以“云大物移智链”为代表的互联网技术助推数字经济快速发展的同时,将会有海量的数据需要感知、存储、加密、传输、调用、计算以及交易。进而,作为数字基础设施的重要载体,新基建——数据中心的存储、计算、运营的“算力”将不断提高。
但伴随“算力”的提高,数据中心的运行能耗及其运行成本也将面临不断攀升的可能。如在发达国家数据中心集约化发展逐渐成熟的趋势下,2019年我国数据中心数量大约有7.4万个,大约能占全球数据中心总量的23%,数据中心机架规模达到227万架,并有增加的趋势。
因此,如果没有全国一盘棋的数据中心的集约化发展顶层规划,以及先进供能技术和节能服务器的规模化应用,在我国数字经济以及新基建发展趋势迅猛的背景下,可以预见,数据中心的能耗占比将高于全球的平均水平,我国数据中心的“能耗大户”的帽子在短期内则难以摘除。因此,我国乃至全球数据中心的节能减排和降低运营成本面临巨大挑战。
进而,“以什么能源及其适配方式来满足数据中心的能耗”,将成为数据中心乃至数字经济可持续发展面临的重要问题。作为能源互联网的从业者,除了关注“云大物移智链”等信息技术对能源系统的提质增效外,也需要运用能源互联网视域的方法论,关注未来“云大物移智链”规模化应用后数据中心“提质增效”的能源问题。数据中心的能源系统作为能源系统的典型形态,其也与能源系统的未来业态——能源互联网的发展趋势相辅相成。如此,数据中心能源系统的提质增效,也可以用能源互联网的方法论及视域去阐述和优化,旨在使数据中心能够更加健康、可持续地发展。
可再生能源——数据中心能源供应的必然趋势
能源互联网的一个重要标签,就是促进可再生能源的大规模利用,而数据中心作为能耗大户,在可再生能源使用上有着主动和被动的驱动力。
随着风电、光电、水电等可再生能源发电技术的成熟以及成本的下降,传输通道和功率预测调控技术的不断发展,以及我国电力市场化交易机制的不断完善,可再生能源向数据中心供应能源的技术路线将不断成熟。
全球来看,现有以可再生能源给数据中心供电的方式,包括自建可再生能源发电项目、直接向发电企业采购绿电、采购绿色电力证书以及电力现货市场化交易等方式。但是,我国煤电为主的能源电力结构,制约着数据中心对可再生能源的使用。据测算,2018年我国数据中心可再生能源供电量占数据中心总用电量的22.95%,比例小于同期全国社会总用电量中可再生能源的消费比重。
我国大部分数据中心分布于可再生能源在全社会电力消费量占比较低的省市,如北京、广东、浙江、江苏等地。为提高数据中心清洁能源应用比例,2019年,国家工信部等三部委联合发布的《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》中就明确提出,鼓励数据中心直接与可再生能源发电企业开展电力交易,购买可再生能源绿色电力证书,提高数据中心清洁能源的应用比例。
再如,我国贵州的“数字经济”近几年快速发展,离不开其“凉爽、多水”的生态环境和能源资源优势,给数据中心的布置创造了天然的优良条件。一是贵州全年气温适中,夏季较为凉爽,可以降低数据中心的空调能耗和成本;二是丰富的水力资源,以及较其他省份便宜一半以上的水电成本优势,为大数据及其相关企业的发展降低了运营成本。
内蒙古则拥有全国省级独立电网——蒙西电网,以及丰富的风光资源,其输配电价可直接进行电力市场交易,在内蒙,数据中心和大数据企业可享受0.26元/度电价优惠,可大大节省数据中心的运营成本。
另外,为吸引数据中心落地,助推数字经济新动能的发展,多地还对数据中心用电给予补贴,比如2019年山东省数据中心用电价格补贴后为0.33元/kWh、河南省正实施补贴细则,拟定数据中心的用电可降到0.33元/kWh。
但是,数据中心供电的绿色化,并不代表数据中心的低能耗。对于绿色能源的使用,虽然可以降低数据中心服务供应商的成本,也有益于绿色数据中心的建设。但从能量守恒看,数据中心的能耗与能效并没有发生本质变化。甚至,对于计算节点而言,由于绿色能源的过分使用,还可能导致供能系统的冗余设计及其附带高能耗,以及降低某些计算节点的可靠性。所以,在保证数据中心利用绿色能源最大化的同时,供能系统的能效优化以及节点的可靠性,也是数据中心设计调度策略必须考虑的因素之一。另一方面,100%可再生能源利用的初投资及运维费用也是比较大的。
因此,数据中心对可再生能源的利用,需要考虑多种能源协同组合,这也是未来可再生能源应用于数据中心所面临的重要挑战;另外,数据中心末端设备多用直流供电,随着我国直流输配电技术的发展以及直流用电设备的成熟,直流数据中心的模式将会对数据中心的能效产生积极影响,也有益于数据中心对本址内外可再生能源的利用。
天然气——数据中心供能的备用补充
能源互联网定义以电为中心,并集成冷、热、电、气等能源,实现系统综合能源效率的提升。那么,数据中心的能源供应,应是因地制宜的,也应是以提高能源系统综合效率为目标的。
为贴近用户提高服务质量,以及带宽资源的限制,一些数据中心仍需要建立在经济发达地区。但如前述,经济发达的地区往往没有本址可再生能源资源,而且经济发达地区城市发展较为成熟,往往电力资源紧张,电网增量有限,如粤港澳大湾区、长三角地区以及新兴经济带等。因此,需要部分替代能源,以缓解数据中心电力供应紧张的形势。
天然气分布式能源系统综合能源利用率高,且系统输出的热电比与数据中心的末端需求的冷电比负荷特征十分匹配,进而,能够优化联供供能系统的设备利用率以及数据中心的系统能效。
实际上,2017年国家能源局发布的《关于加快推进天然气利用的意见》中,就提出了鼓励天然气在产业园区、交通枢纽、医院和数据中心的应用。同时,由于节能环保的要求,非居民用天然气价格的下降,国内在建或已经建成了多个天然气分布式能源与数据中心相结合的工程,如北京世纪互联数据中心、廊坊经济技术开发区数据中心、上海腾讯青浦数据中心、中国联通德清数据中心和广州超算中心,等等。其中,上海腾讯青浦数据中心的天然气分布式能源系统的供电量,已占到整个数据中心供电量的39%,制冷量占到30%。
但由于气价波动、气源供应、运行设计以及系统性规划的缺乏,加之对天然气分布式能源系统性能评价的认识不足(比如,对于天然气冷热电联供系统,1m³天然气 可以等效为4~10kwh电力,具体需要根据联供系统具体的形式来确定,这将对联供系统的热经济性评价带来不小影响),部分项目实际运行的效益也受到一些争议。如某数据中心就因气价波动、规划不合理导致了设备利用率低、系统经济效益不佳的问题。
因此,天然气联供系统的设计,需要基于数据中心的负荷特性,要避免“大马拉小车”等设计不合理问题造成的设备利用率低、经济效益差等问题的出现。我国天然气对外依存度高,国际天然气市场来看以及南海可燃冰的开发,天然气的资源端和供应端还有很大的不确定性。因此,需要因地制宜、因时制宜,应结合当地资源禀赋及负荷特性,合理构建基于天然气联供以及优质电力的数据中心多能互补综合能源系统,进而实现数据中心供能的高效化、低成本和清洁化。
产消者视角——构建融合数据中心的综合能源系统
能源互联网在除了基于能的梯级利用外,也为能源的商品化提供广阔的舞台,在消费能源的同时,也具备能源的供应能力,那么,数据中心是一个怎样的产消者呢?
对有条件的地区,应基于“产消者”视角,做好数据中心综合能源系统的顶层设计。数据中心完全可以被看作一个具有能源生产和消费双重身份的“产消者”。一方面,作为能源消费者,数据中心节能降耗的首要任务就是负荷侧能耗的降低。具体措施包括采用更节能的机架、服务器及运行策略、配电系统和空调系统的优化,甚至自然或免费冷源的使用,等等。
另一方面,作为能源生产者,数据中心也可以供能。实际上,数据中心的微处理器、存储器、逆变器、主板、风扇的散热温度,在85℃~30℃之间,而且高性能数据中心的散热强度甚至可高达10000W/㎡,即数据中心的散热余热,可占到数据中心总耗电的40%以上。因此,热工视角下,如果这些余热得以有效利用,这无疑是一个巨大的中低品位热源。
近年来,随着压缩式热泵、高效换热(肋片换热器、热管)、相变蓄能与水蓄能等中低品位热能高效回收与利用技术的发展,使数据中心的余热回收成为可能。比如北欧一些国家,已经应用热泵技术回收数据中心大量的低品位热源余热,用于周边建筑的采暖、生活热水或游泳池水温的加热,如此,节省建筑采暖费用的同时,还能够降低数据中心散热能耗。再如,按现有数据中心规模,我国北方地区数据中心的可回收余热总量约有10GW,这意味着,不需要再消费另外能源,便可实现3亿㎡左右建筑的供暖,并实现二氧化碳减排约1000万吨。
但是,作为“产消者”的数据中心,既要考虑自身能效的提升,又要考虑上下游能源的供应和需求,例如上游能源资源功率和价格波动的特性,能够利用能源种类、数量等;下游要考虑负荷的种类、波动、用能成本及可靠性、社会环境效益等,其节能减排的措施会变得复杂。但是从全局优化的角度看,产消者视域下数据中心综合能源系统的效率会大大提高,运营成本也会实现优化,同时能够与周边能源供应与消费形成良好互动,实现上下游能源系统节能减排的共赢。
因此,建议有条件的地区,应将数据中心能源系统的规划,提前纳入所在园区基础设施一体化建设规划或城市建设及供暖规划,统一施策,这样,不光有利于提供更加优质的综合能源及服务,解决数据中心高能耗、低能效的问题,也对城市建设和发展的招商引资具积极的推动作用。
健全评价体系——打造数据中心能源系统的指导原则
数据中心作为一个典型的能源系统,与能源互联网一样,更精细、更全面能源系统的多目标优化及评价,是“能源不可能三角”约束下数据中心提质增效的应有之义。
在数据中心综合能源系统的综合评价方面,电能利用效率(PUE)、电能使用效率(EEUE)或基础设施效率(DCiE),是数据中心能耗水平的主要评价指标,但其仅停留在热力学第一定律的视角,尚没有从熵、㶲的视角去分析和挖掘数据中心能源系统的能效。而且PUE所衡量的,只是输入到IT设备的能耗与数据中心总输入能耗之间的关系,并不能全面比较数据中心能源系统的有效输出与系统总输入之间的关系。同时,数据中心的PUE评价,并没有考虑数据中心的碳排放,而新制定的CUE标准,也只是考虑碳排放而没有涉及数据中心的能源能效。还有,Performance/Watt或者Dollar/Watt指标,分别评价的是数据中心单位能耗所提供的性能和收益。
同时,数据中心在考虑高效、经济运行的同时,应尽量实现绿色运行。如此,会出现不同属性评价和优化指标“相悖”之间的权衡问题。比如,数据中心能耗优化目标一般包括:最大化可再生能源利用率、最小化能源成本、最小化碳排量,而这三者之间,往往存在一定的相关性和相悖性。另外,“数据中心绿色等级认证”,虽然从能源效率、节能技术、绿色管理等维度对数据中心进行了综合评估,但仍难以清晰揭示数据中心能源系统的能流分布及用于系统的综合优化。
另外,我国的数据中心,经过几十年的发展,也逐渐形成了数据中心的标准体系。现有数据中心能效的相关标准包括:数据中心能源管理效果评价导则、数据中心能源利用测量和评估规、云计算数据中心能效评估方法、数据中心能源管理体系实施指南、数据中心能源效率限额、能效及排放技术要求和评测方法、数据中心制冷与空调设计标准、数据中心资源利用第3部分:电能能效要求和测量方法、电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法、绿色数据中心评价标准等。
但是,相对于数据中心的快速建设及信息通信技术的更新迭代速度,数据中心“能效”方面的标准还相对不足,特别是数据中心能效方面的国标和行业标准还有较大欠缺,未能跟上数据中心IT设备的更新速度。因此,需要建立健全数据中心的能耗优化评价指标,以及面向不同等级及气候区域的数据中心能效评价标准。
顶层规划——数据中心提质增效的必要环节
顶层规划不光是能源互联网、综合能源系统的必要环节,更是新基建数据中心规模快速发展下提质增效的重要环节,数据中心的顶层规划,应与其能源系统的顶层设计统筹考虑。
据统计,相对于发达国家,目前我国多数数据中心的资源利用率较低。主要原因可归结为,数据中心为了追求高性能、保证服务质量和可靠性,通常采用冗余的设计运行策略。因此,不论当前负载如何,大多服务器都将处于冗余、待机的运行状态。进而,加之数据中心在全国层面不太均衡的发展建设,导致我国数据中心较低的低资源利用率,导致巨大的资源浪费的同时,也会加重数据中心冷却系统、配电装置等配套设备能耗的投入,致使数据中心的能耗成本可达到数据中心运行成本的50%左右。
因此,数据中心能源供应的提质增效,首先要解决好数据中心的利用率问题,而数据中心利用率的提高,重点也在于做好全面、合理的数据中心规划。
一方面,随着新基建的开展和落实,数据中心的建设势必会在全国各地快速上马。因此,需要做好数据中心建设的顶层规划。在满足市场有效需求前提下,积极统筹、合理控制各地据中心的数量和规模,尽可能地优化数据中心可承载的带宽和资源量,尽可能地避免数据中心结构性过剩与业务量不均衡的问题,保证全国数据中心平均利用率的提高。
另一方面,要做好数据中心“算力”、“能效”、“成本”的同步优化。过去由于对“算力”的注重,对数据中心的优化,往往是基于IT负载调度供电系统的优化,即一个局部的单目标优化,很可能会带来其他子系统性能的降低。如单纯优化数据中心的计算系统,通常是在配套设备冗余保证条件下,而这无疑将导致制冷设备等配套设施的过大设计以及运行成本的增加。
其次,数据中心的建设要统筹集中式与分布式并存。随着全国各地数据服务请求的爆发式增加,特别是5G及边缘计算技术的发展,数据中心也有从集中式转为分布式的现象。而基于地理分布的数据中心结构性布局,能够更好地匹配区域电价的时空差异、不同数据中心计算能力和带宽的差异,以及服务请求的时延差异等,进而可以为用户提供安全、可靠的计算服务。同时,经过对数据中心“算力”的合理布局、需求侧响应调度机制的应用,以及未来数据中心“算力”的削峰填谷与互联共享等市场化手段,可以从宏观上有效优化数据中心的计算能耗,提高数据中心的能效水平以及利用率。
另外,国家电网公司倡导的面向社会服务“多站融合”的建设与运营模式,也给数据中心在全寿命周期内的“提质增效”提供了一个新的途径。
多站融合,就是将变电站、充换电站、储能站和数据中心等集于一体,实现共建、共享、共治和共赢。随着分布式电网的建设与发展,变电站的功能将包括储能、电力变换等功能,能量的传输也从单向变成了双向,电力的调度就变得非常复杂,所需要采集的数据也剧烈增加。因此,在储能站的基础之上,还可配合数据中心的建设。同时,数据中心可以在服务电网自身的能量分配与管控外,还可以作为数字经济的基础设施实现其他行业的数据服务。
致谢:感谢中国世界贸易组织研究会林承桢教授级高级工程师对本文的指导。(文 | 王永真 赵伟 张靖 作者供职于清华大学能源互联网创新研究院)
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