部分负荷率(平均负载值)
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本文深入浅出地阐述了数据中心能耗评价指标PUE的基本概念和发展历史。分析了数据中心能耗的构成及其对PUE计算的影响。阐述了影响PUE值的重要因素。了目前行业内数据中心的主要节能方法，并提出了相关建议。
一、PUE的基本概念
1.定义
电能使用效率(Power Usage Effectiveness，PUE)是美国TGG(Green Grid)于2007年提出的评价数据中心能源利用效率的指标，被国内外数据中心行业广泛采用。根据TGG的定义，PUE计算公式为PUE=Pt/PIT，其中Pt为数据中心年总耗电量，单位为KWhPIT是数据中心IT设备的年耗电量，单位也是KWh。数据中心IT设备的功耗包含在数据中心的总功耗中，PUE是一个大于1的值。PUE值越低，数据中心用于IT设备的能耗越低，节能越多。目前，国外先进数据中心的PUE值通常小于2。2015年，我国工业和信息化部、国家机关事务管理局、国家能源局在《关于印发国家绿色数据中心试点工作方案的通知》中指出，我国大部分数据中心的PUE仍普遍大于2.2，远远落后于国际先进水平。
在研究PUE时，有必要简要介绍两个重要的组织。一个是上面提到的绿色网格组织(TGG)。它是一个全球性的非营利组织，致力于开发不受任何平台约束的影响深远的技术标准、测量方法、处理程序和新技术，努力提高数据管理的能效。在TGG 2012年发表的第49，《PUE:指标的综合检验》号白皮书中，TGG对TGG之前发表的有关PUE的文献进行了全面梳理和，重新定义了PUE的定义和计算方法。另一个组织是美国供暖、制冷和空调工程师协会(ASHRAE)。ASHRAE是美国和世界各地数据中心最重要的技术数据来源。ASHRAE在2016年宣布，PUE只适合评估运行数据中心的效率，而不适合数据中心的设计，因为在设计过程中无法准确确定系统的PUE。
这里需要注意的是，即使各项指标都是在PUE的基础上推导出来的，基于PUE的实测值也是一段时间内的用电量，而不是瞬时的用电量。用瞬时功耗比计算PUE不能反映数据中心的能耗水平。TGG还明确指出计算PUE时，最好的做法是自动实时监控，每15分钟或更短时间收集一次数据；在报告PUE值时，数据中心的所有者应该使用一年内的平均PUE值。，当给出PUE值时，必须说明测量周期或测量时间点。，TGG也明确指出，不同数据中心的PUE值不能简单比较。
2.收集点
TGG给出了PUE计算中的三种测量和获取方法。数据中心总功耗Pt是电力公司对数据中心的输入。如果数据中心所在的建筑是多用途的，必须确定数据中心的总能耗，还需要减去办公区域的用电量。，必须包括数据中心技术支持的主控中心的功耗。IT总功耗坑有三个采集点第一级是基础级，采集点是UPS的输出；二级为中间级，采集点为机房配电柜输出；三级是高级，采集点是机柜内电源插座的输出，也就是IT设备的输入。详情见表1。三种计算方法的采集点要求用电量或电量采集的粒度要逐步提高。目前国内大部分数据中心采用一级采集计算方式。，获得的PUE值也低于第二和第三级值。
3.片面性
目前，业界公认PUE是一个片面的指标，具有局限性。最明显的一点是，采用虚拟化等技术后，IT设备的数量和功耗都会大大降低，从而达到最实际的降低电费的目的。，当数据中心IT设备的功耗降低时，数据中心的总功耗并不会有同样程度的降低，两者并不存在简单的线性关系，这就导致数据中心的PUE值反而增加。，十多年来，业界一直试图研究其他更科学的指标。这些导出的性能指标主要包括ASHRAE提出的暖通空调负荷系数(MLC)和供电损耗系数(ELC)；TGG的IT设备热一致性(ITTC)、IT设备容错性(ITTR)、水利用效率(WUE)、碳利用效率(CUE)；ISO提出的可再生能源系数(REF)和服务器能效(ITEE)。，大多数新提出的测量指标由于其学术偏见或复杂的计算而难以被接受。，PUE仍然是衡量数据中心能耗的最重要指标。2016年4月15日，国际标准化组织发布了ISO/IEC 30134-1标准，PUE被称为数据中心的“关键性能指标”。
4.EEUE
在国内，由于意识到PUE指标的片面性和行业在应用中的随意性，我国于2016年发布了GB/T 32910-2016 《数据中心资源利用第3部分电能能效要求和测量方法》。国家标准参照PUE，重新定义了EEUE(电能使用效率)。EEUE的计算公式与PUE相同。该国家标准统一规定了EEUE的测算方法，明确提出了我国数据中心能效的要求。数据中心分为节能、节能、合格、耗能、高耗能五个等级。，该标准在充分考虑中国国情的基础上，根据数据中心制冷技术、使用负荷率、安全等级、位置的差异，建立能效值调整模型。通过调整模型，可以实现不同数据中心的对比，从而形成全国统一的数据中心能效对比标准。GB/T 32910-2016也明确指出，电量数据的标准采集方式是用电能表进行统计，而不是用电能表通过采样进行测量。
表1 PUE能耗采集点
5.局部PUE
PUE是衡量整个数据中心能源效率的指标。TGG和ASHRAE都用PUE的概念定义了pPUE:数据中心在一定时间内的总能耗与IT设备在该时间内的能耗之比。这里的区间或范围可以是一个实体，如容器、房间、模块或建筑物；它也可以是逻辑边界，如设备或对数据中心有意义的边界。PPUE只适用于数据中心间隔能耗的研究。
二。数据中心能耗的构成与分析
PUE的公式是数据中心总功耗与IT设备功耗的比值。要降低数据中心的PUE值，必须分析数据中心的能耗构成。数据中心能耗主要包括IT设备能耗、供配电系统能耗、制冷系统能耗、照明和其他能耗。PUE计算的数据中心能耗构成如图1所示。
图1 PUE计算的能耗构成
PUE计算公式可以改写为
PUE=(PIT P制冷P供配电P其他)/PIT
关于数据中心能耗的比例，国内外许多企业和学者都做了大量的调查和研究。虽然各部分在研究成果中所占比重不尽相同，但能耗构成和排名基本一致。在PUE约为2的传统数据中心总能耗中，IT设备能耗占比最高，约为50%；，制冷系统能耗约占35%；是二次供配电系统的能耗，约占10%，其中最主要的是UPS设备的能耗，是变压器设备的能耗；
根据数据中心能耗构成和PUE计算公式，降低数据中心制冷系统的能耗是降低PUE值最有效的方法。，数据中心的节能措施主要集中在降低制冷系统的能耗上。传统数据中心采用的风冷制冷模式是最耗电的运行模式。近十年新建的数据中心基本都采用了水冷式机房空调系统，能耗低于风冷系统。大幅度降低数据中心PUE的有效措施是采用自然冷却方式，而理想情况下，根本不应该采用消耗电能的机械冷却方式，比如引入室外空气用蒸发冷却进行冷却。要实现这种方式，一方面，数据中心需要位于温度较低的寒冷地区；另一方面，可以适当提高机房的运行温度，最大限度地利用室外空气进行自然降温。
近年来，PUE商业化严重，许多数据中心声称其PUE值低于1.2甚至1.1。，这些公司中的绝大多数没有给出具体的节能措施，PUE测量方法和计算方法等细节。行业内还存在人为操纵PUE价值的现象。例如，有些人选择在室外非常冷、所有照明系统关闭且用户几乎离线，甚至冗余制冷系统关闭的时候进行测量。，此时测得的PUE值会很低，但这个值已经远远偏离了事实。
抛开这些虚假宣传不谈，如果要大幅降低PUE价值，就必须采用特殊的建筑和技术。经过分析，业内宣称达到极低PUE值的数据中心一般具有以下部分或全部特征
(1)采用各种自然冷却技术，不使用或少使用机械制冷。这样一来，占数据中心总能耗比例最高的制冷系统能耗就大大降低了。
(2)采用市电直供技术。因为没有了UPS设备，占供配电系统能耗比例最高的UPS设备能耗就没有了，从而降低了PUE计算公式中分子部分的数据中心总能耗。
(3)数据中心为低级数据中心，部分或全部供配电系统和制冷系统设计无容错或冗余。这样大大减少了供配电设备和制冷设备的数量，大大降低了数据中心总能耗中的供配电系统能耗和制冷系统能耗，从而大大降低了PUE值。
(4)数据中心是小型数据中心，比如腾讯的T-block预制集装箱数据中心。一方面，变压器设备的能耗没有计入供配电系统的能耗；另一方面，小型数据中心没有电梯、安防设备和总控中心，进一步大大降低了数据中心总能耗中的其他能耗。
(5)采用太阳能、风能等可再生能源，计算PUE时，可再生能源的能耗在分子部分不计入数据中心的总能耗。这样，如果使用可再生能源完全驱动数据中心的制冷系统，在计算PUE时，分子部分比例最高的制冷系统的能耗为零。这种计算方法与国外业界公认的可再生能源能耗必须计入数据中心总能耗的要求相悖。
(6)数据中心采用浸液冷却等新型冷却方式，替代传统的机械冷却。，在计算PUE时，分子制冷系统的能耗趋于零。
三、影响PUE的重要因素
业内公认影响PUE的三个重要因素是气候条件、IT设备负载率和数据中心安全水平。
1.气候条件
PUE的数据中心建在不同的气象
数据中心的PUE值与IT设备的负载率密切相关。IT设备负载率是指数据中心IT设备的实际负载与IT设备的设计满负载之比。在低负载时，UPS的效率急剧下降。当IT设备负载率较低时，一方面，UPS设备效率降低，导致UPS设备能耗增加，导致PUE值增加；另一方面，当IT设备没有完全安装时，制冷能耗没有成比例降低，这也导致制冷能耗和PUE值的增加。数据中心建设运营有三种模式第一种是基础设施设备(供配电设备、制冷设备等)一次性建设。)和IT设备的分阶段部署；第二种模式是基础设施设备和IT设备同步分阶段建设和部署；第三种模式是基础设施设备和IT设备都是一次性构建和部署的。对于企业建设和运营的EDC(企业数据中心)，一般采用第一种模式。所以实际上数据中心的负载率长期远低于设计值。特别是EDC，直到几年后数据中心已经开始扩建和改造项目时，才会达到满负荷。对于租赁的数据中心，用户很难一步到位进入，所以数据中心开始运行后，初期的负载率也会较低，PUE值也会高于满负荷指标。，不同IT设备负载率的数据中心不能简单地比较PUE值。
3.数据中心安全级别
根据国家标准GB 50174-2017 《关于数据中心建设布局的指导意见》，数据中心分为A级、B级和C级三个等级。安全等级越高，配置的供电、配电、制冷设备越多，相应的能耗也越高，导致PUE值越高。，不同安全级别的数据中心的PUE不能简单比较。
基于上述原因，业界公认不同数据中心的PUE值不应直接比较，但条件相似的数据中心可以从其他数据中心提供的测量方法、测试结果和数据特征的差异中受益。
我国2016年发布的GB/T 32910-2016 《数据中心设计规范》提出了EEUE指数，定义与PUE相同。，为了便于比较不同数据中心的能耗指标，该国家标准综合考虑了数据中心安全等级、气候条件、IT设备负载率等因素，提出了调整模型。不同的数据中心在比较EEUE时需要使用EEUE修正值。EEUE修正值的计算公式如下
EEUE校正值=EEUE测量值-EEUE调整值
EEUE调整值的计算模型见表2。
表2 EEUE调整值的计算模型
国标修订模型的准确性需要在实践中检验。，由于EEUE调整模型的引入，影响PUE的因素和PUE无法简单比较的性质被公之于众，这一国家标准并没有被业界广泛宣传和采用。
四、数据中心节能的主要方法
从上面的分析可以看出，PUE只是一个数字。对于数据中心管理者来说，更应该关注的是数据中心总能耗的降低，即电费的降低。，所有数据中心都关注节能。在数据中心节能方面，谷歌走在行业前列。一方面，谷歌的数据中心正在大规模使用风能、太阳能等可再生能源，其目标是最终100%使用可再生能源。人们担心的是，使用可再生能源不会降低数据中心的PUE值，但可以减少数据中心的碳排放。另一方面，谷歌十多年来一直致力于提高数据中心的能效。在谷歌官网，了五大最佳实践。
1.测量PUE
只有真实地测量PUE，我们才能及时了解和跟踪数据中心的能源使用情况。
2.管理气流
良好的气流管理对于提高数据中心的运营能效至关重要。在这方面，可以采取关闭机柜的冷/热通道、安装机柜的盲板以及使用
通过自然冷却，设备可以在不使用冷却器的情况下被冷却。这包括低温环境空气的使用、蒸发冷却技术的应用等。
5.优化配电
通过最小化功率转换环节，可以最小化分配损耗。对于必要的转换步骤，请使用高效的变压器和配电设备。数据中心配电过程中最大的损耗之一来自于UPS，选择一种高效的转换方式尤为重要。，还应降低输电线路的损耗。
谷歌承认，除了以上五点，很难在数据中心能源管理方面提出更多节能措施。但在2016年7月，谷歌宣布，经过两年多的数据收集和研究，他们将人工智能(AI)引入数据中心能源管理，建立了PUE的神经网络模型，并提出了基于机器学习的数据中心能源管理方法。谷歌声称，这项技术在实际应用中可以减少约40%的总冷却功耗，从而减少约15%的数据中心总功耗。以一个PUE值为1.6的数据中心为例，采用该技术后，PUE值将降至1.45左右。谷歌认为，将人工智能(AI)应用于数据中心能源管理是该领域的重大突破，这项技术将成为未来行业的主流。
银行也在借鉴谷歌的先进经验，研究人工智能在数据中心能源管理中的应用。这项技术需要大量的历史数据，很难在已经投产的大型数据中心进行测试。目前国内还没有成功的案例。建议数据中心管理者重视基础设施运行数据的收集和存储，为未来的智能运维打下基础。
虽然业内有很多争论，但PUE仍然是衡量数据中心能耗最重要的指标。数据中心管理者不仅要认识到PUE指标的片面性，还要认识到不同数据中心的PUE不能简单比较。在数据中心的日常运行中，我们可以按照统一的标准收集和计算PUE相关的参数，并与自己进行比较，找出PUE增加或减少的原因，并采取各种措施进行节能。，选择低功耗的IT设备，整合和退出利用率低的IT设备，优化系统和应用架构，避免IT设备数量的过度增加，都是降低数据中心IT设备能耗的方法。这些方法虽然不能降低PUE值，甚至可能会增加，可以降低数据中心日常运行的电力成本，从而带来更多实实在在的好处。(来源数据中心最佳实践)
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