数据中心能效测评指南(V1.0)

数据中心能效测评指南(V1.0)
数据中心能效测评指南(V1.0)

3CPP
China Cloud Computing Promotion and Policy Forum
3CPP—TR01—2012
“云计算发展与政策论坛”技术报告
数据中心能效测评指南
(V1.0)
云 计 算 发 展 与 政 策 论 坛 2012-3-16
发布

概 述
本指南根据国际相关组织的研究成果,结合我国数据中心实际 发展情况,定义了电能利用效率(PUE) 、局部 PUE、制冷/供电负 载系数和可再生能源利用率四个能效指标,提出了具体的测量方法 和测量数据的发布要求等。 本指南可用于对数据中心的能效进行测量,便于运营者了解数 据中心的整体能效状况,也可为用户比较不同数据中心之间的能效 提供参考基准。 本指南是在政府相关部门的指导和支持下,由“云计算发展与政 策论坛”组织会员单位的相关专家共同编写的。在编写过程中,得到 了 中 国 通 信 标 准 化 协 会 (CCSA) 和 绿 色 网 格 组 织 (The Green Grid,TGG)的大力支持。 本指南将根据数据中心节能技术、能效指标、测量水平等的发 展,不断修订和完善。
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一.
前言
当前我国各类数据中心总量约 43 万个1, 可容纳服务器共约 500
万台。其中经营性数据中心机房 921 个,面积约 88 万平米,机柜 数月 17.7 万个,可容纳服务器约 200 万台2。随着云计算的快速发 展, 未来 5 年我国对数据中心流量处理能力的需求将增长 7~10 倍, 机房面积需要再翻一番才能满足云计算发展的需求。 2011 年, 我国数据中心总耗电量达 700 亿千瓦时, 已经占到全 社会用电量的 1.5%,相当于 2011 年天津市全年的总用电量。数据 中心的高能耗,不仅给企业带来了沉重的负担,也造成了全社会能 源的巨大浪费。为了推动数据中心的节能减排,工业和信息化部在 《工业节能"十二五"规划》提出, “到 2015 年,数据中心 PUE 值需 下降 8%”的目标。 国家发改委等组织的“云计算示范工程”也要求示范 工程建设的数据中心 PUE 要达到 1.5 以下。 我国目前尚未建立统一的数据中心能效指标体系,也缺乏相应 的评估标准,使得各数据中心公布的能效数据往往不能准确反映真 实能耗水平,不同数据中心的能效结果间也缺乏可比性,给业界带 来诸多不便,也不利于数据中心节能减排目标的实现。
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数据来源:Gartner,截止时间:2010 年底。 数据来源:工信部电信研究院,截至时间,2011 年。 2

二.
数据中心的能耗组成
数据中心一般由所在地电网或专用的发电设施提供电力,经过
变、配电等环节处理后,为数据中心的用电设备提供电源。数据中 心的电能消耗由以下部分组成(如图1):IT设备、制冷设备、供配 电系统、照明等其它消耗电能的数据中心设备。
图1 典型数据中心能耗组成3
IT设备包括计算、存储、网络等不同类型的设备,用于承载在 数据中心中运行的应用系统,并为用户提供信息处理和存储、通讯 等服务。IT设备的具体类型包括:(1)服务器类,例如机架式、刀片 式(含机框)或塔式等服务器;(2)存储类,包括磁盘阵列、SAN (Storage Area Network,存储区域网络)交换机等存储设备,以 及磁带库、虚拟带库等备份设备;(3)网络类,包括交换机、路由器, 以及防火墙、VPN(Virtual Private Network,虚拟专用网络)、负
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数据来源:TGG .White Paper 02 Green_Grid_Guidelines,2007 3

载均衡等各类专用网络设备;(4)IT支撑类:主要包括用于运行维护 的监控管理等设备。 数据中心制冷设备是为保证IT设备运行所需温、湿度环境而建 立的配套设施,主要包括:(1)机房内所使用的空调设备,包括机房 专用空调、行间制冷空调、湿度调节设备等;(2)提供冷源的设备, 包括风冷室外机、冷水机组、冷却塔、水泵、水处理等;(3)如果使 用新风系统,还包括送风、回风风扇、加/除湿设备、风阀等。 数据中心供配电系统用于提供满足设备使用的电压和电流,并 保证供电的安全性和可靠性。供配电系统通常由变压器、配电柜、 发电机、 UPS (Uninterruptible power supply, 不间断电源) 、 HVDC (High Voltage Direct Current,高压直流)、电池、机柜配电单元 等设备组成。 数据中心中其它消耗电能的基础设施,包括照明设备、安防设 备、灭火、防水、传感器以及相关数据中心建筑的管理系统等。
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三.
数据中心的能效指标
数据中心能效指标是衡量数据中心能效的量化标准,它可以反
映数据中心运行过程中的电能利用情况,作为数据中心设计和运维 改进的重要依据,并为不同数据中心之间能效比较提供依据。 综合考虑数据中心能效指标的可测量性、 可比较性和可优化性, 本技术规范将PUE、局部PUE、制冷/供电负载系数和可再生能源利 用率等四类能效指标作为数据中心能效测评的基本指标。
3.1
电能利用效率 PUE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
础设施能效的指标,其计算公式为: PUE = 数据中心总耗电/IT设备耗电 数据中心的总耗电是维持数据中心正常运行的所有耗电,包括 IT设备、制冷设备、供配电系统和其它设施的耗电的总和。如果数 据中心所在建筑同时用于办公等其它用途,则办公等所消耗的电能 不包括在数据中心总耗电中。在数据中心中,只有IT设备的耗电被 认为是“有意义”的电能。 PUE的实际含义,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。根据定义,PUE值的取值范围为1.0
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到无穷大,数据中心机房的PUE值越大,则表示制冷和供电等配套 基础设施所消耗的电能越大。PUE定义简单、易于操作,只需分别 测量出数据中心总耗电和IT设备耗电,就能计算出数据中心的PUE 值。
3.2
局部电能利用效率 pPUE(Partial PUE,局部电能利用效率)4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(也称为Zone)。例如,一个多层数据 中心建筑中的一个机房,或者一个集装箱数据中心的集装箱模块, 都可以作为一个Zone。
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参考:The Green Grid. Data Center Efficiency Metrics: Partial PUE(TGG Technical Forum 2011) 6

图 2
局部PUE计算示意图
如图 2所示,如果将数据中心划分为Zone1和Zone2两个分区, 则数据中心的整体PUE计算公式为: PUE= (N0+N1+N2+I1+I2) / (I1+I2) 其中:I是IT设备耗电,N是非IT设备耗电。 Zone1和Zone2两个分区的局部PUE为: pPUE1= (N1+I1) / I1 pPUE2= (N2+I2) / I2 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值较大的部分设备或区域的能效。局部PUE 适合用于基于集装箱、模块化数据中心或者由多个建筑和机房构成 的较大型数据中心的局部能效评估。
3.3
制冷/供电负载系数 制冷/供电负载系数5分别是:CLF(Cooling Load Factor,制冷
负载系数),定义为数据中心中制冷设备耗电与IT设备耗电的比值, 即 CLF = 制冷设备耗电 / IT设备耗电 PLF(Power Load Factor,供电负载系数),定义为数据中心 中供配电系统耗电与IT设备耗电的比值,即
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参考:The Green Grid White Paper 1: Green Grid Metrics: Describing Data Center Power Efficiency,2007 7

PLF = 供配电系统耗电 / IT设备耗电 CLF和PLF可以看作是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。 如果忽略照明、安防等其它少量耗电,则有以下的近似公式: 数据中心总耗电≈制冷设备耗电+供配电系统耗电+IT设备耗电 以上各项除以IT设备耗电,可以变换得到 PUE ≈ CLF + PLF +1
3.4
可再生能源使用率 可再生能源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。可再生能源对 环境无害或危害极小, 而且资源分布广泛, 适宜就地开发利用。 RER (Renewable Energy Ratio, 可再生能源利用率)用于衡量数据中心 利用可再生能源的情况,以促进可再生、无碳排放或极少碳排放的 能源利用。 RER的定义为: RER = 可再生能源供电 / 数据中心总耗电
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四.
能效指标的测量方法
能效测量方法是为计算数据中心能效,对数据中心及其子系统
耗电进行测量的方法,包括测量点、测量周期及测量设备的要求等。
4.1
能效指标测量点 (1) PUE指标测量点 为计算PUE,需要在如图3所示的数据中心示意图中,测量数据
中心总耗电及IT设备耗电,具体测量点如下: 数据中心总耗电。在正常情况下,数据中心的电能由市电提供, 测量点应取市电输入变压器之前,即图3中的M1点。当市电故障情 况下,柴油发电机产生的电力(图3中的M2点)作为数据中心总耗 电的测量点。如果是多用途机房楼,数据中心总耗电计算中,需减 去在M4点测量的办公等其它耗电。 IT设备耗电。 严格来说, IT设备耗电应该在各IT设备输入电源处 测量耗电量并进行加总,但由于IT设备数量较多,这一方法将大大 增加测量工作量和成本。因此,在实际操作中,可在UPS输出或者 列头柜配电输入处进行测量,将测量值加总作为IT设备耗电,测量 点即图3中的M3点。
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图3
PUE指标的测量点
确定测量点之后,根据定义,PUE的计算方法为: PUE = (PM1 + PM2 – PM4) / PM3 其中PM1为在M1点测得的用电量,依此类推。 (2) pPUE指标测量点 pPUE的具体测量与Zone的定义有关,在如图4所示的区域 Zone1的供配电系统示意图中,可在M1点测量此区域总耗电,在M2 点测量IT设备耗电。
图4
局部PUE指标的测量点
根据定义,Zone1区域的pPUE为:
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pPUE = PM1 / PM2 (3) CLF/PLF指标测量点 为计算CLF和PLF指标,需要在PUE测量点的基础上,增加制 冷设备耗电、 照明等其他设备耗电的测量点, 即图5中的M5、 M6点。
图5
CLF/PLF指标的测量点
根据定义,CLF和PLF的计算公式分别为: CLF = PM5 / PM3 PLF = (PM1 + PM2 –PM3– PM4 – PM5– PM6) / PM3
(4) RER指标测量点 如图6所示, 为计算RER指标, 需要分别测量不同供电方式供给 数据中心的用电量,从而计算出可再生能源供电占数据中心总耗电 的比例。
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M1 (r%) 市电
M2 柴油发电机
数据中心 M3
自供 可再生能源
图6
RER指标的测量点
可再生能源供电可能来自市电(例如水电),也可能来自于自 供(例如数据中心装配太阳能或风能发电机)。假定市电中可再生 能源占比为r%,则根据定义,RER的计算公式为: RER = (PM1*r% + PM3) / (PM1 + PM2 + PM3)
【注:在实际测量中,由于测量位置、测量仪表和共享电力等的限制, 有时耗电量可能无法直接测量得到或测量数值不精确,因此必须通过一定的 方法进行间接测量和估算。 对制冷设备能耗来说,采用水冷空调的数据中心通常与所在建筑的办公 场所等共用冷水机组,为测量数据中心制冷所消耗的电能,可测量或估计数 据中心和其它负载之间的热负荷比例(根据水流量、水温的设置等),然后 根据比例将冷水机组消耗电能的一部分分配给数据中心。计算pPUE的区域与 其它区域有共享制冷系统时,也可采用这种方法进行间接测量和估算。 对供配电系统来说,在测量供配电系统能耗的过程中,如果指定的测量 点难以安装测试设备,可根据相关设备的能效因子进行间接推算。例如,在
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PUE测量中,如果无法在数据中心变压器之前直接测量数据中心的总能耗,可 根据变压器之后的实测值进行推算。 此外,当需要从数据中心总耗电中扣除办公等耗电时,也可采取按比例 分摊的方式,将对应的供配电系统的损耗进行扣除。 当采用间接测量或者估算方法时,需要在发布数据时加以说明。】
4.2
测量时间和频率 能耗指标的数值受各种因素的影响,会随季节、节假日和每天
忙闲时段的改变发生变化,因此为全面、准确了解数据中心的能效, 推荐采用固定测量仪表,对数据中心能耗进行持续、长期的测量和 记录。 若数据中心未安装固定测量设备,可采用钳形功率计等设备测 量数据中心及IT设备等的短时用电量。 建议测量的周期和频率如下:(a) 每次测量不小于一小时;(b) 每天测量不少于2次, 建议在业务忙时和闲时分别进行; (c)每月不少 于3天,建议在5日、15日、25日进行测量。 如无特殊说明,数据中心的PUE、pPUE、CLF、PLF和RER等 能效指标,是指采用固定测量仪表,在指定测量点测量并记录至少 一年的数据。数据中心如果选择公布季度、月份、周、天或小时发 布能效数据,必须对其能效周期加以说明。其中季度可按照春季(3 月-5月)、夏季(6月-8月)、秋季(9月-11月)、冬季(12月-2月) 划分。
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4.3
测量设备与系统
(1) 必须在规定的对应测量点进行测量。 可安装固定测量设备, 也可以利用供电、空调或IT设备内置的测量功能。 (2)测量设备的精度要求误差不超过±3%,解析度不低于 0.1kWh (3) 建议采用支持通过网络自动上报或者自动获取能耗数据的 智能测量仪表,实现能耗远程、自动化采集。 (4) 建议建设能效管理系统,实现对能耗数据的统计、分析和 能效指标的自动计算。
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五.
能效指标的发布要求
即使采用了相同的指标定义、测量点、测量周期和测量工具,数
据中心的能效仍然可能会因为其所在地理位置、功率密度、主要业 务类型、IT设备上架率等不同而产生明显差异。为更加全面、准确 的反映数据中心能效,在公布能效指标数值时,建议包括以下相关 信息: y 数据中心所在的地理位置,至少精确到具体的城市; y 数据中心时测试的具体时间段、室内外温湿度等; y 数据中心的设计功率密度,单位为kW/机架; y 数据中心规模,以总电容量计算(kW); y 数据中心实际使用率、上架IT设备功率占总设计IT功率的比 例; y 数据中心建筑形式,单体机房、与办公等混用或者模块化等; y 数据中心用途,企业应用、互联网应用、客户设备托管等; y 数据中心供电和制冷方式,例如高压直流,风冷/水冷式空调、 自然冷源(说明年使用时长); y 是否采用了间接测量和估算方法, 估算时的测量点、热负荷 比例和估算方法等。
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六.
IDC PUE IT SAN VPN UPS
缩略语
Internet Data Center Power Usage Effectiveness Information Technology Storage Area Network Virtual Private Network Uninterrupted Power Supply 因特网数据中心 电能利用效率 信息技术 存储区域网络 虚拟专用网络 不间断电源 高压直流 局部PUE 制冷负载系数 供电负载系数 可再生能源利用率
HVDC High Voltage Direct Current pPUE CLF PLF RER Partial PUE Cooling Load Factor Power Load Factor Renewable Energy Ratio
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七.
与 TGG 能效指标的比较
TGG提出的数据中心能效指标主要有PUE、CUE(Carbon
Usage Effectiveness, 碳利用效率) 、 CLF/PLF、 ERE (Energy Reuse Effectiveness,能源再利用效率)等,但是除了PUE和CLF/PLF, 本论坛研究发现其他指标在可测量性和可适用性等方面均存在一定 局限性。 CUE需要测算数据中心的CO2 排放量或者根据CEF(Carbon Emission Factor碳排放因子)进行推算。CEF由当地政府(如美国 能源信息管理局)公布,因此CUE在可测量性和适应我国国情方面 存在问题。ERE是对数据中心排出的热气进行再利用情况下的能源 指标,但是目前我国数据中心极少有对排出的热气进行再利用的, 因此该指标在我国的实际应用尚需时日。 本指南根据我国太阳能、风能等可再生能源发展迅速的现状, 新提出了RER指标(可再生能源利用率),针对利用可再生能源供 电的数据中心,该指标可以衡量可再生能源的使用情况,以推动数 据中心可再生能源的发展。论坛已经将该指标提交给TGG讨论。 本指南还对能效指标的测量方法进行了细化,明确了每个能效 指标的各个测量点、给出了间接测量和估算的建议、完善了测量时 间和测量频率、对测试设备提出了具体的精度等要求,并提出了具 体的能效指标发布要求,实现了数据中心能效指标的可测量、可发
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布和可比较。
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八.
论坛简介
云计算发展与政策论坛是在工业和信息化部、国家发展和改革
委员会、科学技术部等的指导和支持下,于2011年8月29日在北京 成立的。 本论坛由工业和信息化部电信研究院、中国电信集团公司、中 国移动通信集团公司、中国联合网络通信集团有限公司、深圳市腾 讯计算机系统有限公司、百度在线网络技术(北京)有限公司、阿 里巴巴网络有限公司、盛大计算机(上海)有限公司、中国科学院 计算技术研究所、北京世纪互联宽带数据中心有限公司、北京蓝汛 通信技术有限责任公司、华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公 司、北京云基地企业管理有限公司、新浪网技术(中国)有限公司、 北京奇虎科技有限公司、北京瑞星信息技术有限公司、中金数据系 统、北京华胜天成科技股份有限公司、上海贝尔股份有限公司等20 家单位组成。 本论坛以促进云计算在中国的发展为核心目标,搭建政府主管 部门与产业界、标准组织以及科研机构的交流与互动平台,推动政 府和产业链各方在云计算相关政策法规研制、产业发展、应用分析 和推广、技术和标准研究、安全保障等方面开展深入交流与紧密合 作,促进云计算产业在中国的长远发展。
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数据中心(IDC机房)的能耗组成

数据中心(IDC机房)的能耗组成 目录 0、前言 (1) 1、IT设备 (1) 2、制冷设备 (2) 3、供配电系统自身的消耗 (2) 4、其他消耗电能的数据中心设施 (3) 5、实例分析(附图) (3) 0、前言 作为互联网的物理基础,除了常规的数据中心,全球还有超大型数据中心,它们往往有几万和几十万的服务器,占地面积大,位置隐蔽,耗电量更是吓人。据统计,目前全球数据中心的电力消耗总量已经占据了全球电力使用量的百分之三,有行业分析师认为,到2025年,全球数据中心使用的电力总量按现在的电力价格来估算的话,将会超过百亿美元,年均复合增长率将达到6%。接下来我们将分析一下数据中心的能耗组成。 1、IT设备 IT设备包括数据中心中的计算、存储、网络等不同类型的设备,用于承载在数据中心中运行的应用系统,并为用户提供信息处理和存储、通信等服务,

同时支撑数据中心的监控管理和运行维护。 IT设备的具体类型包括:服务器类,包括机架式、刀片式(含机框)或塔式等不同形式百否器了存储类:包括蓝盘阵列、SAN 交换机等存储设备以及磁带库、虚拟带库等备份设备;网络类,包括交换机、路由器以及防火墙、VPN、负载均衡等各类专用网络设备;IT支撑类,主要包括用千运行维护的KYM、监控管理等附属设备。 2、制冷设备 数据中心制冷设备是为保证IT设备运行所需温、湿度环境而建立的配套设施,主要包括:机房内所使用的空调设备,包括机房专用空调、行间制冷空调、湿度调节设备等;提供冷源的设备,包括风冷室外机、冷水机组、冷却塔、水泵、水处理设备等;如果使用新风系统,还包括送风、回风风扇、风阀等。 目前,空调系统已成为数据中心最大的能耗来源之一,我国数据中心空调系统能耗占数据中心总能耗40%左右,几乎与IT设备相当,因此空调系统常被认为是当前数据中心提高能源效率的重点环节。 3、供配电系统自身的消耗 数据中心供配电系统用于提供满足设备使用的电压和电流,并保证供电的安全性和可靠性。供配电系统通常由变压器、配电柜、发电机、UPS、电池、HVDC、机柜配电单元等设备组成。

2010空调能效检测报告

2010空调能效检测报告 2010/6/29 《瞭望东方周刊》记者邢静 | 北京、上海报道 能效标识与财政补贴挂钩可能在一定程度上更会刺激一些企业铤而走险、虚标能效标识2004年8月,国家发改委、国家质检总局联合发布的《能源效率标识管理办法》,标志着中国能效标识制度正式建立。从2005年3月起,国家相继对空调、冰箱、洗衣机、热水器和电磁炉等产品正式实施了能效标识制度。 能效标识成了“金标” 2009年6月1日,国家正式在空调行业实施“节能产品惠民工程”,对达到定频空调能效比标准1、2级的空调实施300元~850元的财政补贴销售。 无疑,这一政策的出台使能效标识不再只是一个生产厂家为获取消费者青睐而广而告之的宣传噱头,对空调厂家而言,能效标识成了能实实在在带来巨大利益的“金标”。 据财政部统计,截止到2010年4月底,“节能产品惠民工程”已发放财政补贴资金70多亿元。 这种真金白银的财政杠杆对高效节能空调市场的撬动立竿见影。2008年以前,中国能效等级为1、2级的高效节能空调市场份额一直徘徊在5%左右,70%以上为不节能的5级空调。在财政补贴的推动下,高效节能空调销售量大幅攀升,市场占有率迅速提高,今年5月已达到80%以上。据不完全统计,一年来,高效节能空调推广数量超过1500万台,为2002年的10倍以上。 2010年6月1日起,空调能效新国标正式实施。按照国家质检总局、国家标准委联合发布的新《房间空气调节器能效限定值及能效等级》强制性国家标准,定频空调能效等级将由原来的5个等级(分体式空调器标准规定值1级3.40,2级3.20,3级3.00,4级2.80,5级2.60)调整为3个等级(分体式空调器标准规定值1级3.60,2级3.40,3级3.20),原3级以下能效空调将被确定淘汰,原2级能效降为新3级,并成为行业准入门槛,原1级降为新2级,新能效标准将能效限定值提高了23%左右。同时,针对定频空调能效比新标准1、2级的国家高效节能空调的财政补贴政策继续延长一年,但补贴额度有所调整,从原先的300~850元下调至150~250元。 监管之惑 但自能效标识制度实施之日起,就有业内人士忧虑,企业轻而易举就能获得能效标识,为监管困难埋下了伏笔。 由于能效标识制度上采取的是“生产者或进口商自我声明、备案,政府有关部门加强监督管理”的实施模式,也就是说,能效标识上的各种数据都是由生产厂家自己标注的,备案时虽要求企业出具相关检测报告,但检测数据并没要求出于第三方检测机构,具备检测能力的企业可在企业实验室进行检测。 因此,这其实是企业的自我声明。在一些业内人士看来,能效标识与财政补贴挂钩可能在一定程度上更会刺激一些企业铤而走险、虚标能效标识。 有鉴于此,本刊编辑部在空调能效新国标实施之际选取11个市场主流品牌、随机抽取30个空调器样本,分别委托国家家用电器质量监督检验中心、国家电器能效与安全质量监督检验中心进行空调实际能效比检测。 在历时两个多月的抽取样本和检测中,本刊选取各品牌样本的数量主要根据各品牌占据的市场份额:格力6台、美的6台、志高4台、海尔3台、奥克斯3台、科龙2台、格兰仕2台、三菱重工1台、松下1台、LG1台、月兔1台。 在本刊选取的30个空调器样本中,除松下KFR-28GW/SC1为2级(6月1日前实施的能效标准)能效样本,其他29个样本均为1级(6月1日前实施的能效标准)能效样本。6月1

国家绿色数据中心试点评价指标体系(2017))

附件1 国家绿色数据中心试点评价指标体系(2017) 为科学评价国家绿色数据中心试点单位创建情况,依据《国家绿色数据中心试点工作方案》(工信部联节〔2015〕82号)相关要求,制定本评价指标体系。 一、适用对象 国家绿色数据中心试点单位。 二、主要指标 指标主要包括先进适用技术推广使用、运维管理体系建设、能效提升、水资源利用、有害物质控制、废弃电器电子产品处理、可再生能源和清洁能源应用等方面内容。具体如下表。 指标名称要求分值备注 电能使用效率η(PUE 或EEUE数 值)η ≤ 1.2 50分 50分1.2 < η ≤ 1.692-35*η1.6 < η ≤ 1.8124-55*η 1.8 < η ≤ 2115-50*η 2 < η ≤ 2.285-35*η2.2 < η0分 供电系统 改造 具备能效提升管理制度5分

参照国标GB/T 32910.3安装 电能分项计量系统 5分 水资源利用供水系统具备分项计量系 统,可出具监测点设置示意 图 5分 参照监测手册,进行水资源 使用自查,并具备阶段性报 告 5分 具有水资源使用管理制度及 节水管理办法 5分 碳排放监测参照监测手册,进行碳排放 自查,并具备阶段性报告 3分具有碳排放监测制度,将碳 排放纳入考核指标,并制定 奖罚机制 2分 有害物质控制建立“绿色采购”制度,优先 采购满足国家有关绿色设计 产品评价要求或满足相关节 能、节水、有害物质限制标 准要求的设备和产品 4分 建立有毒有害物质清单及管 理制度 4分 废弃电器电子产品处理与具有资质的回收处理企业 签署回收处理协议或将废弃 电器电子产品交由具有资质 的回收处理企业处理并具备 交付记录 2分 建立废弃电器电子产品回收 处理制度及记录 2分

8种有效降低数据中心能耗的方法

随着新一代数据中心建设浪潮的兴起,随着企业机房里服务器的密度越来越高、数量越来越大,电力消耗和散热能力正在成为企业IT管理员重点关注的问题,数据中心所消耗的电力以及要冷却这些被转化为热量的电力消耗都达到了越来越高的水平。电力的巨大消耗带来各种严峻问题,巨额的电力成本会让企业的整体成本上升,并且,相对而言在一段时期内任何一个数据中心的电力供给都是有限的,所以即便是通过增加硬件来力求平衡,最终页仍然要面对电力供给与占地面积的问题,在日益倡导绿色环保和严格审核的低碳时代,降低数据中心的能耗极为必要。 在保证数据中心基础设施的最低电力供给的同时又能显著减少电力消耗与电力成本的方法有以下这些: 1、服务器虚拟化 服务器的电力消耗占整个数据中心电力消耗的一半左右,虚拟化技术让一台物理服务器可以运行多个多个虚拟主机,这让单独服务器的计算资源可以被多个环境共享,通过调整服务器的负载,可以让计算资源得到充分利用。降低二氧化碳排放量,降低管理和运营成本。 服务器虚拟化技术降低成本是非常明显的,平均来说,以一个月为周期,和应用多台服务器的非虚拟化站点相比,应用虚拟化技术的服务器站点在数据流量、能耗、受攻击威胁和总体拥有成本只有前者的10%。 虚拟化技术让企业更加绿色,运行多台服务器会产生大量的热量,并需要额外的能耗进行冷却。通过虚拟化技术,30台服务器可以整合到3台,这可以降低15至30吨的二氧化碳排放量——相当于在公路上减少7辆汽车。 2、采用现代化冷却系统 HVAC系统通常是数据中心第二大耗电系统,据Data Center Users Group估计,消耗的电能占数据中心能源消耗的37%。空气调节系统只有在处理小范围时才能到达较高效率,面对大规模的数据中心,多数冷却系统的冷却任务都无法最优化处理,冷却效率非常低。通常,用现代化、模块化和更高效的组件替代一些传统空调设备进行冷却处理可以节约大量电能。 在气候条件便利的情况下,采用类似用外部冷空气替代电力系统来进行冷却等更节能的方式,将可以更加节约电能。 3、重组数据中心 数据中心的数量和规模的扩大在过去的几年中非常明显,而服务器则被随处安装,非常缺乏计划性。这导致了数据中心的发热与散热不均,超载的IT环境也很难保证冷却系统的最优化运行。 对数据中心服务器的物理位置进行重组,例如配置冷、热通道,都可以显著减少冷却系

数据中心能效管理多目标优化策略研究

数据中心能效管理多目标优化策略研究 在大数据的时代背景下,随着云计算技术在全世界的快速普及和发展,云数据中心的基础设施和相关配套设施的数量也在高速地增长。数据中心大量的计算密集型和数据密集型操作需要快速有效地响应,以保证数据中心的正常运转。海量服务器间的协同配合会产生大量的能源消耗,同时,数据中心对于能源的利用率还待提高,这样就对云数据中心运营成本造成巨大的浪费。因此,云数据中心的能耗问题亟待解决。 当前,云数据中心的能耗问题得到了国内外学者的广泛关注,主要的解决策略分为硬件节能和软件节能策略两个方面,在软件节能方面,其中的虚拟化技术已经被证实是解决云数据中心能耗问题的有效途径,也是本文的关注重点。本文主要聚焦于虚拟机选择和虚拟机分配过程。实时虚拟机(VM)整合是提高绿色数据中心能效管理水平的有效方法。目前,绿色数据中心的能耗评估模型是以CPU占用率为主要的影响因素。 然而,由于GPU的密集处理产生巨大的能耗,原有的能耗评估模型并不适合于数据密集型计算。在本文中,我们提出了基于CPU和GPU利用率的一种新的能效管理评估模型,并提出两种实时动态迁移虚拟机的策略:一个应用于虚拟机选择,另一个应用于虚拟机分配。一些研究人员已经分别基于VM选择策略或VM分配政策提出了自己的解决方案。然而,将虚拟机选择和虚拟机分配这两个策略集成在一起,将会得到一个更为高效的实时动态迁移的虚拟机整合策略。 基于此,一个快速的基于人工蜂群算法(ABC)的实时VM整合策略被提出,并结合适合数据密集型计算的能耗评估模型共同组成DataABC策略。DataABC采用了人工蜂群算法的思想,从而得到一个快速并且具有全局优化特点的虚拟机迁移策略。与其他经典的虚拟机整合策略相比,DataABC的总能耗下降明显。在虚拟机分配过程中,传统的分配策略存在着分配速度难以满足数据密集型作业要求的特点,以及容易陷入局部最优等现象。 因此,为了满足数据密集型作业对于响应速度的需要,本文引入梯度下降算法,加快人工蜂群算法搜寻局部最优解的速度,同时引入模拟退火算法,加强人工蜂群算法搜寻全局近似最优解的能力,使空闲节点关闭或者休眠来达到节能的目的,从而减少了能源消耗,提高了资源使用效率,减少了数据中心的运营成本。研

能效测试报告

报告编号:NMSB-DX-RG-11-0204 锅炉能效测试报告 项目名称:武川热力有限公司第三热源厂3#炉能效测试 测试方法:锅炉运行工况热效率简单测试(反平衡法) 锅炉型号:130-70-AⅡ 委托单位:武川热力有限公司第三热源厂 测试地点:武川热力有限公司第三热源厂 测试日期:2011年11月9日 内蒙古自治区锅炉压力容器检验所 注意事项 1、本报告书应当由计算机打印输出,或者用钢笔、签字笔填写,字迹要工整,涂改无效。

2、本报告书无审核、批准人员签字无效。 3、本报告书无测试机构的试验专用章或者公章无效。 4、本报告书一式三份,由测试机构和使用单位分别保存。 5、受检单位对本报告结论如有异议,请在收到报告书之日起15日内,向测试机构提出书面意见。 单位地址:呼和浩特市赛罕区呼伦南路261号 邮政编码:010020 联系电话: 传真: 目录 一、锅炉能效测试综合报告..........................第 1 页 二、锅炉能效测试项目..............................第 2 页

三、锅炉能效测点布置及测试仪表说明................第 3 页 四、测试数据综合表................................第 5 页 五、锅炉设计数据综合表............................第 8 页 六、能效测试结果汇总表....................... .. .第 10 页

一、锅炉能效综合测试报告 报告编号:NMSB-DX-RG-11-0204

数据中心能耗分析

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

数据中心能效研究报告

中国数据中心能效研究 报告

前言 数据中心是我国实现经济转型升级的重要基础设施,提供的巨大 数据处理能力是国家战略资源,是实现智能制造、互联网+、物联网、云计算、大数据等技术和应用的基础保障,同时因其巨大的能源消耗和对环境的影响使绿色数据中心成为中国制造2025 中绿色制造中的重点领域。数据中心在我国未来一段时期内将持续快速发展,同时需进行有效管理实现其低碳绿色可持续发展。 数据中心是提供数据计算、存储、交换等资源的服务和其他应用 服务的电子信息基础设施,具备以下特点和作用: 1)是支撑经济转型的重要电子信息基础设施和服务平台 数据中心是提供大规模数据交换、计算、存储等功能的核心基础设施,是满足大规模数字化、网络化、虚拟化和智能化需求的核心节点,是政务、金融、商务、制造、科研和民生服务等活动开展的重要保障。因此数据中心是我国开展经济转型的关键配套和支撑基础设施和服务平台。 2)是支持科技发展和创新的重要载体 数据中心是提供计算等能力的资源池。智能制造、物联网、云计算、大数据等新兴技术和应用以及科学研究等方面的发展和创新都需要以海量数据处理为基础,需要大量调用计算资源开展。数据中心的

核心任务之一就是承载该方面的需求。 3)是信息安全的关键节点 数据中心作为海量数据集中处理的物理设施和平台,由于其在信息链路中的核心作用必然成为信息安全的关键节点。数据中心的安全除信息安全技术领域外还包括计算机机房的物理环境安全。IT 系统无法规避由于运行环境不能满足要求而导致的功能丧失。 4)是节能重点对象 数据中心耗能巨大,对资源需求多样。根据美国能源局的统计数据中心的年耗电量已经占美国年发电量的 1.5%,据估算我国数据中心的年耗电量占比与美国基本相当,已经达到三峡的年发电量。依据对我国全国范围内7000 多家数据的耗电量的调研,不考虑规模前提下,数据中心单体年均耗电量超过一百万度。数据中心在大量耗电的同时也消耗大量水等其他资源。 在新常态下我国的数据中心领域的发展存在着挑战又有着机遇。从人类社会经济的总体发展历程来看经历了从农耕经济到工业制造经济到技术经济再到信息经济的基本过程。在以德日为代表的技术经济受到美国为代表的信息经济的巨大挑战后,如何加强信息化和工业化的深度融合,使信息经济红利可以反哺回制造业等实体经济,这是我国乃至世界范围内共同面临的课题。我国也明确提出了中国制造

绿色数据中心评价指标体系

绿色数据中心评价指标体系 一、评价指标体系 绿色数据中心评价指标体系由能源资源高效利用情况、绿色设计及绿色采购、能源资源使用管理、设备绿色管理和加分项等5个方面、17个指标项组成,具体详见下表。 二、指标说明及评分规则 绿色数据中心各评价指标的具体指标说明及评分规则如下。

(一)能源资源高效利用情况 1.电能利用效率(PUE) 1.1指标说明 依据《电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法》(YD/T2543-2013)规定测得的连续一年内数据中心总耗电与数据中心IT设备耗电的比值。 1.2评分规则 总分60分。 所申报数据中心实际得分按照公式“80-20×PUE”进行计算。 2.设计指标达标情况 2.1指标说明 连续一年内数据中心实际能源资源利用水平与设计水平的比较。 2.2评分规则 总分3分。 连续一年内所申报数据中心实际能源资源利用水平不低于相关政府部门批复的设计指标水平得3分,否则不得分。 3.IT设备负荷使用率 3.1指标说明 连续一年内数据中心机柜实际平均用电负荷功率与数据中心机柜标称平均功率的比值。 连续一年内数据中心机柜实际平均用电负荷功率=依据《电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法》(YD/T2543-2013)规定测得的测量周期为1年的IT设备耗电量÷总安装机柜数÷8760 数据中心机柜标称平均功率=数据中心机柜标称功率总和

÷总安装机柜数 3.2评分规则 总分3分。 所申报数据中心IT设备负荷使用率不低于70%,得3分;低于70%但不低于50%,得2分;低于50%但不低于30%,得1分;低于30%不得分。 4.可再生能源使用比率 4.1指标说明 连续一年内数据中心通过直接购买并应用可再生能源电力、在中国绿色电力证书认购平台上认购绿色电力证书代表电量、应用自建分布式可再生能源电站所发电力等方式使用的具有直接所有权的可再生能源电量与依据《电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法》(YD/T2543-2013)规定测得的同时期内数据中心总耗电量的比值。 4.2评分规则 总分2分。 所申报数据中心可再生能源使用比率比值不低于5%得2分,低于5%但不低于2.5%,得1分。否则不得分。 5.水资源使用率 5.1指标说明 连续一年数据中心水资源消耗量与依据《电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法》(YD/T2543-2013)规定测得的同时期内IT设备耗电量的比值。 5.2评分规则 总分2分。 所申报数据中心水资源使用效率不高于0.6L/kW·h得2分,否则不得分。

数据中心能耗分析

数据中心能耗分析 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

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。据最新报道Google公司现在已经有部分数据中心的PUE降低到。而我们国内的PUE平均值基本在~,中小规模机房的PUE值更高,大都在以上。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,对于未采用显着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

(完整版)数据机房专用空调能耗评估与分析

数据中心能耗指标 1. PUE PUE ( 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 Total / 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. pPUE pPUE(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/PLF CLF( 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. RER RER( 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:

《数据中心单位能耗标准》

DB31/XXXX —2012 数据中心机房单位能源消耗限额 The norm of Data center Unit Energy Usage Effectiveness (报批稿) 上 海市地方标 准 2012-××-××实施 上海市质量技术监督局 发布

目次 前言 ......................................................................................................................................... II 1范围 . (1) 2规范性引用文件 (1) 3术语和定义 (1) 4 技术要求 (2) 4.1已建数据中心机房单位能耗的限定值 (2) 4.2新建数据中心机房单位能耗限值的准入值 (2) 4.3数据中心单位能耗限值的先进值 (2) 4.4 数据中心单位能耗限值的修正 (2) 5统计范围和计算方法 (3) 5.1统计范围 (3) 5.2计算方法 (3) 6节能管理与措施 (4) 6.1节能基础管理 (4) 6.2节能技术管理 (4) 附录A(资料性附录) (6)

前言 本标准4.1和4.2为强制性条款,其余为推荐性条款。 本标准依据GB/T 1.1-2009《标准化工作导则第1部分:标准的结构和编写》给出的规则进行起草。 本标准的附录A、附录B为资料性附录。 本标准由上海市改革与发展委员会、上海市经济与信息化委员会、上海市技术质量监督局提出。 本标准起草单位:上海市计量测试技术研究院、IBM国际商业机器有限公司、上海华东电脑系统工程有限公司、世图兹空调技术服务(上海)有限公司、上海盛大网络发展有限公司、上海银基信息科技股份有限公司。 本标准主要起草人:廉云、王海峰、张翼祥、周晓伟、沈忱恩、陈戈、郭振、孙兰、张伟、叶迎、姜阳。 本标准为首次发布。

数据中心能效提升办法及建议

数据中心能效提升办法及建议 摘要 在数据中心的总拥有成本 (TCO) 中,电力使用成本所占比重越来越大。通过合理地设计网络 关键物理基础设施以及精心设计 IT 架构,可以大幅降低典型数据中心的电能消耗。本问阐述如何 量化电力节约,并举例说明大幅降低电能消耗的方法。 电能的使用不是数据中心的典型设计标准,也没有作为一项开支得到有效管理。在数据中心 的生命周期内,尽管电能成本可能会超过包括 UPS 在内的电源系统的成本,也可能会超过 IT 设备 的成本,但上述情况却是不争的事实。出现这种情况的原因如下: ?要缴纳的电费数额是在费用发生后才知道的,与任何特定决策或操作规程没有明确的联系。因此,这些费用被视为是无法避免的。 ?用于为数据中心的电力成本建模的工具不普及,在数据中心的设计过程中并未广泛使用。 ?需要缴纳的电费通常不包括在数据中心运营组的责任或预算范围内。 ?数据中心的电费帐单可能包含在更大的电费帐单之内,而可能无法单独提供。 ?决策者在进行规划和采购决策的过程中,未获得有关电力成本影响的充足信息。本文将证 明上述所有问题均可以并应该得到解决,因为这样可以为一般用户节约大量资金。 在设计新设施时可以实现最大程度的节约,但现有的和改造的设施也可以实现某种程度的节约。在设计新数据中心的过程中,只需进行简单且不需成本的决策,便可以节约 20-50% 的电费;如果系统化进行设计,则可以减少多达 90% 的电费。 能源消耗在什么地方? 数据中心使用的能源只有大约一半甚至不足一半消耗在 IT 负载上。另一半消耗在包括电源设备、冷却设备和照明设施在内的数据中心物理基础设施 (DCPI) 设备上。图 1 显示了典型高可用性 数据中心中电能的流向。需要注意的是,数据中心消耗的所有能源最终都会以废热的形式排放到 室外大气中。图 1 是根据采用 2N 电源设备和 N+1 冷却设备、在大约 30% 的额定容量下工作的典 型数据中心。

能效测试 法规 汇总

特种设备安全监察条例: 中华人民共和国国务院令第549号:《国务院关于修改<特种设备安全监察条例>的规定》已经2009年1月14日国务院第46次常务会议通过,现予公布,自2009年5月1日起施行。 总理温家宝 二00九年一月二十四日 第十条特种设备生产单位,应当依照本条例规定以及国务院特种设备安全监督管理部门制订并公布的安全技术规范的要求,进行生产活动。 特种设备生产单位对其生产的特种设备的安全性能和能效指标负责,不得生产不符合安全性能要求和能效指标的特种设备,不得生产国家产业政策明令淘汰的特种设备。 第二十条锅炉、压力容器、电梯起重机械、客运索道、大型游乐设施的安装、改造维修竣工后,安装、改造、维修的施工单位应当在验收后30日内将有关技术资料移交使用单位,高耗能特种设备还应当按照安全技术规范的要求提交能效测试报告。使用单位应当将其存入该特种设备的安全技术档案。 第二十八条特种设备使用单位应当按照安全技术规范的定期检验要求,在安全检验合格有效期届满前1个月向特种设备检验检测机构提出定期检验要求。 检验检测机构接到定期检验要求后,应当按照安全技术规范的要求及时进行安全性能检验和能效测试。 未经定期检验或者检验不合格的特种设备,不得继续使用。 第四十八条特种设备检验检测机构进行特种设备检验检测,发现严重事故隐患或者能耗严重超标的,应当及时告知特种设备使用单位,并立即向特种设备安全监督管理部门报告。第五十八条特种设备安全监督管理部门对特种设备生产、使用单位和检验检测机构进行安全监察时,发现有违反本条例规定和安全技术规范要求的行为或者在用的特种设备存在事故隐患、不符合能效指标的,应当以书面形式发出特种设备安全监察指令,责令有关单位及时采取措施,予以改正或者消除事故隐患。紧急情况下需要采取紧急处置措施的,应当随后补发书面通知。 第八十三条特种设备使用单位又下列情形之一的,由特种设备安全监督管理部门责令限期改正;逾期未改正的,处2000元以上2万元以下罚款;情节严重的,责令停止使用或者停产停业整顿: (一)特种设备投入使用前或者投入使用后30日内,未向特种设备安全监察管理部门登 记,擅自将其投入使用的; (二)未依照本条例第二十六条的规定,建立特种设备安全技术档案的; (三)未依照本条例第二十七条的规定,对在用特种设备进行经常性日常维护保养和定期 自行检查的,或者对在用特种设备的安全附件、安全保护装置、测量调控装置及有 关附属仪器仪表进行定期检验、检修,并作出记录的; (四)未按照安全技术规范的定期检验要求,在安全检验合格有效期届满1个月向特种设 备检验检测机构提出定期检验要求的; (五)使用未经定期检验或者检验不合格的特种设备的; (六)特种设备出现故障或者发生异常情况,未对其进行全面检查、消除事故隐患,继续 投入使用的; (七)未制定特种设备事故应急专项预案的; (八)未依照本条例第三十一条第二款的规定,对电梯进行清洁、润滑、调整和检查的; (九)未按照安全技术规范要求进行锅炉水(介)质处理的; (十)特种设备不符合能效指标,未及时采取相应措施进行整改的。 特种设备使用单位使用未取得生产许可的单位生产的特种设备或者将非承压锅炉、非压力容

电信互联网数据中心IDC的能耗测评方法

电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法.

电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法 核心提示:本标准分析了互联网数据中心(以下简称数据中心)的能耗结构,定义数据中心的能效指标,提出数据中心能耗测量方法和能效数据发布要求。本标准主要规定了数据中心的直接消耗的电能,

不包括油、水等其它能源或资源的消耗。本标准适用于数据中心能耗的测量及能效的计算,用于了解数据中心能源效率状况,比较不同数据中心之间的能源效率及作为数据中心节能水平评级的依据。 前言 本标准是数据中心的系列标准文件之一,该系列标准文件的预计结构及名称如下: 1) YD/T 2542-2013 电信互联网数据中心(IDC)总体技术要求2) YD/T 2441-2013 互联网数据中心技术及分级分类标准 3) YD/T 2442-2013 互联网数据中心资源占用、能效及排放技术要求和评测方法 4) YD/T 2543-2013 电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法5)电信互联网数据中心(IDC)的运维管理技术要求 6)电信互联网数据中心(IDC)网络设备测试方法 7)电信互联网数据中心(IDC)网络设备技术要求 8)集装箱式电信互联网数据中心(IDC)总体技术要求 基于云计算的互联网数据中心网络互联技术要求)9. 10)基于云计算的互联网数据中心安全指南 11)电信互联网数据中心(IDC)虚拟资源管理技术架构请注意

本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。 本标准由中国通信标准化协会提出并归口。 本标准起草单位:中国移动通信集团公司、工业和信息化部电信研究院、中国联合网络通信集团有限公司、中国电信集团公司、中兴通讯

数据中心能效指标及IT设备的能耗计算

数据中心能效指标及IT设备的能耗计算 作者:许剑更新时间:2010/4/813:29:20 摘要:在数据中心的建设和改造过程中,科学、长远的规划是构建绿色数据中心的关键,数据中心的能效是个能考量的指标,是否合格一目了然,IT设备的能耗盘点便是这指标考量中的关键,想要真正的做到绿色数据中心,我们就要先来看看你的数据中心是不是真的“达标”了。 数据中心的能耗问题已经引起了广泛的关注,众多的厂商推出了针对性的产品和解决方案,很多数据中心的管理人员也在寻求正确的方法来降低数据中心的能耗。 几年前GreenGrid(绿色网格)组织提出用PUE(能源利用效率)和DCE(数据中心能效)或DCIE(数据中心基础设施能效)的标准来衡量数据中心的能耗效率。但是,业内外对PUE和DCE作为能耗标准的有效性都普遍表示担心,这也使业内外对于更好衡量标准的需求变得更加迫切。 PUE及DCiE的概念: 能量使用效率PUE:PowerUsageEffectiveness 数据中心基础设施效率DCiE:DataCenterInfrastructureEfficiency PUE和DCiE二者成倒数关系 数据中心分成IT设备和Infrastructure(基础设施)两个部分,两个部分能效的乘积才是整个数据中心的能效,详见上图。 IT设备部分的能效评价指标还在定义之中,而Infrastructure(基础设施)部分的能效定义即PUEandDCiE。

数据中心IT设备与基础设施Infrastructure能效关系 数据中心基础设施Infrastructure能效指标 数据中心典型的PUE和DCiE曲线: PUE指标曲线

数据中心能耗计算指导方法

数据中心的能耗审计 若想实现数据中心的节能降耗,首先需要确定影响数据中心能耗的基本因素。通过系统化的能耗审计能够提供数据中心能耗的实时概况和模型,明确了解数据中心的总体能耗以及能耗的具体分布状况,同时可以建立基线供未来改造规划之用。 能耗的审计可以通过手动计量,也可以采用先进的自动化设备获取相关数据。在能耗审计过程中,将主要依据以下三类数据开展审计工作: (1) 第一类是电量参数,包括系统和独立设备的工作电流、电压和电流波形等。 (2) 第二类是空气参数,包括温度、湿度、风速和温升等。 (3) 第三类参数,包括水和气的用量等。 数据采集密度越高,精度就越高,审计结果的准确性也越高。为了能够快速准确地进行能耗审计,大中型以上规模的数据中心都装有自动化的数据采集系统和分析系统,可以快速地进行能耗分布情况统计和分析。 通过能耗审计,可以明确知道能源的去向。在能耗较高的方面,能够有针对性地开展节能工作。我们知道,电力消耗是数据中心最主要的消耗,空调制冷等方面的能耗同样是以电力消耗的形式表现出来。 现有的一些研究数据可以让我们比较清楚地看到目前多数数据中心的电能分布情况。虽然这种分布并非理想,却代表了当今的普遍现状。数据中心输入电力分布如图4-1所示。 图4-1数据中心输入电力分布 从图4-1中可以看出,能耗高是目前数据中心普遍存在的现象。当IT设备系统,包括服务器、存储和网络通信等设备产生的能耗约占数据中心机房总能耗的30%时,电能使用效率(PUE)在3左右。其他各系统的具体能耗分布如下: (1) 制冷系统产生的能耗约占数据中心机房总能耗的33%左右。 (2) 空调送风和回风系统产生的能耗约占数据中心机房总能耗的9%左右。 (3) 加湿系统产生的能耗约占数据中心机房总能耗的3%左右。 (4) UPS供电系统的能耗约占数据中心机房总能耗的18%左右。 (5) PDU系统产生的能耗约占数据中心机房总能耗的5%左右。 (6) 照明系统的能耗约占数据中心机房总能耗的1%左右。 (7) 转换开关、线缆及其他系统的能耗约占数据中心机房总能耗的1%左右。 从数据中心电能的流向来看:一是IT设备约占30%;二是空气处理设备约占45%,建筑

数据中心应用能耗监测系统

数据中心能耗监测系统 1、概述 随着通信事业的迅猛发展和通信技术的不断进步,以三大运营商为主体的通信企业和其他交通、银行、证券、保险、大型工矿、连锁企业的机房动力环境综合监控系统已经成为企业通信运维管理的重要组成部分,有关数据中心的能源管理和供配电设计已经成为热门问题,高效可靠的数据中心配电系统方案,是提高数据中心电能使用效率,降低设备能耗的有效方式。 2、参考标准 GB50174-2008电子信息系统机房设计规范 GB50462-2008电子信息系统机房施工及验收规范 数据中心能耗检测标准及实施细则 YDB037-2009通信用240V直流供电系统技术要求 YD/T585-2010通信用配电设备 YD/T638.3-1998通信电源设备型号命名方法 YD/T939-2005传输设备用电源分配列柜 YD/T944-2007通信电源设备的防雷技术要求和测试方法 YD/T1051-2000通信局(站)电源系统总技术要求 YD/T1095-2008通信用不间断电源(UPS) DL/T856-2004电力用直流电源监控装置 3、系统组成 数据中心主要包括变配电、供配电系统、UPS系统、空调制冷系统、消防、安防、环境动力监控、机房照明等。

数据中心智能监管方案可实现对数据中心机房内外的动力系统运行环境实时监控、设备维护与控制、电能质量管理、能源成本整体管理,提高监控的实时性和可靠性、提高能源的使用效率、优化能源成本、增强动力系统的可靠性和有效性。 数据中心的监控可以分为配电监测和机房环境综合监控。 1)配电监测系统 结合数据中心机房内外,实现从供电侧到用电侧的全面监测,分别满足数据中心交流和直流应用的监测要求。配电示意图如下:

能效测试报告

报告编号:NMSB-DX-RG-11-0204锅炉能效测试报告 项目名称:武川热力有限公司第三热源厂3#炉能效测试测试方法:锅炉运行工况热效率简单测试(反平衡法) 锅炉型号:130-70-AⅡ 委托单位:武川热力有限公司第三热源厂 测试地点:武川热力有限公司第三热源厂 测试日期:2011年11月9日 内蒙古自治区锅炉压力容器检验所

注意事项 1、本报告书应当由计算机打印输出,或者用钢笔、签字笔填写,字迹要工整,涂改无效。 2、本报告书无审核、批准人员签字无效。 3、本报告书无测试机构的试验专用章或者公章无效。 4、本报告书一式三份,由测试机构和使用单位分别保存。 5、受检单位对本报告结论如有异议,请在收到报告书之日起15日内,向测试机构提出书面意见。 单位地址:呼和浩特市赛罕区呼伦南路261号 邮政编码:010020 联系电话: 传真:

目录 一、锅炉能效测试综合报告..........................第 1 页 二、锅炉能效测试项目..............................第 2 页 三、锅炉能效测点布置及测试仪表说明................第 3 页 四、测试数据综合表................................第 5 页 五、锅炉设计数据综合表............................第 8 页 六、能效测试结果汇总表....................... .. .第 10 页

一、锅炉能效综合测试报告

二、锅炉能效测试项目

三、锅炉能效测试点布置及测试仪表说明 1. 测点布置

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