0 引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)不斷增加，數(shù)據(jù)*心能耗隨之迅速增加。數(shù)字經(jīng)濟(jì)向社會(huì)各領(lǐng)域持續(xù)滲透，社會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)資源的存儲(chǔ)、計(jì)算以及應(yīng)用需求大幅增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等新一代信息產(chǎn)業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展階段。在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能（AI）系統(tǒng)服務(wù)應(yīng)用逐年增加的前提下，大型系統(tǒng)配置和集群式業(yè)務(wù)形式的高耗能平臺(tái)建設(shè)越來(lái)越多。運(yùn)營(yíng)商作為數(shù)據(jù)*心管理者和物理空間出租方，除了具備有效的基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)，還應(yīng)該創(chuàng)新建立綠色的能耗管理系統(tǒng)。數(shù)據(jù)*心既要實(shí)現(xiàn)算力提升，以滿(mǎn)足快速增長(zhǎng)的智能化業(yè)務(wù)需求，還要實(shí)現(xiàn)能效提升，以滿(mǎn)足綠色低碳可持續(xù)發(fā)展的長(zhǎng)期目標(biāo)要求。

1 移動(dòng)數(shù)據(jù)*心能耗管理現(xiàn)狀

1.1 設(shè)備能耗過(guò)高

數(shù)據(jù)*心設(shè)備能耗是能源消耗的重要組成部分。其*，服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、安全等信息技術(shù)（information technology, IT）和網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備均有較高的功率密度，且設(shè)備數(shù)也在不斷增加。設(shè)備運(yùn)行過(guò)程*不僅需大量電力供應(yīng)，同時(shí)產(chǎn)生大量的熱量也需要冷卻。因此，要保證數(shù)據(jù)*心正常運(yùn)行，需要投入大量能源。為了維持設(shè)備穩(wěn)定和供其散熱，用電和制冷方面能耗巨大。隨著數(shù)據(jù)*心的不斷擴(kuò)容和設(shè)備的不斷優(yōu)化，降低單位算力的能源消耗，提升能源轉(zhuǎn)換效率是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)*心綠色低碳發(fā)展的關(guān)鍵。IT 設(shè)備的散熱系統(tǒng)是數(shù)據(jù)*心主要耗能部分，且用于供電和散熱的設(shè)備成本已超過(guò) IT 設(shè)備成本。因此，優(yōu)化供電方案，減輕散熱系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)，提高能源利用效率，減少碳排

放，是建設(shè)綠色數(shù)據(jù)*心的重要措施之一。

1.2 布局不合理

數(shù)據(jù)*心有高能耗特點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)綠色節(jié)能目標(biāo)要特別關(guān)注，但我國(guó)數(shù)據(jù)*心布局供需錯(cuò)配，導(dǎo)致能源利用率不高。相比于西部地區(qū)，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛，與有限的算力供給和較高的能耗水平矛盾日益凸顯。東部地區(qū)數(shù)據(jù)*心建設(shè)需求旺盛，但資源瓶頸明顯、供給受限；西部地區(qū)資源稟賦優(yōu)渥，氣候環(huán)境適宜，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低、屬地需求弱。

數(shù)據(jù)是現(xiàn)代企業(yè)運(yùn)營(yíng)*不能缺少的一部分，數(shù)據(jù)*心的運(yùn)營(yíng)也需要大量電力支持，這給環(huán)境和能源資源都帶來(lái)了巨大的壓力。優(yōu)化數(shù)據(jù)*心布局，加快數(shù)據(jù)*心向西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，確保算力部署與土地、能源等資源的協(xié)調(diào)。隨著國(guó)家“東數(shù)西算"戰(zhàn)略不斷深入推進(jìn)，未來(lái)數(shù)據(jù)*心布局將更加合理，需要更高效的能耗管理系統(tǒng)，以適應(yīng)發(fā)展趨勢(shì)，不斷推進(jìn)綠色低碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

1.3 能源結(jié)構(gòu)單一

數(shù)據(jù)*心能源結(jié)構(gòu)當(dāng)前以傳統(tǒng)能源為主導(dǎo)，同時(shí)需要大量供電和制冷設(shè)備，這給環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)了挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)*心整體用能以火電為主，綠電和其他能源的供應(yīng)占比較低。火電不能充分轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)*心運(yùn)行能量，供能側(cè)與用能側(cè)能級(jí)不匹配，導(dǎo)致能量損失大、消耗高。數(shù)據(jù)*心能源結(jié)構(gòu)也受到管理和運(yùn)維的影響，其運(yùn)行需要人員進(jìn)行管理、維護(hù)和升級(jí)，這也需要一定的能源投入。因此，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)和采用節(jié)能環(huán)保技術(shù)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)*心發(fā)展的重要方向。未來(lái)數(shù)據(jù)*心的能源結(jié)構(gòu)將更加注重可再生能源的應(yīng)用和能源的利用，以降低能源消耗，減少對(duì)環(huán)境的影響。

2 移動(dòng)數(shù)據(jù)*心能耗管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

2.1 方案概述

移動(dòng)數(shù)據(jù)*心能耗管理系統(tǒng)依托先進(jìn)的數(shù)字孿生技術(shù)和 AI 算法，對(duì)數(shù)據(jù)*心能耗進(jìn)行*細(xì)化、智能化的監(jiān)控與優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)*心的節(jié)能降耗，提高運(yùn)營(yíng)效率。首先，通過(guò)采集層將 IT 系統(tǒng)、電氣系統(tǒng)、末端空調(diào)系統(tǒng)、冷機(jī)群控系統(tǒng)等各個(gè)分支系統(tǒng)打通，采集海量數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、核查、匯總等預(yù)處理，構(gòu)建數(shù)據(jù)基座。其次，將所有數(shù)據(jù)歸集到數(shù)字孿生平臺(tái)后，對(duì)用電量、制冷量、溫濕度、設(shè)備狀態(tài)等數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，構(gòu)建數(shù)據(jù)*心能耗模型，利用模型進(jìn)行能耗模擬，從而評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)*心能效水平。數(shù)字孿生平臺(tái)提供以下兩套能耗模型：①能效模型。能效模型以數(shù)學(xué)算法定義，是將輸入輸出的配比關(guān)系進(jìn)行數(shù)字層面的變換得出的物理模型。②優(yōu)化模型。優(yōu)化模型根據(jù) AI 系統(tǒng)的輸入輸出，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)等自行匹配參數(shù)組合，得出計(jì)算結(jié)果。兩套模型相互映射，不斷修正，從而診斷出數(shù)據(jù)*心能耗高的原因，通過(guò)調(diào)用各個(gè)分支系統(tǒng)的控制接口下發(fā)調(diào)優(yōu)策略，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)*心能耗全局調(diào)優(yōu)。

2.2系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

移動(dòng)數(shù)據(jù)*心能耗管理系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)可以概括為以下 3 個(gè)核心部分。

2.2.1 采集層

采集層有以下 3 個(gè)功能：淤數(shù)據(jù)采集。通過(guò)智慧采集網(wǎng)關(guān)，采集高壓配電柜、變壓器、低壓配電柜、空調(diào)、不間斷電源 （uninterruptible power supply, UPS）設(shè)備、開(kāi)關(guān)電源、行列間空調(diào)、列頭柜、智能電表、蓄電池組、油機(jī)、溫濕度、煙感、水浸、冷機(jī)群控等30 多種基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)，每分鐘采集數(shù)據(jù)量可達(dá)100 萬(wàn)條，采集數(shù)據(jù)類(lèi)型有 200 多種。于數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、核查、匯總等處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。將處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)*，為后續(xù)分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.2.2 AI 調(diào)控層

AI 調(diào)控層涵蓋以下 3 個(gè)部分：淤數(shù)據(jù)模型?；贗T 系統(tǒng)、電氣系統(tǒng)、末端空調(diào)系統(tǒng)、冷機(jī)群控系統(tǒng)四大應(yīng)用場(chǎng)景，構(gòu)建五大類(lèi) 13 個(gè)數(shù)據(jù)模型，涵蓋資產(chǎn)、環(huán)境、末端空調(diào)運(yùn)行、水冷系統(tǒng)運(yùn)行、電能、設(shè)備功率等。于AI 模型?；跀?shù)據(jù)模型，構(gòu)建 5 個(gè) AI 算法模型，包括機(jī)房溫度預(yù)測(cè)模型、空調(diào)與測(cè)點(diǎn)影響分析模型、水冷/風(fēng)冷末端空調(diào)調(diào)控模型、IT 設(shè)備功耗調(diào)控模型、水冷主機(jī)調(diào)控模型等，用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能預(yù)測(cè)、業(yè)務(wù)分析和節(jié)能優(yōu)化。盂算法平臺(tái)。 提供算法開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、部署和管理的平臺(tái)，支持多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法，方便用戶(hù)進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和優(yōu)化。

2.2.3 應(yīng)用層

應(yīng)用層擁有以下 3 個(gè)功能：①能耗管理。提供能耗分析、運(yùn)行分析、節(jié)能策略、設(shè)備調(diào)控、節(jié)能驗(yàn)證等功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)*心能耗的監(jiān)控和優(yōu)化。②可視化編排平臺(tái)。支持設(shè)備下發(fā)參數(shù)的可視化編排，通過(guò)直連設(shè)備或各個(gè)分支系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備參數(shù)的遠(yuǎn)程調(diào)控，落實(shí)節(jié)能方案生成到執(zhí)行的閉環(huán)處理。③輔助增效技術(shù)。包括機(jī)房風(fēng)道優(yōu)化整改技術(shù)、使用新型盲板封堵空置機(jī)柜、機(jī)房新風(fēng)技術(shù)等，進(jìn)一步增強(qiáng)節(jié)能效果。

3移動(dòng)數(shù)據(jù)*心能耗管理系統(tǒng)實(shí)施方案

3.1 數(shù)據(jù)*心

傳統(tǒng)控制理論注重對(duì)機(jī)制模型的分析和綜合， 側(cè)重書(shū)面演示的理論解析推導(dǎo)。而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)發(fā)現(xiàn)控制理論注重分類(lèi)和回歸等問(wèn)題求解算法的實(shí)效性和功用性，側(cè)重實(shí)戰(zhàn)技巧的專(zhuān)有專(zhuān)用。能耗管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)更多依賴(lài)于計(jì)算、存儲(chǔ)和結(jié)構(gòu)，與計(jì)算機(jī)、通信、網(wǎng)絡(luò)、IT 等技術(shù)緊密相關(guān)，能夠以月、年為時(shí)間粒度，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)*心主要運(yùn)行指標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)*心的故障、問(wèn)題、能耗等多維度指標(biāo)進(jìn)行匯總分析。同時(shí)，能夠以同比、環(huán)比、趨勢(shì)等多種方式呈現(xiàn)性能指標(biāo)。此外，能夠獲取冷機(jī)群控系統(tǒng)（冷機(jī)、水泵、風(fēng)機(jī)、空調(diào)、冷塔、閥門(mén)壓強(qiáng)）參數(shù)數(shù)據(jù)，設(shè)定閾值進(jìn)行預(yù)警，提供短信、電話等通知形式，以及時(shí)處理異常。

3.2 移動(dòng)機(jī)房

IT 的迅猛發(fā)展。對(duì)數(shù)據(jù)*心機(jī)房的服務(wù)保障提出了更高要求，能耗管理系統(tǒng)支持以月、年為時(shí)間粒度，統(tǒng)計(jì)機(jī)房主要運(yùn)行指標(biāo)，對(duì)機(jī)房故障、問(wèn)題、能耗等多維度指標(biāo)進(jìn)行匯總分析，以同比、環(huán)比、趨勢(shì)等多種方式呈現(xiàn)機(jī)房性能指標(biāo)。采集匯總高壓水冷主機(jī)配置參數(shù)、室外及機(jī)房溫濕度等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)分析主機(jī)運(yùn)行工況和關(guān)鍵參數(shù)，并建 立月度或季度配置模型，分析機(jī)房和封閉冷通道能 效比，以確定佳能效比并提供優(yōu)化建議。通過(guò)預(yù)測(cè)機(jī)房能耗和濕球溫度，預(yù)測(cè)評(píng)估不同節(jié)能方案的節(jié)能效果，優(yōu)選出佳的方案進(jìn)行部署，不斷提高機(jī)房管理效能。通過(guò)系統(tǒng)維護(hù)可以提前發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題，將故障消滅在萌芽狀態(tài)，提高機(jī)房的安全性。

3.3 用戶(hù)資源

作為數(shù)據(jù)*心的業(yè)務(wù)開(kāi)展主體和服務(wù)受眾，用戶(hù)在數(shù)據(jù)*心生命周期各個(gè)階段*起著重要作用。然而，面對(duì)龐大的國(guó)內(nèi)外用戶(hù)群體，若數(shù)據(jù)*心對(duì)用戶(hù)缺少有效、統(tǒng)一的分類(lèi)和控制，對(duì)用戶(hù)訪問(wèn)權(quán)限不加限制，勢(shì)必影響用戶(hù)使用體驗(yàn)和數(shù)據(jù)安全。根據(jù)不同屬性或特征對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，可以解決此類(lèi)問(wèn)題。為了更好地管理用戶(hù)，在數(shù)據(jù)*心的實(shí)際運(yùn)行與服務(wù)過(guò)程*，能耗管理系統(tǒng)支持建立用戶(hù)分類(lèi)體系，對(duì)用戶(hù)進(jìn)行多維細(xì)分，提供有效的用戶(hù)行為控制、服務(wù)資源配置和數(shù)據(jù)安全策略，提高用戶(hù)管理水平。

3.4 值班班組

日常運(yùn)維值班管理是數(shù)據(jù)*心運(yùn)維的重要組成部分，直接關(guān)系到數(shù)據(jù)*心的安全性、穩(wěn)定性和可靠性。隨著數(shù)據(jù)*心的規(guī)模不斷擴(kuò)大，日常運(yùn)維值班管理將會(huì)更加復(fù)雜化和*細(xì)化。在 24 h 不間斷工作的情況下，長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)值班容易造成值班人員疲勞和注意力不集*。針對(duì)上述問(wèn)題，在值班班組運(yùn)行情況分析*，能耗管理系統(tǒng)支持統(tǒng)計(jì)班組在時(shí)間周期內(nèi)的問(wèn)題數(shù)、問(wèn)題類(lèi)型及其同環(huán)比情況。且可以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和異常情況預(yù)警，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況并進(jìn)行處理，以提高數(shù)據(jù)*心基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維的效率和準(zhǔn)確性。

4 移動(dòng)數(shù)據(jù)*心能耗管理系統(tǒng)未來(lái)發(fā)展方向

4.1 冷機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)可優(yōu)化

在數(shù)據(jù)*心能耗管理*，冷機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)化是重要且有效的手段。通過(guò)優(yōu)化冷機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行序列和負(fù)荷分配，可以在滿(mǎn)足末端冷量需求的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能。冷機(jī)系統(tǒng)是數(shù)據(jù)*心大的能耗設(shè)備之一，負(fù)責(zé)維持?jǐn)?shù)據(jù)*心內(nèi)部的溫度和濕度。優(yōu)化冷機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，可以有效降低能源消耗和運(yùn)行成本。能耗管理系統(tǒng)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)*心內(nèi)部溫度、濕度、服務(wù)器負(fù)載等多種參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)冷機(jī)系統(tǒng)的控制，避免能源浪費(fèi)。當(dāng)數(shù)據(jù)*心負(fù)載較輕時(shí)，可以適當(dāng)降低冷機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)行功率，節(jié)約能源；當(dāng)負(fù)載較重時(shí)，可以及時(shí)提高冷機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)行功率，保證數(shù)據(jù)*心內(nèi)部的正常運(yùn)行。此外，對(duì)冷機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行定期維護(hù)和清潔，通過(guò)定期清潔冷卻塔、空調(diào)濾網(wǎng)等部件，可以有效減少冷機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)行阻力，提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率，從而降低能源消耗。

4.2 數(shù)據(jù)治理服務(wù)便利化

為了降低能耗，數(shù)據(jù)*心需要采取一系列的措施，如使用更節(jié)能的設(shè)備、優(yōu)化數(shù)據(jù)*心的布局和結(jié)構(gòu)等，然而，這些措施的實(shí)施需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)分析和監(jiān)測(cè)，才能找到佳的解決方案。因此，數(shù)據(jù)*心能耗管理系統(tǒng)需要提供便捷的數(shù)據(jù)治理服務(wù)。系統(tǒng)引入先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和監(jiān)測(cè)技術(shù)，借助AI 和大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)*心能耗和數(shù)據(jù)的自動(dòng)化監(jiān)控和管理。同時(shí)，借助云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，使數(shù)據(jù)*心能耗管理和數(shù)據(jù)治理服務(wù)更加靈活和便捷。在運(yùn)用數(shù)據(jù)*心能耗管理系統(tǒng)過(guò)程*，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，不斷推動(dòng)數(shù)據(jù)*心能耗管理和數(shù)據(jù)治理服務(wù)向更加便利的方向發(fā)展。

4.3 系統(tǒng)能耗管理綠色化

隨著社會(huì)對(duì)環(huán)境保護(hù)的重視程度不斷提高，數(shù)據(jù)*心能耗管理系統(tǒng)的綠色化發(fā)展趨向?qū)?huì)越來(lái)越顯著。能耗管理系統(tǒng)通過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì)和更新設(shè)備來(lái)提高能源利用效率，采用先進(jìn)的節(jié)能技術(shù)和設(shè)備，以降低數(shù)據(jù)*心的整體能耗。此外，通過(guò)實(shí)施合理的能源管理策略和使用監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決能源浪費(fèi)的問(wèn)題，從而降低數(shù)據(jù)*心的能耗和運(yùn)行成本。同時(shí)，系統(tǒng)通過(guò)不斷創(chuàng)新和改進(jìn)，可以采用太陽(yáng)能和風(fēng)能等可再生能源來(lái)供電，這不僅能夠降低數(shù)據(jù)*心對(duì)傳統(tǒng)能源的依賴(lài)，還能夠減少碳排放，使數(shù)據(jù)*心的運(yùn)行更加環(huán)保。

5 安科瑞監(jiān)控系統(tǒng)解決方案

5.1概述

隨著數(shù)據(jù)*心的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)*心的能耗問(wèn)題也越來(lái)越突出，有關(guān)數(shù)據(jù)*心的能源管理和供配電設(shè)計(jì)已經(jīng)成為熱門(mén)問(wèn)題，可靠的數(shù)據(jù)*心配電系統(tǒng)方案，是提高數(shù)據(jù)*心電能使用效率，降低設(shè)備能耗的有效方式。要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)*心的節(jié)能，首先需要監(jiān)測(cè)每個(gè)用電負(fù)載，而數(shù)據(jù)*心負(fù)載回路非常的多，傳統(tǒng)的測(cè)量?jī)x表無(wú)法滿(mǎn)足成本、體積、安裝、施工等多方面的要求，因此需要采用適用于數(shù)據(jù)*心集*監(jiān)控要求的多回路監(jiān)控裝置。

5.2應(yīng)用場(chǎng)所

適用于運(yùn)營(yíng)商、金融、政府、互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)等數(shù)據(jù)*心

5.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

1）交流

5.4系統(tǒng)功能

1）主頁(yè)

開(kāi)機(jī)進(jìn)入主頁(yè)，包含進(jìn)線參數(shù)、開(kāi)關(guān)狀態(tài)、出線參數(shù)、報(bào)警查詢(xún)等功能，按按鈕可進(jìn)入各功能界面查看。

2）進(jìn)線參數(shù)監(jiān)測(cè)

監(jiān)測(cè)主路的三相電壓、電流、系統(tǒng)頻率；各項(xiàng)及總的有功功率，無(wú)功功率，視在功率，功率因數(shù)，有功電能、無(wú)功電能；電流、電壓不平衡度；電流、電壓諧波含量；大需量。

3）出線參數(shù)監(jiān)測(cè)

分支回路的電壓、電流、有功功率、有功電能、功率因數(shù)額定電流設(shè)置、各相電流值；

負(fù)載百分比；大需量。

4）開(kāi)關(guān)狀態(tài)

左側(cè)一列為主路開(kāi)關(guān)狀態(tài)，主路跳閘SD狀態(tài)、主路防雷開(kāi)關(guān)狀態(tài)、主路防雷故障點(diǎn)狀態(tài)，默認(rèn)為無(wú)源檢測(cè)點(diǎn)，分閘為綠色，合閘為紅色。主路右側(cè)的皆為支路開(kāi)關(guān)狀態(tài)；默認(rèn)為有源檢測(cè)點(diǎn)，合閘為紅色，分閘為綠色。

5）報(bào)警查詢(xún)

當(dāng)前報(bào)警界面可查看實(shí)時(shí)報(bào)警和歷史報(bào)警；開(kāi)關(guān)量動(dòng)作告警；任意數(shù)據(jù)的定時(shí)存儲(chǔ)；進(jìn)線過(guò)電流2段閥值越限告警，可任意設(shè)定告警值；進(jìn)線過(guò)壓、欠壓、缺相、過(guò)頻率、低頻率越限告警;聲光告警功能。

5.5系統(tǒng)硬件配置

6安科瑞智能母線監(jiān)控解決方案

6.1概述

數(shù)據(jù)*心IT服務(wù)器配電傳統(tǒng)采用*密配電柜，占用空間較大，配電線纜多，新增設(shè)備不便，為了節(jié)省面積，智能小母線方案由于不占用機(jī)房面積、可按需靈活插拔，受到很多數(shù)據(jù)*心的青睞，被越來(lái)越多的應(yīng)用。

安科瑞智能母線監(jiān)控產(chǎn)品分為交流和直流母線監(jiān)控兩類(lèi)，包括始端箱監(jiān)測(cè)模塊、插接箱監(jiān)測(cè)模塊以及觸摸屏，另外還可以搭配母線槽連接器紅外測(cè)溫模塊用于監(jiān)測(cè)母線槽的運(yùn)行溫度，確保母線槽配電安全。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)線手拉手簡(jiǎn)單組網(wǎng)，可以實(shí)現(xiàn)任意插接箱檢修或更換時(shí)不影響其他在線運(yùn)行的插接箱的數(shù)據(jù)上傳通訊。

6.2應(yīng)用場(chǎng)所

適用于運(yùn)營(yíng)商、金融、政府、互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)等數(shù)據(jù)*心。

6.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

6.4系統(tǒng)功能

.       實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

在主頁(yè)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)采集按鈕后，進(jìn)入系統(tǒng)圖界面：此界面顯示了每個(gè)箱子的電壓。

.       基本參數(shù)界面

顯示電壓、電流、功率、電能等電參數(shù)數(shù)據(jù)，在設(shè)備地址旁邊的輸入框輸入本箱子對(duì)應(yīng)的儀表地址，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)箱子*儀表數(shù)據(jù)的采集。

.       諧波數(shù)據(jù)

通過(guò)點(diǎn)擊“箭頭"來(lái)左右切換2-63次諧波數(shù)據(jù)。

.       大需量

顯示電壓、電流、功率的大需量的數(shù)值及發(fā)生時(shí)間。

.       電能查詢(xún)

電能情況可以查詢(xún)上12月份的每個(gè)月用電量、上一年總用電量、本年已用電量、根據(jù)選擇不同時(shí)間查詢(xún)電能值。

6.5系統(tǒng)硬件配置

7 結(jié)語(yǔ)

隨著科技發(fā)展和智能化水平的提高，數(shù)據(jù)*心在現(xiàn)代社會(huì)*扮演著越來(lái)越重要的角色。然而，數(shù)據(jù)*心的能耗管理和數(shù)據(jù)治理服務(wù)具有復(fù)雜性。在推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程*，數(shù)據(jù)*心能耗管理是不可忽視的重要一環(huán)。通過(guò)建立綠色的能耗管理系統(tǒng)，可以?xún)?yōu)化數(shù)據(jù)*心能耗管理，實(shí)現(xiàn)節(jié)能降碳，提升運(yùn)營(yíng)商信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平并使其數(shù)據(jù)管理方式更加靈活、多樣，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和創(chuàng)新發(fā)展，助力可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]潘志安，周劍濤，胡堅(jiān).數(shù)據(jù)*心機(jī)房節(jié)能改造[J].網(wǎng)絡(luò)安全和信息化，2023（10）：64-65.

[2]沈林江，仇樹(shù)卿，崔超，等.“東數(shù)西算"下的數(shù)據(jù)流通策略研究[J].數(shù)據(jù)與計(jì)算發(fā)展前沿，2023，5（5）：3-12.

[3] 許熠堃，譚欣晨.高校數(shù)據(jù)*心機(jī)房綠色運(yùn)維服務(wù)的實(shí)踐探索[J]高校后勤研究，2023（10）：29-31.

[4]曹喬卓然,陳祖剛，李國(guó)慶,等.科學(xué)數(shù)據(jù)*心資源和用戶(hù)訪問(wèn)控制體系[J].大數(shù)據(jù), 2022, 8(1):98-112.

[5] 王清江.基于二維碼及移動(dòng)技術(shù)的大型數(shù)字機(jī)房巡檢分析[J].企業(yè)科技與發(fā)展，2022（8）：48-50.

[6]張晶.移動(dòng)數(shù)據(jù)*心能耗管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究[A].行業(yè)交流，2024年7月.

[7]AcrelEMS-IDC數(shù)據(jù)*心綜合能效管理解決方案-樣本.

[8]數(shù)據(jù)*心解決方案樣本2022.04版.