财联社-深度 07-24
多部门推动数据中心绿色低碳发展:完善建设布局,新建中心面临更高能效要求
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财联社 7 月 24 日讯(记者郭松桥)数据中心是信息技术的主要基础设施之一,也是数字产业发展的载体和引擎。国家发展改革委、工业和信息化部、国家能源局、国家数据局昨日联合印发《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》(以下简称 "《行动计划》")。

根据中国信通院测算,到 2030 年,我国数据中心能耗总量预计将突破 3800 亿千瓦时,碳排放量也会进一步增长。

清华大学航天航空学院教授李震表示,推动数据中心绿色低碳发展是实现碳达峰碳中和目标的重要举措。数据中心作为信息时代的重要基础设施,其快速发展不仅支撑了信息技术的发展,也导致了大量的能源消耗和碳排放。通过优化调整布局、严格能效要求、节能降碳改造、资源集约利用及实施可再生能源替代,大力推动数据中心节能降碳,不仅是行业高质量发展的必然要求,也是实现碳达峰碳中和目标的重要举措。

国家发展改革委有关负责同志在接受记者采访时表示,数据中心是支撑新质生产力发展的重要基础设施,也是当前我国能源消耗增速较快的领域之一。积极推进数据中心绿色低碳发展,把好新上项目准入关口,加快存量项目节能降碳改造,推动用能设备更新升级,对支撑完成 " 十四五 " 能耗强度降低约束性指标具有重要意义。

明确目标

财联社记者注意到,《行动计划》提出了数据中心绿色低碳发展的主要目标。

到 2025 年底,全国数据中心布局更加合理,整体上架率不低于 60%,平均电能利用效率降至 1.5 以下,可再生能源利用率年均增长 10%,平均单位算力能效和碳效显著提高。

到 2030 年底,全国数据中心平均电能利用效率、单位算力能效和碳效达到国际先进水平,可再生能源利用率进一步提升,北方采暖地区新建大型及以上数据中心余热利用率明显提升。

" 引导数据中心企业开展节能降碳诊断 "

《行动计划》明确,到 2025 年底,新建及改扩建大型和超大型数据中心电能利用效率(PUE)降至 1.25 以内,国家枢纽节点数据中心项目电能利用效率不得高于 1.2。

此前印发的《新型数据中心发展三年行动计划(2021 — 2023 年)》提出的 " 到 2023 年底,新建大型及以上数据中心 PUE 降到 1.3 以下 " 目标,接下来两年的新建数据中心面临着更高的能效要求。

财联社记者注意到,目前已有多个数据中心达标。据工信部调研摸底数据显示,入选国家绿色数据中心 PUE 值呈逐年下降趋势,部分绿色数据中心能效达国际先进水平。2023 年度国家绿色数据中心 PUE 平均值为 1.26。其中,抖音—秦淮官厅湖新媒体大数据产业基地一期、中国电信(国家)数字青海绿色大数据中心、中国科学院计算机网络信息中心信息化大厦等绿色数据中心 PUE 值约 1.15。

中国电子学会副秘书长张毅建议,要积极构建绿色数据中心产业生态。引导数据中心企业开展节能降碳诊断,加快实施技术改造升级和大规模设备更新。鼓励数据中心与芯片企业、硬件企业、能源企业、节能节水服务商等,开展产业链绿色智算协同创新,培育供需结合、链式互动、持续迭代的良好产业生态,助力推进新型工业化。

" 因地制宜地分配算力有助于实现地方经济发展和资源利用的最优化 "

财联社记者注意到,《行动计划》将 " 完善数据中心建设布局 " 列为了首要工作任务。强化 " 东数西算 " 规划布局刚性约束,新建大型和超大型数据中心应优先布局在全国一体化算力网络国家枢纽节点数据中心集群范围内,梯次有序布局国家枢纽节点、省内数据中心、边缘数据中心。统筹大型风电光伏基地与国家枢纽节点建设,支持非实时算力设施向西部枢纽节点迁移。

" 西部的绿色能源首先可以满足当地的数据中心用能需求,可以尽快使当地完成碳达峰和碳中和的目标。多余的电力,可以采用绿电和碳汇的方式和东部数据中心进行交易。" 中国电子节能技术协会数据中心节能技术委员会秘书长吕天文接受财联社记者采访时介绍。

吕天文认为,短期内算力型数据中心的主要聚集地仍是东部的一二级城市,而带宽资源不足的欠发达地区和西部地区可以利用充沛的电力资源建设存储类数据中心。除此之外,带动产业上下游投资以及推动区域协调发展也是题中之义。

" 建设数据中心主要考虑电力、带宽、水、交通、人才等几个主要因素,‘东数西算’工程结合了东西部的优势资源,可以完美解决数据中心的功能型布局问题。" 吕天文说。

《行动计划》还提出,市域内已有建成投用 1 年以上数据中心,且整体上架率低于 50% 的,原则上不再规划建设新的数据中心集群及大型和超大型数据中心项目。到 2025 年底,国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的 60% 以上,国家枢纽节点算力资源使用率显著超过全国平均水平。

李震表示,因地制宜地分配算力不仅能够提升数据中心整体的运营效率,提升服务质量,还有助于实现地方经济发展和资源利用的最优化。

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