数据中心能耗检测与节能评估
数据中心机房节能措施
数据中心机房节能措施一、背景介绍随着信息技术的快速发展和云计算的兴起，数据中心的能耗问题日益凸显。
数据中心机房是存放大量服务器和网络设备的重要场所，其能耗占领整个数据中心的很大比重。
为了降低能耗，减少能源消耗，数据中心机房需要采取一系列的节能措施。
二、节能措施1. 优化设备配置(1) 服务器虚拟化：通过将多台服务器整合到一台物理服务器上，减少服务器数量，提高资源利用率，降低能耗。
(2) 高效能服务器：选择能效比较高的服务器设备，减少功耗。
(3) 设备合理布局：合理规划机房布局，避免设备之间的热交换，减少能耗。
2. 优化机房空调系统(1) 采用冷热通道隔离技术：将冷通道和热通道分隔开来，减少冷热空气的混合，提高空调系统的效率。
(2) 使用高效节能空调设备：选择能效比较高的空调设备，减少能耗。
(3) 温度和湿度控制：合理设置机房的温度和湿度，避免过高或者过低，以提高设备的工作效率。
3. 优化照明系统(1) 使用LED照明：LED照明能耗低，寿命长，减少能源消耗。
(2) 智能照明控制系统：通过感应器和自动控制系统，实现智能照明控制，根据机房内人员的活动情况自动调节照璀璨度和开关。
4. 优化供电系统(1) 使用高效节能UPS设备：选择能效比较高的UPS设备，减少能耗。
(2) 优化供电电缆布线：合理布置供电电缆，减少电缆的长度和损耗。
5. 合理管理机房空间(1) 定期清洁机房：保持机房内的清洁，减少灰尘对设备散热的影响。
(2) 合理规划机房空间：合理规划机房的空间，避免空间浪费，提高机房的利用率。
6. 优化机房监控系统(1) 使用智能监控系统：通过使用智能监控系统，实时监测机房的温度、湿度、能耗等数据，及时发现问题并采取措施。
(2) 数据分析和优化：通过对监控数据的分析，优化机房的运行策略，提高能源利用效率。
7. 培训和意识提升(1) 培训机房管理人员：提供节能技术培训，提高机房管理人员的节能意识和技能。
数据中心能耗检测以及节能评估
包括工作人员办公室、门厅、值班室、盥洗室、更衣间和用户工作办公室等。
数据中心总能耗
① IT设备耗能 ② 数据中心基础设施耗能
包括变配电、供配电系统、UPS系统、空调制冷系统、消防、安防、环境动力 监控、机房照明等数据中心基础设施设备的耗能。
四、数据中心能耗内容与范围
IT设备包括：
由计算机、通信设备、处理设备、控制设备及其相关的配套设施构 成，按照一定的应用目的和规则，对信息进行采集、加工、存储、传 输、检索等处理的人机系统称为电子信息系统。
13
数据中心 内部供电
数据中心 外部供电
外部冷源输入 标志(n)处的电缆传输功率为P(n)
三、数据中心能耗指标
适用范围和节能指标
本标准可用于对整个数据中心能耗状态的测量 也适用于对子系统能耗状态的测量 还适用于对新节能技术和节能设备的节能测量
为此，本标准提出三个能耗指标： 1、数据中心电能利用效率 PUE（Power Usage Effectiveness）：
小型数据中心通常具有明显的共用供电系统的数据中心的能效”的 特点，但是该数据中心的总配电是由建筑物的总配电柜引来的，因此 P(16)不在小型数据中心的配电中，该数据中心通常不用该大楼的冷冻 水系统。
项目 输入总功率 IT设备功率 电能利用效率
测量值
PTotal=P⑷/0.975 PIT=P⑿ PIT =0.99 P⑽ PUE=PTotal/PIT
99%； 7.UPS输出到IT设备机架之间的各级配电和线缆传输的效率典型值为99%； 8.非主供电网到空调制冷设备输入配电之间的变压器损耗典型值为
98.5%。各级配电和线缆传输的效率典型值为99%。
六、数据中心能效测量
绿色数据中心评估指标及评估方法
绿色数据中心评估指标及评估方法随着大数据时代的到来，数据中心的能耗和环保问题成为了全球性的热点话题。
绿色数据中心评估指标及评估方法的建立，成为了解决这一问题的有效途径。
本文将对绿色数据中心的评估指标及评估方法进行详细介绍，以期为相关领域的研究提供参考。
一、绿色数据中心评估指标1. 能耗效率（PUE）PUE是数据中心能源利用的效率指标，是数据中心总能耗和IT设备用电量的比值，即PUE=总能耗/IT设备用电量。
PUE值越小，表示数据中心能源利用更加高效，也说明数据中心的电力舒适度更高。
2. 周转时间（Cycle Time）数据中心的周转时间指从硬件开始处理业务或功能所需的时间。
这个指标通常带有许多约束条件，如网络通信时间、计算时间、并发用户数量、缓存和I/O性能等等算法的操作能力等。
不同的数据中心运营商会想方设法减少这个时间，以提高工作的效率。
3. 用电量（Power Usage）用电量是绿色数据中心的重要评估指标之一。
通常情况下，数据中心所消耗的电能大多来自非可再生的能源，如煤炭或石油，这将对环境造成极大的负面影响。
因此，借鉴先进绿色数据中心的经验，降低数据中心的用电量，将电量利用最优化，已经成为了必要的一项工作。
4. 可用性（Availability）数据中心的可用性是指设备总时间和可用时间的比率。
这里的“可用时间”指数据中心的计算设备能够正常工作的时间。
如果数据中心的可用时间很短，企业用户将失去很多重要的业务，这也会导致企业采购新IT设备的费用剧增。
5. 持续性（Sustainability）持续性是指数据中心的生命周期中是否可以继续持续其工作。
如果数据中心的电力状况不稳定，或者数据中心的资源无法利用，那么数据中心的生命周期将非常短。
因此，在绿色数据中心的建设过程中，不仅要考虑到长期的能源利用，还要考虑到其它各种因素，如基础设施、网络、安全等。
二、绿色数据中心评估方法1. 能耗评估能耗评估是数据中心绿色评估的重要环节。
数据中心能源综合利用评价方法-最新国标
数据中心能源综合利用评价方法1范围本文件规定了数据中心能源综合利用评价的内容与要求。
本文件适用于数据中心中能源综合利用关键性能指标的评价，可用于工业节能监测工作中开展数据中心能效专项监察。
2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该注日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T2887-2011计算机场地通用规范GB17167-2006用能单位能源计量器具配备和管理通则GB/T23331-2012能源管理体系要求GB/T32910.1-2017数据中心资源利用第1部分：术语GB/T32910.3-2016数据中心资源利用第3部分：电能能效要求和测量方法3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
3.1数据中心data center由计算机场地(机房),其他基础设施、信息系统软硬件（物理和虚拟资源）、信息资源(数据)和人员以及相应的规章制度组成的实体。
[G B/T32910.1-2017，定义2.1。
]3.2绿色数据中心green data center全生存期内，在确保信息系统及其支撑设备安全、稳定、可靠运行的条件下，能取得最大化的能源效率和最小化的环境影响的数据中心。
3.3可再生能源renewable energy一次能源的一类，在一定程度上，地球上此类能源可在自然过程中再生。
注：在本标准中计算可再生能源利用率时，仅包括直接用来转化为电能的可再生能源，如太阳能、水能、风能、生物质能、海洋能和地热能等。
[G B/T32910.1-2017，定义2.7。
]3.4能源利用energy utilization数据中心对支持其正常运行的能源的利用。
3.5能源目标energy objective表明数据中心的能源方针得以遵循的、有明确预期结果的具体体现。
[G B/T32910.1-2017，定义2.16。
数据中心能耗检测以及节能评估
数据中心能耗检测以及节能评估
一、数据中心能耗检测
数据中心能耗检测是指采用特定的仪器和技术对数据中心能源消耗情
况进行检测，确定复杂的系统中各种节能措施的有效性，提供节能和节省
成本的建议的一种技术服务活动。
现代企业越来越重视节能耗检测技术，
大量的数据中心针对能耗检测进行了投入。
1、实施原则
（1）以节能为目标，需要仔细研究运行状况，发现耗能过大的系统，并给出相应的改进措施；
（2）降低耗能成本，在合理的规划、设计和运行的基础上，减少投
入资金，从而节省成本；
（3）技术先进，采用最新的技术，加快检测过程，减少检测成本，
提高检测的精确度；
（4）考虑环境保护，在实施能耗检测的过程中，要注意保护环境，
不发生能源浪费和污染问题；
（5）节省能源，采取一定的节能措施，减少能耗，使能源得到有效
利用。
2、实施内容
（1）调查：调查数据中心的物理状况，以及机械、电气设备布局、
特征参数等，并收集物理量信息；。
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。
数据中心算力赋能能力要求和评估方法
数据中心算力赋能能力要求和评估方法数据中心是现代信息技术发展的核心，它承载着大量的计算、存储和网络资源，为各种应用提供支撑。
数据中心的算力赋能能力是衡量其性能和效能的重要指标，它不仅关乎数据中心的运行效率，还直接影响到用户的体验和业务的发展。
本文将围绕数据中心算力赋能能力的要求和评估方法展开讨论。
一、数据中心算力赋能能力的要求1.高性能计算能力：数据中心需要具备强大的计算能力，能够快速处理大规模数据和复杂计算任务。
这涉及到数据中心的硬件设施、服务器配置以及分布式计算等方面的要求。
2.高可靠性和可用性：数据中心是承载关键业务的核心设施，必须具备高可靠性和可用性。
这要求数据中心的硬件设备具备冗余机制，能够在硬件故障时自动切换，保证业务的连续性和稳定性。
3.可扩展性和弹性：随着业务的发展和用户数量的增加，数据中心需要能够快速扩展和适应业务需求的变化。
这要求数据中心能够灵活调整资源配置，实现资源的弹性分配和管理。
4.低能耗和高效能：数据中心是高能耗的设施，为了降低运营成本和环境影响，需要具备高能效特性。
这包括优化硬件设备的能耗、合理规划数据中心的布局以及采用节能技术等方面的要求。
二、数据中心算力赋能能力的评估方法1.基准测试：通过设计和执行一系列的基准测试，评估数据中心的计算性能和效能。
基准测试可以包括CPU性能测试、内存带宽测试、存储性能测试等，以及各种常见应用场景下的性能测试。
2.负载测试：通过模拟实际业务场景和用户行为，对数据中心进行负载测试，评估其在不同负载下的性能和稳定性。
负载测试可以包括压力测试、并发测试、容量测试等，以及模拟故障和异常情况下的测试。
3.能耗评估：通过对数据中心的能耗进行监测和分析，评估其能效水平和节能效果。
能耗评估可以包括能耗监控、能源利用率计算、能源管理系统的评估等，以及采用节能措施后的能耗对比分析。
4.故障恢复测试：通过模拟硬件故障和网络故障等情况，测试数据中心的故障恢复能力和容错能力。
数据中心能耗检测及节能评估
数据中心能耗检测及节能评估在当今数字化快速发展的时代，数据中心已经成为了支撑各个行业运转的重要基础设施。
然而，随着数据中心规模的不断扩大，其能耗问题也日益凸显。
高能耗不仅增加了运营成本，还对环境造成了巨大的压力。
因此，数据中心能耗检测及节能评估变得至关重要。
数据中心的能耗构成较为复杂，主要包括 IT 设备、制冷系统、供电系统以及照明等辅助设施。
其中，IT 设备如服务器、存储设备等通常是能耗的主要消耗者。
制冷系统则是为了确保设备在适宜的温度环境下运行，其能耗也不容小觑。
供电系统负责为整个数据中心提供稳定的电力，也会产生一定的能耗。
为了准确检测数据中心的能耗，需要采用一系列的技术手段和工具。
首先，安装智能电表是常见的方法之一。
这些电表可以实时监测不同设备和区域的电力消耗情况，并将数据传输到监控系统中。
通过对这些数据的分析，可以清晰地了解各个环节的能耗分布。
除了电力监测，还可以利用温度和湿度传感器来评估制冷系统的效率。
如果某些区域的温度过高或过低，可能意味着制冷系统存在问题或者布局不合理，从而导致能耗的浪费。
在能耗检测的基础上，进行节能评估就能够有针对性地提出节能措施。
例如，如果发现某一批服务器的能耗过高，可能需要考虑对其进行升级或替换，以提高能效比。
对于制冷系统，可以优化气流组织，减少冷热空气的混合，提高制冷效率。
供电系统也是节能的一个重要环节。
采用高效的不间断电源（UPS）设备、合理规划市电与备用电源的切换策略，都能够降低供电过程中的能耗损失。
另外，数据中心的布局和设备的摆放也会影响能耗。
合理的机柜布局可以改善通风效果，减少制冷系统的负担。
同时，对于一些使用率较低的数据存储设备，可以采用休眠或关闭的策略，在不影响业务的前提下降低能耗。
在进行节能评估时，还需要考虑数据中心的业务特点和未来发展规划。
例如，如果预计未来业务量会大幅增长，那么在选择节能措施时就要兼顾可扩展性，避免短期内的节能措施在未来成为发展的瓶颈。
数据中心节能评估报告中的能耗计算与能效分析
Development and Innovation | 发展与创新 |·245·2019年第15期数据中心节能评估报告中的能耗计算与能效分析沈洪蕾（上海申元工程投资咨询有限公司，上海 200000）摘 要：数据中心设备密集，能耗较高，占国家和地区用能比重不断攀升，采用合理的计算方法计算年综合能耗是做好节能评估工作的关键。
文章对数据中心主要能耗设备做了分析，提出了综合能耗计算方法以及采取的节能措施，为从事节能评估工作的人员提供参考。
关键词：数据中心；节能评估；电能利用效率（PUE）中图分类号：F426 文献标志码：A 文章编号：2096-2789（2019）15-0245-02作者简介：沈洪蕾（1985—），女，工程师，研究方向：建筑工程前期咨询、造价咨询。
1 概述随着大数据、云计算等信息技术的不断发展，越来越多的数据中心建设需求涌现。
由于数据中心设备密集、能耗较高，占国家和地区用电量比例不断攀升，在全社会能源供需形势严峻的背景下势必将造成较大的能源负担，因此，加强数据中心的节能评估，优化节能方案设计，对于规范数据中心建设、提高能源利用效率、推动数据中心节能减排具有重要意义。
随着《固定资产投资项目节能审查办法》（国家发展和改革委员会2016年第44号令）的实施，对节能评估报告的编制做出了相关要求，但未针对能耗量计算方法进行明确。
关于数据中心的能效评价指标，目前比较通用的是电能利用效率（PUE ）。
《“十三五”国家信息化规划》行动目标提出“到2018年，云计算和物联网原始创新能力显著增强，新建大型云计算数据中心电能使用效率PUE 值不高于1.5；到2020年，形成具有国际竞争力的云计算和物联网产业体系，新建大型云计算数据中心PUE 值不高于1.4”。
目前国内PUE 大多为2.0～3.0。
本报告以上海市某新建数据中心为例，分析其主要能耗来源及能耗数量，进行能效分析，希望为从事节能评估工作的技术人员提供参考。
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、能源效率指标：1.功耗效率：衡量数据中心在实际业务操作中的电能利用效率，包括计算设备、空调设备等的总能耗与总电能消耗之比。
2.虚拟化率：评估数据中心虚拟环境的利用率，包括虚拟机数量、虚拟机利用率等。
3.IT设备利用率：评估数据中心中计算设备的使用情况，包括处理器利用率、存储器利用率等。
4. PUE（Power Usage Effectiveness）：衡量数据中心总能耗与计算设备能耗之比，是一个常用的能源效率指标。
5. DCiE（Data Center Infrastructure Efficiency）：衡量数据中心能源利用效率的指标，是PUE的倒数。
二、环境影响指标：1.温室气体排放：评估数据中心的二氧化碳、甲烷等温室气体排放情况。
2.水消耗量：评估数据中心的用水情况，包括进水量、循环水量等。
3.扬尘、废气排放：评估数据中心的扬尘、废气排放情况，衡量其对环境的影响程度。
三、绿色技术应用指标：1.能源回收利用：评估数据中心是否采取了能源回收利用的技术措施，如余热回收、太阳能发电等。
2.可再生能源利用率：评估数据中心使用的能源是否来自可再生能源的比例。
3.节能设备应用：评估数据中心是否采用了节能设备，如节能服务器、节能空调等。
4.环境监测系统：评估数据中心是否具备完善的环境监测系统，实时监测温度、湿度、能耗等环境因素。
四、绿色管理指标：2.绿色采购：评估数据中心采购过程中是否考虑环境友好因素，如优先选择能源节约型产品、循环再造产品等。
3.绿色培训：评估数据中心是否进行绿色管理方面的员工培训，提高员工对环保意识的认知。
五、社会和经济指标：1.就业机会：评估数据中心对当地就业的贡献，包括直接和间接创造的就业机会。
2.社会责任：评估数据中心是否承担社会责任，如参与社会公益活动等。
以上只是一个绿色数据中心评价指标体系的示例，在实际应用中，可以根据具体情况进行调整和补充。
这些评价指标可以帮助数据中心评估自身的绿色程度，并采取相应的措施提高能源利用效率，降低环境影响，实现可持续发展。
数据中心能效评估及环保解决方案
数据中心能效评估及环保解决方案随着数字化时代的到来，数据中心在支持和推动各个行业的发展中发挥着至关重要的作用。
然而，大规模数据中心的运营不仅消耗大量能源，还对环境造成了不可忽视的影响。
因此，数据中心能效评估及环保解决方案成为了当下亟需解决的问题。
一、数据中心能效评估数据中心能效评估是对数据中心运行效率的测量和评价。
通过对数据中心的能源利用情况进行详细分析，可以发现并解决能源浪费和低效率的问题。
以下是一些常用的数据中心能效评估指标：1. PUE（能源利用效率）：PUE是衡量数据中心电力总消耗与IT设备电力消耗之间关系的指标，通过计算数据中心总供电功率与IT设备供电功率之间的比值来确定。
PUE的理想值为1，实际上，大部分数据中心的PUE普遍在1.5-2.0之间。
2. DCIE（数据中心基础设施效率）：DCIE是衡量数据中心基础设施能源的利用效率，包括冷却、供电以及UPS等设备的能效。
DCIE等于1除以PUE，用百分比表示。
3. ERE（效能资源效率）：ERE是衡量IT设备的能效指标，通过计算数据中心所提供的IT服务能耗与数据中心总能耗的比值来确定。
通过对这些指标进行数据收集和分析，可以评估数据中心的能效状况，并找到改进的潜力所在。
二、环保解决方案在确定数据中心的能效问题后，接下来需要采取一系列环保解决方案来降低能源消耗和减少对环境的影响。
以下是一些建议的解决方案：1. 虚拟化技术：虚拟化技术可以将多台服务器整合到一台物理服务器上，从而提高服务器的利用率，减少能源消耗。
通过虚拟化技术，数据中心可以更高效地管理和调度资源。
2. 节能设备和技术：在数据中心的基础设施方面，可以使用节能型的冷却系统、照明系统和UPS设备等。
此外，通过监控和自动化技术，可以实现对设备的精确控制和调节，以减少能源浪费。
3. 绿色能源供应：选择使用可再生能源，如太阳能和风能等，作为数据中心的能源供应，可以大幅减少对化石燃料的依赖，降低碳排放。
数据中心能耗检测及节能评估
二、数据中心能耗模型
发电机
向数据中心 之外的其它 系统供电
4
2
向数据中心之 外的其它设备 供电
16
主供电 电网
1
转换 总
输入
UPS
输出
3 开关
配 电
5
配电
9
系统
配电
10
4
11
配电 安全
列头柜
15
6
照明
向数据中心之 外的其它系统 供电
7
配电
空调制
8 冷系统
12
机架PDU IT系统
非主供电电网
冷源、新风等
13
数据中心 内部供电
数据中心 外部供电
外部冷源输入 标志(n)处的电缆传输功率为P(n)
三、数据中心能耗指标
适用范围和节能指标
本标准可用于对整个数据中心能耗状态的测量 也适用于对子系统能耗状态的测量 还适用于对新节能技术和节能设备的节能测量
为此，本标准提出三个能耗指标： 1、数据中心电能利用效率 PUE（Power Usage Effectiveness）：
④ 行政管理区：
包括工作人员办公室、门厅、值班室、盥洗室、更衣间和用户工作办公室等。
数据中心总能耗
① IT设备耗能 ② 数据中心基础设施耗能
包括变配电、供配电系统、UPS系统、空调制冷系统、消防、安防、环境动力 监控、机房照明等数据中心基础设施设备的耗能。
四、数据中心能耗内容与范围
IT设备包括：
由计算机、通信设备、处理设备、控制设备及其相关的配套设施构 成，按照一定的应用目的和规则，对信息进行采集、加工、存储、传 输、检索等处理的人机系统称为电子信息系统。
一、能耗测量
数据中心节能减排技术手册
数据中心节能减排技术手册第一章数据中心节能减排概述 (2)1.1 数据中心能耗分析 (2)1.2 节能减排的重要性 (2)第二章数据中心设计优化 (3)2.1 高效机房设计 (3)2.2 能源管理系统集成 (3)2.3 绿色建筑标准应用 (4)第三章服务器与存储设备节能减排 (4)3.1 服务器选型与配置 (4)3.2 存储设备优化 (5)3.3 虚拟化技术应用 (5)第四章供配电系统节能减排 (6)4.1 高效电源设备 (6)4.2 电力系统优化 (6)4.3 电池备份系统 (6)第五章冷却系统节能减排 (7)5.1 冷却设备选型与配置 (7)5.1.1 冷却设备选型原则 (7)5.1.2 冷却设备配置 (7)5.2 冷却系统优化 (7)5.2.1 冷却系统设计优化 (7)5.2.2 冷却系统运行优化 (7)5.3 自然冷却技术应用 (8)5.3.1 自然冷却原理 (8)5.3.2 自然冷却应用案例 (8)5.3.3 自然冷却技术应用前景 (8)第六章数据中心网络节能减排 (8)6.1 网络设备选型与配置 (8)6.2 网络架构优化 (9)6.3 高效网络传输技术 (9)第七章数据中心运维管理 (10)7.1 能源监控与管理 (10)7.1.1 能源监控系统概述 (10)7.1.2 数据采集 (10)7.1.3 数据处理与分析 (10)7.1.4 能源管理策略 (10)7.2 设备维护与优化 (10)7.2.1 设备维护策略 (10)7.2.2 设备优化措施 (10)7.3 节能减排措施实施 (11)7.3.1 节能措施 (11)7.3.2 减排措施 (11)第八章数据中心照明与动力系统 (11)8.1 高效照明系统 (11)8.2 动力系统优化 (12)8.3 节能灯具应用 (12)第九章数据中心废弃物处理与回收 (12)9.1 电子废弃物回收 (12)9.1.1 电子废弃物的分类与特点 (12)9.1.2 电子废弃物的回收流程 (12)9.2 废水处理与回收 (13)9.2.1 废水的来源与特点 (13)9.2.2 废水处理技术 (13)9.2.3 废水回收利用 (13)9.3 废气处理与排放 (13)9.3.1 废气的来源与特点 (13)9.3.2 废气处理技术 (13)9.3.3 废气排放控制 (13)第十章数据中心节能减排发展趋势 (14)10.1 新技术展望 (14)10.2 政策与法规 (14)10.3 行业最佳实践案例 (14)第一章数据中心节能减排概述1.1 数据中心能耗分析数据中心作为支撑现代信息化社会的重要基础设施，其能耗问题日益受到关注。
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。
数据中心能耗检测及节能评估
网络设备能耗检测
检测方法
使用网络流量监测设备和网络扫描工具，对网络设备的端口 流量、丢包率、延迟等指标进行实时监测，同时记录设备的 电源输入功率。
能耗分析
通过对网络设备的端口流量、丢包率、延迟等指标的分析， 找出网络瓶颈，并评估出最佳的网络配置和利用率。
功率因子修正
考虑到数据中心负载的变化和功率因子的影响，通过测 量和计算功率因子的变化，对能耗进行修正，提高节能 评估的准确性。
基于仿真的节能评估模型
仿真模型构建
利用仿真软件模拟数据中心的运行状态，根据不同的 负载和环境条件，预测数据中心的能耗趋势和节能效 果。
参数优化
通过调整仿真模型的参数，模拟不同的节能措施，评 估各种措施的节能效果，为实际操作提供参考。
总结词
应用程序是数据中心的主要能耗来源之一。
详细描述
Application能耗检测工具可以监视和分析 应用程序的能耗，包括CPU使用率、内存使 用率、磁盘I/O等，以便更好地了解数据中
心的能耗状况。
Management Software能耗检测
要点一
总结词
要点二
详细描述
管理软件是数据中心的主要能耗来源之一。
Database/Middleware能耗检测
总结词
数据库和中间件是数据中心中能耗较高的 应用之一。
详细描述
Database/Middleware能耗检测工具可以 监视和分析数据库和中间件的能耗，包括 CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O等，以 便更好地了解数据中心的能耗状况。
Application能耗检测
基于数据分析的节能评估模型
绿色数据中心评估指标及评估方法
绿色数据中心评估指标及评估方法随着社会信息化的发展，数据中心在当前社会中发挥着越来越重要的作用。
然而，数据中心的运营对能源和资源的消耗十分巨大，给环境带来了极大的负担。
为了减少数据中心对环境的不良影响，绿色数据中心应运而生。
绿色数据中心通过采用更加环保节能的技术和措施，减少能源和资源的消耗，降低数据中心对环境的影响。
为了对绿色数据中心进行评估，下面将介绍绿色数据中心的评估指标及评估方法。
一、绿色数据中心评估指标1. 能耗效率：能耗效率是衡量数据中心能源利用效率的重要指标。
数据中心通常是通过PUE（Power Usage Effectiveness）来衡量的，即数据中心用于运行设备的总能耗与设备实际运行能耗之间的比值。
PUE的取值范围为1及以上，数值越小，能耗效率越高。
2. 冷却效率：冷却系统是数据中心中能耗较高的部分之一、评估绿色数据中心的冷却效率时，可以使用COP（Coefficient of Performance）指标，即冷却系统提供给数据中心的制冷能力与耗电量之比。
3.可再生能源比例：评估绿色数据中心的可持续性和环保性，需要考虑可再生能源的使用比例。
可再生能源包括太阳能、风能等，其使用比例越高，数据中心的绿色程度越高。
4.废弃物管理：数据中心运营过程中会产生大量的废弃物，包括电子废弃物、硬件设备等。
绿色数据中心需要采取有效的废弃物管理措施，包括合理的回收和处理方法，以减少对环境的不良影响。
5.智能化和自动化程度：评估绿色数据中心的智能化和自动化程度可以从数据中心的智能化管理系统、设备的自动化程度等方面考虑。
智能化和自动化的数据中心能够更加快速、高效地对能源进行管理和优化，减少能源的浪费。
二、绿色数据中心评估方法1.数据采集：对绿色数据中心的各项指标进行评估之前，首先需要进行数据采集。
数据采集可以通过使用传感器和监测设备来实现。
通过收集和记录数据中心的能耗、温湿度、设备运行等信息，为后续评估提供数据基础。
数据中心能耗检测及节能评估
数据中心能耗检测及节能评估在当今数字化时代，数据中心已经成为了支撑各类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和业务的日益复杂，其能耗问题也日益凸显。
高效的能耗检测和准确的节能评估对于降低数据中心运营成本、提高能源利用效率以及实现可持续发展具有至关重要的意义。
一、数据中心能耗的构成与特点数据中心的能耗主要由 IT 设备、制冷系统、供配电系统和照明系统等部分构成。
其中，IT 设备如服务器、存储设备等是能耗的主要来源，通常占据总能耗的 50%以上。
制冷系统用于维持设备运行所需的适宜温度和湿度，其能耗约占 30%至 40%。
供配电系统包括变压器、配电柜等，照明系统则相对能耗较小。
数据中心能耗具有以下特点：首先，能耗总量大且持续增长。
随着数据处理需求的不断增加，设备数量和性能不断提升，导致能耗持续上升。
其次，能耗分布不均衡。
不同类型的设备、不同区域的机房，能耗差异较大。
再者，能耗的稳定性要求高。
为确保数据中心的稳定运行，供电和制冷不能出现中断，这对能源供应和管理提出了很高的要求。
二、数据中心能耗检测的方法与技术1、电力监测仪表通过在电力进线端、设备支路等位置安装智能电表，可以实时采集电流、电压、功率等数据，从而准确计算能耗。
2、环境传感器在机房内布置温度、湿度传感器，结合制冷系统的运行参数，可以评估制冷能耗的合理性。
3、软件监测工具利用专业的能耗监测软件，对服务器、网络设备等的能耗进行实时监控和数据分析。
4、数据采集与传输技术采用有线或无线的方式将采集到的数据传输至中央监控系统，以便进行集中处理和分析。
三、节能评估的指标与体系1、 PUE（Power Usage Effectiveness，电源使用效率）PUE 是衡量数据中心能源效率的最常用指标，其计算公式为：PUE ＝数据中心总能耗／ IT 设备能耗。
PUE 值越接近 1，表示能源利用效率越高。
2、 CUE（Carbon Usage Effectiveness，碳使用效率）考虑了数据中心能源消耗所产生的碳排放，对于关注环境影响的评估具有重要意义。
数据中心能耗检测以及节能评估
数据中心能耗检测以及节能评估随着信息技术的不断发展和应用的广泛推广，数据中心成为了现代社会中不可或缺的重要设施。
然而，数据中心的运行需要庞大的能源供应，因此数据中心的能耗成为了一个亟待解决的问题。
为了降低数据中心的能耗，减少运营成本，提高数据中心的能源利用效率，数据中心能耗检测以及节能评估变得十分重要。
数据中心能耗检测是指对数据中心的能耗进行监测和评估的过程，通过分析数据中心的能耗情况，可以量化数据中心的能源利用情况，了解数据中心的能源消耗情况，找出能耗高峰和低谷，并对数据中心的能耗进行有效管理和控制。
数据中心能耗检测主要包括数据中心能源监测系统的建设、能耗数据采集和处理、能耗分析和评估等环节。
首先，数据中心能源监测系统的建设十分重要。
数据中心能源监测系统可以采集和记录数据中心各个设备的能耗数据，包括服务器、网络设备、存储设备等。
监测系统可以实时记录和反映数据中心的能源情况，为能耗分析和评估提供数据支持。
监测系统还可以对数据中心的能源使用情况进行实时报警和监控，及时发现和解决能耗异常问题。
其次，能耗数据采集和处理是数据中心能耗检测的重要环节。
数据中心能耗监测系统可以通过传感器和仪表等方式对数据中心进行能耗数据采集，在采集之后，需要对数据进行处理和分析。
数据中心能源数据的处理包括数据清洗、数据分析和数据建模等工作，通过对能耗数据的处理和分析，可以了解数据中心能源的使用情况，如能耗的分布、能耗的走势等。
最后，能耗分析和评估是数据中心能耗检测的关键环节。
通过对数据中心能耗数据的分析和评估，可以得出数据中心的能源利用率、功耗因子等指标，进而评估数据中心的能源利用效率。
同时，可以通过能耗分析找出数据中心的能耗瓶颈和潜在的节能措施，为数据中心的节能改造提供科学的依据和方向。
综上所述，数据中心能耗检测以及节能评估是当前数据中心建设和管理中亟待解决的问题。
通过建立数据中心能源监测系统、进行能耗数据采集和处理以及能耗分析和评估，可以有效地降低数据中心的能耗，提高能源利用效率，降低运营成本，实现可持续发展。
绿色数据中心评估指标及评估方法
绿色数据中心评估指标及评估方法随着数字化时代的到来，数据中心在现代社会中扮演着至关重要的角色。
数据中心是由大量的服务器设备、网络设备和存储设备构成的，这些设备需要耗费大量的能源，同时也会产生大量的碳排放。
因此，绿色数据中心的建设已经成为了近年来环保议题中的热门话题。
绿色数据中心是指在建设和运营过程中，尽可能地减少对环境的影响，同时提高能源利用效率和资源利用效率的数据中心。
为了评估数据中心的绿色程度，需要制定相应的评估指标和评估方法。
以下是绿色数据中心的评估指标与评估方法：一、能效指标1. PUE值：PUE值是衡量数据中心能源利用效率的重要指标。
PUE值越小，能源利用效率越高，也就意味着数据中心的能耗越低。
PUE值=总能耗/IT设备能耗。
2. DCiE值：DCiE值是衡量数据中心资源利用效率的重要指标。
DCiE 值越大，资源利用效率越高。
DCiE值=IT设备能耗/总能耗。
3. WUE值：WUE值是衡量数据中心水资源利用效率的指标。
WUE值越小，水资源利用效率越高。
WUE值=总水消耗/IT设备能耗。
二、环境指标1. 碳排放量：碳排放量是衡量数据中心是否环保的指标。
碳排放量越低，数据中心就越环保。
要降低碳排放量，可以采用使用绿色能源、降低能耗等方式。
2. 废弃物管理：废弃物管理是衡量数据中心环保程度的指标。
要加强废弃物的管理，包括分类回收、减少废弃物产生等方面，从而降低对环境的影响。
三、可持续性指标1. 使用绿色能源：使用绿色能源是衡量数据中心可持续性的重要指标。
使用绿色能源可以有效地降低碳排放量，提高数据中心的可持续发展性。
2. 节省能源：节省能源是衡量数据中心可持续性的重要指标。
通过采取节能措施，如使用节能设备、关闭不必要的设备等，可以有效地降低能耗和碳排放量。
总之，绿色数据中心是可持续发展的重要组成部分，评估绿色数据中心的程度对于推进可持续发展至关重要。
以上所述的评估指标和评估方法可以为绿色数据中心的建设和评估提供重要参考。
数据中心节能降耗解决方案
数据中心节能降耗解决方案目录一、前言 (2)1.1 背景介绍 (2)1.2 解决方案目的 (3)二、数据中心能源消耗现状分析 (3)2.1 数据中心能源消耗构成 (4)2.2 数据中心能源效率现状 (5)2.3 节能降耗潜力分析 (6)三、数据中心节能降耗解决方案 (7)3.1 空调系统节能改造 (9)3.1.1 高效空调设备应用 (10)3.1.2 智能化空调控制系统 (10)3.2 供电系统节能改造 (12)3.2.1 高效UPS应用 (13)3.2.2 低压直流供电系统 (14)3.3 服务器及存储设备节能优化 (15)3.3.1 低功耗服务器推广 (16)3.3.2 存储设备节能技术 (17)3.4 网络及通信系统节能策略 (18)3.4.1 低功耗网络设备应用 (20)3.4.2 数据中心内部光纤通信优化 (20)3.5 视频监控及照明系统节能改造 (21)3.5.1 智能视频监控系统 (22)3.5.2 节能照明系统应用 (24)四、实施步骤与建议 (25)4.1 实施步骤 (26)4.2 项目实施建议 (28)五、预期效果与评估方法 (29)5.1 预期效果 (30)5.2 评估方法 (31)六、结语 (33)6.1 节能降耗的重要性 (34)6.2 持续改进与创新 (35)一、前言随着信息技术的快速发展，数据中心作为支撑各类业务的重要基础设施，其能源消耗和运营成本不断攀升，已经成为当前社会面临的一大挑战。
在这样的背景下，如何实现数据中心的节能降耗，不仅关系到企业的经济效益，也涉及到社会责任与可持续发展。
本文档旨在探讨并提供一种切实可行的数据中心节能降耗解决方案，以推动行业向绿色、低碳、高效的方向发展。
通过一系列的策略与技术手段，我们旨在降低数据中心的能耗，提高能源利用效率，从而为解决全球能源危机贡献一份力量。
1.1 背景介绍随着云计算、大数据、物联网等技术的快速发展，数据中心作为信息系统的核心基础设施，其建设和运营成本不断攀升。
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对数据中心能耗指标测量和评估的误解
输入数据中心的电能总量
数据中心效率（PUE）= IT 负载消耗的电能
家喻户晓 众所周知
1、对数据中心效率（PUE）中的两项数据涵盖的内容和正确的测量范围 不清楚，不规范； 对于同一数据中心或同一节能技术，使用不同的方 法就会得出不同的效率等级和节能效果；
4
2
向数据中心 之外的其它 设备换 总
输入
UPS
输出
3 开关
配 电
5
配电
9
系统
配电
10
4
11
配电 安全
列头柜
15
6
照明
向数据中心 之外的其它 系统供电
7
配电
8
空调制 冷系统
12
机架PDU IT系统
非主供电电网
冷源、新风等
13
数据中心 内部供电
数据中心 外部供电
外部冷源输入 标志(n)处的电缆传输功率为P(n)
IT设备包括：
由计算机、通信设备、处理设备、控制设备及其相关的配套设施构成， 按照一定的应用目的和规则，对信息进行采集、加工、存储、传输、检 索等处理的人机系统称为电子信息系统。
输入能源包括：
输入能源有三部分： ① 主供电电网 ② 发电机 ③ 非主供电电网（由个别设备引入）。
太阳能、风能等再生能源，最终都以输入到数据中心的电能表示。
3、UPS供配电负载系数 PLF （Power Load Factor） 数据中心中IT设备供配电系统耗能与IT设备耗能的比值
四、数据中心能耗内容与范围
数据中心能耗测量和统计范围
① 数据中心主机房：
包括服务器机房、网络机房、存储机房等功能区域；
② 数据中心辅助区：
包括电信进线间、测试机房、IT监控室、备件库、维修室等区域；
数据中心能耗检测与 节能评估中存在的问题
目录
一、当前数据中心节能设计和能耗测量工作中存在的问题 二、数据中心能耗模型 三、数据中心能耗指标 四、数据中心能耗内容与范围 五、对数据中心能耗测量的有关规定 六、数据中心能效测量
一、当前数据中心节能设计和能耗测量工作中 存在的问题
数据中心节能降耗工作存在的问题
供配电电系统包括：
供电系统由高压配电、变压器、配电柜、线缆传输、UPS系统、空调制冷系 统配电、安全、照明配电、列头柜、机架PDU等环节组成。
UPS系统
UPS系统包括输入配电、输出配电、UPS主机（单机、冗余并机）、 电池、并机柜等。
空调制冷系统
空调制冷系统包括以下类型设备： ① 机房内使用的空调设备，包括机房专用空调机、湿度调节设备等； ② 提供冷源的设备，包括风冷室外机、冷水机组、冷却塔、干冷器、 水泵、电动阀门、水处理设备等； ③ 新风系统，包括新风预处理机和送风系统等。
③ 数据中心支持区：
包括变配电室、发电机房、UPS 室、电池室、空调机房、新风机房、动力站房、环境 动力监控值班室、消防设施用房、消防和安防控制室等；
④ 行政管理区：
包括工作人员办公室、门厅、值班室、盥洗室、更衣间和用户工作办公室等。
数据中心总能耗
① IT设备耗能 ② 数据中心基础设施耗能
包括变配电、供配电系统、UPS系统、空调制冷系统、消防、安防、环境动力监控、机 房照明等数据中心基础设施设备的耗能。
4、即使采用同一供电和制冷技术的数据中心，节能效果也会因数据中心 规模（200m2—2000m2）、地理环境（温度、湿度、自然冷源的连续时 间等）、主机房几何尺寸、可扩展规划等多种因素的影响，因此，规 划设计者不宜对PUE做简单的比较，不宜在攀比的心态下去做节能规 划；
二、数据中心能耗模型
发电机
向数据中心 之外的其它 系统供电
三、数据中心能耗指标
为了对数据中心能耗状态和新节能设备、节能技术的节能 效果评估，可使用下面三个指标
1、数据中心电能利用效率 PUE（Power Usage Effectiveness）： 数据中心总耗能与IT设备耗能的比值；
2、空调制冷负载系数 CLF（Cooling Load Factor） 数据中心中空调制冷系统耗能与IT设备耗能的比值；
测量仪表和工具
周期性测量时，都要使用同一型号和规格的仪表和工具，有变化时应对 新的仪表和工具进行比对校准，仪器应每年（或定期）由国家认可的单 位进行校准。
其它规定和假设
为了简化测量步骤和难度，以下设备和环节的运行效率数据认为是可以规 定和认定的，并在计算公式中可以采用。
① 所有测量数值都用有功功率表示； ② 在配置有能效监控系统的数据中心，应充分利用监控系统的能耗数据； ③ 市电输入变压器（高压变低压）的效率典型值为98%； ④ 市电输入到UPS输入端的各级配电开关和线缆传输的效率的典型值为99%； ⑤ 市电输入到空调制冷输入的各级配电开关和线缆传输效率的典型值为99%； ⑥ 市电输入到其它用电输入端的各级配电开关和线缆传输效率的典型值为99%； ⑦ UPS输出到IT设备机架之间的各级配电开关和线缆传输效率的典型值为99%； ⑧ 非主供电网到空调制冷设备输入配电之间的变压器损耗典型值为98%。各
其它设施
其它消耗电能的基础设施设备包括照明设备、安防设备、消防灭火设 备、传感器以及数据中心的管理系统等。
五、对数据中心能耗测量的有关规定
测量周期和频率
能耗指标的数值受各种因素的影响，会随季节、节假日和每天忙闲时段的 改变发生变化，因此为全面准确了解数据中心的能效，应采用固定测量仪 表，对数据中心能耗进行持续、长期的测量和记录。 测量的周期和频率如下： (a)每年测量4次，分别在春季、夏季、秋季； (b) 每个时段测量时间不少于3天； (c) 每天测量不少于2次，分别在数据中心业务忙时和闲时进行测量； (d) 每次测量不少于1小时，取稳定数值或3次测量的平均值。 每次测量时，要注意对各点和各环节测量的同时性。
2、由于缺乏统一的测量方法和用此方法测量得到的数据，就使得在对数 据中心能耗状态和新节能技术的节能效果进行评估时，就缺乏确切的 科学的数字依据，这样的评估结果就失去了对数据中心节能规划设计 和新的节能设备新的节能技术的应用 的指导意义；
3、在不具备实验或实际运行数据的情况下 ，就对新建或节能改造的数 据中心提出全行业的PUE指标（或标准），给数据中心规划设计带来 困难，用户信息主管和设计院设计人员很难在数据中心可用性、可扩 展性、总拥有成本等要求与严酷的节能PUE指标之间进行平衡；