(完整版)数据机房专用空调能耗评估与分析
典型数据中心能耗分析，空调系统选择很重要，想节能可以这样设计
典型数据中心能耗分析，空调系统选择很重要，想节能可以这样设计近几年，我国数据中心发展迅速，2015年我国数据中心突破1500万平方米，而其日益突出的能耗问题也越来越不容忽视，2015年数据中心的电耗为1000亿度，年耗电量超过全社会用电量的1.5%。
据调查，国外数据中心采取多样的节能改造措施，将PUE平均值控制在1.2以下：美国俄勒冈州Facebook数据中心，通过在顶部修建巨大的中央通风系统和蒸发间，让干空气带走热量，将PUE控制在1.05~1.10；芬兰哈米纳的Google数据中心，利用海水循环降温，将PUE控制在1.14；冰岛雷雅内斯巴的Verne Global数据中心，采用当地丰富、便宜的地热和水力资源供电，利用冰岛天然的寒冷，干燥的天气用于设备降温，将PUE值控制在1.2。
而我国数据中心能源利用效率水平整体偏低，我国的大多数数据中心的PUE值大于2.0，平均值更是高达2.5。
但研究表明，应用现有节能技术，可使数据中心IT设备系统、空调系统、配电系统平均实现节能25%、36%和18%，使数据中心整体平均实现节能35%。
因此，对我国数据中心进行节能优化是十分有必要的。
一、数据中心能耗调研1.1 调研对象及内容本次调研对象为北京市12处数据中心，其基本信息见表1。
本次调研对象从投入使用时间、规模以及制冷形式来看，基本涵盖了北京市所有数据中心的类型，选取的数据中心样本具有一定的代表性。
调研内容包括数据中心基本信息、能源评价信息、能耗指标信息、能源管理系统信息。
1.2 调研方法对主要耗电量（供电系统、制冷系统、照明系统）分别计量，采用2h一次的测量周期。
在UPS的输入端与输出端分别安装电表，利用两者差值计量供电系统的用电量。
监测制冷系统的用电量应包括室内空调末端，水冷式制冷还包括压缩机、冷冻水泵、冷却水系统、末端冷冻水系统的耗电量。
1.3 调研结果根据上述方法，得到各数据中心的总用电量、IT设备用电量、空调用电量、可再生能源发电量等能耗指标，整理后得到各数据中心的PUE和CLF值。
数据中心能耗分析
数据中心能耗分析朋友醉好原创版权归原作者所有（电气）数据中心能耗分析机房用电分配是：IT占44%，制冷占38%以上(有甚至的高达50%)，其余电源、照明占18%左右。
可以看出制冷耗电是影响PUE 值的关键，空调冷是机房的耗电元凶。
01机房工作站、存储等占地面积计算机房面积计算公式：A(主机房面积)=F单台占用面积3.5～5.5㎡/台(取中间值4.5)*N 机柜总台数主机房面积=4.5(㎡/台)*30台 =135㎡2、UPS选型指标(1)机房内设备的用电量。
例如机房计划安装30台机柜，每个机柜按照3KW功耗计算，机房内机柜设备的耗电将在3KW*30台=90KW。
(2) 机房内其它设备(消防、监控、应急照明) 监控、应急照明和消防设备耗电大约在8000W左右。
不间断电源系统的基本容量可按下式计算：E≥1.2P式中E——不间断电源系统的基本容量(不包含冗余不间断电源设备)P——电子信息设备的计算负荷[(KW/KVA)]P=1)+2)=90KW+8KW=98KWE≥1.2PE≥1.2*98 KWE≥110.4KVA考虑UPS运行在60%和70%之间是最佳状态，建议在上面的计算结果除以0.7进行再一次放大。
110.4KVA/0.6≈184KVA。
根据机型手册选择靠近功率的机型，因此选择200KVA的UPS。
为了电源端的安全可靠性，建议采用UPS机器配置1+1冗余方案，因此需要两台200KVA的UPS。
所以在选型上：选择两台200KVA UPS做1+1并机。
3、空调选型指标经验采用“功率及面积法”计算机房冷负荷。
Qt=Q1+Q2其中，Qt总制冷量(KW)Q1室内设备负荷=UPS功耗×0.8Q2环境冷负荷=0.12～0.18KW/㎡×机房面积因此，得出机房的制冷量为：Q1室内设备负荷=200KVA*0.8=160KWQ2环境冷负荷=0.15KW/㎡ *251 ㎡=37.5KWQt=Q1+Q2=160KW+37.5KW=197.5KW所以：机房内所需制冷量197.5KW，建议在制冷量上做40%冗余。
空调能耗指标(估算)
空调能耗指标(估算)
背景
随着全球能源消耗的增加和环境问题的日益严重，对于空调能耗的估算变得越来越重要。
准确估算空调的能耗指标不仅有助于优化能源利用，还可以为设计和管理者提供参考，以降低运行成本并减少对环境的影响。
目标
本文档旨在介绍一种简单的空调能耗指标估算方法，帮助用户快速估算空调使用过程中的能耗。
方法
1. 首先，确定空调的额定功率（单位：瓦特）和平均每天使用小时数。
这些信息可以从空调的技术规格或者用户手册中找到。
2. 接下来，计算每天的能耗（单位：千瓦时）。
将空调的额定功率乘以平均每天使用小时数即可得到每天的能耗。
* 能耗（千瓦时） = 额定功率（瓦特） ×平均每天使用小时数
3. 最后，根据需要计算其他时间段的能耗。
如果需要估算每月或每年的能耗，可以将每天的能耗乘以一个固定系数得到相应的能耗值。
注意事项
1. 以上方法适用于估算空调在正常工作状态下的能耗。
如果空调使用期间存在节能模式或其他工作模式的切换，上述估算结果可能会有所偏差。
2. 为了获得更准确的能耗估算结果，建议在实际使用中进行实时监测和数据记录。
结论
通过简单的计算方法，我们可以快速估算空调的能耗指标。
这一估算结果可以为设计和管理者提供参考，以优化能源利用，降低运营成本，并减少对环境的不良影响。
以上是空调能耗指标(估算)的简要介绍。
如有需要，请参考本文档进行能耗估算。
数据中心能耗检测及节能评估
数据中心能耗检测及节能评估在当今数字化快速发展的时代，数据中心已经成为了支撑各个行业运转的重要基础设施。
然而，随着数据中心规模的不断扩大，其能耗问题也日益凸显。
高能耗不仅增加了运营成本，还对环境造成了巨大的压力。
因此，数据中心能耗检测及节能评估变得至关重要。
数据中心的能耗构成较为复杂，主要包括 IT 设备、制冷系统、供电系统以及照明等辅助设施。
其中，IT 设备如服务器、存储设备等通常是能耗的主要消耗者。
制冷系统则是为了确保设备在适宜的温度环境下运行，其能耗也不容小觑。
供电系统负责为整个数据中心提供稳定的电力，也会产生一定的能耗。
为了准确检测数据中心的能耗，需要采用一系列的技术手段和工具。
首先，安装智能电表是常见的方法之一。
这些电表可以实时监测不同设备和区域的电力消耗情况，并将数据传输到监控系统中。
通过对这些数据的分析，可以清晰地了解各个环节的能耗分布。
除了电力监测，还可以利用温度和湿度传感器来评估制冷系统的效率。
如果某些区域的温度过高或过低，可能意味着制冷系统存在问题或者布局不合理，从而导致能耗的浪费。
在能耗检测的基础上，进行节能评估就能够有针对性地提出节能措施。
例如，如果发现某一批服务器的能耗过高，可能需要考虑对其进行升级或替换，以提高能效比。
对于制冷系统，可以优化气流组织，减少冷热空气的混合，提高制冷效率。
供电系统也是节能的一个重要环节。
采用高效的不间断电源（UPS）设备、合理规划市电与备用电源的切换策略，都能够降低供电过程中的能耗损失。
另外，数据中心的布局和设备的摆放也会影响能耗。
合理的机柜布局可以改善通风效果，减少制冷系统的负担。
同时，对于一些使用率较低的数据存储设备，可以采用休眠或关闭的策略，在不影响业务的前提下降低能耗。
在进行节能评估时，还需要考虑数据中心的业务特点和未来发展规划。
例如，如果预计未来业务量会大幅增长，那么在选择节能措施时就要兼顾可扩展性，避免短期内的节能措施在未来成为发展的瓶颈。
数据中心节能评估报告中的能耗计算与能效分析
Development and Innovation | 发展与创新 |·245·2019年第15期数据中心节能评估报告中的能耗计算与能效分析沈洪蕾（上海申元工程投资咨询有限公司，上海 200000）摘 要：数据中心设备密集，能耗较高，占国家和地区用能比重不断攀升，采用合理的计算方法计算年综合能耗是做好节能评估工作的关键。
文章对数据中心主要能耗设备做了分析，提出了综合能耗计算方法以及采取的节能措施，为从事节能评估工作的人员提供参考。
关键词：数据中心；节能评估；电能利用效率（PUE）中图分类号：F426 文献标志码：A 文章编号：2096-2789（2019）15-0245-02作者简介：沈洪蕾（1985—），女，工程师，研究方向：建筑工程前期咨询、造价咨询。
1 概述随着大数据、云计算等信息技术的不断发展，越来越多的数据中心建设需求涌现。
由于数据中心设备密集、能耗较高，占国家和地区用电量比例不断攀升，在全社会能源供需形势严峻的背景下势必将造成较大的能源负担，因此，加强数据中心的节能评估，优化节能方案设计，对于规范数据中心建设、提高能源利用效率、推动数据中心节能减排具有重要意义。
随着《固定资产投资项目节能审查办法》（国家发展和改革委员会2016年第44号令）的实施，对节能评估报告的编制做出了相关要求，但未针对能耗量计算方法进行明确。
关于数据中心的能效评价指标，目前比较通用的是电能利用效率（PUE ）。
《“十三五”国家信息化规划》行动目标提出“到2018年，云计算和物联网原始创新能力显著增强，新建大型云计算数据中心电能使用效率PUE 值不高于1.5；到2020年，形成具有国际竞争力的云计算和物联网产业体系，新建大型云计算数据中心PUE 值不高于1.4”。
目前国内PUE 大多为2.0～3.0。
本报告以上海市某新建数据中心为例，分析其主要能耗来源及能耗数量，进行能效分析，希望为从事节能评估工作的技术人员提供参考。
最详尽的数据机房能耗分析及优化建议
数据机房能耗分析及优化建议目录1、如何衡量机房能耗效率 (2)1.1机房能耗效率测量方法 (2)1.2机房能耗数据的采集 (3)2、如何分析机房能耗效率 (4)2.1机房内KPI对比分析 (4)2.1.1对比KPI：耗电量/PUE。
(4)2.1.2对比KPI：PUE/室内温度。
(7)2.1.3对比KPI：PUE/室内湿度。
(9)2.2设备类型分析 (10)2.2.1设备类型分项耗电量统计 (10)2.2.2各类设备占总耗电量比重 (10)2.3 KPI波动分析 (11)2.4 PUE分布统计 (12)2.5能耗费用计算 (12)2.6聚类分析 (13)2.7模型预测值分析 (14)3如何提高机房能耗效率 (14)3.1数据中心设备的合理利用 (15)3.2虚拟化的利用 (16)3.3机柜摆放 (17)3.4 IT设备摆放 (17)3.5最大限度提高冷却效率 (17)3.6增强设备电力管理提高PUE效率 (18)3.6.1提高PUE效率之降低供电能效因子 (19)3.6.2提高PUE效率之减少制冷能效因子 (19)4总结 (20)目前，PUE已经成为国际上比较通行的数据中心电力使用效率衡量指标。
据统计，国外先进的机房PUE值可以达到1.21（Google六座数据中心平均PUE 值为1.21），而我们国家的PUE平均值则在2.5以上，这意味着IT设备每耗一度电，就有多达1.5度的电被机房设施消耗掉了。
特别是中小规模的机房PUE值更高，测量数值普遍在3左右，这说明有大量的电实际都被电源、制冷、散热这些设备给消耗了，而用于IT设备中的电能很少。
据统计，目前国内机房中140平米以下的占50%，400平米以下的占75%左右。
如果按照装机量大致计算，总的全国机房耗电量在100亿度到200亿度。
如果能把PUE降低一个数值，节约的能耗就是33%，大概30到60亿人民币。
可见，数据中心用户的目标是应当将PUE目标值定在2以下，尽可能接近1。
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。
大型数据中心中的空调节能技术研究
大型数据中心中的空调节能技术研究随着信息技术的快速发展和大数据应用的不断普及，越来越多的企业和机构都在建设大型数据中心，这些数据中心需要大量的计算资源和存储能力，同时也需要高效可靠的空调系统来保证数据中心的稳定运行。
然而，大型数据中心能源消耗巨大，空调系统的能耗占比也很高，如何通过技术手段来降低空调系统的能耗，成为了当前大型数据中心能源节省的重要问题之一。
一、大型数据中心空调系统的能耗分析在大型数据中心中，空调系统的能耗通常占总能耗的30%至50%以上，因此，要降低数据中心能耗，首先需要对空调系统的能耗进行详细分析。
1.空调系统的基本结构和工作原理大型数据中心采用集中式空调系统，包括制冷机组、冷却水循环系统、空调机组和空气循环系统等。
空调系统通过冷却水和空气对机房进行冷却和调节，从而保证机房内的温度、湿度和空气质量等。
2.空调系统的能耗组成空调系统的能耗通常由制冷机组、冷却水泵、水冷机组、空调机组、空气循环系统和控制系统等部分组成。
制冷机组的能耗占比最大，通常占总空调系统能耗的60%至70%以上。
3.空调系统的运作状态空调系统的运作状态与机房的负载频率、温湿度变化、空气质量等因素有关。
通常情况下，空调系统的运作状态可以分为负载状态和空载状态。
在负载状态下，机房内的服务器等设备处于高负载状态，需要更高的冷却功率来保证设备的正常运行。
而在空载状态下，机房内的设备负载相对较低，需要较少的冷却功率来保持室内温度的稳定。
二、大型数据中心中的空调节能技术为了降低大型数据中心空调系统的能耗，需要采取一系列的技术手段来实现，包括充分利用自然资源、优化空调系统组织结构、提高空调系统效能等方面。
1.利用自然资源大型数据中心可以利用环境中的自然资源来实现空调节能，例如利用地下水、湖泊、河流等水源进行制冷，采用地源热泵系统或太阳能供能等。
2.组织结构优化大型数据中心可以通过优化空调系统的组织结构，使空调系统在运行中更加高效节能，包括空调机房、冷热源配置、管道设计等方面。
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数据中心能耗指标1. PUEPUE( Power Usage Effectiveness，电能利用效率)是国内外数据中心普遍接受和采用的一种衡量数据中心基础设施能效的综合指标，其计算公式为：PUE = P T otal / P IT其中，P Total 为数据中心总耗电，P IT 为数据中心中IT 设备耗电。
PUE 的实际含义，指的是计算在提供给数据中心的总电能中，有多少电能是真正应用到IT 设备上。
数据中心机房的PUE 值越大，则表示制冷和供电等数据中心配套基础设施所消耗的电能越大。
2. pPUEpPUE(Partial Power Usage Effectiveness，局部PUE) 是数据中心PUE 概念的延伸，用于对数据中心的局部区域或设备的能效进行评估和分析。
在采用pPUE 指标进行数据中心能效评测时，首先根据需要从数据中心中划分出不同的分区。
其计算公式为：pPUE1= (N1+I1) / I1其中，N1+I1 为1 区的总能耗，I1 为1 区的IT 设备能耗。
局部PUE 用于反映数据中心的部分设备或区域的能效情况，其数值可能大于或小于整体PUE，要提高整个数据中心的能源效率，一般要首先提升pPUE 值较大的部分区域的能效。
3. CLF/PLFCLF( Cooling Load Factor)称为制冷负载系数，PLF( Power Load Factor)称为供电负载系数)。
CLF 定义为数据中心中制冷设备耗电与IT 设备耗电的比值；PLF 定义为数据中心中供配电系统耗电与IT 设备耗电的比值。
CLF 和PLF 是PUE 的补充和深化，通过分别计算这两个指标，可以进一步深入分析制冷系统和供配电系统的能源效率。
4. RERRER(Renewable Energy Ratio，可再生能源利用率)是用于衡量数据中心利用可再生能源的情况，以促进太阳能、风能、水能等可再生，无碳排放或极少碳排放的能源利用的指标。
一般情况下，RER 是指在自然界中可以循环再生的能源，主要包括太阳能、风能、水能、生物质能、地热能和海洋能等。
专用空调系统能耗评估与分析冷源的效率能耗分析：在专用空调系统里面，冷源分为大型的冷水机组与小型的制冷压缩机空调，二者的能耗是整个空调系统能耗的最主要部分。
因此在数据中心的设计和实施过程中，如何提高冷水机组(或风冷精密空调)的运行效率，并且减少其运行时间，需要重点考虑。
对于现有的数据中心，其空调冷源普遍存在有待优化问题如下：(1) 冷冻水的供水温度(或空调送风温度)设计过低考虑到标准工况是空调设备的产品设计和性能参数比较的基准和依据，同时标准工况的供水温度，是除湿的最高温度，因此在民用建筑空调系统，空调冷水的设计通常采用标准工况，设计供回水温度为7/12 ℃。
但对于专用空调系统，通常末端的显热量占了95%以上，几乎没有湿负荷，因此在相同的供回水温差下，空调供水温度完全可以高于7℃，从而提高冷水机主的蒸发温度，提高制冷循环的效率。
而对于风冷型空调，根据电子计算机机房设计规范，数据中心要求温度控制在23± 1℃，而如果将机房空调的回风温度设置为此温度，则空调的出风温度通常需要小于18℃，而蒸发温度的降低必然会降低空调的制冷效率。
但是随着芯片技术的发展和提高，其温度耐受范围正在不断扩大，IT 设备的正常运行温度也不断提高。
因此，在最新的ASHRAE推荐的环境温度范围，设计温度最高可到27 ℃，甚至更高。
相关工程经验与厂家资料表明，采用中温冷冻水系统，提高冷冻水供回水温度至12/18 ℃，水冷机组COP 值可从5.5 提高至7.0 ，预计节能15 ～20% 。
因此，正确选用或合理设定冷冻水的供水温度，提高能效比，是空调系统节能的有效措施。
而相关研究表明，制冷环境温度增加1℃，可能产生5%~10%的能耗变化。
此外，提高精密空调的送风温度和提高冷冻水的出水温度，可以有效的延长节能经济器的使用时间，大大降低冷源压缩机的运转时间，取得良好的节能效果。
(2) 没有充分利用自然冷源。
对于很多中小型数据机房，通常采用风冷直膨式空调进行制冷，室内压缩机全年24h 、不间断运转，使得机房产生持续、巨大的耗电量。
因此，专用空调系统在设计时，必须要考虑空调系统全年制冷的运行模式，合理地利用天然的冷源，从而大量减少机械制冷的能耗。
对于采用风冷直膨式空调的机房，可以设计风侧经济器，当室外环境干球温度低于室内设计温度时直接引室外新风进行制冷或者通过设置中间换热器对室内间接冷却；用冷却塔或对于有条件采者干式冷却器进行供冷的，可利用室外的低温空气产生低温冷冻水，直接给空调的末端设备提高冷量。
（3）制冷设备的部分负荷运行，运行效率低由于冷水机组（或者风冷型精密空调）的设计选型中，往往需要留有余量，或者考虑后期的扩容选择了容量较大的机组，其运行最高效率点一般在60%～80%负荷左右。
而数据中心冷水机组（或精密空调）绝大部分时间都运行在部分负荷工况下，使得运行效率将显著降低，从而增加空调系统的能耗。
优化措施：1. 提高冷冻水的出水（空调的送风）设计温度对于专用空调系统，通过提高冷冻水的出水或空调的送风温度，一方面可以提高冷机（空调）的制冷循环效率，另一方面可以有效地延长经济器的运行时间，从而极大地提高整个空调系统的运行效率。
同时使得末端的冷冻水空调运行在干工况，湿和再避免空调机组对空气进行除热，极大地减少了能量的损失。
2. 降低冷却塔的冬季设计逼近温度值由于专用空调系统的冷却塔在设计选型时，需要充分考虑夏季极端湿球温度与冬季自由冷却的运行工况，而降低冷却塔的冬季设计逼近温度值，即冬季湿球温度设定越高，可以有效延长专用空调系统的自由冷却时间，对节约能耗越有利。
3. 减少机械制冷时间，利用水侧（风侧）经济器进行自然冷却由于数据中心的全年制冷需求，因此当室外空气的干球温度或湿球温度较低时，设置水侧经济器（风侧经济器）直接利用室外冷量直接产生冷水，部分或全部满足机房的制冷需要，从而实现自然冷却，减少冷机（空调）的开机时间。
4. 冷机（或空调）的变频调节和蓄冷技术的应用冷水机组（或风冷型精密空调）运用变频控制技术，根据末端供冷量的需求，自动调整机组压缩机的功率输出，使机组经济运行，自动控制，达到安全节能的目的。
对于大型的离心式冷水机组采用变频调速装置后，控制系统能够同步调节导流叶片开关度和电机转速，使冷水机组的运行效率大大增加，并且小负荷运行时避免“喘振”现象的发生。
在初期运行时，由于机房设备负荷很小，可以停止冷水机组工作，利用蓄冷罐对末端空调设备进行供冷，从而保护冷水机组，提高其运行效率。
此外，充分利用备用的冷水机组与应急蓄冷系统，夜间利用低谷电对蓄冷罐进行充冷，白天利用蓄冷罐进行供冷，对于有分时峰、谷电差价的地区，还可以显著降低空调系统的运行费用，有效平衡电网负荷。
二、数据机房的气流组织能耗分析：在现有的数据中心机房的气流组织存在较多问题，特别是早期建设的数据机房，气流组织较为混乱，机房的降温效果不理想，具体问题归纳如下：(1) 机柜的同向摆放，导致前排机柜出风的热空气直接排至后排机柜的进风口，使得冷热气流混合非常明显，严重浪费空调的冷量；(2) 送回风通道的设计不合理，特别是部分通过办公建筑直接改建的机房，受限于建筑层高，架空地板送风通道高度较小，导致机房的送风不均匀；而对于很多采用上送风的机房，受制于机柜设备的阻挡，气流组织较为混乱，常出现局部热点区域(3) 在机房的布局方面，地板出风口距离空调出风口较近或者太远，导致局部的出风量不足，造成局部过热。
另外由于机房的管线众多，而采用地板下走线形式导致风道的送风受阻，制冷效果急剧下降(4) 在机房运行初期，由于只加载部分的负载，出现大量闲置机柜与空余空间，这些区域一方面使得冷热风大量地混合，另一方面也加大了整个机房的制冷负荷。
综上所述，由于末端的气流组织的不合理，为了满足机房设备的冷却要求，运行过程中，需要降低机房的设计温度，增加制冷量，这必然极大地增加数据机房的能耗。
优化措施：1. 优化机房的整体布局采用机柜面对面或者背对背的布置方式，形成冷热通道将冷气流与热气流隔开，可以有效抑制冷热气流的残魂，降低机柜的进风温度，提高冷却效率。
对于楼层高度较高机房，可以设置双层吊顶，避免冷量的偏移和浪费，增加机房的制冷负载。
2. 选择合理的送回风方式对于上送风的气流组织方式，虽然结构简单，节省空间，但是送风不均匀，送风距离短，且容易出现冷热风短路的现象，因此只适用于小型的机房。
而架空地板下送风方式，送风均匀，且送风距离较长，可以有效避免冷热空气的掺混，提高冷却效率，因此在中大型的数据机房建议采用该送风方式。
此外，设计中还可以考虑行间空调，水平送风的方式，有效缩短送风距离，减少送风阻力，从而减少风机的运行能耗，实现机房的按需和精确制冷。
3. 避免冷热风的混合与冷风短路采用冷通道或者热通道封闭的形式，可以有效地解决空调出风的短路以及机房内的冷热风混合，从而减少冷量的损失。
同时也可以消除局部热点产生，提高机房的整体冷却水平。
此外对于没有安装服务器的机柜需要设置盲板，初期闲置区与设备区有条件应进行有效隔离，防止出现热点区域，减少冷量的浪费。
三、机器设备的能耗评估与分析能耗分析：(1) 水泵、风机的满负荷运行风机、水泵等输送流体的设备，其能耗在空调系统中占有较大的比例，尤其当系统在部分负荷下使用时，输送能耗所占比例更大。
而既有的数据中心空调系统，末端设备的风机与水泵的很多都是定频、满负载运行，当数据中心运行在部分负荷时，使得末端过度供冷，造成极大地冷量浪费。
因此风机、水泵等输送流体的设备，采用变流量调节措施，以适应末端负荷的变化，可以有效节约输送能耗。
(2) 精密空调运行在加湿或除湿工况数据中心内湿负荷通常很小，而显热负荷一般在95%以上，湿负荷的主要源于为维持房间正压而设置的独立新风系统。
而为了消除新风带进的湿负荷，控制室内的相对湿度在40%~55% 范围，末端的精密空调必然会运行在除湿模式，从而增加机组的运行能耗。
因此，一方面需要尽量减少机房的新风量，另一方面需要对新风进行预处理至室内空气的露点温度之下，使得末端精密空调不承担新风湿负荷。
此外，现有精密空调普遍采用电极或者红外加湿，这是通过电加热使水分蒸发的等温加湿方式，相关的厂家设备参数表明，电极加湿与红外加湿加热蒸发1kg水分别需要750W 和100W 电能。
而湿膜加湿是利用空气中的热量，将湿膜表面的水自然蒸发的一种绝热加湿方式，加湿的过程同时也降低空气的温度，为机房提供额外冷量，其自身的耗电量也较小。
因此，对于数据中心带内热源场所，有较大的节能意义。
(3) 精密空调机组之间的竞争运行对于现有数据机房，由于精密空调受安装位置、负责区域、运行状态、气流组织等因素影响，普遍存在着竞争运行的情况。