电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法
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
数据中心机房能耗检测标准
数据中心机房能耗检测标准
PUE用来做什么？
1.衡量一个数据中心的运营效率以及有多少提高的理论空间。
2.在同类的数据中心间进行比较和分析。
3.为数据中心运营者验证是否应提高相关设计和流程。
4.建立一个新建数据中心的设计策略和标准。
在测量和计算PUE时需要考虑什么？
1.在合理位置选取测量点以便获得可信仸的原始测量值。
2.要检测的数据中心是独立建筑，抑戒是在一幢综合性建筑内部。
3.基础设施的规划和使用因素。
4.区别对待单独的制冷单元和集成在IT设备中的制冷单元。
5.T设备都涵盖了哪些具体设备。
所有图文归数据中心机房设计所有。
数据中心电力系统的能效评估与优化指南
数据中心电力系统的能效评估与优化指南数据中心是现代社会运转的关键基础设施，然而，数据中心的运行过程中耗能问题备受关注。
数据中心电力系统的能效评估与优化成为了当今科技工作者亟待解决的难题。
本文将就数据中心电力系统的能效评估与优化提出一些建议和指南。
首先，数据中心电力系统的能效评估是提高能效的重要前提。
在评估过程中，我们应该全面考虑数据中心整个能量消耗链的各个环节，包括供电、配电、检测等。
只有全面了解数据中心能量消耗的情况，才能为优化提供准确的依据。
数据中心电力系统的能效评估需从以下几个方面考虑：首先是供电系统的评估。
供电系统是数据中心能量输入的重要环节，包括电网输入和UPS设备。
我们需评估供电系统的效率，选择高效的供电设备，减少传输能量损耗，并合理利用UPS设备，减少能量转换损失。
其次是配电系统的评估。
配电系统中，我们需评估电源线路、断路器、变压器等设备的能效，确保能量传输的高效和可靠。
评估过程中要关注高效设备的选择，减少能量转换损耗，并合理规划配电系统的布局，减少传输能量损耗。
此外，检测系统也是数据中心电力系统能效评估的重要一环。
建立合理的监控系统，实时监测设备能耗和效率，从而为能效优化提供数据支持。
通过对数据中心各个环节的能效检测，识别出能量消耗过大的设备或环节，并进行优化改进。
在进行能效优化时，我们应该采取综合的优化策略。
首先是技术层面的优化。
我们可以优化设备的选择和配置，选择能效较高的设备，并合理配置不同设备之间的负载，减少能量浪费。
同时，采用节能措施如风冷、水冷技术等，提高设备的散热效率，减少能量消耗。
其次是管理层面的优化。
建立有效的能源管理制度和能耗监测体系，制定能耗目标，并持续监测和评估数据中心的能效表现。
通过优化运营管理流程、提高员工能源消耗意识、合理规划设备使用等，减少能量浪费。
最后是数据中心设计和规划的优化。
在数据中心的选址和布局过程中，我们需考虑供电和制冷等基础设施的优化布局。
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。
数据中心节能技术的实施与评估方法研究
数据中心节能技术的实施与评估方法研究随着信息时代的发展，数据中心成为了现代社会不可或缺的基础设施。
然而，数据中心的高能耗和大量的碳排放已经成为了全球能源和环境的主要问题之一。
因此，如何有效地实施节能技术并评估其效果，已经成为数据中心运营商和管理者的重要课题。
一、数据中心节能技术的实施为了降低数据中心的能耗和碳排放，需要采取一系列的节能技术措施。
以下是几种常见的数据中心节能技术的实施方法：1. 服务器虚拟化服务器虚拟化是一种将物理服务器转化为虚拟机的技术。
通过使用虚拟化软件，一个物理服务器可以同时运行多个虚拟机，从而降低能耗和硬件需求。
2. 功率管理通过使用功率管理软件和硬件设备，数据中心可以动态地管理和优化计算设备的能源消耗。
例如，设置电源管理策略，包括自动关机、调整电压和频率的方法，以降低各个设备的能耗。
3. 空调系统优化数据中心的空调系统通常是能源消耗较大的部分。
通过优化空调系统的设计和运行，可以大大降低数据中心的能耗。
例如，使用更高效的空调设备、合理设置温度和湿度控制策略，以及合理布局设备和通风系统等。
4. 灯光和照明控制合理设计数据中心的灯光和照明系统也是降低能耗的重要因素。
通过使用高效的照明设备和自动控制系统，可以减少不必要的能耗。
二、数据中心节能技术的评估方法为了评估数据中心节能技术的效果，需要建立科学合理的评估方法和指标。
以下是几种常见的数据中心节能技术评估方法：1. 能耗监测与分析建立数据中心能耗监测系统，采集数据中心各个设备的能源消耗数据，并进行分析和统计。
通过比较不同时间段的能耗数据，可以评估节能技术的效果。
2. PUE指标能源使用效率(PUE)是评估数据中心能耗效率的重要指标。
通过计算数据中心的总能耗与IT设备的能源消耗之比，可以评估数据中心节能技术的效果。
PUE值越低，说明数据中心的能耗效率越高。
3. 空调效能比(CRE)CRE是评估数据中心空调系统能耗效率的指标。
通过计算空调系统的总能耗与IT设备的能源消耗之比，可以评估空调系统的效果。
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。
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。
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、评价指标体系绿色数据中心评价指标体系由能源资源高效利用情况、绿色设计及绿色采购、能源资源使用管理、设备绿色管理和加分项等5个方面、 17个指标项组成，具体详见下表。
一、能源资源高效利用情况1 电能利用效率( PUE) 602 设计指标达标情况 33 IT 设备负荷使用率 34 可再生能源使用比率 25 水资源使用率 2二、绿色设计及绿色采购6 绿色先进合用技术产品应用 107 清洁能源利用系统 28 绿色采购 2三、能源资源绿色管理9 能源使用管控 410 水资源使用管控 211 节能诊断服务 212 第三方评测 2四、设备绿色管理13 电器电子产品有害物质限制使用管理 214 废旧电器电子产品处理 215 废弃物处理 2五、加分项16 可再生能源电力消纳及绿色电力证书消费 317 标准等绿色公共服务 2二、指标说明及评分规则绿色数据中心各评价指标的具体指标说明及评分规则如下。
1.电能利用效率( PUE)1.1 指标说明依据《电信互联网数据中心( IDC )的能耗测评方法》( YD/T2543-2022 )规定测得的连续一年内数据中心总耗电与数据中心 IT 设备耗电的比值。
1.2 评分规则总分 60 分。
所申报数据中心实际得分按照公式“80-20×PUE”进行计算。
2.设计指标达标情况2.1 指标说明连续一年内数据中心实际能源资源利用水平与设计水平的比较。
2.2 评分规则总分 3 分。
连续一年内所申报数据中心实际能源资源利用水平不低于相关政府部门批复的设计指标水平得 3 分，否则不得分。
3.IT 设备负荷使用率3.1 指标说明连续一年内数据中心机柜实际平均用电负荷功率与数据中心机柜标称平均功率的比值。
连续一年内数据中心机柜实际平均用电负荷功率 =依据《电信互联网数据中心 ( IDC ) 的能耗测评方法》( YD/T2543-2022 )规定测得的测量周期为 1 年的 IT 设备耗电量÷总安装机柜数÷8760数据中心机柜标称平均功率=数据中心机柜标称功率总和÷总安装机柜数3.2 评分规则总分 3 分。
新型数据中心等名词解释
附件名词解释1.新型数据中心指以支撑经济社会数字转型、智能升级、融合创新为导向，以5G、工业互联网、云计算、人工智能等应用需求为牵引，汇聚多元数据资源、运用绿色低碳技术、具备安全可靠能力、提供高效算力服务、赋能千行百业应用，与网络、云计算融合发展的新型基础设施。
与传统数据中心相比，新型数据中心具有高技术、高算力、高能效、高安全等特征，更能有效支撑经济社会数字转型。
随着新一代信息技术快速发展，数据资源存储、计算和应用需求大幅提升，传统数据中心正加速向新型数据中心演进。
2.智能计算中心指基于GPU、FPGA等芯片构建智能计算服务器集群，提供智能算力的基础设施。
主要应用于多模态数据挖掘，智能化业务高性能计算、海量数据分布式存储调度、人工智能模型开发、模型训练和推理服务等场景。
3.边缘数据中心指规模较小，部署在网络边缘、靠近用户侧，实现对边缘数据计算、存储和转发等功能的数据中心，支撑具有极低时延需求的业务应用。
单体规模不超过100个标准机架。
新建边缘数据中心PUE一般不高于1.5。
4.数据中心利用率指数据中心实际使用机架数与总机架数的比值，反映数据中心的利用水平，又称上架率。
5.算力（Computational Power，CP）算力是数据中心的服务器通过对数据进行处理后实现结果输出的一种能力，是衡量数据中心计算能力的一个综合指标，数值越大代表综合计算能力越强。
包含以CPU为代表的通用计算能力，和以GPU为代表的高性能计算能力。
最常用的计量单位是每秒执行的浮点运算次数（FLOPS，EFLOPS=10^18FLOPS）。
据测算，1EFLOPS约为5台天河2A 或者50万颗主流服务器CPU或者200万台主流笔记本的算力输出。
计算公式为：CP=CP通用+CP高性能6.高性能算力指执行图形显示、信号处理、人工智能和物理模拟等计算密集型任务的计算能力，主要以GPU（图形处理器）、FPGA （现场可编辑逻辑门阵列）、NPU（网络处理器）等为代表。
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
2022全国职业院校技能大赛赛项规程(高职组)——云计算
全国职业院校技能大赛赛项规程一、赛项名称赛项编号：GZ-2022040赛项名称：云计算英文名称：Cloud Computing赛项组别：高职组赛项归属产业：电子信息二、竞赛目的1.以大赛检验教育教学成效本赛项内容基于专业教学标准及人才培养目标，全面考察高职学生云平台规划设计、云平台部署、虚拟桌面、云存储、云网络、云安全、容器、自动化运维、公有云服务申请使用、云服务部署运维等前沿知识、技术技能以及职业素养能力；全面检验学生在云计算技术应用方面的工程实践能力和创新能力；以高水平赛事引领职业教育高质量发展，发挥树旗、导航、定标、催化作用。
2.以大赛引领云计算相关专业教育教学改革本赛项以专业教学标准及人才培养方案为基础，对接1+X职业技能等级证书，按照行业、企业云计算工程技术人员岗位工作过程设计竞赛内容，培养学生云计算实践技能及创新能力，提升学生职业素养和就业能力，推进“岗课赛证”综合育人；以赛促教，促进“双师型”师资队伍建设、课程建设，引领云计算技术应用专业人才培养模式与教法的改革探索；以赛促学，提升学生从事云计算相关岗位的适岗性，促进学生学习的主动性，注重学习实际工作任务的真实性和系统性；以赛促改，促进高职院校对照赛项找差距，逐步完善人才培养的针对性、有效性和专业建设水平。
3.以中国职业技能向世界标准看齐本赛项紧跟云计算主流技术发展趋势，赛项标准参照国际标准，借鉴世界技能大赛办赛机制，参考世界技能大赛关于云计算赛项的技术文件，瞄准世界最高技能水平，以国际标准培养具有大国工匠素质的技能人才。
4.以大赛营造崇尚技能的社会氛围通过本赛项，在信息产业领域和高职院校大力弘扬工匠精神，促进产教融合、校企合作、产业发展，展示职教改革成果及师生良好精神面貌，引导社会尊重、关心技能人才的培养和成长，宣传技能人才的重要贡献和重大作用，在全社会倡导“崇实尚业”之风，营造尊敬技能人才的社会氛围，让尊重劳动、尊重技术、尊重创造成为社会共识，引导广大学子走技能成才、技能报国之路。
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
电信互联网数据中心IDC的能耗测评方法
电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法．电信互联网数据中心（IDC）的能耗测评方法核心提示：本标准分析了互联网数据中心（以下简称数据中心）的能耗结构，定义数据中心的能效指标，提出数据中心能耗测量方法和能效数据发布要求。
本标准主要规定了数据中心的直接消耗的电能，不包括油、水等其它能源或资源的消耗。
本标准适用于数据中心能耗的测量及能效的计算，用于了解数据中心能源效率状况，比较不同数据中心之间的能源效率及作为数据中心节能水平评级的依据。
前言本标准是数据中心的系列标准文件之一，该系列标准文件的预计结构及名称如下：1） YD/T 2542-2013 电信互联网数据中心（IDC）总体技术要求2） YD/T 2441-2013 互联网数据中心技术及分级分类标准3） YD/T 2442-2013 互联网数据中心资源占用、能效及排放技术要求和评测方法4） YD/T 2543-2013 电信互联网数据中心（IDC）的能耗测评方法5）电信互联网数据中心（IDC）的运维管理技术要求6）电信互联网数据中心（IDC）网络设备测试方法7）电信互联网数据中心（IDC）网络设备技术要求8）集装箱式电信互联网数据中心（IDC）总体技术要求基于云计算的互联网数据中心网络互联技术要求）9．10）基于云计算的互联网数据中心安全指南11）电信互联网数据中心（IDC）虚拟资源管理技术架构请注意本文件的某些内容可能涉及专利。
本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。
本标准由中国通信标准化协会提出并归口。
本标准起草单位：中国移动通信集团公司、工业和信息化部电信研究院、中国联合网络通信集团有限公司、中国电信集团公司、中兴通讯股份有限公司、华为技术有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司、深圳市腾讯计算机系统有限公司、中金数据系统有限公司、阿里巴巴（中国）有限公司、上海宽带技术及应用工程研究中心。
本标准主要起草人：唐华斌、李洁、房秉毅、蔡永顺、李明栋、高新菊、陈尚义、谭杰夫、连雄伟、刘水旺、张敬、方行、李典林、高巍、郭亮、于涛。
数据中心机房能耗核算方法
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能源多元化利用
要点一
总结词
能源多元化利用可以降低数据中心的能源成本，提高能 源的利用效率。
要点二
详细描述
能源多元化利用包括使用不同的能源类型和来源，以降 低对单一能源的依赖。例如，使用太阳能、风能等可再 生能源可以降低对传统能源的依赖；使用多种燃料来源 可以保证能源的稳定供应；使用分布式能源系统可以提 高能源的利用效率。此外，还可以考虑使用储能系统来 平衡电网负荷和提高电力质量。
03
数据中心机房能耗管理
节能管理策略
建立能耗管理团队
组建由专业人员组成的能耗管理团 队，负责制定和执行能耗管理计划 。
制定能耗管理计划
根据数据中心机房的实际情况，制 定详细的能耗管理计划，包括能耗 监测、分析、优化等。
实施能耗监测和分析
通过安装能耗监测设备，实时监测 数据中心的能耗情况，并对监测数 据进行深入分析，发现能耗瓶颈。
高效节能设备引入
总结词
高效节能设备能够提高设备的能源利用效 率，降低数据中心的能耗。
VS
详细描述
引入高效节能设备是降低数据中心机房能 耗的有效措施。例如，使用高能效的服务 器和网络设备，可以减少设备的能耗；使 用高效UPS（不间断电源）可以提供稳定 的电力供应，降低因断电或电压波动造成 的损失；使用高效冷却设备可以降低数据 中心的温度和湿度，提高设备的运行效率 。
能耗监测系统架构
系统组成
数据中心机房能耗监测系统包括数据采集 、数据处理和数据展示三个组成部分。
数据处理
对采集到的能耗数据进行处理，包括数据 清洗、数据分析等。
数据采集
通过安装各种传感器和监测设备，收集机 房内的能耗数据。
云计算技术与应用技能大赛赛项规程
云计算技术与应用技能大赛赛项规程一、赛项名称赛项名称：云计算技术与应用英语翻译：CloudComputingTechnology&Application赛项组别：高职赛项归属产业：电子信息产业二、竞赛目的“云计算技术与应用”赛项紧密结合我国云计算产业发展战略规划和云计算技术发展方向，贯彻国务院《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》中人才措施要求，通过引入云计算平台、云存储和大数据挖掘分析等云应用场景，全面考察高职学生云计算技术基础、云计算平台规划设计、云平台搭建、大数据挖掘分析和云存储等多种云应用部署、运维和开发方面的前沿知识、技能、职业素养和团队协作能力。
促进职业院校信息类相关专业课程改革，推动院校、科研院所与企业联合培养云计算人才，加强学校教育与产业发展的有效衔接。
三、竞赛方式与内容（一）竞赛方式1.本竞赛是团体赛，原则上每校限报1支参赛队，在2016年云计算技术与应用技能竞赛中获省级二等奖（含二等奖）以上的院校可选派2个队参赛。
每个参赛队由3名参赛选手组成，其中队长1名，选手须为同校在籍高职高专学生，性别和年级不限，每个参赛队可配领队1名，指导教师2名。
指导教师可兼任领队。
2.本次竞赛根据参赛队数量分批次进行，参赛队竞赛轮次、竞赛工位在赛前抽签决定。
比赛时间3小时，比赛形式以实践操作为主，采用小组合作的形式完成赛项任务，以现场过程评价与完成任务结果评价为主要考核方式。
3.竞赛统一规定所需的硬件、软件和辅助工具的规格，确保竞赛平台统一。
（二）竞赛内容根据业务需求和实际的工程应用环境，实现云计算平台架构的规划设计，完成云计算网络、服务器、存储服务器的互联和配置，完成云计算基础架构平台、云计算软件服务等平台软件的部署、配置和管理，完成大数据分析、云存储等各类云应用部署、运维和开发，撰写开发与工程文档。
具体内容（内容比例参照后面的评分标准）：1.在理解命题给出的云计算应用系统需求的基础上，设计、构建并维护一个安全、可靠的云计算服务平台。
电信互联网数据中心的能耗测评方法
电信互联网数据中心(I D C)的能耗测评方法(总15页)--本页仅作预览文档封面，使用时请删除本页--电信互联网数据中心（IDC）的能耗测评方法核心提示：本标准分析了互联网数据中心（以下简称数据中心）的能耗结构，定义数据中心的能效指标，提出数据中心能耗测量方法和能效数据发布要求。
本标准主要规定了数据中心的直接消耗的电能，不包括油、水等其它能源或资源的消耗。
本标准适用于数据中心能耗的测量及能效的计算，用于了解数据中心能源效率状况，比较不同数据中心之间的能源效率及作为数据中心节能水平评级的依据。
前言本标准是数据中心的系列标准文件之一，该系列标准文件的预计结构及名称如下：1） YD/T 2542-2013 电信互联网数据中心（IDC）总体技术要求2） YD/T 2441-2013 互联网数据中心技术及分级分类标准3） YD/T 2442-2013 互联网数据中心资源占用、能效及排放技术要求和评测方法4） YD/T 2543-2013 电信互联网数据中心（IDC）的能耗测评方法5）电信互联网数据中心（IDC）的运维管理技术要求6）电信互联网数据中心（IDC）网络设备测试方法7）电信互联网数据中心（IDC）网络设备技术要求8）集装箱式电信互联网数据中心（IDC）总体技术要求9）基于云计算的互联网数据中心网络互联技术要求10）基于云计算的互联网数据中心安全指南11）电信互联网数据中心（IDC）虚拟资源管理技术架构请注意本文件的某些内容可能涉及专利。
本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。
本标准由中国通信标准化协会提出并归口。
本标准起草单位：中国移动通信集团公司、工业和信息化部电信研究院、中国联合网络通信集团有限公司、中国电信集团公司、中兴通讯股份有限公司、华为技术有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司、深圳市腾讯计算机系统有限公司、中金数据系统有限公司、阿里巴巴（中国）有限公司、上海宽带技术及应用工程研究中心。
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。
数据中心能耗指标
数据中心能耗指标数据中心是许多组织的核心部分，它们构建在各种类型的硬件设备上，为组织的业务应用提供支持。
为了更好地管理数据中心，需要引入一些实用的指标，例如能耗指标。
能耗指标提供了可衡量的方法，可以帮助企业组织的管理者更好地控制和改进数据中心的运行和服务质量。
能耗指标是一种用于衡量数据中心效能和服务质量的重要指标。
通过收集和分析数据中心的能耗数据，可以帮助数据中心管理者掌握运行状况，发现存在的问题，并采取有效的管理措施来改善数据中心的性能和服务质量。
目前，数据中心能耗指标主要有以下三种：1.率密度（PD）指标.功率密度指标可以衡量机架的能耗水平，包括每瓦的运行耗电量、机架的最大耗电量和总容量等。
这是一个重要的指标，可以帮助数据中心管理者更好地掌握机架的能耗水平，确定机架的容量和允许的运行耗电量。
2.数据中心性能指标（DCiP）.数据中心性能指标是一种用于衡量数据中心服务器、网络和存储设备的运行性能的指标。
这个指标能够帮助数据中心管理者更好地掌握数据中心设备的运行状况，发现和改进存在的问题，以提高数据中心的性能。
3.数据中心综合能效比（DCiPE）.数据中心综合能效比是一种衡量数据中心设备的总体效能的指标，包括数据中心服务器、网络和存储设备等。
这个指标可以帮助企业组织的管理者更加准确地了解数据中心的整体运行状况，从而有效地提高数据中心的性能和服务质量。
此外，数据中心还可以通过其他一些指标来衡量设备的性能，例如温度、噪声、电磁辐射等。
通过监测和分析这些指标，可以帮助企业组织的管理者有效地控制数据中心的运行和服务质量。
总之，能耗指标是一种非常有用的指标，可以帮助企业组织的管理者更好地管理数据中心的运行和服务质量，从而提高企业业务的效率和可持续发展。
因此，在数据中心管理过程中，应适当引入能耗指标，以更好地满足企业业务的需求。
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电信互联网数据中心（IDC）的能耗测评方法核心提示：本标准分析了互联网数据中心（以下简称数据中心）的能耗结构，定义数据中心的能效指标，提出数据中心能耗测量方法和能效数据发布要求。
本标准主要规定了数据中心的直接消耗的电能，不包括油、水等其它能源或资源的消耗。
本标准适用于数据中心能耗的测量及能效的计算，用于了解数据中心能源效率状况，比较不同数据中心之间的能源效率及作为数据中心节能水平评级的依据。
前言本标准是数据中心的系列标准文件之一，该系列标准文件的预计结构及名称如下：1） YD/T 2542-2013 电信互联网数据中心（IDC）总体技术要求2） YD/T 2441-2013 互联网数据中心技术及分级分类标准3） YD/T 2442-2013 互联网数据中心资源占用、能效及排放技术要求和评测方法4） YD/T 2543-2013 电信互联网数据中心（IDC）的能耗测评方法5）电信互联网数据中心（IDC）的运维管理技术要求6）电信互联网数据中心（IDC）网络设备测试方法7）电信互联网数据中心（IDC）网络设备技术要求8）集装箱式电信互联网数据中心（IDC）总体技术要求9）基于云计算的互联网数据中心网络互联技术要求10）基于云计算的互联网数据中心安全指南11）电信互联网数据中心（IDC）虚拟资源管理技术架构请注意本文件的某些内容可能涉及专利。
本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。
本标准由中国通信标准化协会提出并归口。
本标准起草单位：中国移动通信集团公司、工业和信息化部电信研究院、中国联合网络通信集团有限公司、中国电信集团公司、中兴通讯股份有限公司、华为技术有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司、深圳市腾讯计算机系统有限公司、中金数据系统有限公司、阿里巴巴（中国）有限公司、上海宽带技术及应用工程研究中心。
本标准主要起草人：唐华斌、李洁、房秉毅、蔡永顺、李明栋、高新菊、陈尚义、谭杰夫、连雄伟、刘水旺、张敬、方行、李典林、高巍、郭亮、于涛。
电信互联网数据中心（IDC）的能耗测评方法1 范围本标准分析了互联网数据中心（以下简称数据中心）的能耗结构，定义数据中心的能效指标，提出数据中心能耗测量方法和能效数据发布要求。
本标准主要规定了数据中心的直接消耗的电能，不包括油、水等其它能源或资源的消耗。
本标准适用于数据中心能耗的测量及能效的计算，用于了解数据中心能源效率状况，比较不同数据中心之间的能源效率及作为数据中心节能水平评级的依据。
.2缩略语下列缩略语适用于本文件。
CLF制冷负载系数 Cooling Load FactorHVDC高压直流 High Voltage Direct CurrentIDC因特网数据中心 Internet Data CenterIT信息技术 Information TechnologyPLF供电负载系数 Power Load FactorpPUE局部 PUE Partial PUEPUE电能利用效率 Power Usage EffectivenessRER可再生能源利用率 Renewable Energy RatioSAN存储区域网络 Storage Area NetworkUPS不间断电源 Uninterrupted Power SupplyVPN虚拟专用网络 Virtual Private Network3 数据中心的能耗结构3.1 概述数据中心一般由所在地电网或专用的发电设施提供电力供应，经过变、配电等环节处理后，为数据中心的用电设备提供电源。
数据中心的能耗由以下部分组成：- IT设备；- 制冷设备；- 供配电系统自身的消耗；- 其它消耗电能的数据中心设施。
3.2 IT 设备IT设备包括数据中心中的计算、存储、网络等不同类型的设备，用于承载在数据中心中运行的应用系统，并为用户提供信息处理和存储、通讯等服务，同时支撑数据中心的监控管理和运行维护。
IT设备的具体类型包括：- 服务器类：例如机架式、刀片式（含机框）或塔式等不同形式服务器；- 存储类：包括磁盘阵列、SAN交换机等存储设备，以及磁带库、虚拟带库等备份设备；- 网络类：包括交换机、路由器，以及防火墙、VPN、负载均衡等各类专用网络设备；- IT支撑类：主要包括用于运行维护的KVM、监控管理等附属设备。
3.3 制冷设备数据中心制冷设备是为保证IT设备运行所需温、湿度环境而建立的配套设施，主要包括以下类型设备组成：- 机房内所使用的空调设备，包括机房专用空调、行间制冷空调、湿度调节设备等；- 提供冷源的设备，包括风冷室外机、冷水机组、冷却塔、水泵、水处理等等；- 如果使用新风系统，还包括送风、回风风扇、风阀等。
3.4 供配电系统数据中心供配电系统用于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。
供配电系统通常由变压器、配电柜、发电机、UPS、HVDC、电池、机柜配电单元等设备组成。
3.5 其它设施数据中心中其它消耗电能的基础设施，包括照明设备、安防设备、灭火、防水、传感器以及相关数据中心建筑的管理系统等。
4 数据中心能效指标数据中心能效指标是衡量数据中心能效的量化标准，其主要作用包括：- 通过确定一种量化标准，帮助衡量数据中心运行过程中的电能利用情况；- 提供对不同数据中心之间能效进行比较的依据；- 作为数据中心设计、流程和管理改进的重要依据，以及为节能减排改进效果的评估提供对比数据。
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，本标准选择PUE、局部PUE、制冷/供电负载系数和可再生能源利用率等四类能效指标，作为数据中心能效测评的基本指标。
4.1 电能利用效率（PUE）PUE（Power Usage Effectiveness，电能利用效率）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综合指标，其计算公式为：PUE = PTotal / PIT其中PTotal为数据中心总耗电，PIT为数据中心中IT设备耗电。
在数据中心中，只有IT设备的耗电被认为是产生有效输出的"有意义"的电能。
PUE的实际含义，是计算在提供给数据中心的总电能中，有多少电能是真正应用到IT设备上。
根据定义，PUE值的取值范围为1.0到无穷大，数据中心机房的PUE值越大，则表示制冷和供电等数据中心配套基础设施所消耗的电能越大。
PUE定义简单、易于操作，只需分别测量出数据中心总耗电和IT 设备耗电，就能立即计算出整个数据中心的PUE值。
4.1.1 数据中心总耗电数据中心的总耗电是维持数据中心正常运行的所有耗电，包括前述IT设备、制冷设备、供配电系统和其它设施的耗电的总和。
如果数据中心所在建筑同时用于办公等其它用途，则办公等所消耗的电能不包括在数据中心总耗电中。
4.1.2 IT 设备耗电IT设备耗电是如3.2所描述的各类IT设备的耗电的总和。
4.2 局部 PUE局部PUE（Partial PUE，缩写为pPUE）是数据中心PUE概念的延伸，用于对数据中心的局部区域或设备的能效进行评估和分析。
在采用pPUE指标进行数据中心能效评测时，首先根据需要从数据中心中划分出不同的分区（也称为Zone）。
一个多层数据中心建筑中的一个机房，或者一个集装箱数据中心的集装箱模块，都可以作为一个Zone.如图1所示，将数据中心划分为Zone0、Zone1、……、Zonem等m+1个分区，则分区Zonei的局部PUE为：pPUEi= （PNi + PITi） / PITi其中i=1、2、……、m，PITi为第i个分区的IT设备耗电，PNi 为第i个分区的非IT设备耗电。
局部PUE用于反映数据中心的部分设备或区域的能效情况，其数值可能大于或小于整体PUE.要提高整个数据中心的能源效率，一般要首先提升pPUE值较大的部分设备或区域的能效。
局部PUE适合用于基于集装箱或其它模块化单元构建的模块化数据中心，或者由多个建筑和机房构成的较大型数据中心的局部能效评估。
4.3 制冷/供电负载系数CLF（Cooling Load Factor，制冷负载系数）定义为数据中心中制冷设备耗电与IT设备耗电的比值，即CLF = PCooling / PIT其中PCooling为制冷设备耗电。
PLF（Power Load Factor，供电负载系数）定义为数据中心中供配电系统耗电与IT设备耗电的比值，即PLF = PPower / PIT其中PPower为供配电系统耗电。
CLF和PLF可以看作是PUE的补充和深化，通过分别计算这两个指标，可以进一步深入分析制冷系统和供配电系统的能源效率。
如果忽略照明、安防等其它少量耗电，则有以下的近似公式：PTotal ≈ PCooling + PPower + PIT以上各项除以IT设备耗电，可以变换得到PUE ≈ CLF + PLF + 1 ITm 34.4 可再生能源使用率可再生能源（Renewable Energy）是指在自然界中可以循环再生的能源，主要包括太阳能、风能、水能、生物质能、地热能和海洋能等。
可再生能源对环境无害或危害极小，而且资源分布广泛，适宜就地开发利用。
与可再生能源相对的是煤、石油、天然气等化石燃料及核能。
可再生能源利用率（Renewable Energy Ratio，缩写为RER）用于衡量数据中心利用可再生能源的情况，以促进太阳能、风能、水能等可再生、无碳排放或极少碳排放的能源利用。
RER的定义为：RER= PR / PTotal其中PR为可再生能源供电。
对于采用了可再生能源的数据中心，可采用此指标进行评估。
5 数据中心能耗测量方法5.1 概述能耗测量方法是为计算数据中心能效，对数据中心及其子系统耗电进行测量的方法，包括测量点的选择、测量参数和测试设备要求等。
5.2能耗测量点5.2.1 PUE 指标测量点为计算PUE，需要在如图2所示的数据中心的供配电系统示意图中，测量数据中心总耗电及IT设备耗电，具体测量点如下：1）数据中心总耗电在正常情况下，数据中心的电能由市电提供，测量点应取市电输入变压器之前，即图2中的M1点。
当市电故障情况下，柴油发电机产生的电力（图2中的M2点）作为数据中心总耗电的测量点。
如果是多用途机房楼，数据中心总耗电计算中，需减去在M4点测量的办公等其它耗电。
2） IT设备耗电严格来说，IT设备耗电应该在各IT设备输入电源处测量耗电量并进行加总，但由于IT设备数量较多，这一方法将大大增加测量工作量和成本。
因此，在实际操作中，可在各路UPS输出或者列头柜配电输入处进行测量后，将测量值加总作为IT设备耗电。
每一路供电的IT设备测量点即图2中的M3点。
确定测量点之后，根据定义，PUE的计算方法为：PUE = （P1 + P2 - P4） / P3其中P1为在M1点测得的用电量，依此类推。