吳柯霓

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定201801

摘要：大部分數據中心能源綜合利用效率提供了參考。

關鍵詞：數據中心；綜合能源管控平臺；架構與功能

0 引言

數據中心集群。

在中心建設，強化節能降耗要求。

如何降低數據中心綠色電力供應。

數據中心能源站、冬奧村能源站、光伏系統等子系統交互，實現能源的綜合調度與運行管理；參考文獻研究智慧能源管控平臺的架構和主要功能，主要功能包括多能實時監測、多能優化調度、能源銷售一體化管理、智能運維、智慧能源增值服務；參考文獻研究空港智慧能源平臺架構和主要技術；參考文獻針對負荷聚合商研究需求響應平臺架構和功能，功能包括資源管理、負荷監測、響應邀約、響應申請、響應策略與控制、響應監控、響應補償、響應效果分析。

相較于產業園區能源管控平臺，數據中心能源管控平臺不能套用常規的園區能源管控平臺，需要根據用能架構和能源供給方式，深入研究其架構與功能需求。

1 用能結構分析

1.1 用能需求

數據中心用能設備主要包括配電柜、不間斷電源、交換機、服務器、供冷系統、環境監控等用電設施。其中，服務器和供冷系統占園區全部能耗的80%以上。

據統計，2020年中國數據中心用電量約占全社會總用電量的2.7%，預計2023年用電規模將繼續增長66%。

1.2 能源結構

能源生產側：為滿足的能源需求，大型數據中心可建設風電場、光伏電場作為綠色主供電源，園區布置分布式光伏進一步提升綠色能源供給量。

能源傳輸側：風光電場可以通過接入公用電網后，以中長期綠電交易方式給園區供電，還可通過專線、專變方式給園區供電。為了平滑新能源電場出力，新能源電場側部署儲能；為了增加園區負荷的調節能力，園區側部署儲能。園區集中供冷提升供冷效率，IT設備余熱可回收利用。

能源消費側：建設充電樁，挖掘算力、充電樁等負荷的調節能力，發揮綜合能源的互濟能力。

2 能源供給方式分析

為了實現數據中心綠色低價供電，風光電場的綠電供給有兩種方式：一是通過先上公網，然后通過中長期綠電交易供電方式；二是綠色專線供電方式。當風光電場較分散，近期無法實現專線供電的，可采用中長期綠電交易方式；風光電場易于專線接入且公用電網同意作為園區備用的，可以專線接入園區供電。

2.1 中長期綠電交易方式

中長期綠電交易方式是通過代理園區內的用電企業，作為整體代理參與綠色電力市場交易，通過源網荷儲協調控制和交易策略優化，*大成本降低園區整體用能成本，基本功能需求如下：

(1)綠電中長期交易。

為提升服務器效率，數據中心或服務器之間優化調度，從能源角度看，負荷隨同數據任務映射變化。

因此，數據中心需要根據數據任務的優化調度，結合園區儲能、分布式光伏，實現園區用電和新能源發電的動態匹配，支撐實現電力市場中的綠色電力中長期交易，為大數據產業園區提供長期穩定低價的綠色電力。

(2)聚合園區負荷降低園區整體成本。

聚合數據中心負荷，結合峰谷時段電價以及現貨市場購電價格，優化調節數據任務時段分布，合理調度儲能實施，*大化降低園區公網購電費用。同時，在輔助服務市場中，利用儲能設施和數據任務的調節能力，爭取獲得額外收益。

2.2 綠色專線供電方式

綠色專線供電方式是在物理層面新建輸電專線實現新能源綠色電力直供電給園區。由于新能源子系統不直接接入電網調度系統，而是通過園區綜合能源管控系統統一對接電網調度系統，因此，專線供電模式除了聚合園區負荷降低園區整體用能成本需求外，還需增加滿足電網調度運行要求，具體如下：

(1)滿足電網調度接入要求。風光電場采用專線接入園區，綜合能源管控平臺需要與電網調度對接，接受調度運行指令。

(2)在公用電網具有額外調節能力的情況下，消納風光電場富余的電量。

3 能源管控平臺架構

能源管控平臺基于“互聯網+"理念，采用“微服務+容器"技術構建。平臺上層與電網調度系統通過與電力交易平臺交互，以負荷聚合商參與電網第三方輔助服務，代理園區企業參與中長期綠電交易。平臺下層與風光儲場站系統和算力資源管理平臺對接，交互風光儲場站的發電量值和預測值等信息，交互算力資源管理平臺數據任務分配和預測值信息。

平臺分層架構具體闡述如下，整體架構如圖1所示。

圖1 數據中心綜合能源平臺架構圖

1)應用層

以微服務架構，實現運營管理、設備主動感知和預測、源網荷儲協同控制、綠色電力代交易、能效管理等微應用，提升數據中心能耗和碳排放。

2)平臺層

平臺層分為業務PaaS層、基礎PaaS層和IaaS層。

業務PaaS層：由眾多相互獨立、可擴展的共享微服務構成，包括采集與計量微服務、能源監測微服務、告警微服務、組態圖形微服務。

基礎PaaS層：主要由微服務組件、容器組件、物聯網組件、AI計算組件構成。微服務組件為平臺微服務提供運行監控、服務治理等基礎組件，實現負載均衡、服務注冊發現、日志監控等功能；容器組件實現容器鏡像管理和自動化部署，以及容器級的自動擴容和縮容能力，支持微服務規模的彈性伸縮。物聯網組件支持多種能源終端的靈活接入，實現多能系統規約轉換。AI計算組件實現對采集數據的充分挖掘，為上層應用提供算力支撐。

IaaS層：實現服務器、存儲、網絡等物理設備虛擬化，向上層提供虛擬化的IT資源。

3)邊緣層

邊緣層實現終端設備的采集、規約轉換、園區綜合能源就地協調控制功能，常用的邊緣設備有微電網控制器、采集邊緣終端。

4)采集層

實現電、冷、水等終端設備的接入，以及園區空調群控系統、儲能變流器(PCS)通信網關、風光逆變器通信網關的數據接入。

5)物理層

包括接入平臺的多能供給、輸送、消費等設施。

4 平臺功能研究

根據數據中心用能架構和能源供給方式，研究綜合能源管控平臺功能需求。平臺需要主動感知園區設備狀態和負荷信息，交互電源側發電和預測信息、算力資源管理平臺數據資源需求信息，通過綠電交易方式，優化調度園區負荷，使得新能源消納率*高、能耗*低、用能*經濟。主要功能如下(與園區常規綜合能源平臺相同的需求不做重點研究)。

4.1 能源需求預測

能源管控平臺主動感知園區分布式發電、儲能和各類負荷的狀態和電氣量。其中，風光電場的電氣量通過風光電場場站系統交互得到，不需要另外增加采集和通信設備。

新能源發電預測。風光電場的發電預測可以由綜合能源平臺完成，也可以由新能源場站子系統完成。

園區的分布式能源發電預測。分布式發電預測是園區經濟調度的基礎，根據園區分布式光伏的安裝容量，經濟性選擇發電預測的時間尺度。如果園區分布式光伏裝機容量小，負荷遠大于分布式能源的安裝容量時，可不做發電預測。

電負荷監測和預測。實時監測并統計分析IT設備的開機運行、用電負荷、承接數據任務以及變化趨勢情況；交互算力平臺，根據數據任務的規模、類型，預測短中期數據中心的用電負荷，為開展電力與算力協同優化調度提供關鍵的信息支撐。

冷負荷監測和預測。根據園區氣溫、濕度等氣象數據，以及用冷設備的開機運行、用電負荷、變化趨勢情況，預測短中期用冷負荷需求，為開展數據中心冷熱負荷的靈活優化調度提供數據支撐。

4.2 園區源網荷儲優化調度

按照公用電網對于源網荷儲一體化項目調度運行、新能源消納、第三方輔助服務等技術要求，根據算力平臺數據資源安排和可調節資源，全局分析決策，實現源網荷儲一體化優化調度控制，實現系統整體效益*優。具體包括：

綠電交易方式下多能經濟調度。根據綠色電力市場交易規則，以匹配源荷電力市場交易合約、降低大數據園區用能成本為優化目標，提出數據中心IT用能功率調節、冷熱設備用能功率調節、新能源場站側和儲能設備充放電調節在內的源網荷儲一體化調度運營優化策略。

電網中心IT用能功率調節、冷熱設備用能功率調節、新能源場站側和大數據園區側儲能設備充放電調節在內的源網荷儲一體化輔助服務市場調度運營優化策略。

數據任務和用電負荷需求映射優化調度。由數據中心算力任務策略。

算力任務與冷負荷需求映射優化調度。根據氣象氣溫和IT設備用能功耗信息映射到設備冷負荷需求，優化數據中心冷熱設備調節策略，形成冷熱設備主動跟隨IT計算負荷、動態調整運行狀態等優化調度方案。

4.3 綠電代交易

基于歷史、現況以及未來預測分析的電力市場交易、風光儲節點電價、負荷市場購電電價等綜合信息的實時監測與預測評估，動態評估源荷雙方綠色電力中長期交易執行情況并分析評估偏差考核成本及違約考核風險收益，結合源網荷儲的綜合狀態與調節能力感知信息，進行智能化決策優化，提出源荷互動實現綠色電力交易、*大化實現智慧綠色大數據產業園項目整體效益的優化決策實施策略。

平臺可統一代理用戶與電力市場交易，主要實現信息發布、客戶管理、協議管理、電量預測、需求申報、交易管理、代理交易、結算管理、用戶賬單管理、收付款管理等功能。

4.4 能效管理

動態管控園區整體電能利用效率PUE、水利用效率WUE、碳排放等關鍵能效和碳排放指標，作為園區運營和考核指標，優化園區用能策略。

能耗監測的功能一般包括能效和碳排放監測、能效分析、用能分析、能效評估、碳審計等。與常規園區的能效監測相比，數據中心考核指標。

4.5 運營管理

數據中心綜合能源管理平臺作為園區平臺的一種，運營管理與普通園區平臺功能類似，通常包括設備管理、智能運維(設備監測與告警、巡檢運維、故障研判等)、能源計量、運維托管等功能。

5 安科瑞能耗統計分析（能源管理）解決方案

5.1 概述

建立高效的能耗監測管理系統，對建筑各類耗能設備能耗數據進行實時測量，對采集數據進行統計和分析。能夠合理的確定各區域建筑能耗經濟指標及績效考核指標，發現能源使用規律和能源浪費情況，提高人員主動節能的意識。

①　搭建數據中心智慧能源管理系統的基本框架，對各個用能環節進行實時監測；

②　排碳數據化：通過系統可實現建筑單位內人均能耗分析（包括水、電、能量），實現低碳辦公數據化；

③　區域能效比：實現建筑單位內區域能耗對比，方便能耗考核；

④　同期能效比：實現同年、同期、同一區域能耗對比，方便節能數據分析；

⑤　能耗評估管理：按照能源消耗定額標準約束值、標準值、引導值進行分析單位面積能耗和人均能耗指標；

⑥　能耗競爭排名：各個功能區能耗對比，實現能耗排名，增強工作人員的節能意識；

⑦　對能耗的使用數據進行綜合的分析、統計、打印和查詢等功能，并根據能耗監測管理系統的需要可選擇不同樣式報表的打印。為能耗運營管理部門提供可靠的依據；

⑧　能耗數據采集，隨時查詢，并根據采集數據進行統計分析，監測異常能源用量，對能源智能儀表故障進行報警，提高系統信息化、自動化水平。

5.2 平臺部署硬件選型

6 結語

隨著社會對數據中心因為綠色電源供給方式(綠電交易或者綠電直供)、大容量儲能、能耗管控、算力資源與電冷負荷相互映射且可調節等特征，平臺功能需求與產業園區平臺相差很大。

本文首先分析數據中心用能架構和能源供給方式，明確平臺建設邊界和交互系統，按照互聯網思維構建平臺架構，平臺上層與電網調度系統、電力交易系統交互，平臺下層與風光儲場站系統和算力資源管理平臺交互。

然后根據用能和運行特征，研究平臺主要功能，包括：考慮綠電的供給方式不同，研究綠電交易需求功能；考慮算力資源動態可調節，研究能源管控平臺和算力平臺互動，源荷儲互動優化調度；考慮算力與電冷負荷緊密互動，研究設備動態感知與預測；考慮數據中心控能耗指標要求，研究能效管理需求。

本文提出的架構與功能研究基于實際需求提出，為平臺開發奠定基礎，避免數據中心綠色高效用能提供保障。

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[7]安科瑞企業微電網設計與應用手冊2022.5版.

作者簡介：

吳柯霓，女，現任職于安科瑞電氣股份有限公司，主要從事數據中心的設計與應用。