国家绿色数据中心试点工作方案.doc

国家绿色数据中心试点工作方案.doc

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1、国家绿色数据中心试点工作方案    一、开展国家绿色数据中心试点的基础和必要性  随着信息化快速发展,全球数据中心建设步伐明显加快,总量已超过300万个,耗电量占全球总耗电量的比例为1.1%~1.5%,其高能耗问题已引起各国政府的高度重视。国际上普遍通过应用节能、节水、低碳等技术产品以及先进管理方法建设绿色数据中心,实现能源效率最大化和环境影响最小化。美国政府实施了“数据中心能源之星”、“联邦数据中心整合计划”,欧盟实施了“数据中心能效行为准则”,国际绿色网格组织开展了数据中心节能标准制定和最佳实践推广,建立了绿色数据中心的推进机制,引导数据中心节能环保水平的提升。目前,美国数据中心平均电

2、能使用效率(PUE)已达1.9,先进数据中心PUE已达到1.2以下。  近年来,我国数据中心发展迅猛,总量已超过40万个,年耗电量超过全社会用电量的1.5%,其中大多数数据中心的PUE仍普遍大于2.2,与国际先进水平相比有较大差距,节能潜力巨大。同时,数据中心产生大量的温室气体排放,消耗大量的水资源,其设备废弃后造成较大污染,给资源和环境带来巨大挑战。为推动我国数据中心产业持续健康发展,2013年1月工业和信息化部会同国家发展和改革委员会、国家能源局等有关部门发布了《关于数据中心建设布局的指导意见》,提出了数据中心建设应遵守的布局导向、基本原则以及保障措施;2013年2月工业和信息化部发布

3、了《关于进一步加强通信业节能减排工作的指导意见》,提出了数据中心的相关节能环保要求。同时,绿色数据中心相关标准陆续立项和出台,第三方民间组织也启动了数据中心绿色分级测评。为强化绿色数据中心建设,我们制定了《国家绿色数据中心试点工作方案》,拟分重点、分领域、分步骤提升数据中心节能环保水平。  二、总体要求  (一)基本思路  以建立绿色数据中心的推进机制、引导数据中心节能环保水平全面提升为目标,在现有绿色数据中心工作基础上,优先在生产制造、能源、电信、互联网、公共机构、金融等重点应用领域选择一批代表性强、工作基础好、管理水平高的数据中心,开展绿色数据中心试点创建工作,以技术创新和推广为支撑,

4、以标准研制和技术评价为保障,使绿色数据中心试点发挥辐射带动作用,形成可复制的推广模式,引导数据中心走低碳循环绿色发展之路。  (二)基本原则  1.能效提升与低碳环保并重。大力提升数据中心能源使用效率,加强可再生能源利用和分布式供能,切实降低碳排放和水资源消耗,有效控制有毒有害物质使用,加强废弃设备回收处理等,全面建设绿色数据中心。  2.分类实施和指导。针对不同行业、地域、规模的数据中心进行试点,强化新建工程项目的绿色采购、绿色设计、绿色建设,全面实现绿色增量;提高现有数据中心设备的利用率,积极开展节能挖潜,提升整体能效水平。  3.技术与管理并行。在支持先进适用技术产品的研发与应用的基

5、础上,加强引导各单位建立绿色数据中心运维管理体系,技术与管理两手并行推进数据中心节能环保水平提升。  (三)主要目标  宣传和推广一批先进适用的绿色技术、产品和运维管理方法,培育和发展一批第三方检测评价、咨询机构,支持和鼓励一批绿色数据中心技术、解决方案、运维服务的提供商。初步形成具有自主知识产权的绿色数据中心技术体系、创新与服务体系,构建试点数据中心节能环保指标监测体系,确立绿色数据中心标准和评价体系。  到2017年,围绕重点领域创建百个绿色数据中心试点,试点数据中心能效平均提高8%以上,制定绿色数据中心相关国家标准4项,推广绿色数据中心先进适用技术、产品和运维管理最佳实践40项,制定

6、绿色数据中心建设指南。  三、试点内容  (一)积极开展绿色数据中心技术创新和推广  数据中心关键设备生产企业要加强生态设计,提高设备能源使用效率,控制有毒有害物质使用,采用易于拆解和回收处理的设计。试点单位要加强绿色智能服务器、能源管理信息化系统、热场管理、余热利用、自然冷源、水循环利用、分布式供能、直流供电等技术和产品应用。工业和信息化部会同国家能源局组织开展技术、产品的鉴定和推广,编制绿色数据中心先进适用技术和产品推荐目录。  (二)提高绿色数据中心管理水平  试点单位要建立绿色数据中心运维管理体系,明确数据中心节能、低碳、节水、污染控制、综合利用等节能环保目标,制定实施计划;建立绿

7、色数据中心管理团队和技术团队的协调机制,明确责任,将节能环保工作纳入考核体系;开展节能环保水平自监测工作,定期统计、分析并上报监测结果。工业和信息化部组织编制绿色数据中心建设指南。  (三)建立试点数据中心节能环保指标监测体系  省级工业和信息化主管部门会同相关部门、行业组织定期统计试点数据中心的自监测数据,并上报工业和信息化部等相关部门。工业和信息化部建立试点数据中心节能环保基础数据库,根据地域、行业、规模进行分类研究

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