云数据中心节能技术研究
云计算中的数据中心节能和环境监测
云计算中的数据中心节能和环境监测今天，随着云计算技术的广泛应用，以及同步进行的数据中心的急剧增长，对数据中心节能和环境监测的需求也越来越高。
事实上，能够实现节能、环保和可持续性开发的数据中心方案已成为云计算市场的关键因素之一。
在这篇文章中，我们将探讨云计算中的数据中心节能和环境监测，以及当前该领域的最新技术发展。
1. 节能技术随着云计算技术的快速发展，数据中心的能耗成为了一项重要的问题。
根据业内的研究数据，全球数据中心能耗占全球总能耗的2%左右。
这是一项惊人的数字，也强调了数据中心节能的重要性。
联邦数据中心节能行动计划（2014）制定了节能标准，其中包括对数据中心基础设施、硬件和软件进行评估，以优化能源效率。
尽管此类计划和标准旨在帮助数据中心降低能耗，但新技术的落地同样关键。
数据中心节能技术的最新发展包括：（1）机械冷却——目前，机械冷却技术是大规模数据中心通用的冷却方式，但随着新技术的涌现，越来越多的数据中心正在转向更高效的散热方式，如液体冷却或深海水冷却，从而减少能源消耗。
（2）太阳能电池板——将太阳能电池板安装在数据中心屋顶上是一种具有吸引力的做法，它可以带来可再生能源，并使数据中心更加独立。
（3）虚拟化——虚拟化技术将多个应用程序和服务器组合成一个单一的物理服务器，以减少不必要的能源消耗，这也是降低数据中心能耗的一种经济实惠和高效的方法。
2. 环境监测环境监测对于数据中心的节能和可持续发展非常重要。
环境监测解决的问题包括温度、湿度、空气质量、大气压强等。
即使进行最小的调整，相对于时间和设备要求，也可能节省相当多的能源。
环境监测技术的最新发展包括：（1） RFID 技术——RFID 技术已成为重要的监测技术。
这主要是基于其大量的应用场景。
其应用范围涉及到电力、供水、物流、医疗等方面。
提高环境监测的数据可靠性和精度已成为该技术的主要目标之一。
（2）物联网技术——物联网技术基于大量的传感器和终端设备，可以收集和传输数据，是近年来在环境监测中最受欢迎的技术之一。
数据中心节能降耗新技术探索
数据中心节能降耗新技术探索随着信息技术的飞速发展，数据中心作为信息社会的基础设施，承担着数据存储、处理和传输的重任，其能源消耗问题日益凸显。
据研究显示，数据中心的能耗占据了全球总电力消耗的较大比例，并且这一数字还在持续增长中。
因此，探索并实施数据中心节能降耗新技术，不仅关乎企业的运营成本，也是响应全球节能减排号召、实现可持续发展目标的关键举措。
以下是六点针对数据中心节能降耗新技术的探索方向。
一、高效冷却技术的应用传统的数据中心冷却系统往往依赖大量的电力来维持适宜的温度和湿度，是能耗的大头。
采用高效冷却技术，如液冷、间接蒸发冷却、热通道/冷通道隔离等，能显著降低能耗。
液冷技术直接将冷却液循环至服务器组件附近，相比空气冷却效率更高；间接蒸发冷却利用外界空气中的水分蒸发带走热量，减少空调系统的使用；热通道/冷通道隔离则是通过物理隔绝热源和冷源区域，避免冷热气流混合，提高制冷效率。
二、智能化能源管理系统借助物联网、大数据和技术，建立智能化能源管理系统，实现对数据中心能耗的实时监控、分析与优化。
该系统能够根据负载变化动态调整供电和冷却策略，预测性维护减少意外停机，以及通过机器学习算法优化资源分配，确保数据中心在满足业务需求的同时，尽可能降低能源浪费。
三、可再生能源整合数据中心采用太阳能、风能等可再生能源，不仅可以减少对化石燃料的依赖，还有助于实现目标。
通过安装太阳能光伏板、风力发电机或者购买绿色能源证书，数据中心能够抵消其部分甚至全部的电网电能消耗。
此外，配合电池储能系统，可再生能源的不稳定性得到缓解，进一步提高能源使用的灵活性和可靠性。
四、硬件与软件的协同优化硬件层面，选用高能效比的服务器、存储设备和网络设备，以及采用模块化、可扩展的设计，减少冗余配置，是降低能耗的有效途径。
软件层面，则通过虚拟化技术、容器化部署和云原生架构，提升资源利用率，减少闲置计算资源。
同时，利用算法优化工作负载分配，减少数据迁移和处理中的能耗损失，实现软硬件的高效协同。
数据中心节能技术
正文内容：一、动态热管理1. 温度监控和优化：利用温度传感器和实时数据分析系统监控数据中心内的温度情况，并根据需求动态调整空调系统的温度设定，实现能耗的优化。
2. 适应性散热：通过优化数据中心的散热设计，例如改进排风系统、增加散热通道等，将热量有效地散发出去，减少冷却需求，从而达到节能的效果。
3. 高效冷却技术：采用更为高效的冷却系统，例如直接冷却和液体冷却技术，以替代传统的空气冷却方式，减少能源损耗。
二、服务器虚拟化1. 虚拟化技术原理：通过利用虚拟化软件，将多个服务器虚拟化为一个物理服务器，实现服务器资源的合理分配和利用，从而降低能源消耗并提高服务器的利用率。
2. 服务静默化：对于不常用或低负载的服务器，可以将其自动缩减或关机，只在需要时才开启，以减少不必要的能源消耗。
3. 整合和优化：将多个应用程序整合到一个服务器上，避免多个服务器同时运行，提高资源利用效率。
三、能耗可视化1. 数据采集和监控：通过安装数据采集设备和监测系统，实时收集数据中心的能耗和性能等信息，并进行分析和展示。
2. 能耗报告和预测：利用数据分析软件，生成能耗报告和预测，帮助数据中心管理者了解能耗状况，及时调整节能策略。
3. 能效评估：对数据中心的能效进行评估，包括能源消耗、资源利用效率等指标，以便制定优化措施。
四、回收利用1. 废热回收：将数据中心产生的废热用于供暖或其他用途，避免热能的浪费，实现能量的回收利用。
2. 废物处理：对数据中心产生的废弃物进行分类和处理，例如电子垃圾回收、纸张回收等，减少对环境的负面影响。
3. 能源回收：利用可再生能源，例如太阳能和风能等，为数据中心供电，减少对传统能源的依赖，实现能源的可持续利用。
五、新兴技术1. 人工智能：通过应用人工智能技术，对数据中心的能耗进行预测和优化，实现智能节能管理。
2. 区块链：利用区块链技术，提高数据中心能耗数据的透明度和安全性，促进能源流通和交易的效率。
3. 模块化设计：采用模块化设计和构建方法，使数据中心能够根据实际需求进行扩展和缩减，减少不必要的能源浪费。
数据中心节能减排及绿色数据产业发展研究报告
数据中心节能减排及绿色数据产业发展研究报告第一章绪论 (2)1.1 研究背景及意义 (2)1.2 研究内容与方法 (2)第二章数据中心能耗现状分析 (3)2.1 数据中心能耗构成 (3)2.2 数据中心能耗影响因素 (3)2.3 数据中心能耗现状统计 (3)第三章数据中心节能减排技术 (4)3.1 节能技术概述 (4)3.2 服务器节能技术 (4)3.3 供电与散热节能技术 (4)3.4 数据中心整体节能优化 (5)第四章绿色数据中心评价体系 (5)4.1 绿色数据中心评价标准 (5)4.2 绿色数据中心评价方法 (6)4.3 绿色数据中心评价案例分析 (6)第五章绿色数据中心政策法规与标准 (7)5.1 国内外政策法规概述 (7)5.2 绿色数据中心标准体系 (7)5.3 政策法规对数据中心的影响 (7)第六章数据中心绿色产业发展现状 (8)6.1 绿色数据中心市场规模与趋势 (8)6.2 绿色数据中心产业链分析 (8)6.3 绿色数据中心企业案例分析 (9)第七章数据中心绿色技术创新 (9)7.1 绿色数据中心技术发展趋势 (9)7.2 绿色数据中心关键技术创新 (10)7.3 绿色数据中心技术创新案例分析 (10)第八章数据中心节能减排实践案例 (11)8.1 国内外数据中心节能减排案例 (11)8.1.1 国外案例 (11)8.1.2 国内案例 (11)8.2 数据中心节能减排最佳实践 (11)8.3 数据中心节能减排效果评估 (12)第九章数据中心绿色产业发展策略 (12)9.1 政策引导与支持 (12)9.2 企业绿色发展战略 (12)9.3 产业链协同发展策略 (12)第十章结论与展望 (13)10.1 研究结论 (13)10.2 存在问题与挑战 (13)10.3 未来发展展望 (13)第一章绪论1.1 研究背景及意义信息技术的飞速发展，数据中心作为支撑现代服务业和数字经济的核心基础设施，其能耗问题日益引起广泛关注。
云计算数据中心节能技术研究
２ ． ６ 建 筑节 能技术在云计算数 据中心的应用 。数据 中心 由于其 自身特点 ，在一个建筑 中无疑是一个 “ 能耗 大户 ”。在 《 公共建 筑节能设计标准 》Ｇ Ｂ ５ ０ １ ８ ９ ． ２ ０ ０ ５
中是 以建筑围护结构 、采 暖通风空调和照明用能消耗为
理 ，然后从 细微之处人手 ，不断挖掘节能降耗的潜力 ， 通过综合治理 ，达到云计算数据中心的绿色节能。 糊
合计算和设计处理 ；主要采用通过建筑外形设计 、围护
［ ２ ］ 余侃． 云计 算计 算时 代 的数 据 中心建 设 与发 展 Ｌ 『 ］ ． 通 讯信
息， ２ ０ １ １ （ ６ ）
【 ３ 】 蔡港． 企业 绿 色数 据 ｑ － 心 的标 准 与技 术探 讨 Ｕ１ ｌ 计 算 机 安 ｌ
全， ２ ０ １ ０ ， １ ２ ．
ｉ ｌ蓐
磐 ｌ 尊 ｌ ｉ 萋
（ 上 接８ ０ 页 ）
涉及多因素 、多层面的复杂问题 ，节能降耗是构建绿色
云计算计算数据 中心的关键所在 ；要想实现节能降耗 的 目标 ，首先需要逐步采用新能源 、虚拟技术 的使用 、更 新 的技术和设备 、优化科学的数据 中心布局 、精细化管
ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｃ ｃ ａ ｓ ｅ ［ Ｊ 】 Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ， ２ ０ ０ ０ ， ３ ４ （ ２ ） ： １ ８ ０ — １ ９ ７ ．
［ ２ 】 胡明华， 李丹阳， 韩松 臣． 被 动空 中交通流量管理 中的动 态排 序
ＡＣ ＡＤＥ ＭＩ Ｃ Ｒ ＥＳ Ｅ ＡＲ ＣＨ 学 术 研 究
算法【 Ｉ １ ． 南京航 空航天大 学学报 ， ２ ０ ０ ０ ， ３ ２ （ １ ） ： ８ ５ － ９ ０ ［ ３ ］ 丁峰， 贺 尔铭 ， 吴盘龙． 空 中交通 自动化 管理 中飞机等待队列的 排序算法［ Ｉ ］ ． 西北工业大学学报， ２ ０ ０ １ ， １ ９ （ ３ ） ： ４ ５ ６ — ４ ６ ０ ． ｆ ４ １ 张兆 宁， 王莉莉 基 于流量和滑动 窗的空 中交通 管理 动态排序 算法ｌ １ ］ ． 交通运输５ － 程 与信 息学报， ２ ０ ０ ４ ， ２ （ ３ ） ： ２ ２ — ２ ５ ．
数据中心的热管理与节能技术
数据中心的热管理与节能技术随着云计算、大数据和人工智能等技术的发展，数据中心扮演着越来越重要的角色。
然而，数据中心的运行一直以来都面临着巨大的热管理和节能挑战。
本文将介绍一些数据中心的热管理与节能技术，以解决这一问题。
1. 数据中心的热管理挑战数据中心中的服务器、网络设备和存储设备等硬件设备在运行过程中会产生大量的热量。
如果不进行有效的热管理，这些设备将会过热，影响设备的性能和寿命。
同时，过热还会导致设备故障和数据丢失的风险。
2. 空调系统的优化数据中心通常会采用空调系统来冷却设备和维持适宜的温度。
为了实现更高效的热管理和节能，数据中心可以采用空调系统的优化技术。
首先，可以通过调整空调系统的空气流动和布局，优化设备的热量分布。
合理的空气流通可以有效地降低设备温度，减少冷却能耗。
其次，可以应用冷通道与热通道隔离技术。
冷通道将冷空气引导到设备前部，而热通道则将热空气从设备后部排出。
这种隔离技术可以降低冷却系统的负荷，提高冷却效率。
3. 智能节能技术为了进一步提高数据中心的能源利用效率，智能节能技术成为了研究和应用的重点。
一方面，可以利用智能监控系统实时地监测和分析设备的能耗。
通过对能耗状况的准确把握，可以对设备进行合理调度和管理，减少能源浪费。
另一方面，可以采用动态供电技术，根据设备的工作负载动态调整供电电压和频率。
这种技术可以精确控制设备的能耗，最大限度地减少能源浪费。
4. 热回收技术在传统的数据中心中，大量的热能是被废弃的。
热回收技术的应用可以将这些废热利用起来，实现能源的再利用和节能效果的提升。
热回收技术的方法包括直接热回收和间接热回收两种。
直接热回收将废热直接用于供暖或其他热能需求，如加热水。
间接热回收则通过热交换器，将废热转移到其他工艺中使用。
热回收技术的应用可以显著提高数据中心的能源利用效率，减少对外部能源的依赖。
结论数据中心的热管理与节能是当前互联网行业亟待解决的问题。
通过优化空调系统、应用智能节能技术和采用热回收技术，可以有效地提高数据中心的热管理效果和节能效果。
数据中心先进节能技术的发展与分析
数据中心先进节能技术的发展与分析作者：曹学勤张玲王娟来源：《中国信息化》2023年第12期绿色数据中心建设是一项系统工程，随着对数据中心能耗产生机制认识的逐步深入，针对数据中心能耗产生的各个单元，发展出一系列节能技术。
本文分析了数据中心能耗产生机理及对节能技术的需求，在此基础上对各领域节能技术发展情况进行了综述，并对绿色数据中心建设成功经验进行了探讨和总结。
党的二十大报告提出，要加快构建新发展格局，着力推动高质量发展，加快建设数字中国。
作为支撑数字中国建设的关键基础设施，应用先进节能技术建设绿色数据中心已成为必然趋势。
随着对数据中心能耗产生机制认识的逐步深入，针对数据中心能耗产生的各个单元，发展出一系列节能技术。
在常规风冷型数据中心具体能耗构成上，信息设备约占 60%～80%，冷却系统约占20%～30%，供配电系统占7%～ 10%，其他辅助系统占3%～5%。
其能耗具体产生机理是：信息设备运行时所耗电能基本均转换为热量，大量信息设备一起运行时所产生热量如不能得到及时处理，将使信息设备运行环境温度升高直至超出信息设备运行温度要求，导致设备宕机或损坏。
为此数据中心需配备冷却系统，冷却系统的运行模式是制冷设备（也称为冷源）制取的冷量，通过水、制冷剂、或者空气等作为冷媒输送进机房内部，然后以冷风的形式释放出来，对信息设备进行冷却，并将带走的热量通过热交换的方式送回冷源，完成一个冷却循环，从而实现控制信息设备运行环境温度的目的。
供配电系统一般包括变电设备、UPS 系统、配电回路等，大型数据中心还配有柴油发电机等应急备用电源，核心目的是保证信息设备获得稳定供电，但供配电过程中存在升降压、交直流转换过程，相关过程存在能耗转换。
其他辅助系统包括照明、消防、安防、运维管理等，在数据中心运行过程中会消耗一部分电能。
降低各单元各环节无效损耗成为技术发展趋势。
随着对数据中心能耗产生机制认识的逐步深入，各单元均发展出一系列节能技术。
大型数据中心的节能与环境影响评估研究
大型数据中心的节能与环境影响评估研究随着数字化时代的到来，大型数据中心已经成为现代社会的基石。
然而，庞大的能源消耗与环境影响逐渐引起了人们的担忧和关注。
因此，对大型数据中心的节能与环境影响进行评估研究，成为了当今重要的课题。
1. 能源消耗分析大型数据中心的能源消耗主要集中在计算设备、冷却系统、照明等方面。
为了评估其节能潜力与改进空间，首先需要进行详细的能源消耗分析。
通过监测电力使用情况、设备功耗以及冷却系统的能效等方面，可以准确了解数据中心的能源消耗状况，为制定节能方案提供依据。
2. 节能技术应用大型数据中心的节能技术主要包括服务器虚拟化、动态电压频率调整、精确空调控制等。
其中，服务器虚拟化是一种通过软件将多台服务器虚拟成一台实现多任务处理的技术，可以大大提高服务器的利用率。
动态电压频率调整则可以根据负载需求对服务器的供电和工作频率进行自适应调整，降低能耗。
精确空调控制可以根据实际需求对机房温度和湿度进行精确控制，避免过度供冷和浪费能源。
因此，在评估节能潜力的基础上，需要综合利用这些技术手段，实现大型数据中心的节能目标。
3. 数据中心排放影响评估应当意识到，大型数据中心不仅消耗大量能源，还会带来环境污染和碳排放问题。
因此，对其环境影响进行评估非常重要。
一方面，需要评估大型数据中心排放的二氧化碳、氮氧化物以及其他空气污染物的数量和分布情况。
另一方面，还需要评估数据中心对水源、土壤和生态系统的潜在影响。
通过设计合理的环境影响评估指标和方法，可以全面了解大型数据中心对环境的影响程度，为环境保护提供科学依据。
4. 环境友好型数据中心建设为了解决大型数据中心的能耗和环境问题，建设环境友好型的数据中心成为了未来的趋势。
环境友好型数据中心不仅节能减排，而且注重资源再利用和循环经济。
例如，采用可再生能源作为主要能源供应，实现零碳排放；使用高效的冷却系统，减少能源消耗；并实行热能回收，将废热利用于供热或供电等。
此外，还可以考虑建设与自然环境融合的绿色数据中心，如利用屋顶种植植物进行降温和节能，设置自然通风通道等。
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数据中心结构和功能示意图
数据中心内部服务器机架
数据中心用能现状及问题
1.1 数据中心
不同类型的数据中心
由造纸厂改造的芬兰谷歌数据中心
俄勒冈州谷歌数据中心冷却塔水蒸汽
布法罗地区Yahoo数据中心
呼和浩特中国移动数据中心
数据中心用能现状及问题
1.2 数据中心能耗现状
世界数据中心耗电量分析[1]
我国数据中心耗电量分析[1]
数据中心用能现状及问题
1.4 数据中心能耗结构
能耗构成
主要能耗：信息设备、空调系统 其他能耗：电源系统、照明等
辅助设备能耗高
信息设备（~43%） 空调系统（~47%）、 供电系统
（~8%） 辅助设备所占比例过高
数据中心用能现状及问题
1.5 数据中心能效指标
PUE=数据中心年总耗电量/信息设备年耗电量
怎样减少ΔT？或者是怎样降低排热系统的等效热阻R？
是充分用好自然冷源的关键
数据中心排热过程分析
2.2 数据中心热量采集过程
典型架空地板送风方式
测试机架
冷通道温度分布
机柜局部温度分布 热通道温度分布
数据中心排热过程分析
2.2 数据中心热量采集过程
传统集中式送回风方式存在的弊端
1. 运行时间长（全年不间断 供冷）
C级
数据中心能效评价指标及节能途径
3.1 数据中心能效评价指标
不同地区数据中心空调系 统全年能效比AEER
数据中心能效评价指标及节能途径
3.1 数据中心能效评价指标
数据中心能效综合评价指标
查表算例： 严寒地区A等级水冷式
75%负荷数据中心
A
安全等级
B
C
严寒
气候条件 （水冷）
寒冷 夏热冬冷 夏热冬暖
数据中心排热过程分析
2.1 数据中心排热本质
通过循环于室内外之间的工质，实现芯片与室外 冷源的换热，来实现利用自然冷源排热
根本目标：
– 维持芯片表面温度不超过给定温度 – 稳定地排出芯片产生的热量
对于确定的排热系统，ΔT＝R XQ
ΔT：芯片表面温度－冷源温度 R：系统等效热阻 Q：要求的排热量
数据中心排热过程分析
2.1 数据中心排热本质
ΔT＝R XQ 【驱动温差=热阻X排热量】
当芯片温度－室外冷源温度 > ΔT时，可以用室外冷源 排热
当芯片温度－室外冷源温度 < ΔT时，需要运行制冷机 ，提供不足的ΔT，以满足排热要求
ΔT 越小，可以利用自然冷源的时间越长；在必须启动 冷机时，要求冷机提供的ΔT 也越小，从而冷机功耗小
将各因素对PUE的影响进行精细化 考量
分析不同条件给各个分系统带来的 PUE变化
将条件变化对各分系统的影响叠加 后，作用于整体的基准PUE
数据中心能效评价指标及节能途径
3.1 数据中心能效评价指标
1 设定评价基准：PUE=2
寒冷地区、空气冷却式、 安全等级B、负荷率100%、 中等规模数据中心
国内
大部分数据机房PUE>2.0
有少量PUE在1.70附近的大型数据机房
国外
欧美国家相当数量的机房PUE≈2.0
先进的机房PUE<1.70
北京市数据中心机房PUE情况
Google的机房(类型特殊)PUE<1.20
PUE
1.5~2.0
机房数（座） 7
比例
18.92%
2.0~2.5 16
蒸发式冷却 （冷源接近室外湿球温度）
间接蒸发式冷却 （冷源接近室外露点温度）
目录
1. 数据中心用能现状及问题 2.数据中心排热过程分析 3. 数据中心能效评价指标及节能途径 4. 数据中心节能技术应用案例 5. 结论与展望
数据中心能效评价指标及节能途径
3.1 数据中心能效评价指标
气候类型、制冷形式影响数据 中心制冷系统能耗
数据中心能耗高：单位面积发热密度高，全年连续运行
预计到2020年，全球信息技术相关的碳排放量将达到15.4亿吨[2] ，占 全球总碳排放量5%，已经成为温室气体排放的重大来源之一。
2015年我国数据中心耗电量逼近1000亿度[3]。
数据来源: [1] ICTresearch；[2] 信息产业如何减少碳排放； [3] 中国数据中心能效研究报告
数据中心用能现状及问题
1.3 数据中心的建设及扩张趋势
发展趋势
数据机房投资年增长率25% 耗电量年增长率10%~15% 服务器功率增长，散热密度急剧增加
1000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
2009
2010
2011
2012
2013
年份
[1]
规模（亿元）
[1] ASHRAE TC 9.9. 数据处理环境热指南. 杨国荣, 陈巍, 王振华, 译. 2版. 北京: 中国建筑工业出版社, 2010.
3.3 机柜级冷却
运行原理示意图
产品外观图
优点
不占用机房原地面空间 机房按需供冷，机房无局 部热点 风机功耗小
提供100kW冷量，风 机功率＜2kW 100kW精密空调的室 内风机功率为6~7kW
供冷量：3~15kW
数据中心能效评价指标及节能途径
3.4 芯片级冷却
双级回路热管系统
参数：
吊顶式热管安装于机房的冷通道上方， 不占用地面空间。
风机具有调速功能。 采用高温冷冻水（12℃以上），无凝结水。 制冷冷媒为R22、R134a、R407c。
数据中心能效评价指标及节能途径
3.3 机柜级冷却
以机柜为单位进行冷却：换热器安装在机柜内，就近带走热量 避免局部热点，增强散热能力 可实现冷量按需分配
换热器
热管接入服务器带走cpu所占的60%的热量。 其余40%热量由机柜前后两个背板换热器散出。 无水，无泵，维护方便，造价与能效比水冷的方案更优。
数据中心能效评价指标及节能途径
3.4 芯片级冷却
双级回路热管系统
数据中心能效评价指标及节能途径
3.5 自然冷源利用
直接自然冷源利用
列间热管
参数：
风机N+1配置。 即插式风机，便于维护。 列间热管安装于机架旁，占用机房空间
（300mm）。 风机具有调速功能。 采用高温冷冻水（12℃以上），无凝结
水。 制冷冷媒为R22、R134a、R407c。
数据中心能效评价指标及节能途径
3.2 分离式热管
顶置式热管
风阻大，风机能耗过高 体积相对较大，与室外联系过多 换热器容易堵塞，需经常更换过滤网
，增加了机房的维护量
数据中心能效评价指标及节能途径
3.5 自然冷源利用
自然冷源与蒸气压缩循环结合
优势：
1. 风机数量无需增加，模式切换无需阀门 2. 两循环相对独立，杜绝润滑油掺混 3. 管路简洁，加工方便 4. 过渡季两循环共同运行
2. 送风参数相对稳定 3. 高显热潜热比（显热负荷
与潜热负荷之比通常大于 0.95） 4. 大风量，小焓差模式 5. 耗电量大 6. 气流组织复杂
传统数据中心散热形式
数据中心排热过程分析
2.3 冷源过程
选择合适的冷源形式
风冷：干球温度
蒸发冷却：湿球温度
间接蒸发冷却：露点温度
风冷 （冷源为室外干球温度）
直接通风带来对 IT元件的腐蚀
（微量SO2腐蚀）
优点：直接利用自然冷源，
结构简单
缺点：灰尘、湿度、滤网维
护、空气中微量硫氧化物对IT 原件腐蚀
数据中心能效评价指标及节能途径
3.5 自然冷源利用
间接自然冷源利用
优点：通过换热器换热，避免了直接引
入室外空气而给室内环境带来的影响
缺点：
换热器安装位置灵活：
侧背板机柜 前后双背板机柜 后背板机柜
工质选择：
水（存在安全隐患） 氟利昂
数据中心能效评价指标及节能途径
3.3 机柜级冷却
理论方法
运用热管分布式冷却方法 定量描述了系统各环节耗散 成功解决了掺混和发热不均匀的问题
数据中心能效评价指标及节能途径
IT负荷率、规模、安全等级影 响数据中心整体能耗
各影响因素带来的数据中心能效差异如何评价？
数据中心能效评价指标及节能途径
3.1 数据中心能效评价指标
GB 50178-1993《建筑气候区划标准》
能效如何比较？
规模不同 安全等级不同 气候类型不同 制冷形式不同
解决方案
云数据中心节能技术研究
目录
1. 数据中心用能现状及问题 2.数据中心排热过程分析 3. 数据中心能效评价指标及节能途径 4. 数据中心节能技术应用案例 5. 结论与展望
数据中心用能现状及问题
1.1 数据中心
数据中心是一类特殊建筑，用来集中放置和管理各类IT设备
（如服务器、交换机、高性能计算机、工作站等）及其配套 设施（电源、照明、空调等），以实现对大量数据的存储、 运算、通信、网络服务等功能，为不同需求的用户提供实时 高效的信息处理服务。
温和
严寒
气候条件 （风冷）
寒冷 夏热冬冷 夏热冬暖
温和
25
50 负荷率
75
100
其他
压缩机
0 0 0
0 0 0 0
0
加湿
0 0 -0.020 -0.145 -0.124 -0.058 0.018 -0.069 -0.018 0 0.024 0.051 0.012 0.120 0.040 0.013 0