标王直达高级搜索
当前位置: 首页 » 学院 » 智能工程 » 正文

建筑智能化系统中数据中心效率(PUE)的计算

放大字体  缩小字体 发布日期:2012-06-03  
核心提示:目前在建筑智能化系统中,很少会对数据中心效率PUE作准确的统计和计算。PUE一般作为有效能源管理的一部分,其指标也正在成为衡量数据中心效率的一种标准,它也是确定一个建筑数据中心环保与否的批判指标;而准确的计算出PUE是非常困难的,其中所涉及到的参数测量问题存在复杂多样和不确定性,我们必须对负载进行分类,分清哪些是IT负载,哪些是物理基础设施,而哪些又是不需要统计在内的负载,其分类又会涉及到很多估算资源和各种不确定因素的考虑。

建筑智能化系统中数据中心效率(PUE)的计算


1 PUE的提出

目前,测量数据中心能耗指标比较常用的方法:Power Usage Effectiveness(电源使用效率,也就是所谓的PUE)。这种方法 考虑了数据中心的供电、散热系统、供热制冷系统和IT设备等所各自消耗的能量,此方法也得到了The Green Grid(绿色网格)组织的支持。这个 组织是为了专门开发数据中心能效及生产力测量体系而组建的。The Green Grid定义了PUE的具体计算方式为:PUE=数据中心总设备能耗 /IT设备能耗;PUE是一个比率,基准是2,越接近1表明能效水平越好。

2 当前国内外现状

据统计,国外先进的机房PUE值仅达到1.7甚至更低,而我们国家的大型建筑物PUE平均值则在2.5以上,这意味着IT设备每耗一度电,就有多达 1.5度以上的电被机房设施消耗掉了。特别是中小规模的机房PUE值更高,测量数值普遍约在3,这说明有大量的电实际都被电源、制冷、散热这些设备给消耗 了,而用于IT设备中的电能却很少。

目前PUE一般作为有效能源管理的一部分,而对PUE统计的指标也成为目前公认的一种标准;但是目前对PUE的计算都存在一定误区,当然部分是由于 实际情况的限制而无法确切的进行计算所导致。通常计算准确PUE数值是相当困难的,因为实际应用中并没有数据中心总设备能耗和IT设备能耗这么简单的两种 测量回路供选择,为了获得数据中心的总能耗就需要把来自各种不同系统的功率使用数据相结合起来,很多时候对于某一回路功率测量结果往往是被很多其它用电设 备和数据中心所共用,这势必会造成最终计算数值的误差加大。针对目前的实际情况,为了解决上述的一些统计问题,我们必须对负载进行分类,分清哪些是IT负 载,哪些是物理基础设施,而哪些又是不需要统计在内的负载。针对这些分类负载设备又需要使用哪些装置进行精确的测量。

3 PUE计算分类

根据上述分析,要比较准确的计算出PUE,首先需要对数据中心负载进行分类,分清哪些属于IT负载,哪些属于基础设施负载,哪些完全不能计算在内的 负载。其次要有一套准确的测量和计量设备进行高精度实时在线式的数据收集。最后具备了相应的数据,根据理论公式可方便计算出PUE的具体数值。

第一,目前常见的数据中心机房中,可能只有1~2个电脑桌椅和服务器组成,也可能有几十甚至上百台服务器及各类监视器和 数据备份恢复设备组成的大型网络运行中心;而不管其规模大小,需要列入PUE计算的IT负载主要都包括:服务器设备、存储类设备、网络设备以及各种监视器 和数据恢复设备所消耗的功率。但其中存在一定的分歧,比如监视器设备,有些人认为它并不是真正意义上的IT设备,不应该统计在内,但其供电往往是同对应需 要监视的服务器类设备在同一回路,要人为地单独区分其能耗是相当困难的,在考虑到计算的可行性上,并且作为各类服务器及网络设备不可或缺的组成部分,把其 统计在IT负载范围内也未必错误。

第二,基础设施的能耗,包括的能耗设备及子系统会很多,而且在不同性质的建筑内所具备的能耗子系统也是不一样的。如各种制冷制热所需冷冻机组、风扇、水泵、压缩机、供暖机组、加热器等;还有普通的照明如机房内照明、配电装置本身能耗(各种转换开关、 不间断电源、逻辑控制器)等等。正由于基础设施的能耗子系统形式多样,且统计比较麻烦,往往在计算PUE时出现遗漏相当一部分的能耗计入或者部分能耗的重 复计入,造成计算结果严重的偏离。在实际统计中,计算基础设施能耗既需要高精度的测量装置,也应加入一些无法单独测量能耗预估策略进行各种能耗的细分。

第三,一般不应统计在内的能耗数据,很容易就想到的是,机房外的照明、个人办公区域能耗以及数据中心内的个人区域内的能耗。这里比较有争议的是数据 中心内的个人区域,首先很难从物理上完全区分和统计到个人区域能耗,其次个人区域往往所消耗的能源数量有限。所以在统计这部分能耗时,采取忽略措施也是未 尝不可的,而且对PUE计算结果也不会形成很大的误差。

对常见的各种负载进行分类见下表。通过以上三种能耗的区分,以此计算出的PUE数值也是比较真实可靠的。而实际情况并没有如此简单,除去小能耗数据 可以省略外,一个很大的统计难题就是很多用户共用一个设备的情况,简单的测量结果只是所有用户共用的能耗数值,很难做到准确的对其进行数据拆分;如一个冷 水机组很少只对数据中心机房进行单独工作,可能对数据中心和毗邻的多个房间进行制冷,机房内的UPS设备可能还为附近重要设备提供后备电力等。所以如果只 是单一的测量能耗数据或简单的省略该设备能耗的统计,可能会对PUE计算形成严重的误差。由APC提出的建立一个能耗预估策略,其将产生一个惊人的准确结 果,能耗预估策略可分为三种。

1)利用所有其它数据中心负载的已知电力损耗来测量或估计共用设备的效率性能,然后使用此信息来计算共用设备对于本数据中心的负载功率。

2)测量或估计数据中心和其它负载之间负荷比例,并测量共用设备的输入功率,然后根据比例将共用设备的一部分功率分配给数据中心。

3)关闭共用设备的除数据中心外的其它负载,然后测量数据中心的具体能耗(此方法适合共用设备自身固定能耗较少的情况)。

4 测量手段

找到了计算PUE各种能耗的分类标准后,就需要使用实际的测量设备对各种负载回路进行数据测量、统计和收集。目前比较普遍的是使用各种类型的智能仪 表,直接安装在各个供电回路上进行准确的功耗测量,并通过智能仪表RS485组网,进行数据实时收集。例如江苏斯菲尔电气股份有限公司生产的SFERE系 列多功能智能仪表,其特点就是测量精度高,功率可达0.2级测量,可最大限度的消除在计算PUE过程中能耗测量设备自身误差所带来的影响。通过其高效的数 字接口组网,实现测量数据实时上传,并由数据服务器对各种能耗数据进行分类和策略的自动判断及套用,实现由计算机对PUE的自动计算和输出,产生一个实际 可信的数据中心PUE值。

5 结束语

PUE标准已经得到业内很多国际企业的关注,并且这些企业都称自己的电力使用效率较为理想,据统计,目前国内机房中140m2以下的占 50%,400m2以下的占75%.如果按照装机量大致计算,总的全国机房耗电量在100亿度到150亿度。如果能把PUE降低一个数值,节约的能耗就是 30%,大概30到45亿人民币。

可见,数据中心用户的目标是应当将PUE目标值定在2以下,尽可能接近1.换句话说,如果IT设施需要1000W电力,数据中心需要的总电力不应当超过2000W,并且越小越理想。

尽管PUE正被广泛接受的数据中心的效率基准。但这并不意味着他们是完美的基准,但比较容易计算和衡量,他们提供一个简单的方法和数据,便于数据中心的专业人员监测和衡量信息化基础设施,提高管理水平和工作效率。

 
 
[ 学院搜索 ]  [ 加入收藏 ]  [ 告诉好友 ]  [ 打印本文 ]  [ 违规举报 ]  [ 关闭窗口 ]

 
0条 [查看全部]  相关评论

 
推荐图文
推荐学院
点击排行
 
网站首页 | 关于我们 | 充值付款 | 媒体合作 | 积分规则 | 联系方式 | 网站地图 | 排名推广 | 广告服务 | RSS订阅 | 湘ICP备11010779号
不良举报  文明转播  行业协会  可信网站

湘公网安备 43011102000873号

向管理员咨询