备状况，通过人工智能技术实现精细化控制，建立优化的能源管理系统，高效、安全、稳定地为客户提供能源服务。
4. 能源经济管理：结合经济模型，进行能源成本分析，实现能源使用的经济性控制，提高能源使用效率，减少企业能源成本。
5. 应急响应：在紧急情况下，平台可以自动或手动控制能源系统，以保障能源供应的安全和稳定。
四、平台优势1. 数据集成平台：可以快速整合各类设备的数据，实时分析能源数据，灵活、便捷地实现智能化控制。
2. 强大的预测和分析能力：利用物联网和大数据技术优势，实现能源统筹和能源调度，提高能源使用效率和能源供应保证水平。
数据中心机房可视化能源管理系统解决方案
4
数据中心机房
空调系统优化
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
变风量空调系统控制网络示意图
每个变风量的VAV箱根据机柜内的发热 量确定送风量；
变风量空调机组则根据所有VAV箱项所 需的总风量通过变频器调节空调机组的 风机转速以控制冷智量慧的小供区求云平服务衡平。台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体能解耗决监方控案与智能管理、新技术节能。
新技术节能
热管理节能
智能管理节能
在建筑节能部分，应首先保证机房密封状态， 其次应规划好需要制冷的空间，从细节着手， 为数据中心机房的节能减排打下基础。
机房热管理，减少制冷能耗
山东某某某数据中心布局分区
数据中心主要由机房区、辅助区、支持区组成。
房间编号
功能分区
备注
面积
I-01
中心机房一
放置网络机柜、服务器机柜
335
机房区
I-08
中心机房二
放置网络机柜、服务器机柜
78
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
辅助区
I-02
运营接入机房
30
40
50
60
0.196 0.158 0.096 0.061
565
454
277
176
19.6
15.8
9.6
6.1
70 0.038 108
3.8
80 0.015
43 1.5
数据中心机房可视化能源管理系统方案
需求分析
对数据中心机房的能源使用情 况进行深入了解，明确系统需 求和目标。
系统开发
依据设计文档，开发可视化能 源管理系统，实现各项功能。
系统部署
将可视化能源管理系统部署到 数据中心机房，并进行初始化 设置。
技术支持与培训
技术支持
提供系统故障排查、问题解决和技术 支持服务，确保系统正常运行。
培训服务
快速响应
通过实时数据反馈，管理人员能够迅速做出决策，调整能源使用策略，提高管理效率。
减少人工干预
可视化能源管理系统能够自动化处理大量数据，减少人工干预，降低出错率，提高管理 效率。
降低能源消耗
能耗分析
可视化能源管理系统能够分析数据中心的能源消耗情况，找出能耗 瓶颈，提出节能优化建议。
节能控制
通过系统控制，实现能源的智能调度和优化配置，降低能源消耗。
数据中心机房可视化能源管理系统可 以应用于政府机构的数据中心，提高 能效和资源利用率，降低运营成本， 同时满足政府对节能减排的需求。
02
大型企业
对于拥有大规模数据中心的企业，该 系统可以帮助企业实时监测和管理能 效，优化能源利用，降低运营成本。
03
云计算服务提供商
可视化能源管理系统可以帮助云计算 服务提供商提高数据中心能效和资源 利用率，降低运营成本，同时为客户 提供更可靠和高效的服务。
01
实时数据采集
系统能够实时采集和更新数据中 心的能耗数据，包括电力、冷却 、水等。
02
03
实时监控画面
实时报警
通过可视化界面，实时展示数据 中心的运行状态、能耗情况等信 息。
当出现异常情况时，系统能够实 时发出报警信息，提醒管理人员 及时处理。
数据中心3D可视化智慧机房管理系统----技术方案
数据中心3D智慧管理系统技术方案目录数据中心3D智慧管理系统 (1)目录 (2)1、项目背景及问题 (4)2、产品介绍 (5)2.1系统概述 (5)2.2系统架构 (5)2.23D可视化系统 (7)3、详细功能模块 (9)3.1系统基础配置管理 (9)3.2多场景管理 (9)3.3场景编辑器 (11)3.4环境展示 (12)3.5设备索引 (14)3.6设备搜索 (15)3.7空间查找 (15)3.8容量管理 (16)3.9资产可视化管理 (17)3.10网管线路可视化 (21)3.11网管监控可视化 (23)3.12动环监控可视化管理 (24)3.13盘点管理 (27)3.14任务管理 (29)3.15客户管理 (30)1、项目背景及问题随着信息化建设的不断推进，各种信息系统的部署与应用，使得作为信息承载的主体-数据中心本身的管理变得越来越重要，工作量越来越大，对安全性、可用性和运维管理等要求越来越高。
但另一方面，很多数据中心缺乏统一规划，随着信息化建设不断演变的结果，由于基础设施及软硬件各方面的制约条件，面临的挑战越来越大：1．机房规模小、分散，机房巡检压力大，人力成本高，不能及时发现问题。
2．配套设施不足，环境监控传感器部署不足，不能全面精准、实时获取每个机柜和每台关键IT设备的环境监控数据，无法精确掌握每一台服务器的实时运行状况。
3．没有规范化资产管理工具，资产数量多且迁移频繁，使大量人力资源消耗在繁重的重复性工作上；造成数据中心资产信息丢失，设备进入机房环境后没有缺乏永久性存储设备轨迹等。
4．机房客户管理缺少系统工具支撑，无法快速统计托管客户的资源占用、费用清缴等情况，无法计算托管机房的投入产出比，无法对托管机房做中远期的资源使用规划。
5．运维管理子系统众多且孤立运行，操作不方便、管理界面不够直观。
人工统计任务繁重，无法实时统计能耗、成本、空间等统计数据，数据缺乏客观说服力，运营效益低。
数据中心机房可视化能源管理系统解决方案
数据中心机房可视化能源管理系统解决方案•系统概述•能源监控与管理•可视化展示目录•智能化管理•系统实施与部署系统概述CATALOGUE 01系统介绍集成性可视化先进性系统功能实时监控报警管理数据分析报表生成CD 提升运营效率节能环保提高管理水平确保业务连续性系统价值AB能源监控与管理CATALOGUE 02数据中心能源监控实时监控系统支持对能源设备故障的检测和诊断，通过实时数据分析和历史数据对比，及时发现潜在故障，减少停机时间。
故障检测3D可视化能源数据分析与报告可视化展示CATALOGUE 033D机房展示03020103设备性能数据可视化01能源消耗02环境参数1告警与通知23设定能源消耗、环境参数、设备性能的告警阈值，当数据超过设定范围时触发告警。
告警阈值设定通过声光、短信、邮件、APP推送等多种方式实时通知管理人员告警信息，确保告警及时处理。
多途径通知对告警信息进行统计和分析，找出告警频发的原因和规律，为优化机房运行提供依据。
告警统计与分析智能化管理CATALOGUE 04能源优化建议010203实时监控优化建议能源报表自动化运维自动派单一旦检测到故障，系统可自动派发维修工单给相应的运维人员，提高故障处理效率。
运维报表系统生成运维报表，汇总设备的故障情况、维修记录等，为运维团队提供数据支持，便于进行工作总结和计划。
设备故障预警数，及时发现潜在故障，并提前进行预警。
预测与分析能源消耗预测基于历史数据和机器学习算法，系统能够预测数据中心的未来能源消耗趋势，为管理人员提供决策依据。
通过分析设备的运行数据，系统可以预测设备的剩余寿命，帮助管理人员提前进行设备更换规划。
系统运用大数据技术对设备故障进行模式分析，识别常见的故障类型和原因，有助于提高运维团队的故障处理能力和预防能力。
设备寿命预测故障模式分析系统实施与部署CATALOGUE 05系统部署方案分布式部署虚拟化技术容器化部署数据迁移与整合数据迁移计划制定详细的数据迁移计划，确保数据从旧系统平滑迁移至新系统，不影响业务正常运行。
数据中心机房可视化管理系统
数据中心机房可视化管理系统随着信息化建设的不断推进，各种信息系统的部署与应用，使得作为信息承载的主体-数据中心本身的管理变得越来越重要，工作量越来越大，对安全性、可用性和运维管理等要求越来越高。
但另一方面，很多数据中心缺乏统一规划，随着信息化建设不断演变的结果，由于基础设施及软硬件各方面的制约条件，面临的挑战越来越大：1．机房规模小、分散，机房巡检压力大，人力成本高，不能及时发现问题。
2．配套设施不足，环境监控传感器部署不足，不能全面精准、实时获取每个机柜和每台关键 IT 设备的环境监控数据，无法精确掌握每一台服务器的实时运行状况。
3．没有规范化资产管理工具，资产数量多且迁移频繁，使大量人力资源消耗在繁重的重复性工作上；造成数据中心资产信息丢失，设备进入机房环境后没有缺乏永久性存储设备轨迹等。
4．机房客户管理缺少系统工具支撑，无法快速统计托管客户的资源占用、费用清缴等情况，无法计算托管机房的投入产出比，无法对托管机房做中远期的资源使用规划。
5．运维管理子系统众多且孤立运行，操作不方便、管理界面不够直观。
人工统计任务繁重，无法实时统计能耗、成本、空间等统计数据，数据缺乏客观说服力，运营效益低。
6．缺少生动有效的运维培训管理工具，帮助运维人员快速熟悉机房环境和学习维护流程。
7．预警能力不足或没有统一的预警机制，无法实现系统的风险预警或对预警无法及时响应。
数据中心3D智慧管理系统是基于自主研发的3D可视化物联网基础支撑性工具拓展为解决数据中心管理规模越来越庞大；管理工具越来越多样化；管理信息和管理数据越来越海量化的精细化、专业化、自动化管理要求。
系统以 3D 可视化作为重要管理手段，对数据中心资产设备，资源设备运行状况等进行全面监控和管理，包括基础设备监控和基础设备管理两大功能模块。
通过采集设备、传输设备和管理设备等，将数据中心机房内分散的多种专业监控系统、资产管理系统、运维流程管理系统融合在构建数据中心的 3D 全息图景中；建立统一监控、统一预警、统一资产管理以及统一空间规划，并提供规范化的系统管理流程；改变监控、数据孤岛现象，并保障机房运维过程有据可依。
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3
细化数据中心机房
的气流组织
机房气流 组织
根据数据中心研究机构正常运行时 间学会（UPTIMEINSTITUTE）研 究发现，由于“气流损失”，也就 是“旁路气流”导致数据中心冷却 的冷空气有60%都被浪费了。结 果是低效的气流管理导致我们 在能源方面花了许多冤枉钱。
利用冷热通道设计，优化机房冷却效果。
2,5
3.0
3.5
Typical Data Center
PUE ——数据中心能耗评估指标
PUE（Power Usage Effectiveness）是一个衡量数据中心全年耗能情况的指标。
PUE=
数据中心每年总能耗 每年IT设备能耗
机械设备能耗+电气设备能耗 =
每年IT设备能耗
注： 机械设备能耗：
制冷系统（冷水机组，水泵，冷却塔，CRAC空调压缩机） 风能能耗（CRAC/CRAH 送风风机） 通风系统（风机盘管，空调箱） 加湿系统，加热系统（空调箱，精密空调）
服务器及通信设备用电
30%
制冷用电
45%
供电系统能耗
24%
照明和办公用电
1%
能耗标准– PUE
PUE – Power Usage Effectiveness
PUE =
Total Facility Power IT Equipment power
1.5
2.0
Proper designed Data Center
负荷率% 负荷时间频数 运行时间/H 负荷时间频数%
10 0.207 596 20.7
20 0.225 649 22.5
某建筑物的空调负荷实测数据
30
40
50
60
0.196 0.158 0.096 0.061
565
454
277
176
19.6
15.8
9.6
6.1
70 0.038 108
3.8
80 0.015
能源管理系统—建立高 效的能源管理体系
•对能耗数据进行分析和整理 •对能源用量、能耗成本进行 分摊 • 生成各种关键能耗指标 （EnPI) • 根据系统的分析数据进行需 求侧管理 • 利用能源管理系统发现浪费 •利用能源管理系统进行绩效 考核
在建筑节能部分，应首先保证机房密封状 态，其次应规划好需要制冷的空间，从细 节着手，为数据中心机房的节能减排打下 基础。
机房热管理，减少制冷能耗
数据中心机房中的制冷能耗由空调本身工作效率、机房内部气流组织、设备分布情况、是否存在局部热点、是否合理利用外部冷源等各方面因素综合影响。
提高空调本身的制冷效率
4
数据中心机房
空调系统优化
变风量空调系统控制网络示意图
每个变风量的VAV箱根据机柜内的发热量 确定送风量；
变风量空调机组则根据所有VAV箱项所需 的总风量通过变频器调节空调机组的风 机转速以控制冷量的供求平衡。
冷水调节阀则根据所需送风温度调节阀 门开度控制冷冻水流量。
制冷能源站的节能途径
● 建立节能降耗目标 ● 能源消耗对比； ● 能源降耗实绩(KPI)完成情 况
能源管理的价值
无数据--粗 放式的能源 管理
• 只有总的能耗数 据（月账单、年 账单） •对设施的能耗数 据不了解 • 缺乏有效的能源 管理机制
有数据但缺乏 数据管理和分 析--基本能源 管理
•有安排员工进行人 工抄表，并对抄表 数据进行汇总、制 表 •有简单的抄表和电 力监测系统 •缺乏对海量数据进 行统计、整理和分 析
使空调系统的效率（COP值）始终保持最大值。 采用负荷随动跟踪节能控制技术 超前预测控制 低负荷（单台制冷机组工作时）：
冷冻水出水温度重新设定↑ 冷冻水一次泵变流量↓ 冷却水泵变流量↓ 冷却塔风机调节↓
空调冷热水系统控制原理图
冷水机组台数控制----部分负荷的运 行时间频率
的能源管理系统
能源管理系统原理
● 检验节能措施的实际效果 ● 节能量计算 ● 节能量验证
测量和验证
了解现状
1
4
2
3
采取行动
建立目标
● 采取节能降耗行动 ● 找出能源的不合理消耗，发现节能机会 ● 进行能源降耗设备/工艺改造 ● 管理流程变化
了解能源使用现状 实时掌握能耗情况，建立能源消耗看板 监视关键设备运行状况，确保能源供应安全可靠 计算分析工艺流程的能耗水平和能源使用效率 实现能耗成本分摊，提供能源消费账单
电气设备能耗：
IT设备—PUE计算公式中的坟墓 UPS损耗 发电机能耗 灯光能耗
2
数据中心机房
的节能途径
五大方面实现数据中心节能
建筑节能
动力与照明节能
新技术节能
热管理节能
智能管理节能
数据中心机房节能领域主要包括：建筑节 能、动力与照明节能、空调与机房热管理 节能、能耗监控与智能管理、新技术节能。
减小需要制冷的空间
利用外部冷源
储冷节能
典型冷水站
空调冷热水系统控制原理图
数据中心节能策略
分
水
变频泵
器
冷 水
旁通调节1
机
组
系
统
集 水 器
末端空调1
末端空调2
调节阀1
调节阀2
旁
末端空调N
通
调
节
阀
N
调节阀N
利用精确按需送风细化机柜的气流组织，提高机房制冷效率；
采用负荷随动跟踪方式，保证冷量供求平衡，克服空调系统的设备冗余
43 1.5
90 0.003
10 0.3
100 0.001
2 0.1
超前预测控制ຫໍສະໝຸດ 动态图形趋势数据利用超前预测控制技术，克服冷能量输送过程的时间惯性 ——控制系统可根据环境因素每天开 机前，自动选择最合适的模式类型进行不断地迭代学习，让系统自动寻找最佳的冷冻水温度设 定点，克服时间滞后的影响，使整个系统的控制逐步逼近最佳控制。
数据中心机房可视化能源管理系统建设方案
1 数据中心机房的能量分析 2 数据中心机房的节能途径 3 细化数据中心机房的气流组织 4 数据中心机房的空调系统优化 5 数据中心机房的能源管理系统
1
数据中心机房
能量分析
数据中心机房的能耗构成
数据中心机房的能耗构成
数据中心机房的能耗主要分为四块，其构成比例每个机房各不相同。大致上：
空调水系统原理图及控制策略
分
水
变频泵
器
冷 水
旁通调节1
机
组
系
统
集 水 器
末端空调1
末端空调2
调节阀1
调节阀2
提高空调末端设备的温度控制精度和系统响应速度。 保证冷量供求平衡，克服空调系统的设备冗余 利用超前预测控制技术，克服冷能量输送过程的时间惯性
旁
末端空调N
通
调
节
阀
N
调节阀N
5
数据中心机房