《基于AI的金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能技術(shù)研究報告》

目 錄一研究景及標(biāo) 1（）研背景 1（）研目標(biāo) 4二體系構(gòu)及鍵技術(shù) 6（）體架構(gòu) 6（）關(guān)技術(shù) 8三全生周期理 17（）規(guī)設(shè)計 18（）建改造 19（）運維護 21（）智優(yōu)化 22四應(yīng)用索 24（）智機房計 25（）暖系統(tǒng)控 27（）綠算力度 34五金融據(jù)中綠色能AI技應(yīng)用估 37（）總原則 37（）分定義 39（）分維度 40六未來望 46參文獻 48V一、研究背景及目標(biāo)（一）研究背景數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能發(fā)展背景2020920302060據(jù)統(tǒng)計，我國數(shù)據(jù)中心年用電量已占全社會用電總量的2.5左PUEPUE2025PUE1.5PUEPUE2.0202012202154（發(fā)改高技〔2020〕192220709號中國人民銀行發(fā)布《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025》（銀發(fā)〔201〕335號，要求打造新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，建設(shè)綠科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟組織會員單位共同編制并發(fā)布金融業(yè)綠色數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)中心智能化應(yīng)用背景2021“加強能源供給保障92021（201—203年（2076號5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等應(yīng)用需求為牽技術(shù)的應(yīng)一是智能建設(shè)與規(guī)劃。在數(shù)據(jù)中心規(guī)劃和建設(shè)階段，利用BIM二是智慧能源管理。通過管理系統(tǒng)實時監(jiān)控電力使用情況，三是先進冷卻技術(shù)。采用液冷、浸沒式冷卻等高效冷卻技術(shù)，提高熱量管理效率，適應(yīng)高密度計算環(huán)境的要求。四是智能監(jiān)控與管理五是安全運行保障。利用機器學(xué)習(xí)算法分析設(shè)備健康狀態(tài)，AIDDoS六是智能化設(shè)備設(shè)施。智能配電單元（PDU）和不間斷電源（UPS）系統(tǒng)，確保電力的高效分配和連續(xù)性，防止電力中斷對七是合規(guī)與風(fēng)險管理。通過智能化管理平臺實時監(jiān)控和記錄（二）研究目標(biāo)AIAI綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用水平的評估指標(biāo)和評估方法。體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)研究4AI3AI技術(shù)評估方法研究。AI二、體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)AIAI（一）體系架構(gòu)AI1行、數(shù)據(jù)初步處理、IDC息采集，包括各類硬件、移動終端等。圖1金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用體系架構(gòu)AIAI評估及統(tǒng)計分析展現(xiàn)。AI通過基于AI的管理，金融數(shù)據(jù)中心能夠不斷優(yōu)化設(shè)備調(diào)度和能源利用，提高數(shù)據(jù)中心的能效和節(jié)能水平，降低運營成本，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。管理流程主要包括以下6部分。一是數(shù)據(jù)采集上傳二是算法模型生成AIAI三是節(jié)能策略下發(fā)AI四是策略執(zhí)行反饋。在端、邊統(tǒng)一部署邊緣系統(tǒng)，策略執(zhí)行五是節(jié)能成效評估。云端系統(tǒng)統(tǒng)一管理所有節(jié)能策略，通過六是節(jié)能成效納管。對于通過自主和合同能源方式進行的節(jié)或根據(jù)數(shù)據(jù)中心實際情況對接能耗數(shù)據(jù)（動環(huán)或第三方節(jié)能系統(tǒng)（二）關(guān)鍵技術(shù)AI（AGAI算法優(yōu)化服務(wù)器運行策略和電力分配，AIGC人工智能AI是一種模擬人類智能的技術(shù)，通過機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理等方法，使計算機能夠?qū)W習(xí)、推理和自我糾正。AI技術(shù)能夠從大量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分智能資源調(diào)度AI能耗管理和優(yōu)化。通過機器學(xué)習(xí)模型分析歷史能耗數(shù)冷卻系統(tǒng)優(yōu)化。通過實時監(jiān)控數(shù)據(jù)中心的溫度分布，故障預(yù)測和預(yù)防維護。通過監(jiān)控設(shè)備運行狀態(tài)，分析AI生成式人工智能生成式人工智能（ArtificialIntelligenceGeneratedContentAIGC)利用人工智能技術(shù)來自動生產(chǎn)內(nèi)容，其發(fā)展可以2050發(fā)展，AIGCAIGCAIAIGCAI在數(shù)據(jù)中心的綠色節(jié)能應(yīng)用中，AIGCAIGC心綠色節(jié)能的具體需求和環(huán)境條件生成一系列基礎(chǔ)設(shè)施節(jié)能設(shè)計方案?？紤]因素包括物理布局、冷卻系統(tǒng)配置、電源分配等，AIGCAIGC需求時自動增效，在低需求時啟用節(jié)能模式。AIGCAIGC中心的實時負(fù)載情況，AIGCAIGC和使用情況，生成不同的節(jié)能模式，如低流量時段的節(jié)能模式，AIGC邊緣計算理任務(wù)從核心數(shù)據(jù)中心節(jié)點轉(zhuǎn)移到更接近數(shù)據(jù)源的邊緣數(shù)據(jù)中技術(shù)架構(gòu)邊緣計算技術(shù)架構(gòu)主要由以下幾部分構(gòu)成。邊緣節(jié)點。邊緣節(jié)點是邊緣計算的基礎(chǔ)，包括邊緣服IoT邊緣網(wǎng)絡(luò)。邊緣網(wǎng)絡(luò)是連接邊緣節(jié)點的通信網(wǎng)絡(luò)，主核心數(shù)據(jù)節(jié)點。核心數(shù)據(jù)節(jié)點是邊緣計算的支撐，負(fù)終端設(shè)備。終端設(shè)備是邊緣計算的數(shù)據(jù)源，包括智能技術(shù)特點低延遲。邊緣計算將計算和存儲資源靠近數(shù)據(jù)源和終數(shù)據(jù)本地化。邊緣計算技術(shù)將數(shù)據(jù)處理和存儲移到邊高可靠性。邊緣計算采用分布式的架構(gòu)模式，將計算資源優(yōu)化。邊緣計算通過在終端設(shè)備附近部署邊緣節(jié)應(yīng)用領(lǐng)域邊緣計算技術(shù)在各個領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。邊緣計算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的結(jié)合可以智能交通。邊緣計算可以實現(xiàn)交通數(shù)據(jù)的實時處理和決策。通過在道路邊緣部署邊緣節(jié)點，可以實時監(jiān)控交通狀況，優(yōu)化交通信號和路況預(yù)測，提高交通效率和交通安全。工業(yè)自動化。邊緣計算技術(shù)可以應(yīng)用于工業(yè)自動化領(lǐng)增強現(xiàn)實。邊緣計算可以提供增強現(xiàn)實應(yīng)用所需的計大數(shù)據(jù)技術(shù)環(huán)節(jié)大數(shù)據(jù)技術(shù)是一項綜合性的技術(shù)，涉及數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理和分析等多個環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)采集。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過各種方式采集數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)存儲。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供靈活、可擴展的數(shù)據(jù)存儲NoSQL數(shù)據(jù)處理。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供高效的數(shù)據(jù)處理方法，包數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供多樣化的數(shù)據(jù)分析方法，技術(shù)特點大量性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可處理海量的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化多樣性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可處理不同類型的數(shù)據(jù)，包括文實時性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可處理高速生成的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)實價值性。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過深入挖掘數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，包括經(jīng)濟金融、醫(yī)療保健、電子商務(wù)和智能制造等。金融行業(yè)。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從市場數(shù)據(jù)、用戶交易記醫(yī)療保健。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從病例數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像和基因組數(shù)據(jù)等方面分析疾病的發(fā)病原因、治療方法和預(yù)防策略，為醫(yī)療機構(gòu)和病患提供個性化的醫(yī)療解決方案。電子商務(wù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從用戶行為數(shù)據(jù)、產(chǎn)品評價和市場競爭數(shù)據(jù)等方面分析用戶需求、產(chǎn)品特征和市場趨勢，為電子商務(wù)平臺提供個性化的商品推薦和精準(zhǔn)營銷。智能制造。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備運行三、全生命周期管理AIAIAIAI源浪費。同時，AIAI解決設(shè)備故障，保證數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定運行。同時，AIAI（一）規(guī)劃設(shè)計（2022—2025集、記錄報警、演示趨勢以及能耗分析等功能。同時提供滿足AIAIAI消耗等，以實現(xiàn)最佳的運行效率和資源利用。AI基于AI的綠色節(jié)能規(guī)劃應(yīng)用可以在以下幾方面發(fā)揮作用。分析數(shù)據(jù)中心的歷史能源消耗數(shù)據(jù)，溫度和空調(diào)控制?；跀?shù)據(jù)中心的實時溫度和濕度數(shù)據(jù)，利用機器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)中心的能耗AIAI據(jù)中心的能源效率，滿足快速發(fā)展的數(shù)字化需求。（二）建設(shè)改造通過將AI1.實施內(nèi)容設(shè)備安裝。安裝數(shù)據(jù)中心智能控制設(shè)備，傳感器、控制器等，構(gòu)建完整的硬件架構(gòu)，實現(xiàn)底層的硬件支持。聯(lián)網(wǎng)調(diào)試。將各類數(shù)據(jù)中心制冷設(shè)備、用電設(shè)備、智測試。數(shù)據(jù)采集。實現(xiàn)各類數(shù)據(jù)采集、記錄功能。分析建模。根據(jù)采集的數(shù)據(jù)，建立相關(guān)的各類能耗模型。節(jié)能控制。通過AI技術(shù)對該數(shù)據(jù)中心歷史數(shù)據(jù)、能耗模型分析求解，并輸出調(diào)整策略。2.實現(xiàn)功能AIAI智能預(yù)測?；诤Ａ繗v史數(shù)據(jù)，使用A及基礎(chǔ)數(shù)學(xué)模型，實現(xiàn)機房發(fā)熱量預(yù)測。數(shù)據(jù)可視化。圖形化操作界面，數(shù)據(jù)采集、節(jié)能分析及空調(diào)調(diào)控完全可視化。全流程自動化。機房發(fā)熱采集及空調(diào)調(diào)控策略，全程自動化實現(xiàn)，無須人工干預(yù)。精準(zhǔn)實時調(diào)控7×24節(jié)能效果自動調(diào)優(yōu)。算法輸出策略，模型學(xué)習(xí)反饋效果，進行自動學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)，實現(xiàn)閉環(huán)控制的持續(xù)改進。3.實現(xiàn)目標(biāo)系統(tǒng)更節(jié)能。通過AI大數(shù)據(jù)分析，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深信息更安全。AI系統(tǒng)部署在客戶現(xiàn)場，數(shù)據(jù)保存在客戶本地系統(tǒng)，信息更安全?？刂聘煽?。精準(zhǔn)預(yù)測數(shù)據(jù)中心能效情況，控制策略經(jīng)AI（三）運行維護AIAIAI智能機器人建設(shè)“無人機房”的重要方法。設(shè)備資產(chǎn)管理。主要包括基于物聯(lián)網(wǎng)的接觸式U位級定位RFIDU設(shè)備配件在庫房的位置信息等是數(shù)據(jù)中心智能化運維的基礎(chǔ)之一。AI能效調(diào)優(yōu)I負(fù)載的能耗與制冷系統(tǒng)的能耗相互關(guān)IT負(fù)載層與基礎(chǔ)設(shè)施層的跨層統(tǒng)/（包括負(fù)載、借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法對ITIT負(fù)載在內(nèi)的多個因素與數(shù)據(jù)中心總能耗或者數(shù)據(jù)中心PUE之間的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對數(shù)據(jù)中心的總能耗或者PUE進行預(yù)測，從而對輸入的控制因素進行優(yōu)化。負(fù)載智能調(diào)度IT（四）智能優(yōu)化通過數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)等先進技術(shù)不斷優(yōu)化金融數(shù)據(jù)中心的能源消耗、服務(wù)質(zhì)量和資源利用，以指導(dǎo)決策者進行金融數(shù)據(jù)中心的優(yōu)化和升級，提高性能和效益。1.系統(tǒng)調(diào)優(yōu)功耗優(yōu)化。通過分析金融數(shù)據(jù)中心各個設(shè)備的能耗情資源利用優(yōu)化。通過對金融數(shù)據(jù)中心資源利用和需求熱力管理。通過實時監(jiān)測數(shù)據(jù)中心的溫度、濕度等參負(fù)載預(yù)測與調(diào)度。通過對金融數(shù)據(jù)中心負(fù)載情況的預(yù)效能指標(biāo)監(jiān)測。設(shè)計和監(jiān)測數(shù)據(jù)中心的能效指標(biāo)，比PUE2.管理應(yīng)用設(shè)備采購與能效評估。在采購設(shè)備時，考慮能效評估設(shè)備部署和調(diào)整。在設(shè)備的部署過程中，要考慮最佳節(jié)能模式和智能控制。利用設(shè)備的節(jié)能模式和智能控定期維護和更新。進行定期的設(shè)備維護，包括清潔、數(shù)據(jù)刪除與回收。在設(shè)備退役之前，進行安全的數(shù)據(jù)刪除以保護數(shù)據(jù)隱私。資產(chǎn)管理和退役規(guī)劃。建立完備的資產(chǎn)管理體系，及四、應(yīng)用探索AI暖通系統(tǒng)調(diào)控和綠色算力調(diào)度3持可持續(xù)發(fā)展。AI（一）智慧機房設(shè)計AIAI3DCFDAIBIM3D80時間，顯著提升生產(chǎn)效率?；贏I的數(shù)據(jù)中心機房建設(shè)是指采用BIM技術(shù)和AI技術(shù)實BIMBIMBIM吊裝高度、周邊道路環(huán)境，按照實際尺寸建立BIMBIM（如燈具等，可直接通過模型導(dǎo)出材料設(shè)備明細(xì)表；對于以長（BIMAIAI針對不同數(shù)據(jù)中心，可以設(shè)置不同的輸入變量和輸出變量，ITPUEITAIAI（二）暖通系統(tǒng)調(diào)控AIV-BOXAI/自動調(diào)整，有效降低暖通制冷系統(tǒng)能耗，進而降低整體能效指標(biāo)。1.設(shè)計原則基于AI的暖通調(diào)控系統(tǒng)設(shè)計原則如下。智能性與精確性AI實用性與經(jīng)濟性。堅持實用、經(jīng)濟原則是系統(tǒng)的重要因素之一，從系統(tǒng)目標(biāo)和業(yè)主實際需求出發(fā)，選擇具有先進性、先進性與成熟性。采用目前主流的、先進的、成熟的開放性與標(biāo)準(zhǔn)性。系統(tǒng)將是一個完全開放性的軟件系可靠性與穩(wěn)定性。系統(tǒng)具備極高的可靠性和容錯性，保在發(fā)生意外故障和突發(fā)事件時，系統(tǒng)都應(yīng)保持正常運行狀態(tài)。安全性與保密性。網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)，必須措施，保證平臺高效、可靠、安全地運行。擴展性與維護性。系統(tǒng)需嚴(yán)格遵循模塊化的結(jié)構(gòu)方式輯來編制。應(yīng)采用開放式接口（OpenAPI）方式，方便和第三方（Appstudio）架構(gòu)設(shè)計系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計從采集層和智能控制中心兩方面來考慮。采集層（水壓、壓差等）、電能參數(shù)（總能耗、IT）、末端精密空調(diào)運行參數(shù)及室內(nèi)外環(huán)境參數(shù)（溫度、濕度）。采集層需要具備以下功能。采集數(shù)據(jù)監(jiān)測和告警。應(yīng)能夠監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，并生成告警信息。遠(yuǎn)程控制日志數(shù)據(jù)采集。采集層還負(fù)責(zé)收集系統(tǒng)運行的日志數(shù)據(jù)。這些日志數(shù)據(jù)對故障排除、性能分析和安全審計等方面非常重要。數(shù)據(jù)解析和標(biāo)準(zhǔn)化實時監(jiān)控和告警。采集層需要對基礎(chǔ)設(shè)施的配電設(shè)備進行實時監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)異常情況并生成告警。這可以包括設(shè)備故障、性能異常、能耗異常等方面的監(jiān)測和告警功能。數(shù)據(jù)存儲。采集層需要將采集到的數(shù)據(jù)進行存儲，以備后續(xù)數(shù)據(jù)安全和權(quán)限控制。采集層需要確保采集到的數(shù)據(jù)的安全數(shù)據(jù)存儲和傳輸。采集層將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶罄m(xù)的數(shù)據(jù)儲格式，以及確保數(shù)據(jù)的可靠性和一致性。智能控制中心4數(shù)據(jù)層算法層算法層的目標(biāo)是從治理后的參數(shù)映射至預(yù)置的機理模型，AI法及專家經(jīng)驗根據(jù)實時數(shù)據(jù)分析并輸出暖通制冷系統(tǒng)運行診斷指導(dǎo)運維人員發(fā)現(xiàn)問題。算法層需要具備數(shù)據(jù)預(yù)處理、故障診斷、性能優(yōu)化的能力。決策層決策層生成節(jié)能調(diào)優(yōu)策略通過人工修改確認(rèn)后下發(fā)執(zhí)行或自主下發(fā)實現(xiàn)自動化控制。從而實現(xiàn)自動化的最優(yōu)決策和響應(yīng)。應(yīng)用層建設(shè)內(nèi)容AIAIoTAIBAPUEAI節(jié)能調(diào)優(yōu)業(yè)務(wù)AI節(jié)能調(diào)優(yōu)業(yè)務(wù)包含集成調(diào)優(yōu)服務(wù)、策略推理服務(wù)及AI節(jié)能模型庫，如圖2所示。圖2暖通業(yè)務(wù)AI節(jié)能調(diào)優(yōu)系統(tǒng)示意圖集成與調(diào)優(yōu)服務(wù)。一是數(shù)據(jù)匯聚，通過集成專業(yè)子系統(tǒng)（BA）及部署采集網(wǎng)關(guān)補充監(jiān)控點位的方式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心運行數(shù)據(jù)的實時采集，5/次。二是策略下發(fā)，接收策略推理服務(wù)輸出的最佳制冷策略，并下發(fā)至專業(yè)子系統(tǒng)執(zhí)行。AI型，結(jié)合實時的運行參數(shù)（如制冷設(shè)備運行參數(shù)、冷卻水/冷凍水溫度、壓力、流量、IT負(fù)載率、室內(nèi)外環(huán)境參數(shù)等），分析并輸出最佳執(zhí)行策略。AI節(jié)能模型庫。識別并抽取海量采集數(shù)據(jù)中影響PUE≥96.5?？刂颇Ｊ较到y(tǒng)提供自動和手動兩種工作模式。自動控制模式。BAAI/溫度/壓制指令的仍遵循BA系統(tǒng)自行控制。手動控制模式AIBA式切換、旁通、充放冷等操作。監(jiān)測調(diào)節(jié)過程中的狀態(tài)變化。AI節(jié)能調(diào)優(yōu)過程AI方案設(shè)計及實施。評估數(shù)據(jù)中心現(xiàn)有系統(tǒng)設(shè)計、輸出PUEPUE節(jié)能優(yōu)化BA賦能服務(wù)。數(shù)據(jù)中心節(jié)能原理培訓(xùn)、PUE訓(xùn)、PUE持續(xù)優(yōu)化。專家定期巡檢、系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化。（三）綠色算力調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)路徑面向應(yīng)用環(huán)節(jié)的綠色計算解決方案關(guān)鍵技術(shù)路徑如下。通過綠色觀測和優(yōu)化體系，持續(xù)探測工作負(fù)載的資源消耗并進行資源優(yōu)化。通過池化等技術(shù)手段把異構(gòu)服務(wù)器算力歸一，以標(biāo)準(zhǔn)通過實踐平臺工程和配置代碼化高效快速地進行資源彈性伸縮，提高運維效率和業(yè)務(wù)峰值活動支撐能力。Serverless具體實施路徑異構(gòu)服務(wù)器管理3CPUCPUCPUCPU圖3不同硬件芯片的算力歸一化示意圖統(tǒng)一調(diào)度API工作負(fù)載性能優(yōu)化擎等綠色計算能力實現(xiàn)存儲增效。AIAIAI綠色數(shù)據(jù)中心洞察與度量（ContinuousProfiling）CPU五、金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用評估（一）總體原則金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用評估應(yīng)遵循以下總體原則。綠色低碳源節(jié)約、環(huán)境友好和生態(tài)保護。全面考量量化評估客觀公正擾。持續(xù)改進作的依據(jù)，不斷提高綠色節(jié)能水平。1標(biāo)準(zhǔn)分類標(biāo)準(zhǔn)名稱標(biāo)準(zhǔn)分類標(biāo)準(zhǔn)名稱發(fā)布組織主要內(nèi)容國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T32910.3—2016數(shù)據(jù)中心資源利用3國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫準(zhǔn)化管理委員會給出數(shù)據(jù)中心的電能能效等級及影響電能能效的因素，規(guī)定了電能能效的測量方法與計算方法。GB40879—2021中心能效限定值及能效等級國家市場監(jiān)督管理總局、國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會規(guī)定了數(shù)據(jù)中心的能效能級與技術(shù)要求、統(tǒng)計范圍、測試與計算方法GB50378—2014建筑評價標(biāo)準(zhǔn)住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部規(guī)定了對建筑綠色性能評價的方法。綠色數(shù)據(jù)中心建筑評價技術(shù)細(xì)則住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部作為國家標(biāo)準(zhǔn)《綠色建筑評價標(biāo)準(zhǔn)》（GB/T50378—2014）GB/T 51366—2019住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部規(guī)定了建筑物碳排放計算方法。團體標(biāo)準(zhǔn)T/CCUA 011—2021數(shù)據(jù)中心綠色等級評價中國計算機用戶協(xié)會針對數(shù)據(jù)中心的能耗、IT。標(biāo)準(zhǔn)分類標(biāo)準(zhǔn)名稱標(biāo)準(zhǔn)分類標(biāo)準(zhǔn)名稱發(fā)布組織主要內(nèi)容指標(biāo)。YD/T24412013聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心技術(shù)及分級分類標(biāo)準(zhǔn)中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會規(guī)定了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心在可靠性、綠色節(jié)能和安全性三個方面的分級分類的技術(shù)要求規(guī)定了數(shù)據(jù)中心在資源占用、能效及排放方面YD/T24422013聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心資源占用、能效及排放技術(shù)要求和評測方法中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會（IT設(shè)備及其他設(shè)備）理等方面。本標(biāo)準(zhǔn)適用于數(shù)據(jù)中心的規(guī)劃、設(shè)計、建設(shè)、運維和評估T/DZJN17-2020微型數(shù)據(jù)中心技術(shù)規(guī)范中國電子節(jié)能技術(shù)協(xié)會規(guī)定了綠色微型數(shù)據(jù)中心的分類、要求和測試方法。（二）分級定義基于AI的金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能等級可劃分level1級規(guī)劃級、level2級規(guī)范級、level3級集成級、level4級優(yōu)化級、level5級引領(lǐng)級，如圖4所示。綠色節(jié)能等級水平由level1級到level5級，每增加一級，監(jiān)控的精細(xì)度及機房設(shè)備調(diào)控能力均隨之增加，人工參與程度逐級減少，系統(tǒng)在不同階段將逐步分圖4金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能分級示意圖（三）分級維度AI2表2金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用等級指標(biāo)及描述序號指標(biāo)一、能源利用智慧管控水平1能源高效利用電能使用效率測得的連續(xù)一年內(nèi)數(shù)據(jù)中心總耗電與數(shù)據(jù)中心IT設(shè)備耗電的比值。2設(shè)計指標(biāo)達標(biāo)情況連續(xù)一年內(nèi)數(shù)據(jù)中心實際使用能源資源利用水平與設(shè)計水平比較。3IT設(shè)備負(fù)荷使用率連續(xù)一年內(nèi)實際使用功率與機柜標(biāo)稱使用功率的比值。4可再生能源使用比率連續(xù)一年內(nèi)使用可再生能源電量與數(shù)據(jù)中心總耗電的比值。5水資源利用效連續(xù)一年內(nèi)水資源消耗量與數(shù)據(jù)中心序號指標(biāo)率總耗電的比值。6節(jié)能技術(shù)應(yīng)用制冷系統(tǒng)風(fēng)冷選用能效限定值及國家標(biāo)準(zhǔn)評定能效指標(biāo)在節(jié)能評價值以上。7水冷國家標(biāo)準(zhǔn)評定能效指標(biāo)在節(jié)能評價值以上。8供配電系統(tǒng)選用能效限定值及能效等級國家標(biāo)準(zhǔn)評定達到能效等級達到能效1級。9信息化管理系統(tǒng)可實時監(jiān)視各系統(tǒng)設(shè)備的運行狀態(tài)及工作參數(shù)，可實時顯示各系統(tǒng)及主要設(shè)備對能源、資源的使用情況，并提供智能化分析功能。10其他設(shè)備除上述系統(tǒng)以外設(shè)備采用了節(jié)能技術(shù)，并取得了較好的節(jié)能效果。11能源綠色管理能源使用管控具有能耗統(tǒng)計分析制度，結(jié)合氣候環(huán)境、自身負(fù)載變化和運營成本等因素對關(guān)鍵系統(tǒng)的運行方式進行優(yōu)化調(diào)整。12基礎(chǔ)設(shè)施定期進行檢查和維護。13對降低能耗設(shè)置有明確的、不斷提高的發(fā)展目標(biāo)。14水資源使用管控結(jié)合氣候環(huán)境和自身負(fù)載變化、運營成本等因素不斷調(diào)整用水策略，減少水資源消耗。15損壞管件應(yīng)及時更換，防止破管、滲水、漏水現(xiàn)象的發(fā)生。16節(jié)能診斷自愿接受節(jié)能診斷服務(wù)，并依據(jù)診斷序號指標(biāo)結(jié)果開展有實效的節(jié)能、節(jié)水等綠色技術(shù)改造。17第三方測評由具有CNAS、CMA資質(zhì)的第三方機構(gòu)進行評測并出具符合CNAS、CMA要求的相應(yīng)檢測報告。18附加分項電器電子產(chǎn)品有害物質(zhì)限制使用管理物理界限內(nèi)的電器電子產(chǎn)品符合《電器電子產(chǎn)品有害物質(zhì)限制使用管理辦法》相關(guān)規(guī)定。19廢舊電器電子產(chǎn)品處理對廢舊電器電子產(chǎn)品進行識別，并有具體再利用措施。20廢棄物管理充分識別并依照國家及地方相關(guān)管理規(guī)定建立有相關(guān)處理制度，廢棄物產(chǎn)生及處理過程有完整記錄。21綜合能源利用可再生能源電力消納、綠色電力證書消費、余熱回收、電池梯級利用等綜合能源所發(fā)電力總和與數(shù)據(jù)中心總耗電的比值。二、智能運維程度22數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)建模對運維數(shù)據(jù)的層次化架構(gòu)、數(shù)據(jù)對象及數(shù)據(jù)關(guān)系進行標(biāo)準(zhǔn)化定義及線上化持續(xù)管理的能力。23元數(shù)據(jù)管理對數(shù)據(jù)及信息資源描述性信息的管理，形成管理目錄的能力。24數(shù)據(jù)采集通過技術(shù)手段獲取原始運維數(shù)據(jù)的能力。25數(shù)據(jù)加工對運維數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、聚合、脫敏的能力。26數(shù)據(jù)存儲存儲海量離線與實時運維數(shù)據(jù)的能序號序號指標(biāo)力。27質(zhì)量管理對運維數(shù)據(jù)在計劃、獲取、存儲、共享、維護、應(yīng)用、消亡等階段存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，進行識別、度量、監(jiān)控、預(yù)警、處置的能力。28數(shù)據(jù)服務(wù)運維數(shù)據(jù)消費接口及自服務(wù)的能力。29數(shù)據(jù)安全利用技術(shù)管理手段，對運維數(shù)據(jù)安全風(fēng)險的防范和處置的能力。30分析決策數(shù)據(jù)探索對海量、多源和異構(gòu)的運維數(shù)據(jù)，通過查詢、篩選、整合、分析等手段，有效認(rèn)識和處理運維數(shù)據(jù)的能力。31特征提煉對運維數(shù)據(jù)進行特征提取、生成、評估、選擇和提煉的能力。32分析決策規(guī)則應(yīng)用、模型建立、模型訓(xùn)練、模型推理的能力。33可視化將信息轉(zhuǎn)化成數(shù)字化圖形，通過多媒體技術(shù)和交互接口，有效展示運維信息，實現(xiàn)人機交互的能力。34安全可信對可能影響運維場景目標(biāo)實現(xiàn)的風(fēng)險進行識別、評估、規(guī)避，保障分析決策過程和結(jié)果有效的能力。35自動控制接入管控構(gòu)建連接運維對象或運維服務(wù)的通道，實現(xiàn)控制運維對象或管理服務(wù)調(diào)服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲、云資源和基礎(chǔ)環(huán)境等IT的操控能力：對運維工具的自動化服務(wù)能力進行整合及管控，對外提供統(tǒng)、序號序號指標(biāo)一服務(wù)的能力。36安全管控通過技術(shù)手段對用戶身份、用戶權(quán)限自動化任務(wù)進行合法性認(rèn)證、合規(guī)性檢查，并生成滿足管理、審計要求的相關(guān)記錄的能力。37過程管控通過操作、服務(wù)的編排實現(xiàn)各項運維活動的串接與管控，提升運維活動效率的能力。38執(zhí)行管控利用自動化技術(shù)或手段，安全高效地以自動化方式執(zhí)行運維操作并驗證結(jié)果，以及在異常情況下運維人員可對執(zhí)行活動進行干預(yù)的能力。