数据中心供电系统的能量损耗
数据中心(IDC)电能损耗及节能措施探究
数据中心（IDC）电能损耗及节能措施探究作者：刘军来源：《硅谷》2012年第19期摘要：数据中心在国内外迅猛发展，预计在2020年将成为世界上最大的能源消耗行业，能耗问题已越来越被人们所关注，绿色数据中心的呼声越来越高。
对数据中心电能损耗及节能措施进行探究。
关键词：数据中心；电能损耗；节能措施“绿色环保、节能降耗”目前已成为衡量企业未来可持续发展的重要指标。
2011年，美国数据中心的总耗电量已超过1000亿千瓦时，总电力成本高达74亿美金。
随着数据中心的规模变得越来越大，IT产品的高密度化，数据信息急剧膨胀，能源消耗惊人，供电能力不足和日益增高的电费开支已成为能否建立绿色数据中心机房的“瓶颈性”制约因素，承载着更多数据业务需求的下一代数据中心，其技术集成化高，数据量大，网络容量大，在为IT用户带来便利的同时，也不可避免地存在能源消耗高、热密度高、功率密度高及维护管理难度高的“四高”问题。
“数据中心节能”已成为未来数据中心建设的发展趋势。
1 数据中心电能损耗概述我国IT设备数量增长迅速，能耗也在急剧增加，数据显示，中国IT能源消耗占全国每年能源消耗的5%，而数据中心能耗又占到IT总开销的40%。
数据中心能源消耗高、热密度高已成为企业必须面临的两大问题，为了减少数据中心能量消耗，提高数据中心的能效，绿色网格组织（Green Grid）制定了数据中心的能效比指标，电源使用效率（PUE）=数据中心的总能耗÷IT设备的总能耗，传统IDC机房的PUE=2.0～2.4，节能优化IDC机房的PUE=1.6～1.8。
从表1中可以看出数据中心的能量消耗三大部分，即：IT设备及网络通信设备、空调设备、变压器/UPS供电系统，接下来对上述三个能量消耗部分及节能措施进行探究。
2 IT设备及网络通信设备节能是数据中心节能的基础在数据中心的IT设备，包含服务器、存储器、交换机等，其中以服务器数量最多，占绝大多数。
油田公司数据中心机房大部分服务器采用是1+1冗余电源供电，在具有提高服务器的稳定性和可靠性的优点外，也存在着服务器电源工作在轻负荷状态下，工作效率降低的问题，每一个服务器电源的负载均小于50%（通常只有20%负载），这样电源模块的效率将只有80%。
数据中心能耗指标PUE解析
数据中心pue值对环境影响
01
能源消耗
02
冷却需求
PUE值反映了数据中心的能源效率， 高PUE值意味着更多的能源被消耗， 增加了碳排放和环境污染的风险。
数据中心产生大量的热量，需要有效 的冷却系统来维持设备正常运行。高 PUE值意味着需要更多的冷却能源， 进一步增加能源消耗和碳排放。
03
资源浪费
高PUE值说明数据中心的能源利用率 低，造成能源资源的浪费，不利于可 持续发展。
照明系统能耗
灯具能耗
照明系统是数据中心必要的辅助设施，合 理选择高效节能灯具能够显著降低数据中 心的PUE值。
VS
控制设备能耗
照明系统的控制设备包括开关、调光器等 ，其能耗与数据中心的布局和工作时间密 切相关。
03
数据中心pue值优化方案
数据中心pue值优化方案
• PUE（Power Usage Effectiveness，电源使用效率）是一个衡量数据中心能源效率的指标。PUE值越接近 1，说明数据中心的能源效率越高。PUE值越高，意味着需要更多的电能来支持数据中心的运行，因此降低 PUE值对于提高数据中心的能源效率和降低运营成本至关重要。
数据中心的设备和配置
良好的设计和布局可以减少数据中心的能耗 ，降低pue值。
高性能、高能效的设备和合理的配置可以提 高数据中心的能源效率，降低pue值。
数据中心的运营和维护
数据中心的地理位置和 气候条件
高效的运营和维护可以提高数据中心的能源 利用效率，降低pue值。
选择适宜的地理位置和气候条件可以降低数 据中心的能耗，降低pue值。
数据中心pue值对社会影响
能源成本
数据中心是高能耗行业，能源成本相对较高。高PUE值 意味着更高的能源成本，增加了数据中心的运营压力。
数据中心能耗指标PUE解析
数据中心能耗指标PUE解析数据中心能耗指标PUE解析一、引言在信息技术的快速发展和数字化转型的背景下，数据中心作为关键基础设施，承载着越来越多的业务和应用。
然而，数据中心的能耗问题也日益引起关注。
为了衡量数据中心能源的有效利用程度，国际上普遍采用能耗指标PUE（Power Usage Effectiveness）。
本文将对PUE进行详细解析。
二、PUE概述1.定义：PUE是衡量数据中心能源利用效率的一项重要指标。
它表示数据中心的总能耗与计算设备能耗之比。
2.公式：PUE = 数据中心总能耗 / 计算设备能耗。
3.PUE的含义：PUE越接近于1，说明数据中心的能源利用越有效。
三、数据中心总能耗计算1.电力消耗计算：包括供电设备的功耗、UPS的损耗、配电系统的损耗等。
2.空调消耗计算：包括制冷设备的功耗、空调系统的损耗等。
3.照明设备消耗计算：包括照明设备的功耗。
4.其他消耗计算：包括监控系统、安全系统、网络设备等的功耗。
四、计算设备能耗计算1.服务器能耗计算：包括服务器的功耗、存储设备的功耗等。
2.网络设备能耗计算：包括路由器、交换机等网络设备的功耗。
3.存储设备能耗计算：包括磁盘阵列、磁带库等存储设备的功耗。
4.其他设备能耗计算：包括打印设备、视频会议设备等的功耗。
五、PUE的影响因素1.设备的能效性能：不同设备的能效性能差异较大，选择高能效设备可以降低PUE。
2.冷却系统的性能：良好的冷却系统能提高数据中心的能源利用率。
3.IT基础设施的配置：科学合理的设备配置可以有效地提高PUE。
4.运营管理的策略：合理的运营管理策略可以降低数据中心的能耗。
六、本文涉及附件附件1：PUE计算表格附件2：PUE相关数据统计表七、本文涉及的法律名词及注释1.数据中心：指存储、管理和处理大量数据的中央设施。
2.能耗指标：用于衡量能耗水平的指标，PUE是其中之一。
3.PUE：Power Usage Effectiveness的缩写，指数据中心能源利用效率的指标。
数据中心能耗分析
数据中心能耗分析随着信息技术的飞速发展，数据中心已成为现代社会的重要组成部分。
然而，数据中心的能耗问题也日益凸显。
本文将就数据中心能耗现状、影响因素以及应对策略三个方面，对数据中心能耗进行分析。
一、数据中心能耗现状近年来，数据中心的能耗问题越来越受到。
据相关研究显示，数据中心的能耗主要集中在服务器、冷却系统、UPS供电等方面。
其中，服务器的能耗占比最大，占到了数据中心总能耗的近一半。
其次是冷却系统，约占20%左右，最后是UPS供电系统，约占15%左右。
数据中心的能耗还呈现出快速增长的趋势，给企业和社会的可持续发展带来了挑战。
二、数据中心能耗影响因素数据中心的能耗受到多方面的影响。
服务器的能效水平是影响数据中心能耗的重要因素之一。
随着服务器处理能力的不断提升，服务器的能耗也在不断增长。
数据中心的规模和复杂度也是影响能耗的重要因素。
一般来说，规模越大、复杂度越高的数据中心，其能耗也就越高。
数据中心的冷却系统、UPS供电系统等设备的能效水平也会对数据中心的能耗产生影响。
三、数据中心能耗应对策略针对数据中心的能耗问题，可以从以下几个方面采取应对策略：1、提升服务器能效水平：采用更先进的服务器技术和架构，提高服务器的能效水平，降低服务器的能耗。
2、优化数据中心布局和设计：合理规划数据中心的布局和设计，减少数据中心的冷却系统和UPS供电系统的能耗。
3、采用绿色能源：积极推广可再生能源和清洁能源，降低数据中心的碳排放。
4、加强能源管理：建立完善的能源管理体系，加强对数据中心的能源监测和管理，提高数据中心的能源利用效率。
四、结论数据中心作为现代社会的重要组成部分，其能耗问题不容忽视。
通过提升服务器能效水平、优化数据中心布局和设计、采用绿色能源以及加强能源管理等措施，可以有效降低数据中心的能耗，实现数据中心的可持续发展。
政府部门和企业也应当加强对数据中心的能源监管和管理，推动数据中心的绿色发展和节能减排。
只有这样，我们才能更好地应对全球气候变化和能源资源紧张的问题，实现可持续发展。
数据中心的能耗评估与节能措施
数据中心的能耗评估与节能措施数据中心是当今信息技术高度发达的重要组成部分，其在支撑互联网应用、大数据处理、人工智能等领域发挥着举足轻重的作用。
然而，数据中心的大规模运行也导致了巨大的能源消耗和环境压力，尤其是随着云计算、物联网等新兴技术的迅猛发展，数据中心的能耗问题愈发凸显。
本文将对数据中心的能耗进行评估，并提出相关的节能措施，旨在为数据中心的可持续发展提供参考。
一、数据中心能耗现状数据中心的能耗主要包括两个方面：运行能耗和制冷能耗。
运行能耗是指数据中心内服务器、存储设备、网络设备等设备的耗电量，而制冷能耗则是为了保持数据中心内部温度适宜而消耗的能源。
根据统计数据显示，全球数据中心能耗占总能耗的比例逐年增加，已成为一个值得关注的问题。
在数据中心的运行能耗中，服务器是主要的能耗来源。
随着数据中心规模的不断扩大和技术的升级换代，服务器的能耗也在不断增加。
而在数据中心的制冷系统中，传统的制冷方式效率低下，造成了能耗的进一步增加。
这些问题的存在使得数据中心的能耗问题变得尤为突出。
二、数据中心能耗评估方法为了有效评估数据中心的能耗情况，可以采用以下几种方法：1. 数据采集方法：通过在数据中心内部部署传感器和监测设备，收集数据中心各个设备的用电情况、温度湿度等数据，以实时监测数据中心的能耗情况。
2. 能效评估方法：通过对数据中心的能效参数进行分析，如PUE（能耗效率指标）等，评估数据中心的能效水平。
3. 能耗模拟方法：通过建立数据中心的能耗模型，对不同的能耗优化措施进行模拟分析，找出最佳的节能方案。
综合运用以上方法，可以全面了解数据中心的能耗情况，为后续的节能措施提供科学依据。
三、数据中心节能措施为了降低数据中心的能耗，提高其能效水平，可以采取以下节能措施：1. 更新服务器设备：选择能耗更低的新一代服务器设备替换老旧设备，提高数据中心整体的能效水平。
2. 优化空调制冷系统：采用智能温控系统、冷热通道隔离等技术，提高制冷系统的效率，减少制冷能耗。
数据中心用电指标
数据中心用电指标
随着信息技术的迅猛发展，数据中心的重要性日益凸显。
数据中心作为存储和处理海量数据的重要基础设施，不仅对实现数字化转型、推动科技创新起到关键作用，同时也需要大量的电力供应。
因此，数据中心用电指标成为评估和优化数据中心能效的重要依据。
数据中心的总电力消耗是一个重要的指标。
总电力消耗包括数据中心设备的能耗、制冷系统的能耗以及其他辅助设备的能耗。
这一指标可以反映数据中心的整体能效水平，也是评估数据中心能源利用效率的重要依据。
数据中心的能效比是衡量数据中心能效的关键指标之一。
能效比是指数据中心所消耗的总能量与实际用于计算、存储等核心业务的能量之比。
这一指标可以反映数据中心在能源利用效率方面的表现，也是评估数据中心能效改进效果的重要指标。
数据中心的功耗密度也是一个重要指标。
功耗密度是指数据中心单位面积或单位机架的能耗。
随着数据中心规模的扩大和计算设备的高密度部署，数据中心的功耗密度也越来越高。
合理控制功耗密度，既能提高数据中心的能效，又能保障设备的正常运行。
数据中心的电力负荷曲线也是一个重要的指标。
电力负荷曲线反映了数据中心的用电变化情况，可以用于优化数据中心的用电计划和用电管理。
通过合理规划用电负荷曲线，可以避免峰谷差异过大，
减少用电浪费，提高用电的效率。
数据中心用电指标是评估和优化数据中心能效的重要依据。
通过合理衡量和控制这些指标，可以提高数据中心的能源利用效率，降低用电成本，实现可持续发展。
数据中心能耗指标PUE解析
数据中心能耗指标PUE解析数据中心能耗指标PUE解析⒈引言数据中心是大规模计算机系统的集合，为企业或机构提供数据处理、存储和网络服务。
由于数据中心的运行需要消耗大量的能源，能耗指标成为评估数据中心能效的重要指标之一。
本文将对PUE（功耗使用效果）指标进行解析，帮助读者了解和评估数据中心的能耗情况。
⒉ PUE的定义PUE即Power Usage Effectiveness，是用于衡量数据中心能源使用效率的指标。
它通过计算总能源消耗与IT设备能源消耗之比来评估数据中心的效率。
PUE的目标是使数据中心尽可能地接近1，表示所有能源的消耗主要用于IT设备运行，而非冷却和其他辅助设备。
⒊ PUE的计算方法⑴总能源消耗总能源消耗包括IT设备的能耗、冷却设备的能耗以及其他辅助设备的能耗。
通常通过实时监测和记录数据中心的能耗情况来计算总能源消耗。
⑵ IT设备能源消耗IT设备能源消耗即计算、存储和网络设备的能耗，通常通过实时监测和记录这些设备的能耗情况来计算。
⑶ PUE的计算公式PUE = 总能源消耗 / IT设备能源消耗⒋ PUE指标的解析⑴ PUE指标小于1的情况当PUE小于1时，表示数据中心的能源消耗主要用于IT设备运行，这是数据中心运行效率极高的表现。
达到这个级别通常需要采用先进的节能技术和设备，如直流供电、高效的冷却系统等。
⑵ PUE指标大于1的情况当PUE大于1时，表示部分能源被用于冷却和其他辅助设备，数据中心的运行效率较低。
这可能是由于过时的设备、设计不合理或管理不善等原因造成的。
改善PUE指标需要优化数据中心的能耗管理和使用高效的设备。
⒌ PUE指标的评估与优化⑴ PUE指标的评估方法评估PUE指标需要收集数据中心能耗相关的数据，包括总能源消耗和IT设备能源消耗。
通过实时监测和记录数据，并进行计算，可以得到PUE指标。
⑵ PUE指标的优化方法优化PUE指标需要从多个方面入手，包括改善设备效率、改进冷却系统、优化能源供应、合理的布局等。
数据中心能源消耗解决方案
数据中心能源消耗解决方案
1.优化机房设计：数据中心的能源管理应从建筑和物理边界层面考虑。
通过设计机房的位置、朝向、墙体和屋顶材料，合理利用自然光线和降低
夏季冷却需求等手段，降低数据中心能耗。
2.选择能效设备：在购买服务器、网络设备、冷却系统等设备时，应
选择能效较高的产品。
3.控制冷却系统的能耗：在冷却系统方面，可以采用低能耗风机、冷
却塔、热泵空调等技术，通过监控数据中心的温度和湿度，自动控制冷却
系统的开关和温度，降低能耗。
4.优化供电系统：数据中心的供电系统应考虑高效的UPS设备、电池
组和发电机组合，充分利用重要负载的闲置能量，减少能源浪费。
5.应用节能策略：例如，对空调设备和照明系统的能耗进行实时监控，开启能源管理系统的休眠模式等。
6.加强对能耗数据的监控与分析：通过对能耗数据的监控和分析，及
时发现并解决设备耗电量偏高的问题，实现数据中心能源消耗的最大化。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据中心供电系统的能量损耗
来源：数据中心工作组作者：钟景华更新时间：2010-3-30 17:06:12
摘要：中大型数据中心中，最常见的供电系统为2N、2（N+1），在不同配置方式下负载比率不同，效率略有差异。
本文以负载率较低的单机双母线组成2N供电系统为例，研究正常工作下UPS的效率与损耗。
供电系统指的是从市电变压器、发电机组之后，包括ATS自动切换开关、配电系统、UPS、供电电缆等环节，如下图所示：
图1：数据中心常见供电系统图（示意图）
在计算机类负载为1Kw时，为计算机类负载提供供电的系统（包括ATS自动切换开关、低压配电开关、UPS供电系统、供电电缆等）在输出功率1Kw条件下，计算供电系统的损耗即为PUE供电因子，计算的数学模型为：
供电因子PowerLoadFactor
=ATS开关损耗+低压配电系统损耗+UPS系统损耗+供电电缆损耗
其中ATS开关损耗、低压配电系统损耗、供电电缆损耗很小，基本上是铜损与接触电阻损耗，统计数据表明为1%～3%左右，取中间值2%即为0.02。
供电因子PowerLoadFactor
=0.02+UPS系统损耗
而在数据中心设计与运营中，UPS系统的损耗随着UPS供电方案不同而变化。
根据TIA942标准与新GB50174《电子信息机房设计规范》（报批中），数据中心UPS 实际供电方案或为N+1供电系统、或为2N与2（N+1）供电系统。
图2：数据中心中N+1供电系统
图3：数据中心常见供电系统图（2N）或2（N+1）
中大型数据中心中，最常见的供电系统为2N、2（N+1），在不同配置方式下负载比率不同，效率略有差异。
本文以负载率较低的单机双母线组成2N供电系统为例，研究正常工作下UPS的效率与损耗。
图4：两台UPS单机组成双母线的2N供电系统
假设某数据中心服务器等计算机类负载为100KW。
如果配置2台UPS组成单机双母线解决方案，UPS容量可按两种方法选择：
a、经济型，选用160KVa/144kw，输出功率因数为0.9；
b、扩容型，选用200KVa/180kw，输出功率因数为0.9。
1）经济型方案UPS效率与供电因子
计算机类负载为100KW，正常工作时双母线上每台UPS平分负载，即每台UPS承担负载为50Kw，单台UPS的负载率为：
K=50/144=34%
查艾默生HipulseU160Kva/144KwUPS效率表。
（注，表中数据为电池浮充电状态）
将负载率34%放入25%～50%区间，进行数学插值法计算，得出损耗率为：
Η=8.77%，即0.0877
则供电系统总损耗为：
供电因子PowerLoadFactor
=0.02+UPS系统损耗
=0.02+0.0877
=0.108
2）扩容型方案UPS效率与供电因子
扩容型方案中，UPS容量较大，为200KVa/180Kw。
计算机类负载为100KW，两条母线上每台UPS平分负载，即每台UPS承担负载为50Kw，单台UPS的负载率为：
K=50/180=27%
查艾默生HipulseU200Kva/180KwUPS效率表。
（注，表中数据为电池浮充电状态）
负载率27%，约等于25%，得出损耗率为：
Η=9.37%，即0.0937
则供电系统总损耗为：
供电因子PowerLoadFactor
=0.02+UPS系统损耗
=0.02+0.0937=0.114
上述两种UPS供电方案下，PUE指标中的供电因子PowerLoadFactor，从0.108变化到0.114，变动不大，说明UPS供电系统是对PUE影响较小的因素。
有几点需要强调的是：
（1）采用两台UPS主机组成的单机双母线的2N供电系统，是负载率较小的配置，所
以所得到PUE供电因子是较大的。
（2）如果采用2（N+1）方式，在配置合理情况下，PUE的供电因子将小于上述计算模型数值；
（3）当配置了带输出隔离变压器的配电柜或者分配柜时，供电回路上每增加一个变压器，供电因子将增加0.03～0.05；
（4）如果为每个UPS输出母线上安装大容量的STS，将导致供电因子增加0.01～0.02；
（5）此计算模型不含市电入户变换器的效率，即功率与损耗计量从低压侧计算，不含35Kv/0.4KV或10kv/0.4kv的转换损耗。