數(shù)據(jù)中心能耗模型分析與研究

數(shù)據(jù)中心能耗模型分析與研究

中國移動通信集團上海有限公司孫文超黃赟

隨著數(shù)據(jù)中心的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)中心能耗也日趨增多。文章通過利用管理定量分析方法，全新設(shè)計數(shù)據(jù)中心能耗模型（包括數(shù)據(jù)中心能效預(yù)測模型和數(shù)據(jù)中心評估方法及多層面評估指標(biāo)），并且進(jìn)行實例分析與驗證分解電源使用效率PUE）與基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)聯(lián)，建立數(shù)據(jù)中心能效評價體系，為大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃建設(shè)提供有益參考。

數(shù)據(jù)中心；能效預(yù)測；能效評價；節(jié)能減排；PUE分解

0 前言

隨著網(wǎng)絡(luò)信息和計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，近年來各國大型的數(shù)據(jù)中心紛紛林立，據(jù)最新的研究預(yù)測，在未來五年內(nèi)數(shù)據(jù)中心的平均能耗將增加至3000W/m2。在中國，數(shù)據(jù)中心的能耗同樣驚人，據(jù)分析，數(shù)據(jù)中心2009年耗電達(dá)到364億kWh，大約相當(dāng)于全國總能耗的1%。2011年數(shù)據(jù)中心耗電已達(dá)到近500億kWh。據(jù)統(tǒng)計，在數(shù)據(jù)中心的總能耗里，IT設(shè)備能耗占51%，通風(fēng)空調(diào)系統(tǒng)占到35%，照明及其它能耗占14%[1]。IT設(shè)備的能耗往往取決于IT設(shè)備的工作負(fù)荷，除此之外環(huán)境控制系統(tǒng)（通風(fēng)空調(diào)系統(tǒng)）的能耗比重相當(dāng)大?？梢姅?shù)據(jù)中心環(huán)境控制系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化具有重要意義。所以有必要建立一套科學(xué)、客觀的評估系統(tǒng)。

1 技術(shù)原理和實施步驟

1.1 數(shù)據(jù)中心能效預(yù)測模型

通過多傳感器的數(shù)據(jù)采集獲取數(shù)據(jù)中心的動態(tài)特性，并進(jìn)行與數(shù)據(jù)中心能效水平有關(guān)因素的關(guān)聯(lián)分析，以此確定對系統(tǒng)最突出的影響因素，從而確定解決重點，本方法中采用管理定量分析方法關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。

1.2 數(shù)據(jù)中心評估方法及多層面評估指標(biāo)

數(shù)據(jù)中心能效評估模型詳見圖1，通過多元線性回歸的方式可以獲得對于數(shù)據(jù)中心的PUE（電源使用效率，Power Usage Effectiveness）預(yù)測值，同時采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立對于數(shù)據(jù)中心負(fù)荷的預(yù)測模型，對數(shù)據(jù)中心的冷負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。

圖1數(shù)據(jù)中心能效評估模型

（1）數(shù)據(jù)中心能效評價指標(biāo)建立

將數(shù)據(jù)中心能效評估分為多個層面進(jìn)行。對于數(shù)據(jù)中心的制冷空調(diào)系統(tǒng)，可分為數(shù)據(jù)機房層面能效評估（評估指標(biāo)為PUE）、制冷空調(diào)系統(tǒng)設(shè)備層面能效評估（評估指標(biāo)分別針對各個不同的設(shè)備，如制冷系統(tǒng)、輸送系統(tǒng)等）[2]。根據(jù)測量數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)中心不同設(shè)備的能耗以及能效情況，確定不同設(shè)備的能耗權(quán)重信息。不同設(shè)備選用的指標(biāo)不一樣，對于冷水機組為COP，對于水泵等為水泵的輸送效率，對于冷卻塔為冷卻塔效率，對于冷卻系統(tǒng)的水系統(tǒng)輸送部分采用水輸送系數(shù)(WTF)和輸送能效比（ER）。此外還有管道保溫性能等。

（2）數(shù)據(jù)中心能效評價體系建立

確立數(shù)據(jù)中心的能效分析方法，考慮采用PUE以及冷卻系統(tǒng)的COP為分析數(shù)據(jù)中心能效水平的指標(biāo)，根據(jù)數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)的主要運行參數(shù)，結(jié)合人工智能方法構(gòu)建數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)的能效預(yù)測模型，采用管理定量分析方法對系統(tǒng)的主要運行參數(shù)與系統(tǒng)PUE以及COP的關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行分析，確定不同運行參數(shù)對系統(tǒng)運行PUE的影響程度。數(shù)據(jù)中心的PUE值的預(yù)測值PUE預(yù)測值和關(guān)聯(lián)參數(shù)之間的關(guān)系可通過式（1）表現(xiàn)出來：

式中，Tdb_out和Twb_out分別為室外干濕球溫度；Tdb_in和Twb_in分別為室內(nèi)干濕球溫度；Tchws和Tchwr為冷凍水供回水溫度；Tcdws和Tcdwr為冷卻水供回水溫度；LF為數(shù)據(jù)中心的負(fù)荷率；Dpp為數(shù)據(jù)中心冷凍水側(cè)水泵啟停的變化臺數(shù)；Dct為數(shù)據(jù)中心冷卻塔啟停的變化臺數(shù)；Tsup為數(shù)據(jù)中心的送風(fēng)溫度；PUE預(yù)測值為數(shù)據(jù)中心的PUE值的預(yù)測值。

更進(jìn)一步，我們定義數(shù)據(jù)中心的能源密集度

式中，PUEa為預(yù)測的數(shù)據(jù)中心的PUE的實際值，PUEp為數(shù)據(jù)中心的PUE優(yōu)化值。

數(shù)據(jù)中心的能耗越高，則偏離優(yōu)化運行工況越遠(yuǎn)，X越大，可稱為能源密集型數(shù)據(jù)中心，反之，則能耗越低，X越小，可稱為能源稀疏型數(shù)據(jù)中心。

對于數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)機房節(jié)能潛力的評估，采用的評估公式如式（3）

從上式可看出，能源密集度越低，則其潛力越小。換句話說，對于那些能源密集度高的數(shù)據(jù)中心，應(yīng)首先對其進(jìn)行優(yōu)化。

（3）數(shù)據(jù)中心多層次評價體系

從不同的側(cè)重點可以將數(shù)據(jù)中心分解為系統(tǒng)級、子系統(tǒng)級和部件級。詳見圖2。將上述建立的能源密集度指標(biāo)及節(jié)能潛力指標(biāo)分別用于上述各級，則可得到不同的結(jié)論，從而為基于不同視角考慮下的數(shù)據(jù)中心提供完善的評價意見，并指導(dǎo)優(yōu)化進(jìn)行。

圖2數(shù)據(jù)中心多層次評價體系

圖3數(shù)據(jù)中心能效評估模型

對系統(tǒng)的評估指標(biāo)，為優(yōu)化運行狀態(tài)下的能源密集度及碳排放強度。最終集合成一個與兩者構(gòu)成一定的關(guān)系的指標(biāo)，以兼顧對能源和環(huán)境的影響，稱為節(jié)能減排指數(shù)：

對子系統(tǒng)的評估，評估指標(biāo)為各子系統(tǒng)在工況條件限制下的優(yōu)化優(yōu)先級，其中優(yōu)化優(yōu)先級根據(jù)能源密集度確定。對于各子系統(tǒng)，假設(shè)其能源密集度為Xi （i=1…N），按數(shù)值的大小進(jìn)行排序，則可得到各子系統(tǒng)的優(yōu)化優(yōu)先級。

對于部件的評估，主要基于各已成熟使用的指標(biāo)進(jìn)行評價，如COP（能效比）、WTF（水輸送系數(shù)）等。

1.3 數(shù)據(jù)中心運行優(yōu)化控制

對于設(shè)計階段的數(shù)據(jù)中心，采用仿真模型，獲取不同的設(shè)計方案下系統(tǒng)評價指標(biāo)，進(jìn)行排序最后確定在給定條件下的最優(yōu)方案。對于已投入運行的數(shù)據(jù)中心，基于多層次的評價體系，獲取當(dāng)前工況下數(shù)據(jù)中心最可行的優(yōu)化方向，采用混合非線性規(guī)劃的方法獲得數(shù)據(jù)中心優(yōu)化的PUE，確定優(yōu)化的控制變量設(shè)定值(如供水溫度設(shè)定值、送風(fēng)溫度設(shè)定值)用以指導(dǎo)數(shù)據(jù)中心制冷空調(diào)系統(tǒng)的優(yōu)化運行。詳見圖3。

實際運行時，可采用簡化的方法結(jié)合評價體系與FCM聚類方法指導(dǎo)系統(tǒng)優(yōu)化[3]。選取歷史工況條件及數(shù)據(jù)中心運行數(shù)據(jù)，通過模糊聚類分析和概率密度分布等方法，分析不同的工況條件以及數(shù)據(jù)中心運行水平的聚類中心。通過一定的預(yù)測技術(shù)指導(dǎo)數(shù)據(jù)中心選擇可預(yù)見的工況條件下聚類中心所對應(yīng)的優(yōu)化運行策略。

2 案例效果與評價

通過本數(shù)據(jù)中心能耗模型的建立，以某電信運營商數(shù)據(jù)中心為例，基于動力設(shè)備配置為基準(zhǔn)，我們將數(shù)據(jù)中心按照數(shù)據(jù)中心多層次評價體系進(jìn)行分層計算，經(jīng)過實地的測算，當(dāng)我們通過提高溫升以及采取服務(wù)器機架動態(tài)制冷等措施，有效提高了子系統(tǒng)層面的制冷能效值，提高的值為0.2，由于其所對應(yīng)的制冷因子的權(quán)重為0.3，故按照模型，理論上可以降低的PUE值為0.06，而降低PUE可以有效的節(jié)約能耗，達(dá)到節(jié)能減排的目的，通過實地的測量，PUE的確降低了0.058，從而有效驗證了本模型的正確性和可靠性。

3 結(jié)束語

按照管理定量分析方法，全新設(shè)計數(shù)據(jù)中心能耗模型以及綜合評估系統(tǒng)，可以科學(xué)、客觀的評估現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心機房的能耗情況，為現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心機房進(jìn)行綜合評估，對不滿足評估結(jié)果的數(shù)據(jù)中心提出整改意見，并且在數(shù)據(jù)中心通過整改或者引入新的節(jié)能技術(shù)改造以后，用綜合評估體系進(jìn)行驗證，從而在根本上確認(rèn)評估系統(tǒng)的正確性。其次，可以為新建數(shù)據(jù)中心提出參考，即在指定了IT設(shè)備類型以及能耗以后，可以方便的對PUE進(jìn)行估算，以便方便配置選擇機房結(jié)構(gòu)以及空調(diào)配置等數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。

[1]谷立靜,周伏秋,孟輝.我國數(shù)據(jù)中心能耗及能效水平研究.中國能源[J],2010,32(11).

[2]Report to Congress on Server and Data Center Energy Efficiency Public Law 109-431,U. S.Environmental Protection Agency,2007.

[3]Karlsson,J.F.,Moshfegh,B.Investigation ofindoorclimateandpowerusageinadata center.Energy and Buildings[J],2005,37(10): 1075-1083.

楊浦區(qū)深入企業(yè)調(diào)研節(jié)能技改項目

最近，楊浦區(qū)經(jīng)委走訪三得利光明啤酒（上海）有限公司、上海五環(huán)大廈投資發(fā)展有限公司等單位調(diào)研節(jié)能項目實施情況。

在走訪過程中，企業(yè)介紹了各自的項目開展情況，三得利光明啤酒有限公司通過降低空壓機用電單耗和降低輔助泵用電量節(jié)約標(biāo)煤近300噸。上海五環(huán)大廈投資發(fā)展有限公司，在樓宇修繕過程中，將中央空調(diào)系統(tǒng)和led照明改造同時進(jìn)行，極大地提升了樓宇能級。百聯(lián)又一城通過合同能源管理方式對商場和車庫的照明進(jìn)行了改造，以零投資的方式降低了成本，改善了運營環(huán)境。上海藤倉塑像電纜有限公司，在燃油鍋爐上安裝節(jié)油器，燃燒效率提高8%至12%。上述企業(yè)節(jié)能技術(shù)改造使大家深受啟發(fā)。在調(diào)研過程中，企業(yè)希望政府能夠加大節(jié)能財政扶持力度。

(區(qū)經(jīng)濟運行科)

嘉定區(qū)集全區(qū)之力推進(jìn)燃煤鍋爐清潔能源替代

2013年嘉定區(qū)將推進(jìn)區(qū)域內(nèi)燃煤（重油）鍋爐清潔能源替代工作作為節(jié)能工作重點，并出臺工作方案及配套扶持政策，大力推進(jìn)此項工作。一是加強監(jiān)督檢查。進(jìn)一步加大對重點替代企業(yè)的督察力度，定期走訪重點企業(yè)，了解企業(yè)替代工作推進(jìn)情況、存在的問題和困難，特別是加大對重點替代企業(yè)中的高能耗、高污染單位的督察力度，要求企業(yè)必須及時啟動鍋爐替代工作。二是加強溝通合作。針對鍋爐清潔能源替代工作“任務(wù)量大、時間要求緊、原則性強”等特點，在推進(jìn)中，注重與上級部門、基層街鎮(zhèn)與企業(yè)的聯(lián)系，定期召開工作會議，溝通工作開展情況，協(xié)調(diào)工作中存在的問題和困難。三是加強宣傳對接。以街鎮(zhèn)鍋爐企業(yè)推進(jìn)會為契機，區(qū)推進(jìn)辦邀請燃?xì)?、電力以及?jié)能服務(wù)公司，對街鎮(zhèn)轄區(qū)內(nèi)的鍋爐企業(yè)實施培訓(xùn)，宣傳鍋爐清潔能源替代及關(guān)停相關(guān)政策，并做好企業(yè)與節(jié)能服務(wù)公司的對接工作。

（區(qū)經(jīng)委）

Data Center Energy Consumption Model Analysis and Research

Sun wen chao,Huang yun

Through the use of quantitative methods analysis management,new design IDC (Data Center)energy model(including data center energy efficiency predictive models and multi-level evaluation method evaluation index),and performs case analysis and verification decompositionPUE(PowerUsageEffectiveness)associatedwithinfrastructure,the establishment of data center energy efficiency evaluation system,provide a useful reference for the data center infrastructure planning and construction of large data era.

DataCenter，energyefficiencypredictive，Energyefficiencyevaluation，Energy conservation，PUE decomposition

孫文超，畢業(yè)于同濟大學(xué)電子信息工程專業(yè)，現(xiàn)是交大在職研究生。助理工程師?，F(xiàn)供職于中國移動通信集團上海有限公司，擔(dān)任動力運行維護一職。對通信機房的配電、暖通有深入的研究。黃赟，畢業(yè)于同濟大學(xué)暖通專業(yè)，高級工程師。現(xiàn)供職于中國移動通信集團上海有限公司，擔(dān)任技術(shù)督導(dǎo)。