数据中心能耗检测与节能评估

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。

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
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。

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。