37%耗电来自空调 数据中心减碳靠AI

在COVID-19(新冠肺炎)疫情之下，网络通讯需求大增。耶鲁大学(Yale University)报告指出，全球数据流量正以每4年增加1倍以上的速度快速成长，目前世界上最大的数据中心的耗电量，相当于一座百万人口的城市。当「绿色、低碳和可持续发展」已经成为世界各国社会经济发展的共同目标，数据中心如何有效节能减碳，至关重要。

施耐德电机(Schneider Electric)信息系统规划顾问朱苙玮指出，传统数据中心里，空调系统是最耗能的部分，约占37%，而节能挑战的地方在于，要确保执行关键任务的设备能够获得足够制冷需求，并保持永续性且能够节省成本。朱苙玮表示，数据中心在建置时往往把标准容量设计得比实际需求还高，而IT多变性及混风情形下，维护人员常常得手动调整，或透过简单控制逻辑(AHU)做调整，其实造成许多能源浪费，也掩盖了隐藏的潜在热点。

施耐德电机透过AI与机器学习，找出机房运转可优化之处、消除热点，并透过动态学习过程，进一步预测分析演算。藉由机柜温度感知器与空调控制模块，将数据经由网络收集器送至AI引擎，可以自动在尖峰、离峰时段动态调整空调，不只可以针对IT需求调整空调制冷，优化空调设备使用率、关闭不必要设备，也可以降低并预防潜在设备风险，延长空调设备的寿命、提升电力使用效能(PUE)，并且释放既有制冷设备的容量。朱苙玮表示，透过动态气流平衡减少空调功耗，平均减少大约38%的二氧化碳排放量。

责任编辑：孙梓翔