數據中心供配電系統設計與效能管理

吳 昊

（中通服咨詢設計研究院有限公司，江蘇 南京 210019）

0 引 言

數據中心建設涵蓋多個環節，在其投入使用后，為貼合平臺客戶服務要求，需提升供配電系統的穩定性和可靠性，因此需保證數據中心安全運行。但就目前所提出的供配電系統設計方法來看，存在著故障無法提前預知的問題，難以針對性分析故障，不具備相應分析量化指標。為此，本文將基于貝葉斯網絡詳細闡釋如何實現數據中心供配電系統設計目標，保證系統穩定運行，并提出效能管理方案，力求全面提高供配電質量。

1 數據中心供配電系統設計

1.1 結構設計

供配電系統包含配電柜、發電機、電池組和不間斷電源（Uninterruptible Power Supply，UPS）結構，在放置以上設備前，需合理規劃空間，避免出現大型設備相互影響的情況，提高空間利用率[1]。

1.2 系統模塊設計

市政供電電源電壓為10 kV，總體容量可達6 000 kVA，當出現供電需求擴大的情況時，供電電壓需按照實際情況予以調整，防止帶來數據中心無法正常運行的問題。在規劃用電量增加時，需要借助電壓高于35 kV的供電電源完成供電任務[2]。

1.2.1 照明配電模塊

照明配電模塊包括應急和機房辦公照明，配電箱是此模塊的供電電源。選用熒光燈作為機房辦公照明設備，借助分區管控手段，管控各區域燈具。辦公區域與非辦公區域的照明度有所差別，一般非辦公區域的照明度為0.21，辦公區的照明度為0.7。確定照明度通過最小照度與平均照度作商即可求出[3]。運用疏散和備用照明形式，應對機房照明區發生的緊急突發事件。輔助和核心機房區域的照明標準值見表1。

表1 輔助和核心機房區域的照明標準值

消防通道和主機房中設置應急照明設備，嚴格按照國家標準選定照明燈，發揮其最大效用。對于應急照明系統來講，其可按照2種工作模式運行：其一是對正常運行的UPS供電；其二是對出現故障的UPS的輔助供電設備供電[4]。數據中心照明配電模塊所使用的照明設備為日光燈，其規格為600 mm×1 200 mm，相較于普通燈具，具備能耗低、諧波污染小的優勢。

1.2.2 不間斷電源模塊

依據電網實際情況將市電頻率予以改變，保證擁有充足后備時間，即便出現電網故障問題，儲能設備在此情況下也能發揮作用，提供電能。具備以上特征的電源才可作為理想電源使用。選定不間斷電源，要從電池放電時間、可用性和負載率等幾個方面分析，以此實現放電時間延長要求。

敏感負載吸取不間斷電源中的功率與額定功率間的比例關系為

式中：Sn為額定功率；S負載為吸收功率；L為從不間斷電源中吸收的功率占比。

就未來需繼續擴容的系統，設定額定功率要適當留有余量，以此為UPS在擴容前后均可具有冗余功率奠定基礎。不間斷電源效率的計算公式為

式中：P輸出為輸出功率；P輸入為輸入功率。可以看出，損失熱量與輸入功率間呈現負相關關系，當輸入功率減小時，損失熱量增加，同時冷卻裝置的功率也隨之增大。額定負載也可作為求解不間斷電源效率的介質，對應的計算公式為

式中：Pn為額定有功功率。額定有功功率的計算公式為

為實現不間斷供電，負載需求概率要與電源質量相契合，計算可用性的公式為

式中：TMTBF為平均故障間隔時間；TMTTR為平均故障恢復時間，即配電系統由非運行狀態轉變為運行狀態所需的平均時間[5]。

UPS種類選擇將放電時間作為重要指標，其代表當處于斷電狀態時，電源能夠持續放電的時長。維修人員在出現斷電事件后，利用啟動發動機或者切換供電線路的方法，精準計算負載容量。得到UPS容量值后，計算出電池放電時間。

直流功率的計算公式為

式中：η逆變器為逆變器效率；SUPS為不間斷電源容量。

蓄電池串聯數量的計算公式為

式中：UτB為電池截止電壓；UτUPS為UPS截止電壓。

電池組所需數量的計算公式為

一般并聯電池的組數不超過4組，但因蓄電池存在內阻情況，內阻具備較強分散性。當并聯組數增多時，在電池內部會因放電帶來環流問題，使得輸出的電能減少。因此，若實際設計中計算所得的數值超過4，則需要引入大容量蓄電池，保證電能輸出[6]。

設計不間斷電源要使其具備隔離電網污染的優勢，在雙向自由交換性能作用下，能夠將市電中出現的故障予以隔絕。當輸入電壓具備較大裕度時，不間斷電源能夠降低故障發生概率，保證電源在惡劣電網環境中發揮實效，并降低能耗，提升節能水平。當前綠色發展背景下，設計不間斷電源需考慮智能化程度，所使用的電源應當達到智能并機效果，并精準定位故障零件位置，提升系統實用性水平。因此電池體積較小的電源可為數據中心供配電系統其他設備預留位置，節約占地面積，安裝簡便，適宜架設于系統中，以便于根據實際供電需求增刪電池組[7]。

1.3 系統故障算法設計

數據中心供配電系統設計要引入故障預測算法，以此提升各模塊作用于系統中的安全性。基于數據中心供配電系統的數據采集特點，為應對可靠性參數采集難的問題，利用貝葉斯算法，預測數據中心存在的不確定因素，進而實現模塊故障預測目標。應用貝葉斯算法主要處理采集可靠性樣本問題，保證預測精度。由于在數據中心供配電系統中部分設備出現故障的頻率低，對于此類數據采取直接現場采集數據作為故障樣本的方式，分類采集。當故障率符合伽馬分布的情況下，系統設備的壽命指數分布符合實際建設需要，密度函數可表示為

式中：θ為故障率；a、b、e為超參數。計算超參數利用先驗矩陣，根據相關經驗，將故障率按照先后順序排列，借助經典統計法計算序列的方差和均值為

當處于不同時間段，故障率與設備信息間的關聯程度有所差異，需要結合實際經驗，對故障率進行賦值，計算序列的方差和均值的公式變為

故障率在伽馬分布的均值和方差可表示為

得到超參數后，結合采集的信息和先驗信息組成的先驗分布求出估計參數的后驗分布。后驗分布可表示為

式中：t1,t2,…,tr為每次故障時間；r為故障次數；T為總試驗時間。

計算各系統模塊的貝葉斯估計值的公式為

最終能夠將數據中心供配電系統的故障率求出，保障系統穩定安全運行。

1.4 仿真分析

以某數據中心為例，其數據機房占地面積約為20萬m2，建設周期分成4個階段，選定現場測點，并保證各測點的負載率較高。電壓偏差是評價真實電壓與額定電壓間差距的參數計算公式為

式中：ΔU為電壓偏差；UN為系統額定電壓；Urc為某點真實電壓。

對于供電電壓為220 V的系統中，電壓偏差應當處于[-10%，7%]的區間范圍內。將文獻[2]和文獻[3]中所提到的設計系統與本文所設計的供配電系統分別進行仿真驗證，得到的對比結果見表2。

表2 不同設計系統電壓偏差對比結果

通過表2發現，3個供配電設計系統中電壓偏差均為可接受范疇，但文獻[2]和[3]中均存在超出允許值的情況，尤其是文獻[3]中個別試點超出程度較大。文章所設計的不間斷電源具有控制頻率和電壓處于可控范圍的作用，能夠預測系統每個模塊的運行特征與實際情況。便于檢修人員在發現故障后，縮短搶修時間，維持整體供配電系統穩定運行。

2 數據中心供配電系統效能管理

在當前綠色發展背景下，數據中心輸配電系統也應當從能耗降低等方面思考峰值電力需求的效能管理問題。文章主要分析如何借助可再生能源應對數據中心峰值電力效能管理問題。

首先，在數據中心供配電系統中接入可再生能源，使用其完成發電。接入光伏發電的數據中心供配電系統見圖1。

圖1 接入光伏發電的數據中心供配電系統設計

其次，接入光伏發電后，容易出現高效利用和間歇性問題。為解決這一現實問題，需設計分布式能源存儲體系結構，將不間斷電源系統與可再生能源形成配合關系，共同作為輸送電力介質，從而變換光伏發電條件，在保證備用能源能力的前提下，優化現有可再生能源。在所設計的接入系統中，光伏系統與公用電網間并未形成并入關系。鑒于可再生能源本身的波動特性，如若將其接入公用電網中，則可能會出現穩定性受損問題。光伏系統中每列機柜相互獨立，按照各自運行特性再決定工作模式和釋放能量時間等，對太陽能獲取同樣具備自主決定的運行特性。

最后，對文章提出的儲能系統分布式運行模式+光伏系統+市電端的效能管理方法，借助WAPUE方法，計算3種模式在運行過程中的電能利用效率（Power Usage Effectiveness，PUE）值。經過計算，與原本的供配電系統進行比較，PUE指標降低3%，說明此種效能管理模式切實可行。

3 結 論

文章設計的數據中心供配電系統具備智能化和自動化的特征，整體系統中發揮關鍵作用的模塊為不間斷電源模塊、照明配電系統模塊。