劉細鳳

安科瑞電氣股份有限公司  上海嘉定  201801

摘要：隨著信息化的不斷發展，各種數字技術如互聯網、大數據、人工智能等獲得迅猛發展，并在應用中產生大量數據。數據是存儲、運算處理海量數據的實體，其規模不斷擴大。數據是新型基礎設施中的一項重要內容，各級一直都在思索如何實現其綠色化發展。在國家政策的引導下，經過多年的努力，綠色數據建設取得一定成效。文章主要分析了綠色數據的發展趨勢，以期更好地落實黨的各項要求，加快建設綠色數據。

關鍵詞：數據；配電；絕緣監測；信息化

0引言

不管是個人數字信息、企業數據還是國家層面的數據，都需要數據這一基礎設施進行連接與計算。當前，隨著科學技術的發展，人工智能、物聯網、云計算、5G移動通信等信息技術的出現，促使數據的需求較之前有明顯增加。研究發現，全球數據基礎設施的市場規模在2013年為284.4億美元，經過幾年的發展其規模獲得大幅度增長，在2018年就已經達到626.3億美元，其中我國從262.5億元增長到1210.4億元。數據的發展給整個社會帶來翻天覆地的變化，為此，人們需結合時代發展潮流，更好地分析問題，并在時代發展中明確方向，抓住機遇，更好地迎接各種技術性的挑戰與難題。

1數據的變化

1.1 單機柜功率密度高密化

傳統數據技術水平不高，初期建設規劃時不能充分考慮冗余度，單機柜功率密度控制在1～3kW。隨著互聯網技術的進一步發展、信息化時代的到來，數據的業務量極大增加，單機柜功率密度在新建數據中獲得大幅度的增長，已經達到4～10kW，甚至一些數據支持20～30kW。為促進互聯網數據（InternetDataCenter，IDC）單位面積產值的顯著提高，對于數據的技術人員而言，需要考慮的是將更多互聯網技術（InternetTechnology，IT）設備放置在相同空間內。機柜的高密度變化，相應地會給配電、暖通專業帶來很大的挑戰。在改造舊機房時，需全部拆除那些舊的配電、暖通設備，由此極易造成資源的嚴重浪費與運營成本的增加。

1.2 PUE值呈明顯下降趨勢

PUE（PowerUsageEffectiveness，電源使用效率）這一數值越接近1，則表示數據綠化程度更高，這也是當前衡量一個能源效率的重要指標。我國電源使用效率平均值在2.0～2.5之間。鑒于國家在2010年對數據并未提出任何要求，這時的PUE值為3.0，2013年新建的平均PUE值為1.5～1.8。2018年，北京府公布《北京市新增產業的禁止和限制目錄》，這對于建設綠色節能數據至關重要，此時PUE值呈明顯下降趨勢。在全球能源日益緊張的情況下，為幫助數據實現可持續發展，就少不了的宏觀調控。

1.3 建設方式的改變

數據中的基礎建設工作本質是一項系統工程，綜合性，以往在建造一棟樓宇時會配合供配電、空調、室內裝修、柴油發電系統等設施，不利于后期擴容，靈活性不足，改造成本高。當前，比較流行的建設方式為整體規劃、分步實施，結合業務發展情況真正做到隨用隨建，從而能夠高效地開展建設工作，降低經濟性、技術性貶值。

1.4 數據運營管理向智能化方向發展

物理上完成一座數據的建設以后，并不代表它的生命周期已經結束。其后的運維是數據得以發揮功能和作用的重要保障。傳統數據多借助人力來開展運維管理，研究表明，技術問題在導致數據故障的全部因素中僅占有很小的比例，而人為失誤大約占70%。當前，隨著人工智能技術的發展，在運營管理中會應用更多的機器人，以此可將人工操作替代下來，從而降低故障發生率。

2綠色數據的發展方向

2.1 小母線末端配電的廣泛應用

由于單機柜功率密度發展趨勢漸趨高密化，在后續改造中傳統列頭柜短板比較明顯。比如，很難實現列頭柜擴容、變更，使用過的電纜無法重復利用，缺乏靈活性。而根據機柜負載，一般可以靈活地分配小母線，如擴容、調相等，小母線只需調整對應插接箱即可，整體線路無須調整。再加上列頭柜通常會占用較大的空間，多個機柜都需要配備一個獨立的列頭柜，由此導致空間變得更加擁擠，而小母線具有一系列優點，如體積緊湊、占用空間小、走線簡潔且直觀，因此將其應用到大型數據可以節省很大的空間，也能夠創造可觀的經濟效益。同時，小母線的使用壽命為40年，明顯長于僅有10～15年的列頭柜。經綜合研究對比可知，小母線能夠更好地應對機柜高密化的挑戰。當前，小母線尚未廣泛地應用到我國的數據中，這與建造成本這很大關系。隨著功率密度的提高，建造者需要充分考慮成本與運維的邊界性，最終做出合理選擇，而數據后50m的解決方案就在于小母線。

2.2 綠色節能技術及其他技術不斷發展

綠色節能數據與我國綠色、可持續發展目標相符，因此在整個行業都在為實現綠色節能而努力。近年來，盡管其在制冷、傳熱學、材料科學等方面尚未取得顯著進展，但是PUE值明顯下降，這與一般邏輯不符，經深入探究發現，其與為實現節能而放寬了溫濕度環境標準有關。之前數據所要求的溫濕度范圍相對狹窄，而機械制冷極易升高PUE值，消耗大量能源。現如今，隨著環境要求的寬松，數據節能技術逐漸轉變為自然冷卻，機械制冷作為補充，由此極大降低了非IT設備能耗與PUE值。同時，多家互聯網企業也紛紛研制各種數據節能方案，如的海水冷卻IDC、雅虎的雞舍IDC、微軟的潛水艇IDC以及臉書的風墻IDC等。綠色節能技術層出不窮并獲得廣泛應用，而其他新技術依然處于研究階段，如高溫服務器、液冷散熱技術、余熱回收再利用等。基于此，人們需準確抓住歷史發展機遇，深入分析行業痛點，真正做到放眼于，并制定切實可行的解決方案。

2.3工程建設實現快速部署

一些新興技術迅猛發展，如云計算、人工智能、大數據、5G移動通信等，由此極大增加了數據的業務需求，導致傳統數據的建設方式無法滿足時代發展需求?；诖?，數據建設時可以選用模塊化、預制化、產品化的方式，其中模塊化數據所涉及的模塊比較多，且事先已經在工廠生產中調試好，然后只需在現場安裝即可，從而能夠實現快速部署并有效縮短工程時間。目前，這類建設方式深受互聯網*的認可，紛紛投入使用，為此，供應商也需要適當做出調整，這對于加快產品的升級換代至關重要，還需準確地抓住發展節點。

2.4 AI與智能DCIM的有效應用

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是近幾年的年度熱詞，也是不同領域需深入研究的重要方向，猶如20世紀末電腦行業的興起。如何將新技術、場景深度融合起來，哪些場景能夠實現人工智能、數據的有效結合，是建設者們重點考慮的問題。人工智能的一個顯著的優勢就在于在某些方面能夠代替人工，避免或者降低因人為因素導致的故障，從單一重復性的勞動中解放人力。為此，人工智能與數據能夠創造許多場景，比如，利用安防系統，能夠幫助安保人員節省不必要的工作，如眼看、手摸、跑腿等，由此能夠極大提高該系統的智能化程度；在巡檢系統中利用巡檢機器來開展工作，如采集溫濕度數據、檢測可疑故障點等，不僅能夠高效地開展工作，且能夠進一步提升數據采集的準確度；在電力自動控制系統中利用人工智能技術，機器可以實現判斷，及時采取甩負載措施來解決潛在的過載現象，以此能夠更加可靠、穩定地運行重要負載；在數據中，利用智能數據基礎設施管理（DataCenterInfrastructureManagement，DCIM）能夠有效實現上述場景。相信在不久的將來，數據借助人工智能，可以真正從圖紙走向現實。

2.5 設備布局、擴容工作進一步優化

當前，在一些地區所擬建的數據中，有的會對外提供托管服務（交換機、服務器）、存儲、運維、開發服務，這些都屬于PaaS、IaaS類型，具體在建設這類數據時難免會出現一些問題，比如，用戶很難確定，導致無法及時確定數據的需求；即便一些用戶能夠進入園區，也會存在中途退出的情況。鑒于此，數據必須要具備一定的靈活應變能力與具有靈活的預案，以此才能確保機房建設標準、質量達標，滿足長期使用的條件，且在信道、網絡中需預留出足夠的變動與冗余余地；在機房不間斷電源（UninterruptiblePowerSupply，UPS）、空調設備位置為新設備預留出足夠的擴充空間，或者站在整體角度制訂一系列切實可行的解決方案，從而結合實際需求做好設備布局、擴容工

作。

3 安科瑞列頭柜及監測產品介紹

隨著數據的迅猛發展，數據能耗問題也越來越突出，高效可靠的數據配電系統方案，是提高數據電能使用效率，降低設備能耗的有效方式。

AMC系列數據配電系統是針對數據機房末端設計的，能夠綜合采集所有能源數據的智能系統，為交直流電源配電柜提供精確的電參量信息，并可通過通訊將數據上傳到動環監控系統，實現對整個數據機房的實時監控和有效管理，為實現綠色IDC提供可靠保證。

3.1配電管理解決方案

3.1.1交流系統

（1）功能要求：

遙測：輸入分路的三相電壓、三相電流、有功功率、有功電度；輸出分路的單相電壓、單相電流、有功功率、有功電度；

遙信：輸入分路的過壓/欠壓，缺相,過流，輸入分路和輸出分路的開關狀態,具備電流、功率需用量分析和統計，實現電壓、電流、功率等參數的越限報警功能。

（2）配置方案-示意圖

配置方案

多功能儀表       PZ72L-E4

電流互感器       AKH-0.66-30I-XXA/5A

3.1.2直流系統

（1）功能要求

遙測：輸入分路的電壓、電流、功率、電度；

遙信：輸入分路的過壓/欠壓，輸入分路的熔絲狀態,具備電流、功率需用量分析和統計，實現電壓、電流、功率等參數的越限功能。

（2）配置方案-示意圖

配置方案

多功能儀表          PZ72L-DE

 霍爾傳感器          AHKC-F-  XXA/5V

 開關電源            SBD-30  （48V）

3.2產品規格

說明：■為標配功能。

3.3配套附件

4 結語

當前，隨著5G移動通信技術的發展與不斷成熟，數字化浪潮接踵而至，數據傳輸速率較之前相比獲得顯著提升，而數據量增長速度迅猛，還會給數據帶來不小的壓力，能源消耗很大。當前，為更好地緩解因數據量增長而給數據運轉造成的壓力，需要加快建設數據，不斷降低運維成本，積極尋找節能化、綠色化發展道路。本文對數據的發展與變化情況進行分析，探索數據的發展方向，以期為更好地規劃建設綠色數據提供一定參考。

【參考文獻】

[1]喬卿丞.綠色數據發展趨勢分析.中國管理信息化.2021-05-15.  

[2]黃劍.探討建設綠色數據成IDC產業發展潮流.中國新通信.2020(14):66.

[3]安科瑞企業微電網設計與應用手冊.2020.6版.

作者簡介：劉細鳳，女，本科，安科瑞電氣股份有限公司，主要研究方向為數據配電的設計與應用