自然冷源及蒸发冷却机房空调的运行能耗分析

崔华玉 李红旗 罗宇辰

北京工业大学环境与能源工程学院

2013 年五部委联合颁布的《关于数据中心建设布局的指导意见》[1]和2017 年的《关于加强“十三五”信息通信业节能减排工作的指导意见》[2]将机房PUE（耗能有效性=数据中心总能耗/IT 设备能耗）值限制在1.5 以下。目前针对与机房空调的节能问题已开展了大量的研究[3-5]，主要集中于自然冷源的利用、空调机组能效的提升等方面。本文将蒸发冷却技术结合到自然冷源的应用中，扩大自然冷源应用的温度范围、进一步提升节能效果。基于机房的全年逐时负荷和室外逐时气象参数，计算分析了不同空调方案、不同气候分区下能耗状况，对比了其节能效果并分析了气象因素对能耗的影响。

1 空调方案

本文从自然冷源利用的角度出发，以最大限度利用自然冷源为原则，而为实现这一模式所引起和涉及的一些其它问题和相应的技术措施暂不详细考虑，且研究假设机房内部气流组织合理，机房建筑满足设置相关空调机组的条件。

本文中共涉及四种制冷方案，方案一：新风直接自然冷却+精密空调。方案二：新风间接自然冷却+精密空调。方案三：新风间接自然冷却+间接蒸发冷却+精密空调。方案四：传统精密机房空调。

1.1 方案一

如图1 所示，在采用新风直接自然冷却方案时，根据送回风温度，对室外状态点进行区域划分。

图1 方案一运行模式分区

区域Ⅰ中，新风经预热后与回风混合，经过等焓除湿之后送入室内。区域Ⅱ中，新风直接与回风混合，进行等焓除湿再送入室内，区域Ⅲ采用传统精密空调制冷。该方案自然冷却过程中，能耗主要由预热功耗、除湿能耗、送风机/排风机功耗组成。

已知室外环境干/湿球温度、含湿量、焓值、相对湿度，送风状态点的干球温度，含湿量及回风温度。可根据热力学和传热学等相关公式计算能耗部件功耗。

1.2 方案二

该方案下包含三种运行模式，当室外环境温度足够低时，直接通过换热原件用新风对回风进行冷却。当直接利用回风换热后的送风温度不能满足要求但又低于回风温度时，换热元件与传统空调同时运行，传统空调进行冷量补充。否则，则采用传统精密机房空调制冷。该方案自然冷却过程中，能耗主要由室内/外风机功耗组成。

目前，为了控制送风温度的稳定，换热器的换热效率通常通过风量比进行调节，根据室外温度调节风机转速进而稳定送风温度，因此，需要知道回风侧换热效率与风量比的关系，并为此设置修正系数，即换热效率的变化量与风量比变化量的比值。在室内温度和送风温度已知时，通过该系数可以计算出排风机功耗。

1.3 方案三

该方案下包含四种运行模式，当室外环境温度足够低时，直接通过换热原件用新风对回风进行冷却。当直接利用新风换热的送风温度不能满足要求时，转变为蒸发冷却模式（换热湿模式）。当蒸发冷却模式下的送风温度不能满足要求但是低于回风温度时，利用传统精密空调进行补充。否则，则采用精密空调制冷。该方案自然冷却过程中，能耗主要由室外侧风机、喷淋水泵、室内送风机的功耗组成。

同样，王毅力[6]的研究指出，在换热原件结构固定的情况下，间接蒸发冷却效率主要受到二/一次风量比、风速的影响，因此为了维持送风温度的稳定，需要及时的调节室外侧风机的风量，为计算室外风机功耗，需要知道蒸发冷却效率随室外/室内侧风量比的变化规律，因此，该方案同样设置修正系数。

1.4 方案四

全年采用单一的蒸汽压缩式机房精密空调[7]。

2 全年能耗计算

根据《公共建筑节能设计标准》的建筑热工分区，分别从气候特点明显的气候分区中各选择一个典型城市进行分析，其中严寒地区-哈尔滨，寒冷地区-北京，夏热冬冷地区-上海，夏热冬暖地区-汕头。

2.1 建筑设定

本文针对面积4000 m2的机房建筑进行全年供冷能耗分析，并探究气象因素对方案节能效果的影响。

样本机房建筑围护结构要求满足GB 50174《数据中心设计规范》和GB 50189《公共建筑节能设计标准要求》。采用DEST 绘制建筑模型并计算建筑环境动态负荷。在上述基础上，设备负荷取1 kW/m2，灯光功率8 W/m2，机房无人员值守，机房内部无散湿源，机房总冷负荷由围护结构得热与其他负荷叠加，并设置负荷修正系数[8]。

本文中的气象参数来源于2005 年建筑工业出版社出版的《中国建筑热环境分析专用气象数据集》。

文中设定送风温度23 ℃，相对湿度50%，送回风温差10 ℃。

2.2 空调机组参数

精密空调机组数据如图2 所示。随着环境温度的降低制冷量和COP 均逐渐升高最后趋于稳定，对机组变工况参数进行拟合，并根据当地室外环境温度，可计算机组开机率及相应功耗。

图2 机组性能图

间接自然冷却换热器换热效率60%，换热效率随风量比的修正系数0.335[9]。间接蒸发冷却换热器换热效率70%，换热效率随风量比的修正系数0.295[10]。送机和排风机均为单机送风量25000 m3/h，功耗10 kW，水气比0.3，水泵单机流量30 m3/h，功率7.5 kW。

2.3 计算流程

按照空调方案，运用Visual Basic 语言进行编程，将自然冷源与精密空调匹配，并计算空调的制冷量和能耗，基本流程如图3 所示。

图3 计算流程

送风量按下式计算：

式中：G1为送风量，m3/h；Q 为机房总冷负荷，kW；ρ 为空气的密度，kg/m3；cp为空气的定压比热，kJ/(kg·K)；tn为房间温度，℃；to为送风温度，℃。

风机功率按下式计算：

式中：P 为风机实际功率，kW；Po为风机的名义功率，kW；Go为风机的名义风量，m3/h；G 为风机实际风量，m3/h。

采用电加热预热，耗电量近似等于预热量：

式中：W1为室外新风预热功耗，kW；Gw为新风量，m3/h；hw为室外空气状态点的焓值，kJ/kg；hw'为预热状态点空气的焓值，kJ/kg。

根据送回风温度，室内外新风混合后的含湿量dc：

式中：ho为送风状态点的焓，kJ/kg；dw为室外状态点含湿量，g/kg；do为送风状态点含湿量，g/kg。

选用湿膜加湿器，加湿量耗能量0.02 kW/(kg·h)，加湿能耗为：

式中：W2为空气所需加湿能耗；D 为空气所需加湿量，g/kg。

对于方案二、三，风机功率计算公式与式（2）相同，室外风机风量由修正系数ξ 和室外环境的参数共同来确定。

已知最佳风量比λ 和对应的热交换效率η：

若为方案二，则

若为方案三，则

式中：G2为室外风机风量，m3/h；η1为实际热交换效率；th为回风温度，℃；to为送风温度，℃；tg为室外干球温度，℃；ts为室外湿球温度，℃。

3 结果及分析

3.1 气象与建筑负荷

在上述建筑模型下，利用DeST 软件进行计算，位于哈尔滨，北京，上海和汕头地区机房逐时冷负荷范围依次为3951～4029 kW、3946～4046 kW、3963～4051 kW、3986～4052 kW，见图4，显然，机房需全年供冷，负荷受到室外气象环境的影响产生相应的波动，但是影响低于2%的总负荷数值。

图4 典型城市全年冷负荷分布

图5 为典型城市的温度分布示意图，可以看出，自北向南四个城市，温度分布集中度逐渐右移，年均气温逐渐提升，最大冷负荷值提升，夏季出现负荷峰值。

图5 典型城市温度分布

尽管室外气象参数对机房负荷存在影响，但是影响效果较小，负荷大小主来取决于通信设备负荷。

3.2 运行时长

图6 为四个典型城市采用三种自然冷却方案送风温度为23 ℃时的各模式运行时长。

图6 典型城市节能方案各模式运行时长

在送风温度相同的情况下，对于相同的空调方案，完全自然冷却的可用时长受气候因素的影响由北向南逐渐递减。其中哈尔滨和北京三种方案可利用自然冷源时长均达到全年时长的50%以上。上海和汕头稍显逊色，其中不依靠精密空调制冷时长分别只占到31.72%～48.12%、7.47%～27.63%。

对比三种节能空调方案，在不依靠精密空调制冷的情况下的运行时长，方案三＞方案一＞方案二，方案三可用时长最长。其中，在四个典型城市中，方案三与方案二、方案一相比，全年可单一利用自然冷源时长占比分别增加，哈尔滨地区为19.30%和13.94%。北京地区为21.00%和12.74%。上海地区为17.00%和13.85%。汕头地区为21.60%和20.34%。其中汕头提升幅度最大，但不依靠精密空调制冷的情况下的运行时长仍最短。在上述基础上，由于方案二、三存在着混合制冷模式，因此总的可利用自然冷源时长，方案二、三更为突出。

3.3 节能效果分析

上述模型下，分别计算了四种空调方案的全年运行结果（表1），表中，全年能耗为采用对应空调方案下为维持机房环境温度所需要的能耗。综合能效为机房建筑全年所需制冷量与全年能耗的比值。节能率为实际空调方案与传统方案（方案四）相比，全年能耗减少量与方案四全年能耗的比值。四个典型城市在采用方案四时，自北向南随着城市气温的提升，全年能耗出现了提升的趋势，综合上述冷负荷和机组数据，其原因包括随着室外环境温度的升高，机房全年冷负荷的增加，且空调机组能效下降，最终导致总能耗增加。

表1 典型城市不同运行方案的全年能耗，综合能效及节能率

与方案四相比，四个城市在采用节能方案时，运行能耗均有不同程度的下降，综合能效提升。

对比三种节能方案和传统方案，结果表明，带蒸发冷却的制冷方案节能效果最为突出，在哈尔滨节能率相对于带新风间接冷却方案和新风直接冷却方案分别增加了6.37%和40.02%。在北京分别增加了10.47%和21.08%。在上海分别增加了7.15%和23.56%。在汕头分别增加了9.29%和29.83%。综上，方案三节能效果最好，方案二次之，方案一较低。

对比相同方案的节能率，方案一的节能率北京＞上海＞哈尔滨＞汕头。方案二、三呈现出哈尔滨＞北京＞上海＞汕头的情况。由此可见，在气候寒冷的地区，自然冷却方案的节能效果会更为突出，但在方案一中，出现哈尔滨节能效果弱于北京的现象，这是因为哈尔滨地区部分时间段室外温度过低，在新风直送时为了避免新回风混合时经过“雾区”，需要对新风预热，因此在考虑这种方案时，需要充分考虑新风预热问题。

在哈尔滨、北京这两种年均气温较低的城市，方案二和方案三呈现出色的节能效果，节能率均在50%以上，而方案一则稍显逊色，为了深入探究影响三种节能方案的因素。以北京9 月12 日作为典型日进行了分析。

从图7 中可以看出方案一在2-6 时及18-24 时不能利用自然冷源，此时对应的环境温度并不是最大值或特殊值，结合图1 的运行分区，可以看出，方案一能否利用自然冷源由环境温度和湿度共同确定，当环境温度超过送风状态点的露点温度时，相同温度下空气湿度越低，自然冷源可利用概率越大。如9 时和20 时。

图7 典型日气象参数和空调方案COP

方案二的系统能效与室外干球温度呈相反的变化趋势，干球温度越低，系统COP 越高。

而方案三在环境温度小于16 ℃时，系统COP 与方案二重叠，随着环境温度的上升，转化为蒸发冷却模式，该模式下空调系统的COP 变化与湿球温度的变化趋势成反比。

4 结论

机房建筑的地理位置对机房冷负荷的影响微小，可以忽略不计。机房建筑的地理位置决定了机房室外气象环境，进而影响到节能方案的节能效果。

通过分析北京地区典型日不同运行方案系统COP 的变动，可知环境参数对系统COP 的影响，进而得到环境参数对节能效果的影响。其中方案一受到环境温度、湿度的综合影响，方案二的主要影响因素为室外干球温度。方案三的主要影响因素为室外湿球温度。总体来说，干球温度越低，空气越干燥，节能效果越好。

自然冷源可利用时长和室外气象参数共同影响节能方案节能效果。

方案和送风温度相同时，自然冷源可利用时长由北向南逐渐递减，其中哈尔滨、北京可利用自然冷源时长均超过全年的50%。在四个典型城市中，方案三较方案二、方案一全年可单一利用自然冷源时长占比分别增加了17.00%～21.60%和12.74%～20.34%。

三种自然冷却方案的节能效果从高到低依次是：方案三、方案二、方案一。送风温度为23 ℃时，方案三节能效果相对于方案二和方案一分别增加6.37%～10.47%和21.08%～40.02%。方案二、三的节能率由北向南逐渐递减，方案一种则因为新风预热的问题导致哈尔滨地区节能效果减弱。在气候寒冷地区，自然冷却方案的节能效果更佳。