徐悅

安科瑞電氣股份有限公司

摘要：本文對綠色數據中心的發展背景、基本概念，以及實現綠色化的關鍵要點展開了簡要分析。同時，評估了綠色數據中心在提高整體能源效率、助力國家達成碳減排目標過程中所發揮的重要作用。通過剖析綠色數據中心的實際案例，呈現了在提升能源使用效率（PUE）方面所取得的成果，提出了一系列推動數據中心行業朝著環境友好方向發展的策略。本研究致力于為數據中心行業的可持續發展提供理論參考與實踐指引。

關鍵詞：數據中心；PUE；冷卻系統優化

伴隨信息技術的迅猛進步，數據中心作為數據存儲、處理以及分發的關鍵樞紐，其重要程度愈發顯著。但不可忽視的是，數據中心的能耗問題逐漸成為全球矚目的重點。根據國際能源署（IEA）的統計數據，全球數據中心的能耗在全球總電力消耗中所占比例約為2%，而且這一占比正逐年攀升。在此情形下，構建綠色節能數據中心，既是順應節能減排緊迫要求的必要舉措，也是達成可持續發展目標的關鍵路徑。

本文首先對數據中心的能耗現狀及其給環境帶來的影響進行了簡要概括，隨后深入探究了綠色節能數據中心的概念、目標以及實現的具體路徑。通過剖析模塊化設計、低能耗技術等核心要素，為推動數據中心向綠色化轉型提供理論依據和實踐方面的指導。

1.1 數據中心能耗統計

全球數據中心作為數字經濟的基礎設施，其能耗問題引起了廣泛關注。據國際能源署（IEA）統計，2022年全球數據中心耗電量約為460TWh，占全球總用電量的2%，并且預計到2026年，這一數字可能增長至1000TWh以上。在中國，數據中心的耗電量也在增長，2022年達到了2739億kWh，占全社會用電量的0.9%。

隨著生成式人工智能（AI）等技術的普及，數據中心的耗電量預計將進一步增加，到2026年可能達到2022年的2.3倍。全球數據中心的用電量在2021年為220～320TWh，其中不包括用于加密貨幣開采的能源，后者在2021年為100～140TWh。2018年至2025年中國數據中心耗電量預測如圖1所示。

圖1 2018—2025年中國數據中心耗電量預測

中國預計到2030年數據中心能耗總量將達到4500億kWh，碳排放增長率將超過300%，這進一步凸顯了提高能源效率和減少碳排放的緊迫性。

1.2 政策與法規概述

為了應對數據中心能耗問題，全球多個國家和地區已經出臺了一系列的政策和法規。例如，歐盟通過了一系列政策和法規，如《數據中心能效行為準則》，旨在提高數據中心的能源效率。美國則通過《能源政策法案》等法律，鼓勵數據中心采用節能技術和設備。

中國發布了《數據中心設計規范》等標準，對數據中心的能耗和能效提出了明確要求。此外，中國政府為了推動數據中心的綠色低碳發展，頒布了《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》。以下是數據中心相關的標準政策：《數據中心設計規范》GB 50174、《數據中心基礎設施施工與驗收規范》GB 50462、《數據中心設施運行維護標準》GB 51314、《模塊化數據中心通用規范》GB／T 41783—2022、《電子計算機場地通用規范》GB／T 2887、《計算機場地安全要求》GB／T 9361、《模塊化微型數據機房建設標準》T／CECA20001、《超級計算數據中心設計要求》T／CCUA 016、《數據中心綠色等級評價》T／CCUA 011、《中小學微模塊網絡機房建設規范》T／JYBZ 022—2022、《醫療機構智慧建筑數字化應用標準》T／NAHIEM 32—2021。

設R(MTask,MA)表示基于制造任務特征的制造任務與制造活動的關聯關系矩陣，根據任務的特征集合可以將制造任務與制造活動的關系表達為

2.1 定義與特點

綠色節能數據中心的概念是指在數據中心的規劃、建設、運營等全生命周期內，采用高效節能的技術，優化能效比，實現數據中心的節能減排。綠色數據中心的目標通常包括：

（1）提升能源利用效率：通過優化數據中心的設計和運營，減少能源消耗，提高電能使用效率（PUE）。

（2）增加可再生能源的使用：利用太陽能、風能等可再生能源，減少對化石燃料的依賴。

（3）實施節能降碳改造：對現有數據中心進行技術改造，提升能效，減少碳排放。

（4）優化數據中心布局：根據資源和環境條件，合理規劃數據中心的地理位置和規模。

（5）推廣綠色技術產品：使用高效節能的IT設備和制冷系統，提高數據中心的整體性能。

2.2 節能目標與效益分析

綠色節能數據中心的建設目標主要包括降低能耗、減少碳排放、提高能源利用效率等。此外，綠色數據中心的建設還有助于推動相關技術和產業的發展，促進經濟的可持續發展。

以國內為例，隨著5G技術的發展，數據中心的存儲量也隨著增長，中國2020－2035年數據中心能耗和5G能耗增長關系如圖2所示。

圖2 中國2020－2035年數據中心能耗和5G能耗增長關系圖

3.1 模塊化設計原理

模塊化設計是一種將復雜系統分解為獨立、可互換的模塊的方法。模塊化數據中心通常由多個獨立的模塊組成，每個模塊都可以獨立運行，也可以與其他模塊組合，以滿足不同的需求。模塊化數據中心爆炸圖如圖3所示。

圖3 模塊化數據中心爆炸圖

模塊化數據中心設計是一種高效、靈活且可擴展的數據中心建設方法。以下是模塊化數據中心在建設過程中的一些關鍵的設計原則和實踐。

1）模塊化設計：模塊化數據中心采用“1＋4＋N"的生態解決方案，其中“1"代表核心模塊，包括IT設備、供電、電池和溫控模塊，“4"代表四個輔助模塊，而“N"代表根據需求添加的其他模塊。這種設計使得數據中心能夠根據業務需求快速擴展。

2）預制化和預集成：基礎設施在工廠預集成，現場采用積木式搭建，顯著加快建設周期，相比傳統方案可加快50%以上。

3）智能技術：集成智能溫控、智能供電、智能鋰電及智能營維技術，提高數據中心的運行效率和可靠性。

4）環境適應性：模塊化數據中心設計考慮了抗震、防風、防塵和防水性能，使其能夠在多種環境下穩定運行。

5）節能和環保：設計時采用節能措施，如自然冷卻技術和高效能設備，以降低能耗和提高電源使用效率（PUE）。

6）標準化：遵循國際和國內的設計標準，確保數據中心的安全性和可靠性。

3.2 模塊化對節能的貢獻

模塊化設計在數據中心節能方面的主要貢獻包括：

（1）全預制模塊化技術：預制模塊化數據中心通過在工廠內預制和預調測，減少了現場施工時間和資源浪費，從而提高了整體能效。

（2）高可靠性和低PUE架構：通過采用模塊化預制化設計、高效能設備和智能管理系統，模塊化數據中心能夠實現高可靠性和高可用性，同時保持低能耗。

（3）自然冷源利用：模塊化數據中心設計充分利用自然冷源，如通過蒸發冷卻或自然通風等方式減少機械制冷的需求，從而降低能耗。

（4）智能溫控系統：通過集成智能溫控技術，能夠根據實時負載和環境條件動態調整制冷策略，確保在滿足設備運行要求的同時實現能源的利用。

4.1 能耗結構分析

通過對數據中心機房能耗的調研分析發現，依據各類用電設備在數據中心機房總功耗中所占比例，可進行如下排序：在數據中心機房里，IT設備系統產生的功耗占總功耗近半，約45%，是能耗最高的部分；空調系統功耗占比次之，約40%；供電系統產生的功耗占總功耗10%左右；照明及其他系統的功耗僅占5%左右。數據中心的能耗結構詳見圖4。

圖4 數據中心的能耗結構

4.2 冷卻系統優化

冷卻系統是數據中心能耗的主要部分之一。優化冷卻系統不僅可以降低能耗，還可以提高設備的運行效率和壽命。冷卻系統的優化是一個多方面的過程，涉及到數據中心的物理布局、設備選擇、維護策略和智能監控。

傳統的數據中心機房制冷系統規劃存在的問題主要有：（1）采用家用房間級空調而非機房專用空調，這導致數據中心機房無法保持良好的恒溫恒濕的環境條件。（2）設備的擺放布局不合理，為了達到設備的降溫目的，通常是加大了空調的制冷功耗，這使得冷源的過度消耗。（3）錯誤的冷熱氣流組織規劃，造成了冷熱空氣混合從而導致了制冷效果的降低。

因此為達到大型數據中心的綠色節能效果，需對大型數據中心的制冷系統進行合理規劃，模塊化冷通道選用列間精密空調。采用模塊化的制冷系統，可以根據數據中心的擴展需求逐步增加制冷單元，從而提高系統的靈活性和可擴展性。機柜采用面對面、背靠背方式擺放采用冷熱通道方式制冷。從鄰近兩機柜的正面排出冷風經過服務器設備的網孔再從機柜的背面排走熱風，提高制冷效率以此達到節能效果。模塊化冷通道列間精密空調氣流組織示意圖模式如圖5所示。

圖5 行間級精密空調制冷氣流組織示意圖

國內在綠色數據中心建設方面已經取得了顯著的進展，例如位于河北省張家口市張北縣的阿里巴巴張北云計算廟灘數據中心，采用了先進的節能技術和高效利用可再生能源的方法。通過應用組合式空調箱（AHU）風墻技術和高壓直流供電（HVDC）系統，實現了自然冷卻和減少電能損耗。位于北京市順義區的萬國數據十一號數據中心通過優化供電架構和提高綠電使用比例，實現了節能降耗。

云上天府智算中心是是國標（GB 50174—2017）以及國際數據中心標準Uptime Tier Ⅲ＋級的國家重大建設項目。其位于四川德陽天府數谷云上天府大數據產業園，于2023年9月26日正式投運，總投資約40億，單體建筑超5萬m2，能提供6120個6kW機柜裝機位，容納10萬臺服務器。

D數據技術有限公司助力云上天府智算中心，實現了其直連國家骨干網，預計網絡平均時延將在3ms以內，穩定性強，能耗低，年平均PUE值低于1.25。D數據中心將“綠色節能"的特點貫穿始終，充分利用自然冷源、風能和低功耗設備，使該項目每年節省耗電量可達11234萬kWh，年減排二氧化碳8.8萬t，以綠色算力助力云上天府智算中心數字經濟高質量發展。

在互聯網和人工智能技術持續進步的當下，數據中心作為現代信息社會運行的關鍵基礎設施，其建設規模迅速擴張。與此同時，數據中心的能耗問題逐漸進入人們的視野，成為備受關注的焦點。

本文圍繞大型綠色數據中心規劃領域展開研究，憑借多年在數據中心規劃與建設方面積累的實踐經驗，并參考了前人的研究成果，詳細闡述了綠色數據中心的發展背景及其重要意義。在此基礎上，提出了針對大型綠色數據中心的規劃方法，并對綠色數據中心的相關環節進行了低碳節能分析。鑒于我國在綠色數據中心研究方面尚處于發展階段，本文在研究思路和方法上或許存在一定的改進空間。不過，綠色數據中心無疑是未來數據中心建設的重要趨勢，本文的研究成果對后續大型綠色數據中心的規劃研究具備一定的參考價值。

針對本文的研究，還有一些問題有待進一步探索。云計算、大數據、人工智能等技術的迅猛發展，使得數據中心的計算能力和數據處理量呈爆發式增長，設備產生的熱量也隨之大幅增加。傳統的風冷散熱技術在應對高密度服務器的散熱需求時愈發吃力，而液冷技術由于其高效的熱交換性能，有可能成為解決這一難題的關鍵技術，后續需對其展開深入研究。

對于大型綠色數據中心利用自然資源實現節能的研究，應結合不同地區的自然條件進行。比如，在光照資源豐富的地區，可以考慮加大太陽能在電力供應中的占比；在水資源充足的區域，利用水冷系統來實現節能；而在氣候寒冷的地區，則可充分利用冷風和冰水等自然資源進行節能。通過因地制宜的方式，挖掘自然資源在數據中心節能中的巨大潛力。