不同制冷方式对数据中心PUE值影响分析

（1.北京节能环保中心；2.中电投工程研究检测评定中心有限公司）

1 引言

近年来，数据中心数量高速增长，伴随增长的还有高能耗，相关调研结果显示，2019 年，全球IDC 电力消耗总量占全球电力总消耗量的3%。我国数据中心2018 全年耗电量达到1609 亿千瓦时，占中国全社会用电量的2.35%，超过上海市2018 年全社会用电量（1567 亿千瓦时），而且数据中心耗电量还以每年约10%的速度增长，预计到2023 年，全国数据中心年耗电量将达到2668亿千瓦时。

PUE（Power Usage Effectiveness）是当前业内评价数据中心能源利用效率的一个重要指标。

随着技术进步，我国数据中心PUE值不断下降，PUE 值大于2.0 的数据中心从2012 年的34.6%下降到2019 年的2%，但依然有85%的数据中心的PUE值在1.5～2.0 之间。以2019 年为例，全国数据中心消耗了两座三峡水电站的电能，其中只有一座三峡水电站的电能真正用在IT 服务器上，而另外一座三峡水电站的电能用在了服务器辅助设施上，其中空调系统能耗约占数据中心总耗电量的40%。

2 不同制冷方式数据中心PUE检测情况

根据2020 年北京市节能监测工作安排，北京节能环保中心组织相关专业机构对数据中心运行方式、典型工况能效水平进行统计实测，深入挖掘数据中心节能潜力。本文选取10个典型情况进行分析。

10 个数据中心设计负载91769kW，机架数19772 个，年用电量4.49 亿kW·h。其中，IT设备总用电量3.32亿kW·h，主要耗电量的分布情况如图1所示。

图1 10个数据中心能耗分布示意图

10 个数据中心全年平均PUE 能效监测结果见表1。

表1 数据中心节能监测PUE结果

3 结果分析

3.1 不同制冷方式对数据中心PUE 影响分析

对10 个典型数据中心全年平均PUE进行分析，PUE最高值为1.878，最低值为1.113。其中3 个水冷型数据中心单位年平均PUE小于1.4（北京市地方标准《数据中心能源效率限额》（DB11/T1139-2019）规定的限定值），最低为1.113；5个风冷和水冷配合使用的数据中心年PUE 在1.4-1.5；2个风冷型的数据中心年平均PUE大于1.6。不同制冷方式数据中心PUE分布如图2所示。

图2 10个典型数据中心年平均PUE

3.2 数据中心PUE 与空调系统综合制冷性能系数（SCOP）关系分析

理想状态下，数据中心空调系统综合制冷性能系数（SCOP）为IT 设备能耗与制冷系统的能耗的比值。将10 个数据中心年平均PUE和SCOP进行对比发现，两者之间呈现很大程度相关性，数据中心SCOP越高，对应PUE值越低（见图3）。

图3 10个数据中心的年平均PUE和年平均SCOP关系图

假定某一数据中心IT 设备年耗电量为5000 万kW·h，除制冷系统外的其他基础设施（应急、照明、办公、配电损耗等）年耗电量为700 万kW·h。通过改变不同制冷方式，调整数据中心的SCOP 值，数据中心的PUE值模拟结果见表2。

表2 PUE值随SCOP值变化模拟结果

根据模拟结果绘制某数据中心SCOP与PUE的关系见图4。

图4 某数据中心年平均PUE和SCOP模拟结果

模拟计算结果表明，随着SCOP 值增大，PUE 值下降，但SCOP 的影响程度逐渐减弱，因此，数据中心制冷系统设备能效选型要充分考虑系统实用性和经济性。

4 结语

文章对实际运行数据中心的制冷方式和PUE相关性分析得出结论。

①制冷方式对数据中心PUE 值影响很大，自然冷源利用程度越高，数据中心PUE值越低，水冷型数据中心在对自然冷源的利用上明显高于风冷型数据中心。

②数据中心PUE 和SCOP 两者之间呈现很大程度相关性，数据中心SCOP 越高，对应PUE值越低；随着SCOP值增大，其对PUE影响程度逐渐减弱。