數據中心節能減碳五維評價模型

黃俊敏

（中國移動通信集團 廣東有限公司，廣東 廣州 510000）

0 引 言

2019年1月，中華人民共和國工業和信息化部、國家機關事務管理局、國家能源局聯合發布《三部門關于加強綠色數據中心建設的指導意見》，要求到2020年新建大型、超大型數據中心的電能使用效率（Power Usage Effectiveness，PUE）達到 1.4 以下。2019年2月，中華人民共和國工業和信息化部發布《關于加強數據中心建設的指導意見》，提出到2022年數據中心平均能耗水平達到國際先進水平，新建大型、超大型數據中心PUE達到1.4以下。2020年，中央經濟工作會議將“做好碳達峰、碳中和工作”“列為2021年的重點任務之一”。數據中心節能減碳技術措施種類繁多，但可行性評價標準單一，缺乏全面量化的管理工具，運維管理人員往往難以高效決策[1]。

1 量化評價模型介紹

通過對典型數據中心用能結構進行整體分析，找出能耗影響較大的用能對象。利用項目管理思想，從節能、低碳、成本、進度以及智能化5個方面建立五維評價模型，如圖1所示。

圖1 評價模型結構

數據中心運維管理人員只需要設定得分標準（以5分為滿分），結合本地實際情況輸入工作預期數值，評價模型即可自動計算得分，輸出五維能力畫像，可以據此進行管理決策[2]。評價模型參數設計如表1所示。

表1 評價模型參數設計

2 評價模型應用效果

利用五維評價模型，對各種數據中心典型節能減碳措施進行量化分析，生成了典型畫像矩陣，可以直接參考引用。評價畫像示例如圖2所示。

圖2 五維評價畫像集

珠三角地區某大型數據中心利用五維評價模型，結合當地實際情況，從得分靠前的措施中選取了電機變頻改造、電源模塊節能、水循環調節、機柜盲板封堵、水套加熱節能以及通風地板優化等開展節能減碳工作[3-5]。相關措施評價得分情況如表2所示。

表2 相關措施評價得分

該數據中心，2021年平均PUE為1.57，實施節能減碳專項工作以來，經能耗管控平臺實測，2022年1～7月平均PUE為1.50。2022年4～6月該數據中心總用電量約2.030×107kW·h，節省電費約500 000 元，預計全年可節省電費約 2 000 000 元。

3 結 論

綜上所述，數據中心節能減碳工作任重道遠，各類節能技術層出不窮，數據中心運維人員需要始終保持積極學習的態度，才能跟上發展潮流。隨著人工智能技術的發展，越來越多的數據中心開始引入人工智能運維系統進行節能減碳，追求極致的節能效果。同時，很多簡單易行的基礎運維管理措施仍然具有價值。數據中心節能減碳五維評價模型可以幫助運維人員全面客觀地審視每一項節能措施，而不是單純追求高精尖的技術或措施，有利于實現數據中心持續綠色、低碳、高效運營。