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数据中心设计和建设规范(数据中心设计依据标准)

工信部等三部门联合发文:大型和超大型数据中心PUE值不高于1.4

工业和信息化部、家政务、家能源局近日联合印发《关于加强数据中心建设“绿色数据中心”的指导意见》(以下简称《意见》),明确提出建立健全绿色数据中心标准评价体系和能源资源监管体系。到2022年,数据中心平均能耗基本达到际先进水平。《意见》强调,引导大型、超大型数据中心设计电力利用效率值不超过1.4;努力实现现有大型、超大型数据中心的电气化。改造后能源效率不超过1.8。基本原则:导向、市场主导。充分发挥市场配置资源的决定性作用,调动不同市场主体的积极性和创造性。要更好发挥规划、政策引导和市场监管作用,努力建立有效的激励约束机制,激发绿色数据中心建设活力。改造存量,优化增量。建立生态运维管理体系,加快现有数据中心节能潜力和技术改造,提高资源能源利用效率。加强绿色设计、采购、施工,全面实现绿色增效。注重创新,服务高于一切。大力培育市场创新主体,加快创建绿色数据中心服务平台,完善技术服务标准和体系,推动关键技术和服务模式创新,引导提高绿色水平。主要目标是建立健全绿色数据中心标准评价体系和能源资源监管体系,打造一批绿色数据中心先进典范,培养一定数量的创新绿色技术产品和解决方案,培养一批专业人才。第三方生态服务机构。到2022年,数据中心平均能耗基本达到际先进水平,新建大型、超大型数据中心能效值达到1.4以下,老旧高耗设备能耗基本消除,水资源利用效率和清洁能源应用比例大幅提高。,废弃电器电子产品得到高效回收。重点任务(一)提高新建数据中心生态发展水平1、强化生态设计加强新建数据中心IT设备、机架布局、制冷散热、供热、供电及能源分配等方面的生态设计。能源使用清洁指南。鼓励采用液冷、分布式供电、模块化机房、虚拟化和云计算资源等高效设计方案,充分考虑环境电气和计算机设备运行状态的精准适应;鼓励在企业自有场所建设自然冷源、余热回收或可再生能源生产等清洁能源利用;鼓励应用数值模拟技术进行热场模拟分析,验证零件设计的能力和计算机流场特性。指导大型、超大型数据中心设计电力利用效率值不超过1.4。2.深化绿色施工和采购,引导数据中心在新建和改建项目中实施绿色施工,同时保证基本的质量和安全要求。,同时限度地节约能源资源,减少对环境的负面影响,实现节能、节地、节水、节材、环保。严格执行《电器电子产品有害物质使用管理办法》《电子电器产品限用物质要求》(GB/T26572)等监管要求,鼓励数据中心使用绿色电力和满足绿色设计产品评价等绿色产品要求,逐步建立健全动力链管理体系,绿色供应。(二)加强在用数据中心绿色运维改造1、完善绿色运维制度,指导数据中心建立绿色运维体系生态运维管理,明确节能发展目标:根据气候环境、负荷变化、运行成本等因素,科学制定运行维护策略。;建立能源资源信息管控,加强能源消耗效率值等绿色指标定义和管理,开展能源消耗情况实时分析和智能控制,努力实现机械与机械之间的有效协同。制冷和自然冷源;在保证安全、可靠、稳定的基础上,确保能源资源利用的实际水平不低于设计水平。2.有序推进节能减排和绿色转型。有序推进数据中心特别是能源资源利用效率低的老旧数据中心节能和绿色改造工程。加强设备布局、制冷架构、外围防护结构(密封、遮阳、隔热等)、供配电、单柜功率密度以及各智能运行策略等方面的技术改造和优化升级。鼓励改造项目绿色评价。通过改造,力争确保现有大型、超大型数据中心能效不超过1.8。3、加强废弃电器电子产品处理,加快高耗能设备处置,指导数据中心科学制定老旧设备更新计划,建立标准化产品和可追溯的申请档案,共同建立废弃物回收利用体系具有相应资质的电器电子产品生产企业和回收企业。为了满足可靠性要求,先导梯队采用电池组作为数据中心削峰填谷的储能。

在做机房建设方案的时候要考虑到哪些方面?

建设数据中心必须考虑数据信息:

1.建设数据中心必须检查四点

一是数据的可用性和及时性;二、数据中心的规模;三是机柜功率密度(KW/柜);四是气象条件、水电和资源。任何数据中心设计的选择都应基于对这些考虑因素的检查。

2.不同行业对数据中心建设的设计要求有很大不同

例如,在金融行业和军事中,所有问题都必须让位于可用性。准备好、及时;BAT(电信机房)更注重节省能源和成本;在超级计算机中,他们更注重机柜的高功率密度和机房的经济运行。此外,未来数据中心的设计和规划必须满足多样化的技术需求,而不是单一的模型,这为设计者提供了明确的指导要求。

3.基于这一需求,未来数据中心的建设可以从可靠性、节能性、经济性、安全性、维护性四个方面进行设计和规划。他认为,节能与绿色环保的概念不能混为一谈,从实际观察中,他发现一些地区在建设数据中心的过程中,出现了节能与绿色环保“不一致”的冲突。比如,在水资源匮乏的西北地区的水资源利用等问题上的绿色环保。

4.评估数据中心可用性的关键指标

包括供电是否存在因停电/闪断导致的故障隐患,是否存在因空调引起的故障隐患。是否存在因“错误”而导致的隐藏错误、是否存在因电池组“检测错误”而导致的隐藏错误、是否存在因“错误输入电源断开”而导致的潜在错误?是否存在因“”导致“输入主开关误跳闸”的潜在故障风险,是否存在防雷“设计”引起的潜在故障风险?输入电网“停电”或供电主ATS开关执行转换作导致IGBT整流器UPS“损坏”的潜在故障风险,是否存在容性发电机组引起的故障隐患阶跃负载,是否有因“接地环流大”、“接地故障电压高零”或“蚀性气体”等原因导致IT设备损坏或老化。缩短电位误差等。