2020年9月，中國在聯合國大會上向世界宣布了2030年前實現碳達峰、2060年前實現碳中和的目標。實現碳達峰、碳中和，是我國實現可持續(xù)性高質量發(fā)展的內在要求，是一場廣泛而深刻的經濟社會系統性變革。

“十四五”(2021—2025年)時期是我國實現“碳達峰”的關鍵窗口期，既要推進對現階段“能耗大戶”的能效優(yōu)化轉型，實現節(jié)能減排；也需要積極布局綠色能源體系，實施可再生能源替代行動。今年的政府工作報告中提出，有序推進碳達峰、碳中和工作，落實碳達峰行動方案。其中重點強調了，推進綠色低碳技術研發(fā)和推廣應用，建設綠色制造和服務體系。我國也十分重視碳達峰、碳中和的政策指導，據企查查APP顯示，和碳達峰、碳中和相關的政策已超過400多條。

“雙碳”目標落地，企業(yè)機遇與挑戰(zhàn)并存

我國明確提出2030年“碳達峰”與2060年“碳中和”目標后，企業(yè)“雙碳”戰(zhàn)略轉型凸顯。“雙碳”目標的落地，對企業(yè)而言充滿著機遇與挑戰(zhàn)。

華云數據董事長、總裁許廣彬表示，機遇方面，2022年將是“雙碳”政策密集落地實施的行動年。這不僅將我國的綠色發(fā)展提升到新的高度，對節(jié)能環(huán)保產業(yè)提出了新的要求，也賦予了華云數據等科技企業(yè)新的使命和責任。華云數據將彰顯新擔當、體現新作為，進一步探索自主創(chuàng)新、綠色發(fā)展為導向的高質量發(fā)展實現路徑，圍繞碳達峰碳中和目標實現，發(fā)揮科技領先企業(yè)的帶動作用，引領能源、電力、制造等行業(yè)踐行綠色節(jié)能行動，努力成為國家實現“3060”目標的積極貢獻者。

挑戰(zhàn)方面，許廣彬認為，目前應該加快“雙碳”相關制度標準的建立。在規(guī)范性下逐步落實“雙碳”，能夠更好地避免“一刀切”等模式的降碳帶來的風險以及無序發(fā)展。對于科技企業(yè)而言，應該在大力發(fā)展綠色研發(fā)的同時，帶動上下游企業(yè)共同參與綠色創(chuàng)新、綠色生產，共同構建“雙碳”標準，讓全產業(yè)鏈綠起來，以實際行動為國家“雙碳”目標貢獻力量。

網宿科技副總裁胡世軒指出，機遇方面，雙碳目標將帶動數據中心領域液冷技術的加速應用，隨著市場對液冷數據中心解決方案的需求增長，公司基于已有的液冷技術優(yōu)勢和完善的產品及服務體系，將迎來更好的發(fā)展空間。

“與此同時，機遇也伴隨挑戰(zhàn)。目前，液冷技術的推廣普及面臨阻礙，尤其是在行業(yè)標準制定、液冷技術應用、余熱利用技術方面。為此，我們需要加快技術融合，重視余熱利用，進一步節(jié)能提效，實現液冷在更多行業(yè)的落地，持續(xù)壯大液冷數據中心市場。同時，我們也期望和業(yè)界共同制定并完善行業(yè)標準，引領數據中心產業(yè)綠色化、規(guī)范化發(fā)展。”胡世軒說道。

降低數據中心能耗迫在眉睫

在“雙碳”目標大背景下，減少碳排放，節(jié)能減排是重中之重。數據中心是數字基礎設施的重要載體。2020年數據中心建設被中央正式列入新基建戰(zhàn)略，被視為“新基建的基礎設施”、經濟高質量發(fā)展的“數字底座”。截至2019年底，我國數據中心數量約為7.4萬個，占全球數據中心總量的23%。

數據中心作為典型的耗能大戶，面臨的節(jié)能任務更加艱巨與緊迫。最新數據顯示，我國數據中心用電量已經占到了全社會用電量的2.6%左右。隨著數據流量呈指數增長，數據中心設備功耗也在不斷攀升，電能消耗數目彌巨和運營成本居高不下的問題愈發(fā)凸顯，其能耗問題將成為重點整治對象。

與耗電量居高不下形成反差的是，傳統數據中心的能源效率卻一直無法有效提升，整體水平處于偏低的狀態(tài)。如何給數據中心“退燒”，構建綠色節(jié)能、高效穩(wěn)定的新型數據中心？這既是國家能源戰(zhàn)略所指，也是企業(yè)承擔社會責任和實現降本增效的關鍵。

近年來，國家和地方政府的多項政策已經對數據中心PUE值做出了限制，提出大力發(fā)展綠色技術。例如，2019年2月，工信部發(fā)布《三部門關于加強綠色數據中心建設的指導意見》，明確提出到2020年，新建大型、超大型數據中心的PUE值要達到1.4以下。節(jié)能減排，降低數據中心的能耗，進一步限制PUE值，成各行各業(yè)工作重點。

潤迅數據副總裁胡文先表示，隨著“雙碳”戰(zhàn)略的出臺，中央及地方對數據中心能耗指標做出新規(guī)定，不僅對新建數據中心的審批收緊，更對存量數據中心的PUE提出要求，節(jié)能改造已成必選項。一是基礎設施體系，比如配電系統、暖通系統、制冷系統、服務器設備等，每個環(huán)節(jié)都更新設備并進行相應的節(jié)能改造。二是技術更新，比如液冷、新能源供電等新型技術，與數據中心現有技術進行有機結合。另外，還需數據中心的規(guī)劃設計方、設備廠商、解決方案提供商等多方的共同努力。

在胡文先看來，數據中心節(jié)能的重點主要體現在四個方面：第一，數據中心所處的周邊環(huán)境，比如溫濕度環(huán)境、空間設計等都會影響數據中心的耗電量；第二，做好數據中心內部用電評估，定制適應的用電合約，同時改用省電節(jié)能的設備進行替換；第三，系統化管理用電設備，提高用電管理的精密度；第四，加強IT運維，依照數據中心實際用電狀況進行定制化的設計，施行人為節(jié)省用電。

液冷技術將迎來良好發(fā)展空間

數據中心能源側的碳排放主要來自于IT設備及基礎設施的電力消耗，數據統計，在數據中心能耗結構中，主設備耗電占45%~55%，空調設備占35%~45%，電源及其他設備占10%~15%。節(jié)能降耗無疑是數據中心的重中之重，而冷卻系統是數據中心節(jié)能的重點，冷卻系統能耗占到數據中心總能耗的40%。與傳統風冷技術相比，液冷系統耗電量方面約比風冷系統節(jié)省電量30%~50%，應用液冷技術的數據中心機房整體能效將得到30%提升。并且，隨著數據中心單機柜功率密度不斷提高，摩爾定律走向極限，液冷技術能帶來更為直接的散熱優(yōu)勢。

“雙碳”目標將帶動數據中心領域液冷技術的加速應用，隨著市場對液冷數據中心解決方案的需求增長，液冷技術將迎來更好的發(fā)展空間。行業(yè)主流的液冷技術分為單相浸沒式液冷、兩相浸沒式液冷、噴淋式液冷和冷板式液冷等技術。

與此同時，機遇也伴隨挑戰(zhàn)。目前，液冷技術的推廣普及面臨阻礙，尤其是在行業(yè)標準制定、液冷技術應用、余熱利用技術方面。為此，產業(yè)界需要加快技術融合，重視余熱利用，進一步節(jié)能提效，實現液冷在更多行業(yè)的落地，持續(xù)壯大液冷數據中心市場。同時，也期望和業(yè)界共同制定并完善行業(yè)標準，引領數據中心產業(yè)綠色化、規(guī)范化發(fā)展。

國標PUE政策對數據中心PUE值提出嚴格管控，液冷技術將迎來更廣泛的應用，但不會完全取代現有的風冷技術，未來數據中心溫控市場將出現“風冷+液冷”協同發(fā)展的格局。落腳于存量數據中心的改造上，就需要針對客戶的不同需求，提供定制化的液冷改造方案，綜合考量其改造成本、運行效率和資源問題，幫助客戶在滿足PUE值要求的情況下實現經濟效益的最大化。

AI能效管理助力數據中心節(jié)能減排

除了液冷技術外，AI能效管理系統也成為數據中心節(jié)能減排的一大法寶。北京國雙科技有限公司（以下簡稱國雙）的技術專家為TechWeb分享了在某銀行應用AI能效管理系統帶來的節(jié)能減排的效果。

銀行作為數據中心的核心應用領域，在聚焦安全可靠合規(guī)以及保障業(yè)務連續(xù)性方面，一直引領數據中心發(fā)展潮流。國雙公司的技術專家表示，該銀行為全球品牌價值500強、中國六大銀行之一、領先的大型零售商業(yè)銀行。其數據中心中央空調能耗僅次于IT設備能耗，2019年其PUE≈1.49，節(jié)能降耗迫在眉睫。同時，以人工調節(jié)為主、工作量大且依靠經驗主義的設備管理，無法實現設備運行最優(yōu)設置，這也是數據中心運營中的“硬傷”，智慧運營的呼聲也越來越高。國雙提供智慧能源解決方案，從能源精細化管理、AI優(yōu)化控制、設備預測性維護等方面幫助客戶實現節(jié)能降耗。

國雙為該銀行打造數據中心AI能效管理系統，通過采集中央空調系統運行數據，利用機器學習、深度學習等技術，對中央空調系統進行智能優(yōu)化控制，從全面感知到學習/思考，再到決策支撐，提升能源系統運行效率。

效果對比數據顯示，在原有的手動調節(jié)與系統自動調節(jié)相結合的控制方式下，中央空調系統平均功率1554.2kw；而AI優(yōu)化控制方式下，平均功率1362.1kw，節(jié)能量192.1kw，AI節(jié)能率12.4%。水系統節(jié)能量95.3kW，節(jié)能率為8.7%，風系統節(jié)能量96.8kW，節(jié)能率為20.9%。按照該數據中心全年中央空調系統用電548萬kWh計算，AI優(yōu)化控制方式可為該銀行減少近40萬元/年的成本。可以預見，隨著系統的持續(xù)應用，國雙的智慧能源解決方案將產生更大的社會效益與經濟效益。

據透露，該銀行還將與國雙合力建設數據中心AI運維大腦，區(qū)別于傳統的閾值設定、故障點位監(jiān)測，國雙通過數據中心故障預警算法，利用大數據、機器學習方式搭建系統點位預警算法模型，提高報警準確率；通過搭建數據中心運維知識圖譜，解決數據中心運維知識資產積累難的問題；基于故障預警及運維知識圖譜，搭建數據中心設備設施故障智能診斷系統，提高設備運維效率，進一步提升數據中心運營智慧化。

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