上海市互聯網數據中心能效狀況研究

張浩 秦宏波 侯震寰

上海市能效中心

0 引言

作為新基建領域重要一環的數據中心近年來受到社會越來越多的關注，數據中心逐年增長的能耗也是對上海實現碳達峰、碳中和的一大挑戰。本文通過對2019年91家數據中心填報的《上海市數據中心能源利用狀況報告表》數據的梳理，展現了上海市互聯網數據中心用電狀況概貌，從而為相關政策的制定提供數據支持。

1 研究方法

為加強行業管理、規范行業發展、提升行業能效，在上海市經濟和信息化委員會和上海市統計局的指導下，上海市能效中心（上海市產業綠色發展促進中心）（以下簡稱“能效中心”）設計了《上海市數據中心能源利用狀況報告表》，通過企業填報表格掌握上海市互聯網數據中心行業能源利用情況。整個工作分階段進行，具體流程如下：

1）設計調查表式（2019年7-8月）；

2）編制數據中心能耗統計報表調查方案（2019年10月）；

3）確定填報單位并開展培訓（2019年12月）；

4）企業填報（2020年1-4月）；

5）匯總結果（2020年6月）。

2 調查表設計

《上海市數據中心能源利用狀況報告表》主體分為三部分，設計思路如下。

2.1 基本情況

這一部分主要是了解數據中心所處位置、從屬關系、業務情況等信息（詳見表1）。數據中心行業特點之一是所屬法人、運營方、能源消費結算方甚至承租方等幾個法人主體關系復雜，還有重疊情況，需要逐一厘清，是這部分主要工作。在此我們明確，數據中心所屬法人為該數據中心《增值電信業務經營許可證》（業務種類含有“互聯網數據中心”或者“因特網數據中心”）上登記的法人實體。

表1 能源利用狀況報告表之基本情況

2.2 能源消費情況

這一部分為報表的主要信息部分，根據調研，數據中心的能源消耗主要包含電力、柴油、天然氣和汽油等，資源主要是水。電力可以進一步細分為數據中心用電和非數據中心用電，數據中心用電又包含IT設備負載用電。統計周期上，可以以年為單位，亦可以以月為單位，從而體現能源管理的精細度（詳見表2）。

表2 能源利用狀況報告表之能源消費情況

2.3 數據中心補充指標

這一部分主要了解數據中心與用能關系密切的機架情況，包括設計總數、已建成數、上電在用數和已出租數等，從而可以計算出數據中心的上架率等指標，對于計算負荷使用率也是必要的（詳見表3）。

表3 能源利用狀況報告表之數據中心補充指標

3 數據分析

3.1 所有者和投運時間分布分析

本次參與能源利用狀況報告填報的91家數據中心，占當年上海市在冊互聯網數據中心數量86.7%，2019年度總用電量28.81億kWh，設計機架總數為13.18萬個。

91家數據中心中，電信、移動、聯通三大運營商自有的為34家，占比37%；第三方數據中心57家，占比63%。可見，第三方數據中心已在上海市互聯網數據中心行業中占主要地位（見圖1）。

圖1 數據中心所屬法人對比

91家數據中心中，投入運行時間小于等于3年的有20家，占比22%；大于3年、小于等于10年的有51家，占比56%；大于10年的有20家，占比22%（見圖2），其中投運時間最早的是1993年，至今已有28年歷史。整體來看，數據中心的投運時間分布呈現“兩頭小中間大”的紡錘形。

圖2 數據中心投入運行時間對比

3.2 用電量分析

3.2.1 單體數據中心用電量分布

單體建筑年用電量最大的為1.55億kWh。91家數據中心2019年用電量平均值為3 156.04萬kWh，中位數為1 712.90萬kWh（見圖3）。

圖3 數據中心年用電量分布（從少到多排列）

3.2.2 能耗對標

根據數據分析，上海市互聯網數據中心約有一半達到了年能耗5 000 tce的重點用能企業的能耗水平，具體分布包括：年能耗小于等于2 000 tce的有30家，占比33%；大于2 000 tce、小于等于5 000 tce的有18家，占比20%；大于5 000 tce、小于等于10 000 tce的有16家，占比17%；大于10 000 tce的有27家，占比30%。如果按綜合能耗2 000 tce、10 000 tce兩檔來劃分，數據中心落在三個區間的數量大致差不多，約各占三分之一（見圖4）。

圖4 數據中心綜合能耗分布

3.2.3 用電量與建設年代相關性

根據圖3數據中心用電量分布，從頭部選取20家最少的數據中心，從尾部選取20家最多的數據中心，形成兩組數據中心。從投運年份、單機架設計功率、折合6 kW標準機架數、IT設備負荷使用率、PUE等5個方面來對這兩組數據中心進行比較。

從表4可以清晰地得出如下結論：用電量少的數據中心，投運時間長，單機架設計功率低，機架規模小，IT設備負荷使用率低，PUE高；用電量多的數據中心，投運時間短，單機架設計功率高，機架規模大，IT設備負荷使用率高，PUE低。

表4 用電量最少與最多的兩組數據中心比較

3.3 能效分析

3.3.1 PUE分布

從圖5可以看出，數據中心PUE分布在1.28～4.64之間，其中位數為1.59，平均值為1.67，根據用電量的加權平均值為1.5。另外，如果把這91家數據中心看作一個整體，將數據中心用電之和與IT設備用電之和相除，其PUE為1.49。

圖5 數據中心PUE分布（從低到高排列）

3.3.2 PUE影響因素分析

下面我們分別從投運年份、折合6 kW標準機架數、IT設備負荷使用率和綜合能耗等四個方面來探討影響PUE高低的因素。具體做法是：先將91家數據中心按某一方面從小到大的順序排列，然后分成數量大致相等的三組，再分別計算每組根據用電量加權的平均PUE，尋找內在的變化規律。經分析呈現如下特點：隨著投運時間的增長，PUE逐漸變高；隨著機架規模的增大，PUE逐漸變低；隨著IT設備負荷使用率的提高，PUE逐漸變低；隨著綜合能耗的升高，PUE逐漸變低。具體如圖6所示。

圖6 PUE影響因素分析

4 結語

隨著國家碳達峰、碳中和目標的提出，對上海市的能耗考核將進一步加強，對于屬于新基建范疇且用能正處于上升期的數據中心行業來說，進一步強化監管是大勢所趨。今后，對于《數據中心能源利用狀況報告表》的收集、統計與分析工作將進一步細化與優化，主要體現在三個方面：一是形成月報制度，顆粒度進一步細分，便于及時發現問題和解決問題；二是建立網上平臺統一填報，增強規范性與便捷性；三是與市級在線監測平臺相結合，各數據中心能耗數據實時上報，提高數據的真實性與實效性。