数据中心能耗分析
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。
数据中心机房节能分析
数据中心机房节能分析在当今数字化时代，数据中心机房成为了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，其能源消耗也日益增加，给环境和企业运营成本带来了巨大的压力。
因此，对数据中心机房进行节能分析具有重要的现实意义。
数据中心机房的能耗主要来自于服务器、存储设备、网络设备、空调制冷系统以及照明等方面。
其中，服务器和制冷系统是能耗的大头。
服务器在运行过程中会产生大量的热量，如果不能及时有效地散热，将会影响设备的性能和稳定性。
而制冷系统则需要消耗大量的电能来维持机房内的适宜温度和湿度。
为了降低数据中心机房的能耗，我们可以从多个方面入手。
首先是硬件设备的优化。
选择高效节能的服务器、存储设备和网络设备是关键。
例如，采用具有低功耗芯片的服务器，能够在保证性能的前提下降低能耗。
此外，合理规划设备的布局也有助于提高散热效率，减少制冷系统的负担。
空调制冷系统的节能是另一个重要方面。
传统的空调制冷方式往往效率低下，能耗较高。
可以考虑采用新型的制冷技术，如自然冷却、液冷技术等。
自然冷却利用室外低温空气来降低机房内的温度，在适宜的气候条件下能够显著降低制冷能耗。
液冷技术则通过将冷却液直接与发热部件接触，能够更高效地带走热量，提高散热效果。
电源管理也是节能的重要环节。
采用高效的电源供应单元（PSU）可以提高电源转换效率，减少电能损耗。
同时，合理配置不间断电源（UPS）系统，避免过度配置导致的能源浪费。
除了硬件方面的改进，软件优化也能为节能做出贡献。
通过虚拟化技术，可以将多个物理服务器整合为一个虚拟服务器群，提高服务器的利用率，减少服务器的数量，从而降低能耗。
优化数据中心的工作负载，合理分配资源，避免部分设备过度负载而其他设备闲置的情况，也能够提高能源利用效率。
机房的环境管理同样不容忽视。
保持机房的良好密封，减少冷热空气的混合，能够提高制冷效果。
合理控制机房的温度和湿度范围，避免过度制冷或加湿，也能节约能源。
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。
大规模数据中心能耗和环境影响分析
大规模数据中心能耗和环境影响分析随着数字化时代的到来，大规模数据中心在我们的生活中变得越来越重要。
然而，对于这些数据中心的能耗和环境影响也引起了人们的关注。
本文将分析大规模数据中心的能耗情况以及其对环境的影响，并讨论可能的解决方案。
大规模数据中心通常是由数千甚至数十万台服务器组成的庞大设施，用于存储、处理和传输海量的数据。
与此同时，这些数据中心也需要庞大的能源供应来支持其正常运行。
据统计，全球数据中心所消耗的电力已经达到全球总用电量的2%以上，并且预计到2030年这个比例还会继续增长。
因此，数据中心的能源消耗已成为一项严峻的问题。
首先，数据中心的能耗主要来自于服务器、冷却系统和其他辅助设备。
服务器是数据中心的核心部件，它们需要大量的能源来支持数据的存储和计算工作。
同时，为了确保服务器的正常运行，数据中心还需要强大的冷却系统来控制温度。
这些冷却系统的能耗也是不可忽视的。
其次，大规模数据中心的环境影响主要表现在两个方面：一是能源消耗对全球气候变化的影响，二是废热排放对周围环境的影响。
数据中心通过燃烧化石燃料或使用电力来获取能源，这些过程都会产生大量的二氧化碳等温室气体，进而加剧全球气候变化问题。
此外，数据中心在运行过程中产生的废热也是一个问题，如果无法有效处理和利用，将对周围的生态环境造成影响。
针对大规模数据中心能耗和环境影响的问题，有些解决方案已经被提出并开始实施，但还有更多需要探索和改进的空间。
首先，数据中心可以通过能源管理和优化技术来减少能耗。
例如，引入虚拟化技术可以将多个服务器虚拟化在一台物理服务器上运行，从而降低了能源消耗。
此外，还可以使用智能能源管理系统来监控和调整服务器的能耗，以实现更高效的能源利用。
其次，可以采用更环保的能源来源来供应数据中心的能源需求。
例如，利用可再生能源如太阳能和风能来替代传统的化石燃料，可以降低温室气体的排放量并减少对环境的影响。
另外，数据中心的废热可以通过热回收和利用技术来进行处理。
数据中心能耗指标
数据中心能耗指标随着科技的不断进步和互联网的飞速发展，数据中心在现代社会中扮演着至关重要的角色。
然而，数据中心的巨大工作负荷也带来了巨大的能源消耗。
在这篇文章中，我们将探讨数据中心能耗的重要性，并介绍一些常见的能耗指标，以帮助我们更好地了解和监测数据中心的能耗状况。
一、数据中心能耗的重要性数据中心作为储存、管理和处理大量数据的核心设施，需要大量的计算资源和存储设备来支持各种业务和功能。
这些设备和资源的运行不仅需要高速的网络连接，还需要大量的电力供应。
因此，数据中心的能耗问题变得尤为重要。
首先，数据中心的能耗直接影响到企业的运营成本。
据统计，数据中心电力成本可以占到企业总运营成本的30%以上。
高能耗意味着高额的电费支出，会对企业的财务状况产生重要影响。
通过监测和控制数据中心的能耗，企业可以降低运营成本，提高经济效益。
其次，数据中心的能耗也会对环境产生巨大的影响。
据估计，全球数据中心的能耗占到全球电力消耗的2-3%。
高能耗带来的庞大碳排放量对全球变暖和环境污染产生了直接的影响。
因此，通过监测和减少数据中心的能耗，可以降低碳排放，保护环境，实现可持续发展。
二、常见的1. PUE（能效比）PUE是衡量数据中心能效的重要指标，即数据中心总能耗与计算设备能耗之间的比值。
PUE的理想值为1，表示所有电能均用于计算设备运行，而无任何能源浪费。
实际情况中，大多数数据中心的PUE值在1.5-2.0之间。
通过监测PUE值，我们可以评估数据中心的能耗效率，采取相应的措施进行改进。
2. DCiE（能耗效率）DCiE是衡量数据中心能源利用率的指标，即计算设备能耗与整个数据中心总能耗的比值。
DCiE的计算公式为DCiE = 1/PUE。
与PUE 相比，DCiE的数值越高，表示能源利用率越高，能耗效率越好。
通过监测DCiE值，我们可以评估数据中心的能源利用率，为提高能耗效率提供指导。
3. WUE（用水效率）WUE是衡量数据中心水资源利用率的指标，即数据中心总用水量与计算设备能耗之间的比值。
数据中心电源使用率与能耗分析
更高效的硬件设备
更高性能的服务器
随着技术的不断进步，服务器硬件的性能越来越高，这将使得数据中心的电源 使用效率得到提高。
更低能耗的芯片
随着芯片制造技术的不断发展，未来将有更低能耗的芯片问世，这将减少数据 中心的能源消耗。
更智能的运行模式
自动化管理
通过引入人工智能和机器学习技术，未来数据中心可以实现自动化管理，从而降 低电源使用率和能耗。
01
02
03
实时监测
能耗监控系统需要实时监 测数据中心的能耗情况， 包括电力使用情况、冷却 系统用水量等。
远程控制
监控系统应具备远程控制 功能，允许管理员通过远 程终端或移动设备对数据 中心进行能耗管理。
报警机制
监控系统应设置报警机制 ，当能耗超过预设阈值或 出现异常情况时，系统自 动发送报警通知。
THANKS
经济影响
数据中心的能耗成本较高，占总运营成本的很大一部分。提 高电源使用率、降低能耗有助于降低运营成本。
能耗的优化方法
优化服务器和网络设备
采用更高效的服务器和网络设备，如使用低功耗处理器、优化网 络拓扑结构等，以降低能耗。
智能冷却系统
采用智能冷却系统，如使用液冷技术、智能调控温度等，以降低冷 却系统的能耗。
数据中心电源使用率与能耗 分析
2023-11-08
目录
• 数据中心电源使用率概述 • 数据中心能耗分析 • 数据中心电源使用率的优化策略 • 数据中心能耗的监控与报告 • 数据中心电源使用率与能耗的未来趋势
01
数据中心电源使用率概述
电源使用率的定义
电源使用率（Power Usage Effectiveness，PUE）是指数据中心的总电源消耗与IT 设备电源消耗之比。
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信息技术发展的关键基础设施。
随着数据量的爆炸式增长和业务需求的不断提升，数据中心的规模和复杂性也日益增加。
然而，随之而来的是巨大的能源消耗问题，这不仅对企业的运营成本造成了沉重负担，也对环境产生了显著的影响。
因此，对数据中心能耗进行深入分析和研究具有极其重要的意义。
数据中心的能耗构成十分复杂，主要包括 IT 设备、制冷系统、供电系统以及照明和辅助设施等多个方面。
其中，IT 设备如服务器、存储设备和网络设备是能耗的主要来源。
这些设备在运行过程中不断进行数据处理和传输，消耗大量的电能。
制冷系统则是为了保证 IT 设备在适宜的温度环境下工作，其能耗通常占据数据中心总能耗的相当大比例。
供电系统包括变压器、配电柜和不间断电源（UPS）等，用于将市电转换为稳定可靠的电力供应给数据中心的各种设备，这一过程中也会产生一定的能量损耗。
此外，照明、监控和消防等辅助设施虽然单个能耗较小，但整体累加起来也不容忽视。
影响数据中心能耗的因素众多。
首先是设备的性能和效率。
高性能的服务器和存储设备在处理相同任务时可能会消耗更少的能源，但同时其购置成本也相对较高。
因此，在设备选型时需要综合考虑性能、能耗和成本等因素，以达到最优的性价比。
其次，数据中心的布局和架构也会对能耗产生影响。
合理的机房布局可以优化气流组织，提高制冷效率，减少制冷系统的能耗。
再者，服务器的负载率也是一个关键因素。
当服务器负载较低时，其能源利用效率往往不高，造成能源的浪费。
因此，通过合理的资源调度和虚拟化技术，提高服务器的负载率，可以有效降低能耗。
为了准确评估数据中心的能耗状况，需要采用一系列的监测和测量技术。
常见的方法包括安装智能电表、传感器和监控软件等。
智能电表可以实时监测数据中心各个设备和系统的电力消耗，传感器可以测量温度、湿度和气流速度等环境参数，监控软件则可以将这些数据进行收集、分析和可视化展示，帮助管理人员了解数据中心的能耗情况，并及时发现潜在的能源浪费问题。
- 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)。
1 / 8 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 . 2 / 8 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： .
3 / 8 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4 / 8
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式运行。系统示意图如下图所示：
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。
开式冷却塔 板式换热器 精密空调 冷水机组 5 / 8
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。 时间 7月 8月 9月 10月 11月 12月 天数 31 31 30 31 30 31 总用电量 （度） 408,300 482,400 492,240 545,580 555,180 650,040
平均用电/天(度) 13,171 15,561 16,408 17,599 18,506 20,969
办公用电、空调、UPS损耗及照明用电/天(度)
4,881 6,052 5,957 6,844 4,829 5,186
UPS用电/天(度) 7,487 9,509 10,451 11,304 13,677 15,783
PUE值/天 1.76 1.64 1.57 1.56 1.35 1.33 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