胡冠楠 Acrelhgn

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要：文章針對數據*心機房供配電系統進行優化設計和能效管理研究，旨在提高數據*心的運行效率，降低能耗費用，減少對環境的不良影響。通過分析數據*心供配電系統的基本架構和工作原理，提出負載管理、分布式能源應用、*效供電設備選型、供電系統監控、熱管理優化以及能源回收利用等策略，對促進數據*心的可持續發展具有重要意義。

關鍵詞：數據*心；供配電系統；優化設計；能效管理；可持續發展

0引言

隨著信息技術的迅速發展，數據*心已成為現代社會信息基礎設施的核心，其高能耗和碳排放問題引起人們的廣泛關注。供配電系統作為數據*心的核心組成部分，其穩定性和能效性直接影響到數據*心的運行效率與可持續發展。文章通過深入研究數據*心機房供配電系統的優化設計與能效管理，為數據*心行業的可持續發展提供理論支持和技術指導。

1數據*心供配電系統概述

數據*心的電力供應系統主要采用雙低壓架構，每個低壓供電系統都是由維護旁路、不間斷電源（UninterruptiblePowerSupply，UPS）單元、蓄電池儲能單元以及列柜組成。維護旁路允許對系統進行必要的維護和升級，同時不影響關鍵負載的電力供應。UPS單元內置電池儲能單元，可在市電中斷時為關鍵負載提供連續電力支持，是電源調節和應急供電的核心設備。每個UPS單元由3個獨立的UPS輸出模塊組成，這種設計不僅增強了系統的冗余性，還允許更精細地負載管理和分配。在電力中斷時，電池儲能單元為UPS提供持續供電所需的能量。列頭柜負責將電源分配給機房空調、互聯網設備及輔助設施等，是配電系統的關鍵組成部分。

數據*心供配電系統的拓撲結構設計采用模塊化和分層的方式，在滿足數據*心不斷變化的電力需求的同時，每個模塊都可以獨立運行并與其他模塊協同工作。

2供配電系統優化設計

2.1?負載管理與動態負載調整

在數據*心供配電系統中，負載管理的目標是通過合理分配和調度電力負載，確保電力資源的*效利用和系統的穩定運行。動態負載調整則是在負載需求變化時，通過自動化系統實時調節供電分配，避免過載和電力浪費。負載管理可以通過功率分配矩陣來實現。設P(t)表示t時刻的數據*心總功率需求，Pi(t)表示第i個設備在t時刻的功率需求，則

式中：N表示數據*心內的設備總數。

動態負載調整通過實時監控每個設備的功率需求，根據負載需求變化調整第j個UPS系統的輸出功率PUPSj，以滿足總功率需求，即

式中：M表示UPS系統的數量。

為實現動態負載調整，系統引入負載預測算法和自動控制機制。負載預測算法基于歷史負載數據和實時監控數據，采用機器學習或時間序列分析方法，預測未來的負載需求，并預先調節UPS系統的輸出功率。同時，采用負載均衡算法將總功率需求分配到各個UPS系統，使每個UPS的負載均衡，避免某些UPS過載而其他UPS閑置。負載均衡公式為

式中：ΔPj(t)表示第j個UPS系統的動態調整量，用于確保UPS系統在安全運行范圍內。

2.2分布式能源與可再生能源應用

分布式能源系統包括太陽能光伏板、風力發電機以及燃料電池等小型發電裝置，這些裝置可以直接在數據*心現場生成電力，減少對集中式電網的依賴，降低傳輸損耗。可再生能源特別是太陽能和風能，在數據*心的應用日益廣泛。太陽能光伏系統通過光電效應將太陽能直接轉換為電能，可以在數據*心屋頂或屋頂附近安裝大面積光伏板。風力發電則利用風力驅動風力渦輪機產生電力，適合在風力資源豐富的地區部署。兩者的結合能夠提供穩定的可再生能源供應，并通過儲能系統（如鋰離子電池）來平衡發電波動。

2.3*效供電設備選型與配置

在數據*心的*效供電設備選型與配置中，采用多種*效設備，以確保電力供應的可靠性和能效。UPS系統選用500kW和200kW兩種類型，效率分別為95%和96%，通過模塊化設計和雙轉換在線式技術提供靈活且穩定的電力保護。*效變壓器選用1000kW和2000kW兩種類型，效率分別為98%和97.5%，使用低損耗硅鋼片和自冷式設計來減少能量損耗。智能配電柜PDU-250A和PDU-500A分別具備99%和98.5%的*效能，支持實時監控和遠程管理，確保高可靠性和高集成度。冷卻系統采用150kW行間冷卻器和1000kW離心式冷水機組，分別提供85%和90%的效率，滿足精確溫控和大規模冷卻需求。備用發電機組選用1500kW柴油發電機，效率為92%，具備高速啟動能力，能夠應對緊急情況。此外，安裝50個100kW的太陽能光伏系統，以20%的效率提供部分電力，實現綠色環保和節能目標。

3能效管理策略

3.1供電系統監控與智能控制

電力監控系統能夠對供電系統進行實時監測和分析，利用監測數據實現遙測、遙信、遙控以及異常報警等功能。通過監控系統，運維人員可以隨時了解供電系統的運行狀態和性能指標，及時發現異常情況并采取相應措施，確保供電系統的穩定性、安全性及*效性。智能控制技術還可以根據數據*心的實際負載情況和能源價格等因素，實現智能調度和優化運行，提高能效水平，降低能源消耗和運營成本，推動數據*心朝著綠色、智能及可持續發展方向邁進。

3.2熱管理與散熱設計優化

在數據*心能效管理中，通過合理的空氣流動設計和冷熱通道隔離，*大限度地降低熱量在數據*心內部的積存，解決局部溫度過高的問題。采用冷熱道隔離技術，將設備產生的熱量集中排放到熱通道中，避免與冷道中的空氣混合，提高冷卻效率。優化設計散熱系統，采用熱交換器、散熱風扇等*效散熱設備，降低散熱能耗。利用水冷卻技術或液冷技術，將熱量直接通過水冷板或液冷管道輸送到冷卻水或冷卻液中，再通過外置冷卻設備將熱量散發出去，進一步提高散熱效率。實時監測并分析數據*心的熱量分布情況，結合智能溫度監測系統和熱力分析軟件，及時調整散熱設備的運行參數和布局，做到*準的熱管理。

3.3數據*心能源回收與利用

數據*心可利用自然資源產生清潔能源，滿足部分電力需求。將*效UPS系統、智能空調系統等節能設備或技術引入數據*心，以降低能耗。數據*心可采用電池儲能系統或壓縮空氣儲能系統，儲存閑置的電力或熱能，以備不時之需[5]。此外，數據*心可與周邊工業企業或社區建立能源共享機制，向周邊用戶輸出多余的能源，達到共享能源、循環利用的目的。

4案例分析

某大型數據*心位于城市郊區，占地面積廣闊，擁有大量的服務器、網絡設備及冷卻系統。為應對日益增長的能源消耗和環境壓力，該數據*心實施一系列能效管理措施。首先，利用服務器和網絡設備產生的廢熱來加熱辦公區域供應的熱水，通過引入余熱回收系統來提高能效。其次，將大量太陽能光伏電池板安裝在數據*心屋頂，大規模部署光伏發電系統，利用太陽能發電，減少對傳統能源的依賴。*后，為提高能源利用效率，采用智能空調系統和節能照明設備優化數據*心的能耗結構。

該數據*心實施能效管理策略前、后的數據如表1所示。

由表1可知：在年能源消耗總量方面，能源消耗總量從5000000kW·h降低至4200000kW·h；在電力消耗成本方面，電力消耗成本從30000000元降低至22000000元；在余熱回收方面，余熱回收利用率從0提高至40%；在太陽能發電方面，太陽能發電比例從0提高至15%；在系統節能方面，智能空調系統節能率從22.5%提高到25.0%，節能照明設備節能率從27.6%提高到30.0%。綜上所述，通過實施能效管理策略，能夠有效降低能源消耗和能源成本，進一步提高數據*心的能源利用效率，為數據*心的運行帶來實質性的經濟效益和節能環保效益。

5安科瑞精密配電及監控系統解決方案

5.1概述

隨著數據*心的迅猛發展，數據*心的能耗問題也越來越突出，有關數據*心的能源管理和供配電設計已經成為熱門問題，*效可靠的數據*心配電系統方案，是提高數據*心電能使用效率，降低設備能耗的有效方式。要實現數據*心的節能，首先需要監測每個用電負載，而數據*心負載回路非常的多，傳統的測量儀表無法滿足成本、體積、安裝、施工等多方面的要求，因此需要采用適用于數據*心集中監控要求的多回路監控裝置。

5.2應用場所

適用于運營商、金融、政府、互聯網、企業等數據*心

5.3系統結構

1）交流

5.4系統功能

1）主頁

開機進入主頁，包含進線參數、開關狀態、出線參數、報警查詢等功能，按按鈕可進入各功能界面查看。

2）進線參數監測

監測主路的三相電壓、電流、系統頻率；各項及總的有功功率，無功功率，視在功率，功率因數，有功電能、無功電能；電流、電壓不平衡度；電流、電壓諧波含量；*大需量。

3）出線參數監測

分支回路的電壓、電流、有功功率、有功電能、功率因數額定電流設置、各相電流值；

負載百分比；*大需量。

4）開關狀態

左側一列為主路開關狀態，主路跳閘SD狀態、主路防雷開關狀態、主路防雷故障點狀態，默認為無源檢測點，分閘為綠色，合閘為紅色。主路右側的皆為支路開關狀態；默認為有源檢測點，合閘為紅色，分閘為綠色。

5）報警查詢

當前報警界面可查看實時報警和歷史報警；開關量動作告警；任意數據的定時存儲；進線過電流2段閥值越限告警，可任意設定告警值；進線過壓、欠壓、缺相、過頻率、低頻率越限告警;聲光告警功能。

5.5系統硬件配置

6結論

在數據*心機房的供配電系統優化設計中，文章圍繞負載管理與調整、分布式能源的應用以及*效供電設備的選型等關鍵問題進行深入探討。在能效管理方面，為*大限度地提高數據*心的能效水平，提出供電系統監控、熱管理以及能源回收等策略。在未來的數據*心建設和運行中，需要持續采取優化措施，不斷完善供配電系統管控流程，從而提高能效管理水平。

參考文獻：

[1]靳盼.高校數據*心機房雙電源切換供電改造[J].現代建筑電氣，2021，12（6）：59-61.

[2]孫惠民，徐其勤.數據*心機房供配電設計要點[J].電子技術與軟件工程，2020（11）：232-233.

[3]徐其勤，孫惠民.數據*心機房配電系統的問題及改進[J].電子技術與軟件工程，2020（9）：227-228.

[4]魏支坤.試論網絡數據*心機房的節能設計[J].決策探索（中），2019（11）：89.

[5]代斌.數據*心機房配電系統改造分析[J].信息與電腦（理論版），2018（2）：1-2.

[6]朱芳毅.數據*心機房供配電系統優化設計與能效管理研究

[7]數據*心解決方案樣本2022.04版