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近年來，我國經濟快速發展，信息化的建設也在不斷加大，在這種形勢下，數據中心的發展是到了急速發展的階段。伴隨著數據中心的快速發展，高能耗的問題顯得尤為(wei) 突出。因此，對於(yu) 如何降低數據中心能耗的研究具有非常重要的意義(yi) 。
數據中心有著高能耗的標簽，是實現綠色節能所要特別關(guan) 注的重點。據資料上統計和記載，目前，在國內(nei) 機房運行的電能利用效率基本在2~2.5範圍內(nei) ，這個(ge) 數值大幅度超出標準機房的基準數值。這個(ge) 現象說明在機房運行的過程中，總能耗中約有60~70%都用到了空調冷卻等設施上了(表1)，但是，Google公司的數據中心機房電能利用效率年平均值達到1.21，美國Hp的新一代數據中心體(ti) 驗中心機房夏季PUE值可以達到1.6~1.7。
現階段較為(wei) 核心問題出現在數據中心的高能耗，且高能耗導致的成本費用超出整個(ge) 機房的運營維護的50%費用。而現階段對能源的需求也不斷地增長。如圖1所示。
(1)機房冷卻效率低，機房的設計與(yu) 布局對溫度場和氣流組織會(hui) 產(chan) 生較大的影響，而冷卻資源沒有得到有效的利用，圖2中顯示了一個(ge) 機房的熱島效應。為(wei) 了解決(jue) 這個(ge) 問題，絕大多數的機房采取提高製冷量，實際卻導致了更多的能耗浪費。
(2)IT設備電能利用率低，在完成同等工作量的情況下，IT設備消耗了過多的電能。另外，服務器的大部分電能消耗在外圍配件上，隻有一小部分電能用在計算和處理方麵等。
廣泛而普遍用到的PUE（電能利用效率）是由美國GreenGrid提出的PUE（Power Usage Effectiveness）這個(ge) 參數如下所示：
另外一個(ge) 指標，主要是對機房局部區域進行能耗和效率的評估和分析，即局部PUE。局部PUE主要用於(yu) 體(ti) 現機房內(nei) 部的重要的部分設備或部分區域的耗能情況，它的值與(yu) 整體(ti) 的PUE比較起來，可能大也可能小。即分區監測和統計。因此，為(wei) 了提高機房的耗能效率，可從(cong) 局部出發，先提升局部的能耗即：提升pPUE值。這個(ge) 指標參數適合場合如集裝箱、微模塊數據中心等。
這裏提到的製冷負載係統簡稱CLF：為(wei) 數據中心中製冷設備耗電與(yu) IT設備耗電的比值。另一個(ge) 供電負載係數簡稱PLF：為(wei) 數據中心中供配電係統耗電與(yu) IT設備耗電的比值。製冷負載係統和供電負載係數可看成電能利用效率的深化部分。通過這兩(liang) 個(ge) 指標又可進一步分析耗能情況。可作為(wei) 輔助分析能耗情況。因此，為(wei) 了提高電能的有效利用率，GreenGrid也提出了相應的修正：
即PUE=CLF(Cooling Load Factor)+PLF(Power Load Factor)+1（式2）
這裏所提到的可再生能源使用率（RER）：為(wei) 可再生能源供電與(yu) 數據中心總耗電的比值。這裏提到的可再生能源主要包括太陽能、風能、水能、生物能和海洋能等。可再生能源不僅(jin) 環保而且資源多且分布也很廣泛，是未來發展方向。可再生能源的使用率可用在平衡數據中心利用可再生能源的情況，從(cong) 而實現節能環保。
如圖3所示。數據中心受可用性要求約製和TCO低要求的約製，現在國內(nei) 數據中心的電能利用效率較高，推薦電能利用效率的範圍為(wei) 1.8-1.6。
（1）為(wei) 了提高機房的節能，從(cong) 基礎的IT設備節能開始，使用低能耗主設備是機房節能措施的關(guan) 鍵步驟。關(guan) 鍵因子IT設備的能耗占據了數據中心機房的能耗的重要位置。同時，PUE標準也在逐漸被人們(men) 采用，IT設備的能耗也會(hui) 隨著PUE標準的推廣，所占總能耗比重也會(hui) 越來越高。
（2）空調設備節能
選擇采用空調係統針對節約能耗方麵的綜合解決(jue) 方案對提升數據中心機房節能有很大的幫助。
（3）供電係統節能
選擇采用更高效率的供電係統也能大大提升數據中心的節能效果。
通過對能耗數據的分析，提高主要耗能設備的能耗效率。
（1）多層次、多維度能耗分析
整體(ti) 能效評估，包括PUE值，單位業(ye) 務量耗電，單位麵積耗電等。設備能效評估，包括主設備能效、動力係統能效、空調能效等。影響因素分析，包括室內(nei) 外溫濕度、業(ye) 務量等因素對能耗的影響等。
（2）利用聚類算法分析，實現節能
1）可以對同種類別的設備進行歸類，同時還需找到有能耗異常的耗能設備；2）對影響因子進行聚類分析，不斷地調整因素的值，得到能耗優(you) 方案時再確定該因素的值；3）同時對多個(ge) 因素進行聚類分析，對比發現不同的因素對能耗的影響；4）遞進聚類分析，通過對影響因素的遞進推理和分析，再確定主要耗能因素。
（3）分析能耗數據，對能耗進行標準模型建立從(cong) 能耗預測仿真，能耗告警，能耗動態優(you) 化3方麵考慮，建立能耗標準模型。
建立高效的能耗監測管理係統，對建築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築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係統的基本框架，對各個(ge) 用能環節進行實時監測；
② 排碳數據化：通過係統可實現建築單位內(nei) 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：實現建築單位內(nei) 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麵積能耗和人均能耗指標；
⑥ 能耗競爭(zheng) 排名：各個(ge) 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，並根據能耗監測管理係統的需要可選擇不同樣式報表的打印。為(wei) 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，並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(yi) 表故障進行報警，提高係統信息化、自動化水平。
係統地介紹了數據中心相關(guan) 研究的進展，IT設備和製冷設備的能耗是數據中心機房的高耗能設備，也是數據中心高耗能的關(guan) 鍵因素，如何優(you) 化還需進行更多的研究 。已經進行的和正在進行的探索隻是很小的一部分，等待研究和摸索的節能方法還有很多，為(wei) 將來實現綠色節能的數據中心機房出一份力。
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