數據中心機房的電力物聯網建設

淺析基于電力無線物聯網建設的數據中心能耗管理研究及平臺應用

摘  要：電力物聯網的建設支撐了電網業務與新興業務的發展，并將進一步全面形成共建、共治、共享的能源互聯網生態圈。依托電力物聯網建設，數據中心可實現在線設備的實時監測和科學化的統一能耗管理，改善傳統數據中心存在的設備分布不合理、監測設備冗雜等問題。通過對數據中心的能耗問題進行梳理，構建了基于電力物聯網建設的數據中心，實現了數據中心整體設備的互聯互通，降低了數據中心的整體能耗。*后對新型數據中心的發展進行了分析和展望。

關鍵詞：電力物聯網; 數據中心; 能耗管理; 監測系統; 節能

0引言

數據中心是提供數據計算、數據存儲與網絡資源的基礎設施。隨著數字化進程的不斷發tivenes，PUE) ，作為評估數據中心能耗水平的重要標準( 即數據中心總體能耗量與IT設備能耗量之比) ，數值越接近1，表明數據中心的能源利用率和節能水平越。我國數據中心的PUE值較( 大多在2 ～ 3 之間) ，針對這種現狀，現階段數據中心的PUE值需要降低，如上海市提出新建數據中心PUE值應限制在1.3以下。

電力物聯網技術的提出，為解決數據中心能耗帶來了新的發展方向，為國家電網運行提供了安全的保障，構建了科學合理的電力通信網絡。與現有的電力通信網絡不同，電力物聯網可以對輸配電的各個環節、各種設備和不同的電力業務進行全面的感知，實現各類數據的自動采集，打造安全、開放、共享的服務平臺?；陔娏ξ锫摼W建設的數據中心能耗管理可以為電力用戶提供更質量的服務。

本文首先分析了目前數據中心能耗管理的節能手段、監測系統和相關算法的研究進展; 然后根據電力物聯網的技術架構，從“云、管、邊、端"角度分析了數據中心能耗管理的優化方向; *后提出了數據中心能耗管理的未來研究方向。

1電力物聯網

1.1電力物聯網的主要特征

電力物聯網擁有將能源系統全周期內的各環節設備、用戶的全狀態感知以及全業務穿透的強大能力，具有以下3個特征。一是信息感知全面、組網迅速。其網絡層可實現多模多制式的網絡傳輸技術融合，全面覆蓋、連接感知傳感器和電力設施，全面檢測數據并迅速組建物聯網，開展信息采集、處理、感知，達到準確無誤的*效果。二是信息整合度，通信方式簡潔。泛在物聯網通過有效地融合聯網和通信技術，以簡化、提局域電力的通信步驟與方法，呈現出電網信息化、智能化、互聯網化的發展新勢頭。其中傳感與通信設備能夠以多跳的方式進行無線通信，從而縮短物聯網設備間的通信距離; 而通信網絡中包含的多條通信鏈路使通信具有靈活性和容錯性。三是拓撲形式多樣，具備一定自我修復能力。拓撲變化頻繁是根據電力資源網分布安裝要求，為節省基礎設備維修投入而對傳感器進行定時休整變動，主要解決長時間工作運行導致的傳感設備問題。但拓撲變化不會影響傳感器的效運行，其所具備的智能修復系統可自主檢查，并根據實時信息調整修復。

1.2 電力物聯網的架構體系

電力物聯網架構體系可分為感知層、網絡層、平臺層與應用層。其架構如圖1所示。感知層是電力物聯網的物理基礎，一般包含先進傳感器技術、數據融合技術及邊緣計算關鍵技術，裝配有低功耗傳感器和智能終端以采集多種數據，從而進行全面感知。網絡層是電力物聯網的信息載體，包含物聯網信息通信技術與信息安全技術，用于信息傳輸的數據傳輸通道，提數據傳輸速度，保證數據的完整性。數據上傳可采用以太網、5G移動網絡、衛星通信等方式。平臺層是電力物聯網的核心樞紐，包括物聯網管理平臺、全業務數據中心及一體化云平臺等，重在實現電力終端物聯管理、對采集數據進行深度挖掘及效處理數據信息。應用層是電力物聯網的價值實現層，分為對內業務和對外業務。對內業務包括提客戶服務水平、提升企業經營績效、提升電網運行經濟性和穩定性、提升新能源滲透和消納等; 對外業務包括建設綜合能源智慧服務平臺、建設綜合能源生態環境、建立數據共享服務等。

2數據中心能耗管理研究進展

2.1數據中心能耗

數據中心能源利用效率可采用PUE值進行綜合評估。根據美國采暖制冷與空調工程師學會技術委員會9.9( 簡稱 TC9.9) 統計報告顯示，數據中心總能耗可分為IT設備能耗、空調系統能耗、UPS( Uniterruptible Powr Supply) 供電系統能耗、照明系統能耗和其他能耗，各部分能耗占比如圖2所示。由統計數據可知，數據中心能耗降低的重點在于減小空調系統和 UPS 供電系統的能耗。

數據中心能耗的原因主要為: 未采用合理的UPS控制策略，導致供電系統耗能嚴重; 數據中心機柜的不合理分布，容易形成數據中心熱島效應，造成大量的能量損耗; 空調分布位置和控制策略不合理，導致空調制冷效率低。

2.2 基于物聯網的數據中心監測系統

在基于物聯網的數據中心監測系統中，本文對能源動力監測、數據中心環境監測、安防監測與數據中心網絡監測系統進行說明。

(1)能源動力監測系統 對市電、蓄電池、UPS供電系統進行監測，實現對數據中心動力源的實時監控和統一調動。監測參數一般為電池溫度、電池電量、負載功率、輸出功率，根據上述參數對供電系統的工作狀態是否正常進行判斷。文獻采用物聯網技術，通過安裝小型化終端設備對數據中心的電氣系統進行監測，監測對象包括電源電壓、電流和電源周圍環境溫度狀況。該設計已成功運用于馬來西亞國立*大學數據中心。良好的控制策略可大幅降低UPS系統的能量損耗。美國丹佛大學的MAH等人提出了一種基于模糊聚類的Niche遺傳算法，用于數據中心UPS控制策略優化。該算法在不影響電池使用壽命的前提下，可以平衡本地電網和可再生能源電力。實際數據表明: 在系統結構、負載和運行環境相同的條件下，使用UPS控制策略可將UPS系統運行成本降低40%。

（2）數據中心環境監測系統。數據中心環境監測系統對煙霧、溫度、濕度等環境參數進行監測。SCHEＲEＲT提出使用低成本傳器跟蹤數據中心關鍵位置的溫度，并通過數據中心無線傳感器網絡( Data Center Wireless Sensor Network，DCWSN) 將捕獲的信息轉發給監視客戶端。DCWSN已成功在數據中心部署。對于數據中心溫度可視化問題，文獻通過收集溫度傳感器節點的溫度數據，使用Kriging插值算法得到數據中心整體的溫度分布狀況。該設計已應用于浙江某集團公司 的數據中心，其預測結果與實際結果十分接近。該設計通過數據中心的溫度監測結果，可追蹤到能耗柜的準確位置，從而對機柜位置進行調整，使數據中心機柜和空調的空間位置合理化，避免形成數據中心熱島效應，降低了數據中心能耗。文獻 在空調通風口處布置溫濕度傳感器，設計多層智能溫控算法，實現空調開啟、關閉的自動化控制，從而節約了能源消耗，使空調能耗占總能耗比例由40%降低至30%左右。文獻基于物聯網技術建立數據中心監測系統，通過傳感器采集信息形成溫度與濕度的三維視圖。該系統根據單個機柜的需求調整空調系統的氣流、溫度和濕度，從而實現精準的空調制冷。該設計方案在威海市數據中心穩定運行，數據中心節能*。

（3）安防預警系統一般采用門禁、視頻監控等方式對數據中心進行監測。文獻中的安防預警系統著重設計了紅外對射圖像和紅外移動偵測圖像，每一圖像采集節點設置*的ID標識，節點通過綜合數據平臺的控制指令調整相關參數。該設計采用了低功耗的感知設備，并對指令數據包進行細致分析、對采樣點的參數進行定義。文獻建立門禁、影像數據的數據庫，方便管理人員查詢安全監測歷時數據; 系統會對異常報警位置做出標識，并將警告分成4個等級，例如一級警告為整個數據中心各個系統崩潰、二級警告為各個系統性能的降低等。

（4）數據中心網絡監測系統。對數據中心的內部交換機、路由器、防火墻和服務器進行監測，采集網絡設備的CPU、磁盤和內存等狀態參數。文獻提出一種云數據中心審核系統( Cloud Data Center Analysis System，CDCAS)。該系統包含一個受動態規則控制的自治代理模型和日志分析模型，收集服務日志、安全日志和防火墻日志等，通過安全控制策略對非法行為進行阻止和警告，并將動態安全報告提交給用戶。

基于物聯網的數據中心監測系統可以提供較好的監測服務，但監測系統之間的關聯程度低，缺乏信息的統一管理和靈活調度。

2.3基于電力物聯網架構的數據中心能耗管理設計

電力物聯網技術為數據中心的發展提供了新方向，其相關研究仍處于初級階段。文獻對智慧能源站數據中心能耗管理進行了研究，在供電方面，智慧能源站采用壓直流供電，并對站內用電設備的配電方式進行統一管理和綜合調度;在制冷方面，采用磁懸浮制冷技術; 在監測管理方面，構建統一的數據監測平臺，并采用B /S管理方式，工作人員可查看相關設備的工作狀況和參數。文獻中的能源站數據中心綜合系統架構如圖3所示。

該數據中心綜合系統僅包含數據采集層、管理應用層和輔助決策層。數據采集層采集的數據直接存儲于數據庫中，再由管理應用層對數據進行處理，*終輔助決策層對數據信息進行綜合分析。顯然，該管理系統難以對終端數據進行快速處理分析，難以保證實時性監測。因此，本文提出基于電力物聯網的數據中心系統，其架構如圖4所示。

該架構對各種信息數據進行整合，實現各種監測數據信息的一體化，提升數據中心的整體效率; 加入邊緣計算網關，實現數據的就近處理，為用戶提供優質的實時服務; 采用大數據、云平臺等技術手段，實現全業務的快速遷移和快速響應，大大減少冗余性服務; 大幅提了數據中心的數據計算、數據存儲、終端設備等的安全系數。

電力物聯網技術的技術架構可以分為“云、管、邊、端"4部分。

（1）“云" 采用虛擬化技術為用戶提供遠程資源。資源的合理化分配不僅提了服務質量，而且降低了計算所帶來的能量消耗。文獻提出了一種新型的合并算法和虛擬化技術，減少了 數據中心所需的服務器和網絡設備數量。仿真結果表明，采用新型合并算法和虛擬化技術對數據中心資源合理整合可以獲得顯著的節能效果?！霸?可以為用戶提供強大的計算能力和計算任務遷移能力，可對上傳數據進行深度挖掘，并將計算結果回傳給用戶。在數據中心的應用場景下，數據中心綜合管理平臺、空調照明遠程監控、系統配置管理、用戶權限管理、控制策略等都屬于“云"的范疇?！霸?通過對數據中心的數據整合和深度挖掘，給出*優化的控制策略，從而降低數據中心的整體能耗。此外，為保證數據信息安全，云加密技術的應用也至關重要。文獻設計了一種基于分布式環境密鑰的加密系統，使用一個從多個匹配密鑰派生的加密密鑰對所有文件進行加密，能夠抵御數據泄露、*攻擊和模擬攻擊。 

（2）“管" 邊緣設備與云平臺的數據傳輸通道。根據網絡架構對多網絡協議和通信方式進行融合，得到新型的一體化通信網絡。在新型數據中心建設中，一體化通信網絡對整個數據中心全覆蓋，支持數據中心各類終端設備的即插即用，實現對數據中心網絡資源的整體、合理、靈活的調度與管理; 采用加密技術對數據中心通信網絡的數據傳輸通道進行加密，保證數據傳輸的安全性。文獻采用級加密標準( Advanced Encryp tiopn Standard，AES) 加密算法保障數據報文的保密傳輸，并結合混沌密碼學，優化密碼系統的密鑰管理及分配方式，提通信網絡的安全性能。數據中心一體化網絡的實現，提了數據中心的實

時監測能力，降低了數據中心能耗監測的難度。

（3）“邊" 提供邊緣計算的分布式智能代理。終端設備的不斷智能化發展，致使終端數據量大幅增長。邊緣計算減輕了云服務平臺的任務量，減少了數據上傳所需要的帶寬。邊緣設備可對終端的部分請求做出及時應答，在用戶側進行分布式計算，就近提供決策服務，縮短了“請求/應答"的距離，減少了通信帶來的能量消耗。在數據中心應用場景中，由于智能終端節點相對固定，可通過部署一定數量和*佳位置的邊緣設備達到網絡延遲*小化。文獻采用K－means 聚類算法確定邊緣設備的部署數量和*優位置，且考慮智能終端與邊緣設備的關聯性，實現了終端任務完成時間*小化的目標。實驗數據表明，在滿足智能終端服務質量的前提下，基于K－means聚類部署算法選擇的邊緣服務器部署數量*佳，系統完成任務的平均時間為4.58s。

（4）“端"狀態感知和執行控制命令的智能終端設備。在數據中心應用場景中，根據感知節點功能的不同，分為溫濕度監測節點、煙霧監測節點、能源動力監測節點、射頻識別(Ｒadio Frequency Identification，ＲFID) 標簽、紅外圖像節點等。由于各類節點監測的環境參數不同，因此其終端設備響應時間不同。感知節點采用小型化、低功耗的智能終端設備，可降低數據中心能耗。如文獻設計的低功耗溫度采集終端，在正常工作下消耗電流不大于 700μA，休眠狀態時功耗電流不大于12μA。此外，數據中心應采用合理的智能終端調度方案，提智能終端協同完成任務的能力。文獻采用自適應多種群協同差分進化算法求解傳感器調度方案，提傳感器協同能力。實驗結果表明，該方案可有效調度多傳感器，應對多任務需求。

基于電力物聯網的數據中心數據整合，減少了冗余的監測環節和服務器的數量，從而降低了數據中心的整體能耗。此外，在運行維護方面，智能化的巡檢設備大幅提了運行維護效率，減少了維護成本。

2.4研究進展

為解決電力設備數量龐大、分布范圍廣、傳統電力系統難以對數據進行有效管理等問題，本團隊開展了低功耗廣域物聯網技術( Low Power Wide Area Network，LPWAN)與邊緣計算融合的相關研究，構建“云、管、邊、端"一體化管控的平臺架構。其中，LPWAN技術與邊緣計算融合，已應用于電力設備環境監測，其應用場景示意如圖5所示。采用LPWAN技術，可使環境監測節點靈活部署，構建廣泛的監測網絡;采用分布式邊緣網關對電力設備終端數據進行分析和處理，提了電力巡檢的效率。

此外，本研究團隊在已構建的電力物聯網數據中心基礎上，開展與數據中心溫度可視化和數據中心溫度預測的相關調研; 隨后將開展數據中心熱島效應和數據中心溫度預測的算法編寫與優化，依托熱島效應圖和溫度預測模型，對數據中心能耗管理進行優化。

3校綜合能效解決方案

3.1校園電力監控與運維

集成設備所有數據，綜合分析、協同控制、優化運行，集中調控，集中監控，數字化巡檢，移動運維，班組重新優化整合，減少人力配置。

3.2后勤計費管理

采用先進的網絡抄表付費管理技術，實現電、水、氣等能源綜合計費，實現遠程抄表、費率設置、賬單統計匯總等，支持微信、支付寶、一卡通等充值支付方式，可設置補貼方案。通過能源付費管理方式，培養用能群體和部門的節能意識。

3.2.1宿舍用電管理

針對學生宿舍用電進行管理控制：可批量下發基礎用電額度和定時通斷功能；可進行惡性負載識別，檢測違規電氣，并可獲取違規用電跳閘記錄。

3.2.2商鋪水電收費

針對校園超市、商鋪、食堂及其他針對個體的水電用能進行預付費管理。

3.2.3充電樁管理平臺

充電樁在“源、網、荷、儲、充"信息能源結構中是必*。充電樁應用管理同樣是校園生活服務中必*一部分。

3.2.4智能照明管理

通過對校路燈的全局監測，提供對路燈靈活智能的管理，實現校園內任一線路，任一個路燈的定時開關、強制開關、亮度調節，以及定時控制方案靈活設置，確保路燈照明的智能控制和效節能。

3.3能源管理系統

針對校園水、電、氣等各類接入能源進行統計分析，包含同比分析、環比分分析、損耗分析等。了解用能總量和能源流向。

按校園建筑的分類進行采集和統計的各類建筑耗電數據。如辦公類建筑耗電、教學類建筑耗電、學生宿舍耗電等，對數據分門別類的分析，提供領導決策，提管理效能。

構建符合校園節能監管內容及要求的數據庫，能自動完成能耗數據的采集工作，自動生成各種形式的報表、圖表以及系統性的能耗審計報告，能夠監測能耗設備的運行狀態，設置控制策略，達到節能目的。

3.4智慧消防系統

智慧消防云平臺基于物聯網、大數據、云計算等現代信息技術，將分散的火災自動報警設備、電氣火災監控設備、智慧煙感探測器、智慧消防用水等設備連接形成網絡，并對這些設備的狀態進行智能化感知、識別、定位，實時動態采集消防信息，通過云平臺進行數據分析、挖掘和趨勢分析，幫助實現科學預警火災、網格化管理、落實多元責任監管等目標。實現了無人化值守智慧消防，實現智慧消防“自動化"、“智能化"、“系統化"需求。從火災預防，到火情報警，再到控制聯動，在統一的系統大平臺內運行，用戶、安保人員、監管單位都能夠通過平臺直觀地看到每一棟建筑物中各類消防設備和傳感器的運行狀況，并能夠在出現細節隱患、發生火情等緊急和非緊急情況下，在幾秒時間內，相關報警和事件信息通過手機短信、語音電話、郵件提醒和APP推送等手段，就迅速能夠迅速通知到達相關人員。

4.平臺部署硬件選型

4.1電力監控與運維平臺

4.2后勤計費管理

4.2.1宿舍/商業預付費平臺

應用場景	型號	圖        片	保護功能
預付費云平臺	AcrelCloud-3200		系統為B/S架構，主要包括前端管理網站和后臺集抄服務，配合公司的預付費電表DDSY1352和DTSY1352系列以及多用戶計量箱ADF300L系列，實現電能計量和電費管理等功能。另外可以選配遠傳閥控水表組成水電一體預付費系統，達到先交費后用水的目的，剩余水量用完自動關閥。
智能數據采集	Anet系列		8個RS485串口2kV隔離，2個以太網接口，支持ModbusRTU、IEC-60870-5-101/103/104、CJ/T188、DL/T645等通訊協議設備的接入，支持ModbusRTU、ModbusTCP、IEC-60870-5-104等上傳協議、支持多中心不同數據服務要求，支持斷點續傳，裝置電源:220VAC/DC。
	ANet-2E4SM		4路RS485串口，光耦隔離，2路以太網接口，支持ModbusRtu、ModbusTCP、DL/T645-1997、DL/T645-2007、CJT188-2004、OPCUA、ModbusTCP（主、從）、104（主、從）、建筑能耗、SNMP、MQTT；（主模塊）輸入電源：DC12V～36V。支持4G擴展模塊，485擴展模塊,可擴展16路。
	ABox5000		多路RS485接口，能對多種終端設備進行數據采集 支持網口通過ModbusTcp協議采集其它系統或設備轉發的數據提供6路DC12/24V電壓輸出接口支持4級遙測越限告警，遙信變位告警功能支持斷點續傳功能，實時檢測，防止數據丟失
計量及預付費儀表	DDSY1352-Z		·全電參量測量：U、1、P、Q、S、PF ·預付費功能：可設置欠費蔬閘功能，除欠用電功能 ·惡性負數識別，作息時間 ·RS-485通訊接口，MODBUS或DL／T645規約 ·具有CPA證書
	DTSY1352-Z		.全電參量測量：U、1、P、Q、S、PF ·不平衡度、2-31次請波測量 .數據凍結功能 ·精度0.5S級電能計量 ·預付費功能 ·惡性負載識別，作息時間管理 ·RS-485通訊接口，MODBUS或DL／T645規約 ·具有CPA證書
	ADW300		支持多種通訊方式：支持RS-485，NB-loT、LoRa、WIFI及4G通訊 支持多種規格外置開口式互感器，方便改造項目接線 支持多路DUDO、溫度、漏電監測 ·具有電能質量分析和需量統計功能 ·具有CPA證書
	DDSY1352-xDM		一進多出，可實現宿舍照明，插座、空調，衛生間等用電分路計量和控制 ·諧波1％（2-42），2％（43-63） ·全電參量測量：U、1、P、Q、S、PF ABox5000數據融合終端 ·預付費功能：基礎用電下發 ·支持網口通過ModbusTcp協議采集其它系統或設備轉發的數據 多路RS485撞口，能對多種終瑞設備進行數據采集 ·惡性負載識別：阻性負載識別、相位插座識別、夜間小功率載跳閘記錄 ·提供6路DC12／24V電壓輸出接口 ·作息時間管理
	ADF400系列		支持12路三相或36路單相組合計量，可單三相混用，直接接入與互感器接入混用： 全電參量測量：U、1、P、Q、S、PF ·精度0.5S級電能計量 ·預付費功能 ·惡性負載識別，作息時間管理
	LXSY系列		·預付費功能∶∶先買水后用水，欠費 關闖 遠傳功能支持總線通訊和物聯網 通訊 雙顯功能電子顯示和機械字輪顯 示 閥門自動維護、IP68防防護ENC測試達到國家標準、克服環境 電磁干擾影響，穩定性強
中壓產品	AM系列綜合保護裝置		·具有級強的數據處理，邏輯造算和信息存儲能力，可為35kY及以下電壓等級的進線，饋線、變壓器，壓電動機，壓電容器等對象提供過負荷、低電壓、過電壓、熱過載、非電量等保護功能，防止事故擴大，降低價值設備損壞的風險。
	APView500		相電壓電流＋零序電壓零序電流，電壓電流不平衡度，有功無功功率及電能、事件告警及故障錄波，諧波（電壓／電流63次諧波、63組間諧波、諧波相角、諧波含有率、諧波功率、諧波畸變率、K因子）、波動／閃變、電壓暫升、電壓暫降、電壓瞬態、電壓中斷、1024點波形采樣、觸發及定時錄波，波形實時顯示及故障波形查看，PQDIF格式文件存儲，內存32G,16D0+22D1,通訊 2RS485+1RS232+1GPS,3以太網接口（＋1維護網口）＋1USB接口，支持U盤讀取數據，支持61850協議。
智能儀表及用電監控裝置	APM系列		全電量測量，四象限電能，復費率電能，儀表內部溫度測量，總有功、總無功、總視在電能脈沖輸出、秒脈沖等可選。三相電流、有功功率、無功功率、視在功率實時需量(包含時間戳)。電流、線電壓、相電壓、有功功率、無功功率、視在功率、功率因數、頻率、電流總諧波、電壓總諧波的本月值和上月值(包含時間戳)。中文顯示，有功電能0.2s級。通訊方式：RS485，Prifibus-DP、以太網
	AEM系列		三相電力參數測量、電壓和電流的相角、四象限電能計量、復費率、需量、歷史電能統計、開關量事件記錄、歷史值記錄、31次分次諧波及總諧波含量分析、分相諧波及基波電參量（電壓、電流、功率）、開關量、報警輸出 通訊方式：RS485接口，支持Modbus-RTU協議
	ARCM系列		ARCM系列電氣火災探測器可對配電回路的剩余電流、導線溫度等火災危險參數實施監控和管理，集成度，體積小巧，安裝方便，防范因泄漏電流而導致的電氣火災.

4.2.2充電樁管理平臺

4.2.3智能照明管理

4.3能源管理系統

4.4智慧消防系統

4.4.1電氣火災監控系統

4.4.2消防設備電源監控系統

4.4.3防火門監控系統

5結束語

電力物聯網建設對于電力行業發展具有重大的價值和意義。基于電力物聯網建設的數據中心能耗管理旨在更好地服務電網的各類業務，快速提供決策方案，提升電網的整體運行水平，為用戶帶來更加人性化的服務。本文通過電力物聯網技術框架，對數據中心的各個方面進行了節能分析，為基于電力物聯網建設下的數據中心建設提供了參考，為后續研究指明了方向。

【參考文獻】

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