以下文章来源于上海安世亚太，作者赵蓓

数据中心是实现数据信息集中处理、存储、传输、交换、管理等业务的基础设施和服务平台，是国家新基建的核心组成部分。随着互联网的兴起，数据中心作为大量数据的承载实体，在迅速发展的同时，所引起的高能耗问题也日益突出。

目前，全球数据中心总量已超过300万个，耗电量约占全球总耗电量的 1.3%。中国大约有 55万个数据中心，根据IDC预测，到2020年我国数据中心耗电量预计将增至2962 亿千瓦时。数据中心运营成本中有60%来自于能耗，因此，采用先进的节能降耗技术对于数据中心的运行具有重要意义。

数据中心的能耗主要来源于IT设备、空调系统、电源系统和照明系统。

因此降低空调系统能耗被认为是提高数据中心能源效率的重要措施。

数据中心能耗分布

国际上一般采用PUE作为衡量数据中心电力使用效率的指标：PUE =数据中心的总能耗/ IT设备能耗。PUE 越接近1，数据中心的能源利用率越高。

据《“十三五”国家信息化规划》的要求：

从数据中心的能耗组成来看，制冷系统是节能的重点。

数据中心的常规冷却方式主要包括：

风冷型直接蒸发式空调系统

水冷型直接蒸发式空调系统

冷冻水型

机房空调系统

冷却方式对比：

数据中心冷却系统使用到的设备有蒸发器、阀门、冷板、冷凝器、管路、泵、控制阀、接头、三通、换热器等元件，使用一维系统软件能够方便的建立冷却系统模型，快速得出系统运行设备之间的物理关系。

Flownex 是一个通过 ISO9001:2008 质量认证的管网系统仿真软件，能快速、准确、高效地模拟复杂的热流动环境，并对复杂的热流系统进行设计和优化。

Flownex 具有强大的仿真能力，可计算气体、液体、气体混合物以及均匀两项流的流动,能模拟分析快速变化及慢速变化的动态过程。
利用 Flownex 能够搭建包括泵、管路、阀、冷塔换热器、控制阀、过滤器等设备的数据中心冷却系统，进行稳态和瞬态计算，计算系统各元件的压力、流量变化和换热情况。
Flownex 中丰富的传感器、PID控制、数学逻辑运算器、自定义脚本等控制器类元件，还能够实现数据中心各季节复杂的控制策略。

Flownex搭建的系统仿真模型

2016年，谷歌采用人工智能让他的数据中心制冷PUE改善了40%。

谷歌的人工智能解决方案是：

通过数据中心内的数千个传感器去采集温度、电量、耗电率、设定值等各种数据，再对这些历史数据做机器和深度学习分析，调整运行模式和控制阀值，最终实现数据中心运行的最高效率。

根据系统运行的不同工况，将清洗后的数据根据不同仿真工况进行分类整合，通过对大量检测数据梳理及运算模拟，能够得到实际系统设备更高精度的仿真模型。

结合Flownex的系统级仿真分析，能够再现系统运营过程中各位置的详细工况，优化给水泵以及阀门调节规律，结合历史环境温度以及负载的变换规律，提前优化出合理的运行方案，降低PUE。