近年来,数据中心较好地支撑了信息产业的发展,但是数据中心的能耗问题也日益凸显,据国际环保组织绿色和平与华北电力大学联合发布的数据显示,2018 年我国数据中心用电总量达到 1608. 89 亿千瓦时, 占我国社会总用电量的2. 35%, 到 2023 年, 该数值可能会达到 2667. 92 亿千瓦时。

数据中心的高能耗问题引起了政府、业内机构及专家的广泛关注。在我国,2019 年工业和信息化部发布了《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》,明确提出,到 2022 年我国数据中心 PUE 应低于1. 4。

数据中心能耗主要由两部分构成,分别是 IT 设备和基础设施( 见图 1) 。其中, IT 设备主要由服务器、存储及网络设备构成。

图 1 数据中心能耗来源分解

基础设施主要由供配电、制冷、照明、办公、消防、安保等系统构成,基础设施是确保 IT 设备能够正常运行的重要保障。在上述能耗设备中, 供配电系统、制冷系统及 IT 设备能耗占比较高,通常情况下,IT 设备能耗占比最大,其次是制冷系统。

数据中心的能效指标PUE--即在数值上等于数据中心总能耗与 IT 设备能耗之比,PUE 能够反映出数据中心总供电中有多少电能被 IT 设备使用,PUE值越小表明数据中心 IT 设备能耗占比越高,数据中心电能得到了更加有效的利用。

数据中心能耗主要由供配电系统、制冷系统及 IT 设备能耗构成,因此在分析数据中心能效影响因素时, 可以重点从这三个方面进行分析，其中IT 设备能耗暂不作本次分析重点。

2. 1 供配电系统

数据中心供配电系统将为数据中心制冷设备、IT 设备、照明设备及其他设备提供电能支持。如图 2 所示。

图 2 数据中心供配电系统的构成

在传统数据中心机房中,传输环节中的 UPS 配电设备电能损耗占比较高,UPS 供电环节的电能损耗与其本身的供电特性及负载变化有关。UPS 在电能转换过程中产生的电能损耗往往难以避免。 

从负载变化角度来看,不少数据中心在进行供配电系统设计时,往往会按照 IT 设备最高负载下的电力需求进行冗余设计,而实际上数据中心大多时候运行负载并非处于高负载运行状态,低负载状态下 UPS 电能转换效率低,这使得数据中心 UPS 能效无法得到进一步的提升。

2. 2 制冷系统

制冷系统高耗能的同时，数据中心热量的集聚将会对数据中心 IT 设备造成巨大的损害,在严重情况下,甚至会造成设备宕机。数据中心制冷系统主要由末端精密空调、AHU( 组合式空调箱) 、风机、冷水机组、冷却塔等设备构成。

局部热点是机房内温度场不均匀分布引起的常见现象,局部热点的产生会使 IT 设备运行环境恶化;同时,制冷设备需要提供更大的制冷量才能平衡局部热点,这会增加制冷能耗。  

此外,还有些机房存在制冷设备冷量分配不合理、气流组织紊乱等问题,例如在风冷直流制冷系统中,热风回流现象会导致数据中心机房温度分布不均, 造成局部热点,并使制冷系统效率降低 。

3. 1 供配电系统能效优化策略

在供配电系统中,UPS 能效优化策略主要有两种：

一是根据数据中心负载动态变化来动态调控 UPS 电源,具有智能节能功能的 UPS 系统能够实时监测系统负载率大小,当负载率低于设定值时,UPS 进入休眠状态,负载率超过设定值时,休眠的 UPS 启动并投入到并联系统中;

二是采用高压直流( HDVC)方式,“ HDVC+市电直供” 模式供电效率可以达到 94% ~ 95%,HDVC离线模式供电效率则可以进一步达到 97% 以上。

3. 2 制冷系统能效优化策略

数据中心的制冷量与数据中心机房内的总热量以及能耗量均呈现出正相关性,数据中心机房制冷在不增加能耗的同时，既要考虑全局冷量供应,同时还需要确保这些冷量分配到局部 IT 负载。

这些问题的消除可从温度控制和负载控制两个角度着手。

从温度控制出发,通过 CFD 仿真模拟数据中心机房内的气流组织情况,提出气流优化方案,改善机房热风回流、气流不畅等问题,在相等供能量的情况下有效提升机房制冷效果 ;

从负载控制出发,通过建立负载分配分散度函数模型以及物联网负载均衡控制算法等手段,改善负载分配,防止负载集中到局部区域,形成局部热点。

当前不少数据中心在规划阶段会根据 IT 最高负载对基础设施进行冗余设计,这给供配电系统及制冷系统带来了极大的能耗。考虑到 IT 设备能耗对基础设施能耗的影响,建议采用随负载动态变化的物联网全局能效优化策略。

天鹤能效优化策略通过设计一套随负载及机房热分布动态变化的基础设施物联控制系统,实现了制冷设备及供配电系统的节能调度。通过基础设施群控功能，实现供配电系统及制冷系统随着业务负载的动态调度需求，以智能化手段达到数据中心能效化的期望成效。