IDC能效管理系统
IDC数据中心空调制冷
IDC数据中心组成
IDC数据中心主要由服务器、存储设备、网络设备、备份设 备等硬件设施和相关软件组成。
同时，IDC数据中心还需要具备高可靠性、高可用性、高 扩展性和高安全性等特点，以满足客户的需求。
变频调节
通过改变压缩机的转速来调节制冷 量，实现按需制冷，降低能耗。
能量回收
利用热回收技术将排出的热能转化 为其他能源，如电能或热水，实现 能源的循环利用。
环保措施
使用环保制冷剂
提高能效
选择对环境影响较小的制冷剂，减少对环境 的污染。
通过优化数据中心设计和运营，提高制冷系 统的能效比，减少能源浪费。
该技术的主要优点是简单、维护方便、成本较低等，但制冷效率较低，且容易受 到室外温度的影响。
液冷制冷技术
01
液冷制冷技术是一种利用液体作为冷却介质的制冷方式，通常 使用水或乙二醇等作为冷却液。
02
该技术的主要优点是冷却效率高、节能效果好，同时可以降低
噪音和振动等。
但液冷制冷技术需要使用特殊的冷却设备和管道系统，安装和
IDC数据中心作用
1
IDC数据中心的作用是为企业和个人提供稳定可 靠的网络服务和数据处理能力，保障数据安全 。
2
IDC数据中心能够降低企业和个人的IT成本，提 高信息化的效率和效益，推动信息化建设的发 展。
3
IDC数据中心也是云计算和大数据等新兴技术的 重要支撑，推动着信息技术的发展和应用。
02
冷冻水循环系统
冷冻水循环泵
将冷冻水循环到IDC数据中心各个设备中，吸收设备产生的热量。
膨胀水箱
2024版IDC数据中心空调制冷PPT课件
04
05
熟悉设备安装图纸和技术要 求，了解安装流程和注意事
项。
调试过程检查项目清单
检查空调设备电源接线是 否正确，电压是否符合要 求。
检查制冷系统压力、温度 等参数是否在正常范围内。
开启空调设备，检查压缩 机、风机等运转是否正常， 有无异常声响。
测试空调设备各项功能， 如制冷、除湿、送风等， 确保正常运行。
余热回收技术
利用余热回收技术，将数 据中心产生的余热回收利 用，提高能源利用效率。
01
设备选型与配置建 议
压缩机类型选择及性能评估
压缩机类型
01
根据数据中心冷却需求和预算，选择合适的压缩机类型，如离
心式、螺杆式、活塞式等。
性能评估
02
评估压缩机的制冷量、功率、效率等性能指标，确保满足数据
中心冷却需求。
02 新兴技术对空调制冷领域的影响和机遇分 析
03
空调制冷技术创新与产业升级的路径选择
04
空调制冷行业未来发展趋势预测和展望
感谢观看
THANKS
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
01
空调制冷技术基础
制冷原理与分类
制冷原理
利用制冷剂在蒸发器内蒸发吸热， 使空气降温；制冷剂在冷凝器内冷 凝放热，将热量排出室外。
制冷方式分类
根据制冷剂的不同，可分为气体压 缩式制冷、吸收式制冷等；根据冷 却方式的不同，可分为风冷、水冷 等。
空调系统组成及功能
空调系统组成
主要包括制冷主机、冷却塔、冷却水泵、冷冻水泵、风机盘管、空气处理机组 等。
IDC数据中心空调制 冷PPT课件
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
浅谈大数据背景下的首钢信息中心IDC建设
浅谈大数据背景下的首钢信息中心IDC建设赵振杰;王文学;庞有旭【摘要】大数据是实现精细化管理的基石,也是核心竞争力的基础,大数据的应用,将成为未来提升钢铁企业生产力、竞争力、创新能力的关键要素.首钢信息中心互联网中心(Internet Data Center,IDC)引入微模块数据中心技术、云计算资源池技术、跨地域多数据中心的负载均衡和资源统一管理技术、通过云计算平台实现虚拟桌面、网络存贮、物联网等技术应用,为首钢迎接大数据的到来提供领先信息中心.【期刊名称】《有色冶金设计与研究》【年(卷),期】2015(036)003【总页数】3页(P42-44)【关键词】精细化管理;大数据;微模块;IDC;数据管理;监测【作者】赵振杰;王文学;庞有旭【作者单位】北京首钢自动化信息技术有限公司电信事业部,北京市100041;北京首钢自动化信息技术有限公司电信事业部,北京市100041;北京首钢自动化信息技术有限公司电信事业部,北京市100041【正文语种】中文【中图分类】TP311随着云时代的来临，大数据越来越受到人们的关注，云IDC数据中心建设成为大数据发展的一种必然。
云IDC数据中心按照层次化的理念进行架构的设计,从机房建设、IT硬件、虚拟软件、云业务应用到云IDC统一管理平台，解决了传统机房诸多问题，突出了云IDC的资源整合能力、虚拟技术、云计算技术和可视化能力[1-2]:1)引入微模块数据中心技术，所有设备均在工厂预制，在现场只需进行安装、调试,大大节约了时间成本和资金成本;2)采用精准送风和冷热隔离技术，从而达到节能的目的;3)引入云计算资源池技术将IDC的物理资源（服务器、存储、网络等）虚拟化，通过互联网进行远程访问、管理、申请和退订;4)实现跨地域多数据中心的负载均衡和资源统一管理;5)所有物理资源虚拟化,实现远程管理，统一分配;6)通过云计算平台实现了虚拟桌面、网络存贮、物联网等增值业务。
基于微模块技术的数据中心,由服务器机柜、IT设备配电柜、空调配电列头柜、冷媒型行间空调、底座及冷通道封闭组件构成。
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。
一、能源资源高效利用情况1 电能利用效率( PUE) 602 设计指标达标情况 33 IT 设备负荷使用率 34 可再生能源使用比率 25 水资源使用率 2二、绿色设计及绿色采购6 绿色先进合用技术产品应用 107 清洁能源利用系统 28 绿色采购 2三、能源资源绿色管理9 能源使用管控 410 水资源使用管控 211 节能诊断服务 212 第三方评测 2四、设备绿色管理13 电器电子产品有害物质限制使用管理 214 废旧电器电子产品处理 215 废弃物处理 2五、加分项16 可再生能源电力消纳及绿色电力证书消费 317 标准等绿色公共服务 2二、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。
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/T2543-2022 )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/T2543-2022 )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。
数据中心基础设施管理技术白皮书
版本：V4.0 作者：DCIM 白皮书编写组
数据中心基础设施管理白皮书....................................................................................................... 1 1. 前言.............................................................................................................................................. 4 1.1DCIM 概述.......................................................................................................................... 4 1.2DCIM 出现的背景......................................................................... 4 1.3DCIM 工具的管理价值...................................................................................................... 6 1.4 DCIM 和动力环境监控系统的关系..................................................................................8 2. DCIM 管理概述........................................................................................................................... 9 2.1 DCIM 的管理框架............................................................................................................. 9 2.2 基础设施全生命周期管理.............................................................................................. 13 2.3 管理成熟度模型.............................................................................................................. 13 3. 数据中心的资产管理................................................................................................................ 16 3.1 数据中心资产管理需求................................................................................................... 16 3.2 数据中心资产管理的目标............................................................................................... 20 3.3 数据中心资产管理系统的应用原则............................................................................... 22 3.4 数据中心资产管理系统功能描述................................................................................... 23 4. 数据中心的容量管理................................................................................................................ 26 4.1 数据中心容量管理的必要性.......................................................................................... 26 4.2 传统部署方法的局限....................................................................................................... 27 4.3 DCIM 容量管理的几个维度............................................................................................28 4.5 DCIM 系统 IT 设备部署原则.......................................................................................... 29 5. 数据中心能源管理.................................................................................................................... 31 5.1 能源管理意义.................................................................................................................. 31 5.2 能源管理的定义及目标.................................................................................................. 32 5.3 能耗的组成...................................................................................................................... 32 5.4 能效的指标...................................................................................................................... 34 5.5 能效指标的测量.............................................................................................................. 36 5.6 能效管理系统功能........................................................................................................... 38 6 数据中心的场地设施管理......................................................................................................... 40 6.1 场地设施管理的意义....................................................................................................... 40 6.2 场地设施管理的功能与特点.......................................................................................... 43 6.3 场地设施管理的范围....................................................................................................... 45 6.3.1 电力监控系统................................................................................................................ 46 6.3.2 机械监控系统................................................................................................................ 50 6.3.3 安防与火警监控系统.................................................................................................... 54 7. IT 设备连接管理......................................................................................................................... 56 7.1 IT 设备物理连接管理.................................................................................................... 56 7.2 IT 设备的访问与控制...................................................................................................... 59 7.2.1 IT 设备的访问方式........................................................................................................ 59 7.2.2 IT 设备访问及管理的应用原则.................................................................................... 60 8. 变更管理................................................................................................................................. 61 9. DCIM 系统的构建....................................................................................................................... 64 9.1 采用大数据技术构建 DCIM............................................................................................64 9.2 复杂事件处理.................................................................................................................. 65
数据中心解决方案(5篇)
数据中心解决方案(5篇)数据中心解决方案(5篇)数据中心解决方案范文第1篇20世纪60年月，大型机时期开头消失数据中心的雏形,1996年IDC(互联网数据中心)的概念正式提出并开头实施这一系统，主要为企业用户供应机房设施和带宽服务。
随着互联网的爆炸性进展，数据中心已经得到了蓬勃进展，并成为各种机构和企业网络的核心。
一般来说，数据中心是为单个或多个企业的数据处理、存储、通信设施供应存放空间的一个或联网的一组区域。
通常有两大类型的数据中心：企业型和主机托管型的数据中心。
数据中心的目的是为各种数据设施供应满意供电、空气调整、通信、冗余与平安需求的存放环境。
数据中心中的设施包括各种安装在机架或机柜中的有源设备及连接它们的结构化布线系统。
最近，美国康普SYSTIMAX Solution托付AMI Partners进行的一项讨论表明：到2021年，亚太地区的综合布线市场将达到15.3亿美元，2021年至2021年之间，复合年增长率将达到11%，而数据中心综合布线业务将占据全部剩余的市场份额。
同时，依据AMI的讨论，2021年亚太地区只有13.8%的综合布线业务来自数据中心市场。
而到2021年，数据中心将占该地区综合布线业务市场32%的份额。
在数据中心综合布线市场中，估计中国的复合年增长率将达到37.5%，而其整体综合布线市场的复合年增长率将达到13.6%。
这对综合布线系统这样的基础设施来说，即是契机又是挑战。
那些能够真正供应高性能的端到端解决方案的供应商将给数据中心应用带来新的展望。
让我们来看一下大家熟识的“Google”的流量：每月3.8亿个用户每月30亿次的搜寻查询全球50多万台服务器服务器到本地交换机之间传输100Mbit/s，交换机之间传输千兆面对这样的巨大流量，物理层基础设施必需具有足够的耐用性及全面的适用性，以应对24/7小时的可用性及监测工作、“99.999%”的牢靠性、备份使用、平安、防火、环境掌握、快速配置、重新部署，以及业务连续性的管理。
Trellis-Facility数据中心价值管家DCIM行业胶片
*Additional Notes
21
PUE跟踪能源效率的趋势
➢机房PUE ➢机房日PUE趋势
维谛技术有限公司
➢能耗结构
➢机房总能耗趋势
➢IT设施总能耗趋势
*Additional Notes
22
逆向可视化实现维护设施的快速定位
➢从告警信息能够进入告警设备的可视化定位，并 能进一步获取设备的性能数据和资源信息 ➢通过配电管理实现供电故障根源分析定位，实现 故障设备的可视化定位，输出故障设备位置信息
a t
视频
配电
……
综合管理系统
*Additional Notes
7
如何实现机柜资源的最大化利用，同时不影响IT系统的可靠运行
了解并优化数据中心资源
• 供电和制冷容量剩余？ • 什么地方放置新服务器？ • 如何优化资源，提升利用效率？
铭牌功耗
2A Server 2A Server 2A Server 2A Server 2A Server 2A Server 2A Server 2A Server
➢ 风险解耦，避免造成大量的投资损失
开放接口 数据收敛层
维谛技术有限公司
子系统
子系统
*Additional Notes
32
TRELLIS-FACILITY系统的生态建设
在数据中心，云计算业务提供了三种服务：IaaS、PaaS和SaaS，开放的DCIM平台提供的是FaaS（Facility-as-aService)基础设施信息服务，提供的信息包括设施数据、资产信息、资源信息，以及数据中心的运维组织和人员等信息，DCIM 应用软件商基于FaaS信息服务来开发大量的高价值应用，建立DCIM应用生态。
数据中心能效值计算方法分析
2 国内数据中心能效计算方法
2.2 GB/T 32910.3-2016《数据中心资源利用第3部分:电能能效要求和测量方法》，由全国信息技术标准化技术委员会（ SAC/TC 28）提出并归口。EEUE
① 对电能使用效率EEUE的测量､计算方法进行了统一的规定,数据中心总电能消耗与信息设备电能消耗之间的比值，其定义与PUE相同，不 同的是把国际上通用的PUE(power usage effectiveness)改成了EEUE(electric energy usage effectiveness)，明确提出了我国数据中 心电能能效要求,将数据中心按其电能使用效率值的大小分为节能､较节能､合格､较耗能､高耗能5级｡同时,该标准在充分考虑我国国情的基 础上,根据数据中心的制冷技术､使用负荷率､安全等级､所处地域的不同,制定了能源效率值调整模型,通过该调整模型可以实现不同数据中 心的比较,从而形成全国范围内数据中心能效的统一比对标准｡
数据中心能效值计算方法分析
2
1 数据中心能效PUE发展史
1.1 绿色网格组织（TGG）：
① 2006年绿色网格组织（TGG）的Malone等人提出了PUE的概念。 ② 2007年2月TGG在白皮书《TGG指标：描述数据中心电力效率》中对PUE和DCIE （ 数据中心效率 ） 进行了定义和描述 。 【数据中心总能
2 国内数据中心能效计算方法
标准ANSI/ASHRAE/IES Standard 90.4《数据中心节能标准》，经过多轮讨论并广泛征集意见，于2016年下半年正式出台了90.4标准。 ⑤ ASHRAE 90.4-2016标准指出：由于PUE这一指标以数据中心所测量的用能量为基础，而不是设计计算，所以90.4标准中的设计计算与
数据中心实际用能量有差异，因此90.4标准决定放弃PUE，提出了数据中心新的能源效率指标。ASHRAE 90.4标准明确提出“建立数据 中心的能源效率的最低要求：设计、施工和运行维护计划，并利用现场或非现场可再生能源”，ASHRAE 90.4-2016标准是基于数据中 心性能的设计标准，为机械负载（MLC）和电气损耗（ELC）提供了许多设计组件。在确定MLC和ELC的计算之后，再与基于气候区的最 大允许值进行比较。当计算值不超过标准中包含的值时，符合ASHRAE 90.4-2016标准。提供了一种替代的合规路径，以允许MLC和ELC 之间的权衡。90.4标准中的PUE允许主要关注于能源消耗而不是效率。 ⑥ 为了应对ASHRAE的这一举措，PUE的提出者TGG于2016年下半年也推出了3个新的能源效率指标｡
DCIM建设与数据中心基础设施管理
8科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATIONDOI：10.16661/ki.1672-3791.2018.25.008DCIM建设与数据中心基础设施管理黄宏聪(鼎信信息科技有限责任公司 广东广州 511458)摘 要：在信息化高速发展时代，为提升数据中心高效、稳定运行，通过DCIM统一管理数据中心关键基础设施与设备是大势所趋。
本文在分析了DCIM系统建设的必要性，提出DCIM系统建设的重要内容，以期为相关从业人员提供借鉴。
关键词：DCIM建设 必要性 数据中心中图分类号：TP308 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2018)09(a)-0008-021 DCIM建设背景在当前高速信息化发展的时代背景下，数据中心是整个社会信息化的基础。
数据中心础设施直接影响了数据中心安全、高效、环保、稳定的运行。
如何有效维护好数据中心机房，及时发现隐患和排除故障，降低管理成本，提高运维效率，控制机房能耗，逐步成为企业运营关注的重点。
2 DCIM系统建设必要性对于日益发展庞大的数据中心运营来说，目前主要存在以下几个困难。
(1)管理效率低。
数据中心的稳定和高效，关系日常运维管理的效率。
目前，绝大多数数据中心监控管理系统繁多复杂，各系统间的相互独立造成信息孤岛，自动化、智能化程度不够，人力依赖大。
(2)资产管理难。
数据中心管理诸多服务器、交换机等信息设备，涉及IT资产上下架、维护、盘点等工作，在缺乏智能资产管理系统的状态下将耗费大量人力资源。
(3)容量利用率低、能耗高。
数据中心的配电容量、制冷容量、机柜U位容量决定了该数据中心的计算能力。
在缺乏有效的管理工具的状况下，IT设备部署需求与数据中心容量实际供给情况难以匹配，导致基础设施容量实际利用率低。
同时缺乏对数据中心能耗的有效管控，难以优化与提升，导致PUE高企，运营成本高。
因此，建设一套集基础设施、资产管理、容量管理、能耗管理等为一体的数据中心基础设施管理DCIM （DataCenter Infrastructure Management ），有助于提高数据中心管理效率，优化运营能力。
数据中心面临制冷难题
01
按用电量付费02来自“对于某些客户来说，这是非常现实的，”从事服务器托管服务的Terremark公司的高级副总裁斯图尔特反驳说。事实上，Terremark采用这种方法也是响应客户的需求。“客户中有不少人找到我们说，他们最多需要多少电，让我们为他们安排空间。”他说。如果客户不知道他的机柜要用多少电，Terremark也会单独给这个公司配一根总电缆，通过这个电缆为客户的机柜供电，到时用电情况也就清楚了。
数据中心面临制冷难题
ILM公司主要进行电脑特技制作，这些机柜组成渲染农场用以对图像进行处理。每个新机柜配有84台刀片服务器，每个刀片服务器有2个四核处理器和32GB的内存。这些服务器功能非常强大，与3年前采购的BladeCenter相比，一台服务器的处理能力相当于过去的7台。然而，一个新的42U机柜产生的热量相当9个家用烤箱以最高温度工作。为了制冷，ILM数据中心的空调系统几乎是满负荷工作。
虽然按照现在的标准来重新设计数据中心，能降低能耗和解决制冷的难题，然而，单个机柜的功率却是越来越大，最新安装刀片服务器的机柜每个功率已经超过25千瓦。在过去的5年里，IT一直在不断对机柜、高架地板等进行重新设计以及对气流进行优化，最显而易见的成果是提高了电能的利用率。如果机柜内的热密度继续上升，安装密封的围栏将是确保机房制冷的最后一招了。
“很多总裁级的人听说新建数据中心要这么高的投入都吓了一跳。”施密特说。
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能耗成本分析
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电能质量监测
对于数据中心机房来说，服务器和相应的辅助设备 非常多，构成了一个复杂的系统，在数据中心内部计 算机、UPS边路很多，导致电能质量变差，目前大部分 数据中心缺乏对各子系统的电能质量监测手段，只能 是从整体上提高供电质量，但是对数据中心内部，往 往没有办法了解是各部分的具体电能质量问题，哪里 需要加强。 电能质量差会导致设备及供电线路温度的上升，还 有线路温度的上升，影响机房的制冷和散热问题；干 扰通信和计算机系统的正常工作，据统计通信网络中 50%以上的数据丢失事故是电能质量问题引起的。
数据中心能效指标监测目的
使用在线监测工具，对基于完整数据的能效指标进 行实时监测，有利于管理者全面掌握数据中心实际能源 消耗情况和能源利用效率，为制定和权衡各项以提高能 效为目的的技术方案提供可靠依据。 系统可监测的其他能效指标： 数据中心基础设施效率（DCiE） 数据中心碳排放量
典型数据中心电能流向
7
提高数据中心电效率的途径
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提高数据中心电效率的途径
改进机房物理基础设施设备的内部设计，减少 其工作时的能耗。 对机房内IT设备系统和各种辅助系统的负荷进 行实时监测，在运行中更好的相互匹配，提高 组件的工作效率。 利用新技术、新产品，减少提供IT设备支持功 能的辅助设备工作所需的电能。
3
数据中心电效率定义
对于数据中心来说，用电效率反映的是用于计 算的那部分电能，即IT设备的用电量在数据中心 总输入电能中所占的比例。
4
数据中心电效率模型
5
数据中心电效率模型
理论上如果提供给数据中心的所有电能都会输送 给IT负载，则数据中心的效率为 100%。但在实际情 况下，有许多时候电能被IT负载以外的设备消耗了， 因为需要为 IT 设备进行良好的遮罩、供电、冷却并 加以防护，使之可以提供有效的计算能力。
地址：北京市海淀区西三环北路厂洼街3号丹龙大厦A座 电话：（8610）68451400/68458099 传真：（8610）68433880
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机房节能 “大智慧 ”
数据中心 电能效管理系统
北京贝之瑞系统控制技术有限公司
目 录
1、数据中心的用电能效
2、数据中心电能效管理系统功能
2
数据中心能耗现状
据估计，全世界各个数据中心每年的用电量达 40,000,000,000kWh，电能成本约占总拥有成本的 20%，而这些电能消耗中相当一部分是可以避免的。 对于数据中心 运营者而言，减 少能耗中的浪费 不仅是一个重大 的经济问题，而 且是一个重要的 公共政策问题。
载比例、空载损耗和比例损耗，来确定其工作损耗；
确定由于需要冷却系统冷却数据中心的电源和冷却设 备而产生的其他比例损耗；
将所有损耗总加；
计算出数据中心随IT负载的变化而变化的损耗和趋势 分析图形、报表。
22
子系统负荷监测和效率分析的效果
管理人员可以通过系统在线监测和分析功能，了解 到哪里的供电很充足可以提供充足的冷气，哪里的电能
消耗数据中心电能的非IT设备包括变压器、不间 断电源 (UPS)、电源线、风扇、空调、泵、加湿器和 照明设施。其中有些设备，例如 UPS 和变压器，与 IT 负载串联，而另一些设备(例如照明设施和风扇) 则与 IT 负载并联，因为它们执行数据中心的其他支 持功能。
6
26
电能质量监测
• HRUn/HRIn、 THDu、THDi和含 有率（ 2~64次谐 波分量） • 电压不平衡度 • 电流不平衡度 • 电压波峰系数 • 频率等
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LOGO BZR 北京贝之瑞系统控制技术有限公司
17
子系统负荷监测与能效分析
通过对数据中心各子系统运行负荷和用能效率 的分项监测、分析，发现各子系统运行中存在的耗 能问题，有针对性的对各子系统进行运行调整和技 术改进，降低数据中心电能消耗，提高整体能效。
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子系统负荷监测与能效分析的必要性
设备实际效率≠铭牌效率
不间断电源（UPS）、自动转换开关（ATS）、 静态转换开关（STS）、配电柜、预备能源 系统等
冷水机组、冷冻水泵、冷却塔、水处理、冷 凝泵、集中加湿器、风扇等 照明、暖通空调、消防设备、个人办公设备 等
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PUE监测界面
16
关键能效指标（PUE）监测 PUE（Power Usage Effectiveness）是国
际通用评价数据中心能源效率的重要指标，即数据中 心消耗的所有能源与IT负载使用的能源之比。
PUE是一个比率，越接近1表明能效水平越好，一
般的数据中心PUE通常>2，规划和管理较好的数据中心 可以做到1.5>PUE>1。
设备的额定效率并非运行中的实际效率，数据中心的实 际效率损耗往往被低估； 一些设备（如：UPS和冷却设备）在不同运行状态下，效 率会显著降低。
负载对数据中心效率的影响
电源和冷却组件并非在接近满设计负载下工作 典型的 IT 负载通常显著低于系统设计容量。
电源和冷却设备散热的影响
电源和冷却设备产生的热量与 IT 设备本身产生的热量 并没有不同，这给冷却系统带来了额外的负担，因此过度规 划的电源和冷却系统，会进一步增加效率损耗。
13
PUE计算模型
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数据中心子系统分类
对于数据中心的效率计算来说，关键是要清楚 界定构成IT 负载的子系统，以及物理基础设施子 系统。
子系统 IT 供电 制冷 其他 设备 服务器、存储设备、网络交换设备、KVM和 监视器、灾难恢复IT设备等
9
目 录
1、数据中心的用电能效
2、数据中心电能效管理系统功能
10
数据中心用电能效管理系统功能
关键能效指标（PUE）监测
子系统负荷监测与能效分析
数据中心 电能效管理系统
能耗成本分析
电能质量监测
11
消耗已经是满载到达警戒值，哪里的供电和制冷容量还
没有被充分利用，换句话说，通过系统掌握各子系统的 运行状态和实时效率，发现效率被“搁置”的部分，采
取措施加以利用。
23
能耗成本分析
能源成本的比例、构成和趋势，也是数据中心重 要能耗评价指标。
www.bzrtechFra 19子系统负载监测
20
UPS系统负载及效率监测
21
子系统能效分析建模流程
在提供降额、多样化和冗余系数的前提下，评估每个
子系统的运行合理性和过度规划程度； 使用输入负载、每个子系统的基于过度规划的额定负
12
PUE计算基础数据采集
1. 对数据中心子系统进行分类： （a）IT设备负载； （b）物理基础设施； 2.如果一个子系统由于被非数据中心负载共用而 不能直接测量其功率消耗，使用标准化方法来 估计该类型子系统的功率； 3.如果由于测量技术障碍而不能直接测量某一子 系统的功率，使用标准化方法来估计该类型子 系统的功率。