不同地区数据中心空调系统节能技术应用分析

1、数据中心主要常用空调制冷节能技术

  1.1 冷源侧部分

制冷机组压缩机采用变频磁悬浮技术，机组平均能效比可提高20%～50%，特别是在部分负荷运行时大幅度提高能效比。水泵、冷却塔风机变频变流量控制技术，可根据负荷变化调节供水量和风机排风量，降低功耗。提高制冷系统供回水温度及变水温控制技术，一般可将供回水温度从7℃/12℃提高到17℃/23℃，使制冷机组能效大幅提升。自然冷源利用技术（Freecooling），可在过渡季和冬季利用室外冷空气和冷水进行供冷，是关闭制冷机组机器节能环保的供冷方式。

  1.2 空调用户侧部分

IT机房冷热通道隔离气流组织优化技术，使空调送回风分开，避免混合，提高送风能效；采用列间空调就近精准送风，可大幅提高送风能效。IT机柜设备采用液冷技术，将IT机柜主要发热设备或全部发热设备采用专用冷却液体浸没式冷却，可大幅提高冷却能效，节能效果显著。液冷系统的冷源侧可以是水冷或风冷。

我国地形复杂，温度分布极其不均，不同地区的全年气温、湿度差别很大，依据《民用建筑热工设计规范（含光盘）》（GB50176-2016）的建筑热工设计分区，从北到南可分为严寒、寒冷、夏热冬冷、夏热冬暖和温和5个气候区。因此，我国目前所建设的数据中心，其常用的水冷和风冷式制冷系统的运行都会受到室外气候条件影响。

由于室外空气温湿度是对制冷系统的运行能效影响最大的因素，因此不同类型制冷系统能耗受所处地区气候类型差别影响差异较大，使得在对数据中心能效水平进行评价时，必须要综合考虑数据中心所处地区的气候特点。

注：表中含湿量为11.01g/kg干空气、焓值为53.3kJ/kg干空气是基于室内送风状态点（温度为25C°，相对湿度为55%）计算而得。

  2.1 研究对象建筑概况

福州市某数据中心总建筑面积2.74万m?，最大建筑高度23.868m。地下1层为水泵房、应急冷源-蓄冷设备间，5层主楼为厂房机房、传统机房、报告厅、门厅、测试机房及设备用房等，4层附属动力楼为变配电室、蓄冷间表1具有代表性的典型城市的气候条件UPS机房、电池室等电气设备及其辅助设备用房。主机房室内设计温度为25℃,相对湿度为55%；辅助区室内设计温度为26℃,相对湿度为55%，UPS及电池室空调设计温度为28℃，相对湿度无要求。

根据《公共建筑节能设计标准》（GB50189-2015）选取了5个气候区的建筑围护结构参数，并以5个气候区不同的建筑维护结构参数建立如图1所示的3D建筑能耗模型。

图1 建筑能耗模型3D示意图

6kW机柜2340个、5kW机柜900个，合计3240个。采用水冷制冷系统（冷水机组+冷冻水泵+冷却水泵+冷却塔）+列间空调+新风机组成的中央空调系统。气流组织采用弥漫送风+封闭热通道，冷水机组采用4台（3用1备）1700RT磁悬浮变频离心式冷水机组（双工况），冷冻水供回水温度17℃/23℃，冷却水进出水温37℃/32℃。主机COP为8.45（运行工况）；冷冻水泵和冷却水泵各4台（1用1备），冷却塔8台。配列间空调末端540台（41kW/台）；房间级精密空调末端分别为20台（82kW/台）、10台（32kW/台）、4台（31kW/台）。

数据中心采用的常用空调制冷节能技术有6种，即制冷机房水系统低阻优化设计、机房设备全变频变流量控制技术、自然冷源利用（Freecooling）技术、高效机房智能化节能自控系统、IT机房冷热通道隔离气流组织优化技术、列间空调。其中，高效机房智能化节能自控系统的节能控制策略程序是基于全年8760h逐时负荷计算，以及结合相关设备的运行性能曲线和建筑能耗模型进行系统运行能耗动态仿真模拟，同时依据模拟结果结合基于全年负荷跟踪和预测的按需主动控制技术、基于冷源系统整体高效的动态寻优控制技术等节能自控技术进行定制；IT机房冷热通道隔离气流组织优化技术的气流组织采用弥漫送风+封闭热通道，可将空调回风温度提高至34℃左右，同时提高冷水供水温度，延长水侧免费自然冷却时间，提高冷水机组COP；列间空调是IT机房采用的常用节能技术，可就近精准送风。

采用以上制冷高效机房综合节能技术后通过智能仿真模拟预测，数据中心的PUE为1.22，冷源站的EER为13.3。限于篇幅，本文仅对冷源侧节能技术在不同地区受到气候的影响进行研究。

  2.2 仿真模拟分析

在哈尔滨、北京、西安、上海、福州、贵阳、广州等7个典型代表城市建立建筑能耗模型，并通过仿真模拟系统对采用相同节能技术的数据中心全年运行的空调制冷机房能耗、数据中心能耗及运行能效等进行仿真模拟。7个典型代表城市的冷负荷、年能耗、PUE对比情况如图2所示。

研究发现，以上各项常用节能技术对数据中心实现的节能效果各不相同。如图3所示，采用自然冷源利用技术的节能率占比较大，在冷源系统中约占总节能率的20%～35%。

不同节能措施对制冷系统EER和数据中心PUE的影响情况如图4所示，其中自然冷源利用技术（Freecooling）对提高制冷机房EER和降低数据中心PUE效果最为明显。另外，对采用自然免费冷源利用技术与没有采用自然免费冷源利用技术进行对比，发现前者的空调冷源EER值大幅提高。

图4 不同节能技术对EER和PUE的影响情况对比

通过仿真模拟分析自然冷源利用技术节能效果受气候条件的影响情况。7个典型代表城市数据中心采用自然冷源利用技术的空调冷源EER及Q_n对比详情如图5所示，自然免费冷源利用技术受气候条件影响很大，由北往南不利影响程度逐渐加大，EER逐渐降低。由于自然冷源在全年中只有部分时间可以利用，且利用时间的长短与气候条件特别是室外空气湿球温度有关。何时开启自然冷源供冷、关闭机器供冷，与室外温度达到某一湿球温度有关，因此可以将这一湿球温度定义为Th_y'，将自然冷源供冷时间定义为h_y'。

3、不同地区气候条件对节能效果影响程度的评价

  3.1 气候影响指数分析

通过以上空调制冷系统运行能效仿真模拟分析结果可以看出，相同的空调制冷节能技术在相同建筑项目上应用的能效水平和节能效果相差较大，且随着纬度线越向南移，这种差别越大。这说明，空调制冷节能技术在我国不同的气候区存在不同的适用有效性问题。由于适用有效性问题主要受气候条件影响，因此气候影响程度可以用气候影响指数（Q_n）作为评价指标来衡量。

Q_n=EERd/EER         （1）

式中：EER_d为当地空调机房能效比；EER为标准地区（城市）机房能效比。

为方便分析研究，设定上海为标准地区，其EER_d=EER，因此设上海的Q_n=EER_d/EER=EER/EER=1。

当Q_n＞1，说明当地气候条件高于标准地区气候条件；当Q_n＞1，说明当地气候条件低于标准地区气候条件。Q_n可以为不同城市数据中心空调冷源在采用与气候条件相关的节能技术时提供设计参考，同时也可为不同城市评测空调冷源EER的提高和数据中心PUE的降低提供一个难度参考。

表2 7个典型代表城市Qn、Thy、hy、Qf、EER、PUE的情况统计

研究发现，除温和地区之外，其他气候区的逐时气象数据存在明显的季节性波动，表现为数据中心制冷系统能耗在夏季存在明显的峰值，在冬季呈现明显的谷值，且波动情况由北到南逐渐变缓。数据中心制冷系统能耗总体趋势表现为由南向北随纬度的增高逐渐降低，以广州为代表的夏热冬暖地区制冷系统能耗最高，以北京为代表的寒冷地区次之，以哈尔滨为代表的严寒地区制冷系统能耗最低。