解耦算力發(fā)展與碳排放–數(shù)據(jù)中心用能增長(zhǎng)的挑戰(zhàn)與解決路徑

目錄執(zhí)行摘要 41.解耦算力發(fā)展與碳排放是實(shí)現(xiàn)碳中和的必由之路 6全球算力發(fā)展浪潮推動(dòng)數(shù)據(jù)中心用能和碳排放顯著增長(zhǎng) 6實(shí)現(xiàn)算碳解耦是達(dá)成數(shù)智化轉(zhuǎn)型和低碳轉(zhuǎn)型雙贏的必經(jīng)之路 92.全球數(shù)據(jù)中心算碳解耦的系統(tǒng)性挑戰(zhàn) 13規(guī)劃建設(shè)難以協(xié)調(diào)，基礎(chǔ)設(shè)施落后于算力發(fā)展 13多環(huán)節(jié)能效亟待提升，評(píng)估與建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)缺乏指引 16算力與綠電時(shí)空不匹配，用能低碳化存在顯著障礙 20政策與市場(chǎng)保障有待完，數(shù)據(jù)中心減碳缺乏推動(dòng)力 213.數(shù)據(jù)中心算碳解耦全方位轉(zhuǎn)型路徑 24協(xié)同六大要素優(yōu)化數(shù)據(jù)中心選址布局 24多維度促進(jìn)新建與既有數(shù)據(jù)中心能效提升 30完善新建數(shù)據(jù)中心的能碳評(píng)估與建設(shè)標(biāo)準(zhǔn) 30全面開(kāi)展低能效數(shù)據(jù)中心降碳改造 將數(shù)據(jù)中心打造成大規(guī)模綠色電力消納的創(chuàng)新場(chǎng)景 34實(shí)現(xiàn)多元穩(wěn)定的綠色電力供給 34促進(jìn)算力-電力系統(tǒng)協(xié)同運(yùn)行 39推動(dòng)政策和市場(chǎng)機(jī)制保障數(shù)據(jù)中心節(jié)能降碳 424.賦能綠色智慧未來(lái)：算碳解耦行動(dòng)建議 46參考文獻(xiàn) 481.

力發(fā)展與碳排放是實(shí)現(xiàn)碳中和的1.1全球算力發(fā)展浪潮推動(dòng)數(shù)據(jù)中心用能和碳排放顯著增長(zhǎng)是集信息計(jì)算力、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)載力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)力于一體的新型生產(chǎn)力。隨著全球產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，算力已經(jīng)成為全球最受重視的戰(zhàn)略性生產(chǎn)力，對(duì)其需求也在快速攀升。ii產(chǎn)方式和生活（IDC）20172022字經(jīng)濟(jì)占GDP44.1%50.2%202654.0%40數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)正在成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，算力則是激活數(shù)據(jù)要素增長(zhǎng)潛能的最重要的新質(zhì)生產(chǎn)力。對(duì)通用人工智能時(shí)代到來(lái)的普遍預(yù)期，使得算力建設(shè)加速形成新的浪潮。開(kāi)放人工智能研究中心（OpenAI）的ChatGPT的發(fā)布引發(fā)了全球?qū)θ斯ぶ悄艽竽Ｐ偷膹V泛關(guān)注，人工智能的發(fā)展與布局是各國(guó)政府和企業(yè)的戰(zhàn)略布局重（區(qū)域（圖表ChatGPT1Meta、阿里巴巴、百度等科技公司也都Gemii、LLaMA、通義千問(wèn)、問(wèn)心一言等大模型，人工智能正快速滲透進(jìn)各行各業(yè)和iii常生活。伴隨著人工智能復(fù)雜度和能力的不斷提高，對(duì)算力的需求也在劇烈增加。據(jù)中國(guó)信息通信研究院測(cè)算1,369Flop50%，且預(yù)計(jì)未來(lái)550%

，2023年數(shù)據(jù)中心是承載算力的物理實(shí)體，并建立在計(jì)算、存儲(chǔ)、通信三大科技基礎(chǔ)上，正在從提供傳統(tǒng)基礎(chǔ)算力向提供智能算力快速發(fā)展。2020%，并經(jīng)歷了三個(gè)主要發(fā)展階段，即從初始的服務(wù)于政府、高校和企業(yè)的本地化信息和計(jì)算中心，過(guò)渡到云服務(wù)供應(yīng)商引領(lǐng)的公有云計(jì)算中心，再3。中國(guó)數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)同樣歷經(jīng)了一輪高速發(fā)展，根據(jù)工業(yè)和信息2023810230EFLOPS530%70EFLOPS70%30%4。202520086%30%5。ouigoe數(shù)FOPEFOPS18FOP22D（按根據(jù)2EFlops圖表1 全球部分國(guó)家（經(jīng)濟(jì)體）算力發(fā)展關(guān)鍵政策一覽(國(guó)家)經(jīng)濟(jì)體算力發(fā)展關(guān)鍵政策、戰(zhàn)略、計(jì)劃主要目標(biāo)美國(guó)》《引領(lǐng)未來(lái)的先進(jìn)計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)：戰(zhàn)略計(jì)劃》《國(guó)家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃》中國(guó)》（2021–2023》《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》2035歐盟《高性能計(jì)算：歐洲在全球競(jìng)爭(zhēng)中的地位》《2030數(shù)字指南針》《塑造歐洲的數(shù)字未來(lái)》能導(dǎo)地位 iv0000CT領(lǐng)域?qū)＜业?03090日本《半導(dǎo)體和數(shù)字產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略》《綜合數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》德國(guó)《德國(guó)人工智能戰(zhàn)略》《國(guó)際數(shù)字化政策戰(zhàn)略》新加坡《國(guó)家人工智能戰(zhàn)略》《數(shù)字連接藍(lán)圖》2030來(lái)源：落基山研究所整理606，意味著如果不改變現(xiàn)20226017%2.220220268–23%，20266,200,50072.9–4.92030（如Semianalysis8TechInsights9）（10）,500–23,0003.4–10.4ICInformationandcommunicationtechnolog)EE00t:-eogd/ry-ltricity-da/。圖表2 全球數(shù)據(jù)中心用電量和對(duì)應(yīng)碳排放趨勢(shì),時(shí)

0 02019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026來(lái)源：國(guó)際能源署IEA，能源智庫(kù)EMBER，落基山研究所

除了向電網(wǎng)采購(gòu)電力所帶來(lái)的間接排放以外，數(shù)據(jù)中心運(yùn)行過(guò)程中的溫室氣體排放來(lái)源還包括備用柴油發(fā)電、制冷劑溢散等環(huán)節(jié)（。數(shù)據(jù)中心對(duì)供電可靠性要求極高，目前尚沒(méi)有成熟的低零碳備用i源解決方案，因此會(huì)配備柴油發(fā)電機(jī)作為備用電源。柴油發(fā)電機(jī)發(fā)電的平均排放因子約為0.762kgCO2/kWh，為2023年全球電網(wǎng)排放因子（0.482kgCO2/kWh）1.6R410aR134a1001,9241,30011（IPCC）50-2,000kg10%30%12。GHGProtoco00kg2/35圖表3 算力生產(chǎn)流程圖及碳排放來(lái)源電網(wǎng)供電電網(wǎng)供電電力生產(chǎn)因子算力生產(chǎn)存儲(chǔ)與服務(wù)器分布式可再生能源網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備（含不間斷電源UP配電系統(tǒng) 算力(–)副產(chǎn)品排放制冷系統(tǒng)備用柴油發(fā)電機(jī)氣體：：照明及其他余熱設(shè)備等制造和運(yùn)輸過(guò)程排放（隱含碳）數(shù)據(jù)中心建設(shè)和建材制造、運(yùn)輸過(guò)程排放（隱含碳）來(lái)源：落基山研究所設(shè)備等制造和運(yùn)輸過(guò)程排放（隱含碳）數(shù)據(jù)中心建設(shè)和建材制造、運(yùn)輸過(guò)程排放（隱含碳）2

電力流碳排放熱力流在碳中和這一全球共識(shí)的背景下，多個(gè)國(guó)家（地區(qū)）亦陸續(xù)提出了數(shù)據(jù)中心低碳發(fā)展的相關(guān)政策目標(biāo)。截止到202481471393%的GDP89%88%（設(shè)施可用性等措施降低數(shù)據(jù)中心的vii耗；歐盟提出了數(shù)據(jù)中心行業(yè)的降碳目標(biāo)，并要求數(shù)據(jù)中心對(duì)電能利用效率（PUE）、基礎(chǔ)設(shè)施效率（DCiE）等指標(biāo)進(jìn)行報(bào)告，加速構(gòu)建數(shù)據(jù)中心節(jié)能體系架構(gòu)、推廣數(shù)據(jù)中心實(shí)踐指南，2030建項(xiàng)目能效水平和推進(jìn)存量項(xiàng)目節(jié)能降碳改造，并提出142025PUE1.2520231.48給方式，促進(jìn)算力電力協(xié)同規(guī)劃布局。

的基礎(chǔ)上下降約16%，同時(shí)還須優(yōu)化數(shù)據(jù)中心新能源供CenterInfrastructurefficienc,DCiE是PUE的倒數(shù)。 PowerUsCenterInfrastructurefficienc,DCiE是PUE的倒數(shù)。圖表4 部分國(guó)家（經(jīng)濟(jì)體）數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展關(guān)鍵政策一覽國(guó)家（經(jīng)濟(jì)體）關(guān)鍵政策、戰(zhàn)略、計(jì)劃主要內(nèi)容美國(guó)））《數(shù)據(jù)中心優(yōu)化倡議》2016版要求新建數(shù)據(jù)中心PUE于1.4，老舊改造數(shù)據(jù)中心PUE低于1.5但2019年更新版中已經(jīng)刪除了對(duì)PUE據(jù)中心安裝能源計(jì)量設(shè)備、提高服務(wù)器虛擬化率、提高服務(wù)器的利用率、報(bào)告以小時(shí)為單位的設(shè)施可用性等方面的要求中國(guó)》》》到2025年底，新建及改擴(kuò)建大型和超大型數(shù)據(jù)中心PUE降至1.25以內(nèi)，國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)中心PUE不得高于到2025紐節(jié)點(diǎn)新建數(shù)據(jù)中心綠電占比超過(guò)80%水平歐盟《歐洲綠色協(xié)議》《歐洲的氣候中和數(shù)據(jù)中心公約》《能源效率指令》最晚到2030到2030年數(shù)據(jù)中心能源效率提升至少30%，設(shè)施必須達(dá)到嚴(yán)格能效標(biāo)準(zhǔn)日本《綠色增長(zhǎng)戰(zhàn)略》到2030年所有新建數(shù)據(jù)中心節(jié)能30%，使用部分可再生能源電力；到2040行業(yè)的碳中和目標(biāo)德國(guó)《能源效率法案》根據(jù)數(shù)據(jù)中心建成運(yùn)營(yíng)時(shí)間不同，要求PUE1.2–1.5，可再生能源使用比例不得少于10%–20%從2025年起新建的數(shù)據(jù)中心余熱回收率達(dá)到30%新加坡《綠色數(shù)據(jù)中心路線圖》提出提高冷卻設(shè)備效率、IT中心的資源調(diào)度和負(fù)荷分配集成優(yōu)化能力等建議來(lái)源：落基山研究所整理全球數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)的領(lǐng)先企業(yè)也陸續(xù)提出了企業(yè)自身的碳中和目標(biāo)，使得解耦算力增長(zhǎng)與碳排放上升呈現(xiàn)了政府和企業(yè)雙輪驅(qū)動(dòng)的趨勢(shì)。2024116,000（SBTi）的要求1.5℃4206.8%152030微軟、荷蘭支付公司Adyen微軟、荷蘭支付公司Adyenviii商務(wù)公司Zalando并向“全天候零碳能源（24/7CFE）12身運(yùn)營(yíng)以及價(jià)值鏈相關(guān)的碳中和目標(biāo)，其中，騰訊和阿里巴巴云計(jì)算業(yè)務(wù)率先宣布將不晚于2030年實(shí)現(xiàn)自身運(yùn)營(yíng)及價(jià)值鏈碳中和。/s//.no/n-4-ab-fe-n用電量都由零碳電力供企業(yè)企業(yè)自身運(yùn)營(yíng)層面目標(biāo)設(shè)定及路線圖價(jià)值鏈層面數(shù)據(jù)中心具體目標(biāo)商Equinix源30100%可再生能到2030年，范圍一和范圍二ix實(shí)現(xiàn)氣候中動(dòng)排放量較201950%成26B完中030年歐洲數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)碳通過(guò)發(fā)行綠色債券獲取資金數(shù)據(jù)中心、能效項(xiàng)目和購(gòu)電協(xié)議秦淮數(shù)據(jù)排502年下降9氣體體502年下降9氣水平PUE長(zhǎng)期保持1.21或更低大30用可再生能算240心萬(wàn)國(guó)數(shù)據(jù)用現(xiàn)碳中和及100%使公開(kāi)資料有限1.0年數(shù)據(jù)中心的平均PUE達(dá)到中國(guó)移動(dòng)綜200年不低于溫2500年不低于20%公開(kāi)資料有限E與寒冷地區(qū)進(jìn)一步控制在1.25商Amazon20電能2040年實(shí)現(xiàn)凈零碳排放公開(kāi)資料有限20源匹配Google再生能源中減少并移除排放實(shí)現(xiàn)目標(biāo)）和二2019年減少50%公運(yùn)營(yíng)Microsoft能025年實(shí)現(xiàn)100%采用可再生到2030年實(shí)現(xiàn)碳負(fù)排放自1975年公司成立以來(lái)的碳排因用電產(chǎn)生的間接碳排放排放和20減少5量相較于到200，源相匹阿里巴巴中和于2030年實(shí)現(xiàn)自身運(yùn)營(yíng)碳上下游比2020年降低同阿里巴巴一起化基礎(chǔ)設(shè)施，二碳中和的基礎(chǔ)上，率先實(shí)現(xiàn)過(guò)1.自有數(shù)據(jù)中心年均PUE不超騰訊電力于2030年，實(shí)現(xiàn)100%綠色及供應(yīng)自身運(yùn)營(yíng)1.5數(shù)據(jù)中心平均PUE不超過(guò)而產(chǎn)而產(chǎn)生的生的圍二（范圍三范若算力發(fā)展可以打破由傳統(tǒng)化石能源帶來(lái)的碳排放約束、實(shí)現(xiàn)規(guī)模化增長(zhǎng)，由算力驅(qū)動(dòng)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型將極大地賦能各行各業(yè)，通過(guò)與各種降碳技術(shù)結(jié)合，與低碳轉(zhuǎn)型產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)。數(shù)智技術(shù)是實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)的助推器，可以和多種降碳技術(shù)結(jié)合、融入產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，從而顯著提升生產(chǎn)和服務(wù)效率，并推動(dòng)生產(chǎn)方式和消費(fèi)模式向綠色、18優(yōu)化電力市場(chǎng)交易策略、提高收益率，促進(jìn)新能源資產(chǎn)的可持續(xù)投資；在電力輸配端，數(shù)智技術(shù)在電網(wǎng)一二次設(shè)備、發(fā)電機(jī)組和調(diào)度管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用可提高電力調(diào)度的預(yù)判、預(yù)控能力，利用無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等數(shù)智手段進(jìn)輔助企業(yè)和園區(qū)開(kāi)展能效分析和生產(chǎn)環(huán)節(jié)優(yōu)化等。圖表6 實(shí)現(xiàn)碳中和的創(chuàng)新科技體系&192.全球數(shù)據(jù)中心算碳解耦的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)2.1規(guī)劃建設(shè)難以協(xié)調(diào)，基礎(chǔ)設(shè)施落后于算力發(fā)展隨著生成式人工智能的發(fā)展，企業(yè)的算力投資逐步從通用算力轉(zhuǎn)向智能算力，算力需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。相較于GU、FGPA、SICAICPU8GPU3,000X86CPU3508–9PUE1.110,000V100GPUOpenAIGPT-314.8128.7GPT4.01.82.4A100GPU服務(wù)器，90–100在推理階段，耗電量將進(jìn)一步提高。假設(shè)ChatGPT1.955621數(shù)據(jù)中心智算化趨勢(shì)帶來(lái)用電需求的巨幅增長(zhǎng)，加劇了全球電力短缺，也面臨自身可持續(xù)規(guī)?；l(fā)展的瓶頸。據(jù)世邦魏理仕（CBRE）發(fā)布的《2024全球數(shù)據(jù)中心趨勢(shì)》報(bào)告，全球持續(xù)的電力短缺問(wèn)題顯著制約了數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)，北美、歐洲、拉丁美洲和亞太地區(qū)的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商都不得不將獲取電力作為首要關(guān)注。電力基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃周期長(zhǎng)、建設(shè)工程點(diǎn)多面廣，輸配電網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)節(jié)奏往往落后于數(shù)據(jù)中心，大量數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目密集并網(wǎng)容易導(dǎo)致電網(wǎng)接入資源緊張（圖表7），突顯由局部地區(qū)短時(shí)間新增的數(shù)據(jù)中心給電力保供帶來(lái)的壓力。7全球常見(jiàn)情況下，數(shù)據(jù)中心、各類型發(fā)電機(jī)組、輸配電網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)周期對(duì)比大型數(shù)據(jù)中心風(fēng)電水電煤電氣電核電大型變電站0 1 2 3 4 5 10IEA2EIA25%左右。20231,5000.8420303,0004,0007,000232232–5x。2023-20306.7%20302.0%–5.1%。圖表8 中國(guó)數(shù)據(jù)中心用電需求預(yù)測(cè)，2019–2030年億千瓦時(shí)7,5006,5005,5004,5003,5002,50001,000 0

1.1

1.2

1.5

1.6 1.7

2.0 2.4

3.7

%25高情景2015中情景低情景102.95.1 52.0 02019 2020 2021 2022 2023 2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E注：假設(shè)未來(lái)七年全社會(huì)用電量年均增長(zhǎng)率為6.7%。

占全社會(huì)用電量比例(低情景)占全社會(huì)用電量比例(中情景)占全社會(huì)用電量比例(高情景)來(lái)源：中國(guó)信息通信研究院24，中國(guó)電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)25，落基山研究所同時(shí)，數(shù)據(jù)中心呈現(xiàn)大型化和區(qū)域集聚化趨勢(shì)，進(jìn)一步加劇了對(duì)局部地區(qū)電網(wǎng)供電穩(wěn)定性的挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)和商業(yè)模式的發(fā)展，全球數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)形態(tài)已經(jīng)從機(jī)柜租賃轉(zhuǎn)變?yōu)樗懔ψ赓U，要求更高效、集約地部署算力，推動(dòng)了全球大型數(shù)據(jù)中心集約建設(shè)和微小數(shù)據(jù)中心的轉(zhuǎn)型淘汰。根據(jù)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)SynergyResearchGroup20239922024201826在配電網(wǎng)局部過(guò)載、上級(jí)輸電線路阻塞等影響供電穩(wěn)定性和電能質(zhì)量等問(wèn)題。以美國(guó)為例，美國(guó)電力科學(xué)研究院EPRI20234%20304.6%–9.1%（根據(jù)不同情景），80%30%（TDSecurities）弗吉尼亞北部、俄亥俄州新奧爾巴尼市、加州硅谷等數(shù)據(jù)中心集中區(qū)域會(huì)相繼發(fā)生電力系統(tǒng)靈活性和可靠性資源28。的口在和其現(xiàn)狀及未來(lái)預(yù)估存在共均。各家機(jī)構(gòu)估算得到不同機(jī)構(gòu)xi R00年美國(guó)數(shù)據(jù)量達(dá)467增速年50068電%高增長(zhǎng)情數(shù)據(jù)心電量年增長(zhǎng)為0%15到2030圖表9 美國(guó)各州數(shù)據(jù)中心2030年用電量占比預(yù)估及局部地區(qū)潛在電力系統(tǒng)挑戰(zhàn)舉例0%–5% 5%–10% 10%–15% 15%–20% 20+%0%–5% 5%–10% 10%–15% 15%–20% 20+%數(shù)035靠性不可出現(xiàn)電力可靠性不預(yù)計(jì)到2028區(qū)在四種情景下平均%–景下平均為9%7%–3種情伊州數(shù)0限在四種情景下平均–注：各州2030年數(shù)據(jù)中心用電占比數(shù)據(jù)為EPRI報(bào)告中四種情景數(shù)據(jù)的平均值。來(lái)源：TDSecurities29Datacenterdynamics30，EPRI31，落基山研究所在我國(guó)，算力發(fā)展帶來(lái)的用電需求將進(jìn)一步向樞紐集群城市聚攏。2021年發(fā)布的《全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新32對(duì)全國(guó)算力布局進(jìn)行了頂層設(shè)計(jì)，提出了八大國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)xii的十大集群xiii；202320256033。在國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)建設(shè)和承接周邊算力需求溢出的推20196.8%202320.1%20223.234，區(qū)域電網(wǎng)企業(yè)增容和配套電源建設(shè)壓力進(jìn)一步增加。衛(wèi)圖表“東數(shù)西算”工程規(guī)劃的八大樞紐和十大集群數(shù)據(jù)中心用電情況和林格爾集群中衛(wèi)集群慶陽(yáng)集群張家口集群張家口數(shù)據(jù)中心用電量占全社會(huì)用電量比重從20樞紐肅 20196.8%增長(zhǎng)至京津冀3.2倍2023蕪湖集群寧夏樞紐長(zhǎng)三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)集群成渝長(zhǎng)三角重慶全627樞紐相當(dāng)于3口州 280架樞紐2023年韶關(guān)集群社會(huì)用縣城的居民用電樞紐粵港澳樞紐年消耗7千瓦時(shí)電能預(yù)計(jì)約集群 6生.示，新區(qū)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)呈來(lái)源：國(guó)家發(fā)展改革委35，公開(kāi)資料x(chóng)iv，落基山研究所2.2多環(huán)節(jié)能效亟待提升，評(píng)估與建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)缺乏指引能效提升是降低數(shù)據(jù)中心用能的關(guān)鍵手段之一，數(shù)據(jù)中心的IT設(shè)備、制冷系統(tǒng)、供配電系統(tǒng)均有能效提升的巨大潛力。2023PUE1.48，IT67%5%36IT這些技術(shù)共同作用于整體能效提高和能源消耗量的減少?；跀?shù)據(jù)中心能效優(yōu)化的實(shí)際應(yīng)用和最新技術(shù)進(jìn)展，圖6IT20%；通過(guò)采用如內(nèi)部氣流優(yōu)化等冷卻系統(tǒng)優(yōu)化手段，數(shù)據(jù)中心能耗可進(jìn)15%35%T70%。圖表數(shù)據(jù)中心能效提升潛力1009080706050403020100 基準(zhǔn)情景 常規(guī)優(yōu)化情景 極致節(jié)能情IT設(shè)備 制冷系統(tǒng) 供電系統(tǒng) 照明及其他注：基準(zhǔn)情景下數(shù)據(jù)中心的總能耗設(shè)定為100。來(lái)源：廣西大學(xué)37，落基山研究所既有數(shù)據(jù)中心的能效提升問(wèn)題尤為迫切。中小型數(shù)據(jù)中心建設(shè)時(shí)間較早，PUE1.82.0v02311025617%。大型數(shù)據(jù)中心和超大型數(shù)據(jù)中心得益于規(guī)模效應(yīng)，能更高效地分配和使用電力、冷卻和空間等2019PUE1.46。但超大型數(shù)據(jù)中心規(guī)模龐大，能耗總量依然居于高位。低能效數(shù)據(jù)中心亟需進(jìn)行節(jié)能改造、有效降低能源消耗和運(yùn)營(yíng)成本，才能延長(zhǎng)使用壽命以繼續(xù)支持人工智能等新技術(shù)的快速發(fā)展。國(guó)家政策已經(jīng)對(duì)存量數(shù)據(jù)中心的能效推升提出了明確要求。國(guó)家發(fā)展改革委等部門印發(fā)的《數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展專項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃》中明確提出加快推進(jìn)低效數(shù)據(jù)中心節(jié)能降碳改造和“老舊小散”數(shù)據(jù)中心整合改造，結(jié)合現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)要求，逐步淘汰不符合現(xiàn)行強(qiáng)制性國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)要求的落后低效產(chǎn)品設(shè)備。數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)已經(jīng)相對(duì)成熟，但目前推廣節(jié)能技術(shù)存在主要障礙，即數(shù)據(jù)中心建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)中的能效評(píng)估指標(biāo)和相應(yīng)能效措施尚不充分、需要完善。以PUE作為主要評(píng)估指標(biāo)具有較大局限性。PUE為比值指標(biāo)，它不能反映能耗總量的變化，無(wú)法全面衡量數(shù)據(jù)中心的能效水平。僅依靠PUE值評(píng)判，易導(dǎo)致僅關(guān)注數(shù)據(jù)中心輔助設(shè)備（制冷、配電、照明等）的能效變化，而忽視IT設(shè)備自身的節(jié)能潛力。例如，IT設(shè)備利用率通常比較低，如服務(wù)器利用率30%-40%38PUEIT100kW0kW，143kW116kW27kWPUE1.431.4539。實(shí)際上，ITPUE1W2.84W（12）。圖表12 IT設(shè)備能效提升帶動(dòng)數(shù)據(jù)中心整體節(jié)能的能效瀑布原理-1-0.18-0.31-0.04-1-0.18-0.31-0.04-0.14-1.07-0.1-2.84-0.5-1-1.5-2-2.5-3

直流-直流

交流-直流 配

UPS

冷卻 /

總節(jié)能量來(lái)源：維諦技術(shù)40，落基山研究所另一方面，數(shù)據(jù)中心的建設(shè)與管理標(biāo)準(zhǔn)對(duì)能效措施的引導(dǎo)不足。《數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)規(guī)范》中引用了《公共建筑節(jié)能設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》里的圍護(hù)結(jié)構(gòu)熱工設(shè)計(jì)節(jié)能規(guī)定，忽略了數(shù)據(jù)中心與公共建筑在能效要求上的本質(zhì)區(qū)別。公共建筑如辦ITIT（PUE圖表13 我國(guó)現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心標(biāo)準(zhǔn)體系規(guī)劃規(guī)劃設(shè)計(jì)施工調(diào)試驗(yàn)收測(cè)試維護(hù)改造數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目規(guī)范（征求意見(jiàn)稿）準(zhǔn)北京市數(shù)據(jù)中心節(jié)能設(shè)計(jì)規(guī)范等地方標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范G/07-09零碳數(shù)據(jù)中心建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)T/CA301-2021數(shù)據(jù)中心綜合監(jiān)控系統(tǒng)工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)GB/T51409-2020數(shù)據(jù)中心資源利用系列GB32910數(shù)據(jù)中心能效限定值及能效等級(jí)GB40879-2021-2024數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施檢測(cè)與評(píng)價(jià)要求87計(jì)算機(jī)場(chǎng)地安全要求GB/T9361-2011計(jì)算機(jī)場(chǎng)地通用規(guī)范GB/T2887-2011GB/T51314-2018運(yùn)行維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)施數(shù)據(jù)中心G06-04驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)B1421范強(qiáng)制性國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 推薦性國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn) 地方標(biāo)準(zhǔn)來(lái)源：落基山研究所圖表國(guó)家與地方現(xiàn)行數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)中節(jié)能降碳的要求標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別強(qiáng)制E能源放要求效要求用G5國(guó)家級(jí)強(qiáng)制性無(wú)無(wú)無(wú)氣候環(huán)境決定是能設(shè)計(jì)11/T2282地方級(jí)推薦性3邊緣數(shù)據(jù)中心≤1.6再生能源設(shè)施或通過(guò)綠利高可再生能源無(wú)2EC機(jī)等然冷卻和余熱回設(shè)效益最經(jīng)設(shè)導(dǎo)則建地方級(jí)推薦性單項(xiàng)目P1.5陽(yáng)據(jù)無(wú)變?nèi)萘坷鋮s設(shè)制的P應(yīng)要求括但不限于外、密密利、來(lái)源：落基山研究所2.3算力與綠電時(shí)空不匹配，用能低碳化存在顯著障礙在能效提高的基礎(chǔ)上，用零碳綠色電力（簡(jiǎn)稱“綠電”，主要包含風(fēng)電、光伏、水電等）滿足算力用能需求是進(jìn)綠證xvi20242510%40%412017100%64%42還是實(shí)現(xiàn)更細(xì)顆粒度的綠電市場(chǎng)交易，都需要進(jìn)一步考慮算力和綠電的時(shí)間和空間匹配性。（“7×24”穩(wěn)定供應(yīng)的要求。數(shù)據(jù)中心用電要求高電源穩(wěn)定性，用電負(fù)荷呈現(xiàn)“日內(nèi)波動(dòng)小、夏季負(fù)荷大”的特征，然而以風(fēng)電、光伏為代表的新能源發(fā)電則呈現(xiàn)出“日內(nèi)波動(dòng)大、季節(jié)不確定性強(qiáng)”的特征，晚上用電高峰“日落無(wú)光”、夏季常見(jiàn)的“極熱無(wú)風(fēng)”的現(xiàn)象嚴(yán)重影響新能源發(fā)電能力，導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心用電時(shí)間與新能源發(fā)電時(shí)間存在顯著差33150智能算力占比為38%43，略高于我國(guó)整體智能算力占比44，具有一定參考價(jià)值。智能算力占比不斷提高，會(huì)進(jìn)一步加劇數(shù)據(jù)中心用電負(fù)荷的波動(dòng)性與不確定性，舉例而言，對(duì)于人工智能訓(xùn)練任務(wù)來(lái)說(shuō)，其工作負(fù)載隨機(jī)性強(qiáng)且負(fù)載率最高可達(dá)100%，而對(duì)于人工智能線上推理任務(wù)來(lái)說(shuō)，負(fù)載率主要受用戶使用影響，往往在用戶活動(dòng)密集的早上九點(diǎn)至夜間十點(diǎn)時(shí)間段中響應(yīng)量更大。2022年，在國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn)所在省份中，河北、甘肅及寧夏的新能源裝機(jī)占比就已超過(guò)50%，并仍在不斷上升，未來(lái)新能源發(fā)電與數(shù)據(jù)中心用電負(fù)荷時(shí)段性錯(cuò)配、季節(jié)性錯(cuò)配將越來(lái)越明顯。圖表15日內(nèi)和月度張家口風(fēng)光出力曲線及數(shù)據(jù)中心集群負(fù)荷曲線對(duì)比1 張家口日風(fēng)光出力曲線風(fēng)0.20024681012141618202224時(shí)間1 張家口年風(fēng)光出力曲線風(fēng)0.20123456789101112月份1 張家口數(shù)據(jù)中心集群日負(fù)荷曲線0.20024681012141618202224時(shí)間1 張家口數(shù)據(jù)中心集群年負(fù)荷曲線 20220.2 20230123456789101112月份來(lái)源：國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院45、美國(guó)國(guó)家航空航天局MERRA-2數(shù)據(jù)庫(kù)46、落基山研究所入選云服務(wù)企業(yè)在202IaaS市場(chǎng)份額占比超52業(yè)2022年市場(chǎng)份額占比超60%。從空間上來(lái)看，算力需求與綠電資源分布錯(cuò)位，加劇了資源配置挑戰(zhàn)。通過(guò)中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的算力發(fā)展部地區(qū)，形成了明顯的空間資源錯(cuò)配。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，我國(guó)已提出了“東數(shù)西算”規(guī)劃，提出積極推動(dòng)?xùn)|部人工智能模型訓(xùn)練推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、視頻渲染、離線分析、存儲(chǔ)備份等高時(shí)延業(yè)務(wù)向西部遷移，推動(dòng)算力和綠色電48但由于前期規(guī)劃協(xié)調(diào)不足，既有新能源大基地往往已配套了外送計(jì)劃，新能源發(fā)電目前階段并沒(méi)有實(shí)際輸送給當(dāng)?shù)氐臄?shù)據(jù)中心。圖表中國(guó)省份算力發(fā)展指數(shù)及風(fēng)光資源分布圖國(guó)陸地100米高度年平均風(fēng)功率密度分2023年國(guó)陸地100米高度年平均風(fēng)功率密度分2023年國(guó)固定式光伏發(fā)電首年利用小時(shí)數(shù)分2023年算力指數(shù)國(guó)固定式光伏發(fā)電首年利用小時(shí)數(shù)分2023年算力指數(shù)10855.53：發(fā)展算0力應(yīng)用五4950、落基山研究所2.4政策與市場(chǎng)保障有待完善，數(shù)據(jù)中心減碳缺乏推動(dòng)力政策和市場(chǎng)機(jī)制是數(shù)據(jù)中心節(jié)能降碳的關(guān)鍵保障和重要推動(dòng)力。2024首先，針對(duì)數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品（例如算力等）的碳排放披露機(jī)制不足，數(shù)據(jù)中心減碳缺乏來(lái)自政策或市場(chǎng)的直接推動(dòng)力。全球范圍內(nèi)，針對(duì)數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)性披露正從自愿轉(zhuǎn)向強(qiáng)制要求。例如，歐盟的可持續(xù)發(fā)展報(bào)告指令（CorporateSustainabilityReportingDirective,CSRD）51；2023（TheClimateCorporateDataAccountabilityAct），102025202752心披露碳排放的相關(guān)政策，除廣東省碳市場(chǎng)外，數(shù)據(jù)中心尚未納入各級(jí)碳市場(chǎng)，且目前全國(guó)碳市場(chǎng)只考慮范圍一排放，數(shù)據(jù)中心減碳缺少來(lái)自市場(chǎng)的壓力；在滬、深、北三大交易所上市的公司開(kāi)展包括碳排放在內(nèi)的企業(yè)ESG披露仍屬于自愿行為，且仍缺乏統(tǒng)一的規(guī)范指引。其次，數(shù)據(jù)中心和算力產(chǎn)品尚沒(méi)有明確的碳核算方法。開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)中心和算力的碳核算體系，需要解決兩方面問(wèn)題。一方面，需要明確數(shù)據(jù)中心和算力碳排放的核算邊界。數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)方式較為多樣，通?？梢苑譃樽杂性O(shè)施、主T不同的組合方式由此帶來(lái)不同的核算邊界（圖表。同時(shí)，算力對(duì)其他行業(yè)減排的貢獻(xiàn)是否應(yīng)納入算力碳核算邊teste53。同時(shí)，我國(guó)本土數(shù)據(jù)庫(kù)也尚未完全t441夠抵消也具有不確定性。排放因子與相關(guān)能源證書(shū)都會(huì)極大影響碳核算的結(jié)果和效力。圖表17不同運(yùn)營(yíng)控制類型的數(shù)據(jù)中心對(duì)不同主體的排放范圍分配情況xvii數(shù)據(jù)中心設(shè)施運(yùn)營(yíng)類型 IT相關(guān)排放 溫室氣體排放核算范圍基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)排放IT運(yùn)營(yíng)商自有設(shè)施IT運(yùn)營(yíng)商22IT運(yùn)營(yíng)商采用主機(jī)托管IT運(yùn)營(yíng)商23托管商32IT運(yùn)營(yíng)商采用公共云服務(wù)IT運(yùn)營(yíng)商33云服務(wù)運(yùn)營(yíng)商22IT運(yùn)營(yíng)商采用公共云服務(wù)，同時(shí)云服務(wù)運(yùn)營(yíng)商采用主機(jī)托管IT運(yùn)營(yíng)商33托管商32云服務(wù)運(yùn)營(yíng)商23來(lái)源：UptimeInstitute，落基山研究所第三，數(shù)據(jù)中心減碳行動(dòng)缺少金融支持，數(shù)據(jù)中心減碳技術(shù)未明確納入綠色債券支持項(xiàng)目目錄。新建數(shù)據(jù)中心的80的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)方對(duì)于高昂的花54能降碳技術(shù)應(yīng)用。在我國(guó)，目前支持?jǐn)?shù)據(jù)中心深度減排的一些技術(shù)成本高昂，推廣不易。當(dāng)前數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的各55鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)按照市場(chǎng)化法治化原則為數(shù)據(jù)中心節(jié)能降碳改造和用能設(shè)備更新項(xiàng)目提供資金支持。T需，心IT相關(guān)排放指I305.5gce/kWh。實(shí)例：科學(xué)合理的能耗強(qiáng)度計(jì)量機(jī)制對(duì)于數(shù)據(jù)中心發(fā)展至關(guān)重要（圖表（即服務(wù)器租賃費(fèi)用的增加202312GD比重0%53,00057。18各行業(yè)能耗強(qiáng)度（噸標(biāo)煤/0.40.20數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒2021，中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2022，落基山研究所xviii20G20耗折3. 數(shù)據(jù)中心算碳解耦全方位轉(zhuǎn)型路徑3.1協(xié)同六大要素優(yōu)化數(shù)據(jù)中心選址布局?jǐn)?shù)據(jù)中心作為支撐算力發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，其規(guī)劃與布局對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展具有重要影響。數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)需求主要集中在人口和企業(yè)密集的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，對(duì)電力和冷卻資源的需求巨大，而這些地區(qū)的綠電資源往往相對(duì)緊缺。同時(shí)，數(shù)據(jù)中心必須遵守政府的政策法規(guī)要求，管理包括自然災(zāi)害和電力中斷在內(nèi)的多種風(fēng)險(xiǎn)。因此，合理規(guī)劃數(shù)據(jù)中心的布局，對(duì)于確保數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定運(yùn)行、降低運(yùn)營(yíng)成本至關(guān)重要，也是提高能源利用效率、保障數(shù)字經(jīng)濟(jì)低碳可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵之一。通過(guò)全局性、戰(zhàn)略性規(guī)劃，數(shù)據(jù)中心可以在滿足業(yè)務(wù)需求的同時(shí)，優(yōu)化資源配置、降低成本，并減少碳排放和環(huán)網(wǎng)絡(luò)這六大關(guān)鍵要素，以確保技術(shù)可行性、經(jīng)濟(jì)性和節(jié)能降碳。1）算力需求：數(shù)據(jù)中心的選址決策受到算力應(yīng)用場(chǎng)景的直接影響，應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)時(shí)延的要求決定了數(shù)據(jù)中心與用戶的物理距離。數(shù)IoT19xix中有六家在倫敦設(shè)立數(shù)5960。19全球七家最大的云提供商數(shù)據(jù)中心分布來(lái)源：云網(wǎng)絡(luò)安全公司Netskope61，落基山研究所IBM2）綠色電力資源：隨著企業(yè)對(duì)環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展的重視程度不斷提升，選擇數(shù)據(jù)中心的電力來(lái)源成為了企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任和推進(jìn)綠lexential350IT94的受訪者所在企業(yè)愿意為數(shù)據(jù)中心或第三方云服務(wù)供應(yīng)商使用零碳能源或購(gòu)買碳信用支付更多62數(shù)據(jù)中心選址時(shí)可以考慮以下策略：在具有充足的風(fēng)、光、水、核電等零碳電源的地區(qū)建設(shè)數(shù)據(jù)中心，通過(guò)電網(wǎng)獲取綠色電力或者通過(guò)物理連接直接使用綠色電力。當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)較為清潔情況下，可以選擇在當(dāng)?shù)亟ㄔO(shè)數(shù)據(jù)中心，與綠電發(fā)電方簽署購(gòu)售電合同以獲取較低成本的綠色電力。例如，2022年中國(guó)首個(gè)100%清潔能源可溯源綠色大數(shù)據(jù)中心在青海建成投運(yùn)63。青海具有豐富的風(fēng)、光、水等綠電能源，截至2023年底，青海綠電裝機(jī)占比92.8%、發(fā)電量占比84.5%，清潔的電網(wǎng)結(jié)合全國(guó)最低的新能源上網(wǎng)電價(jià)（0.2277/kWh）使得青海發(fā)展算力優(yōu)勢(shì)明顯64。在當(dāng)?shù)鼐哂谐渥愕木G電資源且在政策允許的情況下，數(shù)據(jù)中心可以通過(guò)微電網(wǎng)、源網(wǎng)荷儲(chǔ)、綠電直供等方式獲取綠色電力。2014年，TEL-Rjukan數(shù)據(jù)中心于挪威開(kāi)展建設(shè)，利用附近多個(gè)水電站為自身配備的兩個(gè)獨(dú)立電網(wǎng)提供穩(wěn)定且低成本的電力，實(shí)現(xiàn)100%水電直供數(shù)據(jù)中心65。2024年，美國(guó)能源公司TalenEnergy位于賓夕法尼亞州的Cumulus數(shù)據(jù)中心園區(qū)被亞馬遜AWS收購(gòu)66，該園區(qū)擁有4個(gè)變電站，總電力960Susquehanna核電站直接供電，確保了清潔、可靠的電力供應(yīng)67。在綠電資源稀缺地區(qū)，數(shù)據(jù)中心可以通過(guò)長(zhǎng)距離交易獲取綠電，以期打破地理位置的限制。這種策略依賴于電網(wǎng)的長(zhǎng)距離輸送能力，需要通過(guò)電力交易以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的綠色供電。目前，由于我國(guó)省間輸電通道不足、輸配電網(wǎng)絡(luò)成本較高等問(wèn)題，綠電需求方“買不到”和供給方“賣不掉”的現(xiàn)象仍然存在，省間綠電交易壁壘仍有待進(jìn)一步打通。因此，當(dāng)本地綠電資源不足時(shí)，數(shù)據(jù)中心選址需要優(yōu)先考慮跨省跨區(qū)綠電交易市場(chǎng)活躍、輸電通道較為富余的地區(qū)。在使用綠色電力的同時(shí)，數(shù)據(jù)中心還可采用雙路或多路供電以及使用多種清潔能源互補(bǔ)等方式來(lái)保障用電的安全GreenMuntainSVG1368：100%69。3）自然冷源：自然冷源指的是利用外部自然環(huán)境中的低溫空氣或水來(lái)降低數(shù)據(jù)中心的溫度，從而減少甚至消除對(duì)傳統(tǒng)機(jī)械制冷系統(tǒng)的依賴。充分利用自然冷源的策略方向包括：選擇寒冷或溫和氣候區(qū)，利用低溫的外部空氣直接或間接冷卻數(shù)據(jù)中心。例如貴安數(shù)據(jù)中心集群部署在貴州貴措施包括直接將外部冷空氣引入數(shù)據(jù)中心冷卻IT設(shè)備，冷卻塔利用自然冷卻散熱降溫而不啟用水冷主機(jī)等。選擇氣候干燥的地區(qū)，使用蒸發(fā)冷卻技術(shù)。以烏魯木齊為例，當(dāng)?shù)貙儆诘湫蜏貛Т箨懶愿稍餁夂颍硵?shù)據(jù)中心通過(guò)采用蒸發(fā)冷卻冷水機(jī)組和乙二醇自由冷技術(shù)的新型蒸發(fā)冷卻空調(diào)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了全年完全自然冷卻。這種系統(tǒng)充分利用了室外環(huán)境干空氣能與冬季自然冷源，顯著降低了能耗。在夏季最熱時(shí)期，該數(shù)據(jù)中心的蒸發(fā)冷卻冷水機(jī)組能夠保持出水溫度平均值為14.9℃，而新型蒸發(fā)冷卻空調(diào)系統(tǒng)的COP值達(dá)到6.65，與傳統(tǒng)機(jī)房制冷系統(tǒng)相比，節(jié)能率超過(guò)了60%70。選擇靠近自然水源如江河湖泊的地區(qū)，采用水冷系統(tǒng)進(jìn)行冷卻。例如微軟將數(shù)據(jù)中心部署在蘇格蘭奧克尼群島海岸附近的海面下，利用常年寒冷的海水為數(shù)據(jù)中心散熱。谷歌的芬蘭哈密那數(shù)據(jù)中心選址在寒冷的地區(qū)，100%使用海水對(duì)相關(guān)設(shè)備進(jìn)行散熱。全球首個(gè)商用海底數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目位于海南省陵水黎族自治縣。相較于同等規(guī)模的陸地傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，100個(gè)海底數(shù)據(jù)艙每年能節(jié)省用電總量1.22億千瓦時(shí)、節(jié)省建設(shè)用地面積6.8萬(wàn)平方米、節(jié)省淡水10.5萬(wàn)噸71。圖表20 數(shù)據(jù)中心自然冷源利用示意圖直接自然風(fēng)冷卻入數(shù)據(jù)中心完全或部分替代空調(diào)送風(fēng)直接自然風(fēng)冷卻?對(duì)空氣質(zhì)量要求高?能耗低，節(jié)能率高間接蒸發(fā)冷卻

外部冷風(fēng)通道機(jī)架通道機(jī)架通道數(shù)據(jù)中心

熱交換壁

熱廢氣 冷風(fēng)送風(fēng)冷風(fēng)送風(fēng)?充分利用自然冷源，按需制冷?結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，可靠性高

廢氣 冷凝滴落次級(jí)氣流 主要?dú)饬? 主要?dú)饬?/p>

室外空氣 機(jī)架數(shù)據(jù)中心機(jī)架數(shù)據(jù)中心源冷水熱水自然水冷據(jù)中心進(jìn)行冷卻自然水冷?采用特殊材料技術(shù)防止海水腐蝕來(lái)源：落基山研究所

冷水換熱器熱水在規(guī)劃新建數(shù)據(jù)中心時(shí)，還需要考慮氣候變化的長(zhǎng)期趨勢(shì)和地質(zhì)災(zāi)害的可能性，這對(duì)于確保冷卻策略的長(zhǎng)期有效性至關(guān)重要。為了配合自然冷源的利用，數(shù)據(jù)中心可采用智能控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控室內(nèi)外的溫度和濕度，自動(dòng)調(diào)整冷卻系統(tǒng)的運(yùn)行模式，以提高能效減少能源消耗。同時(shí)，數(shù)據(jù)中心可以應(yīng)用相變儲(chǔ)能材料，將夜晚的冷能儲(chǔ)存起來(lái)白天釋放。此外，通過(guò)利用季節(jié)性氣候變化，在氣候條件適宜時(shí)增加新風(fēng)量或采用季節(jié)性儲(chǔ)冷方法，可以進(jìn)一步降低冷卻系統(tǒng)的能耗。這些措施有助于數(shù)據(jù)中心在面對(duì)未來(lái)幾十年的氣候變化時(shí)，保持其冷卻策略的有效性和安全性。4）余熱利用：余熱是指數(shù)據(jù)中心在運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的廢熱，這些熱量通常由服務(wù)器和相關(guān)設(shè)備產(chǎn)生，需要被冷卻系統(tǒng)排出以保持設(shè)備的正常運(yùn)行。通過(guò)利用吸收式制冷、熱泵系統(tǒng)、熱能儲(chǔ)存以及與區(qū)域供暖系統(tǒng)的結(jié)合，數(shù)據(jù)中心的余熱能夠轉(zhuǎn)化為可用的熱能或電能，實(shí)現(xiàn)能源的再利用。余熱用于供暖和生活熱水最常見(jiàn)，有以下兩種形式。對(duì)于園區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)中心，在規(guī)劃數(shù)據(jù)中心選址時(shí)考慮園區(qū)內(nèi)多種功能建筑的用熱需求，特別是辦公建筑和員工宿舍的供暖和生活熱水需求，實(shí)現(xiàn)余熱精準(zhǔn)匹配利用。數(shù)據(jù)中心余熱的就近利用能夠最小化熱量輸送過(guò)程中的損失，提高能源利用效率。例如，北京某數(shù)據(jù)中心園區(qū)具有數(shù)據(jù)中心、科技大廈、員工宿舍、辦公樓、培訓(xùn)中心及酒店多種建筑形態(tài)，建筑面積30萬(wàn)平方米，采用熱泵機(jī)組對(duì)數(shù)據(jù)中心冷卻水、冷凍水余熱進(jìn)行利用用于園區(qū)供暖和生活熱水，每年減少碳排放量1.3萬(wàn)噸。對(duì)于獨(dú)立的數(shù)據(jù)中心，通過(guò)直接換熱或熱泵與城市供熱管網(wǎng)結(jié)合，可以將數(shù)據(jù)中心的余熱輸送到供熱網(wǎng)的建筑EquinixPA1010,00028℃65℃，并通過(guò)熱交換器將熱水PlaineSaulner1,000202472。此外，園區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)中心在滿足園區(qū)內(nèi)部供熱需求后，仍有剩余廢熱，這部分熱量同樣可與城市供熱管網(wǎng)結(jié)合，進(jìn)一步擴(kuò)大余熱的利用范圍。圖表21 數(shù)據(jù)中心余熱回收示意圖凍 溫水15–25℃冷水10–15℃數(shù)據(jù)中心℃熱泵水℃熱水供水辦公采暖55℃城市熱網(wǎng)來(lái)源：落基山研究所5）土地價(jià)格及政策因素：在考慮建設(shè)數(shù)據(jù)中心時(shí)，土地價(jià)格、地方優(yōu)惠政策、人才招聘難度、政府審批流程及宏觀政策同樣是關(guān)鍵因素。數(shù)據(jù)中心的建設(shè)成本在很大程度上受到土地價(jià)格的影響。土地成本因地區(qū)而異，一些地方政府為了吸引投資，可能會(huì)提供優(yōu)惠的土地價(jià)格。例如，貴州和內(nèi)蒙古等地因其豐富的電力資源和適宜的氣候條件，提供了相對(duì)較低的土地價(jià)格，吸引了包括蘋(píng)果、騰訊、阿里、華為等科技巨頭建設(shè)數(shù)據(jù)中心。此外，不同地區(qū)可能會(huì)提供稅收減免、資金補(bǔ)貼等激勵(lì)措施，這些政策有助于降低數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)成本。根據(jù)賽迪顧問(wèn)的數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)中心電費(fèi)占比可達(dá)總成本的近73備和招聘難度也是選址時(shí)需要考慮的因素，擁有高等教育機(jī)構(gòu)和科研資源的地區(qū)可能更有優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)中心的建設(shè)需要政府的批準(zhǔn)，不同地區(qū)的審批流程和標(biāo)準(zhǔn)可能不同，一些地區(qū)可能對(duì)數(shù)據(jù)中心的能耗和碳排放量有嚴(yán)格的限制。國(guó)家政策對(duì)數(shù)據(jù)中心的科學(xué)選址、合理布局和可持續(xù)發(fā)展有著重要影響。為了促進(jìn)數(shù)據(jù)中心根據(jù)能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)布局、市場(chǎng)發(fā)展、氣候環(huán)境等因素，在全國(guó)范圍內(nèi)布局建設(shè)國(guó)家八大樞紐節(jié)點(diǎn)并發(fā)展十大數(shù)據(jù)中心集群，引導(dǎo)數(shù)據(jù)中心集約化、規(guī)?；?、綠色化發(fā)展。國(guó)家政策對(duì)數(shù)據(jù)中心布局的影響是全方位的，從土地價(jià)格、地方優(yōu)惠政策到人才招聘難度、政府審批流程，再到綠色集約與互聯(lián)互通的導(dǎo)向，都提供了決策支持。6）網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施：隨著云計(jì)算和人工智能等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心對(duì)帶寬的需求持續(xù)增長(zhǎng)，選址應(yīng)當(dāng)考慮到與高速光纖網(wǎng)絡(luò)的距離及網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性，根據(jù)運(yùn)行的應(yīng)用程序類型、預(yù)期數(shù)據(jù)流量和未來(lái)擴(kuò)展計(jì)劃等因素，重點(diǎn)選擇合適的光纜，能夠支持當(dāng)前的數(shù)據(jù)傳輸需求以及未來(lái)潛在的需求。同時(shí)，數(shù)據(jù)中心還需要部署高性能的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，比如高速交換機(jī)和路由器，并采用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，如10GbE、40GbE或100GbE連接，以提升網(wǎng)絡(luò)性能。對(duì)于以下兩類數(shù)據(jù)中心的選址，從帶寬資源規(guī)劃的角度需要注意：對(duì)于需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的服務(wù)，數(shù)據(jù)中心的選址應(yīng)盡可能靠近主要網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商的節(jié)點(diǎn)或互聯(lián)網(wǎng)交換中心，以便利用現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高數(shù)據(jù)處理效率。對(duì)于智算中心，選址時(shí)則需特別關(guān)注光纖網(wǎng)絡(luò)的容量和可擴(kuò)展性。如果某個(gè)地區(qū)的光纖網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)接近飽和，那么即使該地區(qū)其他條件優(yōu)越，也可能不適合作為數(shù)據(jù)中心的選址。此外，數(shù)據(jù)中心的規(guī)劃還應(yīng)考慮數(shù)據(jù)傳輸安全，減少業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險(xiǎn)。例如，采用冗余的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和路徑設(shè)計(jì)，可以減少業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)采用密集的光纖連接網(wǎng)絡(luò)和先進(jìn)技術(shù)提升帶寬，可以保障數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸，確保數(shù)據(jù)中心的高效運(yùn)行。以四個(gè)原則導(dǎo)向協(xié)同六大要素?cái)?shù)據(jù)中心宏觀規(guī)劃選址的決策過(guò)程必須綜合考慮以上多個(gè)關(guān)鍵因素，以確保其布局的合理性和高效性。這一決策過(guò)程是復(fù)雜的，涉及多方面的考量，應(yīng)包括需求、成本、環(huán)境和安全等維度。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的最優(yōu)布局，數(shù)據(jù)中心的選址布局應(yīng)遵循以下四大原則：需求導(dǎo)向：產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平以及地區(qū)信息化程度的深入分析。成本導(dǎo)向應(yīng)充分利用自然冷源，以降低冷卻系統(tǒng)的能耗，從而減少能源成本。綠色導(dǎo)向：環(huán)境的影響。安全導(dǎo)向：數(shù)據(jù)和服務(wù)的安全性不受威脅。除了上述原則之外，數(shù)據(jù)中心的選址布局還需要考慮政策環(huán)境、交通環(huán)境等因素，以確保數(shù)據(jù)中心的長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行和可持續(xù)發(fā)展。通過(guò)科學(xué)合理的布局，數(shù)據(jù)中心不僅能夠更好地服務(wù)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，還能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益的雙贏。22數(shù)據(jù)中心多因素選址策略概覽需求導(dǎo)向成本導(dǎo)向綠色導(dǎo)向安全導(dǎo)向場(chǎng)景用延理距離寬成本端用戶以降低帶以減資源力區(qū)資源以降低供電成本，提高供電中綠色電交易可行、易得區(qū)綠，全、穩(wěn)定中心用電安冷源代部分或全部電力制系統(tǒng)存冷能，用于白天冷卻充分利冷系統(tǒng)依賴對(duì)主動(dòng)制冷系統(tǒng)的如溫濕度的穩(wěn)定性境，利用為有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的能源化激勵(lì)措施率，減少能耗和碳排放源成本合理，以降低營(yíng)成本激勵(lì)措施設(shè)施礎(chǔ)關(guān)注當(dāng)?shù)鼐W(wǎng)絡(luò)資源配延、高頻實(shí)時(shí)交互業(yè)具備靈活的擴(kuò)展能力節(jié)點(diǎn)，降低長(zhǎng)期投資中斷風(fēng)險(xiǎn)障實(shí)時(shí)傳輸來(lái)源：落基山研究所3.2多維度促進(jìn)新建與既有數(shù)據(jù)中心能效提升3.2.1完善新建數(shù)據(jù)中心的能碳評(píng)估與建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)從數(shù)據(jù)中心評(píng)估指標(biāo)角度看，需要在PUE之外構(gòu)建全面的多維度能碳評(píng)估指標(biāo)體系。數(shù)據(jù)中心能碳評(píng)估體系需要綜合考量能源消耗種類、能效水平、碳排放控制等關(guān)鍵維度，為數(shù)據(jù)中心能源消耗和碳排放影響的評(píng)估提供更全23。圖表23全面評(píng)估數(shù)據(jù)中心能碳水平的推薦指標(biāo)評(píng)估對(duì)象說(shuō)明主要評(píng)估指標(biāo)計(jì)算公式能源類型通過(guò)衡量數(shù)據(jù)中心使用可再生能源的比例，促進(jìn)太陽(yáng)能、風(fēng)能等可再生能源的利用，降低對(duì)傳統(tǒng)化石能源的依賴，有助于緩解氣候變化?？稍偕茉蠢寐?RenewableEnergyFactor,REF）REF=數(shù)據(jù)中心使用的可再生能源電量÷數(shù)據(jù)中心總耗電量冷卻效率數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng)通常是除IT30–40CEO冷卻效率比(CoolingEfficiencyRatio,CER）CER=數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)輸出的冷量÷冷卻系統(tǒng)所消耗的電量余熱利用數(shù)據(jù)中心運(yùn)行產(chǎn)生大量余熱，有效利用潛力巨大?？奢斔椭粮浇ㄖ蛏鐓^(qū)用于供暖，減少對(duì)傳統(tǒng)能源依賴；也能用于工業(yè)生產(chǎn)加熱需求或驅(qū)動(dòng)制冷機(jī)為自身及周邊設(shè)施供冷?；厥绽脭?shù)據(jù)中心余熱，可降低能耗、減少碳排放，符合可持續(xù)發(fā)展要求，在提高能源利用效率的同時(shí)，為實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展提供新途徑。能源再利用率(EnergyReuseFactor，ERF）ERF=數(shù)據(jù)中心再利用的能源量÷數(shù)據(jù)中心總能源消耗量碳排放衡量數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)中產(chǎn)生的碳排放量，包括直接排放（如數(shù)據(jù)中心現(xiàn)場(chǎng)燃燒的燃料）和間接排放（如購(gòu)買的電力產(chǎn)生的排放），降低數(shù)據(jù)中心對(duì)氣候變化的影響。碳利用效率(CarbonUsageEffectiveness,CUE）CUE(CO2eq)÷IT(kWh)IT設(shè)備能效IT設(shè)備包括服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。服務(wù)器系統(tǒng)是IT設(shè)備的核心設(shè)備，服務(wù)器用能占IT設(shè)備的80%耗的處理器、節(jié)能型內(nèi)存、高效的電源，以及服務(wù)器虛擬化技術(shù)及能源管理軟件，能夠有效降低服務(wù)器的能耗。IT設(shè)備服務(wù)器能效(ITEnergyEfficiencyofServers,ITEEsv）ITEEsv=IT設(shè)備服務(wù)器處理任務(wù)數(shù)÷服務(wù)器能耗來(lái)源：落基山研究所IT設(shè)備服務(wù)器能效ITEEsv指標(biāo)評(píng)估范圍IT設(shè)備服務(wù)器能效ITEEsv指標(biāo)評(píng)估范圍：子 算力UE：余熱EFPUE指標(biāo)評(píng)估范圍照明及其他備用UPS等制冷系統(tǒng)備用柴油發(fā)電機(jī)供配電系統(tǒng)率REFER指分布式可再生能源網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備存儲(chǔ)與服務(wù)器 電網(wǎng)供電 PUE指標(biāo)評(píng)估范圍 補(bǔ)充指標(biāo)評(píng)估范圍來(lái)源：落基山研究所數(shù)據(jù)中心的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)融入更全面的節(jié)能低碳技術(shù)與管理措施，從源頭上優(yōu)化能源使用和降低碳排放。數(shù)據(jù)中心非IT包括優(yōu)化圍護(hù)結(jié)構(gòu)熱工性能、利用自然冷卻等措施，同時(shí)，采用高效制冷和配電系統(tǒng)以降低設(shè)備能源消耗，以及部署智能化管理系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)能源使用的實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化。2）IT通過(guò)提高算法效率優(yōu)化算力需IT3）-低碳IT3.2.2全面開(kāi)展低能效數(shù)據(jù)中心降碳改造針對(duì)既有數(shù)據(jù)中心的能效提升，應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)中心的實(shí)際情況和需求，制定差異化的改造方案。對(duì)于全面落后的老舊數(shù)據(jù)中心，考慮實(shí)施關(guān)停并轉(zhuǎn)的措施。對(duì)于大型及超大型數(shù)據(jù)中心，節(jié)能改造應(yīng)分階段、分批次細(xì)致實(shí)施，包ITPUE1.5、1.4、1.355604025%、13%7%，155（25）。圖表25 我國(guó)數(shù)據(jù)中心分類節(jié)能改造潛力超大型400萬(wàn)架超大型數(shù)據(jù)中心節(jié)能潛力40億千瓦時(shí)超大型400萬(wàn)架超大型數(shù)據(jù)中心節(jié)能潛力40億千瓦時(shí)00萬(wàn)架3大型中小型110萬(wàn)架6能潛力節(jié)能潛力55億千瓦時(shí)中小型數(shù)據(jù)中心1.210 100 200 300 400 500 600 700 800機(jī)架數(shù)/萬(wàn)架來(lái)源：落基山研究所數(shù)據(jù)中心的節(jié)能降碳改造是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，主要從建筑設(shè)施節(jié)能、IT設(shè)備與軟件系統(tǒng)節(jié)能及可再生能源應(yīng)用三方面入手。ITIT配電系統(tǒng)優(yōu)化制冷技術(shù)革新提高輔助設(shè)備能效自然冷卻圍護(hù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化配電系統(tǒng)優(yōu)化制冷技術(shù)革新提高輔助設(shè)備能效自然冷卻圍護(hù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化提高建筑本體能效數(shù)據(jù)中心碳排放 建筑設(shè)施節(jié)能 IT系統(tǒng)節(jié)能 可生能源應(yīng)來(lái)源：落基山研究所數(shù)據(jù)中心節(jié)能改造需有效應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)、停運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)及跨專業(yè)協(xié)調(diào)挑戰(zhàn)，以確保項(xiàng)目成功并降低對(duì)運(yùn)營(yíng)的影響。為減少數(shù)據(jù)泄露和停運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)，改造方案對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的干擾程度越低，其市場(chǎng)接受度越高。順應(yīng)此市場(chǎng)趨勢(shì)，模塊化IT27）：首先，與所有利益相關(guān)者密切溝通，確保需求與顧慮得到妥善處理；其次，明確關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KI），確保改造目標(biāo)清晰且獲得共識(shí)；再次，設(shè)計(jì)改造方案，執(zhí)行節(jié)能改造，并安裝或采購(gòu)綠色電力設(shè)備；最后，通過(guò)數(shù)據(jù)收集與結(jié)果測(cè)量，驗(yàn)證改造措施是否達(dá)到預(yù)期效果。圖表數(shù)據(jù)中心節(jié)能改造主要流程123123456溝通步驟一來(lái)源：落基山研究所

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減碳電力效果提升數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)者對(duì)節(jié)能改造經(jīng)濟(jì)性的認(rèn)知與評(píng)估能力，對(duì)于推廣降本增效的節(jié)能技術(shù)至關(guān)重要。通常情況下，并認(rèn)可其價(jià)值，運(yùn)營(yíng)者可以運(yùn)用合適的財(cái)務(wù)分析工具，如投資回報(bào)率（ROI）和總擁有成本（TCO）OI型能夠預(yù)測(cè)項(xiàng)目投資的回報(bào)，并助力在多種改造方案中選擇出最具成本效益的方案。與此同時(shí)，TCO模型提供了全生命周期成本的視角，包括初始投資、運(yùn)營(yíng)成本、維護(hù)費(fèi)用及潛在的節(jié)能收益，為評(píng)估節(jié)能改造項(xiàng)目提供了全面的經(jīng)濟(jì)性分析。在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用實(shí)例中，高功率、長(zhǎng)壽命資產(chǎn)的能效提升對(duì)TCO的影響尤為顯著。例如，一10MW的數(shù)據(jù)中心將不間斷電源（UPS）9394%，可以在十年內(nèi)節(jié)省高達(dá)1,000電力效果營(yíng)支出（OpEx）；若效率進(jìn)一步提升到96.5%，節(jié)省的成本可增加到2,500萬(wàn)元（圖表28）74。在實(shí)際應(yīng)用中，ROI和TCO模型可以結(jié)合使用，以更全面地評(píng)估節(jié)能改造項(xiàng)目的潛在價(jià)值。圖表28 數(shù)據(jù)中心關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的使用壽命（左）以及UPS效率與TCO的關(guān)系（右）設(shè)備 使用壽命機(jī)架PDU8–12年設(shè)備 使用壽命機(jī)架PDU8–12年電纜（單根電纜）8–20年）8–20年UPS—大規(guī)模中央供電系統(tǒng)（3000+15–20年UPS—機(jī)架式4–8年電池5–10年遠(yuǎn)程配電面板（RPP）8–12年計(jì)算機(jī)房PDU8–12年電氣開(kāi)關(guān)設(shè)備和變壓器20年以上發(fā)電機(jī)20年以上10,000 6,7005,7006,7005,7003,2002,1002,1002,1008,0007,0006,0005,0004,0003,0002,0001,0000 93% 94%UPS效率

96.5%初始投資支出CapEx 長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)支出OpEx10MW數(shù)據(jù)中心中，UPS100.737576，落基山研究所3.3將數(shù)據(jù)中心打造成大規(guī)模綠色電力消納的創(chuàng)新場(chǎng)景3.3.1實(shí)現(xiàn)多元穩(wěn)定的綠色電力供給在運(yùn)行管理環(huán)節(jié)，最大化數(shù)據(jù)中心的綠電供應(yīng)是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心用能低碳化的重要抓手。29圖表29 四種企業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色電力供應(yīng)的方式分類 方式 描述基于地理位置源項(xiàng)目布式可再生能電量自己使綠電專線直供方直接提供給下級(jí)用戶基于市場(chǎng)交易綠電交易之間簽訂購(gòu)售電合綠證交易中國(guó)REGI-RETGGEC來(lái)源：落基山研究所不斷提高綠色電力供應(yīng)占比。圖表30 數(shù)據(jù)中心四種綠色電力供應(yīng)方式特征對(duì)比方式供應(yīng)規(guī)模供應(yīng)速度經(jīng)濟(jì)性機(jī)制成熟度中國(guó)環(huán)境披露認(rèn)可度國(guó)際生能源項(xiàng)目再均基本均認(rèn)可場(chǎng)外直供專線綠電交易1Si2配下簡(jiǎn)算授權(quán)(U2314議暫時(shí)對(duì)電力購(gòu)買協(xié)綠證交易要求(B)新電池法規(guī)等均不認(rèn)可單獨(dú)的綠證/1星到4。來(lái)源：落基山研究所xx3,00060區(qū)域面積設(shè)有太陽(yáng)能光伏板，則屋頂光伏年發(fā)電量占該數(shù)%4,700,450,000kWPUE1.，綠電專線直供理論上可以突破場(chǎng)內(nèi)安裝面積限制，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的綠電供應(yīng)，而且一般可以減少電力輸配費(fèi)用的支出、經(jīng)濟(jì)性較強(qiáng)，但往往需要明確的政策和市場(chǎng)機(jī)制支持。目前的數(shù)據(jù)中心綠電專線直供案例多采用較為可控的水電和核電資源（3.1TEL-RukanCuulus），但水電、核電均有明顯的地域限制，上述案例很難規(guī)?；茝V。而廣泛分布的風(fēng)光新能源出力存在波動(dòng)性和間歇性特點(diǎn)，和數(shù)據(jù)中心所需的穩(wěn)定供電存在矛盾，往往需要網(wǎng)電或者可調(diào)節(jié)電源作為備用，全綠電直供方案仍需技術(shù)論證。若采用網(wǎng)電作為備用，由于目前試點(diǎn)較少、機(jī)制尚不成熟，數(shù)據(jù)中心需要和電網(wǎng)協(xié)商合理的備用費(fèi)用，或者一同和電網(wǎng)探索算電協(xié)同的新型共享商業(yè)模式、將數(shù)據(jù)中心從被動(dòng)的電力消費(fèi)者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)的電網(wǎng)靈活性資源（詳見(jiàn)下一節(jié)）77。但這都意味綠氫氨醇燃料電池、可再生燃料發(fā)電機(jī)、先進(jìn)核能等創(chuàng)新的電力穩(wěn)定備用零碳技術(shù)方案，促進(jìn)數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的綠電直供。案例：創(chuàng)新的電力穩(wěn)定備用零碳技術(shù)方案20229KineticSolutions1.3MWh的全釩液流電池，以搭配400kW78。2023云數(shù)據(jù)中心配套的鐵鉻液流電池儲(chǔ)能項(xiàng)目成功交付，容量為500kW/4,000kWh，可滿足數(shù)據(jù)中心每天8小時(shí)的削峰填谷需求，同時(shí)也可以在緊急情況下起到電力備用效果79。氫燃料電池：20206250kW10Azure4880。2022PlugPower3MW81可再生燃料發(fā)電機(jī)：2021EvolutionDieselPlus（一種林業(yè)和造紙生產(chǎn)的副產(chǎn)品妥爾油）50減少接近50%的凈二氧化碳排放量82。數(shù)據(jù)中心企業(yè)也在考慮使用可再生氫化植物油（HVO）作為發(fā)電83DigitalRealty84HVO。先進(jìn)核能發(fā)電技術(shù)：近年來(lái)，小型模塊化核反應(yīng)堆（SMR）、核聚變等先進(jìn)核能發(fā)電技術(shù)取得了一系列GreenEnergyPartners計(jì)劃在薩里核電站旁新建304–6250MW85SMR產(chǎn)生的大量熱量和零碳電力接入電解槽，從而電解高溫?zé)崴a(chǎn)生氫氣，實(shí)現(xiàn)了綠電與綠氫的耦合生產(chǎn)。圖表利用小型模塊化核反應(yīng)堆SMR分解水并對(duì)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行供電流程圖先進(jìn)反應(yīng)堆燃料水 高溫蒸汽發(fā)

過(guò)量蒸汽回收

據(jù)中心或接入電網(wǎng)蒸汽渦輪機(jī) 氫燃料/天然氣管線生器過(guò)量蒸汽回收

電解槽

氫燃料 存儲(chǔ)來(lái)源：GreenEnergyPartners86，落基山研究所由于上述場(chǎng)內(nèi)分布式綠電供應(yīng)規(guī)模受限、綠電直供技術(shù)機(jī)制仍不成熟，綠電交易和綠證交易是目前全球領(lǐng)先數(shù)據(jù)中心企業(yè)最常用的實(shí)現(xiàn)綠電消費(fèi)的方式。/場(chǎng)交易機(jī)制，這需要電網(wǎng)、交易中心、政府等相關(guān)方共同建立起常態(tài)化的綠證、綠電交易機(jī)制以及配套綠色環(huán)境權(quán)益的認(rèn)證、核銷等機(jī)制，保證其中綠色環(huán)境權(quán)益的唯一性、權(quán)威性、可溯源性，使其在國(guó)內(nèi)外碳監(jiān)管體系和RE100、STiPPARE-SourceCEBA2014-2023這十年36.1GW77.6GWxxi,8720172024818.41（不含綠電交易綠證）1.588，20241-810元/個(gè)xxii20219202387181億、697億千瓦時(shí)，年均增速達(dá)283%90。2023年中國(guó)綠色電力（綠證）消費(fèi)TOP100企業(yè)中，數(shù)據(jù)中心服務(wù)相891。從國(guó)際環(huán)境權(quán)益認(rèn)證趨勢(shì)考慮，企業(yè)應(yīng)愈發(fā)重視所采購(gòu)綠電和數(shù)據(jù)中心用電的時(shí)空匹配性。主流國(guó)際認(rèn)證規(guī)則中，REDIIGOsIBGs2024GOs92；RE100202493部分領(lǐng)先的數(shù)據(jù)中心企業(yè)正積極推進(jìn)全天候零碳能源采購(gòu)策略，以尋求實(shí)現(xiàn)用電負(fù)荷和所采購(gòu)綠電的時(shí)間匹配度可以達(dá)到小時(shí)級(jí)別，地理匹配度可以達(dá)到綠電的生產(chǎn)和消費(fèi)在同一電網(wǎng)區(qū)域：策略一：根據(jù)負(fù)荷曲線定制PPA2021IronMountain204094目標(biāo)，ronMountanRDnergDrectnergCleartrae95。策略二：購(gòu)買分時(shí)綠電證書(shū)谷歌與M-RETS、APX等機(jī)構(gòu)合作共同開(kāi)發(fā)了基于時(shí)間的能源屬性證書(shū)（T-EACs），并于2021年起在美國(guó)、丹麥、智利等地區(qū)開(kāi)展試點(diǎn)工作。在智利，谷歌與非盈利機(jī)構(gòu)EnergyTag、能源公司ACCIONAEnergia和AESAndes合作開(kāi)展了試點(diǎn)項(xiàng)目，利用至少小時(shí)級(jí)的電力數(shù)據(jù)，將智利數(shù)據(jù)中心每小時(shí)能耗與三個(gè)可再生能源項(xiàng)目的每小時(shí)發(fā)電量進(jìn)行匹配，以滿足100%電力需求同時(shí)核銷對(duì)應(yīng)的I-REC證書(shū)96。AAGreentarrifs,稅務(wù)股權(quán)投資axequityestments,rojectownershp等綠電采購(gòu)方式的貢獻(xiàn)。個(gè)綠證單位對(duì)應(yīng)1,0005.數(shù)字化管理6.認(rèn)證圖表32 全天候零碳能源（24/75.數(shù)字化管理6.認(rèn)證1.構(gòu)建知識(shí)2.評(píng)估可行性4.采購(gòu)合同3.制定路線圖 24/7CFE1.構(gòu)建知識(shí)2.評(píng)估可行性4.采購(gòu)合同3.制定路線圖在挑戰(zhàn)）會(huì)影響會(huì)影響可信度7.傳播濟(jì)數(shù)據(jù)性證書(shū)性證書(shū)從環(huán)境披露的認(rèn)可度來(lái)看，目前自愿市場(chǎng)對(duì)這四種方式基本均認(rèn)可，而強(qiáng)制市場(chǎng)對(duì)基于地理位置的兩種方式有更加偏好的趨勢(shì)。在國(guó)內(nèi)，“104498明確指出，綠證是我國(guó)可再生能源電量環(huán)境屬性的唯一證明，是認(rèn)定可再生能源電力生產(chǎn)、消費(fèi)的唯一憑證。因此單獨(dú)的綠證交易和“證電合一”的綠電交易原則上并無(wú)認(rèn)可差異，均可應(yīng)用于可再生能源電力消納責(zé)任權(quán)重、能耗雙控、高耗能企業(yè)剛性約束等場(chǎng)景。國(guó)際上，RE10、SBTi市場(chǎng)同樣對(duì)綠電、綠證交易并無(wú)認(rèn)可差異，但有望進(jìn)一步要求更細(xì)顆粒度的時(shí)空匹配。強(qiáng)制市場(chǎng)方面，近年來(lái)以歐盟CBAM、新電池法規(guī)為代表的碳壁壘貿(mào)易政策，對(duì)企業(yè)用以抵扣間接排放的綠電供應(yīng)方式提出了更加嚴(yán)格的要求。CBAM和新電池法規(guī)均不認(rèn)可“證電分離”交易的綠證，而新電池法規(guī)目前的征求意見(jiàn)稿中，僅認(rèn)可基于ICT99的七個(gè)行業(yè)之一，因此很可能在后續(xù)政策中采取類似的認(rèn)可方式。3.3.2促進(jìn)算力-電力系統(tǒng)協(xié)同運(yùn)行發(fā)展算力與電力系統(tǒng)的友好互動(dòng)，有利于實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)清潔化和數(shù)據(jù)中心用電低碳化的雙贏效應(yīng)。在全球電力低碳化進(jìn)程中，快速發(fā)展的風(fēng)、光等波動(dòng)性新能源使得電力系統(tǒng)面臨著供需雙重不確定性，亟需更多可觀可控的靈活性資源來(lái)滿足供需平衡。數(shù)據(jù)中心作為用電規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)的用電大戶，有望成為重要的需求側(cè)靈活性來(lái)源。從電網(wǎng)角度而言，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心用電負(fù)荷與電網(wǎng)的友好互動(dòng)，將不僅減輕電網(wǎng)平衡壓力、幫助電網(wǎng)消納更多新能源、進(jìn)一步降低電網(wǎng)排放因子，長(zhǎng)期上看還將減少峰荷機(jī)組投資和延緩輸配線路擴(kuò)容；從數(shù)據(jù)中心角度而言，在電力市場(chǎng)化地區(qū)，新能源發(fā)電量較大時(shí)段的電價(jià)往往較低，如果數(shù)據(jù)中心用電負(fù)荷能夠跟隨電價(jià)信息實(shí)現(xiàn)移峰填谷，還將顯著降低數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)成本，讓數(shù)據(jù)中心以更低成本、更低碳方式實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定供電。IT務(wù)的動(dòng)態(tài)變化，后者則是支持這些任務(wù)的核心設(shè)備的基本能耗。一般數(shù)據(jù)中心的工作負(fù)載可根據(jù)任務(wù)對(duì)處理時(shí)間的靈敏性分為延遲容忍型負(fù)載（離線工作負(fù)載）和延遲敏感型負(fù)載（在線工作負(fù)載）。延遲容忍型負(fù)載：主要由數(shù)據(jù)處理信息復(fù)雜、計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)的任務(wù)組成，能夠容忍一定程度的時(shí)間延遲，而負(fù)載調(diào)度系統(tǒng)會(huì)根據(jù)任務(wù)內(nèi)容確定優(yōu)先級(jí)，將其投入排隊(duì)等待服務(wù)器計(jì)算資源，響應(yīng)時(shí)間主要受資源的空閑情況和其他任務(wù)優(yōu)先級(jí)等因素影響，可能持續(xù)幾分鐘或幾小時(shí)，在一定程度上實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心負(fù)荷的時(shí)間靈活性；延遲敏感型負(fù)載：主要由實(shí)時(shí)任務(wù)組成，對(duì)時(shí)間延遲的敏感型高，而負(fù)載調(diào)度系統(tǒng)會(huì)根據(jù)實(shí)際需要，為重要的在線負(fù)載在異地服務(wù)器或機(jī)房上進(jìn)行冗余備份，在這種情況下，當(dāng)原機(jī)房出現(xiàn)緊急情況時(shí)，負(fù)載調(diào)度系統(tǒng)可以迅速將運(yùn)行指令調(diào)度到備用服務(wù)器上繼續(xù)處理，或者調(diào)度到不同地理位置上的數(shù)據(jù)中心，從而實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心負(fù)荷的空間靈活性。圖表33總結(jié)了數(shù)據(jù)中心主要的時(shí)間與空間靈活性來(lái)源以及和網(wǎng)荷互動(dòng)的特性。在滿足某計(jì)算任務(wù)對(duì)計(jì)算資源和數(shù)據(jù)資源需求的條件下，負(fù)載調(diào)度管理系統(tǒng)可以按照一定目標(biāo)，更改工作負(fù)載的處理計(jì)劃，將部分可調(diào)工作負(fù)載從負(fù)載高峰時(shí)段推遲到低谷時(shí)段，或?qū)⒉糠重?fù)載轉(zhuǎn)移到其他服務(wù)器上處理。利用這種運(yùn)行靈活性，數(shù)據(jù)中心能夠成為電力系統(tǒng)需求側(cè)重要的可調(diào)資源，不僅可以為電網(wǎng)提供小時(shí)級(jí)的調(diào)峰以及分鐘內(nèi)的調(diào)頻等輔助服務(wù)，而且可以參與電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度、機(jī)組組合等運(yùn)行規(guī)劃過(guò)程，從而實(shí)現(xiàn)算電協(xié)同調(diào)度100。此外，在算力電力友好互動(dòng)和協(xié)同調(diào)度中，除了算力工作負(fù)載靈活性外，制冷、備用電源等系統(tǒng)亦可提供可觀的靈活性。例如，調(diào)節(jié)制冷系統(tǒng)、蓄冷系統(tǒng)等設(shè)備，利用數(shù)據(jù)中心機(jī)房的熱慣性、供冷網(wǎng)絡(luò)的熱慣性，通過(guò)分布式也可有效提升算力用能綠色化水平。圖表33 數(shù)據(jù)中心電力需求側(cè)時(shí)間與空間靈活性來(lái)源一覽負(fù)荷類別主要設(shè)備負(fù)荷占比 調(diào)控方式 時(shí)間靈活性 空間靈活秒級(jí) 分鐘級(jí) 小時(shí)級(jí) 日級(jí) 日級(jí)以上IT系統(tǒng)負(fù)荷存儲(chǔ)與服務(wù)器～50%在線工作負(fù)載調(diào)度xxiii離線工作負(fù)載調(diào)度xxiv服務(wù)器用電管理制冷系統(tǒng)負(fù)荷空調(diào)、供冷網(wǎng)站～30%溫度調(diào)節(jié)，利用熱慣性備用電源柴油發(fā)電機(jī)N/A啟停，功率調(diào)節(jié)儲(chǔ)能系統(tǒng)N/A充放策略優(yōu)化來(lái)源：華北電力大學(xué)101，落基山研究所數(shù)據(jù)中心內(nèi)部工作負(fù)載和能源系統(tǒng)的靈活調(diào)度，而區(qū)域?qū)蛹?jí)算電協(xié)同調(diào)度則是多個(gè)數(shù)據(jù)中心之間的協(xié)同靈活調(diào)度。34（1）園區(qū)級(jí)算電協(xié)同調(diào)度對(duì)于園區(qū)算電協(xié)同調(diào)度，首先需要構(gòu)造數(shù)據(jù)中心內(nèi)部高效、低碳的供能體系，在保證算力用電可靠性要求前提下，通過(guò)集中負(fù)荷管理、替換低效供冷方式等優(yōu)化數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的供能結(jié)構(gòu)，以及在供能側(cè)引入可再生能源，從而實(shí)現(xiàn)高效低碳用能、降低建設(shè)與運(yùn)營(yíng)成本；其次數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商需要發(fā)掘數(shù)據(jù)中心的靈活調(diào)節(jié)能力，根據(jù)計(jì)算負(fù)載特性，通過(guò)調(diào)控邏輯耦合性較弱的計(jì)算負(fù)載作為靈活性資源，在不影響業(yè)務(wù)邏輯的前提下使其用能自動(dòng)匹配電碳市場(chǎng)信號(hào)、可再生能源出力特性，從而進(jìn)一步降低用能成本、提高綠電使用占比、減少碳排放。一些園區(qū)已經(jīng)開(kāi)始采用智能化的能源管理系統(tǒng)和算力調(diào)度系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和分析能源和算力的使用情況，并根據(jù)需求進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度。例如，某些園區(qū)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)服務(wù)器負(fù)載的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，從而能夠提前調(diào)整能源供應(yīng)，提高能源利用效率。但園區(qū)算電協(xié)同調(diào)度涉及到多個(gè)系統(tǒng)的協(xié)同工作，包括能源供應(yīng)此外，在數(shù)據(jù)中心實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，數(shù)據(jù)中心園區(qū)內(nèi)各類設(shè)備運(yùn)行一體，在不影響數(shù)據(jù)中心用能可靠性的前提下，如何準(zhǔn)確地將與業(yè)務(wù)邏輯耦合性較弱的部分靈活性資源實(shí)時(shí)識(shí)別井獨(dú)立控制也是一大難題。器或機(jī)房上進(jìn)xxiv源。（2）區(qū)域級(jí)算電協(xié)同調(diào)度隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的擴(kuò)大和電力需求的日益增長(zhǎng)，區(qū)域級(jí)算電協(xié)同調(diào)度逐漸成為智能電網(wǎng)和數(shù)據(jù)中心能源管理中的關(guān)鍵問(wèn)題。區(qū)域級(jí)算電協(xié)同調(diào)度的特點(diǎn)體現(xiàn)在其廣域協(xié)同、多數(shù)據(jù)中心調(diào)度以及跨區(qū)域的能源和算力資源優(yōu)化管理。它涉及多個(gè)地理分布的數(shù)據(jù)中心，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算負(fù)載和電力消耗，在廣域范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)資源共享和最優(yōu)配置。這種調(diào)度不僅需要考慮電力供需平衡，還需協(xié)調(diào)各數(shù)據(jù)中心間的計(jì)算任務(wù)分配，尤其是在應(yīng)對(duì)電價(jià)波通過(guò)參與需求響應(yīng)、調(diào)頻等輔助服務(wù)、現(xiàn)貨市場(chǎng)等市場(chǎng)機(jī)制優(yōu)化能源成本，提升經(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)實(shí)現(xiàn)算力價(jià)格和電力價(jià)格的交叉關(guān)聯(lián)。未來(lái)，算電協(xié)同調(diào)度還可以進(jìn)一步響應(yīng)分時(shí)分區(qū)動(dòng)態(tài)電網(wǎng)排放因子等碳信號(hào)，以精確降低數(shù)據(jù)中心用電帶來(lái)的碳排放。圖表34 算力-電力協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行全球案例參與電網(wǎng)輔助服務(wù)（愛(ài)爾蘭）2022Enel分）EirGridDS3

削峰填谷（中國(guó)）2022調(diào)峰輔助服務(wù)市場(chǎng)信號(hào)，將南通數(shù)據(jù)中心的部分搜索業(yè)務(wù)和推薦業(yè)務(wù)負(fù)載遷移至由張北數(shù)據(jù)中心，對(duì)應(yīng)相關(guān)電力負(fù)荷約100150基于碳強(qiáng)度的負(fù)荷調(diào)節(jié)（美國(guó)）2023ElectricityMaps所在地區(qū)小時(shí)級(jí)別的電網(wǎng)排放因減排。

緊急需求響應(yīng)（日本）衡難度。提高資產(chǎn)收益的同時(shí)，降低電網(wǎng)平據(jù)中心提供需求響應(yīng)解決方案，在UPSSocomec衡難度。提高資產(chǎn)收益的同時(shí)，降低電網(wǎng)平據(jù)中心提供需求響應(yīng)解決方案，在UPSSocomec德國(guó)）1.8倍（到64小時(shí)）。來(lái)源：阿里巴巴102，丹麥ElectricityMaps公司103，微軟104，德國(guó)能源署105，英特爾106，落基山研究所整理3.4推動(dòng)政策和市場(chǎng)機(jī)制保障數(shù)據(jù)中心節(jié)能降碳數(shù)據(jù)中心的節(jié)能降碳需要政策的引導(dǎo)與支撐。在有效的碳排放披露機(jī)制和金融手段支持下，以明確的碳核算與評(píng)價(jià)體系為基礎(chǔ)，由政府政策、金融機(jī)構(gòu)、采購(gòu)數(shù)據(jù)服務(wù)的下游企業(yè)協(xié)同發(fā)力產(chǎn)生激勵(lì)和約束機(jī)制。首先，應(yīng)完善數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品（例如算力等）的碳排放披露機(jī)制，推動(dòng)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行碳排放披露，加強(qiáng)數(shù)據(jù)中心碳管理。上市公司和大型企業(yè)、有算力采購(gòu)需求的公共部門或下游企業(yè)（即算力或數(shù)據(jù)服務(wù)的使用方）可以針對(duì)上游數(shù)據(jù)中心企業(yè)提出更加明確的碳要求，在助力自身環(huán)境目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的同時(shí)，自下而上推動(dòng)整個(gè)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)鏈的脫碳。以上市公司和大型企業(yè)碳排放披露為抓手，推動(dòng)數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商以及相關(guān)企業(yè)進(jìn)行碳排放披露。國(guó)際上，上市ESG數(shù)據(jù)中心企業(yè)通常為大型企業(yè)且已上市。以我國(guó)為例，頭部前三的企業(yè)以及前五的數(shù)據(jù)中心企業(yè)所占市場(chǎng)份額總和分別高達(dá)50.1%和59.5%107，且均為上市公司。針對(duì)數(shù)據(jù)中心行業(yè)的上市公司提出強(qiáng)制碳排放披露要求可以覆蓋較大范圍的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行碳排放披露，推動(dòng)其率先進(jìn)行節(jié)能降碳，并為中小型數(shù)據(jù)中心提供經(jīng)驗(yàn)和示范，輻射帶動(dòng)全行業(yè)的碳排放披露。下游企業(yè)或公共部門應(yīng)對(duì)低碳算力提出采購(gòu)需求，推動(dòng)數(shù)據(jù)中心企業(yè)的降碳。全球云計(jì)算服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模近年來(lái)呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)，20236,000108，預(yù)計(jì)未來(lái)幾年還將持續(xù)快速增長(zhǎng)。越來(lái)越多企業(yè)傾向于從第三方購(gòu)買云算力服務(wù)，而非自建數(shù)據(jù)中心。同時(shí)，政府部門的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也帶來(lái)了迅速增長(zhǎng)的政府算力采109，我國(guó)政務(wù)云市場(chǎng)迅速增長(zhǎng)，2023794.5202250%110。這一趨勢(shì)下，算力服務(wù)的下游買方應(yīng)提出對(duì)低碳算力的明確采購(gòu)要求。歐盟聯(lián)合研究中心（JRC）2020111中建議公共機(jī)構(gòu)在購(gòu)買云服務(wù)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)中心提出PUE、可再生能源使用以及制冷劑GWP等要求，推動(dòng)上游數(shù)據(jù)中心減排。企業(yè)還可以通過(guò)與托管商或云服務(wù)簽訂合約，明確其供應(yīng)商所提供的算力或數(shù)據(jù)服務(wù)的碳排放限值；政府和公共部門可以將碳排放相關(guān)指標(biāo)納入政府采購(gòu)需求標(biāo)準(zhǔn)，如《數(shù)據(jù)庫(kù)政府采購(gòu)需求標(biāo)準(zhǔn)》等112。在綠色數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)中納入碳排放指標(biāo)。當(dāng)前，全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)中心相關(guān)的可持續(xù)認(rèn)證體系大致可以分為兩類，LEEDBREEAM；另一類是專門針對(duì)數(shù)據(jù)中心的認(rèn)證體系，如歐盟數(shù)據(jù)中心準(zhǔn)則（EUCodeofConductforDataCentres）以及我國(guó)的《國(guó)家綠色數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》。然而，這些認(rèn)證以能源效率和可持續(xù)性指標(biāo)為主，碳排放并未成為數(shù)據(jù)中心認(rèn)證的主流指標(biāo)。將碳排放指標(biāo)納入數(shù)據(jù)中心可持續(xù)認(rèn)證體系能夠有效推動(dòng)數(shù)據(jù)中心的降碳管理。案例：綠色數(shù)據(jù)中心認(rèn)證推動(dòng)我國(guó)綠色數(shù)據(jù)中心發(fā)展2015524635）、申報(bào)流程等。另外，我國(guó)也不斷發(fā)布更新《國(guó)家綠色數(shù)據(jù)中心先進(jìn)適用產(chǎn)品目錄》，與綠色數(shù)13了我國(guó)數(shù)據(jù)中心的節(jié)能降碳，2023年度國(guó)家綠色數(shù)據(jù)中心PUE平均值已從2020年的1.44降至約1.26。圖表35 我國(guó)國(guó)家綠色數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系能源高效利用單位信息流及儲(chǔ)能利用下降水平源利用智慧管控水平科學(xué)布局集約建設(shè)集約建設(shè)水平綠色低碳發(fā)展水資運(yùn)維水平平綠色化改造提升情況算力資源高效利用網(wǎng)絡(luò)資）信息系統(tǒng)能效及單位能耗產(chǎn)出水平來(lái)源：工業(yè)和信息化部，落基山研究所其次，建立和完善數(shù)據(jù)中心碳核算體系是數(shù)據(jù)中心碳管理的基礎(chǔ)。明確數(shù)據(jù)中心范圍三碳排放核算、確定不同主體和所有權(quán)結(jié)構(gòu)的碳排放劃分、利用數(shù)據(jù)平臺(tái)完善數(shù)據(jù)收集與管理以及國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)銜接是數(shù)據(jù)中心碳核算體系建設(shè)需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。數(shù)據(jù)中心碳排放計(jì)量方法學(xué)的設(shè)計(jì)應(yīng)著重明確范圍三碳排放的計(jì)量方法。由于范圍三溫室氣體排放的計(jì)量涉及相關(guān)方多、計(jì)量難度較大，數(shù)據(jù)中心碳核算方法需要主要解決范圍三核算問(wèn)題。數(shù)據(jù)中心范圍三溫室氣體排放9（36）。確定范圍三核算來(lái)源及排放數(shù)據(jù)是一大難點(diǎn)，突破這一問(wèn)題能有助提高碳排放報(bào)告的準(zhǔn)確性。圖表36數(shù)據(jù)中心范圍三溫室氣體排放源11及服務(wù)商品云服務(wù)）2資本貨物T3相關(guān)活動(dòng)和能源4和配送輸）能即電力制然） ?和過(guò)上運(yùn)鐵路航空55廢棄物生的廢水管理物管理6商務(wù)差旅7員工通勤酒店住宿公共交通如遠(yuǎn)程辦公）租賃建筑物8資產(chǎn)租賃中心空間管數(shù)據(jù)9資產(chǎn)租賃單租戶數(shù)據(jù)中心來(lái)源：施耐德114，落基山研究所數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)方應(yīng)積極采用數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理平臺(tái)（DCIM），以規(guī)范能碳數(shù)據(jù)的采集、處理和交流流程。DCIMDCIM推動(dòng)數(shù)據(jù)中心碳核算標(biāo)準(zhǔn)的國(guó)際對(duì)接。鑒于全球互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展及國(guó)際上基于氣候變化的關(guān)稅政策，為應(yīng)對(duì)跨境數(shù)據(jù)服務(wù)及其碳排放問(wèn)題，數(shù)據(jù)中心及算力產(chǎn)品的碳排放核算標(biāo)準(zhǔn)需與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)接軌。ISO20228（CUE）》國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，將碳使用效率定為關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，用于量化數(shù)據(jù)中心使用階段的碳排放量。我國(guó)在構(gòu)建數(shù)據(jù)中心碳核算體系時(shí)，應(yīng)充分考慮與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)接，同時(shí)注重本土碳排放因子數(shù)據(jù)庫(kù)的建立與國(guó)際互認(rèn)。此外，還需要加強(qiáng)綠色金融工具在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的應(yīng)用。需要建立市場(chǎng)化、專業(yè)化的綠色金融運(yùn)作和監(jiān)管模式，鼓勵(lì)符合條件的銀行開(kāi)發(fā)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)中心綠色信貸產(chǎn)品，并通過(guò)將數(shù)據(jù)中心節(jié)能降碳技術(shù)納入綠色債券支持目錄等方式為金融支持?jǐn)?shù)據(jù)中心項(xiàng)目提供指引。政府還應(yīng)支持?jǐn)?shù)據(jù)中心企業(yè)通過(guò)發(fā)行綠色債券、開(kāi)展資產(chǎn)證券化等方式優(yōu)化融資結(jié)構(gòu)115。數(shù)據(jù)中心企業(yè)應(yīng)設(shè)立明確的可持續(xù)發(fā)展關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，如碳排放目標(biāo)，并通過(guò)設(shè)立綠色金融框架，有效追蹤和管理其資金使用，確保其與可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)保持一致，吸引投資者并降低融資成本。開(kāi)發(fā)創(chuàng)新綠色金融工具，為綠色數(shù)據(jù)中心節(jié)能降碳技術(shù)的應(yīng)用提供多樣化的資金支持。多樣化創(chuàng)新的綠色金融工具能針對(duì)不同的數(shù)據(jù)中心能效提升應(yīng)用場(chǎng)景，提供更加定制化的融資服務(wù)。放眼全球數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算領(lǐng)EquinixDigitalRealtyNabiaxAtosIT綠色債券（GreenBond）以及可持續(xù)發(fā)展掛鉤貸款（SustainableLinkedLoan,SLL）是當(dāng)前應(yīng)用在數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目中的最主流的兩類綠色金融工具，其中綠色債券需要與特定的項(xiàng)目綁定（如新建綠色數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目），而SLL（如電源利用效率PUE）掛鉤。另外，也可以考慮在數(shù)據(jù)中心改造項(xiàng)目中探索合同能源管理等模式，引入節(jié)能服務(wù)公司等第三方，解決既有數(shù)據(jù)中心能效改造項(xiàng)目中高初始投資的問(wèn)題，并實(shí)現(xiàn)多方共贏。GreenMarkGoldusDCestDC4xvKmChanGreenMarklatnu。案例：綠色金融工具支持綠色數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目Sngel擴(kuò)充綠色債券項(xiàng)目目錄，為金融支持綠色數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目提供指引。綠色項(xiàng)目和綠色領(lǐng)域的專業(yè)性目錄清單是專門用于界定和遴選符合各類綠色債券支持和適用范圍的工具，能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)、企業(yè)和上市公司等市場(chǎng)主體發(fā)行綠色債券募集資金提供更加明確的指引，也能為各級(jí)地方政府制定綠色債券激勵(lì)機(jī)制、出臺(tái)相關(guān)配套政策提供參考。數(shù)據(jù)中心節(jié)能是多個(gè)子系統(tǒng)節(jié)能和多項(xiàng)技術(shù)集成應(yīng)用的結(jié)果（37），應(yīng)鼓勵(lì)金融政策將這一技術(shù)系統(tǒng)納入綠色金融支持項(xiàng)目清單中。預(yù)制模塊化建設(shè)技術(shù)、低碳建筑材料、廢舊電子設(shè)備回收利用等幫助數(shù)據(jù)中心全生命周期減排的技術(shù)也應(yīng)納入綠色投融資目錄，最大程度支持?jǐn)?shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)全生命周期零排放。直流供電系統(tǒng)全閃存存儲(chǔ)高效UPS直流供電系統(tǒng)全閃存存儲(chǔ)高效UPS智融電力模塊網(wǎng)絡(luò)設(shè)備節(jié)能無(wú)損數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)重刪壓縮預(yù)制模塊化建設(shè)技術(shù)預(yù)制模塊化數(shù)據(jù)中心解決方案供配電高效信息設(shè)備節(jié)能智能化行級(jí)模塊低碳建材技冷卻高成技術(shù)產(chǎn)品智能微模塊余利用液冷技術(shù)蒸發(fā)冷卻生智能化余熱回收氟泵精密空調(diào)利用技術(shù)運(yùn)維管理空調(diào)背板墻··風(fēng)冷流場(chǎng)優(yōu)化數(shù)字變頻技術(shù)智能化模塊分布式新能源集中式新能源水電儲(chǔ)能（A的數(shù)據(jù)中心運(yùn)·制能控制系統(tǒng)來(lái)源：節(jié)能與綜合利用司116，落基山研究所xxv 4.賦能綠色智慧未來(lái)：算碳解耦行動(dòng)建議規(guī)劃選址—統(tǒng)籌考慮多方面因素優(yōu)化數(shù)據(jù)中心選址布局優(yōu)先選擇風(fēng)、光、水等零碳電力資源富集的地區(qū)建設(shè)數(shù)據(jù)中心，通過(guò)使用當(dāng)?shù)厍鍧嶋娋W(wǎng)、電力直供、微電網(wǎng)等方式就近使用綠色電力。當(dāng)?shù)乜稍偕茉促Y源稀缺時(shí)，優(yōu)先考慮擁有跨省跨區(qū)綠電交易市場(chǎng)的地區(qū)，通過(guò)市場(chǎng)方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心綠電供應(yīng)?？紤]到可再生能源出力不穩(wěn)定性，還可以結(jié)合雙路或多路供電以及多種能源互補(bǔ)以保障數(shù)據(jù)中心用電的安全、穩(wěn)定。充分考慮自然冷源：優(yōu)先選擇氣候寒冷或溫和的地區(qū)，以便利用室外低溫空氣進(jìn)行冷卻。優(yōu)先選擇靠近自然水源的地區(qū)如江河湖海，便于實(shí)施高效的自然水冷系統(tǒng)。將自然冷源技術(shù)與智能控制系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)節(jié)，提高冷卻效率。結(jié)合自然冷源與傳統(tǒng)冷源構(gòu)建可靠的制冷系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)中心穩(wěn)定運(yùn)行。挖掘余熱利用潛力：在園區(qū)內(nèi)規(guī)劃數(shù)據(jù)中心時(shí)，優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)中心周邊建筑的用熱需求，實(shí)現(xiàn)余熱的精準(zhǔn)對(duì)