可再生能源利用率如何计算

新世界七大奇迹之一，北京大兴国际机场有多牛？超乎你我的想象

一个机场既可以代表一个国家的发达水平，更可以代表一个城市的财富象征与文化内涵。这次先来介绍一下目前全球规模建设最大的新建机场——北京大兴国际机场。

北京大兴国际机场，是一座建设在北京市大兴区和河北省廊坊市广阳区之间的超大型国际航空综合交通枢纽。它是继北京首都国际机场、北京南苑机场之后的第三个客运机场。这个机场已于2019年6月30日竣工，于2019年9月25日正式投入运营。大兴国际机场与天安门直线距离为46公里，是目前全球建设规模最大的新建机场，1小时通达京津冀。北京大兴国际机场是目前世界最大的单体航站楼，所以这个机场现在也被外媒称为“新世界七大奇迹”之首。

为什么北京大兴国际机场被誉为“新世界奇迹”呢？简单普及一下。

北京大兴国际机场位于天安门正南46公里，距雄安新区65公里，距首都机场67公里，距天津机场85公里，距石家庄机场197公里，远期规划7条跑道，年客流吞吐量1亿人次，飞机起降量88万架次。这么多数字证明了大兴国际机场的地理位置的优越性！

大兴机场拥有三纵一横的跑道布局，跑道距离停机位很近。相比于首都机场，大兴机场的地面滑行时间可以节省15~20分钟，空中飞行的时间也可以节省近20分钟，两者加起来共节省了40分钟。此外。出境时只需要提交一次行李，接受一次检查，过安检时只需通过刷脸，安检后从航站楼中心到最远端登机口，步行不超过8分钟！

从大兴机场到北京市区有4种方式供旅客们选择。

1.大兴机场快轨。乘坐快轨仅用时19分钟，而且快轨的票价也不是很贵，普通票35元，商务票50元。快轨也很“高 大 尚”，空间非常宽敞，普通车厢设置了双排座椅，座椅间距也比普通地铁更为宽敞。商务车厢中每个座位拥有独立可调控的出风口、阅读灯、USB接口等设置。此外，为了让旅客们做得更加舒适，车厢内还采用了复兴号动车风格的车灯，让整个车厢显得温暖舒适。

2.京雄城际高铁。从大兴机场到北京西站，乘高铁最快用时28分钟，其中商务座票价45元，一等座票价40元，二等座及5座票价25元，也不是很贵。

3.机场大巴。机场大巴统一票价40元，而且大兴机场现已开通5条白天班线，1条夜间班线。人多时也可坐机场大巴出去，不过时间比其他的稍微长一些，大约得有一个小时。

4.自驾。如果路上不堵车的话，自驾应该是最快的了，从大兴机场通过高速公路到北京南五环，最快仅需20分钟，停车楼停车、取车也可以交给机器人来完成。不过要提醒的是，停车楼只有4200个车位，客流量多时有可能不够用。

大兴机场现在可是超高颜值打卡地！航站楼五座指廊端头分别设计了丝园、茶园、瓷园、田园及中国园五个“空中花园”，真是美轮美奂。屋顶中心由一个六边形天窗，六条条形天窗，八个气泡窗相互连接而成，让室内自然采光面积超过了60%！机场最完美的就是那8个C型柱，极简的无柱设计，只要站在航站楼中心就可以把五座指廊尽收眼底。当然，这也方便了旅客们更快速找到自己想要去的登机口。

大兴机场现在已经实现了国内转国内30分钟，国际转国内、国内转国际60分钟，国际转国际45分钟，比北京的其他两个机场最少节省了半个小时，最多节省了一个小时！

旅客话别区是什么？就是旅客们与亲朋好友道别的区域。在机场航站楼4层的国际出发层，便可看到5层的餐饮区有一个平台——旅客化别区。旅客们可以站在这里和亲朋好友们挥手道别，目送他们一直到达候机楼。这个设计真的是非常人性化呢。

大兴机场的食品区在航站楼5层。大家都知道，机场或者火车站的餐饮总是比外面贵很多，而“同质同城同价”则意味着机场的餐饮与市区同品牌、同档次的店面同质同价。机场这样的设置，真的是让一些匆忙赶机来不及吃饭的旅客们省了一笔钱呢，不得不说，机场这个设计真的有心了。对了，如果大家觉得候机比较无聊，不知道干什么的时候，安检前还可以去航站楼4层逛逛。这里有故宫文创、冬奥会特许商品在售卖，买几个带回家做纪念品也是很不错的选择哦。

就绿色指标来说，大兴国际机场旅客航站楼和它的停车楼工程获得了绿色建筑三星级认证和全国首个节能建筑3A级认证。机场在全球枢纽机场中首次实现了场内通用车辆100%新能源，拥有世界最大的耦合式浅层地温能利用项目，是全国可再生能源利用率最高的机场！这是科技的进步，更是中国的进步！

这次的介绍就到这里了，不知道你是否对北京大兴国际机场有没有一个初步的认识呢？每个机场的建造都是都是他们的设计者们用心血换来的。香港国际机场以豪华著称，而北京大兴国际机场以快捷简便闻名。各有各的特点，各有各的良苦用心。北京大兴国际机场亦是如此。

1月12日，国际环保组织绿色和平发布报告称，互联网企业具有极强的低碳转型潜力，应在节能减排方面发挥作用，力争在2030年实现100%采用可再生能源目标。同时，可再生能源发电成本下降，低碳转型也将成为企业控制电力成本的重要手段。

云计算中心资料图。新华社 图

中国互联网 科技 产业具有极强低碳转型潜力

1月12日，国际环保组织绿色和平发布了《迈向碳中和：中国互联网 科技 行业实现100%可再生能源路线图》研究报告，认为随着中国2060年前实现碳中和目标的提出， 科技 行业转向100%可再生能源已成为必然趋势。

碳中和是指企业、团体或个人测算在一定时间内直接或间接产生的温室气体排放总量，通过植树造林、节能减排等形式，抵消自身产生的二氧化碳排放量，实现二氧化碳“零排放”。我国已明确提出争取二氧化碳排放于2030年前达到峰值，2060年前实现碳中和的目标。

报告指，在中国2030年前碳达峰的大背景下，预计“十四五”期间，碳达峰压力及目标将分解到具体产业。中国互联网 科技 行业规模仍在高速扩张、碳排放持续增长，如果不采用可再生能源，仅依靠提升节能技术将难以实现碳中和目标。

报告解释，互联网 科技 企业碳排放主要来自电力使用，其中数据中心、云计算中心等大型互联网基础设施的电力使用为主要能耗来源。企业100%使用可再生能源，意味着其用电均来自风能、太阳能、水能等对环境无害或危害极小的能源。

据南都此前报道，复旦大学经济学院教授、复旦大学能源经济与战略研究中心主任吴力波则提出，数据中心等大型互联网基础设施的能耗很高，2018年我国数据中心的用电总量已经超过了整个上海市全 社会 的用电总量，达1500亿千瓦左右，占中国全 社会 用电量的2.35%。吴力波测算，如果按照现在的趋势发展，到2030年数据中心能耗最高可以达到1.4万亿千瓦，占全 社会 能耗的20%。

报告称，全球约41家率先设立长期100%可再生能源目标的 科技 企业，其中约20%已经实现了100%可再生能源目标，另外的约50%企业将实现100%可再生能源目标设置在2030年前，44%企业在2019年达到了60%或以上的可再生能源利用。

而目前在中国，仅有秦淮数据集团一家互联网 科技 企业设立了在2030年实现100%可再生能源目标。绿色和平项目主任叶睿琪表示：“数据中心、云计算领域的脱碳发展是中国实现碳中和的重要一环。中国互联网 科技 产业具有极强的低碳转型潜力，应该成为实现中国碳达峰、碳中和目标的排头兵。”

参考国际情况及中国在2060 年前实现碳中和的雄心，报告建议，互联网 科技 企业应结合自身业务发展的需求，将目标定为在2030年前达到100%使用可再生能源，最晚不应晚于2050年。

绿色电力成为企业减排、控制成本重要手段

要实现100%使用可再生能源目标，企业应当如何做？报告介绍，随着中国可再生能源市场的发展，企业采购可再生能源的方式越来越多样化。市场化绿电交易、“绿色电力证书”认购、分布式和集中式可再生能源电站投资等已成为主要方式。

市场化绿电交易指不依靠政策强制要求，用户自愿从供应商处购买可再生能源转化成的电能，即绿色电力。例如，2019 年，某互联网企业位于河北张家口的数据中心通过采购当地的风电与太阳能发电，实现数据中心40%由可再生能源供电。

2017年，国家发展改革委、财政部、国家能源局三部委发布了《关于试行可再生能源绿色电力证书核发及自愿认购交易制度的通知》，绿色电力证书市场在中国正式启动。每张绿色电力证书（简称“绿证”）相当于1000度电。企业购买了证书后可视为采购了相应的绿色电力，资金将用于支持发电方相应的度电补贴。

此外，企业还可以在屋顶或园区内建设分布式可再生能源发电项目，如分布式光伏和分散式风电，直接获取和使用绿色电力。例如，2020年，某企业位于上海的数据中心在墙体外立面增设太阳能电板，每年可减少消纳传统火电9万千瓦时，相当于减少二氧化碳排放 63.3 吨。报告显示，投资建设分布式项目的收益率为8%，投资大型风电、光伏等集中式项目的收益率为9%-12%。

目前可再生能源主要分为几种,分别是风能,水能,太阳能,地热能,海洋能.

中国2010可再生能源达15%利用率,而欧盟等发达地区则为20%.

到目前为止中国投入发展可再生能源的资金排名前三位,但由于科技较已发展国家低,

在发电效率、效能等方面都有些差距.

可再生能源的发展需要以下几个主要因素分别有 “资金”“科技”“地理及环境”等.

为楼主介绍几个可再生能源发展发达的国家

冰岛 地热能最为发达

芬兰-荷兰 风能最为发达

中国 水能发电较为发达（著名的三峡工程）

中国美国 太阳能 日照时间较佳 （中国东北或其他偏远三区太阳能已经普遍的运用）

至于太阳能.以理论上说地球大部分地区为海洋所覆盖,海洋能理应发展最为发达.

但是因为 海洋能 的发展都还尚未成熟以至于发展较其他可再生能源缓慢、

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。

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。

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。