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数据中心的三大能源趋势

发布时间:2020-06-27浏览次数:
摘要:据估计,到2025年,全球数据中心将使用全球20%的电量。那么,数据中心到底消耗了多少能源和电量?目前,全球的数据中心每年消耗约200TWh的电能,约占全球用电量的1%,但近年来,数据中心行业在提高能源效率方面取得重大进展,数据中心的能耗正趋于平稳,在满足客户大幅增长的服务需求的同时,实现稳定的能源消耗。康明斯电力是数据中心关键备载电力领域的专家,产品及电力解决方案服务于数百家中国以及全球领先的数据中心。基于对数据中心行业的专业经验,对数据中心行业,尤其是能源趋势有着自己的见解。环保意识的增强促使人们关注零碳排...

据估计,到2025年,全球数据中心将使用全球20%的电量。那么,数据中心到底消耗了多少能源和电量?

目前,全球的数据中心每年消耗约200TWh的电能,约占全球用电量的1%,但近年来,数据中心行业在提高能源效率方面取得重大进展,数据中心的能耗正趋于平稳,在满足客户大幅增长的服务需求的同时,实现稳定的能源消耗。

康明斯电力是数据中心关键备载电力领域的专家,产品及电力解决方案服务于数百家中国以及全球领先的数据中心。基于对数据中心行业的专业经验,对数据中心行业,尤其是能源趋势有着自己的见解。

全球数据中心能源消耗趋势

环保意识的增强促使人们关注零碳排放

从航空公司到数据中心,降低碳排放和零碳排放受到越来越多行业的重视。在使用200TWh电能的过程中,数据中心会产生大量碳排放。这是因为数据中心目前仍采用世界上通用的发电方式,而这种发电方式以化工燃料为主。

数据中心行业中最流行的两种零碳排放途径是直接使用可再生能源和使用可再生能源额度(RECs)。

直接使用可再生能源:大部分数据中心由可再生能源(如地热、水力、太阳能和风能)提供动力。虽然更有利于保护环境,但由于可再生能源具有不稳定性,所以数据中心运营商一般会选择现有清洁能源电厂(中国多采用市电)供电,在某些情况下也会选择储备能源来应对这一挑战。

使用可再生能源信用额度(RECs):在这种情况下,数据中心运营商购买可再生能源和相关的可再生能源信用额度。在可再生能源发电地远离数据中心的情况下,运营商将可再生能源转售回电网,并使用可再生能源信用额度抵消其碳排放。这是整个数据中心行业的普遍做法,也是谷歌成为全球最大可再生能源企业买家的一大原因。这种方法的好处在于,即使数据中心不一定使用可再生能源,但依然可使用可再生能源供应商来获得客户对新项目的投资。换言之,这种方法可以向电网输送越来越多的可再生能源,供大家使用。

各种能源

这两种方法有望在数据中心行业走向零碳排放的道路上共存。

增加现场发电量

数据中心通常以电网作为主要的电力来源。虽然电网供电更为便捷,但数据中心的持续扩展可能会给现有的电网基础设施带来额外压力,从而导致电网不稳定。在一些地区,数据中心的增长和能源需求可能超过电网基础设施的能力和投资。为了应对这些挑战,一些数据中心运营商会部署现场发电设备。

光伏阵列、天然气发电机组和燃料电池是现场发电的常见能源。这些能源被称为分布式能源(DER),可以与电网联合运行或与市电分开运行(称为孤岛运行)。固态能量储存可并入微电网,以增强与市电分离的独立运行能力。

现场发电允许数据中心运营商在清洁能源充足时使用清洁能源,而在清洁能源不足时补充其他能源,这一特点有助于实现可持续发展目标,同时保持向数据中心提供可靠的电力服务。

提高能源效率

数据中心为提高能源效率提供了巨大的机会,近年来数据中心设施和能源专业人士正充分利用优势,从IT和非IT基础设施两个方面,提高能源效率。

IT基础设施:历史上,数据中心通过提高单个IT设备的利用率和服务器虚拟化来提高IT基础设施的能效。

融合基础设施(CI)和超融合基础设施(HCI)有望引领数据中心能效提升。简单说,CI是由存储和计算设备组成的独立功能单元产品;而HCI依靠一个软件来组合计算、存储和网络连接功能。两种技术、两种方法组合实现更灵活的架构,有助于提高能效。在数据中心内应用这种技术要想达到同样的计算结果,可以使用更少的服务器、存储和网络设备。

非IT基础设施:用电效率(PUE)是数据中心总能耗与计算设备能耗之比,是衡量数据中心能效的常用指标。行业(美国)平均PUE已从2007年的2.5提高到2019年的1.67(中国标准为1.1-1.5),这清楚地表明非IT基础设施、供暖、制冷、照明等对数据中心能耗的贡献正在缩小。

展望未来

冷却系统的进步将成为非IT基础设施能效提升的中心。自然冷却,即利用周围凉爽的空气或来自附近的冷冻水源冷却设施,这种方法将影响数据中心的选址。

数据中心中各部分耗电

此外,液体冷却技术的日益突出将影响数据中心冷却系统的设计。同时,在IT基础设施方面,IT设备在更高环境温度下运行需求的不断增长,将减少单位计算容量下的冷却需求。


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