数据中心能耗分析
数据中心能耗分析研究
数据中心能耗分析研究在当今数字化时代，数据中心已成为支撑各种信息技术服务的关键基础设施。
然而，随着数据中心规模的不断扩大和业务的日益复杂，其能耗问题也日益凸显。
过高的能耗不仅增加了运营成本，还对环境造成了巨大压力。
因此，深入研究数据中心的能耗问题具有重要的现实意义。
数据中心的能耗主要来自于多个方面。
首先是服务器设备，包括CPU、内存、硬盘等组件的运行都需要消耗大量电能。
服务器的性能越高，处理的数据量越大，能耗也就相应增加。
其次，网络设备如交换机、路由器等也是能耗的重要来源。
再者，冷却系统在维持数据中心适宜的温度和湿度环境方面起着关键作用，但同时也消耗了大量的能源。
此外，不间断电源（UPS）系统、照明设备等辅助设施也会产生一定的能耗。
为了准确分析数据中心的能耗，我们需要采用一系列的测量和评估方法。
能耗监测是基础，通过在关键设备和线路上安装传感器，可以实时获取能耗数据。
这些数据可以按照不同的时间段（如小时、天、月等）进行统计和分析，以了解能耗的变化趋势。
同时，还可以根据设备的类型、工作负载等因素对能耗进行分类统计，以便找出能耗的主要来源。
除了直接测量，还可以采用模型评估的方法。
常见的模型有基于物理原理的模型和基于数据驱动的模型。
基于物理原理的模型通过对设备的工作原理和物理特性进行分析，建立能耗与相关因素之间的数学关系。
而基于数据驱动的模型则利用大量的历史能耗数据，通过机器学习等技术来预测能耗。
在分析数据中心能耗时，工作负载是一个重要的考虑因素。
不同的应用程序和业务需求会导致服务器的工作负载发生变化，从而影响能耗。
例如，在高峰时段，服务器处理的请求量增加，能耗也会相应上升；而在低负载时段，服务器可以进入节能模式，降低能耗。
因此，合理规划工作负载，实现负载均衡，对于降低数据中心能耗至关重要。
冷却系统的效率对数据中心能耗有着显著影响。
传统的冷却方式如风冷和水冷，在能耗方面存在一定的局限性。
近年来，一些新型的冷却技术逐渐得到应用，如液冷技术。
《2024年数据中心采用冷却塔间接自然冷却技术的能耗分析》范文
《数据中心采用冷却塔间接自然冷却技术的能耗分析》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，数据中心作为存储和处理海量数据的场所，其能耗问题日益突出。
在数据中心的冷却系统中，传统的机械制冷方式能耗巨大，对环境造成压力。
因此，寻找高效、环保的冷却技术成为数据中心发展的重要课题。
近年来，冷却塔间接自然冷却技术因其低能耗、环保等优点，在数据中心得到广泛应用。
本文将对数据中心采用冷却塔间接自然冷却技术的能耗进行分析。
二、数据中心冷却现状及问题数据中心传统的机械制冷方式主要依靠压缩机和冷凝器等设备进行冷却，这种方式虽然能够保证数据中心内部的稳定运行，但能耗巨大，同时产生大量热量排放，对环境造成严重影响。
尤其在炎热的夏季，机械制冷系统的能耗更是高居不下，导致数据中心运行成本大幅上升。
三、冷却塔间接自然冷却技术冷却塔间接自然冷却技术是一种利用自然冷源进行冷却的技术。
该技术通过水与空气的接触，将水蒸发时吸收的热量带走，从而达到降温的目的。
在数据中心中，该技术主要应用于非工作时间或温度较低的时段，通过间接的方式将自然冷源引入数据中心，减少机械制冷的负荷，从而降低能耗。
四、能耗分析1. 节能效果显著：采用冷却塔间接自然冷却技术，在非工作时间或温度较低的时段，可以利用自然冷源替代部分机械制冷，显著降低数据中心的能耗。
根据实际运行数据，该技术可将数据中心能耗降低约XX%。
2. 经济效益明显：由于能耗降低，数据中心的运行成本得以减少。
同时，随着技术的不断发展，冷却塔设备的投资成本也在逐步降低，使得采用该技术的数据中心在短期内即可实现经济效益。
3. 环境友好：采用自然冷源进行冷却，减少了热量排放，对环境造成的影响较小。
同时，该技术还可以与绿色能源相结合，如利用太阳能、风能等可再生能源为冷却塔提供动力，进一步提高环保性。
五、结论及建议通过上述分析可以看出，数据中心采用冷却塔间接自然冷却技术能够显著降低能耗、减少运行成本，并具有良好的环境友好性。
数据中心能耗分析报告
数据中心能耗分析报告1. 引言本报告旨在对数据中心的能耗进行全面的分析和评估，以便为数据中心的能源管理提供参考和决策支持。
通过对数据中心能耗的详细分析，我们可以识别出潜在的能源浪费问题，并提出相应的改进措施，以降低数据中心的能源消耗。
2. 数据中心能耗概述数据中心是现代信息技术发展的核心基础设施之一，但同时也是能源消耗较大的领域。
据统计，全球数据中心的能耗占到全球能源消耗的2%左右，而且这一比例还在不断增长。
因此，对数据中心的能耗进行合理管理和优化，对于实现可持续发展和节能减排具有重要意义。
3. 数据中心能耗分析3.1 能源消耗构成数据中心的能源消耗主要包括以下方面：•IT设备的能耗：包括服务器、存储设备、网络设备等的能耗。
•冷却设备的能耗：用于维持数据中心内部的温度和湿度。
•电力传输和转换损耗：包括输电线路、变压器和UPS等设备的能耗。
•照明和其他设备的能耗：包括办公区域、会议室、停车场等的能耗。
3.2 能源消耗趋势通过对数据中心能源消耗的历史数据进行分析，我们可以发现以下趋势：•数据中心的能耗在过去几年中呈现较快增长的态势。
•IT设备的能耗占据了数据中心总能耗的大部分比例。
•冷却设备的能耗也在不断增长，特别是在高温环境下的数据中心。
3.3 能源浪费问题在数据中心的能耗分析中，我们也发现了一些常见的能源浪费问题：•服务器空闲率较低：由于部分服务器的利用率较低，导致能耗浪费。
•冷却设备过度运行：由于一些数据中心的设计不合理，导致冷却设备过度运行，浪费了大量能源。
•旧设备能效低下：部分过时的设备能效低下，需要被更新和优化。
4. 能耗管理和优化建议为了优化数据中心的能源消耗，我们提出以下建议：•优化服务器利用率：通过服务器虚拟化和负载平衡等技术手段，提高服务器的利用率，减少能耗浪费。
•优化冷却系统：采用更高效的冷却设备和冷却策略，减少能源消耗。
•更新设备和系统：及时更新能效较低的设备和系统，选择更高效的替代品。
数据中心能耗分析
数据中心能耗分析数据中心能耗分析1：引言1.1 背景随着数字化时代的加速发展，越来越多的企业和组织依赖于数据中心来存储和处理大量的数据。
然而，由于数据中心的运行需要大量的电力供应，其能耗问题已越来越引起人们的关注。
本文旨在对数据中心的能耗进行深入分析，为相关企业和组织提供解决方案。
1.2 目的本文的主要目的是通过对数据中心能耗的分析，找出其中的问题和原因，并提出相应的解决方案，以降低能源消耗并提高数据中心的效率。
2：数据中心的能耗情况2.1 数据中心的能源消耗概况在这一章节中，我们将对数据中心的能源消耗情况进行详细描述。
包括数据中心的总能源消耗量、不同组件和设备的能耗比例等。
2.2 数据中心的能源消耗趋势这一章节将通过对数据中心的能源消耗趋势进行分析，探讨其增长原因和未来的发展趋势。
3：数据中心能源管理现状3.1 数据中心能耗管理的挑战在这一章节中，我们将研究数据中心能耗管理面临的挑战，如区域气候对能耗的影响、能源供应的稳定性等。
3.2 数据中心的能源管理策略本章节将介绍当前数据中心常用的能源管理策略，包括能源节约技术、智能制冷系统以及可再生能源的应用等。
4：分析数据中心能耗的关键指标4.1 PUE指标在这一章节中，我们将介绍PUE（功率使用效率）指标的概念和计算方法，并解释其与数据中心能耗之间的关系。
4.2 DCiE指标本章节将介绍DCiE（数据中心基础设施效能）指标，并分析其对数据中心能源消耗的评估和优化作用。
5：数据中心能耗优化的解决方案5.1 有效的空调系统在这一章节中，我们将介绍数据中心中常用的空调系统，并探讨如何通过合理的温度和湿度控制来优化能耗。
5.2 优化硬件设备本章节将分析如何通过替换高能耗的硬件设备或采用节能技术来降低数据中心的能耗。
5.3 可再生能源的应用在这一章节中，我们将探讨可再生能源在数据中心能源消耗中的应用，以及如何通过利用可再生能源来减少对传统能源的依赖。
6：结论通过对数据中心能耗的深入分析和解决方案的探讨，我们可以得出结论，即通过合理的能源管理和技术创新，可以降低数据中心的能耗并提高其效率。
数据中心能耗分析
引言概述：数据中心是现代信息技术发展的核心部分，为各行各业提供了关键的计算和存储资源。
随着数据中心规模的不断增长，其能耗量也在迅速上升，引发了人们对能源消耗和环境影响的关注。
因此，本文将对数据中心能耗进行深入分析，探讨降低能耗的策略和方法。
正文内容：1.数据中心能耗的背景和现状1.1数据中心的定义和功能1.2数据中心的能耗现状和趋势1.3数据中心能耗的造成原因2.数据中心能耗的影响因素2.1服务器的能效2.2冷却系统的能效2.3数据中心基础设施的效能2.4虚拟化技术对能耗的影响2.5应用程序对能耗的影响3.降低数据中心能耗的策略和方法3.1优化服务器的能效3.1.1节能型服务器硬件的选择和配置3.1.2服务器空间利用率优化3.2改进冷却系统的能效3.2.1使用高效的冷却技术3.2.2建立合理的冷热通道布局3.3改善数据中心基础设施的效能3.3.1优化电力供应系统3.3.2提高数据中心的利用率3.4利用虚拟化技术降低能耗3.4.1虚拟化技术的基本原理和实现方法3.4.2虚拟化对能耗的影响分析3.5优化应用程序以降低能耗3.5.1设计高效的应用程序架构3.5.2优化应用程序的运行策略4.数据中心能耗分析的案例研究4.1企业级数据中心能耗的分析4.1.1数据中心能耗的评估方法与指标4.1.2分析实际数据中心的能耗情况4.2公共云服务数据中心能耗的分析4.2.1公共云服务数据中心的能耗模型4.2.2分析公共云服务提供商的能耗策略5.数据中心能耗分析的未来趋势和展望5.1新技术对数据中心能耗的影响5.2环保政策对数据中心能耗的影响5.3数据中心能耗管理的挑战和机遇总结：数据中心能耗是一个值得关注和研究的重要问题，本文对数据中心能耗分析进行了全面的概述。
通过深入探讨数据中心能耗的背景和现状、影响因素以及降低能耗的策略和方法，我们可以为数据中心的能耗管理提供有益的参考和指导，从而实现更加高效、环保的数据中心运营。
数据中心能耗分析报告
数据中心能耗分析报告1 引言1.1 数据中心能耗背景及意义数据中心作为信息时代的重要基础设施，支撑着各类在线服务和海量数据的处理需求。
随着互联网、云计算、大数据等技术的飞速发展，数据中心规模不断扩大，其能耗也在持续增长。
据统计，全球数据中心能耗已占全球总电量的约1%，且这一比例还在上升。
在这一背景下，研究数据中心能耗问题，探寻节能降耗的有效途径，对于促进我国能源结构优化、实现绿色可持续发展具有重要意义。
1.2 报告目的与内容概述本报告旨在深入分析数据中心能耗现状，挖掘能耗影响因素，探讨能耗优化策略，为我国数据中心产业提供有益的参考和指导。
报告主要内容包括：数据中心能耗现状分析、能耗影响因素、能耗优化策略、能耗案例分析、能耗政策与发展趋势以及结论与建议。
1.3 报告结构本报告共分为七个章节，第一章为引言，主要介绍数据中心能耗背景、意义以及报告的目的和内容概述；第二章至第六章分别从不同角度对数据中心能耗进行分析和探讨；第七章为结论与建议，总结报告主要观点，并提出针对性的优化建议。
2 数据中心能耗现状分析2.1 数据中心能耗总体情况数据中心作为信息时代的基础设施，其能耗问题日益引起广泛关注。
根据我国相关统计数据，近年来，数据中心能耗呈现持续上升趋势。
以2019年为例，全国数据中心总能耗约为750亿千瓦时，占全国总用电量的约1.5%。
这一数字在未来几年预计将持续增长。
2.2 数据中心能耗结构分析数据中心能耗主要由IT设备、制冷系统、照明及其他辅助系统组成。
其中，IT设备能耗占比最高，约为50%-60%；制冷系统能耗占比约为30%-40%；照明及其他辅助系统能耗占比约为10%-20%。
随着数据中心规模的不断扩大，能耗结构也在发生变化，高效能设备的使用和优化成为了降低能耗的关键。
2.3 数据中心能耗趋势预测根据国际数据公司（IDC）的预测，未来几年全球数据中心能耗将保持约6%的年增长率。
在我国，随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，数据中心需求将持续增长，能耗问题将更加突出。
数据中心能效研究报告
数据中心能效研究报告在当今数字化时代，数据中心已成为支撑各行各业运行的关键基础设施。
然而，随着数据量的爆炸式增长和业务需求的不断提升，数据中心的能源消耗问题日益凸显。
因此，提高数据中心的能效成为了一个至关重要的课题，不仅有助于降低运营成本，还能减少对环境的影响，实现可持续发展。
一、数据中心的能源消耗现状数据中心的能源消耗主要来自于服务器、存储设备、网络设备、冷却系统和电力分配系统等。
据统计，全球数据中心的总能耗在过去几年中一直保持着高速增长的态势。
在我国，数据中心的能耗也在不断攀升，一些大型数据中心的年耗电量甚至超过了一座中型城市。
服务器是数据中心中最主要的能耗设备之一。
随着计算需求的增加，服务器的数量不断增多，其能耗也相应增大。
存储设备的能耗也不容忽视，特别是在大数据时代，海量数据的存储需要大量的磁盘阵列，这也导致了能耗的上升。
网络设备如交换机、路由器等虽然单个设备的能耗相对较小，但由于数量众多，其总体能耗也相当可观。
冷却系统则是为了保证数据中心设备在适宜的温度环境下运行，通常需要消耗大量的电能。
此外，电力分配系统在电能传输和转换过程中也会产生一定的能量损耗。
二、影响数据中心能效的因素（一）设备性能与利用率服务器、存储设备等硬件的性能和利用率直接影响着能源消耗。
老旧设备往往能效较低，而新设备在性能提升的同时，能效也有所改进。
此外，如果设备的利用率不高，会导致大量的能源浪费。
（二）冷却系统效率冷却系统的性能对数据中心能效有着重要影响。
传统的风冷方式效率较低，而液冷技术则能够更有效地带走设备产生的热量，提高冷却效率，降低能耗。
（三）机房布局与气流组织合理的机房布局和气流组织能够确保冷空气均匀地分布到设备中，提高冷却效果，减少不必要的能源消耗。
如果机房布局不合理，可能会导致局部热点，从而增加冷却系统的负担。
（四）运维管理水平良好的运维管理可以及时发现和解决设备故障，优化系统配置，提高设备的运行效率，从而降低能源消耗。
数据中心能耗分析报告
引言概述数据中心是现代社会中不可或缺的基础设施，它们承载着大量的计算、存储和数据处理任务。
数据中心的高能耗成为一个严重的问题，对环境造成了影响并增加了运营成本。
本文是《数据中心能耗分析报告（二）》，将对数据中心的能耗问题进行深入的研究和分析，以期找到有效的解决方案。
正文内容1.数据中心的能耗趋势1.1.数据中心能耗的增长原因1.1.1.数字化转型和云计算的快速发展1.1.2.大数据和的普及1.1.3.移动互联网和物联网的快速发展1.2.数据中心能耗增长的潜在风险1.2.1.能源供应的压力1.2.2.环境污染和碳排放的增加1.2.3.运营成本的快速上升2.数据中心的能耗优化策略2.1.能源效率的提高2.1.1.硬件设备的升级和改造2.1.2.优化冷却方式和空调系统2.1.3.采用节能型服务器和存储设备2.2.数据中心的布局与结构优化2.2.1.合理规划机房的空间和布局2.2.2.优化机柜的设计和组织2.2.3.合理规划电路和网络架构2.3.软件和应用的优化2.3.1.数据中心管理软件的使用2.3.2.资源调度和负载均衡策略2.3.3.优化应用程序和算法3.数据中心能耗的监控与管理技术3.1.传感器技术的应用3.1.1.温度、湿度和气流的监测3.1.2.动力和电能的监测3.1.3.IT设备的状态监测3.2.能耗管理软件的应用3.2.1.数据采集和分析3.2.2.能耗的实时监测和报警3.2.3.能耗的优化和预测4.可再生能源在数据中心中的应用4.1.太阳能和风能的利用4.1.1.太阳能光伏板的安装4.1.2.风力发电的应用4.1.3.能源存储系统的优化4.2.生物质能源的利用4.2.1.生物质发电技术4.2.2.生物质能源的热利用4.2.3.生物质能源的可持续发展5.数据中心能耗管理的政策和标准5.1.国家和地区能源政策5.1.1.能源消耗的限制和减排目标5.1.2.能源补贴与奖励政策5.1.3.能源管理与监督的法规制度5.2.能耗评估和认证标准5.2.1.数据中心能耗评估方法5.2.2.能耗认证标准和指导文件5.2.3.能耗报告和公开透明度总结数据中心的能耗问题是一个日益严重的挑战。
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数据中心能耗实例分析前言：本文着重分析了影响数据中心能耗的因素，从数据中心的空调、UPS、运维等方面对其能耗进行了综合分析。
本文认为影响数据中心能耗的关键因素是空调系统，并以2个数据中心的空调系统为例，结合作者在数据中心建设和运维中的经验，提出了数据中心节能的建议。
一、数据中心节能的必要性近年国内大型数据中心的建设呈现快速增长的趋势，金融、通信、石化、电力等大型国企、政府机构纷纷建设自己的数据中心及灾备中心。
随着物联网、云计算及移动互联概念的推出，大批资金投资到商业IDC的建设中。
数据中心对电力供应产生了巨大的影响，已经成为一个高耗能的产业。
在北京数据中心较集中的几个地区，其电力供应都出现饱和的问题，已无法再支撑新的数据中心。
目前某些数据中心移至西北等煤炭基地，利用当地电力供应充足、电价低的优势也不失为一个明智的选择。
随着数据中心的不断变大，绿色节能数据中心已经由概念走向实际。
越来越多的数据中心在建设时将PUE值列为一个关键指标，追求更低的PUE值，建设绿色节能数据中心已经成为业内共识。
例如，微软公司建在都柏林的数据中心其PUE值为1.25。
据最新报道Google公司现在已经有部分数据中心的PUE降低到1.11。
而我们国内的PUE平均值基本在1.8~2.0，中小规模机房的PUE值更高，大都在2.5以上。
我们在数据中心绿色节能设计方面与国外还存在很大差距，其设计思想及理念非常值得我们借鉴。
根据对国内数据中心的调查统计，对于未采用显著节能措施的数据中心，面积为1000平方米的机房，其每年的用电量基本都在500多万kWH左右。
因此对于新建的大型数据中心，节能的必要性十分重要。
从各大数据中心对电力的需求来看，数据中心已经成为重要的高耗能产业而非“无烟工业”，建设绿色、节能的数据中心急需从概念走向实际。
二、影响数据中心能耗的因素数据中心的能耗问题涉及到多个方面，主要因素当然是空调制冷系统，但UPS、机房装修、照明等因素同样影响着数据中心的能耗，甚至变压器、母线等选型也影响着能耗。
例如，对UPS而言，根据IT设备的实际负荷选择合理的UPS 容量，避免因UPS效率过低而产生较大的自身损耗。
同时，选择更加节能的高频UPS、优化UPS拓扑结构都可起到节能的效果。
1、UPS对数据中心能耗的影响UPS主机的自身损耗是影响数据中心能耗的一项重要因素。
提高UPS的工作效率,可以为数据中心节省一大笔电费。
下图为某大型UPS主机的效率曲线。
从该曲线中可以看出，当UPS负荷超过30%时UPS的效率才接近90%。
很多数据中心在投运初期IT负荷较少，在相当长的时间内负荷不足20%。
在此情况下UPS 的效率仅仅为80%左右，UPS的损耗非常大。
因此，在UPS配置中尽量选择多机并联模式，避免大容量UPS单机运行模式。
例如，可以用两台300kVA UPS并联运行的模式代替一台600kVA UPS单机运行模式。
其优点在于IT负荷较少时只将一台300kVA UPS投入运行，另一台UPS不工作，待IT负荷增加后再投入运行。
这种UPS配置方案及运行模式可以提高UPS效率，降低机房能耗。
2、供配电系统对数据中心能耗的影响数据中心的用电负荷非常巨大，并且有很多变频设备例如冷水机组、水泵、冷却塔、照明灯具等，这些变频设备会产生很大的谐波。
此外，UPS、IT设备等也会产生很大的谐波。
谐波对数据中心有非常大的危害，而且会增加能耗。
对于用电负荷为1000kW的数据中心，进行谐波治理后，每年可节能100多万度电。
3、空调系统对数据中心能耗的影响据美国采暖制冷与空调工程师学会（ASHRAE）技术委员会9.9（简称TC9.9）统计报告显示，数据中心各部分的用电量分布大致如下图所示：从上图可看出，空调制冷系统占数据中心总电量的近三分之一，是影响机房能耗的关键指标。
每个数据中心空调制冷的能耗存在很大差异，好的空调制冷方案可以极大降低能耗，降低PUE值。
因此，本文以2个数据中心为例，着重分析空调系统对数据中心能耗的影响。
三、数据中心空调系统实例分析1、小型数据中心空调系统能耗分析以南方某数据中心为例，说明小型数据中心的能耗。
该数据中心2007年建成，IT机房总面积为530平方米，220个机柜。
4台120kVA UPS，3用1备，每个机柜的平均功率为1.3kW。
采用风冷式精密空调制冷，配置10台80kW显冷量空调，8用2备。
经多年运行，目前该机房负荷已接近满载。
该机房是在厂房基础上改建而成，几乎没有采用任何节能措施，仅在改建过程中对楼板、墙壁、门窗等进行加固、封闭及保温处理。
该机房的年PUE值为2.68。
每天的用电量约为1.3万kWH。
该机房原配置8台精密空调，6用2备。
机房建成后出现局部热点，经分析后，确定由3个因素所致。
其一，因机房层高较低，机房架空地板仅为350mm，扣除地板下的强度电缆线槽，有效静压箱高度很低，不利于气流流动。
其二，该机房存在空调死角，气流无法有效流动。
其三，空调室外机与室内机的高度较大，超过20米，对额定制冷量有折减。
为解决上述三个问题，只能通过增加空调数量来解决。
因此该机房的PUE值较高。
在这类机房中，机房风冷式精密空调的能耗是影响该数据中心能耗的关键指标，因其房间结构所限，造成精密空调的效率较低，也影响到数据中心的整体能耗较高。
2、大型数据中心空调系统能耗分析该数据中心总面积约为3000多平方米，2009年初开始正式投入运行。
在本项目中空调冷冻水系统采用了“Free Cooling”技术，在过渡季节利用压缩机+自然风冷却运行模式。
在冬季则完全利用自然风冷却进行板式换热。
在冬季及过渡季节，外界湿球温度小于4℃时，采用“Free Cooling”运行模式，即冷水机组停止运行，经冷却塔散热后的冷却水和从精密空调来的冷冻水在板式换热器内进行热交换，将机房内的热量带走，此时冷却塔起到冷水机组的作用。
在此过程中仅冷却塔的风扇、水泵及精密空调等设备在耗电，冷水机组完全没有耗电。
在夏季及过渡季节当外界湿球温度高于4℃时，“Free Cooling”运行模式已无法满足数据中心制冷需求，此时冷水机组开始制冷，回到传统的空调压缩机制冷模开式冷却塔板式换热器精密空调作为数据中心的关键基础设施，冷冻站的设计是最重要环节。
本项目设置2个相对独立的制冷机房，每个冷冻机房有2台3500KW（合1000RT）的离心式冷水机组，3用1备。
冷冻水供回水温度设定为11℃/17℃。
考虑前期负荷较小，为避免离心式冷水机组在低负荷时发生“喘振”现象，系统配置2台400RT的螺杆式冷水机组。
板式换热器按冷冻水11℃/17℃ ,冷却水 9℃/14℃进行设计。
为实现制冷系统的不同运行模式，冷冻水泵选择了2种不同扬程的变频水泵以适应“Free Cooling”运行模式和冷水机组制冷模式。
本系统的关键技术是空调系统的控制逻辑。
控制逻辑的优劣直接关系的空调系统的能耗及系统安全。
在制定空调系统控制逻辑时，首先基于冷水机组、水泵、冷却塔的能耗数据及本地区的气象条件，提出了合理的节能系统流程图，并与假定冷水机组全年运行的能耗数据进行比较，在理论上做出节能运行分析。
其次，为了保证空调系统安全、节能运行，控制逻辑分为夏季和冬季2种模式。
在由冷水机组转换到自然冷却时，为了避免冷水机组发生低温保护，必须首先开启冷却水管道的旁通阀，将冷却水水温提高，以便顺利开启冷水机组。
冬季自然冷却时，冷却塔处于低温环境，而冷却塔又必须供应低于冷冻水温的冷却水（比如6-8℃的冷却水），控制逻辑必须防止冷却塔结冰现象的发生。
根据近几年的实际运行经验，本数据中心最迟从每年的11月下旬就可启用“Free Cooling”运行模式，一直可持续到第二年的3月底至4月中旬，即每年至少可使用4~4.5个月的免费冷源，节能效果非常显著。
下表是该某数据中心的2010年7月份至12月份的用电量统计及相应的PUE 值。
从上表可知，8月份IT设备的负荷比7月份有所增加，因此8月份的PUE 值比7月份略有降低。
9、10月份平均气温低，此时冷却水温度较低，冷水机组效率得以提高，因此9、10月份的PUE值比7、8月份PUE值明显偏低。
因当年11、12月份的气温较低，该系统已完全具备FREE-COOLING运行模式所需的条件，冷水机组压缩机已停止工作不再耗电。
因此，此时虽然UPS的用电量在逐步加大，但空调的用电量却比7、8、9、10月份的用电量还要低，PUE值从1.76降低到1.33，节能效果非常巨大。
3、数据中心水处理系统与能耗的关系大型数据中心通常采用冷水机组作为机房冷源，因此数据中心的水系统（冷却水及冷冻水）对于数据中心而言极为重要，其安全可靠性直接关系到数据中心的运行。
不仅如此，水质也直接关系到节能的问题，例如北京地区水质较硬，当水系统中的结垢现象很严重时，空调系统的能耗也随之增加。
冷却水与空气接触进行热交换的同时也将空气中的污染物带入系统，进而会影响设备的正常运行。
空调的冷却水系统易受到结垢，腐蚀，污垢，微生物等问题的困扰。
其主要原因是冷却塔在通过水的蒸发将热量带走的同时，水中的离子浓度会不断升高，进而会加剧系统设备和管道的结垢、腐蚀。
另外，在满足一定的温度、阳光、空气等条件时，水中会滋生很多微生物，微生物的存在会影响系统设备和管道的正常运行。
在空调专业上将冷却水出水温度与制冷剂的冷凝温度之差称之为冷冻机趋近温度。
当冷水机组内的铜管干净时，该差值小也即趋近温度低；反之，当铜管有水垢粘附时，差值大也即趋近温度高。
趋近温度越高，空调压缩机需要额外多做功压缩制冷剂，产生额外的电耗。
根据实际运行中的统计，趋近温度每增加1℃，冷水机组即增加3%的能耗。
此外，当趋近温度达到7℃时，会对冷水机组的运行造成非常大的危险。
因此实时的检测水系统的水质并自动进行加药处理对数据中心的水系统尤为重要。
水系统自动检测及自动加药设备通过在线的、实时的控制，可以严格地控制水的电导率，控制电导率在合理范围内，根据电导率大小自动控制排污阀的开或关，使补水量更精确，从而达到节约用水的目的。
下面以实例说明自动水处理系统在节电、节水方面所取得的效果。
某数据中心在采用自动水处理系统前遭遇冷冻机组结垢、微生物滋生等问题困扰，造成趋近温度升高，最高时达到6.5℃，产生了严重的能源浪费和运行风险。
经过自动处理系统后，现趋近温度稳定在1℃以下。
在处理前，冷水机组耗电量为202kw。
处理后，在相同的负荷下，耗电量降为170kw。
在采用“Free cooling”技术的前提下，冷水机组每年运行7.5个月计算，则一年节约用电为：（202-165）kW * 24h * 225d =199800 kWh。
四、数据中心运维能耗分析1、提高机房环境温度。