数据中心暖通系统与服务器余热梯级利用的动态匹配模式及节能潜力

一、引言

在数字化时代，数据中心作为信息存储、处理和传输的关键基础设施，其重要性不言而喻。然而，数据中心的高能耗问题逐渐成为制约其可持续发展的瓶颈。其中，暖通空调（HVAC）系统用于维持数据中心内的恒温恒湿环境，保障服务器等设备的正常运行，能耗占比相当可观，通常可达数据中心总能耗的 30%-40% 。同时，服务器在运行过程中会产生大量余热，若不及时有效处理，不仅会影响设备性能和寿命，还造成了能源的极大浪费。据统计，服务器运行时电能约 80% 转化为热能，如一台标准服务器功率 2000W，散热功率可达 1600W 。因此，研究数据中心暖通系统与服务器余热梯级利用的动态匹配模式，对于降低数据中心能耗、提高能源利用效率具有重要意义。

二、数据中心暖通系统概述

（一）暖通系统的主要功能与组成

数据中心暖通系统主要负责调节室内温度、湿度、空气洁净度和气流分布等参数。其主要组成部分包括制冷系统、通风系统和加湿除湿系统等。制冷系统是核心部分，常见的有风冷直膨空调系统、风冷冷冻水系统、水冷冷冻水系统和集中冷却水系统等架构。通风系统用于引入新风和排出室内污浊空气，保证空气的流通和质量。加湿除湿系统则根据室内湿度情况进行调节，防止因湿度过高或过低对设备造成损害。

（二）不同暖通系统架构的特点与适用场景

风冷直膨空调系统：结构简单，布置灵活方便，各空调相互独立，无单点故障，可靠性高。但空调室内机和室外机布置距离受限，且外机散热受环境影响较大，适用于小型数据中心或对空间布局灵活性要求较高的场景，浙江地区 BJIDC 典型 PUE 值在 1.71 左右 。

风冷冷冻水系统：相比水冷冷冻水系统，省掉了冷却水系统，结构紧凑，运维简单。但容量较小，夏季易受高温影响导致效率降低，适合室外环境温度不是太高、机房热负荷适中的场景。东北某数据中心风冷冷冻水配合自然冷却模块，典型 PUE 值在 1.48 。

水冷冷冻水系统：采用水冷却和离心机组，效率高、容量大，适合数据中心热负荷大的场景。不受室外干球温度制约，夏季工作效率不受影响，且冬季可利用板换实现免费供冷。浙江地区某数据中心典型 PUE 值在1.43 。

集中冷却水系统：主要解决风冷冷凝器无法布置和夏季高压问题，系统相对简单，建设投资较省。但存在单点故障，需通过系统备份解决，适合大中型数据中心，浙江地区典型 PUE 值在 1.63 。

三、服务器余热梯级利用技术

（一）余热回收的原理与方法

服务器余热回收主要基于热交换原理，通过特定的设备和介质将服务器产生的热量传递出来并加以利用。常见的方法有利用热交换器回收热风热量，如用于预热新风；采用水或不导电冷却液（如水、矿物油、氟化液）直接接触发热部件，将热量导出。其中，水具有价格低廉、比热容良好等优点，但因非绝缘体，只能用于非直接接触型液冷技术；矿物油价格相对低廉、绝缘，但粘性较高易残留且有燃烧风险；氟化液绝缘不燃，是理想的浸没式冷却液，但价格昂贵 。

（二）余热梯级利用的概念与流程

余热梯级利用是根据不同用户对热量品位的需求差异，按照能量品质逐级利用余热，以提高能源利用效率。例如，对于数据中心余热，可先将较高温度的余热用于区域供暖等对温度要求相对较高的场景，再将温度降低后的余热用于预热新风等对温度要求较低的环节。以某云计算数据中心为例，采用冷板水冷回收热量，先为周边办公楼供暖，年节省天然气 12 万立方米，之后还可进一步利用余热进行其他低品位热需求的应用 。

四、动态匹配模式分析

（一）基于服务器负载变化的暖通系统与余热利用协同控制服务器的负载并非恒定不变，而是随时间和业务需求动态变化。当服务器负载增加时，产生的余热增多，此时暖通系统应相应提高制冷能力，同时加大余热回收力度，将多余的热量高效利用起来。反之，当服务器负载降低，暖通系统可适当降低制冷功率，减少能耗，余热利用系统也随之调整运行参数。通过建立智能控制系统，实时监测服务器负载、室内温湿度等参数，实现暖通系统与余热利用系统的精准协同控制。例如，采用 AI算法动态调节冷却水流量，根据服务器机柜热密度差异（核心算力机柜热密度达 20kW / 柜，普通机柜仅 5kW / 柜），对不同区域进行分区回收，高密区用浸没式，低密区用冷板，以提高余热回收效率 。

（二）考虑季节变化的暖通与余热利用策略调整

季节变化对数据中心的运行有显著影响。在夏季，室外温度较高，数据中心制冷需求大，余热回收后的热量可优先用于制冷辅助，如通过吸收式制冷机将余热转化为冷量，实现冷热量的综合利用。而在冬季，室外温度低，数据中心供暖需求增加，此时可加大余热用于供暖的比例，减少其他供暖能源的消耗。同时，针对跨季节热量存储问题，可搭配相变储能材料（如熔融盐，储热密度 200-400kWh/m³, ），在夏季余热过剩时将热量存储起来，到冬季供暖需求高时释放，实现热量的跨季节平衡利用 。

五、节能潜力评估

（一）节能效果的量化分析方法

评估数据中心暖通系统与服务器余热梯级利用的节能潜力，可通过量化分析相关能耗指标来实现。例如，计算采用新的匹配模式前后数据中心的电能利用效率（PUE）变化。PUE 指数据中心消耗的所有能源与 IT 负载消耗的能源的比值，是评价数据中心能效的核心指标。通过对比不同方案下的 PUE 值，结合实际运行数据，可准确评估节能效果。此外，还可计算余热回收率、能源节约量等指标。如某数据中心采用冷板水冷 + 区域供暖管网模式，年回收热量 2.3 万 MWh，满足周边小镇 15% 供暖需求，冬季为园区办公楼供暖后，PUE 降至 1.09 。

（二）实际案例中的节能成效展示

以某北方严寒地区数据中心项目为例，提出一种基于数据中心余热跨季节蓄热的分布式能源系统。通过与常规数据机房余热利用方案对比，该能源系统预计约 7 年即可回收增量成本，且每年可降低 CO₂ 排放约8700t 。在实际运行中，该数据中心夏季利用地源热泵为数据中心供冷，将余热储存于地热井中，冬季利用地源热泵和余热热泵为周边用户供暖，有效实现了能源的梯级利用和高效节能。又如万国数据恒长数据中心余热回收项目，是北京首个成功实现余热回收对外供热的项目，年供热量达4000GJ，年减少二氧化碳排放 166.6 吨 。这些实际案例充分展示了暖通系统与服务器余热梯级利用动态匹配模式在节能方面的巨大潜力。

六、结论与展望

通过对数据中心暖通系统与服务器余热梯级利用的动态匹配模式及节能潜力的研究可知，合理优化暖通系统架构，结合先进的余热回收和梯级利用技术，实现二者的动态协同控制，能够显著降低数据中心能耗，提高能源利用效率。然而，目前在技术应用、系统集成和成本效益等方面仍存在一些挑战。未来，随着科技的不断进步，应进一步研发高效、低成本的余热回收和存储技术，完善智能控制系统，加强不同行业间的协同合作，推动数据中心向更加绿色、节能、高效的方向发展，为实现碳达峰、碳中和目标贡献力量。

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