电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法

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。
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。

数据中心能耗分析朋友醉好原创版权归原作者所有（电气）数据中心能耗分析机房用电分配是：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。

01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3.5～5.5㎡/台(取中间值4.5)*N 机柜总台数主机房面积=4.5(㎡/台)*30台 =135㎡2、UPS选型指标(1)机房内设备的用电量。

例如机房计划安装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/KVA)]P=1)+2)=90KW+8KW=98KWE≥1.2PE≥1.2*98 KWE≥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/㎡×机房面积因此，得出机房的制冷量为：Q1室内设备负荷=200KVA*0.8=160KWQ2环境冷负荷=0.15KW/㎡ *251 ㎡=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。

数据中心为什么耗电那么多？（内附计算方法）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。

01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3.5～5.5㎡/台(取中间值4.5)*N 机柜总台数主机房面积=4.5(㎡/台)*30台 =135㎡2UPS选型指标(1) 机房内设备的用电量。

例如机房计划安装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/KVA)]P=1) 2)=90KW 8KW=98KWE≥1.2PE≥1.2*98 KWE≥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并机。

33、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/㎡×机房面积因此，得出机房的制冷量为：Q1室内设备负荷=200KVA*0.8=160KWQ2环境冷负荷=0.15KW/㎡ *251 ㎡=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。

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。

1、缺乏指导性的标准 2、缺乏科学的能耗测量方法 3、缺乏节能规划、设计和节能技术改造的数字依据 4、缺乏节能规划、设计和节能技术改造的评估和验收标准
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

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

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。

通过对服务器性能数据与能耗数据的分析，找出服务器的性能瓶颈，并评估出最佳的服务器配置和利用率。
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。

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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。

数据中心能效指标及IT设备的能耗计算作者：许剑更新时间：2010/4/813:29:20摘要：在数据中心的建设和改造过程中，科学、长远的规划是构建绿色数据中心的关键，数据中心的能效是个能考量的指标，是否合格一目了然，IT设备的能耗盘点便是这指标考量中的关键，想要真正的做到绿色数据中心，我们就要先来看看你的数据中心是不是真的“达标”了。

数据中心的能耗问题已经引起了广泛的关注，众多的厂商推出了针对性的产品和解决方案，很多数据中心的管理人员也在寻求正确的方法来降低数据中心的能耗。

几年前GreenGrid（绿色网格）组织提出用PUE(能源利用效率）和DCE（数据中心能效）或DCIE（数据中心基础设施能效）的标准来衡量数据中心的能耗效率。

但是，业内外对PUE和DCE作为能耗标准的有效性都普遍表示担心，这也使业内外对于更好衡量标准的需求变得更加迫切。

PUE及DCiE的概念：能量使用效率PUE:PowerUsageEffectiveness数据中心基础设施效率DCiE:DataCenterInfrastructureEfficiencyPUE和DCiE二者成倒数关系数据中心分成IT设备和Infrastructure（基础设施）两个部分，两个部分能效的乘积才是整个数据中心的能效，详见上图。

IT设备部分的能效评价指标还在定义之中，而Infrastructure（基础设施）部分的能效定义即PUEandDCiE。

数据中心IT设备与基础设施Infrastructure能效关系数据中心基础设施Infrastructure能效指标数据中心典型的PUE和DCiE曲线：PUE指标曲线DCiE指标曲线PUE和DCiE的指标到时是否有个阀值，DCiE阀值数据是耗能的，高于这个特定的DCiE阀值数据中心就可被认为是节能的？DCiE定义了数据中心总能效也就是数据中心生产率（包括IT层和Infrastructure层）：DCiE指标分解我们知道：数据中心总能耗=制冷用电负荷+供配电能耗+IT设备能耗TotalFacilityPower=CoolingLoad+PowerEquipmentLoss+ITEquipmentLoad，所以PUE指标分解为：CLF就代表在每WIT负载上消耗的制冷用电量，而PLF就代表在每WIT负载上供电系统的损耗，1.0则永远不会变，因为这是IT负载和自己的比率。

3CPPChina Cloud Computing Promotion and Policy Forum3CPP—TR01—2012“云计算发展与政策论坛”技术报告数据中心能效测评指南（V1.0）云 计 算 发 展 与 政 策 论 坛 2012-3-16发布概 述本指南根据国际相关组织的研究成果，结合我国数据中心实际 发展情况，定义了电能利用效率（PUE） 、局部 PUE、制冷/供电负 载系数和可再生能源利用率四个能效指标，提出了具体的测量方法 和测量数据的发布要求等。

本指南可用于对数据中心的能效进行测量，便于运营者了解数 据中心的整体能效状况，也可为用户比较不同数据中心之间的能效 提供参考基准。

本指南是在政府相关部门的指导和支持下，由“云计算发展与政 策论坛”组织会员单位的相关专家共同编写的。

在编写过程中，得到 了 中 国 通 信 标 准 化 协 会 (CCSA) 和 绿 色 网 格 组 织 (The Green Grid,TGG）的大力支持。

本指南将根据数据中心节能技术、能效指标、测量水平等的发 展，不断修订和完善。

1一.前言当前我国各类数据中心总量约 43 万个1， 可容纳服务器共约 500万台。

其中经营性数据中心机房 921 个，面积约 88 万平米，机柜 数月 17.7 万个，可容纳服务器约 200 万台2。

随着云计算的快速发 展， 未来 5 年我国对数据中心流量处理能力的需求将增长 7～10 倍， 机房面积需要再翻一番才能满足云计算发展的需求。

2011 年， 我国数据中心总耗电量达 700 亿千瓦时， 已经占到全 社会用电量的 1.5%，相当于 2011 年天津市全年的总用电量。

数据 中心的高能耗，不仅给企业带来了沉重的负担，也造成了全社会能 源的巨大浪费。

为了推动数据中心的节能减排，工业和信息化部在 《工业节能"十二五"规划》提出， “到 2015 年，数据中心 PUE 值需 下降 8%”的目标。

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。

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。