中国各地区数据中心水侧自然冷却PUE分析

水侧自然冷却是数据中心领域最传统的节能技术,在国内得到了广泛应用。通过对数据中心水侧自然冷却系统典型设计参数进行建模计算,得出了全国各气象站点数据中心电能利用效率(PUE)值;通过空间插值的方法,得到了全国各地区水侧自然冷却系统的PUE地图,从地图上能直观地看出全国各地区数据中心水侧自然冷却系统PUE值,可为数据中心选址及全国各地区PUE政策制定提供参考。

PUE与WUE双优型数据中心构建方法

随着云计算、数据中心行业的快速发展,其能源消耗与水资源消耗增加的问题日益凸显,为建设PUE(电能利用效率)与WUE(水利用效率)双优型绿色数据中心,本文介绍了几种可行的冷却系统解决方案,并进行了技术经济分析,着重对比了系统原理、运行模式、算力产出、PUE、WUE、CLF(冷却负荷因子)、TCO(总体拥有成本),提出了PUE与WUE双优型数据中心的构建方法,并就不同设计目标的数据中心给出了方案建议。

全面深入解析数据中心PUE

介绍了PUE的发展历程,对不同时期PUE的定义都进行了全面而深入的分析,讨论了PUE的优劣。PUE的加权平均计算、PUE的分类定义等均是PUE概念随着实践检验而不断发展的产物。此外,分析讨论了数据中心废热能量回收下PUE小于1、PUE越大反而越节能等观点,并深入挖掘这种现象本身的内在规律。总之,PUE是一个不断发展并经受实践检验的概念。

关于数据中心机房能耗新指标PUE_(n)的研究

针对当前国内使用最普遍的机房能耗指标PUE(Power Usage Effectiveness)在实际使用中具有无法体现IT设备效率、受负荷率影响和受环境因素影响明显等缺点,提出了一种新的机房能耗指标PUE_(n)。PUE_(n)以理论参考能耗与实际能耗比值反映能源使用效率,以总能耗中各组件占比作为权值,使机房能耗指标能够摆脱设备负荷率和所处地理位置等因素影响,具有可持续发展性。同时,还对新指标PUE_(n)的各项变量进行了分析,研究了其受控因子,以验证准确性和可行性。通过计算分析PUE值,验证PUE作为机房能耗评价指标存在的不足,并同时将PUE_(n)与PUE进行对比。结果表明,PUE_(n)具有能够充分体现设备效率、不受负荷率影响等优点,可以量化体现数据中心机房的能耗。

数据机房PUE测量点位与评估方法浅析

在电信行业,通信网络耗能占了企业生产管理能耗的90%以上,各运营商均把提升能源效率和促进降本增效作为生产经营的重要举措。PUE作为业界认可的能耗效率指标,在国内外都有广泛应用,运营商和地方政府对数据中心能源利用效率均设置了明确要求。准确测评PUE和指导数据中心的选址、规划、设计、设备选型、工程建设、运维节能等意义重大。本文通过研究数据机房不同供配电构架的有效测量方法,分析各类用能的评价收集方案,在此基础上规范数据机房测量点位选取要求,统一了评估方法,确保关键数据收集及分析要素的完整性和有效性。

PUE在数据中心节能管理中的应用研究

为更好地推动电源使用效率(Power Usage Effectiveness,PUE)在数据中心节能管理中的应用效果,从PUE在数据中心节能管理中的应用现状及趋势出发,以数据中心PUE分析为基础,提出基于PUE的数据中心能耗控制。该方法实现以“绿色数据中心”为核心的新型基础设施,推动中国产业向数字化、网络化、智能化转变,成为增强中国经济发展能力的重要力量。

基于风电升压站的低PUE数据中心实现

低PUE、低WUE和低CUE成为数据中心建设的关键审批指标和经济指标,全球诸多科研机构和企业都在探索相关的实现技术和方案。提出了一种以海上风电场的升压平台为承载,通过AI技术将海上风电、海洋循环水和液冷服务器进行联合优化,探索出一种PUE<1.1、WUE≈0和CUE≈0的新型数据中心实现技术。经试点项目分析,该技术PUE可达1.067,通过联合设计将新能源与新基建的基础设施充分复用,经济效益突出,具备在我国东南沿海大规模复制推广,可解决双碳目标下的东部地区就近算力提供问题。

通信机房PUE优化初探

本文通过对通信机房PUE的影响因素进行分析,并针对影响通信机房PUE的各因素,包括机房负荷率、通信机房围护结构外表面温度、通信机房空调冷效比、通信机房室内温度设置等进行定量解析,推导出PUE优化的可行、可实施基础方案。

基于数据驱动理念的数据中心PUE压降策略研究

本文主要针对数据中心PUE压降工作进行研究,通过建立一种基于数据驱动理念的PUE因子分析模型,利用动环系统数据准确定位数据中心高能耗设备,针对性地开展压降工作。该模型对于数据中心各设备能耗压降具有较强的针对性,通过细项分析,每个设备、系统能耗可压降的空间均可通过数据呈现。以某水冷数据中心为研究对象,通过该分析模型进行并开展PUE压降工作后,运行PUE由1.729降低至1.408,其中制冷能耗PUE因子占比由0.588降至0.313,电源设备因子由0.057降低至0.034,其它设备能耗由0.084降低至0.061。该分析模型可为数据中心PUE压控工作提供一定的指导作用。

通信重点机楼PUE改造的新型管理思路探讨

为了解决通信重点机楼能耗过高的问题,提高其能源利用效率,提出了一种新型电能利用效率(Power Usage Effectiveness,PUE)改造管理思路。介绍PUE概念及其改造的意义和目的,分析通信重点机楼现状及面临的挑战,进而探讨了碳排放管理、机楼PUE管理利用人工智能(Artificial Intelligence,AI)和大数据技术优化机房运行等新型PUE改造管理思路。此外,探讨了通信重点机楼PUE改造技术思路及措施,总结了新型管理思路,并提出了未来研究的展望。

基于PUE的通信机房能效评测方法研究

新时代发展背景下,通信机房能效应当以电源使用效率(Power Usage Effectiveness,PUE)值作为主要衡量标准,注重能耗与效率的优化革新,充分承担数字经济绿色发展的重要使命。PUE值是衡量通信机房能源消耗情况和评测机房能效功率标准的重要指标。简要阐述通信机房中PUE的定义和计算公式,初步分析基于PUE的通信机房能源消耗分布与共享系统的测量与分摊计算,然后提出了基于PUE的通信机房能效评测技术和方法。

绿色数据中心加权平均PUE概念的提出与计算

PUE(能源使用效率)作为衡量数据中心的节能指标已经有一段的历史。由于数据中心内的动态负荷导致PUE也出现动态变化。因此,基于Power(功率)定义下的PUE具有实际的片面性。本文从Power和Energy(电量)这两个简单的物理概念的区别阐述出发,指出了传统PUE概念的不足,并提出了引入时间因子后基于动态部分负荷工况下的加权平均PUE,即WAPUE(Weight Average Power Usage Effectiveness)的概念,同时给出了相应的计算公式。

数据中心研究(4):关键性能指标、电能使用效率PUE和EEUE

详细介绍了国内外数据中心曾经采用和目前正在采用的关键性能指标。重点讨论了目前国际上广泛使用的电能使用效率PUE、新颁布的国家标准中电能使用效率EEUE,以及国外新推出的若干性能指标。指出了PUE存在的不足,介绍了PUE和EEUE的测量和计算方法。

抗辐射菌(Deinococcus radiopugnance)的质粒pUE30的克隆及序列分析

抗辐射菌(Deinococcus radiopugnance)ATCC 19172株中存在约14.6 kb、8.7 kb、7.0 kb、3.65 kb、及2.45 kb等5种以上的隐秘性质粒,对其中的约2.45 kb的小型质粒pUE30进行了序列测定与分析,该质粒由2 467 bp的碱基对组成,其中包含了267 nt及1 068 nt的2个开放阅读框架(open reading frame,ORF)和一个AT-rich领域。经过与GenBank的数据库分析,其中267 nt的ORF(repC)与豆科根瘤菌(Rhizobium leguminosa-rum)及根癌农杆菌(Agrobacterium tumefaciens)由来的质粒的RepC蛋白质具有一定的同源性;1 068 nt的ORF(repD)与抗辐射菌(Deinococcus radiodurans)Sark株的质粒pUE10的RepU蛋白质、嗜热菌(Thermus sp.)ATCC27737株由来的质粒pMY1的RepA蛋白质具有较高的同源性。研究结果对于利用该小型质粒构建大肠杆菌-抗辐射菌属间的穿梭载体,表明抗辐射菌高效正确的DNA损伤修复机理等具有重要的意义。

封闭通道后数据中心的PUE分析

封闭通道是解决数据中心中高热密度机柜冷却问题的有效办法。封闭冷通道后室内风机送风量可减少30%,室内风机可省电约2/3,封闭热通道后室内风机送风量可减少12.5%,室内风机可省电约1/3;封闭冷通道后制冷系统的能耗在数据中心整体能耗中所占比例由38%减为35.4%,封闭热通道后制冷系统的能耗在数据中心整体能耗中所占比例由38%减低为36.7%;数据中心封闭冷通道比封闭热通道节能2%,比不封闭通道节能4%。一个典型的数据中心的PUE计算实例表明:封闭冷通道后数据中心的PUE值降低0.04,封闭热通道后数据中心的PUE值降低0.02。

基于PUE的通信机房能效评测方法研究

给出了通信机房相关PUE概念及其计算,对通用的能效评测方法进行研究,给出能效评测的依据及方法。通信机房PUE基准值的确定,可以衡量目标机房的能效水平;给出通信机房PUE能效评级,将目标机房合理诊断,有助于发现节能对象或评比节能效果。

利用PUE运行指标探索数据中心绿色节能方法

在数据中心能效评估领域,PUE(Power Usage Effectiveness)一直是数据中心的效率和绿色节能减排的重要衡量指标。文章通过研究和最佳实践来探索绿色节能方法,从而降低PUE值,并希望通过这样的探索,让整个数据中心行业能够对效率有更清晰、更准确的认识,进而推动整个数据中心行业效率的提升。

不同制冷方式对数据中心PUE值影响分析

数据中心作为信息化建设基础设施步入快速发展期,同时带来数据中心能源消耗量快速增长,PUE(Power Usage Effectiveness)是当前业内评价数据中心能源利用效率的重要指标。文章通过对10家采用不同制冷方式数据中心电能使用效率PUE值的检测,分析不同制冷方式对数据中心PUE值的影响。

数据中心PUE值剖析案例研究

PUE值是衡量数据中心能源有效利用率的指标。文中通过对某数据中心PUE值进行剖析案例的研究,得到了在建设和运营数据中心时节能方面的一些启示。

降低数据中心PUE值的方法研究

我国目前碳(年)排放量已达8.6×108 t。随着企业数据存储技术及通信技术的不断发展,笔者预测,即使通过提高相关电气设备的运行效率、改善机房结构来提升数据中心能效,到2020年全球IT相关碳排放量也会突破15.4×108 t的大关。在此背景下,有效降低数据中心PUE值成为本文研究论述的重点。