HVAC数据中心研究关键性能指标电能使用效率PUE和EEUE
数据中心电能使用效率PUE和EEUE分析

数据中心电能使用效率PUE和EEUE分析1. 引言数据中心是现代社会信息技术发展的重要基础设施,然而,数据中心的电能消耗量也越来越高。
为了提高数据中心的能源利用效率,PUE(Power Usage Effectiveness)和EEUE(Energy Efficiency Utilization Effectiveness)这两个指标被广泛应用于数据中心的能源管理和评估中。
本文将详细介绍PUE和EEUE的定义、计算方法以及它们在数据中心能耗分析中的应用。
2. PUE的定义和计算方法PUE是衡量数据中心能源利用效率的重要指标,它表示数据中心的总能耗与计算设备能耗之间的比值。
PUE的计算方法如下:PUE = 总能耗 / 计算设备能耗其中,总能耗包括数据中心的电力消耗以及冷却设备、照明设备等其他设备的能耗;计算设备能耗则是指数据中心中的服务器、存储设备等计算设备的能耗。
3. EEUE的定义和计算方法EEUE是衡量数据中心能源利用效率的另一个指标,它表示数据中心的总能耗与有效业务负荷能耗之间的比值。
EEUE的计算方法如下:EEUE = 总能耗 / 有效业务负荷能耗其中,有效业务负荷能耗是指数据中心中真正用于处理业务的能耗,不包括待机设备和闲置设备的能耗。
4. PUE和EEUE的应用4.1 能源管理和优化通过监测和分析PUE和EEUE的数值,数据中心管理者可以了解数据中心的能源利用情况,并针对性地制定能源管理策略。
比如,通过降低冷却设备的能耗,优化空调系统的运行效率,可以降低数据中心的总能耗,提高PUE和EEUE指标。
4.2 设备选型和优化在数据中心的设备选型和优化过程中,PUE和EEUE也起到了重要的指导作用。
通过对不同设备的PUE和EEUE数值进行比较,可以选择能耗更低、效率更高的设备,从而提高数据中心的能源利用效率。
4.3 能耗评估和认证PUE和EEUE指标也被广泛应用于数据中心的能耗评估和认证中。
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。
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数据中心是现代化信息技术发展的核心基础设施,但其高能耗问题日益凸显,给环境和经济带来了重要压力。
因此,评估和改进数据中心的能效成为迫切的需求。
本文将介绍数据中心能效指标的常见类别,并说明它们的计算方法。
1. 数据中心能效指标的类别数据中心能效指标主要分为两大类别:基础能效和计算能效。
基础能效指标主要关注数据中心在运行状态下的总能耗和利用效率。
常见的基础能效指标包括:- PUE(Power Usage Effectiveness,能源使用效率):它是衡量数据中心计算设施的总能耗与实际计算设备能耗之间的比率。
PUE值越低,表示数据中心能效越高。
计算方法为:PUE = 总能耗 / 计算设备能耗。
- DCiE(Data Center Infrastructure Efficiency,数据中心基础设施效率):它是衡量数据中心计算设施的用于支持计算的基础设施能耗与计算设备能耗之间的比率。
DCiE值越高,表示数据中心能效越高。
计算方法为:DCiE = 1 - (基础设施能耗 / 计算设备能耗)。
计算能效指标则聚焦于单个计算任务或计算资源的能效表现。
主要的计算能效指标包括:- EUE(Energy Use Efficiency,能源使用效率):它是衡量数据中心中单个计算任务的能耗与计算任务所完成的工作负载之间的比率。
计算方法为:EUE = 能耗 / 工作负载。
- WUE(Water Usage Efficiency,用水效率):它是衡量数据中心用水与计算任务所完成的工作负载之间的比率。
计算方法为:WUE =用水量 / 工作负载。
2. 如何计算数据中心能效指标为了准确评估数据中心的能效,需要收集和计算相关指标。
以下是计算数据中心能效指标的一般方法:- 收集能耗数据:测量数据中心的总能耗以及基础设施和计算设备的能耗。
可以使用能耗监测系统或设备级别的能耗测量仪表来获取这些数据。
- 计算指标数值:利用上述公式,根据收集到的能耗数据计算相应的能效指标数值。
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PUE解析

数据中心PUE解析在当今数字化的时代,数据中心已经成为了支撑各行各业运转的关键基础设施。
从金融交易到社交媒体,从在线购物到远程医疗,无数的信息在数据中心中存储、处理和传输。
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。
在评估数据中心能源效率时,一个关键的指标就是PUE(Power Usage Effectiveness,电源使用效率)。
PUE 到底是什么呢?简单来说,PUE 是衡量数据中心总设备能耗与IT 设备能耗之比的一个指标。
它的计算公式是:PUE =数据中心总能耗/ IT 设备能耗。
如果一个数据中心的 PUE 为 2,这意味着每消耗 1 单位的电能用于 IT 设备(如服务器、存储设备等),就需要额外消耗1 单位的电能用于非IT 设备(如冷却系统、照明、电力转换设备等)。
那么,为什么 PUE 如此重要呢?首先,能源成本是数据中心运营的一项重要开支。
较高的 PUE 意味着更多的能源消耗,从而导致更高的运营成本。
对于大型数据中心来说,这可能是一笔巨大的费用。
其次,随着全球对环境保护的重视,降低数据中心的能耗对于减少温室气体排放具有重要意义。
一个低 PUE 的数据中心能够更有效地利用能源,对环境更加友好。
影响 PUE 的因素众多。
冷却系统是其中一个关键因素。
服务器等IT 设备在运行时会产生大量的热量,如果不能有效地将这些热量散发出去,将会影响设备的性能和可靠性。
传统的冷却方式,如风冷,可能效率较低且能耗较高。
而采用液冷技术,如直接接触式液冷或间接式液冷,可以大大提高冷却效率,降低能耗,从而降低 PUE。
电力转换设备也是影响 PUE 的因素之一。
从市电输入到数据中心内部使用的直流电或不同电压的交流电,需要经过多次电力转换。
在这个过程中,会存在一定的能量损耗。
选择高效的电力转换设备,能够减少这些损耗,有助于降低 PUE。
数据中心的布局和气流管理同样重要。
合理的机柜布局、线缆管理以及气流通道设计,可以确保冷空气能够有效地到达需要冷却的设备,减少热回流和局部热点的出现。
解读绿色数据中心PUE指标

4 P E特 指 电能 使 用 效 率 U
P E ( o e sg f c vns) 是 电 能 使 用 效 U P w r aeEf t e es U ei 率 而 不 是 能 源 使 用 效 率 E E ( n r sg U E eg U ae y
E fcie es 。 能 源 的 概 念 很 广 ,有 可 再 生 的 和 不 可 f t n s) e v
璺
5 6 ht:/w w z q e. n 4 t / w j n t c p d
2倍 以上 。基 础设施 是为 I 备 服务 的 ,这 有 点喧 T设
宾 夺 主 的 味 道 。 P E提 出 的 目 的 就 是 要 降 低 基 础 设 U 施 的费 用 成 本 ,这 也 是 一 般 运 营管 理 人 员 能 够做 的 。
我 们 知 道 ,无 论 是 I T设 备 还 是 非 I 备 ,这 些 T设 负 荷 耗 用 的 电 功率 随着 时 间 的变 化 而 变化 ,这 种 变 化
P E值在一定范 围内波动 ,并 很有 可能略有 降低 。 U
e 非I . T设 备 和 I T设 备 均 一 次 性 建 设 与 部 署 ,
会 导 致 P E 每 时 每 刻 都 在 变 化 。所 以 我 们 研 究 P E, U U
不 能 仅 看 某 个 时 刻 的 静 态 P E值 ,还 要 看 它 每 天 、 U
每 月 或 者 每 年 的 P E 值 ,进 行 “ 比 ” 和 “ 比 ” U 环 同 , 研 究 它 的动 态 变 化 趋 势 。
PUE :
发 展 和 完 善 ,T G在2 0 G 0 7年 给 出 的定 义 是 :
璺 皇! ! 堕
竺
PUE值在数据中心能耗管理中的应用

PUE值在数据中心能耗管理中的应用黄坚【期刊名称】《《通信电源技术》》【年(卷),期】2019(036)012【总页数】3页(P107-108,110)【关键词】数据中心; 电能利用效率; PUE; 基础设施; 能耗【作者】黄坚【作者单位】广西壮族自治区信息中心广西南宁 530000【正文语种】中文0 引言本文将讨论一个最流行的指标,即“电源使用效率”(PUE),并介绍了使用PUE 进行能源使用交流所涉及的一些问题,以及如何解决这些问题。
1 数据中心数据中心可以定义为集中放置的电子信息设备提供运行环境的建筑场所,可以是一栋或几栋建筑物,也可以是一栋建筑物的一部分,包括主机房、辅助区、支持区行政管理区等。
主要功能是容纳IT 设备的任何空间,尽管多功能建筑中的一个小计算机房也可以被看作是一个数据中心,但这个术语通常用于描述那些唯一目的是容纳这些服务器的建筑。
通常,人员密度决定于小型信息技术(IT)支持团队,这些团队可能在建筑内拥有办公空间。
相对于建筑的总体量,这些办公空间较小。
从建筑的角度来看,这些设施与大多数建筑有很大的不同。
例如,在数据中心中,机械和电气系统占建筑成本的70%,而在商业建筑中,这一比例仅为15%。
当今的数据中心主要用于互联网或基于网络的活动。
它们包含存储和处理电子数据、与其他计算机网络通信以及/或与基于服务器的软件工具和web 门户管理用户交互的服务器。
通常,数据中心用于管理敏感或重要的数据和操作,如电子邮件通信和公司/政府数据库。
因此,可靠性(即服务器正常运行而不丢失数据的能力),对于许多数据中心来说是一个关键问题。
这种可靠性不仅与所使用的服务器的特性密切相关,而且与数据中心基础设施密切相关,其中包括配电、机械,即暖通空调(HVAC)系统。
也就是说,服务器需要持续的电力供应,并且在一定温度下运行时不容易受到硬件宕机的影响。
(需要注意的是,服务器可以产生大量的热量,因此数据中心通常有大量的制冷负载)。
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【HVAC】数据中心研究(4):关键性能指标、电能使用效
率PUE和EEUE
0 引言世界能源委员会1995年对能源效率的定义为:减少提供同等能源服务的能源投入。
对于能耗居高不下的数据中心,研究提高能源效率具有深远的社会效益和经济效益。
除了能源效率之外,数据中心还有多项其他性能指标,按照国际标准组织ISO的定义统称为关键性能指标,或称为关键绩效指标,研究这些指标对于数据中心同样具有十分重要的意义。
在已经颁布的数据中心性能指标中最常见的是电能使用效率PUE。
在我国,PUE不但是数据中心研究、设计、设备制造、建设和运维人员最为熟悉的数据中心能源效率指标,也是政府评价数据中心工程性能的主要指标。
除了PUE之外,2007年以后还出台了多项性能指标,虽然知名度远不及PUE,但是在评定数据中心的性能方面也有一定的参考价值,值得关注和研究。
PUE在国际上一直是众说纷纭、莫衷一是的一项指标,2015年ASHRAE公开宣布,ASHRAE标准今后不再采用PUE这一指标,并于2016年下半年颁布了ASHRAE90.4标准,提出了新的能源效率;绿色网格组织(TGG)也相继推出了新的能源性能指标。
对PUE和数据中心性能指标的讨论一直是国际数据中心界的热门议题。
鉴于性能指标对于数据中心的重要性、国内与国际在这方面存在的差距,以及在采
用PUE指标过程中存在的问题,有必要对数据中心的各项性能指标,尤其是对PUE进行深入地研究和讨论。
1性能指标ISO给出的关键性能指标的定义为:表示资源使用效率值或是给定系统的效率。
数据中心的性能指标从2007年开始受到了世界各国的高度重视,相继推出了数十个性能指标。
2015年之后,数据中心性能指标出现了较大变化,一系列新的性能指标相继被推出,再度引发了国际数据中心界对数据中心的性能指标,尤其是对能源效率的关注,并展开了广泛的讨论。
2PUE2.1PUE和衍生效率的定义和计算方法2.1.1 电能使用效率PUETGG和ASHRAE给出的PUE的定义相同:数据中心总能耗Et与IT设备能耗之比。
GB/T32910.3—2016给出的EEUE的定义为: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(powerusageeffectiveness)改成了EEUE (electricenergyusageeffectiveness)。
国内IT界和暖通空调界不少专业人士对于这一变更提出了不同的看法,根据Malone等人最初对PUE的定义,Et应为市电公用电表所测量的设备总功率,这里的Et就是通常所说的数据中心总的设备耗电量,与GB/T32910.3—2016所规定的Et应为采用电能计量仪表测量的数据中心总电能消耗的说法相同。
笔者曾向ASHRAE有关权威人士咨询过,他们认为如果要将“power”用“electricenergy”来替代,则采用
“electricenergyconsumption”(耗电量)更准确。
显然这一变更不利于国际交流。
虽然这只是一个英文缩写词的变更,但因为涉及到专业术语,值得商榷。
ISO给出的PUE的定义略有不同:计算、测量和评估在同一时期数据中心总能耗与IT设备能耗之比。
2.1.2 部分电能使用效率pPUETGG 和ASHRAE给出的pPUE的定义相同:某区间内数据中心总能耗与该区间内IT设备能耗之比。
区间(zone)或范围(boundary)可以是实体,如集装箱、房间、模块或建筑物,也可以是逻辑上的边界,如设备,或对数据中心有意义的边界。
ISO给出的pPUE的定义有所不同:某子系统内数据中心总能耗与IT设备总能耗之比。
这里的“子系统”是指数据中心中某一部分耗能的基础设施组件,而且其能源效率是需要统计的,目前数据中心中典型的子系统是配电系统、网络设备和供冷系统。
2.1.3 设计电能使用效率dPUEASHRAE之所以在其标准中去除了PUE指标,其中一个主要原因是ASHRAE认为PUE不适合在数据中心设计阶段使用。
为此ISO 给出了设计电能使用效率dPUE,其定义为:由数据中心设计目标确定的预期PUE。
数据中心的能源效率可以根据以下条件在设计阶段加以预测:1)用户增长情况和期望值;2)能耗增加或减少的时间表。
dPUE表示由设计人员定义的以最佳运行模式为基础的能耗目标,应考虑到由于数据中心所处地理位置不同而导致的气象参数(室外干球温度和湿度)的变
化。
2.1.4 期间电能使用效率iPUEISO给出的期间电能使用效率iPUE的定义为:在指定时间测得的PUE,非全年值。
2.1.5 电能使用效率实测值EEUE-RGB/T32910.3—2016给出的EEUE-R的定义为:根据数据中心各组成部分电能消耗测量值直接得出的数据中心电能使用效率。
使用EEUE-R时应采用EEUE-Ra方式标明,其中a用以表明EEUE-R的覆盖时间周期,可以是年、月、周。
2.1.6 电能使用效率修正值EEUE-XGB/T32910.3—2016给出的EEUE-X的定义为:考虑采用的制冷技术、负荷使用率、数据中心等级、所处地域气候环境不同产生的差异,而用于调整电能使用率实测值以补偿其系统差异的数值。
2.1.7 采用不同能源的PUE计算方法数据中心通常采用的能源为电力,当采用其他能源时,计算PUE时需要采用能源转换系数加以修正。
不同能源的转换系数修正是评估数据中心的一次能源使用量或燃料消耗量的一种方法,其目的是确保数据中心购买的不同形式的能源(如电、天然气、冷水)可以进行公平地比较。
例如,如果一个数据中心购买当地公用事业公司提供的冷水,而另一个数据中心采用由电力生产的冷水,这就需要有一个系数能使得所使用的能源在相同的单位下进行比较,这个系数被称为能源转换系数,它是一个用来反映数据中心总的燃料消耗的系数。
当数据中心除采用市电外,还使用一部分其他能源时,就需要对这种能源进行修正。
2.1.8PUE和EEUE计算方
法的比较如果仅从定义来看,PUE和EEUE的计算方法十分简单,且完全相同。
但是当考虑到计算条件的不同,需要对电能使用效率进行修正时,2种效率的计算方法则有所不同。
1)PUE已考虑到使用不同能源时的影响,并给出了修正值和计算方法;GB/T32910.3—2016未包括可再生能源利用率,按照计划这一部分将在GB/T32910.4《可再生能源利用率》中说明。
2)PUE还有若干衍生能源效率指标可供参考,其中ISO提出的dPUE弥补了传统PUE的不足;EEUE则有类似于iPUE的指标EEUE-Ra。
3)EEUE分级(见表1)与PUE分级(见表2)不同。
表1EEUE分级要求表2PUE分级4)EEUE同时考虑了安全等级、所处气候环境、空调制冷形式和IT设备负荷使用率的影响。
ASHRAE最初给出了19个气候区的PUE 最大限值,由于PUE已从ASHRAE标准中去除,所以目前的PUE未考虑气候的影响;ISO在计算dPUE时,要求考虑气候的影响,但是如何考虑未加说明;PUE也未考虑空调制冷形式和负荷使用率的影响,其中IT设备负荷率的影响较大,应加以考虑。
2.2PUE和EEUE的测量位置和测量方法
2.2.1PUE的测量位置和测量方法根据IT设备测点位置的不同,PUE被分成3个类别,即PUE1初级(提供能源性能数据的基本评价)、PUE2中级(提供能源性能数据的中级评价)、PUE3高级(提供能源性能数据的高级评价)。
PUE1初级:在UPS设备输出端测量IT负载,可以通过UPS前面板、UPS输
出的电能表以及公共UPS输出总线的单一电表(对于多个UPS 模块而言)读取。
在数据中心供电、散热、调节温度的电气和制冷设备的供电电网入口处测量进入数据中心的总能量。
基本监控要求每月至少采集一次电能数据,测量过程中通常需要一些人工参与。
PUE2中级:通常在数据中心配电单元前面板或配电单元变压器二次侧的电能表读取,也可以进行单独的支路测量。
从数据中心的电网入口处测量总能量,按照中等标准的检测要求进行能耗测量,要求每天至少采集一次电能数据。
与初级相比,人工参与较少,以电子形式采集数据为主,可以实时记录数据,预判未来的趋势走向。
PUE3高级:通过监控带电能表的机架配电单元(即机架式电源插座)或IT设备,测量数据中心每台IT设备的负载(应该扣除非IT负载)。
在数据中心供电的电网入口处测量总能量,按照高标准的检测要求进行能耗测量,要求至少每隔15min采集一次电能数据。
在采集和记录数据时不应该有人工参与,通过自动化系统实时采集数据,并支持数据的广泛存储和趋势分析。
所面临的挑战是以简单的方式采集数据,满足各种要求,最终获取数据中心的各种能量数据。
对于初级和中级测量流程,建议在一天的相同时间段测量,数据中心的负载尽量与上次测量时保持一致,进行每周对比时,测量时间应保持不变(例如每周周三)。
2.2.2EEUE的测量位置和测量方法EEUE的测量位置见图1。
图1数据中心电能消耗测量点。