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基于AI 控制技術的運營商數據中心空調節能研究

2023-08-22 01:24:00肖丹陽
通信電源技術 2023年11期
關鍵詞:控制技術系統

肖丹陽

(中國聯合網絡通信有限公司徐州市分公司,江蘇 徐州 221000)

0 引 言

隨著數字經濟的騰飛,作為通信與網絡的載體,我國數據中心的建設規模越來越大。截止到2021 年底,在用數據中心機架規模達到520 萬架[1]。隨著東數西算國家戰略的提出,我國將在西部地區建設大量的數據中心,為現代化建設和數字經濟的發展打下堅實的基礎。在建設網絡能源基礎設施早期,由于技術相對匱乏,數據中心精密空調大多采用低效的定頻技術和管路復雜的冷凍水建設模式,存在能耗高、運維難度大、成本高等問題。目前,數據中心耗電量已達社會總用電量的1.25%[2]。對于數據中心能源行業,很多?。ㄗ灾螀^、直轄市)從2018 年開始陸續出臺電源使用效率(Power Usage Effectiveness,PUE)約束政策?!侗本┦行略霎a業的禁止和限制目錄(2018年版)》指導文件中規定,新建互聯網數據中心PUE值不得高于1.4[3]。江蘇省工業和信息化廳印發的《江蘇省新型數據中心統籌發展實施意見》中提到,到2023 年底,要求新建大型及以上數據中心PUE 值降到1.3 以下。同時,隨著“3060 國家雙碳戰略”的提出,數據中心作為用能大戶,節能降耗勢在必行。運營商作為數據中心建設的主力軍,擔負著節能降耗的任務。除了互聯網技術(Internet Technology,IT)基礎設備的能耗,精密空調制冷系統和供配電系統是能耗相對較大的部分,其中空調耗能約占總能源基礎設施能耗的60%,供配電耗能約占30%。市面主流電源制造商的電源產品效率普遍能夠達到94%以上,效率提升空間有限。受制于電源效率瓶頸,電源端節能效果有限??照{系統具備多種不同原理的制冷方式,且各種制冷方式的硬件機械效率差異較大,因此應從降低空調系統著手降低數據中心的PUE 值。為滿足各地PUE 約束政策的要求,落實推進國家雙碳戰略,采用更加節能的硬件空調設備和軟件控制技術新建數據中心勢在必行。

1 數據中心空調節能技術探討

1.1 蒸發冷卻空調技術

蒸發冷卻是一項利用水蒸發吸熱帶走熱量的制冷方式。按照噴淋水和被處理空氣的接觸方式,可以分為直接蒸發冷卻和間接蒸發冷卻[4]。數據中心經常使用間接蒸發冷卻技術。首先,噴淋水和室外空氣具備壓力差,在濕通道內利用水蒸發吸熱進行制冷,從而得到溫度較低的濕空氣(二次側);其次,在空-空換熱器中,二次側濕空氣與待處理的一次側空氣換熱,從而降低一次側空氣的溫度;最后,將一次側冷空氣加壓后送至數據中心。蒸發冷卻空調在數據中心一般有3種運行模式,即干工況、濕工況以及混合工況。干工況和濕工況的耗能設備是風機和水泵,只有混合工況才會使用機械制冷,因此蒸發冷卻空調全年的綜合能效比較高。但是,蒸發冷卻技術受室外空氣濕度的影響較大。在我國南方地區,由于空氣濕潤,水蒸發能力有限,該技術使用受限。此外,換熱芯體對水質要求較高,通常需要設置水處理裝置,增加造價和運維難度。市場上的蒸發冷卻空調單臺制冷量一般為200 kW 或260 kW,多應用于大型數據中心。

1.2 全變頻風冷氟泵技術

目前,全變頻風冷氟泵技術是數據中心運用較多的空調系統節能技術。變頻技術在民用空調領域應用成熟,在數據中心的應用相對較晚,但節能效果顯著。它利用變頻壓縮機和變頻風機,根據實際負載率動態調節壓縮機開度和風機轉速,從而實現節能效果。氟泵技術是指在冬季或過渡季節室外溫度較低時,利用氟泵(制冷劑泵)驅動制冷劑進行室外換熱循環,充分利用室外自然冷源,減少壓縮機的機械制冷時間,從而降低空調系統整體的能耗。與蒸發冷卻技術類似,氟泵技術的使用效果也受地理位置的影響。在我國北方地區,由于冬季時間跨度長且溫度低,更適合使用氟泵自然冷技術。

為降低空調系統的能耗,中國聯通徐州銅山數據中心項目采用了維諦技術PEX4S 全變頻風冷氟泵空調系統。

1.3 AI 控制技術

隨著人工智能(Artificial Intelligence,AI)和機器學習技術的發展,AI 自動控制技術逐漸應用于數據中心能源領域。

針對空調系統采用維諦技術AI 控制技術,采取長短期記憶(Long Short Term Memory,LSTM)神經網絡、深度Q 網絡(Deep Q Network,DQN)算法、DynaQ 算法,通過學習IT(服務器)功率、空調配置、天氣與數據中心溫度和PUE 之間的關系,不斷尋找更優的空調開機數、空調開機位置、空調送風溫度設定點,從而達到降低PUE 值和維護數據中心安全的目的。運行過程中,算法以1.5 h 為周期提供節能方案,同時以5 min 為周期檢測環境安全。檢測到安全問題時,系統會提供新的節能方案,否則不進行處理。1.5 h 的周期和5 min 的采集間隔均為理想時間,實際檢測過程中,數據獲取和運行耗時等因素會造成略微滯后,誤差不超過1 min。本項目采用AI 自動控制解決方案,具有免工程、免調試、快速上線等特點,節能效果顯著,并且能夠實現全鏈路可視化,全方位打造低碳數據中心。

2 運營商數據中心能耗指標實測及節能分析

2.1 數據中心能耗指標實測

中國聯通徐州銅山數據中心位于徐州市銅山區鳳山路3 號,項目建設面積為350 m2,建設4 套維諦技術Smart Aisle 微模塊機房,共計128 個規格為600 mm×1 200 mm×2 200 mm(寬×深×高)的機柜,單臺機柜設計負載為5.2 kW。制冷系統采用維諦技術PEX4S 全變頻風冷氟泵房間級空調方案,氣流組織采用地板下送風的形式,同時搭載維諦技術的AI 控制技術。項目測試現場如圖1 所示。

圖1 項目測試現場

能耗指標實測概況如下。

(1)測試對象:選取其中一套微模塊共32 個機柜,單機柜負載為了更加真實有效地模擬其工作環境,在架高地板靜壓箱和機房熱通道環境設置了封擋組件。

(2)測試時間:2022 年9 月19 日—2022 年9月22 日。

(3)測試環境:溫度為19 ~27 ℃,相對濕度為45%~75%,氣壓為86 ~106 kPa。

(4)測試方法:根據《數據中心能效限定值及能效等級》(GB 40879—2021)中的數據采樣點位置,選取列頭柜輸入端為測點,測量IT 負載用電量;選取不間斷電源(Uninterruptible Power Supply,UPS)輸入端、空調輸入端、安防照明輸入端為測點,分別測量用電量,用于計算總用電量[5]。

(5)測試工況:利用假負載,分別測試開啟AI功能和未開啟AI 功能時,25%負載率、50%負載率、75%負載率以及100%負載率工況下,該模塊化機房的PUE 值。

2.2 關閉AI 功能工況能耗指標分析

開啟變頻空調,AI 功能關閉時,4 種負載率工況實測數據如表1 所示。需要注意的是,由于測試時間為9 月份,氟泵模式關閉。

表1 AI 功能關閉時,4 種負載率工況下的PUE 實測值

經實測,25%負載率、50%負載率、75%負載率以及100%負載率工況下的PUE 值分別為1.291、1.196、1.169 和1.248,均小于1.300,能夠滿足新建數據中心能耗標準要求。

存量數據中心大多采用定頻空調技術,PUE 值通常達1.6 以上??梢?,采用模塊化機房搭載變頻氟泵技術能夠極大低降低數據中心能耗。以100%負載率為例,數據中心能源基礎設施整體能耗降低至41.3%。

2.3 開啟AI 功能工況能耗指標分析

開啟變頻空調,AI 功能開啟時,4 種負載率工況實測數據如表2 所示。需要注意的是,由于測試時間為9 月份,氟泵模式關閉。

經對比分析可知:25%負載率下,空調系統節能22.1 個百分點;50%負載率下,空調系統節能11.2 個百分點;75%負載率下,空調系統節能33.1個百分點;100%負載率下,空調系統節能18.1 個百分點,節能效果明顯。

3 結 論

中國聯通徐州銅山數據中心采用AI 控制技術,能夠顯著降低空調系統能耗。經理論計算可知,在滿載工況下,每年能夠節省電能192 412 kW·h。電能成本按照0.8 元/(kW·h)計算,一年可節省電費153 930 元。

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