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

目錄執(zhí)行摘要 41.解耦算力發(fā)展與碳排放是實現(xiàn)碳中和的必由之路 6全球算力發(fā)展浪潮推動數(shù)據(jù)中心用能和碳排放顯著增長 6實現(xiàn)算碳解耦是達成數(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，評估與建設(shè)標準缺乏指引 16算力與綠電時空不匹配，用能低碳化存在顯著障礙 20政策與市場保障有待完，數(shù)據(jù)中心減碳缺乏推動力 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)中心的能碳評估與建設(shè)標準 30全面開展低能效數(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)新場景 34實現(xiàn)多元穩(wěn)定的綠色電力供給 34促進算力-電力系統(tǒng)協(xié)同運行 39推動政策和市場機制保障數(shù)據(jù)中心節(jié)能降碳 424.賦能綠色智慧未來：算碳解耦行動建議 46參考文獻 481.

力發(fā)展與碳排放是實現(xiàn)碳中和的1.1全球算力發(fā)展浪潮推動數(shù)據(jù)中心用能和碳排放顯著增長是集信息計算力、網(wǎng)絡(luò)運載力、數(shù)據(jù)存儲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，算力已經(jīng)成為全球最受重視的戰(zhàn)略性生產(chǎn)力，對其需求也在快速攀升。ii產(chǎn)方式和生活（IDC）20172022字經(jīng)濟占GDP44.1%50.2%202654.0%40數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長，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)要素增長潛能的最重要的新質(zhì)生產(chǎn)力。對通用人工智能時代到來的普遍預期，使得算力建設(shè)加速形成新的浪潮。開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、問心一言等大模型，人工智能正快速滲透進各行各業(yè)和iii常生活。伴隨著人工智能復雜度和能力的不斷提高，對算力的需求也在劇烈增加。據(jù)中國信息通信研究院測算1,369Flop50%，且預計未來550%

，2023年數(shù)據(jù)中心是承載算力的物理實體，并建立在計算、存儲、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)的本地化信息和計算中心，過渡到云服務(wù)供應(yīng)商引領(lǐng)的公有云計算中心，再3。中國數(shù)據(jù)中心市場同樣歷經(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 全球部分國家（經(jīng)濟體）算力發(fā)展關(guān)鍵政策一覽(國家)經(jīng)濟體算力發(fā)展關(guān)鍵政策、戰(zhàn)略、計劃主要目標美國》《引領(lǐng)未來的先進計算生態(tài)系統(tǒng)：戰(zhàn)略計劃》《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計劃》中國》（2021–2023》《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》2035歐盟《高性能計算：歐洲在全球競爭中的地位》《2030數(shù)字指南針》《塑造歐洲的數(shù)字未來》能導地位 iv0000CT領(lǐng)域?qū)＜业?03090日本《半導體和數(shù)字產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略》《綜合數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》德國《德國人工智能戰(zhàn)略》《國際數(shù)字化政策戰(zhàn)略》新加坡《國家人工智能戰(zhàn)略》《數(shù)字連接藍圖》2030來源：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)中心用電量和對應(yīng)碳排放趨勢,時

0 02019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026來源：國際能源署IEA，能源智庫EMBER，落基山研究所

除了向電網(wǎng)采購電力所帶來的間接排放以外，數(shù)據(jù)中心運行過程中的溫室氣體排放來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)中心對供電可靠性要求極高，目前尚沒有成熟的低零碳備用i源解決方案，因此會配備柴油發(fā)電機作為備用電源。柴油發(fā)電機發(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)電機氣體：：照明及其他余熱設(shè)備等制造和運輸過程排放（隱含碳）數(shù)據(jù)中心建設(shè)和建材制造、運輸過程排放（隱含碳）來源：落基山研究所設(shè)備等制造和運輸過程排放（隱含碳）數(shù)據(jù)中心建設(shè)和建材制造、運輸過程排放（隱含碳）2

電力流碳排放熱力流在碳中和這一全球共識的背景下，多個國家（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。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，并要求數(shù)據(jù)中心對電能利用效率（PUE）、基礎(chǔ)設(shè)施效率（DCiE）等指標進行報告，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)中心實踐指南，2030建項目能效水平和推進存量項目節(jié)能降碳改造，并提出142025PUE1.2520231.48給方式，促進算力電力協(xié)同規(guī)劃布局。

的基礎(chǔ)上下降約16%，同時還須優(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 部分國家（經(jīng)濟體）數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展關(guān)鍵政策一覽國家（經(jīng)濟體）關(guān)鍵政策、戰(zhàn)略、計劃主要內(nèi)容美國））《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PUE據(jù)中心安裝能源計量設(shè)備、提高服務(wù)器虛擬化率、提高服務(wù)器的利用率、報告以小時為單位的設(shè)施可用性等方面的要求中國》》》到2025年底，新建及改擴建大型和超大型數(shù)據(jù)中心PUE降至1.25以內(nèi)，國家樞紐節(jié)點數(shù)據(jù)中心PUE不得高于到2025紐節(jié)點新建數(shù)據(jù)中心綠電占比超過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)施必須達到嚴格能效標準日本《綠色增長戰(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)的碳中和目標德國《能源效率法案》根據(jù)數(shù)據(jù)中心建成運營時間不同，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)度和負荷分配集成優(yōu)化能力等建議來源：落基山研究所整理全球數(shù)據(jù)中心市場的領(lǐng)先企業(yè)也陸續(xù)提出了企業(yè)自身的碳中和目標，使得解耦算力增長與碳排放上升呈現(xiàn)了政府和企業(yè)雙輪驅(qū)動的趨勢。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身運營以及價值鏈相關(guān)的碳中和目標，其中，騰訊和阿里巴巴云計算業(yè)務(wù)率先宣布將不晚于2030年實現(xiàn)自身運營及價值鏈碳中和。/s//.no/n-4-ab-fe-n用電量都由零碳電力供企業(yè)企業(yè)自身運營層面目標設(shè)定及路線圖價值鏈層面數(shù)據(jù)中心具體目標商Equinix源30100%可再生能到2030年，范圍一和范圍二ix實現(xiàn)氣候中動排放量較201950%成26B完中030年歐洲數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)碳通過發(fā)行綠色債券獲取資金數(shù)據(jù)中心、能效項目和購電協(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長期保持1.21或更低大30用可再生能算240心萬國數(shù)據(jù)用現(xiàn)碳中和及100%使公開資料有限1.0年數(shù)據(jù)中心的平均PUE達到中國移動綜200年不低于溫2500年不低于20%公開資料有限E與寒冷地區(qū)進一步控制在1.25商Amazon20電能2040年實現(xiàn)凈零碳排放公開資料有限20源匹配Google再生能源中減少并移除排放實現(xiàn)目標）和二2019年減少50%公運營Microsoft能025年實現(xiàn)100%采用可再生到2030年實現(xiàn)碳負排放自1975年公司成立以來的碳排因用電產(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年實現(xiàn)自身運營碳上下游比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，率先實現(xiàn)過1.自有數(shù)據(jù)中心年均PUE不超騰訊電力于2030年，實現(xiàn)100%綠色及供應(yīng)自身運營1.5數(shù)據(jù)中心平均PUE不超過而產(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)化石能源帶來的碳排放約束、實現(xiàn)規(guī)?；鲩L，由算力驅(qū)動的數(shù)智化轉(zhuǎn)型將極大地賦能各行各業(yè)，通過與各種降碳技術(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)是實現(xiàn)碳中和目標的助推器，可以和多種降碳技術(shù)結(jié)合、融入產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景，從而顯著提升生產(chǎn)和服務(wù)效率，并推動生產(chǎn)方式和消費模式向綠色、18優(yōu)化電力市場交易策略、提高收益率，促進新能源資產(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)度的預判、預控能力，利用無人機、機器人等數(shù)智手段進輔助企業(yè)和園區(qū)開展能效分析和生產(chǎn)環(huán)節(jié)優(yōu)化等。圖表6 實現(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。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，耗電量將進一步提高。假設(shè)ChatGPT1.955621數(shù)據(jù)中心智算化趨勢帶來用電需求的巨幅增長，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》報告，全球持續(xù)的電力短缺問題顯著制約了數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模增長，北美、歐洲、拉丁美洲和亞太地區(qū)的數(shù)據(jù)中心運營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、建設(shè)工程點多面廣，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)中心項目密集并網(wǎng)容易導致電網(wǎng)接入資源緊張（圖表7），突顯由局部地區(qū)短時間新增的數(shù)據(jù)中心給電力保供帶來的壓力。7全球常見情況下，數(shù)據(jù)中心、各類型發(fā)電機組、輸配電網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)周期對比大型數(shù)據(jù)中心風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 中國數(shù)據(jù)中心用電需求預測，2019–2030年億千瓦時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)未來七年全社會用電量年均增長率為6.7%。

占全社會用電量比例(低情景)占全社會用電量比例(中情景)占全社會用電量比例(高情景)來源：中國信息通信研究院24，中國電力企業(yè)聯(lián)合會25，落基山研究所同時，數(shù)據(jù)中心呈現(xiàn)大型化和區(qū)域集聚化趨勢，進一步加劇了對局部地區(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)市場研究機構(gòu)SynergyResearchGroup20239922024201826在配電網(wǎng)局部過載、上級輸電線路阻塞等影響供電穩(wěn)定性和電能質(zhì)量等問題。以美國為例，美國電力科學研究院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)狀及未來預估存在共均。各家機構(gòu)估算得到不同機構(gòu)xi R00年美國數(shù)據(jù)量達467增速年50068電%高增長情數(shù)據(jù)心電量年增長為0%15到2030圖表9 美國各州數(shù)據(jù)中心2030年用電量占比預估及局部地區(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)電力可靠性不預計到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報告中四種情景數(shù)據(jù)的平均值。來源：TDSecurities29Datacenterdynamics30，EPRI31，落基山研究所在我國，算力發(fā)展帶來的用電需求將進一步向樞紐集群城市聚攏。2021年發(fā)布的《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新32對全國算力布局進行了頂層設(shè)計，提出了八大國家樞紐節(jié)點xii的十大集群xiii；202320256033。在國家樞紐節(jié)點建設(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)集群慶陽集群張家口集群張家口數(shù)據(jù)中心用電量占全社會用電量比重從20樞紐肅 20196.8%增長至京津冀3.2倍2023蕪湖集群寧夏樞紐長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)集群成渝長三角重慶全627樞紐相當于3口州 280架樞紐2023年韶關(guān)集群社會用縣城的居民用電樞紐粵港澳樞紐年消耗7千瓦時電能預計約集群 6生.示，新區(qū)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)呈來源：國家發(fā)展改革委35，公開資料xiv，落基山研究所2.2多環(huán)節(jié)能效亟待提升，評估與建設(shè)標準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)化的實際應(yīng)用和最新技術(shù)進展，圖6IT20%；通過采用如內(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15%35%T70%。圖表數(shù)據(jù)中心能效提升潛力1009080706050403020100 基準情景 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：基準情景下數(shù)據(jù)中心的總能耗設(shè)定為100。來源：廣西大學37，落基山研究所既有數(shù)據(jù)中心的能效提升問題尤為迫切。中小型數(shù)據(jù)中心建設(shè)時間較早，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)中心亟需進行節(jié)能改造、有效降低能源消耗和運營成本，才能延長使用壽命以繼續(xù)支持人工智能等新技術(shù)的快速發(fā)展。國家政策已經(jīng)對存量數(shù)據(jù)中心的能效推升提出了明確要求。國家發(fā)展改革委等部門印發(fā)的《數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展專項行動計劃》中明確提出加快推進低效數(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)行標準要求，逐步淘汰不符合現(xiàn)行強制性國家標準要求的落后低效產(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)標準中的能效評估指標和相應(yīng)能效措施尚不充分、需要完善。以PUE作為主要評估指標具有較大局限性。PUE為比值指標，它不能反映能耗總量的變化，無法全面衡量數(shù)據(jù)中心的能效水平。僅依靠PUE值評判，易導致僅關(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。實際上，ITPUE1W2.84W（12）。圖表12 IT設(shè)備能效提升帶動數(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)與管理標準對能效措施的引導不足。《數(shù)據(jù)中心設(shè)計規(guī)范》中引用了《公共建筑節(jié)能設(shè)計標準》里的圍護結(jié)構(gòu)熱工設(shè)計節(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 我國現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心標準體系規(guī)劃規(guī)劃設(shè)計施工調(diào)試驗收測試維護改造數(shù)據(jù)中心項目規(guī)范（征求意見稿）準北京市數(shù)據(jù)中心節(jié)能設(shè)計規(guī)范等地方標準規(guī)范G/07-09零碳數(shù)據(jù)中心建設(shè)標準T/CA301-2021數(shù)據(jù)中心綜合監(jiān)控系統(tǒng)工程技術(shù)標準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GB40879-2021-2024數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施檢測與評價要求87計算機場地安全要求GB/T9361-2011計算機場地通用規(guī)范GB/T2887-2011GB/T51314-2018運行維護標準施數(shù)據(jù)中心G06-04驗收標準B1421范強制性國家標準 推薦性國家標準 團體標準 地方標準來源：落基山研究所圖表國家與地方現(xiàn)行數(shù)據(jù)中心設(shè)計標準中節(jié)能降碳的要求標準級別強制E能源放要求效要求用G5國家級強制性無無無氣候環(huán)境決定是能設(shè)計11/T2282地方級推薦性3邊緣數(shù)據(jù)中心≤1.6再生能源設(shè)施或通過綠利高可再生能源無2EC機等然冷卻和余熱回設(shè)效益最經(jīng)設(shè)導則建地方級推薦性單項目P1.5陽據(jù)無變?nèi)萘坷鋮s設(shè)制的P應(yīng)要求括但不限于外、密密利、來源：落基山研究所2.3算力與綠電時空不匹配，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（簡稱“綠電”，主要包含風電、光伏、水電等）滿足算力用能需求是進綠證xvi20242510%40%412017100%64%42還是實現(xiàn)更細顆粒度的綠電市場交易，都需要進一步考慮算力和綠電的時間和空間匹配性。（“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，用電負荷呈現(xiàn)“日內(nèi)波動小、夏季負荷大”的特征，然而以風電、光伏為代表的新能源發(fā)電則呈現(xiàn)出“日內(nèi)波動大、季節(jié)不確定性強”的特征，晚上用電高峰“日落無光”、夏季常見的“極熱無風”的現(xiàn)象嚴重影響新能源發(fā)電能力，導致數(shù)據(jù)中心用電時間與新能源發(fā)電時間存在顯著差33150智能算力占比為38%43，略高于我國整體智能算力占比44，具有一定參考價值。智能算力占比不斷提高，會進一步加劇數(shù)據(jù)中心用電負荷的波動性與不確定性，舉例而言，對于人工智能訓練任務(wù)來說，其工作負載隨機性強且負載率最高可達100%，而對于人工智能線上推理任務(wù)來說，負載率主要受用戶使用影響，往往在用戶活動密集的早上九點至夜間十點時間段中響應(yīng)量更大。2022年，在國家算力樞紐節(jié)點所在省份中，河北、甘肅及寧夏的新能源裝機占比就已超過50%，并仍在不斷上升，未來新能源發(fā)電與數(shù)據(jù)中心用電負荷時段性錯配、季節(jié)性錯配將越來越明顯。圖表15日內(nèi)和月度張家口風光出力曲線及數(shù)據(jù)中心集群負荷曲線對比1 張家口日風光出力曲線風0.20024681012141618202224時間1 張家口年風光出力曲線風0.20123456789101112月份1 張家口數(shù)據(jù)中心集群日負荷曲線0.20024681012141618202224時間1 張家口數(shù)據(jù)中心集群年負荷曲線 20220.2 20230123456789101112月份來源：國網(wǎng)冀北電力有限公司經(jīng)濟技術(shù)研究院45、美國國家航空航天局MERRA-2數(shù)據(jù)庫46、落基山研究所入選云服務(wù)企業(yè)在202IaaS市場份額占比超52業(yè)2022年市場份額占比超60%。從空間上來看，算力需求與綠電資源分布錯位，加劇了資源配置挑戰(zhàn)。通過中國信息通信研究院發(fā)布的算力發(fā)展部地區(qū)，形成了明顯的空間資源錯配。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，我國已提出了“東數(shù)西算”規(guī)劃，提出積極推動東部人工智能模型訓練推理、機器學習、視頻渲染、離線分析、存儲備份等高時延業(yè)務(wù)向西部遷移，推動算力和綠色電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劃，新能源發(fā)電目前階段并沒有實際輸送給當?shù)氐臄?shù)據(jù)中心。圖表中國省份算力發(fā)展指數(shù)及風光資源分布圖國陸地100米高度年平均風功率密度分2023年國陸地100米高度年平均風功率密度分2023年國固定式光伏發(fā)電首年利用小時數(shù)分2023年算力指數(shù)國固定式光伏發(fā)電首年利用小時數(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政策與市場保障有待完善，數(shù)據(jù)中心減碳缺乏推動力政策和市場機制是數(shù)據(jù)中心節(jié)能降碳的關(guān)鍵保障和重要推動力。2024首先，針對數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品（例如算力等）的碳排放披露機制不足，數(shù)據(jù)中心減碳缺乏來自政策或市場的直接推動力。全球范圍內(nèi)，針對數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)性披露正從自愿轉(zhuǎn)向強制要求。例如，歐盟的可持續(xù)發(fā)展報告指令（CorporateSustainabilityReportingDirective,CSRD）51；2023（TheClimateCorporateDataAccountabilityAct），102025202752心披露碳排放的相關(guān)政策，除廣東省碳市場外，數(shù)據(jù)中心尚未納入各級碳市場，且目前全國碳市場只考慮范圍一排放，數(shù)據(jù)中心減碳缺少來自市場的壓力；在滬、深、北三大交易所上市的公司開展包括碳排放在內(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)品尚沒有明確的碳核算方法。開發(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)中心的運營方式較為多樣，通常可以分為自有設(shè)施、主T不同的組合方式由此帶來不同的核算邊界（圖表。同時，算力對其他行業(yè)減排的貢獻是否應(yīng)納入算力碳核算邊teste53。同時，我國本土數(shù)據(jù)庫也尚未完全t441夠抵消也具有不確定性。排放因子與相關(guān)能源證書都會極大影響碳核算的結(jié)果和效力。圖表17不同運營控制類型的數(shù)據(jù)中心對不同主體的排放范圍分配情況xvii數(shù)據(jù)中心設(shè)施運營類型 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運營商自有設(shè)施IT運營商22IT運營商采用主機托管IT運營商23托管商32IT運營商采用公共云服務(wù)IT運營商33云服務(wù)運營商22IT運營商采用公共云服務(wù)，同時云服務(wù)運營商采用主機托管IT運營商33托管商32云服務(wù)運營商23來源：UptimeInstitute，落基山研究所第三，數(shù)據(jù)中心減碳行動缺少金融支持，數(shù)據(jù)中心減碳技術(shù)未明確納入綠色債券支持項目目錄。新建數(shù)據(jù)中心的80的數(shù)據(jù)中心運營方對于高昂的花54能降碳技術(shù)應(yīng)用。在我國，目前支持數(shù)據(jù)中心深度減排的一些技術(shù)成本高昂，推廣不易。當前數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的各55鼓勵金融機構(gòu)按照市場化法治化原則為數(shù)據(jù)中心節(jié)能降碳改造和用能設(shè)備更新項目提供資金支持。T需，心IT相關(guān)排放指I305.5gce/kWh。實例：科學合理的能耗強度計量機制對于數(shù)據(jù)中心發(fā)展至關(guān)重要（圖表（即服務(wù)器租賃費用的增加202312GD比重0%53,00057。18各行業(yè)能耗強度（噸標煤/0.40.20數(shù)據(jù)來源：中國能源統(tǒng)計年鑒2021，中國統(tǒng)計年鑒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)中心選址布局數(shù)據(jù)中心作為支撐算力發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，其規(guī)劃與布局對數(shù)字經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展和區(qū)域經(jīng)濟的可持續(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)濟發(fā)達地區(qū)，對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緊缺。同時，數(shù)據(jù)中心必須遵守政府的政策法規(guī)要求，管理包括自然災害和電力中斷在內(nèi)的多種風險。因此，合理規(guī)劃數(shù)據(jù)中心的布局，對于確保數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定運行、降低運營成本至關(guān)重要，也是提高能源利用效率、保障數(shù)字經(jīng)濟低碳可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵之一。通過全局性、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，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)用場景的直接影響，應(yīng)用場景對時延的要求決定了數(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)中心的電力來源成為了企業(yè)履行社會責任和推進綠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買碳信用支付更多62數(shù)據(jù)中心選址時可以考慮以下策略：在具有充足的風、光、水、核電等零碳電源的地區(qū)建設(shè)數(shù)據(jù)中心，通過電網(wǎng)獲取綠色電力或者通過物理連接直接使用綠色電力。當?shù)仉娋W(wǎng)較為清潔情況下，可以選擇在當?shù)亟ㄔO(shè)數(shù)據(jù)中心，與綠電發(fā)電方簽署購售電合同以獲取較低成本的綠色電力。例如，2022年中國首個100%清潔能源可溯源綠色大數(shù)據(jù)中心在青海建成投運63。青海具有豐富的風、光、水等綠電能源，截至2023年底，青海綠電裝機占比92.8%、發(fā)電量占比84.5%，清潔的電網(wǎng)結(jié)合全國最低的新能源上網(wǎng)電價（0.2277/kWh）使得青海發(fā)展算力優(yōu)勢明顯64。在當?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)中心可以通過微電網(wǎng)、源網(wǎng)荷儲、綠電直供等方式獲取綠色電力。2014年，TEL-Rjukan數(shù)據(jù)中心于挪威開展建設(shè)，利用附近多個水電站為自身配備的兩個獨立電網(wǎng)提供穩(wěn)定且低成本的電力，實現(xiàn)100%水電直供數(shù)據(jù)中心65。2024年，美國能源公司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66，該園區(qū)擁有4個變電站，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)中心可以通過長距離交易獲取綠電，以期打破地理位置的限制。這種策略依賴于電網(wǎng)的長距離輸送能力，需要通過電力交易以實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的綠色供電。目前，由于我國省間輸電通道不足、輸配電網(wǎng)絡(luò)成本較高等問題，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一步打通。因此，當本地綠電資源不足時，數(shù)據(jù)中心選址需要優(yōu)先考慮跨省跨區(qū)綠電交易市場活躍、輸電通道較為富余的地區(qū)。在使用綠色電力的同時，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等方式來保障用電的安全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降低數(shù)據(jù)中心的溫度，從而減少甚至消除對傳統(tǒng)機械制冷系統(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?shù)貙儆诘湫蜏貛Т箨懶愿稍餁夂?，某?shù)據(jù)中心通過采用蒸發(fā)冷卻冷水機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。在夏季最熱時期，該數(shù)據(jù)中心的蒸發(fā)冷卻冷水機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值達到6.65，與傳統(tǒng)機房制冷系統(tǒng)相比，節(jié)能率超過了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%使用海水對相關(guān)設(shè)備進行散熱。全球首個商用海底數(shù)據(jù)中心項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個海底數(shù)據(jù)艙每年能節(jié)省用電總量1.22億千瓦時、節(jié)省建設(shè)用地面積6.8萬平方米、節(jié)省淡水10.5萬噸71。圖表20 數(shù)據(jù)中心自然冷源利用示意圖直接自然風冷卻入數(shù)據(jù)中心完全或部分替代空調(diào)送風直接自然風冷卻?對空氣質(zhì)量要求高?能耗低，節(jié)能率高間接蒸發(fā)冷卻

外部冷風通道機架通道機架通道數(shù)據(jù)中心

熱交換壁

熱廢氣 冷風送風冷風送風?充分利用自然冷源，按需制冷?結(jié)構(gòu)簡單，可靠性高

廢氣 冷凝滴落次級氣流 主要氣流 主要氣流

室外空氣 機架數(shù)據(jù)中心機架數(shù)據(jù)中心源冷水熱水自然水冷據(jù)中心進行冷卻自然水冷?采用特殊材料技術(shù)防止海水腐蝕來源：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，還需要考慮氣候變化的長期趨勢和地質(zhì)災害的可能性，這對于確保冷卻策略的長期有效性至關(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)，實現(xiàn)實時監(jiān)控室內(nèi)外的溫度和濕度，自動調(diào)整冷卻系統(tǒng)的運行模式，以提高能效減少能源消耗。同時，數(shù)據(jù)中心可以應(yīng)用相變儲能材料，將夜晚的冷能儲存起來白天釋放。此外，通過利用季節(jié)性氣候變化，在氣候條件適宜時增加新風量或采用季節(jié)性儲冷方法，可以進一步降低冷卻系統(tǒng)的能耗。這些措施有助于數(shù)據(jù)中心在面對未來幾十年的氣候變化時，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)中心在運行過程中產(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)備的正常運行。通過利用吸收式制冷、熱泵系統(tǒng)、熱能儲存以及與區(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，實現(xiàn)能源的再利用。余熱用于供暖和生活熱水最常見，有以下兩種形式。對于園區(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，實現(xiàn)余熱精準匹配利用。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、培訓中心及酒店多種建筑形態(tài)，建筑面積30萬平方米，采用熱泵機組對數(shù)據(jù)中心冷卻水、冷凍水余熱進行利用用于園區(qū)供暖和生活熱水，每年減少碳排放量1.3萬噸。對于獨立的數(shù)據(jù)中心，通過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，進一步擴大余熱的利用范圍。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)來源：落基山研究所5）土地價格及政策因素：在考慮建設(shè)數(shù)據(jù)中心時，土地價格、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，可能會提供優(yōu)惠的土地價格。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，提供了相對較低的土地價格，吸引了包括蘋果、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)可能會提供稅收減免、資金補貼等激勵措施，這些政策有助于降低數(shù)據(jù)中心的運營成本。根據(jù)賽迪顧問的數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)中心電費占比可達總成本的近73備和招聘難度也是選址時需要考慮的因素，擁有高等教育機構(gòu)和科研資源的地區(qū)可能更有優(yōu)勢。數(shù)據(jù)中心的建設(shè)需要政府的批準，不同地區(qū)的審批流程和標準可能不同，一些地區(qū)可能對數(shù)據(jù)中心的能耗和碳排放量有嚴格的限制。國家政策對數(shù)據(jù)中心的科學選址、合理布局和可持續(xù)發(fā)展有著重要影響。為了促進數(shù)據(jù)中心根據(jù)能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)布局、市場發(fā)展、氣候環(huán)境等因素，在全國范圍內(nèi)布局建設(shè)國家八大樞紐節(jié)點并發(fā)展十大數(shù)據(jù)中心集群，引導數(shù)據(jù)中心集約化、規(guī)?；⒕G色化發(fā)展。國家政策對數(shù)據(jù)中心布局的影響是全方位的，從土地價格、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)互通的導向，都提供了決策支持。6）網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施：隨著云計算和人工智能等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心對帶寬的需求持續(xù)增長，選址應(yīng)當考慮到與高速光纖網(wǎng)絡(luò)的距離及網(wǎng)絡(luò)的可擴展性，根據(jù)運行的應(yīng)用程序類型、預期數(shù)據(jù)流量和未來擴展計劃等因素，重點選擇合適的光纜，能夠支持當前的數(shù)據(jù)傳輸需求以及未來潛在的需求。同時，數(shù)據(jù)中心還需要部署高性能的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，比如高速交換機和路由器，并采用先進的網(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：對于需要實時數(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。對于智算中心，選址時則需特別關(guān)注光纖網(wǎng)絡(luò)的容量和可擴展性。如果某個地區(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)中斷風險。例如，采用冗余的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和路徑設(shè)計，可以減少業(yè)務(wù)中斷的風險。通過采用密集的光纖連接網(wǎng)絡(luò)和先進技術(shù)提升帶寬，可以保障數(shù)據(jù)的實時傳輸，確保數(shù)據(jù)中心的高效運行。以四個原則導向協(xié)同六大要素數(shù)據(jù)中心宏觀規(guī)劃選址的決策過程必須綜合考慮以上多個關(guān)鍵因素，以確保其布局的合理性和高效性。這一決策過程是復雜的，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。綠色導向：環(huán)境的影響。安全導向：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)中心的長期穩(wěn)定運行和可持續(xù)發(fā)展。通過科學合理的布局，數(shù)據(jù)中心不僅能夠更好地服務(wù)于數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，還能實現(xiàn)經(jīng)濟效益和環(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向成本導向綠色導向安全導向場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)依賴對主動制冷系統(tǒng)的如溫濕度的穩(wěn)定性境，利用為有經(jīng)濟價值的能源化激勵措施率，減少能耗和碳排放源成本合理，以降低營成本激勵措施設(shè)施礎(chǔ)關(guān)注當?shù)鼐W(wǎng)絡(luò)資源配延、高頻實時交互業(yè)具備靈活的擴展能力節(jié)點，降低長期投資中斷風險障實時傳輸來源：落基山研究所3.2多維度促進新建與既有數(shù)據(jù)中心能效提升3.2.1完善新建數(shù)據(jù)中心的能碳評估與建設(shè)標準從數(shù)據(jù)中心評估指標角度看，需要在PUE之外構(gòu)建全面的多維度能碳評估指標體系。數(shù)據(jù)中心能碳評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估提供更全23。圖表23全面評估數(shù)據(jù)中心能碳水平的推薦指標評估對象說明主要評估指標計算公式能源類型通過衡量數(shù)據(jù)中心使用可再生能源的比例，促進太陽能、風能等可再生能源的利用，降低對傳統(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)動制冷機為自身及周邊設(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，為實現(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)中心運營中產(chǎn)生的碳排放量，包括直接排放（如數(shù)據(jù)中心現(xiàn)場燃燒的燃料）和間接排放（如購買的電力產(chǎn)生的排放），降低數(shù)據(jù)中心對氣候變化的影響。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)器能耗來源：落基山研究所IT設(shè)備服務(wù)器能效ITEEsv指標評估范圍IT設(shè)備服務(wù)器能效ITEEsv指標評估范圍：子 算力UE：余熱EFPUE指標評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)備存儲與服務(wù)器 電網(wǎng)供電 PUE指標評估范圍 補充指標評估范圍來源：落基山研究所數(shù)據(jù)中心的建設(shè)標準應(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)化圍護結(jié)構(gòu)熱工性能、利用自然冷卻等措施，同時，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)以實現(xiàn)能源使用的實時監(jiān)控和優(yōu)化。2）IT通過提高算法效率優(yōu)化算力需IT3）-低碳IT3.2.2全面開展低能效數(shù)據(jù)中心降碳改造針對既有數(shù)據(jù)中心的能效提升，應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)中心的實際情況和需求，制定差異化的改造方案。對于全面落后的老舊數(shù)據(jù)中心，考慮實施關(guān)停并轉(zhuǎn)的措施。對于大型及超大型數(shù)據(jù)中心，節(jié)能改造應(yīng)分階段、分批次細致實施，包ITPUE1.5、1.4、1.355604025%、13%7%，155（25）。圖表25 我國數(shù)據(jù)中心分類節(jié)能改造潛力超大型400萬架超大型數(shù)據(jù)中心節(jié)能潛力40億千瓦時超大型400萬架超大型數(shù)據(jù)中心節(jié)能潛力40億千瓦時00萬架3大型中小型110萬架6能潛力節(jié)能潛力55億千瓦時中小型數(shù)據(jù)中心1.210 100 200 300 400 500 600 700 800機架數(shù)/萬架來源：落基山研究所數(shù)據(jù)中心的節(jié)能降碳改造是一項系統(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)來源：落基山研究所數(shù)據(jù)中心節(jié)能改造需有效應(yīng)對數(shù)據(jù)泄露風險、停運風險及跨專業(yè)協(xié)調(diào)挑戰(zhàn)，以確保項目成功并降低對運營的影響。為減少數(shù)據(jù)泄露和停運風險，改造方案對生產(chǎn)過程的干擾程度越低，其市場接受度越高。順應(yīng)此市場趨勢，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)鍵績效指標（KI），確保改造目標清晰且獲得共識；再次，設(shè)計改造方案，執(zhí)行節(jié)能改造，并安裝或采購綠色電力設(shè)備；最后，通過數(shù)據(jù)收集與結(jié)果測量，驗證改造措施是否達到預期效果。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)中心運營者對節(jié)能改造經(jīng)濟性的認知與評估能力，對于推廣降本增效的節(jié)能技術(shù)至關(guān)重要。通常情況下，并認可其價值，運營者可以運用合適的財務(wù)分析工具，如投資回報率（ROI）和總擁有成本（TCO）OI型能夠預測項目投資的回報，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，TCO模型提供了全生命周期成本的視角，包括初始投資、運營成本、維護費用及潛在的節(jié)能收益，為評估節(jié)能改造項目提供了全面的經(jīng)濟性分析。在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用實例中，高功率、長壽命資產(chǎn)的能效提升對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1,000電力效果營支出（OpEx）；若效率進一步提升到96.5%，節(jié)省的成本可增加到2,500萬元（圖表28）74。在實際應(yīng)用中，ROI和TCO模型可以結(jié)合使用，以更全面地評估節(jié)能改造項目的潛在價值。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 使用壽命機架PDU8–12年設(shè)備 使用壽命機架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—機架式4–8年電池5–10年遠程配電面板（RPP）8–12年計算機房PDU8–12年電氣開關(guān)設(shè)備和變壓器20年以上發(fā)電機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 長期運營支出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)新場景3.3.1實現(xiàn)多元穩(wěn)定的綠色電力供給在運行管理環(huán)節(jié)，最大化數(shù)據(jù)中心的綠電供應(yīng)是實現(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用戶基于市場交易綠電交易之間簽訂購售電合綠證交易中國REGI-RETGGEC來源：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)方式特征對比方式供應(yīng)規(guī)模供應(yīng)速度經(jīng)濟性機制成熟度中國環(huán)境披露認可度國際生能源項目再均基本均認可場外直供專線綠電交易1Si2配下簡算授權(quán)(U2314議暫時對電力購買協(xié)綠證交易要求(B)新電池法規(guī)等均不認可單獨的綠證/1星到4。來源：落基山研究所xx3,00060區(qū)域面積設(shè)有太陽能光伏板，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內(nèi)安裝面積限制，實現(xiàn)大規(guī)模的綠電供應(yīng)，而且一般可以減少電力輸配費用的支出、經(jīng)濟性較強，但往往需要明確的政策和市場機制支持。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。而廣泛分布的風光新能源出力存在波動性和間歇性特點，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，由于目前試點較少、機制尚不成熟，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)中心從被動的電力消費者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥碾娋W(wǎng)靈活性資源（詳見下一節(jié)）77。但這都意味綠氫氨醇燃料電池、可再生燃料發(fā)電機、先進核能等創(chuàng)新的電力穩(wěn)定備用零碳技術(shù)方案，促進數(shù)據(jù)中心實現(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能項目成功交付，容量為500kW/4,000kWh，可滿足數(shù)據(jù)中心每天8小時的削峰填谷需求，同時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：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。先進核能發(fā)電技術(shù)：近年來，小型模塊化核反應(yīng)堆（SMR）、核聚變等先進核能發(fā)電技術(shù)取得了一系列GreenEnergyPartners計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，從而電解高溫熱水產(chǎn)生氫氣，實現(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分解水并對數(shù)據(jù)中心進行供電流程圖先進反應(yīng)堆燃料水 高溫蒸汽發(fā)

過量蒸汽回收

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

電解槽

氫燃料 存儲來源：GreenEnergyPartners86，落基山研究所由于上述場內(nèi)分布式綠電供應(yīng)規(guī)模受限、綠電直供技術(shù)機制仍不成熟，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)最常用的實現(xiàn)綠電消費的方式。/場交易機制，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、綠電交易機制以及配套綠色環(huán)境權(quán)益的認證、核銷等機制，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xxii20219202387181億、697億千瓦時，年均增速達283%90。2023年中國綠色電力（綠證）消費TOP100企業(yè)中，數(shù)據(jù)中心服務(wù)相891。從國際環(huán)境權(quán)益認證趨勢考慮，企業(yè)應(yīng)愈發(fā)重視所采購綠電和數(shù)據(jù)中心用電的時空匹配性。主流國際認證規(guī)則中，REDIIGOsIBGs2024GOs92；RE100202493部分領(lǐng)先的數(shù)據(jù)中心企業(yè)正積極推進全天候零碳能源采購策略，以尋求實現(xiàn)用電負荷和所采購綠電的時間匹配度可以達到小時級別，地理匹配度可以達到綠電的生產(chǎn)和消費在同一電網(wǎng)區(qū)域：策略一：根據(jù)負荷曲線定制PPA2021IronMountain204094目標，ronMountanRDnergDrectnergCleartrae95。策略二：購買分時綠電證書谷歌與M-RETS、APX等機構(gòu)合作共同開發(fā)了基于時間的能源屬性證書（T-EACs），并于2021年起在美國、丹麥、智利等地區(qū)開展試點工作。在智利，谷歌與非盈利機構(gòu)EnergyTag、能源公司ACCIONAEnergia和AESAndes合作開展了試點項目，利用至少小時級的電力數(shù)據(jù)，將智利數(shù)據(jù)中心每小時能耗與三個可再生能源項目的每小時發(fā)電量進行匹配，以滿足100%電力需求同時核銷對應(yīng)的I-REC證書96。AAGreentarrifs,稅務(wù)股權(quán)投資axequityestments,rojectownershp等綠電采購方式的貢獻。個綠證單位對應(yīng)1,0005.數(shù)字化管理6.認證圖表32 全天候零碳能源（24/75.數(shù)字化管理6.認證1.構(gòu)建知識2.評估可行性4.采購合同3.制定路線圖 24/7CFE1.構(gòu)建知識2.評估可行性4.采購合同3.制定路線圖在挑戰(zhàn)）會影響會影響可信度7.傳播濟數(shù)據(jù)性證書性證書從環(huán)境披露的認可度來看，目前自愿市場對這四種方式基本均認可，而強制市場對基于地理位置的兩種方式有更加偏好的趨勢。在國內(nèi)，“104498明確指出，綠證是我國可再生能源電量環(huán)境屬性的唯一證明，是認定可再生能源電力生產(chǎn)、消費的唯一憑證。因此單獨的綠證交易和“證電合一”的綠電交易原則上并無認可差異，均可應(yīng)用于可再生能源電力消納責任權(quán)重、能耗雙控、高耗能企業(yè)剛性約束等場景。國際上，RE10、SBTi市場同樣對綠電、綠證交易并無認可差異，但有望進一步要求更細顆粒度的時空匹配。強制市場方面，近年來以歐盟CBAM、新電池法規(guī)為代表的碳壁壘貿(mào)易政策，對企業(yè)用以抵扣間接排放的綠電供應(yīng)方式提出了更加嚴格的要求。CBAM和新電池法規(guī)均不認可“證電分離”交易的綠證，而新電池法規(guī)目前的征求意見稿中，僅認可基于ICT99的七個行業(yè)之一，因此很可能在后續(xù)政策中采取類似的認可方式。3.3.2促進算力-電力系統(tǒng)協(xié)同運行發(fā)展算力與電力系統(tǒng)的友好互動，有利于實現(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程中，快速發(fā)展的風、光等波動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滿足供需平衡。數(shù)據(jù)中心作為用電規(guī)?？焖僭鲩L的用電大戶，有望成為重要的需求側(cè)靈活性來源。從電網(wǎng)角度而言，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心用電負荷與電網(wǎng)的友好互動，將不僅減輕電網(wǎng)平衡壓力、幫助電網(wǎng)消納更多新能源、進一步降低電網(wǎng)排放因子，長期上看還將減少峰荷機組投資和延緩輸配線路擴容；從數(shù)據(jù)中心角度而言，在電力市場化地區(qū)，新能源發(fā)電量較大時段的電價往往較低，如果數(shù)據(jù)中心用電負荷能夠跟隨電價信息實現(xiàn)移峰填谷，還將顯著降低數(shù)據(jù)中心運營成本，讓數(shù)據(jù)中心以更低成本、更低碳方式實現(xiàn)穩(wěn)定供電。IT務(wù)的動態(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)中心的工作負載可根據(jù)任務(wù)對處理時間的靈敏性分為延遲容忍型負載（離線工作負載）和延遲敏感型負載（在線工作負載）。延遲容忍型負載：主要由數(shù)據(jù)處理信息復雜、計算時間長的任務(wù)組成，能夠容忍一定程度的時間延遲，而負載調(diào)度系統(tǒng)會根據(jù)任務(wù)內(nèi)容確定優(yōu)先級，將其投入排隊等待服務(wù)器計算資源，響應(yīng)時間主要受資源的空閑情況和其他任務(wù)優(yōu)先級等因素影響，可能持續(xù)幾分鐘或幾小時，在一定程度上實現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心負荷的時間靈活性；延遲敏感型負載：主要由實時任務(wù)組成，對時間延遲的敏感型高，而負載調(diào)度系統(tǒng)會根據(jù)實際需要，為重要的在線負載在異地服務(wù)器或機房上進行冗余備份，在這種情況下，當原機房出現(xiàn)緊急情況時，負載調(diào)度系統(tǒng)可以迅速將運行指令調(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，從而實現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心負荷的空間靈活性。圖表33總結(jié)了數(shù)據(jù)中心主要的時間與空間靈活性來源以及和網(wǎng)荷互動的特性。在滿足某計算任務(wù)對計算資源和數(shù)據(jù)資源需求的條件下，負載調(diào)度管理系統(tǒng)可以按照一定目標，更改工作負載的處理計劃，將部分可調(diào)工作負載從負載高峰時段推遲到低谷時段，或?qū)⒉糠重撦d轉(zhuǎn)移到其他服務(wù)器上處理。利用這種運行靈活性，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)提供小時級的調(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)濟調(diào)度、機組組合等運行規(guī)劃過程，從而實現(xiàn)算電協(xié)同調(diào)度100。此外，在算力電力友好互動和協(xié)同調(diào)度中，除了算力工作負載靈活性外，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)中心機房的熱慣性、供冷網(wǎng)絡(luò)的熱慣性，通過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)時間與空間靈活性來源一覽負荷類別主要設(shè)備負荷占比 調(diào)控方式 時間靈活性 空間靈活秒級 分鐘級 小時級 日級 日級以上IT系統(tǒng)負荷存儲與服務(wù)器～50%在線工作負載調(diào)度xxiii離線工作負載調(diào)度xxiv服務(wù)器用電管理制冷系統(tǒng)負荷空調(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N/A啟停，功率調(diào)節(jié)儲能系統(tǒng)N/A充放策略優(yōu)化來源：華北電力大學101，落基山研究所數(shù)據(jù)中心內(nèi)部工作負載和能源系統(tǒng)的靈活調(diào)度，而區(qū)域?qū)蛹壦汶妳f(xié)同調(diào)度則是多個數(shù)據(jù)中心之間的協(xié)同靈活調(diào)度。34（1）園區(qū)級算電協(xié)同調(diào)度對于園區(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，通過集中負荷管理、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，從而實現(xiàn)高效低碳用能、降低建設(shè)與運營成本；其次數(shù)據(jù)中心運營商需要發(fā)掘數(shù)據(jù)中心的靈活調(diào)節(jié)能力，根據(jù)計算負載特性，通過調(diào)控邏輯耦合性較弱的計算負載作為靈活性資源，在不影響業(yè)務(wù)邏輯的前提下使其用能自動匹配電碳市場信號、可再生能源出力特性，從而進一步降低用能成本、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監(jiān)測和分析能源和算力的使用情況，并根據(jù)需求進行優(yōu)化調(diào)度。例如，某些園區(qū)通過大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法，實現(xiàn)了對服務(wù)器負載的精準預測，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)中心實際運行過程中，數(shù)據(jù)中心園區(qū)內(nèi)各類設(shè)備運行一體，在不影響數(shù)據(jù)中心用能可靠性的前提下，如何準確地將與業(yè)務(wù)邏輯耦合性較弱的部分靈活性資源實時識別井獨立控制也是一大難題。器或機房上進xxiv源。（2）區(qū)域級算電協(xié)同調(diào)度隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的擴大和電力需求的日益增長，區(qū)域級算電協(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)鍵問題。區(qū)域級算電協(xié)同調(diào)度的特點體現(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。它涉及多個地理分布的數(shù)據(jù)中心，通過動態(tài)調(diào)整計算負載和電力消耗，在廣域范圍內(nèi)實現(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)中心間的計算任務(wù)分配，尤其是在應(yīng)對電價波通過參與需求響應(yīng)、調(diào)頻等輔助服務(wù)、現(xiàn)貨市場等市場機制優(yōu)化能源成本，提升經(jīng)濟效益，同時實現(xiàn)算力價格和電力價格的交叉關(guān)聯(lián)。未來，算電協(xié)同調(diào)度還可以進一步響應(yīng)分時分區(qū)動態(tài)電網(wǎng)排放因子等碳信號，以精確降低數(shù)據(jù)中心用電帶來的碳排放。圖表34 算力-電力協(xié)同優(yōu)化運行全球案例參與電網(wǎng)輔助服務(wù)（愛爾蘭）2022Enel分）EirGridDS3

削峰填谷（中國）2022調(diào)峰輔助服務(wù)市場信號，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)負載遷移至由張北數(shù)據(jù)中心，對應(yīng)相關(guān)電力負荷約100150基于碳強度的負荷調(diào)節(jié)（美國）2023ElectricityMaps所在地區(qū)小時級別的電網(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，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，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）1.8倍（到64小時）。來源：阿里巴巴102，丹麥ElectricityMaps公司103，微軟104，德國能源署105，英特爾106，落基山研究所整理3.4推動政策和市場機制保障數(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與支撐。在有效的碳排放披露機制和金融手段支持下，以明確的碳核算與評價體系為基礎(chǔ)，由政府政策、金融機構(gòu)、采購數(shù)據(jù)服務(wù)的下游企業(yè)協(xié)同發(fā)力產(chǎn)生激勵和約束機制。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）的碳排放披露機制，推動數(shù)據(jù)中心進行碳排放披露，加強數(shù)據(jù)中心碳管理。上市公司和大型企業(yè)、有算力采購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)境目標實現(xiàn)的同時，自下而上推動整個數(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，推動數(shù)據(jù)中心運營商以及相關(guān)企業(yè)進行碳排放披露。國際上，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)所占市場份額總和分別高達50.1%和59.5%107，且均為上市公司。針對數(shù)據(jù)中心行業(yè)的上市公司提出強制碳排放披露要求可以覆蓋較大范圍的數(shù)據(jù)中心進行碳排放披露，推動其率先進行節(jié)能降碳，并為中小型數(shù)據(jù)中心提供經(jīng)驗和示范，輻射帶動全行業(yè)的碳排放披露。下游企業(yè)或公共部門應(yīng)對低碳算力提出采購需求，推動數(shù)據(jù)中心企業(yè)的降碳。全球云計算服務(wù)市場規(guī)模近年來呈現(xiàn)快速增長，20236,000108，預計未來幾年還將持續(xù)快速增長。越來越多企業(yè)傾向于從第三方購買云算力服務(wù)，而非自建數(shù)據(jù)中心。同時，政府部門的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也帶來了迅速增長的政府算力采109，我國政務(wù)云市場迅速增長，2023794.5202250%110。這一趨勢下，算力服務(wù)的下游買方應(yīng)提出對低碳算力的明確采購要求。歐盟聯(lián)合研究中心（JRC）2020111中建議公共機構(gòu)在購買云服務(wù)時對數(shù)據(jù)中心提出PUE、可再生能源使用以及制冷劑GWP等要求，推動上游數(shù)據(jù)中心減排。企業(yè)還可以通過與托管商或云服務(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)指標納入政府采購需求標準，如《數(shù)據(jù)庫政府采購需求標準》等112。在綠色數(shù)據(jù)中心評價中納入碳排放指標。當前，全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)中心相關(guān)的可持續(xù)認證體系大致可以分為兩類，LEEDBREEAM；另一類是專門針對數(shù)據(jù)中心的認證體系，如歐盟數(shù)據(jù)中心準則（EUCodeofConductforDataCentres）以及我國的《國家綠色數(shù)據(jù)中心評價指標體系》。然而，這些認證以能源效率和可持續(xù)性指標為主，碳排放并未成為數(shù)據(jù)中心認證的主流指標。將碳排放指標納入數(shù)據(jù)中心可持續(xù)認證體系能夠有效推動數(shù)據(jù)中心的降碳管理。案例：綠色數(shù)據(jù)中心認證推動我國綠色數(shù)據(jù)中心發(fā)展2015524635）、申報流程等。另外，我國也不斷發(fā)布更新《國家綠色數(shù)據(jù)中心先進適用產(chǎn)品目錄》，與綠色數(shù)13了我國數(shù)據(jù)中心的節(jié)能降碳，2023年度國家綠色數(shù)據(jù)中心PUE平均值已從2020年的1.44降至約1.26。圖表35 我國國家綠色數(shù)據(jù)中心評價指標體系能源高效利用單位信息流及儲能利用下降水平源利用智慧管控水平科學布局集約建設(shè)集約建設(shè)水平綠色低碳發(fā)展水資運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)平臺完善數(shù)據(jù)收集與管理以及國際標準銜接是數(shù)據(jù)中心碳核算體系建設(shè)需要解決的關(guān)鍵問題。數(shù)據(jù)中心碳排放計量方法學的設(shè)計應(yīng)著重明確范圍三碳排放的計量方法。由于范圍三溫室氣體排放的計量涉及相關(guān)方多、計量難度較大，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）。確定范圍三核算來源及排放數(shù)據(jù)是一大難點，突破這一問題能有助提高碳排放報告的準確性。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)活動和能源4和配送輸）能即電力制然） ?和過上運鐵路航空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)中心來源：施耐德114，落基山研究所數(shù)據(jù)中心運營方應(yīng)積極采用數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理平臺（DCIM），以規(guī)范能碳數(shù)據(jù)的采集、處理和交流流程。DCIMDCIM推動數(shù)據(jù)中心碳核算標準的國際對接。鑒于全球互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展及國際上基于氣候變化的關(guān)稅政策，為應(yīng)對跨境數(shù)據(jù)服務(wù)及其碳排放問題，數(shù)據(jù)中心及算力產(chǎn)品的碳排放核算標準需與國際標準接軌。ISO20228（CUE）》國際標準，將碳使用效率定為關(guān)鍵績效指標，用于量化數(shù)據(jù)中心使用階段的碳排放量。我國在構(gòu)建數(shù)據(jù)中心碳核算體系時，應(yīng)充分考慮與國際標準的對接，同時注重本土碳排放因子數(shù)據(jù)庫的建立與國際互認。此外，還需要加強綠色金融工具在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的應(yīng)用。需要建立市場化、專業(yè)化的綠色金融運作和監(jiān)管模式，鼓勵符合條件的銀行開發(fā)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)中心綠色信貸產(chǎn)品，并通過將數(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數(shù)據(jù)中心項目提供指引。政府還應(yīng)支持數(shù)據(jù)中心企業(yè)通過發(fā)行綠色債券、開展資產(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)鍵績效指標，如碳排放目標，并通過設(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)展目標保持一致，吸引投資者并降低融資成本。開發(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不同的數(shù)據(jù)中心能效提升應(yīng)用場景，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）是當前應(yīng)用在數(shù)據(jù)中心項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目綁定（如新建綠色數(shù)據(jù)中心項目），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)中心能效改造項目中高初始投資的問題，并實現(xiàn)多方共贏。GreenMarkGoldusDCestDC4xvKmChanGreenMarklatnu。案例：綠色金融工具支持綠色數(shù)據(jù)中心項目Sngel擴充綠色債券項目目錄，為金融支持綠色數(shù)據(jù)中心項目提供指引。綠色項目和綠色領(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，能夠為金融機構(gòu)、企業(yè)和上市公司等市場主體發(fā)行綠色債券募集資金提供更加明確的指引，也能為各級地方政府制定綠色債券激勵機制、出臺相關(guān)配套政策提供參考。數(shù)據(jù)中心節(jié)能是多個子系統(tǒng)節(jié)能和多項技術(shù)集成應(yīng)用的結(jié)果（37），應(yīng)鼓勵金融政策將這一技術(shù)系統(tǒng)納入綠色金融支持項目清單中。預制模塊化建設(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，最大程度支持數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)全生命周期零排放。直流供電系統(tǒng)全閃存存儲高效UPS直流供電系統(tǒng)全閃存存儲高效UPS智融電力模塊網(wǎng)絡(luò)設(shè)備節(jié)能無損數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)重刪壓縮預制模塊化建設(shè)技術(shù)預制模塊化數(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)運維管理空調(diào)背板墻··風冷流場優(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能（A的數(shù)據(jù)中心運·制能控制系統(tǒng)來源：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：算碳解耦行動建議規(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、光、水等零碳電力資源富集的地區(qū)建設(shè)數(shù)據(jù)中心，通過使用當?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?shù)乜稍偕茉促Y源稀缺時，優(yōu)先考慮擁有跨省跨區(qū)綠電交易市場的地區(qū)，通過市場方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心綠電供應(yīng)。考慮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，實現(xiàn)自動調(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，優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)中心周邊建筑的用熱需求，實現(xiàn)余熱的精準對