云计算产业园区域供冷适应性分析

陈佳佳 郑 洁 张少良



云计算产业园区域供冷适应性分析

陈佳佳1郑 洁1张少良2

（1.重庆大学 重庆 400000；2.中国建筑标准设计研究院 北京 100044）

以重庆市某云计算产业园区域供冷项目为例，分析区域供冷在云计算工业园区的适应性。应用模拟和理论计算，分析云计算产业园的全年动态负荷特性及二次管网冷量损失，结果表明：空调负荷全年处于高负荷状态，负荷率稳定，有利于区域供冷的能效提升；二次管网冷量损失主要由水泵引起；在满负荷二次管网冷量损失仅占输送总冷量的2.04%。

区域供冷；数据机房；负荷分析；冷量损失；二次管网

0 引言

区域供冷系统由制冷站、区域输配系统和末端用户三部分组成。制冷站集中制造冷冻水，通过输配系统向末端用户输送冷量，从而满足某一特定区域内多个建筑物的冷负荷需求[1]，一般认为区域供冷项目具有的优点有集中冷源效率高，冷热源易于集中优化控制和维护管理，易于降低污染排放量。在国内也有不少工程实例，但目前仍有一些人反对该技术在我国的应用，反对者认为部分项目存在容积率低，长时间处于低负荷率的情况，导致机组效率下降，管网规模大，以及大输配管网所需的水泵功耗不但降低系统效率，而且水泵散热还将导致管网内水温升高，减少有效输冷量[2,3]。因此，区域供冷低负荷率和室外二次管网损失大导致供冷成本增加的主要因素。区域供冷系统更适合于负荷相对稳定、常年需要供冷或者供热的项目。而数据中心需要全年供冷，且冷负荷波动小[4]，符合区域供冷系统的功能特点。本文以重庆市某云计算产业园区域供冷项目为例，具体分析区域供冷建筑负荷的全年变化情况，以及室外二次管网的冷损失，分析区域供冷在云计算工业园区的适用情况。

1 工程概况

本区域供冷项目位于重庆市某云计算产业园，项目的供冷对象包含五家云计算企业，分别为企业A、B、C、D、E，五家云计算企业的数据机房均为A级数据中心。在云计算产业园的中心，设置“云计算中心集中制冷站”，承担云计算企业数据机房的生产计算产业园的中心，设置“云计算中心集中制冷站”，承担云计算企业数据机房的生产冷负荷。各企业内部均建设有动力楼以电制冷机组为冷源，作为云计算中心数据机房的备用冷源，并承担企业的生活供冷。企业与制冷站相对位置如图1所示。

图1 云计算中心各企业位置分布

2 建筑负荷特性分析

目前各企业项目正处于建设阶段，部分项目还处于规划阶段，企业内已建立的数据机房也处于初始运营阶段，并未全部投入运行。因此，难以获取各企业准确的负荷数据。本文借助DeST软件对已建成的典型数据机房建立负荷模型，模拟机房全年逐时冷热负荷，再对负荷计算结果进行归纳和统计，计算五家云计算企业数据中心机房的空调负荷。这样可得出整个区域的设计负荷、全年累计冷热负荷以及负荷变化规律等参数。

2.1 建筑模型建立

（1）建筑物理因素

建筑物理因素包括建筑朝向、建筑底面形状、建筑层高及层数、建筑体形系数、窗墙比、建筑围护结构。根据业主所提供的图纸建立模型，并按照下表1中的外围护结构参数在DeST软件中进行设置。

表1 数据机房维护结构表

（2）内扰因素

建筑的内扰主要是人员、灯光以及设备等内扰。数据机房基本上无工作人员，只有在检修和维护工作才有人员，人员内扰很小可忽略不计。数据机房全年连续运行，灯光也始终保持开启，且灯光内扰为9W/m2。数据机房的主要内扰由计算机服务器产生，内扰的强度有服务器的台数和功率决定，服务器功率的80%都转换成热量增加室内负荷，参照业主提供的数据机房资料，将设备内扰设置为1267W/m2。云计算中心数据机房全年8760小时连续工作，故在建筑全局设定中，将空调运行时间设置为全年连续运行。

（3）外扰因素

建筑的外扰因素主要是室外设计参数、室内设计参数与新风量。室外设计参数包括室外空气的温湿度以及太阳辐射强度，本文采用DeST软件自带的基于随机模型形成的室外气象参数作为室外设计条件。室内设计参数包括室内温湿度，根据数据机房设计资料，取干球温度25℃，相对湿度50%。新风量是保证室内空气品质的重要因素，其取值应能维持正压并满足检修人员的卫生要求，新风换气次数设置为1次/h。

2.2 建筑负荷模拟

图2 云计算产业园区逐时空调冷负荷

利用DeST软件对数据机房典型建筑模型进行模拟得到数据机房空调逐时单位面积负荷特征，结合本项目云计算产业园区的数据中心规模，考虑到数据中心机房全年8760h连续运行，故在确定云计算中心集中制冷站冷源机组配置时，将五家云计算企业数据机房空调的同时使用系数取值为1，再对负荷计算结果进行归纳和统计，确定五家企业云计算中心数据机房的逐时空调冷负荷。云计算产业园区逐时冷负荷见图2所示，空调负荷全年处于高负荷状态，负荷率变化不大，常年稳定在79.8%—100%之间。经计算，云计算产业园区五家云计算中心数据机房一期生产用冷设计冷负荷为55000kW。

3 二次管网能耗损失分析

3.1 二次管网能耗损失计算模型

云计算中心集中制冷站生产的冷冻水经冷冻水管网输送至五家云计算企业用户，在各企业换热站内的换热器进行热交换后输回，为间接连接形式。冷冻水管网采用直埋敷设，二次管网冷量损失主要包括水泵引起的冷量损失和供回水管网的冷量损失。

（1）水泵引起冷量损失

冷冻水泵在运行期间散热所引起的冷量损失，可采用利用冷冻水泵的实际运行功率计算冷量损失[5]，即冷冻水泵的逐时运行功率等于水泵冷量损失。计算公式如下：

式中，Δ为冷冻水泵引起的逐时冷损失，kW；W为单台冷冻水泵的额定功率，kW；为冷冻水泵的实际运行台数；L为单台冷冻水的实际流量，m3/h；L为单台冷冻水泵的额定流量，m3/h。

（2）直埋管道引起冷量损失

图3 直埋管道冷量损失计算图

直埋敷设中单根直埋管的传热热阻是由工作钢管的热阻、保温层热阻、外套管与防腐层的热阻以及土壤热阻4部分组成，如图3所示。其中外套管与防腐层的热阻相对而言较小，一般约占总热阻的5%以下，通常可忽略不计[6]。

直埋敷设方式冷损失计算公式如下[7]：

式中，为冷冻水管段保冷层的保温系数，W/(m·K)；为土壤的导热系数，可取2.5W/(m·K)；d为冷冻水管段保护层的外管径，m；d为冷冻水管段钢管的外管径，m；R为管段保冷层热阻，m·K/W；R为管段保护层外壁面与土壤的换热热阻，m·K/W；R为并联敷设的管段由于相互传热所引起的附加热阻，m·K/W；为冷冻水管段中心的覆土深度，m；为冷冻水供回水管道中心的间距，m。

式中，Δ为直埋敷设方式管道冷损失，W/m；t为室外环境温度，℃；t为管道内介质温度，℃；t为另一管道内介质温度，℃。

3.2 计算参数

针对本案例工程，区域二次管网分为3个环路，各环路管径、管长、保冷层厚度见表2。设计供/回水温度为12/18℃，输配系统采用变流量运行模式。其中，保冷层保温系数为0.033W/(m·K)；土壤导热系数取2.5W/(m·K)；覆土深度为2.5m；回水管道中心的间距为冷冻水供回水管道中心的间距，取2m；取30℃进行计算。

表2 各环路及管段参数设定

3.3 计算结果分析

依据各建筑逐时冷负荷及供回水温差求得逐时输配流量，管径、管材、保温材料性质及厚度和回填材料一经敷设好便确定，因此理论计算认为输配冷损失量是室外地表面温度及流量的函数。根据前文负荷分析负荷率在79.8%到100%之间，在根据各环路输配的流量判定水泵开启台数及变频功率，通过前文的冷量损失计算模型，计算在80%、90%、100%额定流量下案例项目二次管网冷损失量。计算结果如表3所示。

表3 不同流量下二次管网系统的冷量损失

从表3的冷量损失计算结果可知：

（1）二次管网在设计工况下的冷量损失总的来说很小，在100%额定流量下总冷量损失为1123.6kW，而二次管网输送的最大冷负荷为55000kW，冷量损失仅占输送冷量的2.04%。

（2）供水管与回水管上平均单位长度冷量损失分别为26.8kW，16.9kW，回水管比供水管总冷量损失低，这是由于供水管内冷水的温度比回水管内的低，管内冷水与周围环境的温差大，从而导致供水管的冷量损失大。

（3）在80%额定流量下，管网的冷损失占二次管网总冷损失的10.8%，在90%额定流量下二次泵，管网的冷损失占二次管网总冷损失的7.6%；在100%额定流量下二次泵，管网的冷损失占二次管网总冷损失的5.5%，管网冷损失占总冷损失的比例逐渐减小，总冷损失逐渐增大。二次泵引起的冷损失占输配系统损失的90%左右，因此，合理设计二次管网系统，降低二次泵功率，能有效降低二次管网的冷量损失。

4 结论

（1）区域供冷建筑负荷采用全年动态逐时计算方式，云计算产业园中数据机房空调全年不间断运行，负荷率稳定，符合区域供冷的运行特点。

（2）在100%额定流量下二次管网冷量损失仅占输送总冷量的2.04%，二次管网引起的冷量损失较小，有利于区域供冷的经济性。

（3）二次管网输配系统冷量损失主要由水泵引起，合理设计区域供冷输配管网系统，不仅可以降低水泵功率，而且能有效降低输配系统的冷量损失。

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[7] 贾晶.供冷管道与设备保冷计算和分析[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2006.

District Cooling Adaptability Analysis of Cloud Computing Industrial Park

Chen Jiajia1Zheng Jie1Zhang Shaoliang2

( 1.Chongqin University, Chongqing, 400000; 2.China Institute of Building Standard Design & Research, Beijing, 100044 )

With an actul example District Cooling Adaptability Analysis of Cloud computing Industrial Park in Chongqing, Analyzing adaptability ofdistrict cooling. Application simulations and theoretical calculations of cloud computing load calculation and analysis of secondary pipe cooling loss of industrial parks, the results showed that: the air conditioning load throughout the year in the high load state, load rate remained stable, In favor of district cooling energy efficiency improvements; secondary pipe net cooling loss is mainly caused by the pump; at 100% of rated flow of the second pipe cooling loss is only 2.04% of the total transport volume of cold.

district cooling; date room; load analysis; cooling loss; Secondary pipe network

1671-6612（2016）06-664-04

TU995

A

陈佳佳（1992.05-），男，在读硕士研究生，E-mail：chenjia115@qq.com

郑 洁（1960-），女，教授，E-mail：zj187@cqu.edu.cn

2016-06-10