芯耀
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在前文《智算中心设计的关键考量与核心要素分析》中提到智算中心设计需要考虑的因素包括可扩展性和成本，除此之外还需考虑电力产出率。
电力产出率，是在项目电力引入容量资源明确下，对电力与制冷架构、系统能效比较后，计算出电力容量中完全用于的 IT 设备容量的比例系数，一般是为1/峰值PUE。实际设计中有机柜上架利用同时系数或者电力同时利用率，为 1/ 峰值 PUE/ 同时系数，其单位为最大规划IT容量-kW/（市电 kVA* 功率因数PF）。电力产出率是数据中心规划设计和运营中一个重要的经济性指标，它反映了给定的项目电力资源和空间条件下，可利用或可售卖的最大IT设备容量，直接关系到数据中心的能效和成本效益。
电力产出率受技术架构方案的影响，包括冗余配置数量、节能设备系统性能参数影响，还受项目所在地方区域的室外干湿球温度、室内IT设备的 SLA 温湿度标准；对于液冷数据中心中还包括风冷液冷比例等因素影响；另外，消峰填谷技术，如蓄冷和储能，可以通过在电力需求低时储存能量，在高峰时段释放能量，从而提高有限资源条件下的电力产出率；最后，对于不同的用户而言，对于性价比追求和 IT 设备的使用运行调度能力差异，IT 设备用电率存在差异，比如 0.8、0.9、1.0 等同时数据参考值，也是重要影响因素，当然，对于同等类型需求比较，可以选择系数为1进行非差异性对比。
为简化智算中心液冷系统的电力产出率分析，我们按照中国典型工况进行对比分析。对于IT设备同时系数选择为 1，电力架构选择一级和三级的变压器、95% 的常规交流 UPS 和 97% 的高效UPS或高压直流电源以及综合效率98.5%的巴拿马直流电源（不考虑 2N 和 DR 架构中常态负载率 40-70% 中的效率差异变量）；风冷液冷比例选择 100%：0%、50%：50%、30%：70%和90%：10% 四种比例；制冷系统选择典型的水冷冷冻水冷机系统、间接蒸发冷却空调或带喷淋蒸发冷的氟泵空调系统（主要体现极限工况下各制冷系统的能耗差异）；电力系统在 10KV 侧在电力系统架构配置相关功率因数矫正设备后功率因数均为 0.98~0.99；对于室内的温湿度标准均选择为冷通道 25℃ 热通道 37℃、湿度 30-60% 作为基准。
如下表格模型计算中，主要计算不同的效率电气制冷设备选型下典型的 10MVA 外电下的IT产出量和电力产出率（极限用电量下全部用光的场景，该部分可以参考该电力产出率和配置调整细节进行精算）。
表1 不同电力架构模型下的电力产出率
基于如上表格中项目案例的容量模型，可以得出，对于相同的规划架构方案下，使用高效设备选型和整定更好的功率因数，可以提高IT产出容量和电力产出率，配电架构选择常规效率的变压器与 UPS 对比高效巴拿马电源系统对比，结合高效的冷机冷却系统，电力产出率可以差异 10% 以上。
AI 算力在不断提升功率，从风冷解决方案变迁到液冷解决方案，风冷液冷比例不同，下表中从 0%—50%—70%—100% 液冷比例的典型工况进行计算，在此计算模型下，固定电力系统架构下的电力产出量不变，从而主要比较风冷液冷比例下电力产出率差异。
表2 不同风液比和制冷方案下的电力产出率
如上表所示，在电力架构模型产出容量不变的模型下，因为风冷液冷比例差异，电力负荷产出率差异高达 17.6%，即采用高比例液冷，可以减少制冷负荷占比，可以大幅提高电力产出率。
此外，为用户IT设备使用率的同时系数、电池充放电的计算是否为变压器超载容量范围，均属于数据计算的名义范畴而非实际能力提升，比如机柜产出同时系数 0.9，实际是布置机柜数量×功率×同时系数=最大电力产出量，此时最大电力产出量不变和功率不变情况下，只是因为同时系数计算而增加了机柜的布置数量。
最后，基于项目中实际应用场景以及当前储能系统的发展，使用分布式储能系统进行削峰填谷，是一种变相的提升电力产出率的解决方案。比如当一天中最热的几个小时内，采用增加储能电池的方式进行消除因室外气温提升造成的制冷系统功耗峰值，从而可以将引入的电力系统更多的用于产出IT设备容量，实际提升电力产出率。
图 分布式储能系统削峰填谷示意图
总结一下，提升电力的产出率也就是降低峰值PUE，包括如下解决方案：
高效高性能电源设备：选用高效的变压器和不间断电源（UPS）系统，例如效率高达 99.5% 的一级能效变压器和效率 98.5% 的巴拿马直流电源等，可以减少在电力传输和转换过程中的能量损耗。配置功率因数矫正设备，尽量让电力系统功率因数 PF 接近 1。减少电源传输路径或者提升电压减少整个系统环节中的传输损耗。
提升制冷系统能效：采用极端工况下的高效制冷技术，如间接蒸发冷却空调、喷淋蒸发冷氟泵空调或高供回水温度的水冷冷机系统，提升制冷系统的能效，降低制冷系统能耗。要注意的是，降低制冷系统峰值功率，并不代表该系统全年的运行功耗也是最低的，在实际运营中需要考虑自然冷却的系统和运行管理。
精准控制室内温湿度：选择较高的室内温湿度标准，如冷通道 25~27℃ 热通道 37~39℃、湿度 30 - 60% 进行控制，避免过度制冷或加湿，减少能源浪费。尤其是在液冷数据中心，当IT 设备允许耐受更高的温湿度而不会影响 IT 设备部件性能时，放宽温湿度标准（如部分高温服务器允许 29~31℃ 进风）利于提升电力产出率。
合理配置风冷液冷比例：根据实际需求和设备特点，选择合适的风冷液冷比例，尤其是在 IT 设备部件成本可接受情况下，尽量提升液冷的比例。
应用消峰填谷技术：利用蓄冷和储能设备，在电力需求低谷时储存能量，高峰时段释放，平衡电力使用，提高电力产出率。
运营管理：采用系统监控平台，进行算力资源调度，在室外高温期间减少作业，而在非高温期间提升负载，即利用好同时系数的运营管理，实际将电力设备配置冗余备份做好，提升实际电力产出率的利用效率。
文章节选自《智算中心液冷技术发展报告（2024 版）》
该报告深入分析液冷技术在智算中心的应用现状、技术发展和未来趋势。旨在为智算中心的规划和建设提供参考，帮助行业同仁更好地理解和应用液冷技术，推动AI行业的可持续发展。
