本文摘要：摘 要随着云计算、物联网和人工智能等信息技术的快速发展，各行各业对于数据存储及数据处理的需求越来越高，数据中心作为数字经济的新型基础设施，其核心作用越来越突出，建设规模会进一步扩大。同时在碳中和、碳达峰的新时代背景下，对数据中心建设提出了新
摘 要随着云计算、物联网和人工智能等信息技术的快速发展，各行各业对于数据存储及数据处理的需求越来越高，数据中心作为数字经济的新型基础设施，其核心作用越来越突出，建设规模会进一步扩大。同时在“碳中和、碳达峰”的新时代背景下，对数据中心建设提出了新的要求。本文分析了主要地区数据中心的能耗情况和用能结构，系统论述数据中心向可再生能源转型的必要性及主要途径;通过梳理国内电力资源分布和消耗情况，提出了数据中心规划选址和促进数据中心绿色转型的一些建议。
关键词数据中心;电力资源;节能;可再生能源;碳中和
5G时代下，数据将呈几何倍率增长，数据中心作为数据的载体将迎来更加猛烈的发展，其作为国家“新基建”战略举措已进入快速发展窗口期。据赛迪顾问公布的数据，2019年中国各类大中小微型数据中心大约有7.4万个，大约占全球数据中心总量的23%，机架总规模约为227万架。随着数据中心的大规模建设，数据中心的高能耗问题成为各地关注的重点。
以单栋机房楼总装机为3000机架(PUE为1.4，单机架平均运行功率为5kW)为例，每年电能的消耗量高达1.84×108kWh。在“新基建”的热潮下，数据中心行业的耗电量会持续增长，因此预计未来数据中心耗电量仍将维持双位数增速。近期我国宣布了国家“碳中和”目标：力争2030年前二氧化碳排放达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。这对数据中心的建设提出了新的要求。因此在规划、建设大型数据中心特别是超大型数据中心时，必须要结合当地的电力分布条件、可再生能源情况以及在未来几年的业务趋势。
1数据中心用能结构和特征
1.1数据中心用能结构
通常，数据中心内IT设备、制冷系统和其它供配电设备的能耗构成了数据中心电力能源的绝大部分。数据中心全年不间断稳定运行，电力能源消耗巨大，通常采用电网作为主要的电力来源。对我国而言，并不缺少电力资源，但中国发电厂主要集中在西北地区，而用户客户主要集中在东南部，电网的输送能力还存在一定瓶颈。国内也有采用燃气冷热电三联供系统进行供电的情况，以燃气为一次能源用于发电，并利用发电后产生的余热进行制冷或供热。我国天然气资源分布不均，配套设施不够完善，天然气的供应能力存在不稳定性，而数据中心对电力稳定性和可靠性有着极高的要求，因此目前采用天然气三联供方式的数据中心较少。通过对数据中心能源消耗结构的分析，数据中心在设计和建设时要重点考虑电力能源的供给问题。
1.2数据中心用能特征
1.2.1高耗能特征
数据中心用电指标是传统民用建筑的数倍甚至10倍以上。数据中心除了满足自身服务器用电，还需提供相关制冷等辅助设备的用电。其中IT和空调制冷设备是数据中心的主要能耗来源，二者通常占数据中心总能耗的85%以上，典型PUE为1.4的数据中心能耗占比。据工信部统计，我国在用超大型、大型数据中心的平均PUE分别为1.4和1.54。规划在建的超大型、大型数据中心平均设计PUE进一步降低，分别为1.32、1.4。
数据中心PUE与所处的地理位置和制冷形式有较大关系。根据当地气候条件采取相应的制冷形式，若采用间接蒸发冷和全新风制冷等新型制冷方式，年均PUE可低至1.25以下。近年来，部分一线城市出于节约能耗的考虑，陆续出台了数据中心PUE限制政策，目标为将PUE值降至1.4以下。2019年，工信部、国家能源局等发布《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》(工信部联节〔2019〕24号)，提出至2022年数据中心平均能耗达到国际先进水平，新建大型、超大型的数据中心电能使用效率值1.4以下，高能耗老旧设备基本淘汰。
1.2.2高可靠供电特征
数据中心不间断运行的业务特点要求电力供给必须具备“可持续性”。现行国家标准《数据中心设计规范》(GB50174-2017)规定：A级数据中心应由双重电源供电并配置备用电源，B级数据中心宜由双重电源供电。此外，金融行业标准对金融数据中心的供电要求更为严格，《金融业信息系统机房动力系统规范》(JR/T0131-2015)要求A级动力系统双路市电从不同的变电站引入，且预留25%的余量。
目前，数据中心常规的做法多采用多路双重电源引入，市电互为备用。当其中一回线路出故障无法供应电力，则由剩余正常的线路承担起全部负荷。在建设大型数据中心特别是超大型数据中心时，在规划选址的时候必须要明确当地的电力分布条件以及在未来几年内的发展规划。如果当地未来几年的电力需求较大，有可能数据中心的电力就会得不到充足的供应，届时不得不投入更多的成本来满足电力需求。
2数据中心能耗发展趋势
新建的数据中心大量涌现，已有的数据中心存在供电和制冷的限制。近年来在数据中心的发展过程中，计算与存储性能的突飞猛进也带来了能源成本的激增，通常采用单位计算能耗来表征服务器计算力与能耗的关系。虽然单位计算能耗在相对下降，但是因为IT爆炸性的需求，绝对能耗却在增加。国内一个典型的托管性数据中心，电力成本在数据中心整体成本中已经超过50%，平均来看，4年的电费将超过数据中心基础设施投资，而数据中心的使用寿命可达到15年以上。
从数据中心的能源供应侧看，我国数据中心供能模式单一，数据中心的能源供应以火电为主，绿电和其它能源的供应占比较低。整体来看，数据中心中能耗使用比重最大的为IT设备与制冷系统，IT设备主要指服务器、网络等负责进行信息交换和存储的设备。降低制冷系统的能耗是目前数据中心节能、提高能源效率的重点关注环节。在建设新型数据中心的过程中，需要在电力、制冷和能源3个层面，进行结构性成本优化。
对于各系统进行分析，机电系统可优化范围不超过10%，暖通/制冷有较高改进空间，约20%～30%。此外还可以通过云计算技术进一步整合提高系统效率。同时，数据中心需提高基础设施和上层应用系统的联动性，调高自动化运维水平，将基础设施的冗余保障与软件系统服务级别更有效的匹配对应。将能源、设施和节能技术结合起来统筹考虑系统的建设和运维，结构化调整数据中心能源构架是数据中心演进方向。
3全国电力资源分布情况
3.1电力资源概述
中国电力资源和用电负荷呈逆向分布，即电力资源主要分布在我国西部和北部地区，而用电负荷主要分布在东南部地区。传统模式下，电力资源的跨区域配置主要依赖一次能源运输的模式来实现。远距离输电技术的发展在一定程度上缓解了传统能源运输通道的压力，丰富了电力资源跨区域配置的形式。但是电力能源在传输过程中损耗较为严重，导致供电成本高居不下，东南部发达地区电价也“水涨船高”。在电力资源较为丰富的西部和北部地区，电力自给率通常较高，一般情况下，可以为数据中心运营提供丰富的电力资源。其次，西部和北部地区存在数量众多并且布局合理的220kV 及以上变电站，也可为数据中心电力供应提供可靠的电力保障。
3.2电力自给率
电力自给率是电力能源自产总量与电力能源消费总量的百分率，可用来表示一个国家或地区电力能源生产可以满足消费的程度。能源自给率越高，对外依赖性就越小，反之越大。电力自给率可在一定程度上反映当地电力资源的丰富程度。据相关数据统计，鄂尔多斯、呼和浩特、贵阳、成都等城市电力自给率较高，该4个城市拥有丰富的电力资源。作为一线、新一线等城市，北京、上海、广州、深圳、天津、重庆等城市电力自给率不足80%。北京近5年的平均电力自给率仅约40.5%，上海仅为54.6%。北京、上海等重点城市是数据中心需求大户，电力供应的紧张一定程度限制了数据中心的建设。
3.3最大用电负荷自给率
地区最大用电负荷自给率为发电装置总装机容量与最大用电负荷的比值，该值可在一定程度上反映出用电高峰时期当地的发电装机能够为本地服务的能力。据相关数据统计，鄂尔多斯、呼和浩特、贵阳最大用电负荷自给率均高于300%，其中鄂尔多斯、呼和浩特高于600%。相比较发电能力较弱的北京、上海、天津位列最后3位。其中，北京仅为61%，意味着用电高峰期时，北京39%的电力需要依靠外来容量进行补给，此种状况对于数据中心这种用电大户来说，存在一定用电紧张的风险，用电高峰期的电力短缺会造成数据中心无法依靠可靠的电力供应保障。因此仅从电力能源配套方面分析，数据中心并不适合建设在北京、上海等电力资源匮乏地区。
4全国可再生能源分布情况
4.1可再生能源分布
太阳能、风力、潮汐能、地热能等是取之不尽、用之不竭的清洁可再生能源。利用可再生能源进行发电的有太阳能(发电)装置、风力发电技术、生物质能发电技术、海洋能发电技术和地热能量转换系统等。此类可再生能源发电成本极低，但是初期投资成本高，另一缺点是发电易受环境影响从而表现出间歇波动特性。当前中国数据中心可再生能源推广处于起步阶段，大部分数据中心完全采用市电进行供能。
在为数据中心寻找更清洁的可再生能源、减少数据中心的碳排放方面，自2018年以来，中国互联网云服务企业的可再生能源采购规模已经有所增长，阿里巴巴、万国数据、百度、腾讯等数据中心在近几年都分别实现了较大规模的可再生能源采购，秦淮数据作为中国互联网科技行业首家提出“100%可再生能源转型目标”。在“碳中和、碳达峰”背景下，风电、水电、风力发电、可再生能源发电等绿色能源会成为数据中心传统能源的互补或替代，届时可再生能源丰富的地区会受到越来越多的青睐。
4.2绿色数据中心建议
数据中心的规划选址工作，除了充分考虑影响要素外，还需要充分发挥本地化优势，做到“因地制宜”。数据中心对气象条件和电力资源等要素要求较高，丰富的电力资源、优惠的能源价格、较好的气象条件，对于降低数据中心的运营成本起到非常重要的作用。数据中心部署立足数据中心当地资源禀赋及负荷特性，因地制宜，因时制宜，充分结合自然或免费冷源，推广绿电在数据中心供能上的应用，构建数据中心多能互补能源系统，推动绿电与其它能源在数据中心供能上的多元互动。
如气象条件优越的地区，应尽量选择全自然冷却，最大限度地降低数据中心的OPEX运营成本;太阳辐射资源丰富的地区，可考虑适当地采用光伏等绿色能源发电，以降低数据中心对市电的消耗和依赖，并降低数据中心的运营成本。将能源、设施和节能技术结合起来考虑系统的建设和运维。采用先进技术最大化利用本地优势，针对该地区相对弱势的要素，采用先进的绿色节能技术加以解决，最终实现数据中心综合成本的降低。
能源工程论文范例： 面向对象的新型业务综合能源计量系统研究
5结束语
数据中心能耗强度高、冷负荷需求大，在建设新型数据中心过程中，需要在电力、制冷和能源3个层面，根据气候和能源结构建设数据中心，进行结构性成本优化。作为“高载能”产业，提高可再生能源在数据中心能源消耗中的占比，使数据中心由高能耗向绿色转变。在促进大数据产业经济效益的同时推动数字经济产业生态圈，共同提高可再生能源的采购比例，通过持续技术创新与清洁能源应用推进绿色数据中心基础设施建设，积极落实“双碳”战略，践行绿色可持续发展。
参考文献
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[5]王浩然.绿色数据中心节能技术研究[D].成都:电子科技大学,2014.
作者：孙立峰，叶晓剑，张家贝
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