12、数据中心效率衡量与物联网助力电子政务发展

数据中心效率衡量与物联网助力电子政务发展

1. 数据中心能源效率衡量

1.1 PUE 相关概念

PUE(Power Usage Effectiveness)即能源使用效率,是衡量数据中心能源效率的重要指标。为了获得实用的年度平均值,需要在一个有代表性的时间段内测量 PUE。当相关数据积累超过 1 年时,就能准确描述整个能源消耗情况,因为这包含了大气变化和 IT 负载需求的影响。

不过,尽管 PUE 是一个重要的指标,但对其进行语义层面深入分析的研究较少。而且由于行业的保密性,所有存在的 PUE 值都依赖严格的保密评估,这使得对 PUE 账户的评估和验证变得困难。在能源消耗指标可更新的情况下,确保信息清晰至关重要。

1.2 数据中心能源消耗分析

数据中心的电力转换和分配通常分多个阶段进行,每个阶段的转换性能都会有所降低。大量的设施电力在转换和分配过程中会以热量的形式产生功率损耗,为了溶解这些热量,数据中心的冷却系统需要额外消耗电力,这又进一步增加了总功率消耗。

1.3 研究工作

本次研究针对传统数据中心进行了 PUE 计算。具体步骤如下:
1. 建立利用效率的相关程序。
2. 进行为期两个月的监测,展示不同月份 PUE 的变化情况。
3. 根据 PUE 结果相应地改变数据中心参数,以获得最佳的 PUE 结果。

1.4 结果分析

1.4.1 UPS 容量利用分析

数据中心将 UPS 的总容量视为 40 kVA,乘以功率因数 0.9 来计算实际容量。以下是 2019 年 9 月和 10 月 UPS

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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