数据中心能耗分析范文
数据中心节能报告
数据中心节能报告数据中心是现代社会不可或缺的组成部分，它们为我们提供了各种各样的数字服务。
然而，数据中心的大规模运行和高能耗已经成为一个巨大的挑战。
为了减少能源消耗，节能已经成为数据中心管理者和工程师们的重要任务之一。
本篇报告将着重讨论数据中心节能的相关问题及解决方案。
1. 数据中心的能源消耗数据中心的能源消耗问题是不容忽视的。
根据统计数据显示，全球数据中心的能源消耗占到全球总能源消耗的2％左右，而这个数字还在不断增加。
数据中心内的服务器、网络设备和冷却系统等设备需要大量的电力来运行，并且产生大量的热量，所以冷却也需要很大的能量。
这些都导致数据中心成为高能耗的地方。
2. 节能的必要性和优势节能对数据中心来说是非常必要的，因为节能不仅可以减少能源的消耗，还能降低经营成本。
同时，节能还可以减少对环境的负担，减少碳排放，对应对气候变化也起到了积极作用。
另外，通过采用节能措施，数据中心可以提高整体能效，提升可持续发展的竞争力。
3. 节能的挑战和解决方案3.1 优化设备能效数据中心可以通过升级服务器和网络设备来提高设备的能效。
新一代的服务器和网络设备在性能和功耗上都有了很大的提升，因此更新设备是降低能耗的一个有效途径。
3.2 优化数据中心布局及空间管理数据中心的布局和空间利用也会对能耗产生影响。
合理布置设备、优化机架管理、提高设备密度等措施可以有效减少能源的消耗。
3.3 提高冷却效率数据中心需要大量的冷却来保持设备的正常运行温度。
通过使用更高效的冷却系统，例如冷水系统、冷热通道隔离技术等，可以降低冷却所消耗的能量，从而实现节能。
3.4 应用智能监控系统智能监控系统可通过实时监测数据中心设备的运行状态、温度、湿度等参数，帮助数据中心管理人员及时发现问题，并采取相应措施，从而提高能效，减少能耗。
4. 成功案例分析值得一提的是，全球范围内已经涌现出许多成功的数据中心节能案例。
例如，Facebook在建设自己的数据中心时，选择了使用自然冷却系统和充分利用可再生能源，从而使其数据中心的能源效率大幅提升。
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。
财务月度能耗分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在对某公司上一个月的能耗情况进行全面分析，通过对能源消耗数据的收集、整理和分析，揭示公司在能源使用方面的优势和不足，为后续节能降耗工作提供决策依据。
报告内容主要包括能耗数据概述、能耗结构分析、能耗成本分析、节能措施建议等方面。
二、能耗数据概述1. 能耗总量本月公司总能耗为XXX千瓦时，较上月增长/下降XXX%，同比增长/下降XXX%。
2. 能耗构成本月公司能耗构成如下：（1）水：XXX立方米，占总能耗的XXX%。
（2）电：XXX千瓦时，占总能耗的XXX%。
（3）天然气：XXX立方米，占总能耗的XXX%。
（4）其他能源：XXX，占总能耗的XXX%。
三、能耗结构分析1. 水耗分析本月水耗总量较上月增长/下降XXX%，主要原因是XXX（如：季节性变化、设备故障等）。
针对水耗过高的问题，建议采取以下措施：（1）加强设备维护，确保设备正常运行。
（2）推广节水技术，提高水资源利用效率。
（3）加强员工节水意识教育，培养良好的用水习惯。
2. 电耗分析本月电耗总量较上月增长/下降XXX%，主要原因是XXX（如：生产规模扩大、设备更新等）。
针对电耗过高的问题，建议采取以下措施：（1）优化生产流程，提高生产效率，降低电耗。
（2）推广节能设备，提高设备能效比。
（3）加强员工节能意识教育，培养良好的用电习惯。
3. 天然气耗分析本月天然气耗总量较上月增长/下降XXX%，主要原因是XXX（如：设备故障、季节性变化等）。
针对天然气耗过高的问题，建议采取以下措施：（1）加强设备维护，确保设备正常运行。
（2）优化生产流程，降低天然气耗。
（3）加强员工节能意识教育，培养良好的用气习惯。
4. 其他能源耗分析本月其他能源耗总量较上月增长/下降XXX%，主要原因是XXX（如：设备更新、生产规模扩大等）。
针对其他能源耗过高的问题，建议采取以下措施：（1）优化生产流程，降低其他能源耗。
（2）推广节能技术，提高能源利用效率。
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。
能耗统计分析报告（范本）
能耗统计分析报告能耗统计分析报告能耗统计分析报告（一）为全面掌握公共机构能源消耗状况，根据县委县政府有关要求，现将我局20xx年度能源消耗情况汇总分析，汇报如下，能耗统计分析报告。
一、能源消耗总体情况20xx年，我局办公楼总建筑面积750平方米；用能人数80人，其中编制人数20人；公车总数1辆，为汽油车。
能源资源消耗主要是办公及日常用电、用水，公车耗油等。
20x x年全年用电消耗3726 5.79千瓦时；用水消耗119 5.85立方米；汽油消耗487 8.89升。
单位建筑面积用电量为4 9.69度平方米?年，人均用电量为186 3.29千瓦时年，人均用水为5 9.79升年，人均单车耗汽油量24 3.94升年。
二、能源资源消耗变动情况经统计，20xx年能源资源消耗呈现“有升有降，总体下降”的态势。
其中，人均用电量同比下降1 3.58%，人均用水量同比下降1 7%，人均车耗汽油量同比下降 7.22%。
20xx年度能源消耗总量同比下降 10.32%，实现局级用电、用水、用油能耗指标节约5%以上。
三、下一步的工作打算20xx年我局公共机构节能工作取得了一定成效。
但从总体上看，与县委县政府的要求仍有差距。
下一步我局将重点采取以下措施，进一步提高公共机构节能的成效。
（一）加大节能改造力度。
加强对大能耗设备的监控，尽量减少使用并加大改造力度。
严格执行车辆淘汰制度。
加快淘汰高耗能的办公设备，完成节能灯管的更换，积极推进办公室资源循环利用。
（二）加强节能宣传教育。
进一步增强工作人员公共机构节能的意识，增强工作的主动性和自觉性。
适时举办节能专题讲座，提高节能管理能力，营造公共机构节能的良好氛围。
（三）深化机关节能管理。
严格执行我局已有的各项节能制度规定，强化公务车节油、车辆维修、办公节电、日常节水、办公耗材、通讯和邮资、公务接待费用、差旅费用、会议费用、印刷费用及其它节能事务管理措施。
企业能耗大数据分析报告
企业能耗大数据分析报告1. 引言能源是企业生产和运营过程中必不可少的资源，对于企业能源的合理使用和能耗情况的监测分析，不仅可以降低能源开支，还有助于实现可持续发展。
本报告基于企业的能耗数据，运用大数据分析方法，研究企业的能耗情况，并提出相应的改善建议。
2. 数据收集和处理本次分析使用的数据来自于企业内部的能耗监测系统，包括电力消耗、水资源使用、燃气使用等方面的数据。
在数据处理过程中，我们对数据进行了清洗、整合和转换，以确保数据的准确性和一致性。
3. 能耗概况从整体上看，企业的能耗情况受多种因素影响，包括生产规模、产品种类、生产工艺等。
通过对能耗数据的分析，我们得到了以下结论：- 电力消耗是企业主要的能耗项目，占总能耗的60%以上。
- 水资源的使用主要分布在生产线上，占总能耗的20%左右。
- 燃气使用相对较少，但有潜力进行节能改造。
4. 能耗差异分析通过对不同时间段和不同部门的能耗数据进行对比，我们发现了能耗差异的原因和特点：- 能耗差异主要受生产周期和季节影响，夏季能耗通常较高。
- 部分生产车间的能耗较高，可能是机器设备老化或运行效率低下的原因。
5. 能耗预测模型建立基于历史能耗数据和其他相关因素，我们建立了能耗预测模型，旨在预测未来能耗走势。
该模型采用了时间序列分析和机器学习方法，并经过实验证明了其准确性。
通过该模型，我们能够更好地规划企业的能耗，并避免产生不必要的浪费。
6. 能耗改善建议基于对能耗的分析和预测，我们向企业提出了以下改善建议：- 优化电力使用：通过制定合理的用电计划，避免高峰期用电过高，减少用电浪费，可以节约30%以上的电力消耗。
- 提高生产运行效率：对老化的机器设备进行维护和更新，提高设备运行效率，从而减少能耗。
- 引入智能监测技术：通过安装智能监测设备，实时监测能耗情况，及时发现能耗异常和潜在的节能机会。
7. 结论企业能耗大数据分析可以为企业提供全面的能耗情况，帮助企业发现潜在的节能机会和消耗过大的环节。
数据中心节能评估报告范本
数据中心节能评估报告范本1.引言数据中心是电子设备的集中存储、管理和处理中心，它们的能源消耗巨大且持续增长，因此，节能成为了数据中心运营管理的重要课题之一。
为了评估一个数据中心的节能性能，本报告将对某公司的数据中心进行综合评估，并提供相应的改进方案。
2.数据中心概况2.1 数据中心规模目标数据中心由A、B两个机房组成，总面积为2000平方米，机柜数量达到300个，设有高功率服务器、网络设备、存储设备等。
2.2 能源消耗情况根据过去12个月的能源账单和能源监测设备的数据，目前数据中心的年能耗为600,000千瓦时，每平方米的能耗为300千瓦时。
2.3 电力来源目前数据中心的电力来源主要分为两部分：400千瓦的太阳能发电板和主要的电网供电。
3.节能评估指标根据能源消耗情况和现有节能设备的运行情况，本报告采用以下指标对数据中心的节能性能进行评估：- 能源效率指数(PUE)：考虑数据中心综合能耗情况和IT设备功耗的比值，PUE 值越接近1，表示能源利用效率越高。
- 冷却效率：冷却系统能够为IT设备提供足够低温的同时，最大限度地减少冷- 照明节能：优化照明系统，减少照明设备的能耗。
- 虚拟化利用率：通过虚拟化技术最大化利用服务器资源，减少不必要的能源消耗。
4.节能评估结果4.1 能源效率指数(PUE)通过能源监测设备的数据，计算出数据中心的年平均PUE值为1.8。
该数值较高，表明数据中心的能源利用效率较低，存在较大的节能潜力。
4.2 冷却效率通过对冷却系统的检查和分析，发现冷却系统中的空调设备存在频繁运行、过度制冷等问题，造成冷却能耗较高。
建议进行设备优化和调整，选择高效能耗比的制冷设备，并合理设置温度阈值。
4.3 照明节能目前数据中心的照明系统采用传统的荧光灯，存在能耗较高的问题。
建议替换为LED照明系统，LED照明具有高效节能、寿命长等优点。
4.4 虚拟化利用率通过对服务器资源利用率的监测和分析，发现目前服务器资源利用率较低，存在闲置服务器较多的问题。
能源计量数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告摘要随着我国经济的快速发展，能源消耗量逐年增加，能源计量作为能源管理的重要手段，对于提高能源利用效率、降低能源成本具有重要意义。
本报告通过对某企业能源计量数据的分析，旨在揭示能源消耗现状，为企业制定合理的能源管理策略提供数据支持。
二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某企业能源计量系统，包括电力、天然气、蒸汽等能源消耗数据。
数据时间范围为2020年1月至2021年12月。
2. 分析方法（1）统计分析法：对能源消耗数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
（2）趋势分析法：分析能源消耗量的变化趋势，找出能源消耗量的波动原因。
（3）相关性分析法：分析不同能源消耗量之间的关系，为能源管理提供依据。
三、能源消耗现状分析1. 能源消耗总量分析从表1可以看出，该企业2020年能源消耗总量为10000吨标煤，2021年能源消耗总量为9500吨标煤，较2020年下降5%。
这表明企业在能源管理方面取得了一定的成效。
表1 能源消耗总量分析年份能源消耗总量（吨标煤）2020 100002021 95002. 单位产品能耗分析根据表2，该企业2020年单位产品能耗为0.5吨标煤/吨产品，2021年单位产品能耗为0.4吨标煤/吨产品，较2020年下降20%。
这说明企业在生产过程中能源利用效率有所提高。
表2 单位产品能耗分析年份单位产品能耗（吨标煤/吨产品）2020 0.52021 0.43. 能源消耗结构分析从表3可以看出，电力消耗占比最高，达到60%，其次是天然气，占比为30%，蒸汽占比为10%。
这说明企业在生产过程中对电力和天然气的依赖程度较高。
表3 能源消耗结构分析能源类型消耗量（吨标煤）占比电力 6000 60%天然气 3000 30%蒸汽 1000 10%四、能源消耗波动原因分析1. 电力消耗波动根据表4，2020年电力消耗量较2021年增加，主要原因是生产规模扩大，设备负荷增加。
能耗状况分析报告
能耗状况分析报告引言能耗状况分析报告是对一个特定系统或设备的能源消耗状况进行全面评估和分析的文档。
通过对能耗状况进行深入分析，我们可以了解该系统或设备的能源消耗情况，并提出相应的改进建议，从而实现能源的合理利用和节约。
本报告旨在对某个特定系统的能耗状况进行分析，并提供有效的数据支持和结论，以帮助相关机构或个人制定优化能源消耗的策略。
背景系统描述本次能耗状况分析报告的对象是某个具体系统（或设备）的能源消耗状况。
该系统（或设备）所处的环境和用途将直接影响其能源消耗情况。
数据收集方法为了进行能耗状况分析，我们采用了以下数据收集方法：1.直接观察法：通过观察系统的运行过程和相关设备的使用，记录能源消耗情况。
例如，记录设备的运行时间、能源类型和消耗量等。
2.数据记录仪：设置数据记录仪来自动记录能源的消耗情况。
数据记录仪可以直接连接到系统或设备上，实时记录能源的消耗数据。
3.调查问卷：向系统或设备使用者发放调查问卷，收集他们对能耗情况的评估和意见。
问卷可以包括对于能源消耗的感知、使用行为和意识等方面的问题。
能耗状况分析能耗数据统计与分析根据我们收集到的数据，对系统的能耗状况进行了统计和分析。
我们主要关注以下几个方面：1.能耗类型：分析系统的能源消耗类型，例如电力、燃气或其他能源。
了解能源类型对于制定节能措施和改进方案非常重要。
2.能耗趋势：对系统的能耗进行时间序列分析，观察能耗的变化趋势。
判断能耗是否存在季节性或周期性变化，为制定合理的能源管理方案提供依据。
3.能效评估：根据能耗数据计算系统的能效指标。
通过能效评估，我们可以了解系统的能耗与产出之间的关系，进而评估能源使用的合理性。
4.能耗结构分析：对系统能耗进行结构分析，确定能源消耗的主要来源。
分析能耗结构有助于确定优化能耗的方向。
问题与挑战分析在能耗状况分析过程中，我们也面临一些问题和挑战。
这些问题和挑战包括但不限于：1.数据收集的可靠性：数据的准确性和全面性对于能耗状况分析至关重要。
能耗分析报告
能耗分析报告能耗分析报告根据最近的能耗数据和统计信息，我们进行了一项能耗分析，旨在评估目前的能源使用状况，并提供改进措施，以降低能源消耗和减少对环境的不良影响。
首先，我们对公司的能源使用情况进行了总体概述。
根据数据，公司整体能源消耗量自去年以来有所增加。
这主要是由于公司规模的扩大，以及新设备和办公空间的增加。
然而，与此同时，公司也在过去一年里采取了一系列节能措施，包括使用节能照明设备、优化供暖和冷却系统等。
接下来，我们对公司各个部门的能源使用情况进行了分析。
通过对各个部门的能耗数据进行比较，我们发现了一些有待改进的领域。
特别是在生产部门和物流部门，我们注意到能源消耗较高。
这主要是由于生产设备和车辆的高能耗。
因此，我们建议公司在这些领域加大节能措施的推广力度。
对于生产部门，有几个方面可以改进。
首先，我们建议公司使用具有高能效的生产设备，以减少能源消耗。
其次，定期维护和保养设备，以确保其工作效率。
此外，考虑到生产过程中的废热，我们建议公司采取余热回收技术，以最大程度地利用热能。
对于物流部门，我们提出了以下建议。
首先，优化物流路线和运输方式，以降低运输中的能源消耗。
其次，鼓励员工使用更多可再生能源的交通工具，如自行车或电动车。
此外，公司可以考虑与供应商合作，采取集中配送或共享运输等方式，以减少物流成本和能源消耗。
最后，我们建议公司在整个组织中加强能源管理和意识培养。
鼓励员工节约能源，提高能源效率，可以通过开展培训和教育活动来实现。
此外，定期监测能源使用情况，并设立能耗目标和奖励机制，以激励员工参与节能行动。
综上所述，我们的能耗分析报告提供了一些改进措施，以帮助公司降低能源消耗和减少对环境的不良影响。
我们希望通过这些措施的实施，公司能够实现可持续发展和绿色经营的目标。
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完美WORD格式 专业整理分享 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 完美WORD格式 专业整理分享 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。 完美WORD格式
专业整理分享 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 完美WORD格式 专业整理分享 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 完美WORD格式 专业整理分享 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。
开式冷却塔 板式换热器 精密空调 冷水机组 完美WORD格式 专业整理分享 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。 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 完美WORD格式 专业整理分享 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