PUE指标能准确衡量数据中心能效吗？

　　PUE指标能准确衡量数据中心能效吗？-关于POE指标的设想
　　提起PUE，业内都知道其是数据中心能效必须要考虑的因素，自从被提出以来，遍受到普遍认可，各种组织和机构也都将它作为衡量数据中心能耗水平的金科玉律。随着数据中心的发展，现代互联网、5G网络的发展，数据中心的能耗越来越高，其能耗占比在全球用电量中的占比甚至达到了1.5%的程度，由此，数据中心的能耗被广泛关注，所有数据中心的现代化程度评价指标，都直接与PUE挂钩。直至被各地***部门将之上升到战略高度，比如，北京、上海、深圳都先后出台政策限定了本地PUE的上限值，强迫数据中心在PUE节能上下功夫。
　　1、数据中心PUE的局限
　　PUE的降低，需要对系统架构及制冷方案追加大量投资，其初投资的费用，与由此带来的PUE值的降低，到底在财务上是否划算，还是未知数。况且有些项目受场地、市政条件等的限制，能大幅降低PUE的方案可能无法实施。
　　在各种大会的场合，越来越多的人谈到了PUE的局限性，特别是其与运行成本的偏离性，受到越来越多的诟病。数据中心的发展渐渐受到PUE的限制，人们对冲破其限制的欲望越来越凸显。
　　PUE的组成为：数据中心全年消耗电量与数据中心 IT 设备全年消耗电量的比值。由定义可知，PUE衡量的点在总耗电量上，与用电所处时间段无关，无论是高峰期还是低峰期，都进行数值的自然累加。这么统计出来的数值，简单直接，易用易记，普遍适用。
　　但是，从真正绿色节能角度来看，还是有些因素被PUE遗忘了，那就是时间和效率因素——电网峰谷供电差。
　　2、从电厂到末端全局节能概念
　　先从电能的源头来看，就全世界的电能来源，截止2017年全球化石燃料发电占全球发电总量的64.7%（煤38.1%，油3.5%，气23.1%），全球核能发电占全球发电总量的10.6%，水力发电占电力总量的17.2%，风力发电占电力总量的3.9%，生物发电占电力总量的1.4%，太阳能光伏、光热发电占电力总量的1.7%，地热、聚热、海洋能发电占电力总量的0.5%。
　　截止2017年中国化石燃料发电占全国发电总量的73.5%，水力发电占电力总量的17.2%，风力发电占电力总量的4.3%，核能发电占全国发电总量的3.9%，太阳能光伏、光热发电占电力总量的1.1%。
　　在各种发电方式中，除太阳能白天发电量大而夜间少而存在昼夜差异外，其他发电方式均与一天内的时间变化无关。由上面统计数字可知，太阳能发电占比极小，可忽略不计。
　　电能的生产、运输、使用是同时发生的，电厂全力生产出的电能，才能满足高峰期间大量的用电需求，到晚上低谷的时候，发电设备在一般情况下也不能停机，因为一旦停机以后想要再次重启，就需要消耗更多的能源，启停成本极高，发电机组的起停是一个很复杂很耗时的过程，火电厂机组和塔炉要完成一个起停的全过程，至少需要12小时，并不能根据负荷变化及时调整电厂出力，造成很多的电能在输送过程中白白浪费，而且对电网的稳定运行造成一定的影响。
　　低谷期发电部门会采取措施降低塔炉的煤耗速度，但塔炉和发电机不会停止运转，发电部门依然要保持这种能维持正常运转工作所需的最低发电负荷。所以，尽管晚上发电部门的发电量有所降低，相对于社会实际需要的夜间用电量，发电部门的夜间发电量远远地“供大于求”。
　　为了平衡用电负荷，高峰的时候尽量减少用电，降低电网负荷，用电低谷的时候鼓励大家多用电，使得电网的用电负荷不出现极大幅度的下降，全国各地都进行了运用价格信号引导电力削峰填谷，利用峰谷电价差、辅助服务补偿等市场化机制，以提高整个电网系统运行效率、降低电力系统的运行成本，实现从电网的发电源头的节能。各地峰谷电价具体数值如下表所示：
　　所以，尽管削峰填谷在末端的耗电量一样，甚至会有部分额外损耗，但是，从这个供电网络来考虑，削峰填谷也是节能措施。中美欧各国都普遍采用这种峰谷电价的措施来调整用电时间差以实现整体节能的目的。
　　既然峰谷电价是节能措施，那其节能的衡量标准也就是电价了，最终换算为总用电费用，是比较合理的节能评价标准。
　　3、数据中心POE的设想
　　由此，可以引出数据中心能耗的另外一个评价标准，在PUE的基础上综合考虑电价的影响因素，笔者构想是否可以引入另外一个指标POE（Power operation Effectiveness），仅做业内饭后谈资。
　　POE的定义是数据中心能源运行效率，综合电厂电网等所有环节的能源损耗，来最终衡量数据中心的运行效率。至于所有环节的损耗，可默认为已经通过峰谷电价完全融入了供电系统。如果是柴油发电机、三联供等园区内系统发电，亦须将化石燃料的费用核算后进行计算。
　　那么，POE的公式可按下式表示：
　　POE=（Q峰d峰+Q谷d谷）/（Q（IT）峰d峰+Q（IT）谷d谷）
　　式中：
　　Q峰——数据中心峰时能耗（kWh）
　　d峰——峰时电价（元/kWh）
　　Q谷——数据中心谷时能耗（kWh）
　　d谷——谷时电价（元/kWh）
　　Q（IT）峰——数据中心IT峰时能耗（kWh）
　　Q（IT）谷——数据中心IT谷时能耗（kWh）
　　公式计算出的最终数值是无单位的量纲，与PUE一样，是个永远大于1的比值。
　　当此公式在各个时段电价均一致时，其数值与PUE完全一致：
　　即，当d峰= d谷时，POE=PUE
　　由此，POE的数值不仅仅体现了耗电量的数值关系，也体现了综合损耗，实现了衡量绿色标准的最广泛的范围涵盖。
　　一般情况下，白天气温干球温度会比夜间高，而湿球温度在没有大的气流影响的情况下，全天基本相差不大，比较恒定，考虑到全天中气温分布的特点，如果是利用室外干球温度的制冷形式，比如干盘管、风冷冷水机组等，由于昼夜温差，夜间效率提高能耗下降，白天效率降低能耗升高，相较于PUE数值，POE数值会相对高一些；如果是利用室外湿球温度的制冷形式，全天能效基本相当，则POE与PUE类似等价（POE≈PUE）。POE数值相对偏向于更加节能的利用湿球温度制冷的模式。
　　当然，由于全国各地的电价不一样，当采用干球温度的时候，这个数值在全国各地的数值也会不一样，早晚温差越大，峰谷电价差越大，则POE相对PUE数值会更高。这刚好能反应出电网调节能耗的实际情况，夜间鼓励用电的时候，你的用量反而少了，虽然末端节省电量体现会大一些，但是电网及电厂端的损耗考虑进去之后，其节省的POE相对PUE数值上并不明显。
　　这就带来一种现象，对昼夜温差大或峰谷电价差大的地区，POE数值相对PUE会有一定的升高。
　　这种升高是合理的吗？
　　应该是合理的，这正好体现了国家电网对用电分时调节的节能因素，也就是体现了从发电源头到使用末端全流程的节能理念。是更加合理和接地气的评价指标。
　　POE对利用峰谷电价来节能的措施有更加明显的鼓励效果，将促进削峰填谷的发展，是紧随发改委政策规划的节能举措。
　　POE直接与运行费用挂钩，在体现综合节能的同时，更能充分体现项目运行的经济效益，是衡量投资运行比的简洁指标。有关部门可以直接获取运行费用的真实数据，再测得IT负荷即可直接得到POE数值，便于对数据中心的管理。
　　POE数值较PUE对削峰填谷的节能措施更加敏感，有利于鼓励削峰填谷的措施；同时对较高温度段自然冷却也更加敏感，有利于鼓励数据中心向高温段自然冷却发展。