首页/文章/ 详情

建筑黑科技 | 走进数据中心:高效、可靠、绿色、智能,一个都不能少

1年前浏览1480
         
         
       

冲破维度——绿色高效数据中心数字化解决方案


以数字技术为核心驱动的第四次工业革命正在对我们的生产生活带来深刻影响,数据中心作为承载各类数字技术应用以及算力的物理底座,拥有大量计算机设备、服务器设备、网络设备及存储设备等关键设备,并且设备数量多、散热量大、运行时间长,对环境温度有较严格的控制要求。


随着全社会对算力需求的快速增加和IT设备的更新换代,构建绿色高效的云网融合新型算力设施对于全面支撑人工智能、云计算等技术落地与产业应用至关重要。为此,针对占据数据中心能耗半壁江山的制冷系统,我们提出基于三维系统仿真的低碳设计与节能控制技术路线,并结合智能优化算法不断完善数据中心的高质量低碳发展解决方案。


01

 数据中心制冷系统面对的挑战 


由于数据中心的高负荷特性,其能耗水平远远高出常规建筑。为了评价数据中心的能源利用情况,目前广泛使用的指标是数据中心电能利用效率PUE(Power Usage Effectiveness),PUE 值指数据中心消耗的所有能源与IT负载消耗的能源之比。PUE值越接近于1,表示一个数据中心的绿色化程度越高。


   
   

   数据中心及其风管与地板送风系统(来源:网络整理)


截至2021年,全球数据中心的平均 PUE 在1.5左右,根据CDCC数据报告,我国数据中心 PUE 平均值为1.49,然而也有相当数量的数据中心PUE超过1.8甚至2.0 。“双碳”背景下,相关指导政策进一步提出了全国新建大型、超大型数据中心平均PUE降到1.3以下、国家枢纽节点降到1.25以下等要求。数据中心总能耗除IT设备外,其制冷系统的能耗占比最高,约占数据中心总能耗的35%~45%,因此数据中心制冷系统存在巨大的节能优化空间


   

   中国各城市数据中心水侧自然冷却PUE排序


   

   数据中心能耗分布


空气冷却是数据中心主要的散热方法,大中型数据中心通常采用冷热通道交替配置,通过消除或减少冷却系统送风冷空气和IT设备机架排风热风的混合,保证IT设备机架入口温度在安全阈值内。然而,为了确保IT设备安全运行,在实际运行过程中很多数据中心存在过冷现象。例如为了降低局部热点(即IT设备进风口实测温度高于目标温度设定值)而过度供冷,导致冷却系统能效低下。因此,对IT设备不同运行工况下的制冷系统冷却性能进行评估并对数据中心开展高效热管理,对于节能降碳至关重要。



02

 数据中心热管理的主要方式


数据中心设计和运行管理的核心在于如何有效地把热量从 IT 设备中去除,所以对 IT 设备散热方面的模拟至关重要。在此背景下,以CFD(计算流体力学)为代表的热管理模型能够对数据中心内的气流和温度场进行详细的预测,已在数据中心的系统设计中广泛使用 。


   

   数据中心冷热通道布设


然而,虽然CFD分析通用且相对准确,但其计算成本通常很高(尤其数据中心的规模很大时)。这意味着当多个参数被优化时,需要大量的模拟时间和计算资源。除此之外,基于CFD模拟的辅助设计无法直接对制冷设备的选型和运行方案提出优化建议,更重要的是无法对数据中心复杂的制冷系统开展详细的热管理仿真。


因此,为了弥补单一CFD模拟的不足之处,我们提出将系统动态仿真与CFD模拟相结合的技术路线,提出了基于一、三维耦合建模与仿真的解决方案(发明专利申请号202210991737.9)。


   

   数字中心热管理解决方案


基于数据中心制冷系统的一维模型,包括制冷设备模块和控制模块,能够对各种类型的制冷系统进行实时仿真。同时,模型引入天气因素和室内IT设备热源,考虑数据中心内的建筑热交换作用。在此基础上和CFD模型进行联合仿真,能够同时对室内环境和制冷系统的工作状态进行实时监测,并通过外接优化模型,得到每种运行工况下的制冷系统的最佳工作方案。 


   

   数据中心能耗和热环境联合仿真


03

 典型数据中心制冷设备和室内热环境的数值模拟分析 


以典型架空式数据中心为例,进行数值模拟分析。数据中心的上层留白空间用IT设备通过机架划分为冷通道和热通道。采用联合仿真的设计分析手段,对某数据中心进行仿真分析,评估在IT设备的不同工作状态下散热情况。


通过设备系统模型-数据中心热环境耦合分析,从设备运行状况模拟数据中心内的空气冷却效果,可视化数据中心的热环境分布,为数据中心的设计规划与运行调节提供可靠的热管理评估参考。


   

   部分制冷系统模型


在服务器功率突增时,数据中心的热环境从稳态进入瞬态,室温在短时间内达到服务器运行的极限温度,如果制冷设备不能及时对其进行响应,会造成服务器停机或更严重的后果。因此,在极端工况下对数据中心进行设备运行和热管理评估气流分析,对于提前制定制冷系统的应急响应方案十分重要。


   室内快速降温模拟


   动态风速评估


   气流组织示踪


04

 智慧建筑背景下数据中心热管理技术


当前,智慧建筑已经成为现代建筑发展的主流。数字孪生建筑根据各层面的实体传感器布设,能够对数据中心运行状态进行动态监测,形成虚拟建筑在信息维度上对实体建筑的精准信息表达和映射,实现对数据中心的全过程、全方位数字化热管理。


   

设计阶段

   

在数据中心设计阶段,我们采用联合仿真技术对设计方案进行运行测试,通过模拟技术对不同方案的制冷效果和设备运行能耗进行分析比选,并根据仿真结果优化运行策略及传感器布设方案;另一方面,模型能够基于设计方案的运行效果优化设备选型,保障制冷系统运行容量的同时,避免设备过度冗余。


此外,通过综合能源系统建模和统筹分析,我们可以根据数据中心所在地的资源禀赋,通过IT负载调度充分利用电网中高比例可再生能源。在此阶段,通过设备选型优化和控制系统优化双线并行,提升综合效益



   

   冷热通道和风管布设

(ASHRAE:Thermal guidelines for data processing environments)



 

   可再生电力模块设计示意图

   

施工和安装阶段

   

在数据中心施工和设备安装阶段,我们基于设计阶段的设备选型,利用联合仿真模型对设备运行参数进行测试,对照现场施工数据验证设计方案,同时能够根据仿真结果指导设备安装与调试,加快施工进度,降低工程项目现场调试的时间和经济成本


例如,春秋过渡季节和晚上,当环境温度达到比冷冻水回水温度低两度或以上时,采用基于风冷式冷水机组的间接自然冷却技术,最大限度利用免费自然冷源降低压缩机功耗。在系统动态仿真模型中,我们可以根据室外水温切换制冷模式和冷机启停状态,通过仿真模型提前验证不同方案下调节阀开度和变频器参数是否可满足制冷量要求。


   

   水侧经济器子系统建模及其间接自然冷却效果虚拟调适


   

运维阶段

   

在数据中心运营阶段,我们将数据中心各项环境监测数据和各类设备运行参数等传至云端,利用统一标准的数据接口,将虚拟模型与真实世界进行通信交互并开展半物理仿真,快速开发与验证新型节能控制策略的同时,基于历史运行大数据和人工智能优化算法不断更新与完善虚拟模型,最终在不断迭代中建立数据中心能源系统的数字孪生模型,从而根据实时工作状态反馈来迅速匹配下一时刻的最优制冷系统的运行方案,为数据中心的智慧与低碳运营赋能。

   

   智能优化算法寻找最佳盘管水流量和室内送风温度


05

结语


在建筑低碳化和智能化的发展背景下,多物理场系统动态仿真将与人工智能、物联网、5G等新一代数字技术深度融合,越来越多地应用于以数据中心为代表的新基建中,持续推动智慧城市的规划设计与绿色运营。未来我们将基于建筑PLM(Product Lifecycle Management, 产品生命周期管理)平台,持续探索建筑智能运维关键前沿技术,深度融合现有工程技术和仿真手段,助力建筑设计和专项设计领域开展绿色低碳创新,推动智慧建筑项目切实落地。


研发团队:

张慎、陈菡、王义凡、雷雪莲、吴燕


 -END-



来源:达索系统
系统仿真通用建筑电力通信云计算PLM数字孪生控制人工智能
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2023-05-04
最近编辑:1年前
达索系统
3DEXPERIENCE平台-定义三维体验新...
获赞 184粉丝 417文章 1083课程 25
点赞
收藏
未登录
还没有评论
课程
培训
服务
行家
VIP会员 学习计划 福利任务
下载APP
联系我们
帮助与反馈