数据中心能耗计算指导方法
pue值计算方法
pue值计算方法PUE（Power Usage Effectiveness）是用来衡量数据中心的能源效率的指标，它描述了数据中心用于运行计算设备以及支持设施的总能量消耗与计算设备的能量消耗之间的比例。
一个较低的PUE值意味着数据中心能够更有效地利用能源，从而降低能源消耗和运营成本。
本文将介绍PUE的计算方法及其在数据中心能源管理中的重要性。
一、PUE的定义及意义PUE是由绿色计算联盟（Green Grid）提出的一个标准，用于衡量数据中心的能源效率。
PUE的计算公式是：PUE = 总能耗 / 计算设备能耗其中，总能耗是指数据中心用于运行计算设备以及支持设施（如照明、空调等）的总能量消耗，计算设备能耗是指仅用于运行计算设备的能量消耗。
PUE的值越接近1，表示数据中心的能源利用效率越高。
通常情况下，数据中心的PUE值在1.0到3.0之间，但并不是PUE值越小越好，因为过低的PUE值可能意味着数据中心的基础设施过剩，浪费了大量的能源与资源。
二、计算PUE的关键指标要计算PUE值，需要收集和计算以下几个关键指标：1. 总能耗：需要确定数据中心用于运行计算设备以及支持设施的总能量消耗，包括主要设备的功耗、空调和冷却设备的能耗、照明设备的能耗等。
可以通过智能电表等监测设备进行实时监测和记录。
2. 计算设备能耗：需要确定仅用于运行计算设备的能量消耗，通常通过计算设备的功耗来确定。
可以通过使用功率计等设备进行测量。
三、PUE值计算举例下面是一个计算PUE值的简单举例：假设一个数据中心的总能耗为500 kW，计算设备能耗为400 kW。
则PUE = 500 kW / 400 kW = 1.25。
这个例子表示该数据中心的总能量消耗是计算设备能耗的1.25倍，PUE值为1.25。
四、优化PUE值的方法降低PUE值可以提高数据中心的能源利用效率，从而减少能源消耗和运营成本。
以下是几种优化PUE值的方法：1. 优化设备布局：合理规划设备的布局，避免冷热气流的混合，提高冷却效率，降低能源消耗。
数据中心cop计算公式
数据中心cop计算公式数据中心的 COP（Coefficient of Performance，性能系数）计算公式，对于保障数据中心的高效运行和节能优化可是有着至关重要的作用。
咱们先来说说啥是 COP 吧。
简单来讲，COP 就是用来衡量数据中心能源利用效率的一个指标。
比如说，你投入了一定的能量来让数据中心运转，而通过 COP 就能知道你得到的有用产出（比如制冷效果）和投入的能量之间的比例关系。
那这 COP 到底咋算呢？一般来说，COP 等于数据中心输出的制冷量或者制热量除以输入的能耗。
就拿我之前参与的一个数据中心项目来说吧。
那时候，我们为了优化数据中心的能耗，可真是下了不少功夫。
整个团队天天围着各种设备和数据转，眼睛都快看花了。
在计算 COP 时，我们得精确测量每一个环节的能耗和制冷量。
这可不是个轻松活儿，就拿测量制冷量来说，得考虑到机房内的温度、湿度、空气流动速度等等好多因素。
有一次，我们为了获取一个准确的温度数据，在机房里待了好几个小时，拿着不同的温度计到处测，结果发现有两个温度计的数据差了不少，把我们急得呀，赶紧重新校准，生怕因为这一点点误差影响了最终的 COP 计算结果。
而且，输入的能耗也不是个简单的数字。
得把空调系统、服务器、照明等等所有耗电的设备都算进去。
这就要求我们对数据中心的每一个角落都了如指掌，哪个设备啥时候开着，啥时候关了，都得心里有数。
另外，数据中心的运行环境也会对 COP 产生影响。
比如说，夏天温度高，空调就得更卖力地工作，能耗就上去了，COP 可能就会降低。
冬天呢，相对来说可能会好一些。
通过对COP 的计算和分析，我们就能发现数据中心运行中的问题，然后针对性地进行改进。
比如，如果发现某个空调系统的COP 特别低，那就可能要考虑是不是设备老化了，或者是运行参数设置得不合理，需要进行维修或者调整。
总之，数据中心的 COP 计算公式虽然看起来就是一个简单的数学式子，但背后涉及到的测量、分析和优化工作可真是复杂又精细。
数据中心研究报告关键性能指标、电能使用效率PUE和EEUE
数据中心研究报告关键性能指标、电能使用效率PUE和EEUE在当今信息技术高速发展的时代，数据中心作为支撑云计算、大数据、人工智能等应用的核心设施，其性能和效率备受关注。
为了评估和比较不同数据中心的能源利用情况和工作效率，人们引入了关键性能指标，其中最为常见的是电能使用效率（Power Usage Effectiveness，简称PUE）和电能效率使用有效性（Energy Efficiency Usage Effectiveness，简称EEUE）。
1. PUE的定义和计算方法PUE是衡量数据中心电能使用效率的常用指标，它表示数据中心消耗的总能源和实际有效运行设备消耗的能源之间的比值。
PUE的计算方法如下：PUE = 总能源消耗 / 实际有效运行设备消耗其中，总能源消耗指的是整个数据中心（包括IT 设备、冷却设备、照明设备等）的能源消耗；实际有效运行设备消耗是指仅包括 IT 设备消耗的能源。
2. PUE的影响因素及优化措施PUE受到多个因素的影响，包括数据中心的设计、设备选择、运行管理等。
为了提高数据中心的电能使用效率，可以采取以下优化措施：（1）设备选型优化：选择能效比较高的服务器、网络设备和存储设备，减少能源消耗。
（2）冷却系统改进：采用高效的冷却系统，如冷通道热通道隔离设计、风冷与水冷技术结合等，降低冷却能耗。
（3）能源管理改善：合理规划和管理数据中心能源，精确测量能源消耗，及时发现和处理能源浪费问题。
3. EEUE的定义和计算方法EEUE是衡量数据中心电能效率使用有效性的指标，它与PUE有所区别。
EEUE不仅考虑了数据中心整体能源消耗的情况，还考虑了实际有效运行设备对应用程序的服务提供能力。
EEUE的计算方法如下：EEUE = (总能源消耗 - 非运行能源消耗) / 逻辑服务器提供的应用程序服务能力其中，非运行能源消耗指的是非运行设备（如备用设备、待机设备等）的能源消耗，逻辑服务器提供的应用程序服务能力与数据中心中实际运行的服务器数量相关。
数据中心能效指标有哪些怎么计算
数据中心能效指标有哪些怎么计算导读我国数据中心历经15年的飞速发展，但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。
数据中心的概念本来是舶来词汇，直到2005年以后，随着互联网公司的兴起，才大量运用于社会各行各业，特别是互联网IT行业。
各种企业自建数据中心（EDC），互联网数据中心（IDC）逐渐开始出现，并在2010年达到了一个小高潮。
数据中心也由此正式变成了一种互联网基础设施。
我国数据中心历经15年的飞速发展，但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。
不同的数据中心的能效结果间缺乏可比性，给业界带来诸多不便，不利于节能减排目标的实现。
今天，我们将根据国际相关组织的研究成果，并结合我国数据中心实际发展情况，分享四个能效指标评价指南：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，以及指标的具体测量方法。
1、数据中心能耗组成众所周知，数据中心的电能消耗主要由IT设备、制冷设备、供配电系统和照明等其他消耗电能的数据中心设备组成。
制冷设备：是指为了保证IT设备运行所需温湿度环境而建立的配套设施，主要是精密空调系统。
IT设备：包括计算、存储、网络和IT支撑等不同类型的设备，主要是服务器、交换机、路由器和监控设备等。
供配电系统：是指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，主要是指UPS、配电柜、电池等。
其他：照明设备、安防设备、消防设备、传感器设备以及KVM管理系统等。
以上这些都是数据中心能耗组成的重要部分，也是下面四个能效指标评价指南里的重要依据。
2、数据中心能效指标评价这四个能效指标是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，得出作为数据中心能效测评的基本指标。
第一个指标：PUE（Power Usage Effectiveness）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设备耗电数据中心总耗电：是指维持数据中心正常运行的所有耗电，包括IT设备、制冷设备、供配电系统和其他设施的耗电的总和。
数据中心能耗指标PUE解析
数据中心pue值对环境影响
01
能源消耗
02
冷却需求
PUE值反映了数据中心的能源效率， 高PUE值意味着更多的能源被消耗， 增加了碳排放和环境污染的风险。
数据中心产生大量的热量，需要有效 的冷却系统来维持设备正常运行。高 PUE值意味着需要更多的冷却能源， 进一步增加能源消耗和碳排放。
03
资源浪费
高PUE值说明数据中心的能源利用率 低，造成能源资源的浪费，不利于可 持续发展。
照明系统能耗
灯具能耗
照明系统是数据中心必要的辅助设施，合 理选择高效节能灯具能够显著降低数据中 心的PUE值。
VS
控制设备能耗
照明系统的控制设备包括开关、调光器等 ，其能耗与数据中心的布局和工作时间密 切相关。
03
数据中心pue值优化方案
数据中心pue值优化方案
• PUE（Power Usage Effectiveness，电源使用效率）是一个衡量数据中心能源效率的指标。PUE值越接近 1，说明数据中心的能源效率越高。PUE值越高，意味着需要更多的电能来支持数据中心的运行，因此降低 PUE值对于提高数据中心的能源效率和降低运营成本至关重要。
数据中心的设备和配置
良好的设计和布局可以减少数据中心的能耗 ，降低pue值。
高性能、高能效的设备和合理的配置可以提 高数据中心的能源效率，降低pue值。
数据中心的运营和维护
数据中心的地理位置和 气候条件
高效的运营和维护可以提高数据中心的能源 利用效率，降低pue值。
选择适宜的地理位置和气候条件可以降低数 据中心的能耗，降低pue值。
数据中心pue值对社会影响
能源成本
数据中心是高能耗行业，能源成本相对较高。高PUE值 意味着更高的能源成本，增加了数据中心的运营压力。
最详尽的数据机房能耗分析及优化建议
数据机房能耗分析及优化建议目录1、如何衡量机房能耗效率 (2)1.1机房能耗效率测量方法 (2)1.2机房能耗数据的采集 (3)2、如何分析机房能耗效率 (4)2.1机房内KPI对比分析 (4)2.1.1对比KPI：耗电量/PUE。
(4)2.1.2对比KPI：PUE/室内温度。
(7)2.1.3对比KPI：PUE/室内湿度。
(9)2.2设备类型分析 (10)2.2.1设备类型分项耗电量统计 (10)2.2.2各类设备占总耗电量比重 (10)2.3 KPI波动分析 (11)2.4 PUE分布统计 (12)2.5能耗费用计算 (12)2.6聚类分析 (13)2.7模型预测值分析 (14)3如何提高机房能耗效率 (14)3.1数据中心设备的合理利用 (15)3.2虚拟化的利用 (16)3.3机柜摆放 (17)3.4 IT设备摆放 (17)3.5最大限度提高冷却效率 (17)3.6增强设备电力管理提高PUE效率 (18)3.6.1提高PUE效率之降低供电能效因子 (19)3.6.2提高PUE效率之减少制冷能效因子 (19)4总结 (20)目前，PUE已经成为国际上比较通行的数据中心电力使用效率衡量指标。
据统计，国外先进的机房PUE值可以达到1.21（Google六座数据中心平均PUE 值为1.21），而我们国家的PUE平均值则在2.5以上，这意味着IT设备每耗一度电，就有多达1.5度的电被机房设施消耗掉了。
特别是中小规模的机房PUE值更高，测量数值普遍在3左右，这说明有大量的电实际都被电源、制冷、散热这些设备给消耗了，而用于IT设备中的电能很少。
据统计，目前国内机房中140平米以下的占50%，400平米以下的占75%左右。
如果按照装机量大致计算，总的全国机房耗电量在100亿度到200亿度。
如果能把PUE降低一个数值，节约的能耗就是33%，大概30到60亿人民币。
可见，数据中心用户的目标是应当将PUE目标值定在2以下，尽可能接近1。
数据中心PUE值是什么？
PUE值的市场趋势
绿色数据中心
随着消费者对环保的重视，未来市场可能会更倾向于选择环保的产品和服务 ，包括数据中心。因此，绿色数据中心可能会成为未来的趋势，促使数据中 心运营商降低PUE值。
按需定制的解决方案
未来可能会出现更多按需定制的解决方案，以满足不同客户的需求。这些解 决方案可能会包括更高效的数据中心设计、更先进的服务器技术等，从而降 低PUE值。
PUE值的技术发展
更高效的冷却技术
随着科技的不断发展，未来数据中心可能会采用更高效的冷却技术，如使用液体冷却、定 向冷却等，以提高设备的运行效率，从而降低PUE值。
更先进的服务器技术
服务器技术的不断进步，可能会带来更高效、更低能耗的服务器，从而在源头上降低数据 中心的能源消耗，改善PUE值。
智能化管理
04
PUE值的影响
PUE值的影响
• PUE值（Power Usage Effectiveness，电源使用 效率）是衡量数据中心能效的重要指标，它反映了 数据中心的能源利用效率。PUE值定义为数据中心 总输入功率与IT设备功率之比，即PUE = 总输入 功率 / IT设备功率。
0值的影响因素
PUE值的影响因素
• PUE值是数据中心的一个关键性能指标，它代表了数据中心的能源效率。PUE值越低，说明数据中心的能源 效率越高。
03
如何降低PUE值
如何降低PUE值
• PUE值（Power Usage Effectiveness，电源使用效率） 是衡量数据中心能源效率的重要指标，它等于数据中心总 耗电量与IT设备耗电量的比值。PUE值越高，说明数据中 心的能源效率越低。
数据中心PUE值是什么？
2023-10-26
数据中心能源消耗总量
数据中心能源消耗总量摘要：I.数据中心能源消耗总量的概述II.数据中心能源消耗总量的计算方法III.数据中心能源消耗总量的影响因素IV.降低数据中心能源消耗总量的措施正文：I.数据中心能源消耗总量的概述数据中心能源消耗总量是指数据中心在运行过程中所消耗的能源总量。
能源消耗总量包括直接能源消耗和间接能源消耗。
直接能源消耗是指数据中心直接用于运行的能源，如电力、水等。
间接能源消耗是指数据中心所需的配套设备和设施所消耗的能源，如空调、制冷系统等。
数据中心能源消耗总量是衡量数据中心能效的重要指标，对于评估数据中心的能源利用效率和降低运营成本具有重要意义。
II.数据中心能源消耗总量的计算方法计算数据中心能源消耗总量需要考虑数据中心的总能耗和各种能源的消耗量。
总能耗可以通过以下公式计算：总能耗= 电力消耗+ 水消耗+ 热能消耗+ 其他能源消耗其中，电力消耗、水消耗、热能消耗和其他能源消耗可以通过以下方法计算：1.电力消耗：通过电表测量数据中心的总用电量，单位通常为千瓦时（kWh）。
2.水消耗：通过水表测量数据中心的总用水量，单位通常为立方米（m）。
3.热能消耗：通过热能计量设备测量数据中心的总热能消耗，单位通常为千瓦时（kWh）。
4.其他能源消耗：包括数据中心所需的天然气、燃油等其他能源消耗，可以通过相应计量设备进行测量。
III.数据中心能源消耗总量的影响因素数据中心能源消耗总量受多种因素影响，主要包括以下几个方面：1.规模和设备数量：数据中心的规模和设备数量直接影响能源消耗总量。
规模越大，设备数量越多，能源消耗总量也越大。
2.设备能效：数据中心设备的能效水平直接影响能源消耗总量。
高能效设备可以降低能源消耗总量。
3.数据中心设计：数据中心的设计理念、建筑材料、通风系统等都会影响能源消耗总量。
4.气候条件：气候条件对数据中心能源消耗总量的影响也不容忽视。
气温、湿度、风速等因素会影响数据中心的制冷和热能消耗。
IV.降低数据中心能源消耗总量的措施降低数据中心能源消耗总量需要从多个方面入手，主要包括以下几个方面：1.提高设备能效：采用高能效的设备和产品，如高效电源、节能服务器等，可以有效降低能源消耗总量。
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｡
数据中心的能耗评估与节能措施
数据中心的能耗评估与节能措施数据中心是当今信息技术高度发达的重要组成部分，其在支撑互联网应用、大数据处理、人工智能等领域发挥着举足轻重的作用。
然而，数据中心的大规模运行也导致了巨大的能源消耗和环境压力，尤其是随着云计算、物联网等新兴技术的迅猛发展，数据中心的能耗问题愈发凸显。
本文将对数据中心的能耗进行评估，并提出相关的节能措施，旨在为数据中心的可持续发展提供参考。
一、数据中心能耗现状数据中心的能耗主要包括两个方面：运行能耗和制冷能耗。
运行能耗是指数据中心内服务器、存储设备、网络设备等设备的耗电量，而制冷能耗则是为了保持数据中心内部温度适宜而消耗的能源。
根据统计数据显示，全球数据中心能耗占总能耗的比例逐年增加，已成为一个值得关注的问题。
在数据中心的运行能耗中，服务器是主要的能耗来源。
随着数据中心规模的不断扩大和技术的升级换代，服务器的能耗也在不断增加。
而在数据中心的制冷系统中，传统的制冷方式效率低下，造成了能耗的进一步增加。
这些问题的存在使得数据中心的能耗问题变得尤为突出。
二、数据中心能耗评估方法为了有效评估数据中心的能耗情况，可以采用以下几种方法：1. 数据采集方法：通过在数据中心内部部署传感器和监测设备，收集数据中心各个设备的用电情况、温度湿度等数据，以实时监测数据中心的能耗情况。
2. 能效评估方法：通过对数据中心的能效参数进行分析，如PUE（能耗效率指标）等，评估数据中心的能效水平。
3. 能耗模拟方法：通过建立数据中心的能耗模型，对不同的能耗优化措施进行模拟分析，找出最佳的节能方案。
综合运用以上方法，可以全面了解数据中心的能耗情况，为后续的节能措施提供科学依据。
三、数据中心节能措施为了降低数据中心的能耗，提高其能效水平，可以采取以下节能措施：1. 更新服务器设备：选择能耗更低的新一代服务器设备替换老旧设备，提高数据中心整体的能效水平。
2. 优化空调制冷系统：采用智能温控系统、冷热通道隔离等技术，提高制冷系统的效率，减少制冷能耗。
数据中心能耗计算指导方法
数据中心能耗计算指导方法数据中心能耗计算指导方法1：引言数据中心是企业和组织用于存储、处理和管理大量数据的关键设施。
然而，数据中心的运行需要大量的电力，并且能耗高昂。
为了确保数据中心的可持续发展，我们需要进行能耗计算和优化。
本文档将介绍数据中心能耗计算的指导方法，以帮助企业和组织有效管理能耗。
2：能耗计算的基本概念2.1 能耗计算的目的能耗计算的目的是确定数据中心的能耗水平，以便评估当前能源使用情况，并优化能源利用效率。
2.2 能耗计算的指标在能耗计算中，我们需要关注以下指标：- 总能耗：数据中心的总用电量，通常以千瓦时（kWh）为单位。
- PUE（能耗效率指数）：总能耗和服务器能耗之间的比例关系，PUE = 总能耗 / 服务器能耗。
- DCiE（数据中心基础设施效率）：数据中心基础设施电力的有效使用程度，DCiE = 1 / PUE。
- 能源利用效率：数据中心中的服务器利用能源的效率，通常以服务器的工作负载和电力需求之间的比率来衡量。
2.3 能耗计算的数据收集和分析能耗计算的首要步骤是收集和分析数据。
这些数据可以包括：- 数据中心的总用电量- 服务器的功耗- 数据中心的空调和制冷系统的能耗- 其他辅助设备的能耗然后，我们可以使用这些数据来计算能耗指标，并进行进一步的分析和优化。
3：能耗计算方法3.1 总能耗的计算总能耗的计算可以通过以下公式得出：总能耗 = 服务器能耗 + 空调和制冷能耗 + 其他设备能耗3.2 PUE的计算PUE的计算可以通过以下公式得出：PUE = 总能耗 / 服务器能耗3.3 DCiE的计算DCiE的计算可以通过以下公式得出：DCiE = 1 / PUE3.4 能源利用效率的计算能源利用效率的计算可以通过以下公式得出：能源利用效率 = 服务器工作负载 / 服务器电力需求4：能耗优化方法4.1 服务器能耗优化- 使用更高效的服务器设备- 优化服务器的工作负载- 实施服务器虚拟化技术4.2 空调和制冷能耗优化- 优化空调系统的温度和湿度设置- 使用智能温控和湿度传感器- 优化数据中心的布局和通风设计4.3 其他设备能耗优化- 优化照明系统的能耗- 使用高效设备和节能模式- 定期维护和更新设备，确保其高效运行5：附件本文档附带以下附件：- 数据中心能耗计算表格- 能源利用效率计算表格6：法律名词及注释- PUE（Power Usage Effectiveness）：能耗效率指数，用于衡量数据中心用电的效率，PUE越低越好。
IDC机房PUE值计算
IDC机房PUE值计算PUE的计算公式为：PUE=机房总能耗/机房设备能耗机房总能耗包括所有机房使用的电力，如空调、照明等，以及设备的能耗。
机房设备能耗只包括服务器、存储设备、交换机等核心设备的能耗。
首先，要计算机房总能耗，需要将机房内所有用到的电力消耗进行统计。
这包括：3.照明和其他用电设备耗电量：包括机房内照明系统、监控系统等其他用电设备的耗电量。
接下来，计算机房设备能耗，即核心设备的能耗。
对于服务器、存储设备、交换机等核心设备，可以通过以下两种方法进行计算：1.手工测量：在预定时间内，使用电能监测仪或电表来测量核心设备的总电耗。
这需要逐个设备进行测试，并将结果累加以得到机房设备的能耗。
计算出了机房总能耗和机房设备能耗后，将两者相除，即可得到机房的PUE值。
在计算过程中，需要注意以下几点：1.时间窗口的选择：PUE值是根据特定时间范围内的能耗数据进行计算的。
通常情况下，建议选择一整个年度时间段的数据进行计算，以消除季节性和临时活动的影响。
2.数据的准确性：能效计算的准确性取决于能耗数据的准确性。
因此，在进行计算之前，需要确认数据的准确性和完整性，并从可靠的数据源获取能耗数据。
3.数据的记录和监测：为了持续地评估和改善机房的能效，建议建立定期记录和监测机房的能耗数据。
这样可以及时发现和解决能耗过高的问题，并持续改进机房的能效水平。
通过计算PUE值，机房管理者可以评估和比较不同机房的能耗效率，并采取相应的措施来降低机房的总能耗，提高能耗效率。
这有助于降低运营成本，减少环境影响，并提高数据中心的可持续性。
数据中心能耗计算指导方法
03
CATALOGUE
数据中心各设备能耗计算
服务器能耗计算
01
广泛应用于各种规模的数据中心，通过对能耗数据的监测和分析， 帮助企业实现能源的合理利用和节能减排。
自动化管理平台
1 2
自动化管理平台的作用
通过自动化技术，提高数据中心的运营效率和管 理水平，减少人工干预和错误，降低能耗和管理 成本。
自动化管理平台的组成
包括硬件和软件两部分，硬件包括服务器、网络 设备等，软件包括操作系统、管理软件等。
间接能耗
数据中心建设、维护、管 理过程中产生的能耗，包 括电力输送、冷却系统、 机房空调等设施的能耗。
碳足迹
衡量数据中心对环境影响 的指标，包括直接和间接 能耗产生的二氧化碳排放 量。
影响数据中心能耗的主要因素
01
02
03
04
设备性能
服务器的处理能力、内存容量 、存储设备等性能指标对能耗
有直接影响。
数据中心能耗计 算指导方法
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目录
• 数据中心能耗概述 • 数据中心能耗计算方法 • 数据中心各设备能耗计算 • 数据中心整体能耗优化策略 • 数据中心能耗管理工具与技术 • 数据中心能耗发展趋势与展望
01
CATALOGUE
数据中心能耗概述
能耗定义及分类
01
02
03
直接能耗
数据中心运营过程中直接 消耗的电能，包括服务器 、网络设备、空调、照明 等设施的能耗。
数据中心能耗计算指导方法
数据中心能耗计算指导方法数据中心能耗计算指导方法1.引言1.1 目的1.2 范围2.能耗计算基础知识2.1 能耗计算的重要性2.2 能耗计算的基本原理2.3 能耗计算的单位和度量2.4 数据中心能耗计算的特殊考虑因素3.数据中心能耗计算流程3.1 数据收集与准备3.2 能耗组成分析3.2.1 服务器能耗计算3.2.2 存储设备能耗计算3.2.3 网络设备能耗计算3.2.4 空调设备能耗计算 3.2.5 电力设备能耗计算 3.3 能耗计算模型选择与应用 3.3.1 静态计算模型3.3.2 动态计算模型3.4 能耗计算结果分析与评估4.数据中心能耗优化方法4.1 优化服务器能耗4.2 优化存储设备能耗4.3 优化网络设备能耗4.4 优化空调设备能耗4.5 优化电力设备能耗4.6 综合优化策略5.数据中心能耗计算实例5.1 某数据中心能耗计算案例一5.2 某数据中心能耗计算案例二6.其他相关考虑因素6.1 环境可持续发展6.2 监控与管理优化6.3 安全性与可靠性7.附件附件2：能耗计算实例数据集注释：1.数据中心：指用于集中管理和存储大量计算机和网络设备的场所。
2.能耗计算：指通过收集、分析和评估数据中心各个设备和系统的能耗情况，以便优化能源利用。
3.服务器：指在数据中心中托管和运行软件应用程序的计算设备。
4.存储设备：指用于存储和管理大量数据的硬件设备，如硬盘阵列。
5.网络设备：指用于连接和通信的设备，如交换机和路由器。
6.空调设备：指用于维持数据中心温度和湿度的空气调节设备。
7.电力设备：指供电和电力传输系统，如发电机和电池组。
8.优化：指通过改进设备和系统配置，以降低数据中心能耗和提高性能。
9.环境可持续发展：指在满足当前需求的同时，保护和提高环境质量，以满足未来世代的需求。
10.监控与管理优化：指通过实时监测和管理数据中心设备和能耗，以便及时发现和解决潜在问题。
11.安全性与可靠性：指保护数据中心设备和数据免遭物理和网络威胁，确保数据中心的稳定运行和业务连续性。
数据中心机房能耗核算方法
数据中心机房能耗核算方式计算机房用电不用想都知道耗电率高，就按目前来说，我国大型数椐中心机房用电量比起先进国家差距比较大的，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。
1、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3.5～5.5m2 /台(取中间值 4.5)*N机柜总台数主机房面积=4.5(m2/台)*30台 =135m22、UPS选型指标(1)机房内设备的用电量机房计划安装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/kV.A)]。
P=1)+2)=90kw+8kw=98KWE≥1.2P E≥1.2*98 KW E≥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热备并机。
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/m2 ×机房面积Q1室内设备负荷=200KVA*0.8=160KWQ2环境冷负荷=0.15kW/m2 *251 m2=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。
数据中心cue计算公式
数据中心cue计算公式CUE计算公式是数据中心中常用的一种计算能效的方法，它可以帮助数据中心管理者评估数据中心的能效水平，从而制定出更加科学合理的能源管理策略。
CUE计算公式的全称是Coefficient of Energy Utilization，即能源利用系数。
它是通过计算数据中心的总能耗与IT设备能耗之比来评估数据中心的能效水平。
CUE计算公式的具体表达式为：CUE = Total Facility Energy / IT Equipment Energy其中，Total Facility Energy指的是数据中心的总能耗，包括IT设备能耗、冷却设备能耗、照明设备能耗等；IT Equipment Energy指的是IT设备的能耗，包括服务器、存储设备、网络设备等。
通过CUE计算公式，我们可以得出一个0到1之间的数值，数值越小表示数据中心的能效越高，反之则表示能效越低。
一般来说，一个优秀的数据中心的CUE值应该在0.5以下，而一些老旧的数据中心的CUE值可能会高达1.5以上。
CUE计算公式的优点在于它可以帮助数据中心管理者全面了解数据中心的能效水平，从而制定出更加科学合理的能源管理策略。
通过降低数据中心的总能耗，提高IT设备的能效，我们可以有效地降低数据中心的运营成本，同时也可以减少对环境的影响。
当然，CUE计算公式也存在一些局限性。
例如，它无法考虑到数据中心的负载变化、IT设备的利用率等因素，因此在实际应用中需要结合其他指标进行综合评估。
CUE计算公式是数据中心中常用的一种计算能效的方法，它可以帮助数据中心管理者全面了解数据中心的能效水平，从而制定出更加科学合理的能源管理策略。
在实际应用中，我们需要结合其他指标进行综合评估，以达到更好的效果。
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。
数据中心节能计算书
数据中心节能计算书随着互联网技术的快速发展，数据中心在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，数据中心的高能耗也成为了一个问题。
为了降低能源消耗、提高运营效率、实现可持续发展，我们迫切需要进行数据中心节能。
本篇文章将介绍数据中心节能的计算方法和实践经验。
首先，数据中心节能计算的第一步是确定能源基准线。
能源基准线是指数据中心在未经过节能措施前的耗能量。
我们可以通过监测设备的耗能情况和数据中心的运行时间计算得出。
其次，我们需要确定个别能效指标（PUE）。
PUE是数据中心节能计算的重要指标，它是用来衡量数据中心耗能效率的值。
在节能过程中，我们需要通过降低PUE值来降低能源消耗。
计算PUE的方法是：PUE=总耗电量/IT设备耗电量。
其中，IT设备指的是数据中心中的计算、存储和网络设备等。
另外，我们还需要对数据中心进行能效评估。
能效评估可以帮助我们找到数据中心能源消耗的瓶颈，并采取相应的节能措施。
常见的能效评估方法有DCiE评估法、DCEM评估法和DCP计算法等。
在实践中，我们可以采取多种节能措施来降低数据中心能源消耗。
以下是几种常见的措施：1. 提高温度和湿度范围：通过适当增加温度和湿度范围，降低空调设备的耗能。
当然在降低温度时也要考虑到设备的安全温度和湿度。
2. 优化空气流量：优化空气流量可以确保热气不会无法排出，在机架上进行孔径设计和封装可以达到这一目的。
3. 升级硬件：新设备的能效指标更高，更符合节约能源的要求。
与老设备慢慢更新也能为中心节能和花费提供优化的解决方案。
同时，我们还可以尝试采用空间隔离、异质数据中心和热回收等技术来节约能源并提高数据中心的运营效率。
综上所述，数据中心节能计算是一个复杂而又长期的过程，需要采用科学的方法和节能技术。
我们需要不断推进研究和实践，以实现数据中心的可持续发展和企业效益的提高。
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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%，建筑物围护结构的能量损失会反映在空调系统的能耗上;三是配电传输和转换设备约占24%;还有1%是用于照明、维修和办公设备等。
在数据中心的建设规划过程中，如果在方案设计和设备选型方面充分重视节能降耗问题，上述电能分配比例将发生较大的变化，在IT设备用电量不变的情况下，其他方面的能耗比例将会有所降低，电力能源的利用率将会有较大的提升。
如果提高数据中心后期运维期间的有效管理能力，总体能耗将会进一步降低。
数据中心能耗测量指标数据中心节能可以从数据中心建筑群体和数据中心设备设施能源效率两个层面来衡量。
在数据中心建筑群体节能体系方面，最具代表性的是美国LEED™绿色建筑认证体系;在数据中心设备设施能源效率方面，最具代表性的是绿色网格组织的PUE值评估。
4.2.1. 国内外主要绿色建筑评价体系1. 我国绿色建筑评价体系绿色建筑是在全寿命周期内兼顾资源节约与环境保护的建筑。
我国的绿色标识制度主要以《绿色建筑评价标识管理办法》及《绿色建筑评价技术细则》为设计和评判依据，经专家和测评机构(中国绿色建筑与节能委员会)评审通过后，颁发“绿色建筑评价标识”。
“绿色建筑评价标识”分为1、2、3星级，3星级为最高级别。
我国香港地区主要施行《香港建筑环境评估标准》。
该评价体系在借鉴英国BREEAM体系主要框架的基础上，由香港理工大学于1996年制定。
它是一套主要针对新建和已使用的办公、住宅建筑的评估体系。
该体系旨在评估建筑的整体环境性能表现。
其中对建筑环境性能的评价归纳为对场地、材料、能源、水资源、室内环境质量、创新与性能改进六个方面的评价。
随着我国建筑节能的发展，相应的建筑节能法律法规和标识规范体系正在逐步建立。
在法律和法规方面，2007年10月28日颁布了《中华人民共和国节约能源法》，并于2008年4月1日起正式施行。
2008年7月23日国务院通过《民用建筑节能条例》，并于2008年10月1日起正式施行。
随后又正式颁布了《公共机构节能条例》。
在法律和法规方面为建筑节能奠定了基础。
在建筑设计标准方面，建立了覆盖全国三个气候区的居住建筑和公共建筑的设计标准，包括《公共建筑节能设计标准》(GB50189—2005)、《民用建筑节能设计标准(采暖居住建筑部分)》(JGJ26—95)、《夏热冬冷地区居住建筑节能设计标准》(JGJ134—2001，J116—2001)、《夏热冬暖地区居住建筑节能设计标准》(JGJ75—2003，J275—2003)。
这些标准为全面开展建筑节能工作奠定了基础。
尤其是《公共建筑节能设计标准》的颁布和实施，对我国公共建筑节能的推动和建筑节能工作的开展，对实现“节能减排”的国家战略具有重要意义。
在建筑节能验收和运行管理方面，建立了《建筑节能工程施工质量验收规范》(GB50411—2007)、《空调通风系统运行管理规范》(GB500365—2005)、《北方采暖地区既有居住建筑供热计量及节能改造技术导则》、《国家机关办公建筑和大型公共建筑能耗监测系统建设相关技术导则》等标准规范和技术导则，这些为推进建筑节能工作的验收和运行管理提供了依据。
在建筑节能和绿色建筑评价体系方面，试行《建筑能效测评与标识技术导则》制度，建筑能效标识制度作为建筑节能的推进器，对于提高建筑用能系统的实际运行能效，促进新型节能技术在建筑中的合理应用，有效减低建筑的实际运行能耗具有重要的作用。
《建筑能效测评与标识技术导则》引用吸收了国际上建筑能效标识的成果和经验，以我国现行建筑节能设计标准为依据，结合我国建筑节能工作的现状和特点，适用于新建居住和公共建筑以及实施节能改造后的既有建筑能效测评标识方法。
《建筑能效测评与标识技术导则》特点是强调建筑节能实际能耗和能效结果控制的测评制度。
在总结近年来绿色建筑的实践经验，并借鉴国际绿色建筑评价体系的基础上，2006年，我国颁布了第一部《绿色建筑评价标准》(GB/T50378—2006)。
该标准是一部多目标、多层次的绿色建筑综合评价体系，该体系从选址、材料、节能、节水、运行管理等多方面，对建筑进行综合评价，其特点是强调设计过程中的节能控制。
为了支撑现行的测评体系和设计标准，国家有关部门正在组织编写和即将颁布的标准有：《公共建筑节能检验标准》、《节能建筑评价标准》、《公共建筑节能改造技术规程》、《集中供暖系统温控与热计量技术规程》等。
这些都为我国新建建筑节能和既有建筑节能改造的规范化管理和实施奠定了很好的基础。
2. 国外绿色建筑评估体系目前国际上的绿色建筑认证体系主要有：LEED™(美国)、BREEAM(英国)、CASBE(日本)、Blue Angel(德国、北欧)等。
《绿色建筑评估体系》(Leadership in Energy & Environmental Design Building Rating System，LEED™)是目前世界各国建筑环保评估、绿色建筑评估及建筑可持续性评估标准中最完善、最有影响力的评估标准，已成为世界各国建立各自绿色建筑及可持续性评估标准的范本。
1) 美国绿色建筑评估体系LEED™LEED™是自愿采用的评估体系标准，主要目的是规范一个完整、准确的绿色建筑概念，防止建筑的滥绿色化，推动建筑的绿色集成技术发展，为建造绿色建筑提供一套可实施的技术路线。
LEED™是性能性标准，主要强调建筑在整体、综合性能方面达到“绿化”要求。
该标准很少设置硬性指标，各指标间可通过相关调整形成相互补充，以方便使用者根据本地区的技术经济条件建造绿色建筑。
LEED™评估体系及其技术框架由五大方面及若干指标构成，主要从可持续建筑场址、水资源利用、建筑节能与大气、资源与材料、室内空气质量等方面对建筑进行综合考察，评判其对环境的影响，并根据各方面指标综合打分，通过评估的建筑，按分数高低分为白金、金、银、铜4个认证级别，以反映建筑的绿色水平。
虽然LEED™为自愿采用的标准，但自从其发布以来，已被美国48个州和国际上7个国家所采用，美国俄勒冈州、加利福尼亚州、西雅图市已将该标准列为法定强制标准加以实行，美国国务院、环保署、能源部、美国空军、海军等部门也已将其列为所属部门建筑的标准，如美国驻中国大使馆新馆就采用了该标准。
国际方面，加拿大政府正在讨论将LEED™作为政府建筑的法定标准。
中国、澳大利亚、日本、西班牙、法国、印度等国都在对LEED™进行深入研究，并在此基础上制定本国绿色建筑的相关标准。
截止到2009年9月，在美国和世界各地已有3855个工程通过了LEED™评估，被认定为绿色建筑;另有25611个工程已注册申请进行LEED™绿色建筑评估;每年新注册申请LEED™评估的建筑都以20%以上的速度增长。
凡通过LEED™评估的工程都可获得由美国绿色建筑协会颁发的绿色建筑标识。
中国国家建设部目前也在借鉴L EED™认证标准，现行的《绿色奥运建筑评估体系》、《中国生态住宅技术评估手册》和上海通过的《绿色生态小区导则》也在一定程度上借鉴了LEED™认证标准的内容。
2) 英国绿色建筑评估体系BREEAMBREEAM(Building Research Establishment Environmental Assessment Method)体系，是世界上第一个绿色建筑评估体系，由英国建筑研究所于1990年制定。
BREEAM体系的目标是减少建筑物对环境的影响。
体系涵盖了包括从建筑主体能源到场地生态价值的范围，包括了社会、经济可持续发展的多个方面。
这种非官方评估的要求高于建筑规范的要求，有效地降低了建筑对环境的影响。
如今，在英国及全世界范围内，BREEAM体系已经得到了各界的认同和支持。
3) 澳大利亚绿色建筑评估体系NABERSABGRS(Australian Building Greenhouse Rating Scheme)评估体系由澳大利亚新南威尔士州的Sustainable Energy Development Authority(SEDA)发布，它是澳大利亚国内第一个较全面的绿色建筑评估体系，主要针对建筑能耗及温室气体排放进行评估。
它通过确定参评建筑的“星值”来评定其对环境影响的等级。
4) 日本绿色建筑评估体系CASBEECASBEE(建筑物综合环境性能评价)方法，以各种用途、规模的建筑物作为评价对象，从环境效率定义出发进行评价。
它试图评价建筑物在限定的环境性能下，通过措施降低环境负荷的效果。
CASBEE采用5分评价制度。
5) 德国可持续建筑认证体系DGNB德国可持续建筑认证体系，由德国可持续建筑委员会(DGNB)组织和德国建筑行业的专业人士共同开发。