互联网在节能转型中的作用，长沙机房设备

数据中心能耗分布中机房空调占比多少？如何通过评估及优化机房空调能效实现机房节能减排？近年来，湖南移动在网管系统中加入基于AI算法的机房空调能效管理模块，构建了面向风冷精密空调机房制冷、用冷、能耗的全方位智能化管理能力，在机房精准节能这个环节前进了一大步。

（图为AI能效管理平台首页）

针对全省大量使用风冷精密空调的机房场景，湖南移动于2021年开发了“基于AI算法的风冷精密空调能效管理平台”，并接入湘潭九华二机楼多个CDN机房。该平台利用大数据技术及深度学习算法，从海量历史数据中，挖掘各类因素之间的关联关系，实现“末端感知— 数据挖掘— 分析评估 — 策略优化 ”的闭环流程，建立面向空调设备能效、机房制冷隐患、机房节能评估的持续学习模型。

（图为AI持续节能核心算法逻辑导图）

据了解，能效管理平台采用机房、机楼、网管平台三级网络架构，机房布设控制系统与传感器，用于数据采集。机楼侧部署边缘接入系统，将数据梳理整合后上传至网管平台。云服务器布设在网管平台处，运行AI核心算法，提供WEB管理界面。系统实现不同视图的一张图总览，对空调设备实时运行状态、分时能耗、环境变化等参数进行实时监测与统计分析。

（图为湘潭九华二机楼机房）

同时，平台AI算法输出面向空调能效评估、制冷隐患分析、节能空间筛查三个功能模块。其中，空调能效训练模型结合空调运行参数、空调年限与季节规律，最终生成每台空调的能效报告，对制冷效果出现明显衰减的空调提出运维建议。制冷隐患模型对机房环境指标进行动态追踪与累计分析，精确定位机房热点。结合机房负荷水平、空调能效值与热点持续时长等数据对可能存在的制冷隐患进行甄别与预警。

（图为机房可视化远程巡检界面）

节能评估模型根据机房能耗环境曲线，对机房不同季节的冷量需求进行预测，结合空调负载率、能效及热点分布，分析得出该机房空调节能空间以及节能措施建议。提供后评估工具，对已实施节能改造机房持续采集多组节能前后数据，生成节能效果评估报告。

目前，平台提供针对机房热点、设备告警、空调负载等指标的远程巡检功能，替换部分常规巡检工作，有效降低人工巡检工作量40%以上，并且自动发掘和排查空调设备隐患共计4次、机房热点及制冷隐患12次，在原有节能技术的基础上提升节能率5%，综合节能率达到30%以上。

（图为平台节能改造后评估页面）

湖南移动有关负责人介绍，下一阶段，湖南移动将持续采集机房运行数据，同时增加机房接入数量，针对不同类型机房、不同季节能耗、不同品牌空调进行精细化数据挖掘，并优化AI算法模型。提供面向机房空调运维、节能机房遴选、节能措施推荐等智慧化管理能力，持续助力数据中心由“制冷”到“智冷”的转型升级。