一种数据中心能源系统综合评价方法与流程

1.本发明属于能源评价技术领域，特别涉及一种数据中心能源系统综合评价方法。


背景技术：

2.研究数据中心能源系统架构的综合评价体系及方法，可为数据中心能源系统方案的评价和比选提供全面、科学、合理的指导。
3.国内外已开始对绿色数据中心的评价体系进行探究，但要么是对某个方面的单项评价指标进行评价，尚未形成完整、公认的评价体系；要么是针对数据中心的评价体系(包括资源利用、运维管理等)，并不适用于对本项目所关注的能源系统架构的综合评价；而且更侧重绿色环保方面的评价指标，难以对能源系统架构给出全面、科学、合理的评价。因此，本项目提出一种适用于数据中心能源系统的综合评价体系及方法。


技术实现要素：

4.针对上述问题，本发明提出一种数据中心能源系统综合评价方法，所述综合评价方法包括以下步骤：
5.步骤a、确定评价指标体系；
6.步骤b、确定所述评价指标体系内各项指标计算方法；
7.步骤c、对所述各项指标权重进行分配；
8.步骤d、基于上述步骤b和步骤c利用模糊综合评价法确定综合评价结果。
9.进一步的，步骤a中，所述评价指标体系包括系统效率维度、可用性维度、经济性维度和环保性维度；其中，所述系统效率维度指标为功率效率；所述可用性维度指标为系统可用度；所述经济性维度指标为净现值；所述环保性维度指标为碳减排比。
10.进一步的，步骤b中，确定所述评价指标体系内各项指标计算方法，所述评价指标体系内各项指标包括功率效率、系统可用度、净现值和碳减排比；
11.所述功率效率计算方法表示为：其中，e
out
表示为供能系统总输出功率；e
in
表示为供能系统总输入功率
12.进一步的，所述系统可用度计算方法包括以下步骤：
13.步骤b1、计算元件的可用度：
14.第i个元件的可用度表示为：a
i
＝mtbf
i
/(mtbf
i
+mttr)，其中，mtbf
i
表示为第i个元件的平均无故障时间：mtbf
i
＝1/λ；mttr表示为平均可修复时间；λ表示为故障率即每小时发生的故障次数；
15.步骤b2、计算系统可用度：
16.串联系统的可用度表示为：a＝a1a2……
a
i
；其中，a表示为系统可用度；并联系统的可用度表示为：其中，a'表示为第i个单元的不可用度。
17.进一步的，所述净现值npv计算方法为：其中，r
i
表示为投资项目在第i年的投资收益；c
i
表示为投资项目在第i年的投资成本；m表示为折现率；c0表示为投资方案的初始现金流出量。
18.进一步的，所述碳减排比计算方法包括以下步骤：
19.步骤b3、计算年度碳减排量：
20.δc＝c0
‑
c1＝μ
·
(p1t1+p2t2)
·
k
·
(1/η0)
‑
μ
·
[(p1t1+p2t2)
·
k
‑
p3·
t3](1/η1)；其中，c0表示为平均效率为η0时的年度碳排放量；c1表示为平均效率为η1时的年度碳排放量；c0＝μ
·
(p1t1+p2t2)
·
k
·
(1/η0)；c1＝μ
·
[(p1t1+p2t2)
·
k
‑
p3·
t3](1/η1)；μ表示为区域电网基准线碳排放因子；p1表示为数据中心it设备的发电功率；p2表示为制冷设备额定负载的发电功率；p3表示为清洁能源的发电功率；t1表示为数据中心it设备的年利用小时数；t2表示为制冷设备的年利用小时数；t3表示为清洁能源的年利用小时数；k表示为设备负载率；η1表示为供能系统的实际效率；η0表示为供能系统平均效率；
[0021]
步骤b4、计算碳减排比：δg％＝δc/c0。
[0022]
进一步的，步骤c中采用层次分析法对所述各项指标权重进行分配，对所述各项指标权重进行分配包括以下步骤：
[0023]
步骤c1、建立层次结构模型；
[0024]
步骤c2、根据所述层次结构模型构建判断矩阵；
[0025]
步骤c3、对所述判断矩阵进行一致性校验：
[0026]
一致性比率cr表示为：cr＝ci/ri；其中，ci表示为一致性指标；ci＝(p
max
‑
n)/(n
‑
1)；ri表示为平均随机一致性指标；p
max
表示为所述判断矩阵的最大特征根；n表示为所述判断矩阵的阶数；
[0027]
步骤c4、计算所述判断矩阵最大特征根p
max
对应的特征向量v：v＝[v1,v2…
v
n
]；计算所述特征向量v的转置矩阵v
t
，将所述转置矩阵v
t
归一化得到所述各项指标权重向量w＝[w1,w2…
w
n
]。
[0028]
进一步的，步骤d中确定所述综合评价结果包括以下步骤：
[0029]
步骤d1、对所述评价指标体系内各项指标进行单因素评价确定所述各项指标的单因素评价向量，所述评价指标体系内各项指标包括功率效率、系统可用度、净现值和碳减排比；
[0030]
步骤d2、根据所述各项指标的所述单因素评价向量分别作为行向量构建综合评价矩阵，所述综合评价矩阵表示为：
[0031]
r1表示为所述功率效率的单因素评价向量；r2表示为所述系统可用度的单因素评价向量；r3表示为所述净现值的单因素评价向量；r4表示为所述碳减排比的单因素评价向量；
[0032]
所述功率效率的单因素评价向量、所述系统可用度的单因素评价向量、所述净现值的单因素评价向量和所述碳减排比的单因素评价向量均分为差、较差、一般、较好和好五
表示为数据中心it设备的发电功率；p2表示为制冷设备额定负载的发电功率；p3表示为清洁能源的发电功率；t1表示为数据中心it设备的年利用小时数；t2表示为制冷设备的年利用小时数；t3表示为清洁能源的年利用小时数；k表示为负载率；η1表示为供能系统的实际效率；η0表示为供能系统平均效率；
[0051]
步骤b4、计算碳减排比：δg％＝δc/c0。
[0052]
本发明的数据中心能源系统综合评价方法，综合考虑了现有数据中心的常用评价指标，选取了适合数据中心能源系统的四项评价指标，能够较全面地反映数据中心能源系统的特性；同时给出了各项评价指标的具体计算方法，能够得到定量的计算结果，并根据专家经验法得到对各项指标的单因素评价；最后利用“层次分析法+模糊综合评价法”的方法确定指标权重值，并得出综合评价结果。最终实现对能源系统架构给出全面、科学、合理的评价。
[0053]
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0054]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0055]
图1示出了本发明实施例中数据中心能源系统评价体系结构示意图；
[0056]
图2示出了本发明实施例中数据中心能源系统综合评价方法流程示意图；
[0057]
图3示出了本发明实施例中数据中心能源系统综合评价方法具体流程示意图。
具体实施方式
[0058]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0059]
本发明提供一种数据中心能源系统架构综合评价方法，图2示出了本发明实施例中数据中心能源系统综合评价方法流程示意图；图2中，综合评价方法包括以下步骤：
[0060]
步骤a、确定评价指标体系；步骤b、确定评价指标体系内各项指标计算方法；步骤c、对各项指标权重进行分配；步骤d、基于上述步骤b和步骤c确定综合评价结果。
[0061]
具体的，步骤a中评价指标体系包括系统效率维度、可用性维度、经济性维度和环保性维度；系统效率维度指标选取为功率效率、可用性维度指标选取为系统可用度、经济性维度指标选取为净现值、环保性维度指标选取为碳减排比。
[0062]
如图1所示，图1示出了本发明实施例中数据中心能源系统评价体系结构示意图，图1中，从数据中心能源系统的系统效率、可用性、经济性、环保性四个维度构建综合评价指标体系，具体评价指标选取为：功率效率、可用度、净现值、碳减排比。如图1所示，其中虚线
框为计算过程中有参考意义的中间量，不作为评价指标。
[0063]
图3示出了本发明实施例中数据中心能源系统架构综合评价方法具体流程示意图，对图1中所示的数据中心能源系统架构综合评价方法进行具体的描述：
[0064]
步骤a、确定评价指标体系；
[0065]
步骤b、确定评价指标体系内各项指标计算方法；
[0066]
具体的，步骤b中，确定评价指标体系内各项指标计算方法，评价指标体系内各项指标包括功率效率、系统可用度、净现值和碳减排比；
[0067]
具体的，功率效率指标计算方法表示为：功率效率指标主要选取数据中心供能系统效率，即供能系统输出功率与输入功率的比值，反映了供能系统本身在能量传输和转换过程中的损耗；其中，e
out
表示为供能系统总输出功率；e
in
表示为供能系统总输入功率；
[0068]
对于系统可用度的计算方法，具体的，数据中心可用性是综合反映数据中心能否提供安全稳定可持续服务的重要指标。
[0069]
(1)指标概念
[0070]
可靠性(reliability)：是指数据中心在规定环境条件下、规定时间内，完成规定业务的能力。反映可靠性的指标有多个，如可靠率r、故障率λ、平均无故障时间mtbf等；三者之间的计算关系如下：r(t)＝e
‑
λt
；mtbf＝1/λ。
[0071]
可维护性(serviceability)：是指系统在规定环境条件下和规定的时间内，完成规定功能的能力，以及完成维护的容易程度。可维护性用平均修复时间mttr指标来量化。
[0072]
可用性(availability)：是指系统在使用过程中，可以正常使用的时间与总时间之比。可用性综合反映了可靠性和可维护性，可用性用一个比率指标
‑
可用度来量化，计算公式如下：a＝mtbf/(mtbf+mttr)。
[0073]
系统可用度指标计算方法包括以下步骤：
[0074]
步骤b1、计算元件的可用度：第i个元件的可用度表示为：a
i
＝mtbf
i
/(mtbf
i
+mttr)，其中，mtbf
i
表示为第i个元件的平均无故障时间：mtbf
i
＝1/λ＝1/(a/8760)；a表示为年故障率；mttr表示为平均可修复时间；λ表示为故障率即每小时发生的故障次数。
[0075]
具体的，获得单个元件的典型故障参数，包括年故障率a(单位(次/台
·
年)或(次/km
·
年))和平均可修复时间mttr(单位小时)，计算得到单个元件的可用度；这里注意故障率λ(每小时发生的故障次数)和年故障率a之间的转换。
[0076]
步骤b2、计算系统可用度：
[0077]
具体的，根据系统的串并联关系计算得到系统的可用度，对于串联系统(假设一个系统由n个子系统组成，组成系统的所有单元中，任一单元出现故障都会导致整个系统故障的系统称串联系统)；对于并联系统(假如一个系统由n个子系统组成，只要有一个子系统能够正常工作，整个系统就能正常工作的系统称为并联系统)；
[0078]
串联系统的可用度表示为：a＝a1a2……
a
i
；其中，a
i
表示为第i个元件的可用度；a表示为系统可用度；
[0079]
并联系统的可用度表示为：其中，a'表示为第i个单元的不可用度。
[0080]
具体的，对于串联系统可用度，由于a
i
小于1，a
i
的乘积就更小，所以串联的单元越多，系统可用度越低；对于并联系统可用度，并联单元越多，系统可用度越高。
[0081]
对于经济性指标计算方法，具体的，采用净现值法进行经济性评价。影响净现值率的主要有如下因素：
[0082]
数据中心供能系统的原始投资：数据中心供能系统的原始投资主要考虑：ups电源系统(或hvdc电源系统)、备用柴油发电机、各级配电设备(一般来说，从10kv出线引出的变压器、配电柜、开关柜、馈线柜等)、储能设备、光伏发电设备(若有的话)、电缆等辅材，以及工程管理成本。(不考虑建筑土建、空调系统、it设备等的投资。)
[0083]
数据中心供能系统的运营成本：数据中心供能系统的运营成本主要包括：固定资产折旧成本、耗电成本、人工及维护成本。(不考虑税金等其他成本)。但在采用净现值法计算每年的现金流出时，不考虑固定资产折旧成本，只考虑耗电成本、人工及维护成本。
[0084]
其中耗电成本主要是配电网及电源系统损耗的电费，人工及维护成本按原始投资的8％计算，供电系统年度耗电成本表示为：
[0085]
其中，p1表示为数据中心it设备的发电功率；p2表示为制冷设备额定负载的发电功率；t1表示为数据中心it设备的年利用小时数；t2表示为制冷设备的年利用小时数；k表示为设备负载率；p3表示为清洁能源的发电功率；t3表示为清洁能源的年利用小时数；η为供能系统效率；e表示为平均电价，本发明中e取0.8元/kwh。
[0086]
数据中心it设备是指it相关设备配件或整体产品，属于it行业的产品，例如：笔记本电脑、台式电脑、路由器、交换机、鼠标、键盘、写字板、摄像头、多媒体麦克风与音响等。
[0087]
数据中心供能系统的年度收益：数据中心供能系统的年度收益记为0。
[0088]
数据中心供能系统的净现值：净现值(net presentvalue，npv)是一项投资所产生的未来现金流的折现值与项目投资成本之间的差值，净现值＝未来报酬总现值
‑
原始投资总额。
[0089]
净现值指标计算方法表示为：其中，r
i
表示为投资项目在第i年的投资收益；c
i
表示为投资项目在第i年的投资成本；m表示为折现率；c0表示为投资方案的初始现金流出量；表示投资项目的净现金流量的现值。
[0090]
对于环保性指标计算方法，环保性指标主要用碳减排占比来衡量，碳减排比指标计算方法包括以下步骤：
[0091]
步骤b3、计算年度碳减排量：
[0092]
δc＝c0
‑
c1＝μ
·
(p1t1+p2t2)
·
k
·
(1/η0)
‑
μ
·
[(p1t1+p2t2)
·
k
‑
p3·
t3](1/η1)；其中，c0表示为平均效率为η0时的年度碳排放量；c1表示为平均效率为η1时的年度碳排放量；c0＝μ
·
(p1t1+p2t2)
·
k
·
(1/η0)；c1＝μ
·
[(p1t1+p2t2)
·
k
‑
p3·
t3](1/η1)；μ表示为区域电网基准线碳排放因子；p1表示为数据中心it设备的发电功率；p2表示为制冷设备额定负载的
发电功率；p3表示为清洁能源的发电功率；t1表示为数据中心it设备的年利用小时数；t2表示为制冷设备的年利用小时数；t3表示为清洁能源的年利用小时数；k表示为设备负载率；η1表示为供能系统的实际效率；η0表示为供能系统平均效率；
[0093]
步骤b4、计算碳减排比：δg％＝δc/c0。
[0094]
具体的，采取排放因子法计算数据中心能源系统的碳排放量，其中碳减排主要来自三个方面：节能量(本项目只考虑供能系统节电量，不考虑it设备、制冷设备的节电量)、清洁能源的利用(如光伏)、低碳排放因子能源的利用(如天然气)。
[0095]
步骤c、对各项指标权重进行分配；步骤c中采用层次分析法对各项指标权重进行分配，对各项指标权重进行分配包括以下步骤：
[0096]
步骤c1、建立层次结构模型；
[0097]
具体的，本发明建立的评价指标体系即为层次结构模型的基础。得到层次结构模型如表1所示：
[0098][0099]
表1
[0100]
步骤c2、根据层次结构模型构建判断矩阵；由评价者或者邀请专家对各层级指标间的相对重要性进行判断，并且根据下表介绍的“1
‑
9标度法”构建判断矩阵。
[0101]
此步骤由评价者或者邀请专家进行打分，具有一定的主观性。打分时按照同样重要、稍微重要、明显重要、强烈重要、极端重要的顺序，依次赋值1、3、5、7、9，加入2、4、6、8作为中间值，若重要性关系相反，则将赋值作倒数处理，最终形成判断矩阵d。判断矩阵为方阵，所有元素均大于0，对角线上元素为1，关于对角线对称的元素互为倒数关系。如表2所示：
[0102][0103]
表2
[0104]
本发明实施例中采用一个举例进行说明，本发明以表3所示的判断基础为例进行计算：
[0105][0106]
表3
[0107]
则构建出的判断矩阵d(指标b1
‑
b4的相对重要性对比)如表4所示:
[0108][0109]
表4
[0110]
步骤c3、对判断矩阵进行一致性校验:
[0111]
一致性比率cr表示为：cr＝ci/ri；其中，ci表示为一致性指标；ci＝(p
max
‑
n)/(n
‑
1)；ri表示为平均随机一致性指标；p
max
表示为判断矩阵的最大特征根；n表示为判断矩阵d的阶数。
[0112]
具体的，当cr值小于0.1时，判断矩阵满足一致性校验。k阶判断矩阵的ri值表示为，如表5所示：
[0113][0114]
表5
[0115]
步骤c4、计算判断矩阵最大特征根p
max
对应的特征向量v：v＝[v1,v2…
v
n
]，其中，v
n
表示的是判断矩阵第n行元素的几行平均值；计算特征向量v的转置矩阵v
t
，将转置矩阵v
t
归一化得到各项指标权重向量w＝[w1,w2…
w
n
]，其中，w
n
表示的第n项指标的权重值。
[0116]
具体的，本发明只需对判断矩阵d进行一致性检验。检验结果如表6所示：
＝[0 0 1 0 0]；若(a1+2(a2‑
a1)/3)≤a＜a2，对应于评价等级“较好”，此时单因素评价向量r2＝[0 0 0 1 0]；若a≥a2，则对应于评价等级“好”，此时单因素评价向量r2＝[0 0 0 0 1]。
[0130]
对于净现值npv单因素评价：经调研，对于传统数据中心，假设净现值npv的经验值区间为(npv1,npv2)。
[0131]
若npv＜npv1，则对应于评价等级“差”，此时单因素评价向量r3＝[1 0 0 0 0]；若npv1≤npv＜(npv1+(npv2‑
npv1)/3))，则对应于评价等级“较差”，此时单因素评价向量r3＝[0 1 0 0 0]；若(npv1+(npv2‑
npv1)/3)≤npv＜(npv1+2(npv2‑
npv1)/3)，则对应于评价等级“一般”，此时单因素评价向量r3＝[0 0 1 0 0]；若(npv1+2(npv2‑
npv1)/3)≤npv＜npv2，对应于评价等级“较好”，此时单因素评价向量r3＝[0 0 0 1 0]；若npv≥npv2，则对应于评价等级“好”，此时单因素评价向量r3＝[0 0 0 0 1]。
[0132]
对于碳减排比δc％单因素评价：经调研，对于传统数据中心，假设碳减排比δc％的经验值区间为(δc％1,δc％2)。
[0133]
若δc％＜δc％1，则对应于评价等级“差”，此时单因素评价向量r4＝[1 0 0 0 0]；若δc％1≤δc％＜(δc％1+(δc％2‑
δc％1)/3))，则对应于评价等级“较差”，此时单因素评价向量r4＝[0 1 0 0 0]；若(δc％1+(δc％2‑
δc％1)/3)≤δc％＜(δc％1+2(δc％2‑
δc％1)/3)，则对应于评价等级“一般”，此时单因素评价向量r4＝[0 0 1 0 0]；若(δc％1+2(δc％2‑
δc％1)/3)≤δc％＜δc％2，对应于评价等级“较好”，此时单因素评价向量r4＝[0 0 0 1 0]；若δc％≥δc％2，则对应于评价等级“好”，此时单因素评价向量r4＝[0 0 0 0 1]。
[0134]
步骤d2、根据各项指标的单因素评价向量分别作为行向量构建综合评价矩阵，综合评价矩阵表示为：
[0135]
r
ij
为根据步骤d1得到的r1，r2，r3，r4四个行向量的展开元素，取值为0或1，r1表示为功率效率的单因素评价向量；r2表示为系统可用度的单因素评价向量；r3表示为净现值的单因素评价向量；r4表示为碳减排比的单因素评价向量；
[0136]
步骤d3、根据综合评价矩阵得到综合评价结果；
[0137]
具体的，综合评价结果矩阵由权重向量w和综合评价矩阵r叉乘可得，
[0138]
b1表示为综合评价结果对应评价等级是差的权重；b2表示为综合评价结果对应评价等级是较差的权重；b3表示为综合评价结果对应评价等级是一般的权重；b4表示为综合评价结果对应评价等级是较好的权重；b5表示为综合评价结果对应评价等级是好的权重。
[0139]
具体的，若取满分5分制，令b＝b1*1+b2*2+b2*3+b4*4+b5*5，则b表示综合评价结果的分值。
[0140]
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。