數據中心是實現數據信息集中處理、存儲、傳輸、交換、管理等業務的基礎設施和服務平臺，是國家新基建的核心組成部分。隨著互聯網的興起，數據中心作為大量數據的承載實體，在迅速發展的同時，所引起的高能耗問題也日益突出。

目前，全球數據中心總量已超過300萬個，耗電量約占全球總耗電量的 1.3%。中國大約有 55萬個數據中心，根據IDC預測，到2020年我國數據中心耗電量預計將增至2962 億千瓦時。 數據中心運營成本中有60%來自于能耗，因此，采用先進的節能降耗技術對于數據中心的運行具有重要意義。

數據中心的能耗主要來源于IT設備、空調系統、電源系統和照明系統。

IT 設備是能耗最高的部分，約占數據中心總能耗的45%，其中服務器能耗約占35%，存儲設備能耗和網絡通信設備能耗各占5%左右。

空調系統能耗在數據中心總能耗中排第二位，約占40%。

因此降低空調系統能耗被認為是提高數據中心能源效率的重要措施。

數據中心能耗分布

國際上一般采用PUE作為衡量數據中心電力使用效率的指標：PUE =數據中心的總能耗/ IT設備能耗。PUE 越接近1，數據中心的能源利用率越高。

據《“十三五”國家信息化規劃》的要求：

到2018年，云計算和物聯網原始創新能力顯著增強，新建大型云計算數據中心電能使用效率（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網產業體系，新建大型云計算數據中心PUE值不高于1.4。

從數據中心的能耗組成來看，制冷系統是節能的重點。

數據中心的常規冷卻方式主要包括：

冷卻方式對比：

數據中心冷卻系統使用到的設備有蒸發器、閥門、冷板、冷凝器、管路、泵、控制閥、接頭、三通、換熱器等元件，使用一維系統軟件能夠方便的建立冷卻系統模型，快速得出系統運行設備之間的物理關系。

Flownex 是一個通過 ISO9001:2008 質量認證的管網系統仿真軟件，能快速、準確、高效地模擬復雜的熱流動環境，并對復雜的熱流系統進行設計和優化。

Flownex 具有強大的仿真能力，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、過濾器等設備的數據中心冷卻系統，進行穩態和瞬態計算，計算系統各元件的壓力、流量變化和換熱情況。

Flownex 中豐富的傳感器、PID控制、數學邏輯運算器、自定義腳本等控制器類元件，還能夠實現數據中心各季節復雜的控制策略。

Flownex搭建的系統仿真模型

2016年，谷歌采用人工智能讓他的數據中心制冷PUE改善了40%。

谷歌的人工智能解決方案是：通過數據中心內的數千個傳感器去采集溫度、電量、耗電率、設定值等各種數據，再對這些歷史數據做機器和深度學習分析，調整運行模式和控制閥值，最終實現數據中心運行的最高效率。

要實現真正的數據中心熱優化，需要基于數千個實時傳感器和數據物理模型的驗證校核，這個過程涉及到大量信息的收集，還需要對搜集的數據進行篩選。

但是系統運行存在檢修、設備清洗、測試、傳感器損壞等大量非正常運行工況，這些數據規律不適用于模擬工況，需要將這些數據剔除干凈。

根據系統運行的不同工況，將清洗后的數據根據不同仿真工況進行分類整合，通過對大量檢測數據梳理及運算模擬，能夠得到實際系統設備更高精度的仿真模型。

結合Flownex的系統級仿真分析，能夠再現系統運營過程中各位置的詳細工況，優化給水泵以及閥門調節規律，結合歷史環境溫度以及負載的變換規律，提前優化出合理的運行方案，降低PUE。
責任編輯人：CC