數(shù)據(jù)中心是實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息集中處理、存儲、傳輸、交換、管理等業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)平臺,是國家新基建的核心組成部分。隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起,數(shù)據(jù)中心作為大量數(shù)據(jù)的承載實體,在迅速發(fā)展的同時,所引起的高能耗問題也日益突出。
目前,全球數(shù)據(jù)中心總量已超過300萬個,耗電量約占全球總耗電量的 1.3%。中國大約有 55萬個數(shù)據(jù)中心,根據(jù)IDC預(yù)測,到2020年我國數(shù)據(jù)中心耗電量預(yù)計將增至2962 億千瓦時。 數(shù)據(jù)中心運(yùn)營成本中有60%來自于能耗,因此,采用先進(jìn)的節(jié)能降耗技術(shù)對于數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行具有重要意義。
數(shù)據(jù)中心的能耗主要來源于IT設(shè)備、空調(diào)系統(tǒng)、電源系統(tǒng)和照明系統(tǒng)。
IT 設(shè)備是能耗最高的部分,約占數(shù)據(jù)中心總能耗的45%,其中服務(wù)器能耗約占35%,存儲設(shè)備能耗和網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備能耗各占5%左右。
空調(diào)系統(tǒng)能耗在數(shù)據(jù)中心總能耗中排第二位,約占40%。
因此降低空調(diào)系統(tǒng)能耗被認(rèn)為是提高數(shù)據(jù)中心能源效率的重要措施。
數(shù)據(jù)中心能耗分布
國際上一般采用PUE作為衡量數(shù)據(jù)中心電力使用效率的指標(biāo):PUE =數(shù)據(jù)中心的總能耗/ IT設(shè)備能耗。PUE 越接近1,數(shù)據(jù)中心的能源利用率越高。
據(jù)《“十三五”國家信息化規(guī)劃》的要求:
到2018年,云計算和物聯(lián)網(wǎng)原始創(chuàng)新能力顯著增強(qiáng),新建大型云計算數(shù)據(jù)中心電能使用效率(PUE)值不高于1.5;
到2020年,形成具有國際競爭力的云計算和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)體系,新建大型云計算數(shù)據(jù)中心PUE值不高于1.4。
從數(shù)據(jù)中心的能耗組成來看,制冷系統(tǒng)是節(jié)能的重點。
數(shù)據(jù)中心的常規(guī)冷卻方式主要包括:
冷卻方式對比:
數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)使用到的設(shè)備有蒸發(fā)器、閥門、冷板、冷凝器、管路、泵、控制閥、接頭、三通、換熱器等元件,使用一維系統(tǒng)軟件能夠方便的建立冷卻系統(tǒng)模型,快速得出系統(tǒng)運(yùn)行設(shè)備之間的物理關(guān)系。
Flownex 是一個通過 ISO9001:2008 質(zhì)量認(rèn)證的管網(wǎng)系統(tǒng)仿真軟件,能快速、準(zhǔn)確、高效地模擬復(fù)雜的熱流動環(huán)境,并對復(fù)雜的熱流系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計和優(yōu)化。
Flownex 具有強(qiáng)大的仿真能力,可計算氣體、液體、氣體混合物以及均勻兩項流的流動,能模擬分析快速變化及慢速變化的動態(tài)過程。
利用 Flownex 能夠搭建包括泵、管路、閥、冷塔換熱器、控制閥、過濾器等設(shè)備的數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng),進(jìn)行穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)計算,計算系統(tǒng)各元件的壓力、流量變化和換熱情況。
Flownex 中豐富的傳感器、PID控制、數(shù)學(xué)邏輯運(yùn)算器、自定義腳本等控制器類元件,還能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)中心各季節(jié)復(fù)雜的控制策略。
Flownex搭建的系統(tǒng)仿真模型
2016年,谷歌采用人工智能讓他的數(shù)據(jù)中心制冷PUE改善了40%。
谷歌的人工智能解決方案是:通過數(shù)據(jù)中心內(nèi)的數(shù)千個傳感器去采集溫度、電量、耗電率、設(shè)定值等各種數(shù)據(jù),再對這些歷史數(shù)據(jù)做機(jī)器和深度學(xué)習(xí)分析,調(diào)整運(yùn)行模式和控制閥值,最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行的最高效率。
要實現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)中心熱優(yōu)化,需要基于數(shù)千個實時傳感器和數(shù)據(jù)物理模型的驗證校核,這個過程涉及到大量信息的收集,還需要對搜集的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。
但是系統(tǒng)運(yùn)行存在檢修、設(shè)備清洗、測試、傳感器損壞等大量非正常運(yùn)行工況,這些數(shù)據(jù)規(guī)律不適用于模擬工況,需要將這些數(shù)據(jù)剔除干凈。
根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行的不同工況,將清洗后的數(shù)據(jù)根據(jù)不同仿真工況進(jìn)行分類整合,通過對大量檢測數(shù)據(jù)梳理及運(yùn)算模擬,能夠得到實際系統(tǒng)設(shè)備更高精度的仿真模型。
結(jié)合Flownex的系統(tǒng)級仿真分析,能夠再現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)營過程中各位置的詳細(xì)工況,優(yōu)化給水泵以及閥門調(diào)節(jié)規(guī)律,結(jié)合歷史環(huán)境溫度以及負(fù)載的變換規(guī)律,提前優(yōu)化出合理的運(yùn)行方案,降低PUE。
責(zé)任編輯人:CC
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