3
细化数据中心机房
的气流组织
机房气流 组织
根据数据中心研究机构正常运行时 间学会（UPTIMEINSTITUTE）研 究发现，由于“气流损失”，也就 是“旁路气流”导致数据中心冷却 的冷空气有60%都被浪费了。结 果是低效的气流管理导致我们 在能源方面花了许多冤枉钱。
利用冷热通道设计，优化机房冷却效果。
2,5
3.0
3.5
Typical Data Center
PUE ——数据中心能耗评估指标
PUE（Power Usage Effectiveness）是一个衡量数据中心全年耗能情况的指标。
PUE=
数据中心每年总能耗 每年IT设备能耗
机械设备能耗+电气设备能耗 =
每年IT设备能耗
注： 机械设备能耗：
制冷系统（冷水机组，水泵，冷却塔，CRAC空调压缩机） 风能能耗（CRAC/CRAH 送风风机） 通风系统（风机盘管，空调箱） 加湿系统，加热系统（空调箱，精密空调）
服务器及通信设备用电
30%
制冷用电
45%
供电系统能耗
24%
照明和办公用电
1%
能耗标准– PUE
PUE – Power Usage Effectiveness
PUE =
Total Facility Power IT Equipment power
1.5
2.0
Proper designed Data Center
负荷率% 负荷时间频数 运行时间/H 负荷时间频数%
10 0.207 596 20.7
20 0.225 649 22.5
某建筑物的空调负荷实测数据
30
40
50
60
0.196 0.158 0.096 0.061
565
454
277
176
19.6
15.8
9.6
6.1
70 0.038 108
3.8
80 0.015
能源管理系统—建立高 效的能源管理体系
•对能耗数据进行分析和整理 •对能源用量、能耗成本进行 分摊 • 生成各种关键能耗指标 （EnPI) • 根据系统的分析数据进行需 求侧管理 • 利用能源管理系统发现浪费 •利用能源管理系统进行绩效 考核
在建筑节能部分，应首先保证机房密封状 态，其次应规划好需要制冷的空间，从细 节着手，为数据中心机房的节能减排打下 基础。
机房热管理，减少制冷能耗

数据中心机房中的制冷能耗由空调本身工作效率、机房内部气流组织、设备分布情况、是否存在局部热点、是否合理利用外部冷源等各方面因素综合影响。

提高空调本身的制冷效率
4
数据中心机房
空调系统优化
变风量空调系统控制网络示意图
每个变风量的VAV箱根据机柜内的发热量 确定送风量；
变风量空调机组则根据所有VAV箱项所需 的总风量通过变频器调节空调机组的风 机转速以控制冷量的供求平衡。
冷水调节阀则根据所需送风温度调节阀 门开度控制冷冻水流量。
制冷能源站的节能途径
● 建立节能降耗目标 ● 能源消耗对比； ● 能源降耗实绩(KPI)完成情 况
能源管理的价值
无数据--粗 放式的能源 管理
• 只有总的能耗数 据（月账单、年 账单） •对设施的能耗数 据不了解 • 缺乏有效的能源 管理机制
有数据但缺乏 数据管理和分 析--基本能源 管理
•有安排员工进行人 工抄表，并对抄表 数据进行汇总、制 表 •有简单的抄表和电 力监测系统 •缺乏对海量数据进 行统计、整理和分 析
使空调系统的效率（COP值）始终保持最大值。 采用负荷随动跟踪节能控制技术 超前预测控制 低负荷（单台制冷机组工作时）：
冷冻水出水温度重新设定↑ 冷冻水一次泵变流量↓ 冷却水泵变流量↓ 冷却塔风机调节↓
空调冷热水系统控制原理图
冷水机组台数控制----部分负荷的运 行时间频率
的能源管理系统
能源管理系统原理
● 检验节能措施的实际效果 ● 节能量计算 ● 节能量验证
测量和验证
了解现状
1
4
2
3
采取行动
建立目标
● 采取节能降耗行动 ● 找出能源的不合理消耗，发现节能机会 ● 进行能源降耗设备/工艺改造 ● 管理流程变化
了解能源使用现状 实时掌握能耗情况，建立能源消耗看板 监视关键设备运行状况，确保能源供应安全可靠 计算分析工艺流程的能耗水平和能源使用效率 实现能耗成本分摊，提供能源消费账单
电气设备能耗：
IT设备—PUE计算公式中的坟墓 UPS损耗 发电机能耗 灯光能耗
2
数据中心机房
的节能途径
五大方面实现数据中心节能
建筑节能
动力与照明节能
新技术节能
热管理节能
智能管理节能
数据中心机房节能领域主要包括：建筑节 能、动力与照明节能、空调与机房热管理 节能、能耗监控与智能管理、新技术节能。

减小需要制冷的空间

利用外部冷源

储冷节能
典型冷水站
空调冷热水系统控制原理图
数据中心节能策略
分
水
变频泵
器
冷 水
旁通调节1
机
组
系
统
集 水 器
末端空调1
末端空调2
调节阀1
调节阀2
旁
末端空调N
通
调
节
阀
N
调节阀N
利用精确按需送风细化机柜的气流组织，提高机房制冷效率；
采用负荷随动跟踪方式，保证冷量供求平衡，克服空调系统的设备冗余
43 1.5
90 0.003
10 0.3
100 0.001
2 0.1
超前预测控制ຫໍສະໝຸດ 动态图形趋势数据利用超前预测控制技术，克服冷能量输送过程的时间惯性 ——控制系统可根据环境因素每天开 机前，自动选择最合适的模式类型进行不断地迭代学习，让系统自动寻找最佳的冷冻水温度设 定点，克服时间滞后的影响，使整个系统的控制逐步逼近最佳控制。
数据中心机房可视化能源管理系统建设方案
1 数据中心机房的能量分析 2 数据中心机房的节能途径 3 细化数据中心机房的气流组织 4 数据中心机房的空调系统优化 5 数据中心机房的能源管理系统
1
数据中心机房
能量分析
数据中心机房的能耗构成
数据中心机房的能耗构成
数据中心机房的能耗主要分为四块，其构成比例每个机房各不相同。大致上：
空调水系统原理图及控制策略
分
水
变频泵
器
冷 水
旁通调节1
机
组
系
统
集 水 器
末端空调1
末端空调2
调节阀1
调节阀2
提高空调末端设备的温度控制精度和系统响应速度。 保证冷量供求平衡，克服空调系统的设备冗余 利用超前预测控制技术，克服冷能量输送过程的时间惯性
旁
末端空调N
通
调
节
阀
N
调节阀N
5
数据中心机房