摘 要：數據中心為能耗大戶，為了降低能效，降低運行成本，江蘇昆山某數據中心擬對其老舊空調系統進行節能改造，使其系統PUE 降低至1.37 以下。 業主擬通過更換新式冷卻塔、加裝自然冷卻系統、增加熱泵系統、 更新BA 系統等節能改造措施實現節能目標。 系統分析改造后的系統全年8760h 的能耗，論證其節能效果是否滿足業主期望要求。 經過計算分析，節能改造措施效果顯著，能達到預期要求。

關鍵詞：PUE；逼近度；自然冷卻；間接蒸發冷卻

在全球數字化轉型浪潮的推動下，數據中心作為信息時代的核心基礎設施，其重要性日益凸顯。然而，數據中心的高能耗問題也隨之而來，成為其向綠色、可持續方向發展的重大障礙[1]。據統計，數據中心的耗電量已占全球發電量的3%[2]，在我國“雙碳”戰略指引下，數據中心的節能降耗任務尤為重要，各地方政府已針對數據中心能源使用效率（PUE）設定了明確要求[3]。而數據中心空調系統能耗占比約40%[4]，因此，開展空調系統節能改造工作十分必要。

通過冷卻技術改造、機房布局優化、系統控制策略調整等措施可以有效降低空調系統的能耗[5]。戴新強等[6]改造空調末端，在現有空調室外機上增設冷水氟泵模塊，并增加智能集成制冷站，實現了運行能耗的大幅削減。張超軼等[7]針對北京某金融數據中心機房，采用回風自然冷卻與熱通道封閉技術，不僅顯著節能，還優化了機房內的氣流組織與溫度均衡。劉宏偉等[8]以上海某典型風冷精密空調數據中心機房為對象，綜合運用氟泵自然冷卻技術、氣流組織優化、光伏發電技術、峰谷蓄電儲能及照明節能等措施，將數據中心的綜合PUE從1.75 降低至1.385。鑒于此，本文以江蘇昆山某數據中心空調系統節能改造為例，進一步探討了更新間接蒸發冷卻塔、BA 控制系統，增設自然冷卻系統、熱泵系統對建筑全年綜合PUE 及能耗的影響，以期為數據中心綠色可持續發展提供新思路和實證依據。

1 項目概況及其改造方案

該數據中心配置了4 臺約克2085RT 的離心式冷水主機及配套系統空調設備；另外設置了2 臺350RT低溫螺桿熱泵機組作為辦公區供暖熱源。改造前空調系統總能耗1790668684kW，CLF 值為0.28。

1.2.1 將原有3 臺冷卻塔更換為間接蒸發冷卻塔

間接蒸發冷卻塔為利用間接蒸發冷卻復合直接蒸發冷卻技術原理以制取冷水的機組。采用間接蒸發冷卻塔可使得空調系統冷卻水的溫度大幅度降低，與室外空氣濕球溫度間的逼近度可達到1℃以下。本項目中，間接蒸發冷卻塔的額定出水溫度為29℃，而改造前的出水溫度為33℃。據冷水機組廠家提供的數據，冷卻水溫每降低1℃，冷水機組的能效可提升約3%。冷卻塔改造后，所對應的冷水主機能效可提升約12%，并且延長自然冷卻時間。

1.2.2 增加自然冷卻系統

本項目空調系統全年均需要運行，為充分利用冬季或過渡季節的室外自然冷源，擬增加2 臺自然冷卻板式換熱器。

1.2.3 供暖系統改造

供暖系統改造包括采用水源熱泵機組進行供暖。熱泵機組運行時一側供10~16℃冷水給數據中心機房，另一側則供40~45℃熱水給辦公樓和柴油發電機組。

1.2.4 BA 及控制系統改造

為進一步挖掘系統節能潛力，擬將一臺冷水主機和4 臺水泵增加變頻控制系統，并更換先進的BA 控制系統及溫控元件。

2 全年能效計算基礎參數

2.1.1 全年逐時冷負荷

根據業主提供的資料，項目全年最大運行冷負荷為3 臺4069kW 機組60%負荷運行，即2083RT。取2083RT 作為制冷系統設計冷負荷，并根據江蘇昆山（參考呂四）地區全年氣象參數進行全年8760h 逐時冷負荷計算。計算結果可知，全年冷負荷分布區間為：1785~2083RT，最低負荷率約為85.7%。

2.1.2 全年逐時供暖負荷

本項目供暖對象包括辦公樓供暖及柴油發電機預熱兩個部分。根據業主提供的資料，項目全年設計日的電鍋爐運行耗電量為5693kW，平均設計供暖負荷約為712kW。原來柴油發電機預熱采用電加熱的方式。項目全年設計日的柴油發電機耗電量為4075kW，設計供暖負荷約為170kW。

為了提高供暖系統運行能效，選取一臺1000kW 的水源熱泵機組給辦公樓供暖及柴油發電機預熱。

由全年供暖負荷計算結果可知，辦公樓全年供暖負荷分布區間為：5.3~711.6kW，柴油發電機全年供暖負荷分布區間為：102.4~169.8kW。

2.2.1 冷卻塔全工況參數擬合公式

根據冷卻塔在不同濕球溫度、逼近度和冷卻水進出溫度下的理論COP 數據，擬合不同濕球溫度下，冷卻塔理論COP 的計算公式如下，其中x1?是濕球溫度，y1是冷卻塔的COP。

擬合公式（濕球溫度為8~30℃）：

擬合公式（濕球溫度為-3~8℃）：

2.2.2 冷水機組全工況參數擬合公式

由于缺少數據，根據同類型定頻冷水機組各工況下的數據，擬合不同冷卻水溫度和負荷率下冷水機組COP 的計算公式如下（擬合相關性均超過0.996），其中x2?是冷卻水溫度，y2?是負荷率。

擬合公式：

2.2.3 4069kW 變頻冷水機組（10~16℃）

項目原來均為定頻冷水機組，將其中一臺定頻冷水機組改造為變頻，按能效提升15%進行計算。

3 制冷系統改造前后能效分析

表1 為項目改造前后設備的類型和工況參數。

表1 改造前后設備的類型和工況參數對比

3.2.1 改造前全年主機供冷量計算

改造前無自然冷卻，故主機供冷量全年分布同全年逐時冷負荷分布。

3.2.2 改造后全年主機和自然冷卻供冷量計算

根據制冷系統3 個模式的切換條件及室外全年氣象參數，得到全年主機供冷模式運行4465h（濕球溫度≥14℃），預冷模式運行1454h（14℃>濕球溫度>8℃），冷卻塔供冷模式運行2841h（濕球溫度≤8℃）。同時，設置主機在15%最低負荷率之上運行。得到全年主機總供冷量為1009.9 萬RTh，冷卻塔總供冷量為638.2 萬RTh。

制冷系統機房能耗主要包括冷水機組、冷卻泵、冷卻塔、一級冷凍泵、二級冷凍泵，其中冷水機組根據冷負荷需求及COP 全工況擬合曲線計算逐時運行耗電量，開式冷卻塔（無自然冷卻）根據負荷率進行逐時運行耗電量計算，開式冷卻塔（有自然冷卻）根據冷負荷需求及COP 全工況擬合曲線進行逐時運行耗電量計算，定頻水泵按照額定功率計算逐時運行耗電量，變頻水泵根據負荷率進行逐時運行耗電量計算。

3.3.1 改造前全年能效計算

基于全年室外氣象參數、模擬計算得到的全年動態冷負荷以及冷水機組、水泵、冷卻塔等設備的全工況性能參數，對本項目制冷系統的全年運行能效比進行了模擬預測，計算結果如圖1 所示。

圖1 改造前全年逐時運行能效

由模擬預測結果可知，制冷系統全年運行綜合運行能效比為4.82。全年制冷系統總供冷量為16481194RTh，機房總耗電量為12031827kW·h。

3.3.2 改造后全年能效計算

基于全年室外氣象參數、模擬計算得到的全年動態冷負荷以及冷水機組、水泵、冷卻塔等設備的全工況性能參數，對本項目制冷系統的全年運行能效比進行了模擬預測，計算結果如圖2 所示。

圖2 改造后全年逐時運行能效

由模擬預測結果可知，主機供冷全年綜合運行能效為6.21，冷卻塔供冷全年綜合運行能效為23.73，制冷系統全年運行綜合運行能效比為8.69。全年制冷系統總供冷量為16481194RTh，機房總耗電量為6668539kW·h。

4 改造后數據中心全年綜合PUE 分析及節電率計算

根據業主提供的各項全年耗電量可知，6#樓中央機房年總用電量為94251874kW·h，6#樓IT 負載總用電量為63952453kW·h，計算得到改造前年綜合PUE為1.47。

改造前制冷機房設備總耗電量為15546668kW·h，改造前供暖機房設備總耗電量為846777kW·h。

根據模擬計算結果，得到制冷系統改造前和改造后理論耗電量計算值。從結果中可知，改造前和改造后制冷機房設備年總耗電量理論計算值為12031827kW·h和6668539kW·h，年綜合節能率為45%。

由于水源熱泵機組全年工況參數缺失，取供暖系統全年平均綜合能效4.5 進行耗電量的計算，綜合考慮了水源熱泵機組COP、熱水泵輸送能耗、冷側免費的供冷量等。根據室外逐時氣象參數得到的逐時供暖負荷，以及水源熱泵機組的能效，得到全年供暖系統總耗電量為180076kW·h。

將計算得到的改造后制冷機房設備總耗電量對比值及供暖機房設備總耗電量對比值替換改造前的數據，得到改造后的PUE 為1.35。滿足預期改造要求。

5 結論

目前空調系統的設計中，一般通過計算出最大的負荷來確定設備容量和數量。但實際上空調系統要運行在各種氣候條件和使用方式下，它大部分時間是在部分負荷下運行。在設計時進行動態能耗模擬，了解可能出現的各種工況，在設計中就可以選擇合理的系統形式，確定合適的設備容量和數量，從而優化空調系統的運行。

尤其是在項目改造方案確定中，受項目現場條件限制，改造手段和方法受限，進行能耗分析除判斷是否能達到節能改造目標之外，還可以比選各種改造方案，找出不同方案能耗方面的差異，進而分析投資回報比。通過對比分析，可以找出優化的方向或者最優的解決方案。

另外，通過能耗分析，可以找到空調系統能效最優模式，并以此為基準調整系統的控制邏輯，從而實現各設備之間運行參數的最優設置，從而進一步節約能源，創造更多的經濟和社會效益。

參考文獻

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[2] 張軍華，劉宇.碳達峰碳中和目標下數據中心綠色低碳發展策略[J].信息技術與標準化，2021（12）：7-12，20.

[3] 楊鵬，孫瑞.數據中心改造項目重難點研究[J].建筑技藝，2021（增刊1）：100-102.

[4] 郭聰，吳雷，王麗.數據中心空調系統節能改造技術應用[J].制冷與空調，2023，23（10）：86-92.

[5] 張栩境.數據中心機房空調系統設計及節能改造研究[J].節能，2024，43（1）：81-83.

[6] 戴新強，李榮康，陳萌，等.蘭州某核心樞紐機房節能改造[J].暖通空調，2023，53（1）：83-87.

[7] 張超軼，劉淵源，劉林忠，等.北京某數據中心機房空調系統節能改造案例分析[J].暖通空調，2024，54（增刊1）：275-277.

[8] 劉宏偉，黃國瑞，白聚瑩，等.風冷精密空調數據中心的能耗分析研究[J].制冷技術，2023，43（5）：66-72.

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