但伴隨“算力”的提高，數據中心的運行能耗及其運行成本也將面臨不斷攀升的可能。如在發達國家數據中心集約化發展逐漸成熟的趨勢下，2019年我國數據中心數量大約有7.4萬個，大約能占全球數據中心總量的23%，數據中心機架規模達到227萬架，并有增加的趨勢。

 

因此，如果沒有全國一盤棋的數據中心的集約化發展頂層規劃，以及先進供能技術和節能服務器的規模化應用，在我國數字經濟以及新基建發展趨勢迅猛的背景下，可以預見，數據中心的能耗占比將高于全球的平均水平，我國數據中心的“能耗大戶”的帽子在短期內則難以摘除。因此，我國乃至全球數據中心的節能減排和降低運營成本面臨巨大挑戰。

 

進而，“以什么能源及其適配方式來滿足數據中心的能耗”，將成為數據中心乃至數字經濟可持續發展面臨的重要問題。作為能源互聯網的從業者，除了關注“云大物移智鏈”等信息技術對能源系統的提質增效外，也需要運用能源互聯網視域的方法論，關注未來“云大物移智鏈”規模化應用后數據中心“提質增效”的能源問題。數據中心的能源系統作為能源系統的典型形態，其也與能源系統的未來業態——能源互聯網的發展趨勢相輔相成。如此，數據中心能源系統的提質增效，也可以用能源互聯網的方法論及視域去闡述和優化，旨在使數據中心能夠更加健康、可持續地發展。

 

可再生能源——數據中心能源供應的必然趨勢

 

能源互聯網的一個重要標簽，就是促進可再生能源的大規模利用，而數據中心作為能耗大戶，在可再生能源使用上有著主動和被動的驅動力。

 

隨著風電、光電、水電等可再生能源發電技術的成熟以及成本的下降，傳輸通道和功率預測調控技術的不斷發展，以及我國電力市場化交易機制的不斷完善，可再生能源向數據中心供應能源的技術路線將不斷成熟。

 

全球來看，現有以可再生能源給數據中心供電的方式，包括自建可再生能源發電項目、直接向發電企業采購綠電、采購綠色電力證書以及電力現貨市場化交易等方式。但是，我國煤電為主的能源電力結構，制約著數據中心對可再生能源的使用。據測算，2018年我國數據中心可再生能源供電量占數據中心總用電量的22.95%，比例小于同期全國社會總用電量中可再生能源的消費比重。

 

我國大部分數據中心分布于可再生能源在全社會電力消費量占比較低的省市，如北京、廣東、浙江、江蘇等地。為提高數據中心清潔能源應用比例，2019年，國家工信部等三部委聯合發布的《關于加強綠色數據中心建設的指導意見》中就明確提出，鼓勵數據中心直接與可再生能源發電企業開展電力交易，購買可再生能源綠色電力證書，提高數據中心清潔能源的應用比例。

 

再如，我國貴州的“數字經濟”近幾年快速發展，離不開其“涼爽、多水”的生態環境和能源資源優勢，給數據中心的布置創造了天然的優良條件。一是貴州全年氣溫適中，夏季較為涼爽，可以降低數據中心的空調能耗和成本；二是豐富的水力資源，以及較其他省份便宜一半以上的水電成本優勢，為大數據及其相關企業的發展降低了運營成本。

 

內蒙古則擁有全國省級獨立電網——蒙西電網，以及豐富的風光資源，其輸配電價可直接進行電力市場交易，在內蒙，數據中心和大數據企業可享受0.26元/度電價優惠，可大大節省數據中心的運營成本。

 

另外，為吸引數據中心落地，助推數字經濟新動能的發展，多地還對數據中心用電給予補貼，比如2019年山東省數據中心用電價格補貼后為0.33元/kWh、河南省正實施補貼細則，擬定數據中心的用電可降到0.33元/kWh。

 

但是，數據中心供電的綠色化，并不代表數據中心的低能耗。對于綠色能源的使用，雖然可以降低數據中心服務供應商的成本，也有益于綠色數據中心的建設。但從能量守恒看，數據中心的能耗與能效并沒有發生本質變化。甚至，對于計算節點而言，由于綠色能源的過分使用，還可能導致供能系統的冗余設計及其附帶高能耗，以及降低某些計算節點的可靠性。所以，在保證數據中心利用綠色能源最大化的同時，供能系統的能效優化以及節點的可靠性，也是數據中心設計調度策略必須考慮的因素之一。另一方面，100%可再生能源利用的初投資及運維費用也是比較大的。

 

因此，數據中心對可再生能源的利用，需要考慮多種能源協同組合，這也是未來可再生能源應用于數據中心所面臨的重要挑戰；另外，數據中心末端設備多用直流供電，隨著我國直流輸配電技術的發展以及直流用電設備的成熟，直流數據中心的模式將會對數據中心的能效產生積極影響，也有益于數據中心對本址內外可再生能源的利用。

 

天然氣——數據中心供能的備用補充

 

能源互聯網定義以電為中心，并集成冷、熱、電、氣等能源，實現系統綜合能源效率的提升。那么，數據中心的能源供應，應是因地制宜的，也應是以提高能源系統綜合效率為目標的。

 

為貼近用戶提高服務質量，以及帶寬資源的限制，一些數據中心仍需要建立在經濟發達地區。但如前述，經濟發達的地區往往沒有本址可再生能源資源，而且經濟發達地區城市發展較為成熟，往往電力資源緊張，電網增量有限，如粵港澳大灣區、長三角地區以及新興經濟帶等。因此，需要部分替代能源，以緩解數據中心電力供應緊張的形勢。

 

天然氣分布式能源系統綜合能源利用率高，且系統輸出的熱電比與數據中心的末端需求的冷電比負荷特征十分匹配，進而，能夠優化聯供供能系統的設備利用率以及數據中心的系統能效。

 

實際上，2017年國家能源局發布的《關于加快推進天然氣利用的意見》中，就提出了鼓勵天然氣在產業園區、交通樞紐、醫院和數據中心的應用。同時，由于節能環保的要求，非居民用天然氣價格的下降，國內在建或已經建成了多個天然氣分布式能源與數據中心相結合的工程，如北京世紀互聯數據中心、廊坊經濟技術開發區數據中心、上海騰訊青浦數據中心、中國聯通德清數據中心和廣州超算中心，等等。其中，上海騰訊青浦數據中心的天然氣分布式能源系統的供電量，已占到整個數據中心供電量的39%，制冷量占到30%。

 

但由于氣價波動、氣源供應、運行設計以及系統性規劃的缺乏，加之對天然氣分布式能源系統性能評價的認識不足（比如，對于天然氣冷熱電聯供系統，1m³天然氣 可以等效為4~10kwh電力，具體需要根據聯供系統具體的形式來確定，這將對聯供系統的熱經濟性評價帶來不小影響），部分項目實際運行的效益也受到一些爭議。如某數據中心就因氣價波動、規劃不合理導致了設備利用率低、系統經濟效益不佳的問題。

 

因此，天然氣聯供系統的設計，需要基于數據中心的負荷特性，要避免“大馬拉小車”等設計不合理問題造成的設備利用率低、經濟效益差等問題的出現。我國天然氣對外依存度高，國際天然氣市場來看以及南海可燃冰的開發，天然氣的資源端和供應端還有很大的不確定性。因此，需要因地制宜、因時制宜，應結合當地資源稟賦及負荷特性，合理構建基于天然氣聯供以及優質電力的數據中心多能互補綜合能源系統，進而實現數據中心供能的高效化、低成本和清潔化。

 

產消者視角——構建融合數據中心的綜合能源系統

 

能源互聯網在除了基于能的梯級利用外，也為能源的商品化提供廣闊的舞臺，在消費能源的同時，也具備能源的供應能力，那么，數據中心是一個怎樣的產消者呢？

 

對有條件的地區，應基于“產消者”視角，做好數據中心綜合能源系統的頂層設計。數據中心完全可以被看作一個具有能源生產和消費雙重身份的“產消者”。一方面，作為能源消費者，數據中心節能降耗的首要任務就是負荷側能耗的降低。具體措施包括采用更節能的機架、服務器及運行策略、配電系統和空調系統的優化，甚至自然或免費冷源的使用，等等。

 

另一方面，作為能源生產者，數據中心也可以供能。實際上，數據中心的微處理器、存儲器、逆變器、主板、風扇的散熱溫度，在85℃~30℃之間，而且高性能數據中心的散熱強度甚至可高達10000W/㎡，即數據中心的散熱余熱，可占到數據中心總耗電的40%以上。因此，熱工視角下，如果這些余熱得以有效利用，這無疑是一個巨大的中低品位熱源。

 

近年來，隨著壓縮式熱泵、高效換熱（肋片換熱器、熱管）、相變蓄能與水蓄能等中低品位熱能高效回收與利用技術的發展，使數據中心的余熱回收成為可能。比如北歐一些國家，已經應用熱泵技術回收數據中心大量的低品位熱源余熱，用于周邊建筑的采暖、生活熱水或游泳池水溫的加熱，如此，節省建筑采暖費用的同時，還能夠降低數據中心散熱能耗。再如，按現有數據中心規模，我國北方地區數據中心的可回收余熱總量約有10GW，這意味著，不需要再消費另外能源，便可實現3億㎡左右建筑的供暖，并實現二氧化碳減排約1000萬噸。

 

但是，作為“產消者”的數據中心，既要考慮自身能效的提升，又要考慮上下游能源的供應和需求，例如上游能源資源功率和價格波動的特性，能夠利用能源種類、數量等；下游要考慮負荷的種類、波動、用能成本及可靠性、社會環境效益等，其節能減排的措施會變得復雜。但是從全局優化的角度看，產消者視域下數據中心綜合能源系統的效率會大大提高，運營成本也會實現優化，同時能夠與周邊能源供應與消費形成良好互動，實現上下游能源系統節能減排的共贏。

 

因此，建議有條件的地區，應將數據中心能源系統的規劃，提前納入所在園區基礎設施一體化建設規劃或城市建設及供暖規劃，統一施策，這樣，不光有利于提供更加優質的綜合能源及服務，解決數據中心高能耗、低能效的問題，也對城市建設和發展的招商引資具積極的推動作用。

 

健全評價體系——打造數據中心能源系統的指導原則

 

數據中心作為一個典型的能源系統，與能源互聯網一樣，更精細、更全面能源系統的多目標優化及評價，是“能源不可能三角”約束下數據中心提質增效的應有之義。

 

在數據中心綜合能源系統的綜合評價方面，電能利用效率（PUE）、電能使用效率（EEUE）或基礎設施效率（DCiE），是數據中心能耗水平的主要評價指標，但其僅停留在熱力學第一定律的視角，尚沒有從熵、?的視角去分析和挖掘數據中心能源系統的能效。而且PUE所衡量的，只是輸入到IT設備的能耗與數據中心總輸入能耗之間的關系，并不能全面比較數據中心能源系統的有效輸出與系統總輸入之間的關系。同時，數據中心的PUE評價，并沒有考慮數據中心的碳排放，而新制定的CUE標準，也只是考慮碳排放而沒有涉及數據中心的能源能效。還有，Performance/Watt或者Dollar/Watt指標，分別評價的是數據中心單位能耗所提供的性能和收益。

 

同時，數據中心在考慮高效、經濟運行的同時，應盡量實現綠色運行。如此，會出現不同屬性評價和優化指標“相悖”之間的權衡問題。比如，數據中心能耗優化目標一般包括：最大化可再生能源利用率、最小化能源成本、最小化碳排量，而這三者之間，往往存在一定的相關性和相悖性。另外，“數據中心綠色等級認證”，雖然從能源效率、節能技術、綠色管理等維度對數據中心進行了綜合評估，但仍難以清晰揭示數據中心能源系統的能流分布及用于系統的綜合優化。

 

另外，我國的數據中心，經過幾十年的發展，也逐漸形成了數據中心的標準體系。現有數據中心能效的相關標準包括：數據中心能源管理效果評價導則、數據中心能源利用測量和評估規、云計算數據中心能效評估方法、數據中心能源管理體系實施指南、數據中心能源效率限額、能效及排放技術要求和評測方法、數據中心制冷與空調設計標準、數據中心資源利用第3部分：電能能效要求和測量方法、電信互聯網數據中心（IDC）的能耗測評方法、綠色數據中心評價標準等。

 

但是，相對于數據中心的快速建設及信息通信技術的更新迭代速度，數據中心“能效”方面的標準還相對不足，特別是數據中心能效方面的國標和行業標準還有較大欠缺，未能跟上數據中心IT設備的更新速度。因此，需要建立健全數據中心的能耗優化評價指標，以及面向不同等級及氣候區域的數據中心能效評價標準。

 

頂層規劃——數據中心提質增效的必要環節

 

頂層規劃不光是能源互聯網、綜合能源系統的必要環節，更是新基建數據中心規模快速發展下提質增效的重要環節，數據中心的頂層規劃，應與其能源系統的頂層設計統籌考慮。

 

據統計，相對于發達國家，目前我國多數數據中心的資源利用率較低。主要原因可歸結為，數據中心為了追求高性能、保證服務質量和可靠性，通常采用冗余的設計運行策略。因此，不論當前負載如何，大多服務器都將處于冗余、待機的運行狀態。進而，加之數據中心在全國層面不太均衡的發展建設，導致我國數據中心較低的低資源利用率，導致巨大的資源浪費的同時，也會加重數據中心冷卻系統、配電裝置等配套設備能耗的投入，致使數據中心的能耗成本可達到數據中心運行成本的50%左右。

 

因此，數據中心能源供應的提質增效，首先要解決好數據中心的利用率問題，而數據中心利用率的提高，重點也在于做好全面、合理的數據中心規劃。

 

一方面，隨著新基建的開展和落實，數據中心的建設勢必會在全國各地快速上馬。因此，需要做好數據中心建設的頂層規劃。在滿足市場有效需求前提下，積極統籌、合理控制各地據中心的數量和規模，盡可能地優化數據中心可承載的帶寬和資源量，盡可能地避免數據中心結構性過剩與業務量不均衡的問題，保證全國數據中心平均利用率的提高。

 

另一方面，要做好數據中心“算力”、“能效”、“成本”的同步優化。過去由于對“算力”的注重，對數據中心的優化，往往是基于IT負載調度供電系統的優化，即一個局部的單目標優化，很可能會帶來其他子系統性能的降低。如單純優化數據中心的計算系統，通常是在配套設備冗余保證條件下，而這無疑將導致制冷設備等配套設施的過大設計以及運行成本的增加。

 

其次，數據中心的建設要統籌集中式與分布式并存。隨著全國各地數據服務請求的爆發式增加，特別是5G及邊緣計算技術的發展，數據中心也有從集中式轉為分布式的現象。而基于地理分布的數據中心結構性布局，能夠更好地匹配區域電價的時空差異、不同數據中心計算能力和帶寬的差異，以及服務請求的時延差異等，進而可以為用戶提供安全、可靠的計算服務。同時，經過對數據中心“算力”的合理布局、需求側響應調度機制的應用，以及未來數據中心“算力”的削峰填谷與互聯共享等市場化手段，可以從宏觀上有效優化數據中心的計算能耗，提高數據中心的能效水平以及利用率。

 

另外，國家電網公司倡導的面向社會服務“多站融合”的建設與運營模式，也給數據中心在全壽命周期內的“提質增效”提供了一個新的途徑。

 

多站融合，就是將變電站、充換電站、儲能站和數據中心等集于一體，實現共建、共享、共治和共贏。隨著分布式電網的建設與發展，變電站的功能將包括儲能、電力變換等功能，能量的傳輸也從單向變成了雙向，電力的調度就變得非常復雜，所需要采集的數據也劇烈增加。因此，在儲能站的基礎之上，還可配合數據中心的建設。同時，數據中心可以在服務電網自身的能量分配與管控外，還可以作為數字經濟的基礎設施實現其他行業的數據服務。

 

致謝：感謝中國世界貿易組織研究會林承楨教授級高級工程師對本文的指導。