《储能科学与技术》推荐|李敏霞等：面向数据中心液冷装置余热回收的卡诺电池储能系统可行性分析

科技 2024-12-17 14:01 北京

作者：张宇1(), 李敏霞1(), 李君1, 颜利波2, 张家兴1, 王志朋1, 田华1

单位：1. 天津大学先进内燃动力全国重点实验室；2. 广东美的暖通设备有限公司

引用： 张宇, 李敏霞, 李君, 等. 面向数据中心液冷装置余热回收的卡诺电池储能系统可行性分析[J]. 储能科学与技术, 2024, 13(11): 3921-3929.

DOI：10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0555

本文亮点：1.利用卡诺电池储能系统回收数据中心余热，实现数据中心用电削峰填谷，降低运维费用。2.从能效表现与经济性角度出发，分析了系统在典型城市的可行性。3.每千瓦的数据中心IT设备全年用电花费最高节省281元。

摘要随着新一代信息技术的迅猛发展，需要全时段供电、不间断冷却的数据中心建设量急剧提高。同时，在全球可再生能源消费比重不断提高的背景下，各国普遍提出峰谷电价政策。数据中心冷却系统供冷效果差、系统能耗高，数据中心用电诉求与现行电价政策难以适配。为解决这一矛盾，将两相浸没式液冷技术与卡诺电池储能技术有机结合，构建了一种新型数据中心用冷电联供系统。为评估本系统在不同城市的可行性，选取哈尔滨、南京、广州三座城市作为应用对象，对比分析了本系统与全年采用自然冷却模式的浸没式冷却系统的能效表现及经济性。结果表明，采用新系统后，每千瓦的数据中心IT设备全年用电花费分别节省了235.52元、245.24元及281.28元。本研究给出的方案有效地提升了数据中心的用电灵活性，大幅降低了数据中心运维费用。

关键词数据中心；卡诺电池；自然冷却；能效表现；经济性

随着ChatGPT、5G、云计算、人工智能等新一代信息技术的迅猛发展，数据处理、数据存储和信息传输需求日益增加。与此同时，数据中心的数量、规模和计算密度也在迅速增长。数据中心内部聚集着大量的电子设备，需要全年不间断散热，数据中心冷却系统运行表现直接影响数据中心能耗与电子设备使用寿命。此外，为缓解可再生能源的间歇性和波动性对电力系统的影响，各国政府普遍采用峰谷电价政策。而数据中心需要全天供电，但通常不配备大容量储能设备。因此，如何在峰谷电价体系下设计实用的储能系统，高效利用数据中心冷却系统运行余热，降低用电成本，是值得探讨的问题。

从数据中心冷却系统的角度来看，传统机房空调一般采用房间级冷却方式，致使冷热气流掺混及局部热点等问题频发。与房间级冷却系统相比，机柜级冷却系统可以实现按需冷却和就近制冷，避免了上述问题，是一种适应当前数据中心大规模和高热密度特点的冷却方式。然而，上述冷却系统需要在蒸气压缩系统的基础上构建，冷却过程中压缩机会消耗大量的电能。与前两者不同，芯片级冷却系统通常将电子设备浸入绝缘液体中，避免了风冷过程中冷热气流掺混的问题。此外，电子设备与冷却液体直接接触，且液体的导热系数与比热容都显著高于空气。因此，在冷却过程中，液冷系统仅需配备工质泵提供循环动力，无需配备压缩机，系统即可实现全年自然冷却。浸没式冷却技术可分为单相浸没式冷却技术和两相浸没式冷却技术，相较于单相浸没冷却技术，两相浸没式冷却技术利用了流体的相变换热，传热系数较大，散热能力较高，是一种较为理想的数据中心冷却方案。

从储能技术的角度来看，现有的储能技术主要包括抽水蓄能技术、压缩空气储能技术和电化学储能技术。其中，抽水蓄能技术和压缩空气储能技术对地理环境的高要求在一定程度上限制了这两种技术的应用范围和发展空间。而较高的初始投资成本与相对有限的使用寿命限制了电化学储能技术在大型储能项目中的应用。对于数据中心而言，如何构建不受地理环境约束、稳定性强、使用寿命长的储能技术是亟待解决的问题。卡诺电池技术作为一种新型储能方案，将高温热泵技术与低温发电技术相结合，其安装灵活性较高，无论是在城市中心还是偏远地区，不受特定地理条件限制的特点使该技术具有很强的通用性，能够在各种复杂环境中成功部署。此外，卡诺电池系统的能量存储量大，有望实现长期储能和跨季节储能。然而，由于外界环境温度的限制，卡诺电池的热量转换效率较低。因此，成本效益的考虑无疑是限制卡诺电池技术广泛应用的关键因素之一。

基于浸没式两相冷却技术的数据中心冷却系统不仅可以实现全年自然冷却，且产生的余热品质较高。如果能在卡诺电池储能过程中利用数据中心的余热，将大幅提高卡诺电池的储能效率。此外，通过系统模式间的切换，基于卡诺电池系统储能的数据中心能够有效适配当前的削峰填谷政策，在电价较低时储能，在电价较高时释能发电，降低数据中心运行成本。为此，本工作将两相浸没式液冷技术与卡诺电池储能技术相结合，构建了一种新型的冷电联供系统，旨在为绿色数据中心冷却系统与储能系统耦合问题提供解决方案。在全球可再生能源消费比重不断提高的背景下，本研究给出的方案有效地提升了数据中心的用电灵活性，大幅降低了数据中心运维费用。

1 系统方案及工作原理

本研究构建的数据中心冷电联供系统由两相浸没式冷却系统与卡诺电池储能系统两部分组成，如图1所示。数据中心两相浸没式冷却系统由沸腾池、工质泵-A及冷凝器-A等组成；卡诺电池储能系统包括热泵系统和ORC(有机朗肯循环)系统由水箱-A、压缩机、水箱-B、膨胀机、蒸发器-A及水泵等组成。系统具有三种运行模式：自然冷却模式，储能模式，发电模式。各模式下系统设备运行状态如表1所示。

图1 新型系统示意图

表1 不同模式下系统内设备运行状态

此外，数据中心两相冷却工质及热泵和有机朗肯循环中的工质对本系统效率有显著影响。其中，Novec 649以其传热性能优良，与电子设备相容性好、安全性高，且沸点相对较高的优势，被广泛应用于数据中心浸没式冷却系统中；R1233zd(E)因其安全性、不易燃性、环境友好性以及出色的热力学性能而被认为是卡诺电池储能技术最有潜力的工质之一；本研究中数据中心两相浸没式冷却系统采用Novec 649作为冷却工质；而卡诺电池储能系统选用R1233zd作为循环工质。

系统模式的切换依据为运行时段电价。在常规时段，系统运行自然冷却模式(模式1)。此时，氟化液由泵-A驱动输配至沸腾池中，蒸发吸热。然后，流经截止阀-A，在冷凝器-A内部利用风冷冷凝，返回泵-A。在谷电时段，系统运行储能模式(模式2)。此时，冷凝器-A与截止阀-A关闭，氟化液流经截止阀-B，在蒸发器-A内部冷凝，返回泵-A；同时，热泵依靠压缩机做功驱动循环，热泵系统蒸发器-A吸收芯片冷却环路废热，由泵-D驱动水箱-A内部的低温水，流经冷凝器-B产生高温水，之后进入水箱-B内储存。在峰电时段，系统运行发电模式(模式3)。由泵-C驱动水箱-B内部的高温水，流经蒸发器-B放出储存的热量，产生低温水，之后进入水箱-A内储存，有机朗肯循环系统依靠泵-B做功驱动循环，工质在膨胀机内部做功发电，随后，进入冷凝器-C内进行冷凝。另外，在该模式下，系统压缩机关闭，冷凝器-A开启，依靠外部自然冷源对芯片散热。

2 数学模型与评价指标

通过建立系统数学模型计算系统在一定工况下的稳态参数，分析系统的能效表现及经济性。其中，计算所需的热泵循环过热度、窄点温差等参数以及R1233zd(E)的物性，见表2和表3。

表2 系统主要参数

表3 R1233zd(E)物性参数表

此外，为了简化数学模型的计算量，同时保证模型的计算精度，本系统建模假设如下：

（1）系统运行时处于稳定状态，忽略系统运行过程中的压力损失、流动损失及热量损失。

（2）电子膨胀阀的节流过程为绝热过程。

（3）系统内换热器均为逆流换热，窄点温差均为5 ℃。

对于压缩机和膨胀机，通过等熵效率计算其功耗，计算公式为：

(1)

(2)

式中，及分别为压缩机和膨胀机的等熵效率，%；和分别为热泵循环中有机朗肯循环中 R1233zd 的流量，kg/s；和分别为等熵过程中压缩机和膨胀机出口工质的比焓，和分别为实际过程中压缩机和膨胀机进口工质的比焓，J/kg。

对于工质泵和水泵，根据其等熵效率及进口状态计算功耗，计算公式如表4所示。

表4 系统内各个泵的热力学模型

式中，和分别为Novec 649和水的流量，kg/s；、、和为相应的泵的等熵效率，%。

风机的功耗通过风量、风压及其效率求取，计算公式为：

(3)

式中，是风量，m³/s；为风机的总风压，Pa；为风机的总效率，%。

对于电子膨胀阀，假设其内的节流为绝热过程，计算公式为：

(4)

此外，系统内各换热器的热力学计算公式如表5所示。

表5 系统内各换热器的热力学模型

传统空调系统中，性能系数(coefficient of performance，COP)是评价制冷装置的关键指标。本研究利用不同角度的COP评价不同模式下系统各循环的效率。

其中，COP₁为自然冷却模式下系统数据中心冷却循环的性能系数，通过下式计算：

(5)

式中，表示数据中心的热负荷，为风机和泵-A消耗的总功率，kW。

COP₂为储能模式下热泵循环的性能系数，通过下式计算：

(6)

式中，为储能模式下热泵循环和水泵消耗的功率，为水箱内储存的热量，kW。

发电模式下，有机朗肯循环发电效率为：

(7)

式中，为发电模式下放电周期内输出的总功率，等于膨胀机输出功率与泵-B和泵-C消耗功率之差，kW。

往返效率是评估卡诺电池性能的指标，在本系统中，卡诺电池往返效率为发电模式下卡诺电池的净输出功与储能模式下系统耗电量的比值，由下式计算：

(8)

在系统经济性方面，传统系统全天用电花费可通过以下公式计算：

(9)

式中，指传统系统全天用电花费，元；、、及分别代表全天电价低谷时段、平时段、高峰时段及尖峰时段的时长，h；、、和分别代表各时段的电价，元/kWh。

新系统全天用电花费可以通过以下公式计算：

(10)

(11)

(12)

(13)

式中，、、及分别代表系统自然冷却模式、储能模式、发电模式及系统整体的全天用电花费，元。

3 系统能效表现分析

为探究外界环境温度对本数据中心冷电联供系统各模式能效表现的影响，选取-20～30 ℃这一温度范围，以10 ℃为温度梯度，分别计算不同环境温度下，系统稳态时各模式的能效。

自然冷却模式下，系统数据中心冷却循环的COP₁随外界环境温度的变化如图2所示。值得注意的是，在自然冷却模式下，系统只需要开启风机和氟化液泵，通过氟化液泵驱动数据中心冷却循环内氟化液的流动，通过风机来实现氟化液与外界环境间的换热。而无需开启压缩机，此时系统总功耗较低，因此COP₁较高。当室外温度为-20 ℃时，COP₁为45.5，随着环境温度的升高，风机进风温度也随之升高，而系统冷凝温度为定值。因此，冷凝器温度与进风温度换热温差降低，而冷凝器换热面积不变。为保证系统散热量不变，需要增大空气流速以提高冷凝器换热系数，致使风机转速提升，风机功耗增大，COP₁逐渐降低。当室外温度达到30 ℃时，COP₁变为23。

图2 自然冷却模式的系统COP₁与环境温度的关系

储能模式系统各部件的功耗占比如图3所示。在储能模式下，压缩机的功耗占绝大部分，在系统总功耗内占比90.1%，而水泵和制冷剂泵分别占5.9%和4%。因此，压缩机的功耗对储能模式下整个系统的耗电量具有很大影响。此外，储能模式下，在蒸发器A中，两相状态下的数据中心冷却工质Novec 649温度保持在49 ℃不变，而热泵循环R1233zd侧的蒸发温度与Novec 649侧的温度一直保持5 ℃温差；且冷凝温度设定值不变。因此，在不同环境温度下，系统各部件功耗不变，本系统储能模式下的热泵制热COP₂为定值3.92。

图3 储能模式系统各部件功耗占比

在发电模式下，有机朗肯循环的发电效率与环境温度的关系如图4所示。当环境温度为-20 ℃时，发电效率为16.55%，而当环境温度升高到30 ℃，发电效率降低到8.81%。环境温度每升高10 ℃，发电效率约降低1.5%。这是因为环境温度升高导致有机朗肯循环内工质的冷凝温度及冷凝压力也随之升高，因此在蒸发温度与工质流量都不变的情况下，工质在膨胀机进出口的焓差降低，致使有机朗肯循环发电效率降低。

图4 发电模式下有机朗肯循环的发电效率η_ORC与环境温度的关系

4 系统运行特性分析

4.1　应用对象及对比方案

环境温度对本系统自然冷却模式下数据中心冷却循环的COP₁与发电模式下的发电效率均有很大影响；此外，本系统的经济性与应用地点的峰谷电价有很大关系。而不同城市间的气候条件与峰谷电价差异很大。因此，有必要选取气候条件及峰谷电价差异明显的三座典型城市(哈尔滨、南京和广州)作为应用对象，对比分析基于浸没式冷却与卡诺电池技术的数据中心冷电联供系统(新系统)与全年采用自然冷却模式的浸没式冷却系统(传统系统)的能效表现及经济性，以此来探究系统的可行性。其中，数据中心负荷均为160 kW。本工作基于暖通空调系统模拟软件DeST获取了三座城市的年气象参数，如图5所示。从图中可以看出，随着纬度的降低，哈尔滨、南京和广州的日平均气温依次升高，三座城市的年平均气温分别为4.12 ℃、15.79 ℃及22.23 ℃。

图5 典型城市年气象参数

表6展示了三座典型城市的峰谷电价，可以看到，广州的峰谷电价差值要显著高于哈尔滨和南京。其中，哈尔滨峰谷电价时段划分为：高峰时段6:00—7:00、9:00—11:30、15:30—20:00；低谷时段22:30—5:30；其余为平时段。其中：7～9月、11月～次年1月高峰时段中16:30—18:30为尖峰时段；广州高峰时段为10:00—12:00、14:00—19:00；低谷时段为0:00—8:00；其余时段为平段；尖峰电价执行时间为7月、8月和9月三个整月，执行时段为每天11:00—12:00、15:00—17:00。南京峰谷电价时段划分为：高峰时段 8:00—1100、17:00—22:00；平时段11:00—17:00、22:00—24:00；低谷时段 0:00—8:00。值得注意的是，与哈尔滨和广州不同，南京未执行尖峰电价政策。资料数据来源为各省电网有限责任公司关于2023年7月代理购电工商业用户价格的公告。

表6 各典型城市峰谷电价

4.2　典型城市下系统的全年效率变化

通过系统在典型城市下卡诺电池往返效率、耗电量及发电量的变化来探究系统实际应用时的能效表现。图6显示了新系统卡诺电池在三座典型城市的全年往返效率变化，可以看到在三座城市，新系统往返效率均呈现先上升后下降的趋势，主要原因是外界环境温度先上升后下降，对ORC系统发电效率产生了影响，进而影响了新系统卡诺电池的往返效率。其中，随着纬度的降低，由于年平均气温的升高，系统在三座城市的卡诺电池平均往返效率依次下降。在哈尔滨、南京、广州三座城市的卡诺电池年平均往返效率分别为0.50、0.43、0.39。

图6 典型城市全年往返效率变化

传统系统与新系统在三座典型城市的耗电量与发电量对比如图7所示。其中，传统系统在哈尔滨、南京、广州的全年耗电量分别为35840.2 kWh、41743.9 kWh和47452.4 kWh，而对于新系统，全年耗电量分别为165375.27 kWh、187816.04 kWh和191621 kWh，可以明显看出相比于传统系统，新系统的耗电量更高，这是因为储能模式下热泵系统的压缩机功耗较大，而由于哈尔滨年平均温度在三座城市中最低，系统COP₁最高，因此在哈尔滨，传统系统与新系统的全年耗电量是最低的。此外，新系统的发电量呈现出先降低后升高的趋势，这是因为外界环境日平均气温变化影响新系统的往返效率、进而影响了新系统的发电量。新系统在三座城市的全年发电量分别为70529.5 kWh、69293 kWh和62958 kWh。虽然新系统在哈尔滨的全年耗电量最低，但由于其在哈尔滨的年平均往返效率最高，因此新系统在哈尔滨的全年发电量最高。

图7 典型城市下系统发电量与耗电量对比：(a) 哈尔滨；(b) 南京；(c) 广州

4.3　典型城市下系统运行费用

针对系统经济性，结合各城市峰谷电价政策进行分析。传统系统与新系统在典型城市的全年逐日用电花费及两系统的同日电费差值如图8所示。从图中可以看出，在三座城市，新系统的逐日花费均低于传统系统，这说明在考虑峰谷电价政策后，新系统的经济性要显著优于传统系统。在哈尔滨、南京及广州三座城市，采用新系统后，每千瓦的数据中心IT设备全年用电花费分别节省了235.52元、245.24元及281.28元。可以看到，虽然本数据中心冷电联供系统在哈尔滨的年平均往返效率最高，但由于广州及南京的峰谷电价差值更高，因此新系统在广州及南京的经济效益方面的优势更加明显。

图8 典型城市下系统全年花费 (a) 哈尔滨；(b) 南京；(c) 广州

值得注意的是，在哈尔滨及广州，新系统与传统系统的逐日用电花费差会出现突然的变化，其中哈尔滨表现在6月30日到7月1日从23.76元提升至55.07元及10月31日到11月1日从103.01元提升至151.98元，而在广州，这种突变表现在6月30日到7月1日从90.94元提升至142.94元。这是因为尖峰电价政策的存在，在每年的用电高峰期，系统用电成本将会提高，此时峰谷电价差值进一步增大，因此新系统的收益会更加明显。

5 结论

本工作将两相浸没式液冷技术与卡诺电池储能技术相结合，构建了一种新型的冷电联供系统。系统可根据运行时段电价在自然冷却模式、储能模式及发电模式间切换，能够有效适配当前的削峰填谷政策。研究结果表明：

（1）在自然冷却模式下，系统制冷能效系数随环境温度的升高而降低，室外温度为-20~30 ℃时，系统制冷能效系数为45.5～23；在储能模式下，系统制热能效系数不随环境温度变化而变化，为3.93；在发电模式下，环境温度每升高10 ℃，有机朗肯循环的发电效率约降低1.5%。

（2）在哈尔滨、南京和广州三座城市，相较于全年采用自然冷却模式的浸没式冷却系统，新系统全年耗电量较高。但在峰谷电价政策的影响下，从全年来看，采用新系统后，每千瓦的数据中心IT设备全年用电花费分别节省了235.52元、245.24元及281.28元。

值得注意的是，虽然新系统在哈尔滨的卡诺电池年平均往返效率最高，但由于广州及南京的峰谷电价差值更高，因此新系统在广州及南京的经济效益方面的优势更加明显。可以预见的是，在全球可再生能源消费比重不断提高的背景下，本系统将会展现出愈加明显的优势。

第一作者：张宇（2000—），男，硕士研究生，研究方向为储能与低温工程，E-mail：q2845283725@163.com；

通讯作者：李敏霞，教授，研究方向为制冷与热泵节能技术，E-mail：tjmxli@tju.edu.cn。

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《储能科学与技术》推荐|李敏霞 等：面向数据中心液冷装置余热回收的卡诺电池储能系统可行性分析

1 系统方案及工作原理

2 数学模型与评价指标

3 系统能效表现分析

4 系统运行特性分析

4.1 应用对象及对比方案

4.2 典型城市下系统的全年效率变化

4.3 典型城市下系统运行费用

5 结 论

《储能科学与技术》推荐|李敏霞等：面向数据中心液冷装置余热回收的卡诺电池储能系统可行性分析

4.1　应用对象及对比方案

4.2　典型城市下系统的全年效率变化

4.3　典型城市下系统运行费用

5 结论