idc可再生能源怎么加

数据中心作为经济社会运行不可或缺的关键基础设施，是公认的高耗电行业。

据前瞻产业研究院分析，过去十年间，我国数据中心整体用电量以每年超过 10% 的速度递增，其耗电量在 2020 年突破 2000 亿千瓦时，约占全社会用电量的 2.71%，2014-2020 年，数据中心耗电量占比逐年升高。数据中心供电结构中，火电占比超过 70%，会产生相对大量的温室气体和其他污染物。

PUE (Power Usage Effectiveness，电能利用效率) 是衡量数据中心能源使用效率的重要指标。PUE 越接近于 1，代表数据中心对于电能的利用越有效率。截至 2019 年年底，全国超大型数据中心平均 PUE 为 1.46，大型数据中心平均 PUE 为 1.55。这与《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》建议的 1.3 以下相比，尚有一段距离。

可见，限‌电对于数‌据中心产业影响挺大的。顺应碳中和发展趋势，逐步降低碳排放，是数据中心亟需做出的改变。

数据中心降碳，可双管齐下

数据中心如何才能提升能源效率，为降碳做出贡献？主流的数据中心降碳举措可分为 IT 和 非 IT 基础设施两个方面。

非 IT 基础设施方面，常见的有数据中心选址靠近绿色清洁能源、尽量使用可再生能源、采用液冷技术取代风扇散热、数据中心余热回收再利用等等。这其中最为有效的不外乎在数据中心乃至公司运营范围内 100% 使用可再生能源，但这绝非易事——苹果用了 5 年时间才实现公司运营范围内 100% 可再生能源利用。

而在 IT 基础设施方面，企业可立即采用诸多举措来提升能源效率：通过分布式和虚拟化技术将“僵尸”服务器连接起来，最大程度减少 IT 设备空闲；实现服务器和存储的虚拟化与池化，从而大幅提升硬件利用率；通过采用更高能效的芯片产品，结合芯片的自适应电源管理功能来有效管理芯片用电，等等。

其中，虚拟化和超融合基础设施 (HCI) 有望引领数据中心能效的提升。

虚拟化已十分普遍，超融合基础设施也在近年来逐渐成为主流。作为一种融合的、统一的 IT 基础架构，超融合包含了数据中心常见的元素：计算、存储、网络以及管理工具。超融合以软件为中心，结合 x86 或 ARM 架构的硬件替代传统架构中的专用硬件，从而解决传统架构中管理复杂、难以扩展等问题。

相比传统架构，超融合将架构由三层缩减至两层，不仅可以大幅度节省机房空间，还能进一步整合计算资源，从而提升机房能效。超融合架构自带计算虚拟化和分布式存储，取代了传统物理环境和传统虚拟环境，对数据中心降碳的影响显著。

经过通用场景下的对比计算，从传统物理环境到传统虚拟环境，仅是虚拟化这一层即可带来 20%-80% 的节能；而从传统虚拟环境进一步过渡到超融合架构，通过将分布式存储融合到计算侧，可再带来高达 31% 的能耗节省。以下为计算详情（以下为理论值，不同负载情况下物理服务器能耗会有有所不同，不同服务器也会表现不同，同时不考虑交换机等因素）。

计算虚拟化：节能 20%-80%，虚拟化程度越高越节能

计算虚拟化是从 IT 基础设施层面提升能效的关键。它实现了 IT 基础设施从物理架构到虚拟化的跃升，减少物理服务器的数量、增加 IT 资源的利用率，让数据中心得以使用更少的基础设施即可运行更大的工作负载。IDC 报告指出，数据中心中计算、存储、网络层虚拟化程度越高，所带来的碳影响就越小。

以 4 台物理服务器搭配 1 台存储系统的配置为例，通过用虚拟化取代原有的物理机，能实现约为 20% 到 80% 的能耗节省（取决于虚拟机部署的密度）。

传统物理环境 vs. 传统虚拟环境

（以 4 台物理服务器搭配 1 台存储系统为例）

如图所示，此场景中两种架构的最大差异在于对计算资源的利用率不同：在相同的硬件条件下，计算资源的利用率越高，能获得的节能优势就越大。虚拟化架构通过高度利用 CPU 资源（此场景预设的 CPU 超分比例为 1：4，通常属于中到重度计算需求使用），可将平均每计算核心耗能降低约 74%。

在实际使用场景中，虚拟机部署密度的不同，也会带来不同的节能效果：

高密度虚拟机场景下（1 : 20，1 台物理服务器支撑 20 台虚拟机)，平均每台服务器（虚拟机）耗能为 321 W/Hr，相比物理服务器降低约 80%；

低密度虚拟机场景下（1：5，1 台物理服务器支撑 5 台虚拟机），平均每台服务器（虚拟机）耗能 1284 W/Hr，相比物理服务器降低约 20%。

若进一步将 CPU 超分比例提高，物理环境和虚拟环境的耗能差距将会更大。

存储与计算节点融合部署：再节能约 31%

超融合基础设施将计算与存储服务模块融合部署在同一物理服务器（物理节点），完全舍弃了传统集中存储的需求，能够在虚拟化降低能耗的基础上，进一步为数据中心节能。

以相同的硬件配置为例（4 台物理服务器搭配 1 台存储系统），超融合架构通过去除传统集中存储硬件，可将平均每计算核心耗能再降低约 31%。

传统虚拟环境 vs. 超融合

（以 4 台物理服务器搭配 1 台存储系统为例）

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以上场景所设定的硬件配置为 4 台物理服务器搭配 1 台存储系统，若单纯增加物理服务器的数量而存储系统保持不变，则两种架构的能耗会趋于接近。不过，计算资源（物理服务器）的增加，通常意味着对存储资源（性能与容量）的需求也会随之提升，所以从实际部署的场景来看，传统虚拟化架构的计算资源增加与相应的存储资源提升，整体的能耗与超融合架构相比仍存在不小的差距。

1、企业信息填报

可再生能源发电项目公司和电网企业，应通过国家能源局官方网站首页（www.nea.gov.cn）的“在线办事-可再生能源发电项目信息管理系统”（以下简称“信息管理系统”）进行注册，并按“信息管理系统”相关提示，按顺序完成“前期工作”、“核准备案”、“项目建设”和“补助目录申报”等页面的信息填报和附件上传工作；已通过“信息管理系统”注册和填报项目信息的项目公司和电网企业，需补充完善相关信息。

对于分布式光伏发电项目，非自然人分布式光伏发电项目的项目业主应通过“信息管理系统”进行注册和填报项目相关信息；自然人分布式发电光伏项目由电网企业代为申报电价补贴，无需个人通过“信息管理系统”填报。

需要说明的是，补贴目录申报，一定要取得项目并网验收意见单。

第一步：登录国家能源局网站（http://www.nea.gov.cn/）。

注意：务必使用IE8及以上浏览器，切记切记！

第二步：点击进入“可再生能源发电项目信息管理系统”。

第三步：账号注册。

记住网页下方的技术服务电话，后面会有用处。

注册信息提交以后，一定要拨打上面的技术服务电话，请求审核，审核通过后，对方会电话通知，就可以登录了。

第四步：信息填报。

需要先将项目前期信息填报，提交后，才可以继续填报项目信息

第五步：目录申请。

项目并网验收后，拿到电网公司的并网意见单，才可以填报补贴目录申请

2、信息中心形式校验

国家可再生能源信息管理中心（以下简称“信息中心”），通过“信息管理系统”对各省（区、市）申报项目资料的完整性进行形式上的校验，并对企业填报项目信息提供指导和服务。

3、省级主管部门初审

各省（区、市）能源主管部门对通过形式校验的电价附加资金补助申报项目信息进行在线初审，对初审通过的项目，通过“信息管理系统”导出打印可再生能源电价附加资金补助目录申报表（申报表格式参见《可再生能源电价附加补助资金管理暂行办法》(财建〔2012〕102 号)附 1）。

对完成在线初审的项目，项目业主按照省级财政、价格、能源主管部门要求，将申报工作所需的项目纸质申报材料分别报送至本省（区、市）财政、价格、能源主管部门。最终由省级财政、价格、能源主管部门联合上报财政部、发展改革委、国家能源局并提交项目纸质申报材料。

在国家电网公司、南方电网公司经营范围内的分布式项目，由其下属省（区、市）电力公司汇总，并经省级财政、价格、能源主管部门审核同意后报国家电网公司和南方电网公司。国家电网公司和南方电网公司审核汇总后报财政部、发展改革委、国家能源局。

4、补助目录申报审核要点

对于已实行年度开发计划管理的风电项目和光伏电站项目，需经能源主管部门确认进入风电核准计划、年度开发方案或光伏发电年度实施方案的具体项目名单后，由信息中心录入“信息管理系统”后企业方可进行在线信息填报。

各级主管部门和信息中心重点对审批、核准或备案项目是否符合规划和年度开发计划、程序是否合法、手续是否完备、并网时间是否符合本次目录申报条件进行审查核实。

可再生能源发电项目业主按照《国家能源局关于实行可再生能源发电项目信息化管理的通知》（国能新能〔2015〕358 号）要求，完整填报建成后的月度运营信息，并上传电费结算单、结算发票等，便于确认并网建成时间，加快补助目录审核工作。

世界能源委员会1995年对能源效率的定义为：减少提供同等能源服务的能源投入。对于能耗居高不下的数据中心，研究提高能源效率具有深远的社会效益和经济效益。除了能源效率之外，数据中心还有多项其他性能指标，按照国际标准组织ISO的定义统称为关键性能指标，或称为关键绩效指标，研究这些指标对于数据中心同样具有十分重要的意义。

在已经颁布的数据中心性能指标中最常见的是电能使用效率PUE。在我国，PUE不但是数据中心研究、设计、设备制造、建设和运维人员最为熟悉的数据中心能源效率指标，也是政府评价数据中心工程性能的主要指标。

除了PUE之外，2007年以后还出台了多项性能指标，虽然知名度远不及PUE，但是在评定数据中心的性能方面也有一定的参考价值，值得关注和研究。PUE在国际上一直是众说纷纭、莫衷一是的一项指标，2015年ASHRAE公开宣布，ASHRAE标准今后不再采用PUE这一指标，并于2016年下半年颁布了ASHRAE 90.4标准，提出了新的能源效率；绿色网格组织（TGG）也相继推出了新的能源性能指标。对PUE和数据中心性能指标的讨论一直是国际数据中心界的热门议题。

鉴于性能指标对于数据中心的重要性、国内与国际在这方面存在的差距，以及在采用PUE指标过程中存在的问题，有必要对数据中心的各项性能指标，尤其是对PUE进行深入地研究和讨论。

1．性能指标

ISO给出的关键性能指标的定义为：表示资源使用效率值或是给定系统的效率。数据中心的性能指标从2007年开始受到了世界各国的高度重视，相继推出了数十个性能指标。2015年之后，数据中心性能指标出现了较大变化，一系列新的性能指标相继被推出，再度引发了国际数据中心界对数据中心的性能指标，尤其是对能源效率的关注，并展开了广泛的讨论。

2．PUE

2.1PUE和衍生效率的定义和计算方法

2.1.1电能使用效率PUE

TGG和ASHRAE给出的PUE的定义相同：数据中心总能耗Et与IT设备能耗之比。

GB/T32910.3—2016给出的EEUE的定义为：数据中心总电能消耗与信息设备电能消耗之间的比值。其定义与PUE相同，不同的是把国际上通用的PUE（powerusage effectiveness）改成了EEUE（electricenergy usage effectiveness）。国内IT界和暖通空调界不少专业人士对于这一变更提出了不同的看法，根据Malone等人最初对PUE的定义，Et应为市电公用电表所测量的设备总功率，这里的Et就是通常所说的数据中心总的设备耗电量，与GB/T32910.3—2016所规定的Et应为采用电能计量仪表测量的数据中心总电能消耗的说法相同。笔者曾向ASHRAE有关权威人士咨询过，他们认为如果要将“power”用“electricenergy”来替代，则采用“electricenergy consumption”（耗电量）更准确。显然这一变更不利于国际交流。虽然这只是一个英文缩写词的变更，但因为涉及到专业术语，值得商榷。

ISO给出的PUE的定义略有不同：计算、测量和评估在同一时期数据中心总能耗与IT设备能耗之比。

2.1.2部分电能使用效率pPUE

TGG和ASHRAE给出的pPUE的定义相同：某区间内数据中心总能耗与该区间内IT设备能耗之比。

区间（zone）或范围（ boundary）可以是实体，如集装箱、房间、模块或建筑物，也可以是逻辑上的边界，如设备，或对数据中心有意义的边界。

ISO给出的pPUE的定义有所不同：某子系统内数据中心总能耗与IT设备总能耗之比。这里的“子系统”是指数据中心中某一部分耗能的基础设施组件，而且其能源效率是需要统计的，目前数据中心中典型的子系统是配电系统、网络设备和供冷系统。

2.1.3设计电能使用效率dPUE

ASHRAE之所以在其标准中去除了PUE指标，其中一个主要原因是ASHRAE认为PUE不适合在数据中心设计阶段使用。为此ISO给出了设计电能使用效率dPUE，其定义为：由数据中心设计目标确定的预期PUE。

数据中心的能源效率可以根据以下条件在设计阶段加以预测：1）用户增长情况和期望值；2）能耗增加或减少的时间表。dPUE表示由设计人员定义的以最佳运行模式为基础的能耗目标，应考虑到由于数据中心所处地理位置不同而导致的气象参数（室外干球温度和湿度）的变化。

2.1.4期间电能使用效率iPUE

ISO给出的期间电能使用效率iPUE的定义为:在指定时间测得的PUE，非全年值。

2.1.5电能使用效率实测值EEUE-R

GB/T32910.3—2016给出的EEUE-R的定义为：根据数据中心各组成部分电能消耗测量值直接得出的数据中心电能使用效率。使用EEUE-R时应采用EEUE-Ra方式标明，其中a用以表明EEUE-R的覆盖时间周期，可以是年、月、周。

2.1.6电能使用效率修正值EEUE-X

GB/T32910.3—2016给出的EEUE-X的定义为：考虑采用的制冷技术、负荷使用率、数据中心等级、所处地域气候环境不同产生的差异，而用于调整电能使用率实测值以补偿其系统差异的数值。

2.1.7采用不同能源的PUE计算方法

数据中心通常采用的能源为电力，当采用其他能源时，计算PUE时需要采用能源转换系数加以修正。不同能源的转换系数修正是评估数据中心的一次能源使用量或燃料消耗量的一种方法，其目的是确保数据中心购买的不同形式的能源（如电、天然气、冷水）可以进行公平地比较。例如，如果一个数据中心购买当地公用事业公司提供的冷水，而另一个数据中心采用由电力生产的冷水，这就需要有一个系数能使得所使用的能源在相同的单位下进行比较，这个系数被称为能源转换系数，它是一个用来反映数据中心总的燃料消耗的系数。当数据中心除采用市电外，还使用一部分其他能源时，就需要对这种能源进行修正。

2.1.8PUE和EEUE计算方法的比较

如果仅从定义来看，PUE和EEUE的计算方法十分简单，且完全相同。但是当考虑到计算条件的不同，需要对电能使用效率进行修正时，2种效率的计算方法则有所不同。

1）PUE已考虑到使用不同能源时的影响，并给出了修正值和计算方法；GB/T32910.3—2016未包括可再生能源利用率，按照计划这一部分将在GB/T32910.4《可再生能源利用率》中说明。

2）PUE还有若干衍生能源效率指标可供参考，其中ISO提出的dPUE弥补了传统PUE的不足；EEUE则有类似于iPUE的指标EEUE-Ra。

3）EEUE分级（见表1）与PUE分级（见表2）不同。

4）EEUE同时考虑了安全等级、所处气候环境、空调制冷形式和IT设备负荷使用率的影响。ASHRAE最初给出了19个气候区的PUE最大限值，由于PUE已从ASHRAE标准中去除，所以目前的PUE未考虑气候的影响；ISO在计算dPUE时，要求考虑气候的影响，但是如何考虑未加说明；PUE也未考虑空调制冷形式和负荷使用率的影响，其中IT设备负荷率的影响较大，应加以考虑。

2.2．PUE和EEUE的测量位置和测量方法

2.2.1PUE的测量位置和测量方法

根据IT设备测点位置的不同，PUE被分成3个类别，即PUE1初级（提供能源性能数据的基本评价）、PUE2中级（提供能源性能数据的中级评价）、PUE3高级（提供能源性能数据的高级评价）。

PUE1初级：在UPS设备输出端测量IT负载，可以通过UPS前面板、UPS输出的电能表以及公共UPS输出总线的单一电表（对于多个UPS模块而言）读取。在数据中心供电、散热、调节温度的电气和制冷设备的供电电网入口处测量进入数据中心的总能量。基本监控要求每月至少采集一次电能数据，测量过程中通常需要一些人工参与。

PUE2中级：通常在数据中心配电单元前面板或配电单元变压器二次侧的电能表读取，也可以进行单独的支路测量。从数据中心的电网入口处测量总能量，按照中等标准的检测要求进行能耗测量，要求每天至少采集一次电能数据。与初级相比，人工参与较少，以电子形式采集数据为主，可以实时记录数据，预判未来的趋势走向。

PUE3高级：通过监控带电能表的机架配电单元（即机架式电源插座）或IT设备，测量数据中心每台IT设备的负载（应该扣除非IT负载）。在数据中心供电的电网入口处测量总能量，按照高标准的检测要求进行能耗测量，要求至少每隔15min采集一次电能数据。在采集和记录数据时不应该有人工参与，通过自动化系统实时采集数据，并支持数据的广泛存储和趋势分析。所面临的挑战是以简单的方式采集数据，满足各种要求，最终获取数据中心的各种能量数据。

对于初级和中级测量流程，建议在一天的相同时间段测量，数据中心的负载尽量与上次测量时保持一致，进行每周对比时，测量时间应保持不变（例如每周周三）。

2.2.2EEUE的测量位置和测量方法

1）Et测量位置在变压器低压侧，即A点；

2）当PDU无隔离变压器时，EIT测量位置在UPS输出端，即B点；

3）当PDU带隔离变压器时，EIT测量位置在PDU输出端，即C点；

4）大型数据中心宜对各主要系统的耗电量分别计量，即E1，E2，E3点；

5）柴油发电机馈电回路的电能应计入Et，即A1点；

6）当采用机柜风扇辅助降温时，EIT测量位置应为IT负载供电回路，即D点；

7）当EIT测量位置为UPS输出端供电回路，且UPS负载还包括UPS供电制冷、泵时，制冷、泵的能耗应从EIT中扣除，即扣除B1和B2点测得的电量。

2.2.3PUE和EEUE的测量位置和测量方法的差异

1）PUE的Et测量位置在电网输入端、变电站之前。而GB/T32910.3—2016规定EEUE的Et测量位置在变压器低压侧。数据中心的建设有2种模式：①数据中心建筑单独设置，变电站自用，大型和超大型数据中心一般采用这种模式；②数据中心置于建筑物的某一部分，变电站共用，一般为小型或中型数据中心。由于供电局的收费都包括了变压器的损失，所以为了准确计算EEUE，对于前一种模式，Et测量位置应该在变压器的高压侧。

2）按照2.2.2节第6条，在计算EIT时，应减去机柜风机的能耗。应该指出的是，机柜风机不是辅助降温设备，起到降温作用的是来自空调设备的冷空气，降温的设备为空调换热器，机柜风机只是起到辅助传输冷风的作用，因此机柜风机不应作为辅助降温设备而计算其能耗。在GB/T32910.3征求意见时就有人提出：机柜风机的能耗很难测量，所以在实际工程中，计算PUE时，EIT均不会减去机柜风机的能耗。在美国，计算PUE时，机柜风机的能耗包括在EIT中。

3）PUE的测点明显多于GB/T32910.3—2016规定的EEUE的测点。

2.3．PUE存在的问题

1）最近两年国内外对以往所宣传的PUE水平进行了澄清。我国PUE的真实水平也缺乏权威调查结果。GB/T32910.3—2016根据国内实际状况，将一级节能型数据中心的EEUE放宽到1.0～1.6，其上限已经超过了国家有关部委提出的绿色数据中心PUE应低于1.5的要求，而二级比较节能型数据中心的EEUE规定为1.6～1.8，应该说这样的规定比较符合国情。

2）数据中心总能耗Et的测量位置直接影响到PUE的大小，因此应根据数据中心建筑物市电变压器所承担的荷载组成来决定其测量位置。

3）应考虑不同负荷率的影响。当负荷率低于30%时，不间断电源UPS的效率会急剧下降，PUE值相应上升。对于租赁式数据中心，由于用户的进入很难一步到位，所以数据中心开始运行后，在最初的一段时间内负荷率会较低，如果采用设计PUE，也就是满负荷时的PUE来评价或验收数据中心是不合理的。

4）数据中心的PUE低并非说明其碳排放也低。完全采用市电的数据中心与部分采用可再生能源（太阳能发电、风电等），以及以燃气冷热电三联供系统作为能源的数据中心相比，显然碳排放指标更高。数据中心的碳排放问题已经引起国际上广泛地关注，碳使用效率CUE已经成为数据中心重要的关键性能指标，国内对此的关注度还有待加强。

5）GB/T32910.3—2016规定，在计算EIT时，应减去机柜风机的耗能。关于机柜风机的能耗是否应属于IT设备的能耗，目前国内外有不同的看法，其中主流观点是服务器风机的能耗应属于IT设备的能耗，其原因有二：一是服务器风机是用户提供的IT设备中的一个组成部分，自然属于IT设备；二是由于目前服务器所采用的风机基本上均为无刷直流电动机驱动的风机（即所谓EC电机），风机的风量和功率随负荷变化而改变，因此很难测量风机的能耗。由于数据中心风机的设置对PUE的大小影响很大，需要认真分析。从实际使用和节能的角度出发，有人提出将服务器中的风机取消，而由空调风机取代。由于大风机的效率明显高于小风机，且初投资也可以减少，因此这种替代方法被认为是一个好主意，不过这是一个值得深入研究的课题。

6）国内相关标准有待进一步完善。GB/T32910.3—2016《数据中心资源利用第3部分：电能能效要求和测量方法》的发布，极大地弥补了国内标准在数据中心电能能效方面的不足；同时，GB/T32910.3—2016标准颁布后，也引起了国内学术界和工程界的热议。作为一个推荐性的国家标准如何与已经颁布执行的强制性行业标准YD 5193—2014《互联网数据中心（IDC）工程设计规范》相互协调？在标准更新或升级时，包括内容相似的国际标准ISOIEC 30134-2-2016在内的国外相关标准中有哪些内容值得借鉴和参考？标准在升级为强制性国家标准之前相关机构能否组织就其内容进行广泛的学术讨论？都是值得考虑的重要课题。ASHRAE在发布ASHRAE90.4标准时就说明，数据中心的标准建立在可持续发展的基础上，随着科学技术的高速发展，标准也需要不断更新和创新。

7）PUE的讨论已经相当多，事实上作为大数据中心的投资方和运营方，更关心的还是数据中心的运行费用，尤其是电费和水费。目前在数据中心关键性能指标中尚缺乏一个经济性指标，使得数据中心，尤其是大型数据中心和超大型数据中心的经济性无法体现。

2.4．PUE的比较

不同数据中心的PUE值不应直接进行比较，但是条件相似的数据中心可以从其他数据中心所提供的测量方法、测试结果，以及数据特性的差异中获益。为了使PUE比较结果更加公平，应全面考虑数据中心设备的使用时间、地理位置、恢复能力、服务器可用性、基础设施规模等。

3．其他性能指标

3.1．ASHRAE90.4

ASHRAE90.4-2016提出了2个新的能源效率指标，即暖通空调负载系数MLC和供电损失系数ELC。但这2个指标能否为国际IT界接受，还需待以时日。

3.1.1暖通空调负载系数MLC

ASHRAE对MLC的定义为：暖通空调设备（包括制冷、空调、风机、水泵和冷却相关的所有设备）年总耗电量与IT设备年耗电量之比。

3.1.2供电损失系数ELC

ASHRAE对ELC的定义为：所有的供电设备（包括UPS、变压器、电源分配单元、布线系统等）的总损失。

3.2．TGG白皮书68号

2016年，TGG在白皮书68号中提出了3个新的能源效率指标，即PUE比（PUEr）、IT设备热一致性（ITTC）和IT设备热容错性（ITTR），统称为绩效指标（PI）。这些指标与PUE相比，不但定义不容易理解，计算也十分困难，能否被IT界接受，还有待时间的考验。

3.2.1PUE比

TGG对PUEr的定义为：预期的PUE（按TGG的PUE等级选择）与实测PUE之比。

3.2.2IT设备热一致性ITTC

TGG对ITTC的定义为：IT设备在ASHRAE推荐的环境参数内运行的比例。

服务器的进风温度一般是按ASHRAE规定的18～27℃设计的，但是企业也可以按照自己设定的服务器进风温度进行设计，在此进风温度下，服务器可以安全运行。IT设备热一致性表示符合ASHRAE规定的服务器进风温度的IT负荷有多少，以及与总的IT负荷相比所占百分比是多少。例如一个IT设备总负荷为500kW的数据中心，其中满足ASHRAE规定的服务器进风温度的IT负荷为450kW，则该数据中心的IT设备热一致性为95%。

虽然TGG解释说，IT设备热一致性涉及的只是在正常运行条件下可接受的IT温度，但是IT设备热一致性仍然是一个很难计算的能源效率，因为必须知道：1）服务器进风温度的范围，包括ASHRAE规定的和企业自己规定的进风温度范围；2）测点位置，需要收集整个数据中心服务器各点的进风温度，由人工收集或利用数据中心基础设施管理（DCIM）软件来统计。

3.2.3IT设备热容错性ITTR

TGG对ITTR的定义为：当冗余制冷设备停机，或出现故障，或正常维修时，究竟有多少IT设备在ASHRAE允许的或建议的送风温度32℃下送风。

按照TGG的解释，ITTR涉及的只是在出现冷却故障和正常维修运行条件下可接受的IT温度，但是ITTR也是一个很难确定的参数。ITTR的目的是当冗余冷却设备停机，出现冷却故障或在计划维护活动期间，确定IT设备在允许的入口温度参数下（<32℃）运行的百分比，以便确定数据中心冷却过程中的中断或计划外维护的性能。这个参数很难手算，因为它涉及到系统操作，被认为是“计划外的”条件，如冷却单元的损失。

3.3．数据中心平均效率CADE

数据中心平均效率CADE是由麦肯锡公司提出，尔后又被正常运行时间协会（UI）采用的一种能源效率。

CADE提出时自认为是一种优于其他数据中心能源效率的指标。该指标由于被UI所采用，所以直到目前仍然被数量众多的权威著作、文献认为是可以采用的数据中心性能指标之一。但是笔者发现这一性能指标的定义并不严谨，容易被误解。另外也难以测量和计算。该指标的提出者并未说明IT资产效率如何测量，只是建议ITAE的默认值取5%，所以这一指标迄今为止未能得到推广应用。

3.4．IT电能使用效率ITUE和总电能使用效率TUE

2013年，美国多个国家级实验室鉴于PUE的不完善，提出了2个新的能源效率——总电能使用效率TUE和IT电能使用效率ITUE。

提出ITUE和TUE的目的是解决由于计算机技术的发展而使得数据中心计算机配件（指中央处理器、内存、存储器、网络系统，不包括IT设备中的电源、变压器和机柜风机）的能耗减少时，PUE反而增加的矛盾。但是这2个性能指标也未得到广泛应用。

3.5．单位能源数据中心效率DPPE

单位能源数据中心效率DPPE是日本绿色IT促进协会（GIPC）和美国能源部、环保协会、绿色网格，欧盟、欧共体、英国计算机协会共同提出的一种数据中心性能指标。GIPC试图将此性能指标提升为国际标准指标。

3.6．水利用效率WUE

TGG提出的水利用效率WUE的定义为：数据中心总的用水量与IT设备年耗电量之比。

数据中心的用水包括：冷却塔补水、加湿耗水、机房日常用水。根据ASHRAE的调查结果，数据中心基本上无需加湿，所以数据中心的用水主要为冷却塔补水。采用江河水或海水作为自然冷却冷源时，由于只是取冷，未消耗水，可以不予考虑。

民用建筑集中空调系统由于总的冷却水量不大，所以判断集中空调系统的性能时，并无用水量效率之类的指标。而数据中心由于全年制冷，全年的耗水量居高不下，已经引起了国内外，尤其是水资源贫乏的国家和地区的高度重视。如何降低数据中心的耗水量，WUE指标是值得深入研究的一个课题。

3.7．碳使用效率CUE

TGG提出的碳使用效率CUE的定义为：数据中心总的碳排放量与IT设备年耗电量之比。

CUE虽然形式简单，但是计算数据中心总的碳排放量却很容易出错。碳排放量应严格按照联合国气象组织颁布的计算方法进行计算统计。

新能源汽油是指乙醇汽油，按照我国的国家标准，乙醇汽油是用90%的普通汽油与10%的燃料乙醇调和而成。乙醇，俗称酒精，乙醇汽油是一种由粮食及各种植物纤维加工成的燃料乙醇和普通汽油按一定比例混配形成的新型替代能源。

乙醇属于可再生能源，是由高粱、玉米、薯类等经过发酵而制得。它不影响汽车的行驶性能，还减少有害气体的排放量。乙醇汽油作为一种新型清洁燃料，是当前世界上可再生能源的发展重点，符合我国能源替代战略和可再生能源发展方向，技术上成熟安全可靠，在我国完全适用。

具有较好的经济效益和社会效益。乙醇汽油是一种混合物而不是新型化合物。在汽油中加入适量乙醇作为汽车燃料，可节省石油资源，减少汽车尾气对空气的污染，还可促进农业的生产。

扩展资料

新能源汽油主要优点

1、减少排放

车用乙醇汽油含氧量达35%，使燃料燃烧更加充分，据国家汽车研究中心所作的发动机台架试验和行车试验结果表明，使用车用乙醇汽油，在不进行发动机改造的前提下，动力性能基本不变，尾气排放的CO和HC化合物平均减少30%以上，有效的降低和减少了有害的尾气排放。

2、动力性好

乙醇辛烷值高(RON为111)可采用高压缩比提高发动机的热效率和动力性.加上其蒸发潜热大，可提高发动机的进气量，从而提高发动机的动力性。

3、积炭减少

因车用乙醇汽车的燃烧特性，能有效的消除火花塞，燃烧室，气门，排气管消声器部位积炭的形成，避免了因积炭形成而引起的故障，延长部件使用寿命。

4、使用方便

乙醇常温下为液体，操作容易，储运使用方便，与传统发动机技术有继承性，特别是使用乙醇汽油混合燃料时，.发动机结构变化不大。

5、燃油系统自洁

车用乙醇汽油中加入的乙醇是一种性能优良的有机溶剂。具有良好的清洁作用，能有效地消除汽车油箱及油路系统中燃油杂质的沉淀和凝结（特别是胶质胶化现象），具有良好的油路疏通作用。

6、资源丰富

我国生产乙醇的主要原料含有糖作物，含淀粉作物以及纤维类燃料，这些都是可再生资源且来源丰富，因而使用乙醇燃料可减少车辆对石油资源的依赖，有利于我国能源安全。

参考资料来源；百度百科—乙醇汽油

你好。是可以的。申报缴纳增值税、消费税、城市维护建设税、教育费附加、地方教育附加、文化事业建设费、个人所得税、企业所得税、可再生能源发展基金、大中型水库移民后期扶持基金、国家重大水利工程建设基金

微软和华为都是世界顶级的 科技 公司。

微软是老牌PC软件提供商，近几年大刀阔斧业务整改，重点向云服务方向发展。

华为是中国最值得骄傲的民族企业之一，在短短的三十年时间里，做到了世界通信领域的No.1。近几年消费者业务更是增长迅猛，如果没有美帝制裁，也许去年就已经把三星打趴在地。虽然受到了美帝的各种制裁，仍屹立不倒。

无论是微软将服务器沉入海底，还是华为挖空大山置放，其中一个主要因素都包含运维成本。不过这并不是唯一的因素，还有许多其他原因。而且这两个项目性质其实也是有很大差异的。

下面我们就先来详细看下这两个项目。

微软服务器沉入海底实验

微软将服务器沉入海底的项目叫纳蒂克（Natick） ，取自美国一座小城市的名字。

该项目试验最早始于2015年，最开始在加州数据中心进行灌水试验，以验证项目在水下的可行性。

后来于2018年，在苏格兰正式将一整个数据中心沉入35米深的海底，包含了864台服务器和27.6PB的存储设备。直到今年9月14日，微软宣告了其最新实验的成功，表明未来水下数据中心是一个可行的方案。那么，微软的这个实验有什么好处呢？

1.降低成本，同时结合可再生能源

服务器维护的电力成本中，很大一部分都被服务器的冷确过程所消耗。 将服务器置于海底，冰冷的海水天然地为服务器冷却提供了帮助，与陆地相比会节约一大笔能源开销。 微软与Naval Group合作，该公司是一家有400年 历史 的法国公司，在制造和维护军用船舶和潜艇方面具有全球领先技术，为该项目应用了潜艇的热交换技术。

同时 微软还期望能与海洋中可再生能源比如潮汐能，海上风能结合，通过这些可再生能源，实现海底数据中心自给自足的运营。

还有一点， 在海底连租金都省了。

2.位置优势、快速部署

微软海底数据中心是模块化概念的。全世界一半以上的人口居住在海岸线20公里以内，所以将数据中心分块放置在沿海城市的海域中是一个非常不错的选择，可以 大大降低数据传输上的时延，让用户上网体验更好。

同时 快速部署，一个数据中心模块从规划到落地部署只需要90天 ，以目前技术来说比在陆地上建立数据中心要快很多。

3.低故障，免运维，可回收

因为在海底环境封闭，不会有人为因素影响。封闭容器中也会被填充惰性气体，让服务器可以在一个恒温恒湿的环境中运行。 微软表示，水下数据中心的故障率仅为陆地数据中心的八分之一。 不过一旦出现了问题，水下数据中心的维护成本和难度要远远高于陆地。所以微软期望一个数据中心模块，可以在水下持续运行5年免维。当其使用寿命结束时，可以进行再次回收利用。

华为挖空大山置放服务器

接下来看华为挖空大山置放服务器， 该项目是华为在贵州正在进行的七星湖数据存储中心的建设。

1.政府优惠政策

之所以选择在贵州，离不开国家各种优惠政策。

贵阳市是中国首个将大数据产业定为战略性新兴产业进行发展的城市。华为也不是唯一一个在贵州建设数据中心的公司。腾讯、阿里、苹果等众多公司也纷纷在贵州投资建设数据中心。电能消耗是数据中心运维成本中最大一笔开销。 贵州有丰富电能，再加上当地政府大力优惠政策 ，最低电价0.35元/度，让企业大大降低了运维成本。同时 政府还提供了大面积低价地皮，让数据中心建设成本又降低了一成。

2.稳定的地质带，适宜环境

贵州所处位置为稳定的地质带，不会发生地震、火山或洪水等其他自然灾害。同时贵州气候适宜，常年温度比较平均，不会过高过低，适宜服务器运维。

华为采用挖山放置服务器方法，不仅巧妙利用了山体结构充当建筑，又利用了山体稳定和恒温的特性，一举两得。

谁更胜一筹？

了解了上面两个项目，再回头看谁更胜一筹呢？其实两个项目并不是同等属性和具可比性的。

微软的纳蒂克目前还是一项应用研究项目，还没有完全转成商用，而且其数据模块的部署模式，主要是为了用户提供更好的上网和云服务体验。

而华为选择在贵州挖山，建立数据中心则是一个完全成熟的商业项目。并且华为建设的是IDC数据中心，我猜与之前苹果的类似，是用来做为华为云存储中心来用的，如我们华为手机中云空间的存储数据，是一个冷数据存储中心。

总结

如果非要评判，我觉得微软的海底模块化数据服务中心，结合可再生能源是一个很环保并有创意性的项目。并从消费者体验角度出发，未来在更深入更广泛的云服务中，也许项目不一定能落地，至少也为大家提供了创造性思路。华为挖山建数据中心，脚踏实地跟随时代的节奏，符合华为一贯作风，看准某一领域，勇敢的向前冲锋，要做就做世界第一。

近日华为车BU与消费者业务CBG进行整合，由余承东来带队，期待未来会为华为打开另一片天，也为中国企业塑造一个榜样。华为，不仅仅是世界500强！同时也祝愿从华为卖出的荣耀，虽然不再属于华为，但仍能继承来自华为的优良传统，延续华为手机上的“荣耀”！

无论是微软的沉海还是华为的挖山，他们都是在为数据中心降低能耗寻找解决方案。而他们两家找的解决方案都是充分利用自然条件来对数据中心进行冷却，从而减少数据中心巨额的制冷费用。至于谁更胜一筹？不太好下定论，我们可以从下面几个方面对比一下：

1、从降温效果来看

2017年，华为选址在贵州贵安新区建设全球最大的数据中心，该数据中心直接将一座小山挖空，然后通过当地的天然的低温环境来对数据中心进行降温。贵州属于低纬度高海拔的高原地区，兼有高原性和季风性气候特点，气温变化小，冬暖夏凉，气候宜人。贵阳全年平均气温才15.7 ，非常贴合数据中心运行要求的温度18 -25 。

从上图全年温度曲线来看，华为数据中心选择在贵州，全年只有2个月超过了25 。而且，在山洞里的温度相对恒定，就连夏天也可以稳定在25 左右。其他月份就更不必说了。所以，在这样的山洞里建数据中心，基本全年都可以采用风机自然冷切。非常少的时间需要用一下空调。 相比北上广深、减少了大量的空调制冷。至少可以节约80%的制冷费用 。

在2018年，微软将一个装载了864台服务器的Northern Isles数据中心沉入苏格兰北部的海域中。试验海底数据中心，尝试利用海水对数据中心进行降温。根据数据显示，世界三大洋表面年平均水温约为17.4 ，水温一般随深度的增加而降低，在深度1000米处的水温约为4 5 。对微软来说，完全可以在浅海中找到1个全年不用空调降温的地方。 这个降温效果和华为挖山的相差不大 。

2、从建设角度来看

华为的挖山数据中心和我们挖隧道建房子差不多。一次性基建工程投入比较大 。而微软的沉海数据中心，则需要生产使用类似集装箱一体化数据中心，然后再用圆形的潜水器将集装箱一体化数据中心放置在里面。并在这里部署海水换热系统。从建设速度来看， 微软沉海数据中心可以工厂规模化生产 ，而且海底位置非常广阔，建设时间比较短，成本也会较低。而华为的挖山数据中心，基建时间比较长，但一次性建设好，可以放置较多服务器。 从建设角度来看，微软略胜一筹 。

3、从使用维护角度看

华为的挖山数据中心使用和我们平常的数据中心一样，使用和维护都非常方便 。而微软沉海数据中心就麻烦很多了。主要体现在以下几个方面：

而华为的挖山数据中心就没有这些问题。所以， 从使用维护上来看，华为略胜一筹 。

总结

无论是微软沉海数据中心，还是华为挖山数据中心。他们都有共同的目标就是降低数据中心制冷的能源消耗，做到节能环保。两者的节能降温效果是差不多的。建设上微软的沉海数据中心似乎速度更快些，而使用维护上，则华为的挖山数据中心更强很多。

微软是美国互联网的巨头，服务器的研究方面也是全球最先进的，所以他们设计把服务器沉入海底是经过相关的科学原理。而中国的华为却把服务器安排在大山置放，这其中究竟有着什么样的科学原理呢？两国 科技 巨头究竟谁更胜一筹呢？

散热的问题一直是服务器开发商最头疼的问题，那么华为和微软这两家大公司究竟如何解决这个难题呢？

服务器主要由硬盘、内存、CPU等系统组成，是一种比普通计算机运行更快，负载更高，价格更昂贵的物件。由于服务器的负载比较高，所以经常出现热量过高的问题，如果一旦散热这个问题得不到解决，那么将会影响到服务器的运转功能。

美国互联网巨头微软公司采用了海水散热法。

海水散热法顾名思义就是把服务器放在海水的下面， 海水的质量密度比较大，流动性比较强，一旦服务器沉入到海水下面，海里的水通过不断地流动可以降低服务器产生热量的温度，达到降温散热的效果 。但是另一个令人头痛的问题是电器都是怕水的，一旦服务器遇到大量的水侵入就会产生短路的现象，严重的话可造成电器报废的结果。所以微软公司刻意重金聘请了某国著名的专业团队来解决这个难题。 这个专业团队利用了潜艇的密闭性和防水性的功能原理设计了一个水下服务器中心，经过多次的研究测试，终于成功了。

华为公司利用了地理散热法。

众所周知，中国是一个南北方气候相异巨大的国家。 在中国的贵州，一直以来是一个属于亚热带季风气候的地方，地势特点都是西高东低，地貌都是以高原、山地、丘陵和盆地这四种为主。光照条件比较差，降雨的天数也比较多，相对湿度比较大。 所以华为公司的科学家都是利用贵州独特的凉爽气候把散热问题解决掉。

但是令华为科学家头痛的问题是贵州都是大山，所以服务器的安装连接比较麻烦。 华为公司把服务器置放在贵州大溶洞里，大大降低仓库的成本。贵州的溶洞之间都是可以相通的，所以只要采用扩充连接网络体系，就可以解决服务器连接的问题。再加上贵州独一无二的喀斯特地貌，减少了地震，泥石流，地质灾害的发生而导致服务器数据丢失的问题 。电器的核心就是电，那么在大山里高耗电的服务器是如何解决电量运输的问题？ 贵州这地方有丰富的水电资源，所以华为科学家根据因地制宜很好的降低了华为公司服务器的供电问题。

贵州洪家渡水电站

往往发展的代价都是以生态环境为牺牲，那么服务器放在海底或者放在大山里究竟会不会对周围的环境产生严重的污染呢？两国的 科技 巨头如何解决这个生态问题呢？

人造珊瑚礁

绿水青山就是金山银山，那么华为公司是如何解决在贵州大山里的服务器产生的环境污染问题呢？

在贵州的贵安新区，国家大数据中心，华为数据中心，腾讯数据中心都纷纷落户在这里，让宁静的贵州大山一下子成为全球最庞大的数据存放中心之一。 所以当地都会建立许多环境监测站，命名为环保云（线下监测站线上APP），环保云的建成改变了基层工作人员的以往的眼睛看，鼻子闻，耳朵听的状态。对全省的水文环境，空气环境情况实施24小时全天候不间断监控，很好的把控了贵州整体环境的监督。这个环保云APP功能中也有群众投诉的功能，如果公众一旦发现贵州深山里有环境污染的事件，可以通过手机拍照，留下证据通过APP进行环境信访投诉，相关的部门会根据群众的投诉来展开调查 。所以贵州大山里的华为服务器都是经过防污染环境设备把污染环境的程度降到最小。

总结

相对散热的处理方法，两国的 科技 巨头公司都不相上下。

相对于生态环保问题的处理方式，两家 科技 巨头公司的设计研究都十分符合生态环保的要求。

相对服务器供电处理方式，我比较认可华为公司的因地制宜降低电费成本和解决供电的方法，这一方面华为公司更胜一筹。

我在想，微软公司的高层是不是经常手机发热时用冰箱来来降温、头脑发热时用冰块来抚，然后一下子脑洞大开想到了解决服务器发热的问题，将自家的服务器深入海底冷藏保存。

不过，微软不是先例，早在1850年的时候，在英吉利海峡就铺设了世界上第一条海底通讯电缆，百来年后微软也将自己的数据中心沉入海底。

据了解，微软是将一个长约12米，直径3米的铁桶沉入了苏格兰水域内，这个铁桶内一共装有864台服务器，而这个铁桶将为苏格兰群岛周围海域提供云计算能力和互联网的链接。

根据微软公司的解释，将这巨大的服务器沉入水中也是为了成本考虑，如果放在陆地上，将面临这土地成本、人力成本、以及水电等，十分让人头疼，而放在海里就十分的简单了，海底就像是一个天然的冰箱一样。

这里我得说一下，微软为何会把数据中心沉入海底，肯定不仅仅是因为节约成本那么简单。微软作为一个老牌且知名的互联网 科技 公司，它的产品服务全世界，而且质量还很不错，就说我们国内吧，几乎我们每天都和微软打交道，打开电脑你用到的就是微软的系统，使用的办公软件也基本来自微软的，可以说在国内微软有很大的影响力。

服务器作为电脑数据的心脏，发热一个普遍的现象，那么将数据沉入海底既能解决发热的问题，也能使服务器所在海域周边的居民能够及时体验到互联网。另外，除了解决发热问题之外，还有一个最重要的就是环保。

那么，既然微软把数据中心沉入海底有这么高的成效，华为为何不学微软将数据中心沉入海底而是在深山老林里放置呢？

首先，华为的数据中心与微软的数据中心不一样，微软能用一个几米宽十二米长的箱子装下服务器沉入海底，但是华为不行，华为的数据中心很大，如果沉入海底工程量和成本费用就会很高，越大的数据中心放入海底越不安全。

华为选择在贵州大山里建数据中心，而不是在国内其他地方，首先就是成本问题，再者就是环境和就业问题。

贵州地势相对偏高，土地资源有待开发，又有国家政府对贵州地区的扶持，贵州也在大面积推广和招商引资，在政策上给予了很大的优惠。

另外贵州这个地区高原山地多，个别地带气温相对较低，环境上比较适合数据中心的建设。华为在贵州建数据中心而不是在海底，其实华为并不少只在考虑自己，也在为国家考虑，带动了当地的经济发展了就业。

大型 科技 公司每天产生的数据越来越多，如何存放这些数据成为了难题，不少公司选择兴建自己的数据中心。 数据中心的位置特别重要，需要的因素比较多，比如防震、安全、节能以及方便维护等。

存储数据的服务器运营时，会消耗大量的电力，尤其是数千台服务器同时运转，整个机房产生的电量堪称恐怖。而CPU等零部件运行时，服务器又会产生大量的热量，所以还需要设专门的散热系统。

所以不同厂商对于服务器存放的位置会有不同的方案。微软与华为选择的是两个截然不同的方案，微软选择将部分服务器放到海底，而华为却选择将服务器放到贵州的大山里面。后者的做法是目前国内很多 科技 公司通用的做法。

那么两种方案谁更胜一筹呢？

经济成本

华为一次性将山洞掏空，需要付出巨大的建设成本，但是除了拿地与建设成本外，几乎不再有其他的费用。而微软只需要选择一个地质条件较好的海底就行。

当然，微软的服务器需要用钢制密封舱包裹起来。华为的建设成本要更高一些。不过华为存放的服务器数量要更多，目前华为在七星湖数据中心存储了60万台服务器，而苹果存放到海底的服务器数量有限，目前只有数百台试验性质的服务器存放在海底。

维护成本

贵州的电力资源丰富，电费价格相对便宜，而存放在山洞的服务器可以随时进行人工维修，反而微软的服务器一旦出现故障，维修时会相当麻烦，不仅需要用吊船将服务器打捞出来，也需要将服务器从密封舱中取出来，同时连接服务器的光缆也有可能被海洋动物破坏 。所以微软的维修成本比较高。

安全性

贵州喀斯特地貌地质比较稳定，泥石流与地震发生的概率特别小，华为的服务器基本上能够保证稳定运行，而海洋生态环境比较复杂，洋流、海啸、地震频发，哪怕选择的位置特别好，也不能够保证无忧。当然，密封舱外壳也许不怕海洋生物 ，但是也难免会出现疏漏，总之，海底存放服务器安全性不如陆上。

散热效果

贵州海拔高，气候条件好，而贵州的山洞里面气温恒定，通风条件好，堪称天然的空调，企业无需付出额外的空调费用，而海底的温度同样比较稳定，海洋温度常年保持在17摄氏度，海底的温度更低一些，同时海水流动会带走热量。从散热效果来看，两者基本上半斤八两。

那么谁更胜一筹呢？

我个人觉得建在山洞里面比较好。 微软将服务器投放到海底，只是做了个试验，实际上并没有大规模采用，而目前已经有数百家大型 科技 公司将数据中心建设到贵州，贵州的优势十分明显。另一方面，服务器建设到地面，也能够被当地带来岗位与税收，本身也能够产生一定的经济效益。

肯定挖山的优势大！降温只是一方面，挖山加固就是一个天然的防空洞！出现战争是，数据中心被毁的后果，大家想想都明白

几大互联网企业都把数据中心建设在贵州，主要基于以下考虑：

1、从安全考虑，山高林密地理位置偏僻，远离沿海，战略位置偏后，有足够的战略纵深，

2、气候偏低，有利于设备散热，

3、存储设备巨耗电，贵州电力充裕，电价有优势，

4、远离重工业基地，电磁环境好，

5、数据中心集中建设，便于大数据相互交换，

6、地方政府支持，税收优惠幅度大。

显然挖空大山，可能更靠谱一些。

现在为了给服务器降温，节省电费，确保服务器稳定运转，可以说各个公司都是想方设法，采取各种措施。其中微软公司将服务器沉入海底，而华为在贵州挖空了大山，这两个方法都相当好，但是相对来说，华为公司挖空大山可能更胜一筹。

1、挖空大山更好一些

华为为了节省能源，节省费用，能够有足够的空间放置大量服务器，采取的措施就是在贵州挖空大山。在贵州，常年温度可能也就是12-19度左右，而在大山的山洞里面，可能温度就稳定一些了，可能温度会维持在十二三度甚至更低的样子。这样服务器在运行的时候，可能发热就会更低一些，而且散热损耗等能源也会更少一些。

而且在山洞里面，如果发生一些情况，能够随时进行解决，而且在山洞里面，地质结构也更稳定，可能长期来看，成本会更低一些。

因此，感觉华为挖空大山放置服务器更胜一筹。

2、微软将服务器沉入水底，稍微差一些

微软公司将服务器沉入水底，也是为了降低能耗，保障服务器稳定运转。在大洋底部区域，很多地方常年的温度也不高，在1000米深度的海洋底部，大概水温在四五度的样子。但是从理论上来说，微软可能沉入水底大概也就是三四十米左右的深度，可能温度也在十四五度的样子，因为再深的话，可能服务器壳体成本会大幅度上升。

而且相对来说，把服务器沉入水底的成本可能会更大一些，而且可能还会受到海浪，侵蚀等影响，而且以后运行维护也不是很方便。

因此，微软将服务器沉入水底，感觉上就稍微差一些了，可能成本更高，而且运行维护也不是很方便。

3、结论

综上所述，感觉上华为挖空大山更胜一筹，运行维护方便，而且长期成本可能更低。

绝对是在大山里更方便。

兵来将挡，水来土掩。谁更胜一筹？一目了然。

单说降温的效率，肯定是沉入海底见效更快。华为把服务器放在贵州大山里，虽然环境温度也低，毕竟没有海水的低温和全包裹覆盖。

但是，服务器不是永动机，用到一定的年限一定会出问题，不管是系统问题还是硬件问题，需要维修的时候，在大山里，可以人进去，或者取出来。

在大海里，维护服务器还需要专门打捞，也不太可能让工程师潜入海底，还涉及到安全问题，万一进水也是大麻烦。

综上所述，从后续维护成本来看，还是放在大山里比较好。

（报告出品方/分析师：银河证券研究院 赵良毕）

报告原标题： 通信行业深度报告：ICT“双碳”新基建，IDC 温控新机遇

（一）算力建设关乎数字经济发展，各国均不断发力

加快培育数据要素市场，全球算力竞争不断提升。 2020 年 4 月 9 日，《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，数据首次作为一种新型生产要素在文件中出现，与土地、劳动力、资本和技术等传统要素并列。计算力已经与国家经济息息相关。

IDC&清华产业研究院联合发布的《2021-2022 全球计算力指数评估报告》表明，计算力是数字经济时代的关键生成要素：

（1）从 2016-2025 年的整体趋势及预测来看，各个国家的数字经济占 GDP 的比重持续提升，预计 2025 年占比将达到 41.5%。

（2）计算力作为数字经济时代的关键生产力要素，已经成为挖掘数据要素价值，推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。

（3）国家计算力指数与 GDP 的走势呈现出了显著的正相关。评估结果显示十五个重点国家的计算力指数平均每提高 1 点，国家的数字经济和 GDP 将分别增长 3.5%和 1.8%，预计该趋势在 2021-2025 年将继续保持。同时，通过针对不同梯队国家的计算力指数和 GDP 进行进一步的回归分析后，研究发现：当一个国家的计算力指数达到 40 分以上时，国家的计算力指数每提升 1 点，其对于 GDP 增长的推动力将增加到 1.5 倍，而当计算力指数达到 60 分以上时，国家的计算力指数每提升 1 点，其对于 GDP 增长的推动力将提高到 3.0 倍，对经济的拉动作用变得更加显著。

数字化进程不断推进，发展中国家经济增速较高。 根据 IDC 数据显示，2016 年到 2025 年，数字经济占比不断提升，全球数字经济占比2025E为41%，其中发达国家数字经济占比为48.10%，比发展中国家高 17.8 个百分点。中美两国计算力指数综合评估较高，中国计算力发展水平涨幅达 13.5%，处于较高增长水平。总体来看，数字经济为各国 GDP 总量贡献不断提升，算力提升推动数字经济向好发展。

全球公有云用户市场保持增长，IT 侧资本开支不断增加。 云是推动企业数字化转型升级的重要驱动力, 企业不断增加对移动技术、协作以及其他远程工作技术和基础架构的投资。预计到 2023 年，用户支出将达到近 6000 亿美元，云将占全球企业 IT 消费市场的 14.2%。其中软件化服务（SaaS）是最大的细分市场，预计该市场在 2023E 用户支出增长至 2080.80 亿美元，相比 2021 年增长 36.73%；云基础建设（IaaS）将达到 1562.76 亿美元，相比 2021 年增长 70.53%。为了获得数字经济时代的比较优势，全球主要国家在数据中心的建设上进行了大规模投资，全球经济受到新冠疫情的严重影响下，数据中心的建设保持了较高增速，预计在未来几年云服务提供商与电信公司之间的合作日益增加，全球云市场有望进一步增长。

中国 IDC 市场规模增速较快，目前处于高速发展期。 受益于我国“新基建”战略提出和持续攀升的互联网流量，2021 年数据中心建设规模不断增长。根据中国信通院数据，我国 2021年 IDC 行业规模约 1500.2 亿元，近 5 年中国 IDC 市场年均复合增速约达 30%，领先于全球 IDC市场增速，其中近三年中国 IDC 市场具有高增速。我国 IDC 行业增速较快主要系我国 5G 建设持续推进，5G 应用项目多点开花不断落地，预计到 2025 年，我国数据中心市场规模达到 5952亿元。随着数字经济“东数西算”工程加速推进、互联网和云计算大客户需求不断扩张及数据中心在物联网、人工智能等领域的广泛应用，数据中心行业发展前景广阔，有望保持高速增长。

IDC 机柜数量不断增长，中国东部地区 IDC 中心较多。 2021 年 IDC 的机柜量增长了 99.15万架，增速为 30%，机柜量总数达到 415.06 万架，年度增长率达到 31.39%。随着 5G 时代数字经济向 社会 各领域持续渗透，数据量爆炸式增长使得全 社会 对算力需求提升，预计每年仍将以20%以上速度高增，有望打开市场新空间。目前我国大部分数据中心集中在东部及沿海地区，根据 CDCC 数据，2021 年华东、华北、华南三地区机柜数占全国总数的 79%，而东北、西北地区占比相对较低。

我国东部地区 IDC 上架率较高，西部地区加速建设。 目前 IDC 机房在我国东西部呈现差异较大发展，体现东密西疏、东热西冷的特点。2021 年新增机柜对比可知，东部及沿海地区数据中心上架率高，西部上架率较低。2021 年华东、华北、华南三地上架率约 60%-70%，而东北、西北、西南及华中上架率仅有 30%-40%。在政策布局方面，国家不断推进数字经济发展，形成以数据为纽带的区域协调发展新格局。对于网络时延要求不高的业务，率先向西部转移建设，由于西部地区气温较低优势突出，实施“东数西算”有利于数据中心提高能效，西部地区产业跨越式发展，促进区域经济有效增长。

（二）数字经济政策护航，“东数西算”工程建设有望超预期

把握数字化发展机遇，拓展经济发展新空间。2022 年 1 月，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》，规划强调数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。同时，规划明确提出到 2025 年，数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占 GDP 比重达到 10%。基于上述规划，2022年 5 月 26 日，工信部在 2022 年中国国际大数据产业博览会上指出，坚持适度超前建设数字基础设施，加快工业互联网、车联网等布局。

推进绿色数据中心建设，提升数据中心可再生能源利用率。 我国能源结构正处在不断优化的过程中，新能源地区分布不均衡，特别是水力、光伏、风能，主要集中在中西部地区，而使用端主要在东部沿海地区，虽然通过“西电东送”工程部分缓解了东部地区用电紧张问题，但是作为高耗能的数据中心产业，协调东西部发展布局、降低能耗就十分必要。全国各省市、地区相继出台了各种强调数据中心绿色、节能的政策要求，进而促进能源生产、运输、消费等各环节智能化升级，催化能源行业低碳转型。

东西部资源高效匹配，建立全国一体化协同创新体系。 “东数西算”工程是我国继“南水北调”、“西气东输”、“西电东送”之后的又一项重大的国家战略工程，将东部海量数据有序引导到西部，优化数据中心建设布局，缩小东西部经济差异，促进东西部协同发展。2022 年 2 月17 日，国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等 8 地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了 10 个国家数据中心集群。全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。国家以“东数西算”为依托，持续推进数据中心与算力、云、网络、数据要素、数据应用和安全等协同发展，形成以数据为纽带的区域协调发展新格局，助力数字经济不断发展。

全球算力网络竞争力凸显，ICT 产业链有望迎来发展新空间。 通过全国一体化的数据中心布局建设，扩大算力设施规模，提高算力使用效率，实现全国算力规模化、集约化发展，有望进一步提升国家算力水平和全球竞争能力。同时，扩大数据中心在中西部地区覆盖，能够就近消纳中西部地区新型绿色能源，持续优化数据中心能源使用效率。通过算力枢纽和数据中心集群建设，将有力带动相关产业上下游投资，促进东西部数据流通、价值传递，延展东部发展空间，推进西部大开发形成全国均衡发展新格局。

（三）双碳减排目标明确，绿色节能成为发展必需

能源变革不断创新升级，低碳转型融入 社会 经济发展。 自上个世纪人类逐渐认识到碳排放造成的不利影响，各国政府和国际组织不断进行合作，经过不懈努力、广泛磋商，在联合国和世界气候大会的框架下达成了一系列重要共识，形成了《联合国气候变化框架公约》（1992 年签署，1994 年生效）、《京都议定书》（1997 年达成，2005 年生效）和《巴黎协定》（2015年达成，2016 年生效）等文件，其中《巴黎协定》规定了“把全球平均气温升幅控制在工业化前水平以上低于 2 以内”的基础目标和“将气温升幅限制在工业化前水平以上 1.5 之内”的努力目标。

推动能源革命，落实碳达峰行动方案。 为了达到《巴黎协定》所规定的目标，我国政府也提出了切合我国实际的双碳行动计划，2020 年 9 月 22 日，我国在第七十五届联合国大会上宣布，中国力争 2030 年前二氧化碳排放达到峰值，努力争取 2060 年前实现碳中和目标。中国的“双碳”目标正式确立，展现了中国政府应对全球气候变化问题上的决心和信心。同时 2021年度《政府工作报告》中指出：扎实做好碳达峰、碳中和各项工作，制定 2030 年前碳排放达峰行动方案。优化产业结构和能源结构。推动煤炭清洁高效利用，大力发展新能源，在确保安全的前提下积极有序发展核电。扩大环境保护、节能节水等企业所得税优惠目录范围，促进新型节能环保技术、装备和产品研发应用，培育壮大节能环保产业，推动资源节约高效利用。落实 2030 年应对气候变化国家自主贡献目标。加快发展方式绿色转型，协同推进经济高质量发展和生态环境高水平保护，单位国内生产总值能耗和二氧化碳排放分别降低 13.5%、18%。

聚焦数据中心低碳发展，实现双碳方式产业发展。 在双碳背景下，“东数西算”工程中数据中心西部迁移，PUE 值有望降低带来能耗电量高效利用。能源高效节能、革新升级已是大势所趋和必然要求。

（一）数据中心能耗突出，绿色节能是发展趋势

绿电成为发展趋势，低碳发展中发挥重要作用。 随着大力发展数据中心产业，数据中心能耗在国民经济中的占比也在不断提高。研究表明，预计 2025 年，数据中心能耗总量将达到 3952亿 kW·h，占全 社会 用电总量的 4.05%，比例逐年攀升。整体来看，由服务器、存储和网络通信设备等所构成的 IT 设备系统所产生的功耗约占数据中心总功耗的 45%。空调系统同样是数据中心提高能源效率的重点环节，所产生的功耗约占数据中心总功耗的 40%。降 PUE 将成为未来发展趋势，主要从制冷方面入手。

数据中心碳排放不断控制，PUE 值不断改善。 根据国家能源局 2020 年全国电力工业统计数据 6000 千瓦及以上电厂供电标准煤耗每度电用煤 305.5 克，二氧化碳排放量按每吨标煤排放 2.7 吨二氧化碳来计算，2021 年全国数据中心二氧化碳排放量 7830 万吨，2030 年预计排放约 1.5 亿吨二氧化碳。

量化指标评估数据中心能源效率。 为评价数据中心的能效问题，目前广泛采用 PUE（Power Usage Effectiveness）作为重要的评价指标，指标是数据中心消耗的所有能源与 IT 负载消耗的能源的比值。PUE 通常以年度为计量区间，其中数据中心总能耗包括 IT 设备能耗和制冷、配电等系统的能耗，其值大于 1，越接近 1 表明非 IT 设备耗能越少，即能效水平越好。

数据中心空调系统及服务器系统能耗占比较大。 数据中心的耗能部分主要包括 IT 设备、制冷系统、供配电系统、照明系统及其他设施(包括安防设备、灭火、防水、传感器以及相关数据中心建筑的管理系统等)。整体来看，由服务器、存储和网络通信设备等所构成的 IT 设备系统所产生的功耗约占数据中心总功耗的 45%。其中服务器系统约占 50%，存储系统约占 35%，网络通信设备约占 15%。空调系统仍然是数据中心提高能源效率的重点环节，它所产生的功耗约占数据中心总功耗的 40%。电源系统和照明系统分别占数据中心总耗电量的 10%和 5%。

（三）温控系统持续优化，节能技术变革打开新机遇

温控系统多元化趋势，节能技术不断突破。 当前主流的制冷方式包括风冷、水冷、间接蒸发冷却和液冷技术，根据数据中心规模、环境特点选择合适的制冷技术。提高数据中心的能效，尤其是空调制冷系统的能效成为研究重点。目前，数据中心空调制冷能效比的提升主要从液冷和自然冷源两方面入手。从制冷方式来看，风冷将逐渐被安装灵活、效率更高的液冷方式所取代。液冷技术目前应用于 5G 场景，通常对骨干网 OTN 设备、承载网设备以及 5G BBU 设备进行液冷，采用液冷技术可以通过液体将发热元件热量带走，实现服务器的自然散热，相互传统制冷方法，液冷技术更为高效节能。

冷却系统不断优化。 为了客观评价这些制冷技术以便进一步提高节能减排效率，中国制冷学会数据中心冷却工作组研究认为：采用数据中心冷却系统综合性能系数（GCOP）作为评价指标更为合理。

其中，GCOP 为数据中心冷却系统综合性能系数指标，用于评价数据中心冷却系统的能效。为数据中心总能耗，其中不仅包括数据中心市电供电量，也包括数据中心配置的发电机的供电量。为制冷系统能耗，包括机房外制冷系统的能耗，另外包括 UPS 供电的制冷风扇、关键泵以及设备机柜内风扇等制冷设备产生的能耗。

实际情况中，为了使能效评价结果更具有说服力与可比较性。冷却工作组建议使用数据中心全年平均综合性能系统数的（GCOPA）指标和特定工况下数据中心冷却系统综合性能系数（GCOPS）作为评价标准。

冷却工作组根据上述标准针对来自内蒙古呼和浩特、广东深圳、河北廊坊等地的高效数据中心进行分析。这些数据中心分布在不同建筑气候区，使用了不同系统形式和运行策略，例如高效末端、自然冷却、AI 控制的运行优化等。数据表明西部地区建设新型数据中心制冷能耗较优。我国数据中心冷却系统能效存在极大差异，提升我国数据中心冷却系统的能效意义较大，冷却系统仍存在巨大的节能潜力。

数据中心容量不断扩充，中美两国贡献较多。 根据 Synergy Research Group 的最新数据显示，由大型供应商运营的大型数据中心数量已增至 700 家，而以关键 IT 负载衡量，美国占这些数据中心容量的 49%，中国是继美国之后对超大型数据中心容量贡献第二大的国家，占总量的 15%。其余的产能分布在亚太地区(13%)、EMEA 地区(19%)和加拿大/拉丁美洲(4%)。超大规模数据中心数量翻一番用了五年时间，但容量翻番用了不到四年时间。

空调系统建设成本较多。 根据IBM数据，数据中心的建设成本中空调系统的占比为16.7%。总体来说，2021 年数据中心基础设施设备总支出为 1850 亿美元，能源方面建设资本开支占较大份额，能源建设及利用效率有望进一步提升。

数据中心资本稳步增长，温控市场打开新空间。 根据 Synergy Research 的数据，2021年数据中心基础设施设备总支出（包括云/非云硬件和软件）为 1850 亿美元，公有云基础设施设备支出占比为 47%。面向硬件的服务器、存储和网络合计占数据中心基础设施市场的 77%。

操作系统、虚拟化软件、云管理和网络安全占了其余部分。参照 2021 年全球数据中心资本开支增长 10%的现实，假设未来 4 年数据中心每年资本开支保持增长 10%，我国数据中心温控系统市场规模 2021 年为 301 亿元，可在 2025 年达到 441 亿元。

（一）英维克：打造温控全产业链，行业高景气领跑者受益

国内技术领先的精密温控龙头，聚焦精密温控节能产品和解决方案。 公司自成立以来，一直专注于数据机房等精密环境控制技术的研发，致力于为云计算数据中心、通信网络、物联网的基础架构及各种专业环境控制领域提供解决方案，“东数西算”项目中提供节能技术。

公司营业收入高速增长，盈利能力表现良好。 2022Q1，公司实现营收 4.00 亿元，同比增长 17.10%，归母净利润 0.13 亿元，同比下降 59.26%，主要受原材料价格上涨、疫情反复等因素影响。2021 年英维克实现营业收入 22.28 亿元，同比增长 29.71%，自 2017 年以来 CAGR 达34.65%，主要是由于机房温控一些大项目验收确认，以及机柜温控节能产品收入增长。受益于整个行业的景气度，全年实现归母净利润 2.05 亿元，同比增长 12.86%，自 2017 年以来 CAGR达 24.25%，主要源自数据中心及户外机柜空调业务的持续增长。

公司毛利率总体稳定，未来有望止跌回升。 2021 年公司销售毛利率为 29.35%，同比下降9.50%，主要原因系上游原材料成本提升，公司整体盈利能力承压。净利率总体有所下降，销售净利率为 8.92%，同比下降 15.85%。随着公司持续数据机房等精密环境控制技术的研发，技术平台得到复用，规模效应愈发显著，公司未来毛利率及净利率有望企稳回升。

蒸发冷却、液冷技术为未来发展趋势，公司技术储备充足，产品系列覆盖全面。 目前国内数据中心温控方式仍然以风冷、冷冻水为主，由于热密度、耗能的提升，传统方案已经不能满足市场需求，散热方式逐渐从传统风冷模式发展到背板空调、液冷等新型散热方式，数据中心冷却系统呈现出冷却设备贴近服务器、核心发热设备的趋势，液冷、蒸发冷却技术优势明显。

研发投入持续增加提升核心竞争力，温控系统不断优化。 公司以技术创新作为企业发展的主要驱动力，不断加大研发投入。虽然受到上游原材料价格急速上涨和疫情反复的不利影响，公司始终坚持加大研发力度，为公司后续发展提供技术支撑。英维克作为细分行业龙头，及时捕捉市场发展动向，以技术创新作为企业发展的主要驱动力。

公司产品线丰富，方案灵活凸显竞争优势。 英维克的机房温控节能产品主要针对数据中心、服务器机房、通信机房、高精度实验室等领域的房间级专用温控节能解决方案，用于对设备机房或实验室空间的精密温湿度和洁净度的控制调节。其中包括 CyberMate 机房专用空调&实验室专用空调、iFreecooling 多联式泵循环自然冷却机组、XRow 列间空调、XFlex 模块化间接蒸发冷却机组、XStorm 直接蒸发式高效风墙冷却系统、XSpace 微模块数据中心、XRack 微模块机柜解决方案、XGlacier 液冷温控系统等产品与解决方案。

公司的产品直接或通过系统集成商提供给数据中心业主、IDC 运营商、大型互联网公司，历年来公司已为腾讯、阿里巴巴、秦淮数据、万国数据、数据港、中国移动、中国电信、中国联通等用户的大型数据中心提供了大量高效节能的制冷产品及系统。此外，英维克还提供机柜温控节能产品主要针对无线通信基站、储能电站、智能电网各级输配电设备柜、电动 汽车 充电桩、ETC 门架系统等户外机柜或集装箱的应用场合提供温控节能解决方案，以及用于智能制造设备的机柜温控产品。

（二）佳力图：运营商市场企稳互联网市场突破，业绩有望边际改善

精密环境温控龙头，打造恒温恒湿解决方案。 公司产品应用于数据中心机房、通信基站以及其他恒温恒湿等精密环境，公司客户涵盖政府部门以及通信、金融、互联网、医疗、轨道交通、航空、能源等众多行业。公司产品服务于中国电信、中国联通、中国移动、华为等知名企业。目前，公司拥有精密空调设备、冷水机组两大类产品，十三个系列产品线，产品的先进性、可靠性以及节能环保的优势在行业中始终保持主导地位，同时公司依托在环境控制技术和节能技术方面的优势，为数据中心提供节能改造服务。

公司营业收入保持增长，净利润有所下滑。2022Q1，公司实现营收 1.22 亿元，同比下降10.69%，归母净利润 0.14 亿元，同比下降 36.68%，主要受原材料价格上涨、疫情反复、竞争加剧等因素影响。

2021 年佳力图实现营业收入 6.67 亿元，同比增长 6.68%，自 2017 年以来CAGR 达 9.73%，全年实现归母净利润 0.85 亿元，同比下滑 26.35%，2021 年，公司主要是受到以下因素影响导致利润下滑，（1）南京疫情停工待产、限电限产、疫情延时交付验收的各种困难；（2）随着市场规模的不断扩大，国内机房空调市场竞争较激烈；（3）原材料价格特别是大宗商品价格持续上涨，原材料成本占公司营业成本平均比例达 70%以上，是公司产品成本的主要组成部分，铜、镀锌钢板在 2021 年度一直呈现上涨趋势，采购价格较 2020 年上涨了 20%-40%，导致公司成本呈现大比例增长。

图 17. 公司受多因素影响毛利率有所下降（单位：%）

公司精密环境领域产品丰富，技术先进。 公司产品应用于数据中心机房、通信基站以及其他恒温恒湿等精密环境，公司客户涵盖政府部门以及通信、金融、互联网、医疗、轨道交通、航空、能源等众多行业。公司产品服务于中国电信、中国联通、中国移动、华为等知名企业。

目前，公司拥有精密空调设备、冷水机组两大类产品，十三个系列产品线，产品的先进性、可靠性以及节能环保的优势在行业中始终保持主导地位，同时公司依托在环境控制技术和节能技术方面的优势，为数据中心提供节能改造服务。

研发投入不断投入，空调效率持续提升。 虽然受到上游原材料价格急速上涨和疫情反复的不利影响，公司始终保持加强技术研发团队建设，加强与高等院校、行业专家等机构、人士的合作，推动尖端理论研究和实践，依托现有的研发体系，充分发挥节能控制方面的技术优势，加快机房智能节能管理系统的研制，进一步提高公司产品的性能指标，加强在空调换热器效率提升、供配电技术方面的基础性研究实力，全面提升公司在机房环境控制一体化解决方案方面的创新能力。

公司核心技术不断凸显。 2021 年末公司拥有的核心技术有 36 项，同时有包含带封闭式高效冷却循环的通信模块、数据中心冷冻站集中控制系统、机房空调 VRF 系统、CPU 液冷技术、VRF 技术在机房空调领域的初级应用等 28 项在研项目。

（三）其他节能相关公司情况

申菱环境是国内提供人工环境调控整体解决方案的领先企业，服务场景数值中心、电力、化工、能源、轨道交通、环保、军工等领域。产品主要可分为数据服务空调、工业空调、特种空调三部分。公司是华为数据服务空调的主要供应商，与华为存在多年合作关系。除了华为业务的快速增长，也获得了腾讯等互联网龙头企业的认可。此外，申菱环境在储能方面也有布局。

依米康致力于在通信机房、数据中心、智慧建设以及能源管理领域为客户提供产品和整体解决方案，包括从硬件到软件，从室内精密空调到室外磁悬浮主机，从一体机和微模块到大型数据中心的设计、生产和运维服务，助力客户面对能源和生态挑战。公司信息数据领域的关键设备、智能工程、物联软件、智慧服务四大板块业务均可为数据中心产业链提供产品及服务。

高澜股份是国内领先的纯水冷却设备专业供应商，是国家级专精特新“小巨人”企业，从大功率电力电子装置用纯水冷却设备及控制系统起家，产品广泛应用于发电、输电、配电及用电各个环节电力电子装置。2020 年以来，通过企业并购，其新能源 汽车 业务收入大幅提升，动力电池热管理产品、新能源 汽车 电子制造产品收入占总营收比重均大幅上涨，合计收入占总营收比重达到 48.88%，首次超过纯水冷却设备成为公司第一大收入来源。

节能技术突破不及预期导致供给端产能释放缓；

原材料短缺及价格上涨；

市场竞争加剧；

下游数据中心市场增速不及预期。

开发新能源和可再生能源是能源可持续发展的应有之义。我国的能源供应结构里，煤炭、石油与天然气等不可再生能源占绝大部分，新能源和可再生能源开发不足，这不仅造成环境污染等一系列问题，也严重制约能源发展，必须下大力气加快发展新能源和可再生能源，优化能源结构，增强能源供给能力，缓解压力。

我国的核电装机容量不到发电装机容量的2％，远低于世界17％的平均水平，应当采取有效的措施，解决技术路线、投资体制、燃料保障等问题，使我国核电发展的步子迈得更大一些。同时，我国的风电资源量在10亿千瓦左右，目前仅开发几百万千瓦，应当对风电发展进行正确引导，促进用电健康可持续发展。

走能源可持续发展之路，从大的能源结构来讲，还是要加快发展核电。最近一两年，从中央到国务院，都坚定了加快发展核电的信心，今年以来核电的工作力度也在加大。在今后一个时期，在优化能源结构方面，核电的比重、速度要保持相对快速的增长，规模要在短期内有比较大的提升。不光是沿海，还要逐步向中部地区发展。

节能减排是能源可持续发展的必由之路。侯云春表示，我国能源需求结构不合理突出表现在能源利用消耗高、浪费大、污染严重，缓解能源供需矛盾问题，从根本上就是大力节约和合理使用，提高其利用效率，严格控制钢铁、有色、化工、电力等高耗能产业发展，进一步淘汰落后的生产能力。同时，还要大力发展循环经济、积极开展清洁生产，全面推进管理节能，大力推广节能市场机制，促进节能发展，广泛开展全民节能活动。

数据中心规模扩大

数据中心是数字经济的核心基础设施，我国政府已将数据中心列为七大“新基建”领域之一，同时工信部也将其纳入国家新型工业化产业示范范畴。受益于云计算、5G、物联网、VR/AR等新应用的广泛兴起，我国IDC业务收入连续高速增长，2020年全年规模实现2238.7亿元，同比增长43.3%。

绿色数据中心建设加快，互联网和通信领域较多

数据中心是未来为数不多能源消耗占社会总用电量比例持续增长的行业。因此，数据中心行业需要积极践行碳中和，对于我国在2060年前实现碳中和的目标意义重大。因此，各地数据中心绿色化建设加快。2021年1月，工业和信息化部、国家发展改革委、商务部、国管局、银保监会、国家能源局确定了60家2020年度国家绿色数据中心名单，如下：

分领域来看，互联网领域和通信领域绿色数据中心数量较多，分别有25个和21个，占比分别为41%和35%此外金融领域有10个，占比17%，公共机构和能源领域分别占5%和2%。

碳中和背景下，能源使用由传统能源向可再生能源转变

《欧洲气候中立数据中心公约》指出到2025年12月31日，数据中心使用电力可再生能源将达到75%，到2030年12月31日达到100%的使用可再生能源，并达到无碳绿色数据中心水平。使用绿色清洁能源成为数据中心节能减排的重要途径。

国内来看，如果未来五年数据中心采用市电的比例维持2018年水平，而企业不采取额外措施提高可再生能源使用，到2023年数据中心用电五年内将新增6487万吨的二氧化碳排放量。如果通过提高可再生能源上网消纳以及数据中心企业更主动采购可再生能源等措施，将避免二氧化碳排放1583万吨。

——更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国数据中心行业市场需求与投资战略规划分析报告》。