固定，不随负载、 环境条件变化；各设备之间缺乏信息沟通，运行参数不协同；未考 虑设备的运行效率问题，导致运行能耗高等问题。即便预制模块化 现有产品和技术，也存在类似问题，因此需要制定新的技术规范来 更好地指导此场景下的能效调优。 通过数字化技术，可大量收集数据中心现场环境和能耗数据， 运用基于 AI 和云计算的能效优化技术，提高制冷系统整体效率，持 续优化数据中心 PUE。本技术在预制模块化场景下，以冷却调优内 PUE。本技术在预制模块化场景下，以冷却调优内 容为主，建立系统层面的全局智能调优方法，从而更大程度上起到 节约系统能耗、降低运行成本之的作用。 目 录 一、 概述......................................................................................................................1 二、 应用，解决了传统数据中心各种数据采集的困难，让基于预制模块化 数据中心场景的冷却系统智能调优技术得到真正的应用和实践。 数据中心冷却系统是一个复杂的非线性系统，各设备之间的运行 参数存在强耦合现象，设备局部最优不能保证整个系统能耗最低；冷 却系统庞杂，水泵、风机、压缩机、外机等不仅需要根据负载功率进 行参数调节，还需要根据室外气象参数进行动态调节，只有各个部件 参数之间协同，才能保证系统能效最高；随着政策与用户需求变化，

........................................................................................126 6.4.1 能耗预测..................................................................................128 6.4.2 能源利用优化 亿吨，其中中国占比超 50%。这 样的产量规模虽显示出行业的巨大市场潜力，但也带来了资源消耗 和环境污染等问题。因此，亟须借助先进技术，提升整体行业竞争 力和可持续发展能力。 一方面，钢铁制造过程中的高能耗及高排放问题日益突出。根 据专家分析，钢铁行业的碳排放已经占到全球工业排放的近 20%。 为了响应环保政策和全球减排目标，钢铁生产企业必须探寻更为清 洁的生产技术，优化能源结构，从而减少温室气体的排放。 环境中进 行预测分析，辅助决策。 在应用 AI 技术的过程中，钢铁行业可从以下几个方面进行探 索： 1. 生产过程优化：通过实时数据监测和模型预测，对炉料、温 度、时间等进行精确调控，降低能耗提高产量。 2. 质量控制：借助 AI 视觉检测技术，实时监测产品质量，识别 并剔除不合格品，提高产品合格率。 3. 设备维护：利用机器学习分析设备运行状态，实施预测性维 护，降低设备故障率，减少停机时间。

年我国算力总规模已达 230EFLOPS，智能算力增速高达 45%。然而，这种增长也带来了严峻的能源问题，全国数据中心年 耗电量突破 1500 亿千瓦时，占全社会用电量的 1.6%，单次 AI 大模 型训练的能耗相当于数百个家庭年用电量。与此同时，我国电力系 统正在经历深刻变革，新能源装机占比已突破 50%，但“弃风弃 光”与东部电力短缺并存的结构性矛盾日益凸显。这种算力需求激 增与能源转型的双重压力，使得构建高效、低碳的算电协同体系成 亿千瓦时，占全社会用电量的 1.6%，相当于三峡电站全 年发电量的 1.5 倍。更值得关注的是，随着大模型技术的快速发展， 单次训练能耗屡创新高——OpenAI 的 GPT-3 模型训练耗电达 128.7 万千瓦时，相当于 430 个家庭一年的用电量；而 GPT-4 的能耗预计是 前者的 3-5 倍。 与此同时，我国电力系统正经历深刻变革，新能源装机占比已突 破 50%，但消纳问题日益突出。2024 在算电协同体系中，算力资源的异构性是调度管理的关键挑战。 当前计算资源呈现出多层级（云、边、端）、多架构（CPU、GPU、 FPGA、ASIC）以及多运营域（公网、私网、专网）并存的格局。与 此同时，各类算力节点在任务响应能力、能耗水平、部署位置等方面 存在显著差异，若无法统一建模与纳管，将严重制约协同效率。因此， 构建面向多元异构算力资源的适配与纳管机制，是实现算电协同调度 的核心基础[2]。 面向异构算力系统的纳管体系，主要从资源建模、能力抽象、标

实现 " 市县能监测，省 市能应急，国家能预警 " 的目标。 5 5 建设目标 形成有效的能耗管理 制度 及时掌握缴费耗电与 实际耗电的分析比较 建立节能方案决策指 导体系 建立节能成效评测平 台 及时发现并排除用电 异常 能耗管理  能耗计量系统 - 系统概述 建筑能耗监测管理系统是通过 M- BUS 网络、 TCP/IP 网络将水表、电表、 能量表等多个计量仪表的记录值的信息 器、接口转换器等辅助设备组成。 能耗管理  能耗计量系统 - 系统架构 园区内各层办公区的水表、电表、空调的 自动计量，提高物业管理效率，并能对能源 进行有效管理和节能。 各层办公区根据业态分布情况，分别设置 水表、电表、空调计量表。 能耗管理  能耗分析管理系统 建设内容：在每层装智能电表和智能水表计量楼层统计大厦总能耗 对系统进行分类如：电、燃气、水等的统计。以及分项如，电量分项能耗应当包括：照明插座用电、空调用电、动力用电、特 ：照明插座用电、空调用电、动力用电、特 殊用电。分类和分项的细化统计，为将来的建筑节能打下坚实的数据基础。 能耗管理  能耗分析管理系统 能耗分析管理系统带来 的价值 远程抄表 用电警告 节能评估 决策依据 通过远程自动抄表，解决了传统手工抄表方式中数 据时效性，准确性及后期数据操作性问题。 用电异常报警，分析设备是否故障或存在供电用电 异常的问题。 通过分析基站设备耗电量，可得到哪些设备效率高、

经济在过去几十年中一直保持着高速增长，而应对气候变化也已成为中 国可持续发展的内在需求。中国政府在2020年明确提出了力争于2030年 碳达峰、2060年碳中和的战略目标；同时，也面临着能源结构不尽合理，单 位GDP能耗较高等一系列重大现实挑战，使得实现双碳目标的任务紧迫而 艰巨。 西门子作为全球率先宣布碳中和目标的大型科技企业之一，凭借深厚的 技术积累和创新，致力于科学的、系统的“双碳”顶层设计，通过提供先进 减排和业务发展难以协调，亟需区分减排的 重点，节能减排方案收益难以量化 缺乏低成本节能减排方案，传统节能项目成本 高、周期长、影响生产 各下属企业上报数据质量低， 统计维度混乱，难以进行统一 的分析和展示 能耗和碳排放KPI下发流程繁 琐，时效性差 园区管委会和大型集团能源、碳管理部门 01 02 03 各下属企业安装不同的管理 平台，管理效率低 ECX的解决方案 核心优势介绍 1.可视化与对 专业版 集团总览 企业总览 能耗分析 微网管理 低碳管理 集团关键指标 能源拓扑组态图 系统运行组态图 配置关键指标，集团页面进行汇总统计和展示 强大能源拓扑图编辑器，提供丰富2.5D 图元，可快 速编辑能源系统拓扑图和能源系统组态图 GIS 项目地图 地图视角快速了解项目能源系统概况 能耗结构和碳排放结构 分类型能源、 碳排放实时数据 能耗分析 能源桑基图 指标管理

综合耗能 2. 运营成本 1. 直接投资成本 8 2.2 末端配电母线的典型应用场景 传统超大型数据中心通常机柜数量较多，单柜功率较低，部署大量服务器。受限 于传统配电线路布局，存在可用性下降、能耗增加及扩展困难等问题，系统灵活 性受限。引入新型数据中心末端配电母线，可有效降低线路损耗、节省空间，简 化安装流程，缩短工期，同时减轻运维与检修负担。 2.2.1 传统Hyperscale数据中心 智算中心主单柜功率极高，配电通道密集，对供电连续性与系统可用性提出更 高要求。客户更加关注供电系统的高可靠性、低损耗及智能化运维能力。采用高 密度母线配电方案，能够满足 GPU 集群的大功率负载需求，在降低能耗的同时， 实现全链路监测与故障快速定位，提升整体运行的安全性与可控性。 2.2.2 AI智算中心 应用特点 01 问题痛点 02 随着单机柜功率提升，传统列头柜线 缆配电方案无法支持稳定供电需求，而选 接，实现快速上电、免停电扩容、在线维护等功能，大幅缩短部署周 期。 同时，数据中心末端配电母线系统可集成电力监控、过载保护、 短路保护、各节点测温等功能，配合智能监控系统，可精细化掌握支 路负载、能耗状况与温度分布，提升安全性与能源管理效率。 3.1.2 数据中心末端配电母线 在机柜内部，每台服务器机柜通过专属的电缆和连接器由数据中 心末端配电母线插接箱通过机柜内部搭配垂直或水平PDU，实现多插

1 材料估算..................................................................................115 8.3.2 能耗分析..................................................................................116 9. 系统测试与评估 合设计需求的高质量方案，显著缩短设计周期，降低人工成本。 其次，目标是通过深度学习技术提升建筑设计的创新性和可行 性。平台将基于海量建筑设计数据进行训练，能够自动生成多样化 的设计创意，并提供数据驱动的优化建议。例如，在能耗分析、结 构优化和材料选择等方面，平台将能够为设计师提供科学的决策支 持，从而提高建筑设计的可持续性和经济性。 此外，项目还致力于实现建筑设计与其他专业领域的协同优 化。通过接入 deepseek 预期的具体成果包括： - 开发一个功能完善的建筑设计智能化平台，支持多种设计场景和 任务； - 建立涵盖建筑设计、结构分析、能耗优化等领域的高质量数据 集，用于模型训练和评估； - 实现设计效率提升 30%以上，设计周期缩短 20%，设计成本降低 15%； - 通过平台生成的设计方案，在能耗、结构安全性和经济性等关键 指标上提升 10%以上。 最终，本项目将推动建筑设计行业向智能化、数字化方向迈

•基础设施老化，有线、 无 线 独 立 部 署 无 法 连 通； •各 类 信 息 系 统 烟 囱 林 立 、 数 据 孤 岛 现 象 普 遍。 安全生产可视化 监管 •针对高风险、高能耗产 业，需要定向精准可视 化监管； •安全规范管理缺乏主动 预防措施。 绿色节能可持续 运营 •在产业升级转型时，确 保园区的生态环境； •以绿色发展为核心，提 前感知并预防污染。 管理 远程监控 节能 决策 能效 分析 集抄 费控 智慧 用能 备品 配件 数据 交换 能源双碳解决方案 能源双碳解决方案 能源双碳解决方案 能源双碳解决方案 产业能耗对比 掌控整体能耗 优化能源结构 提升能耗产值 降低过程损耗 优化用能方案 重点设备降耗 优化工艺减耗 中央空调监控运维系统 能源管理系统 智慧园区运营管理：能效管理 02 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力 指令消息管理 数据字典 数据总线 API/SDK 接口 数据共享交换 数据适配 数据转换接入 数据交换 数据版本控制 数据维护 统一数据管理 统一用户认证 统一外部接口 服务层 设施管理 能耗管理 资产管理 综合安防 环境空间 设备管理 便捷通行 应用层 智慧园区整体架构图 运 维 管 理 安 全 管 理 运 营 管 理 标 准 规 范  精准管控 数据驱动园区运营，

能耗网关 信息发布屏 会议终端 / 中控 Modbus 协 议 多联机机组 / 从脸门 禁 IOT 平台 ( 私有化部 署 ) HTTP 协议 Niagara 中间 件 空调水 循环泵 HTTP 协 议 HTTP 协 议 田通设备监控 停车场道闸 HTTP 协议 HTTP 协议 私有 协议 免密 登录 监控终端 能耗管理 风机 /CO Lhartcbon02X2X CEU TRIDIUM on 10142022 LuhrosatoniD:22215 CEU 40 TRIDIUM ⑧ 湖南设计 书案工程中心 ◎ 湖南投计 HD 能耗管理系统 PUI 防史曲懂 总负码查询 玛查电压复动 2 号叠电发 动 蜃 世 查 寻 1 号进描断电 B 周月统计 0 南设计 HD 系统集成与数字赋能 智能工程中心用电 动 主 页 解炉控制 蒙现的即 周几控制 HD 蓄施工程中心 20225 暂能期明 现频篮控 环填监测 能耗管理 楼控募统 门禁系统 塑智查询 空调腔制 员工分布 智能阴明 视频监控 环清趋测 解转管理 接控系统 门禁系统 报警查询 空调控材 员工分布 2023 年 V02

是评价数据中心能源效率的指标， 是数据中心消耗的所有能源与 IT 负载使用的能源之比。 PUE= 数据中心设备总能耗 /IT 设备能耗 PUE 是一个比值， 越接近 1 表明能效水平越好。 工业和信息化部、国家机关事务管理局、国家能源局三部门联合印发的《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》，明确 提出至 2022 年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的电能使用效率值达到 1.4 以下 BMS 统的运行参数，避免过度冷 却或过度加热，从而降低能 源消耗。 自动化调节和优化 02 BMS 系统可以根据历史数据 和实时监测结果，进行能耗 预测和规划。通过对未来负 荷和能源需求的预测，可以 合理安排机房的能源供应和 使用，避免不必要的能源浪 费。 能耗预测和规划 03 通过 BMS 降低机房 PUE 采集数据的准确性是 BMS 有效控制的前提，需要对传感器、监测设备进行定期校准和维护。 务器的利用率。通过减少空闲资 源和优化服务器负载平衡，可以 减少不必要的能源消耗 减少服务器数量 • 通过服务器虚拟化，可以将多台 物理服务器合并为较少的物理服 务器。减少服务器的数量可以减 少机房的能耗，包括电力供应、 冷却和其他配套设备的消耗。更 少的服务器数量还意味着更少的 设备散热和排放，减少机房的热 负荷 动态资源分配 • 服务器虚拟化平台可以根据实际 需求动态分配和调整虚拟服务器