摘要： 在数字经济高速发展与“双碳”目标持续推进的背景下，数据中心已成为电力消耗大户，降低设备用电量、提升用电效率是绿色转型的核心任务。本文以数据中心供电与用电设备为单一研究对象，通过能耗摸底统计、IT设备精细化管控、制冷系统节电、供配电优化与智能运维等技术手段，构建全流程节电降耗体系。研究表明，通过精准统计与系统性技术改造，可显著降低数据中心总用电量，实现节能与经济效益双重提升。关键词： 数据中心；AI 节能；耗能统计；节电技术；效能优化

一、引言

随着互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速普及，数据中心已经成为支撑社会运转、企业运营、民生服务的重要数字基础设施。无论是政府部门、金融机构、通信运营商，还是各类互联网企业、工业企业，都需要建设和使用数据中心，用来存放服务器、交换机、存储设备等关键硬件，保障信息系统稳定运行、数据安全存储、业务不间断服务。可以说，数据中心是数字时代的“机房大脑”，其重要性日益凸显。数据中心作为数字基础设施核心载体，其电力消耗逐年攀升，IT 设备、制冷系统、供配电系统是主要用电单元。现在很多单位和企业都在使用数据中心，用来存放服务器、网络设备等，保证网络和系统正常运行。但是数据中心运行需要消耗大量电力，不仅增加成本，也不符合国家节能低碳的要求。

传统机房依赖人工经验运维，存在服务器利用率低、空载耗电高、制冷冗余、供电损耗大等问题。在实际使用中，很多设备长期处于开机状态，即使没有工作任务也在耗电，空调和供电设备也存在浪费电的情况。国内学者王继业等在相关研究中明确提出，我国大量中小型数据中心存在设备利用率偏低、无效耗电严重、节能管理手段落后等问题，很多机房服务器平均利用率不足 30% ，大量电力被白白消耗，节电潜力非常大。面对这现状，单纯依靠人工关灯、关空调、手动关机等传统方式，不仅效果有限，还可能影响设备安全和业务稳定，难以从根本上解决用电浪费问题。

为了解决这些问题，我们可以先统计数据中心的用电情况，找到哪里最耗电，再用人工智能技术自动调节设备运行状态，在不影响正常工作的前提下，把用电量降下来。本文以数据中心设备用电为研究对象，先开展能耗摸底与数据统计，再以AI 算法为核心实施智能节电改造，为数据中心降低用电量提供可落地的技术方案，最大限度减少不必要的电量消耗。

二、数据中心用电情况统计与问题分析

想要省电，首先要知道电都用在了哪里。能耗摸底是节电改造的基础，通过分设备、分回路、实时计量，全面掌握用电现状。我们需要对数据中心所有用电设备进行统计，包括服务器、交换机、空调、UPS 供电设备等。

（一）用电统计的范围与对象

数据中心内部用电设备种类多、布局复杂，为了保证统计结果全面准确，需要对所有用电单元进行分类统计，主要包括以下几类：

IT 核心设备：包括机架服务器、刀片服务器、存储设备、交换机、路由器、防火墙等，这类设备是数据中心最核心的用电来源。

制冷设备：包括精密空调、风冷空调、水冷机组、冷却风机、水泵等，用于给机房降温散热。

供配电设备：包括UPS 不间断电源、蓄电池组、变压器、配电柜、电缆、PDU 电源辅助设备：包括照明、监控、消防、环境监测等其他用电设施。

本次统计覆盖数据中心全部用电回路，不遗漏任何一台设备、任何一条线路，确保数据真实、完整、可追溯。

（二）统计方式

我们可以在每个设备的供电回路上安装电表，实时记录每天、每月的用电量，把数据整理成表格，清楚看到哪一部分耗电最多。

具体操作步骤：

分类统计：把设备分成服务器类、网络设备类、存储设备类、空调类、供电类等，分别统计用电量。

分时段统计：记录白天忙时和夜间闲时的用电情况，找出不同时间段的用

3. 长期监测：连续记录一周以上数据，避免只统计一天的不准确。

统计发现的主要问题

通过统计可以发现，数据中心耗电主要集中在三个地方：

1.服务器等核心设备，占总用电量一半以上。这些设备即使没有工作任务，也一直在开机耗电，很多服务器利用率不到 20%. 。

2.空调制冷设备，大约占三成。很多数据中心不管外面天气冷热，空调一直开着，造成大量浪费。

3.供电设备自身消耗和线路损耗。UPS 等供电设备在转换电压时会损失一部分电，电线老化也会产生损耗。1. 主要浪费原因可以总结为四点：设备即使没有任务也一直开机耗电、空调一直满负荷运行、供电设备效率不高、没有人进行统一智能管理。这些问题都可以通过技术手段进行改善。

2. 三、利用AI 技术降低数据中心用电量

3. 人工智能可以自动监测、自动调节、自动优化，不需要人工一直盯着，就能让数据中心更省电。下面介绍几种简单实用的方法。

4. （一）AI 自动管理服务器用电

5. 通过负载智能系统，提升单机利用率，减少开机数量；在业务低峰期自动将闲置设备进入休眠或断电，直接削减空载用电；结合动态调压调频技术，根据负载实时调整CPU 频率与电压，降低芯片功耗。李政等（2025）基于DC-Bi-LSTM 算法构建能耗预测模型，预测精度达 96.3% ，可使IT 设备用电量下降 22%-35% 。AI 调度从源头减少设备用电，是最直接的节电手段。服务器是最主要的耗电设备。AI 可以根据工作任务多少，自动判断哪些服务器需要工作，哪些可以休息。

6. AI 实时感知业务负载

2. AI 系统通过与服务器、虚拟化平台对接，实时采集CPU 利用率、内存占用、硬盘读写、网络流量等运行数据，精确判断每一台设备的繁忙程度，知道哪些设备忙、哪些设备闲。

3. 任务集中整合与资源优化

当业务量较少时，AI 会自动将分散在多台服务器上的任务进行集中整合，把业务迁移到少数几台服务器上运行，让这部分设备保持较高负载率，提高运行效率。

3. 闲置设备自动休眠或关机

对于完成任务、暂时没有业务的服务器，AI 在确保不影响业务的前提下，自动将其设置为休眠状态，甚至直接安全关机。等到业务量增加时，再自动唤醒或开机，避免设备空载耗电。

4.动态调节运行功耗

AI 还可以根据负载轻重，动态调整服务器CPU 频率、电压等参数，在保证性能满足需求的同时，降低芯片功耗。任务轻时降频省电，任务重时恢复性能，实现性能与耗电的平衡。李政等学者在相关研究中证实，采用AI 智能调度算法对服务器进行管理，可以使IT 设备用电量下降 22% -35% ，节电效果非常显著，是数据中心节电最直接、最有效的手段。

（二）AI 智能控制空调制冷

制冷为第二大用电单元，AI 通过多传感器数据融合，实现精准制冷、按需制冷。实施冷通道封闭与气流智能优化，减少冷热混合损耗；对变频风机与水泵进行AI 自适应控温，根据负载与环境温度动态调节运行功率；最大化利用自然冷源，降低压缩机运行时间。陈晓朋等（2025）研究表明，AI 融入制冷系统可实现全工况自适应调节，相比传统控制方式节电20% 30% ，有效降低配套设备用电量。空调是数据中心第二大耗电设备。传统空调一直开着，不管设备需不需要降温，都会浪费电。

1.多点环境感知

AI 系统通过机房内布置的多个温度、湿度传感器，实时掌握不同机柜、不同高度、不同区域的温度分布，形成机房热场地图，清楚知道哪里过热、哪里温度偏低。

2. 自适应调节制冷量

AI 根据设备发热情况，自动调节空调的运行模式、风速、制冷量、送风角度，设备发热高就加强制冷，设备负载低就减少制冷，避免“大马拉小车”式的浪费。

3. 最大化利用自然冷源

在冬季、夜间或室外温度较低时，AI 自动判断室外气候条件，在满足机房安全要求的前提下，关闭空调压缩机，利用室外冷空气直接降温，最大限度减少压缩机运行时间，节约大量电量。

4. 优化气流组织

AI 结合机房封闭冷通道、机柜布局等条件，自动调节送风角度和风机转速，避免冷热空气混合，提高制冷利用率，减少无效制冷。

陈晓朋等研究表明，使用AI 控制空调后，制冷部分的用电量可以减少 20%到 30% ，效果十分显著。

（三）AI 优化供电系统，减少电量损耗

以 AI 提升供电效率，降低转换与传输损耗。智能调节UPS 工作模式，市电稳定时启用ECO 模式，效率提升至98%以上；通过AI 算法实现变压器负载均衡，避免低载低效运行，减少线路损耗；实时监测异常用电，快速定位故障与漏电点。AI 供配电优化可降低损耗 5%～10% ，进一步压缩总用电量。数据中心的供电设备在运行时也会消耗一部分电。AI 可以自动监测供电状态，在市电稳定的时候，让供电设备进入高效模式，减少自身耗电。

1. 智能调节UPS 运行模式

UPS 是数据中心必备的供电保障设备，AI 可以实时监测市电状态和负载率，在市电稳定时自动切换至高效ECO 模式，使UPS 效率从90%左右提升至98%以上，大幅减少自身耗电。

2. 负载均衡与模块智能启停

对于模块化UPS、多台变压器并行运行的场景，AI 根据总负载大小，自动开启或关闭部分模块，让运行中的设备保持在高效率区间，避免低负载低效运行。

3. 线路损耗监测与异常预警

AI 实时监测各配电回路电流、电压、功率因数，分析线路损耗情况，及时发现线路老化、接触不良、漏电等异常，提醒运维人员处理，减少隐性电量浪费。

（四）AI 整体智能管理

搭建 AI 能效管控平台，形成感知—预测—决策—执行闭环管理。实时采集能耗、温度、负载数据，通过AI 模型自动生成最优运行策略，自动下发控制指令至各设备单元，持续迭代优化参数，实现长期稳定节电，避免人工运维造成的电力浪费。简单来说把所有设备连到一个智能管理平台上，AI 可以统一控制服务器、空调、供电设备，形成自动监测、自动调节、自动省电的完整模式。

1. 全要素数据采集

平台实时采集用电量、负载、温度、湿度、设备状态等数据，形成统一可视化大屏，让管理人员一目了然。2. 多设备协同联动

AI 根据业务变化进行全局决策：服务器负载下降→AI 自动减少服务器开机数量→同时指令空调降低制冷量→同时优化供电模块运行模式，实现全链路协同节电。

3. 预测性管理与提前调节

AI 利用历史数据建立预测模型，可提前数小时甚至数天预测业务高峰与低谷，在业务到来前提前调整设备状态，既保证稳定运行，又避免提前开机造成的浪费。

4. 持续自我学习优化

AI 系统会不断记录运行数据、节电效果、设备响应情况，自动优化控制策略，越用越智能、越用越省电，实现长期稳定节电。

这种 AI 整体管理模式，摆脱了对人工经验的依赖，实现了24 小时无人值守、全自动节电，适合各类数据中心长期使用。

四、实施效果与好处

通过以上 AI 节电措施，数据中心可以在保证正常运行的前提下，实现明显的节电效果：

·服务器用电量下降 20%-35% ·空调用电量下降 20%-30% ·供电损耗下降 5%-10% ·整体总用电量可以降低 18%-28%

（一）经济效益

1. 直接降低电费支

节电最直接的效果就是减少电费，降低运营成本。规模越大的数据中心，节电带来的收益越明显。

2. 延长设备使用寿命

AI 让设备运行更平稳、负载更合理、温度更稳定，减少了设备长时间满负荷运行的压力，可有效延长服务器、空调、UPS 等设备的使用寿命，推迟更换时间，节约硬件投资。

3. 降低人工运维成本

AI 实现自动化管理，减少人工巡检、人工调节、人工记录的工作量，降低运维人员劳动强度，提高管理效率，间接节约人力成本。

（二）安全与环保效益

1. 提升机房运行安全性

AI 能够实时监测设备状态、用电异常、温度超限等风险，提前预警、自动处理，减少因过热、过载、电压不稳等问题导致的故障风险，提高机房可靠性。

2. 符合国家节能减排政策

在“双碳”战略背景下，降低用电量就是减少碳排放，数据中心通过 AI 节电，可以完成节能指标，满足绿色低碳建设要求，提升单位形象与社会价值。

3. 推动行业绿色发展

AI 节电技术成熟、成本可控、见效快，具有极强的推广价值，能够带动更多数据中心走上绿色低碳发展道路。

五、结论

数据中心降低用电量是以数据统计为基础、以AI 技术为核心的系统工程。通过全面能耗摸底精准识别高耗点位，利用AI 实现负载、制冷、供配电的全局协同优化，可在不影响服务质量的前提下，实现用电量实质性下降。通俗来讲数据中心省电并不是一件复杂的事情，只要先做好用电统计，找到耗电高的地方，再利用AI 技术自动管理设备运行状态，就能有效降低用电量。

从实践效果来看，AI 技术在数据中心节电中具有明显优势：能够自动感知负载变化、自动调节设备运行、自动优化用电策略，实现“按需用电、精准用电、高效用电”， 避免空载耗电、冗余耗电、低效耗电。无论是小型机房还是中型数据中心，都可以通过这套方 稳定节电 整体用电量可下降 18%-28% ，兼具经济效益、安全效益与环保效益。通俗来说，AI 可以自动调节服务器、空调和供电设备，让它们在需要的时候运行，不需要的时候减少耗电，实现智能化、自动化节能。这种方法投资不大、见效快、维护简单，特别适合各种类型的数据中心采用。

未来，随着技术越来越成熟，更加智能的负载预测算法、更加精准的制冷控制策略、更加高效的供电优化模式，将进一步释放节电潜力。AI 在数据中心节电方面发挥更大作用，是推动数据中心向低功耗、高可靠、绿色化发展，为“双碳”目标实现提供有力支撑。对于数据中心运营单位来说，尽早引入AI 节电技术，既是降低成本、提升效益的现实选择，也是响应国家“双碳”战略、履行社会责任的重要举措。相信在 AI 技术的支撑下，越来越多的数据中心将实现高效运行与绿色低碳的协调统一，为数字经济高质量发展提供坚实保障。

参考文献

[1] 王继业, 周碧玉, 张法等. 数据中心能耗模型及能效算法综述[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(8):1589-1603.

[2] 李政, 张玮, 李冰. 基于 DC-Bi-LSTM 算法的数据中心能效优化研究[J]. 电信科学, 2025, 41(2): 45-53.

[3] 陈晓朋, 许可欣, 梁宇栋. 人工智能促进数据中心绿色节能研究[J]. 信息通信技术与政策, 2025, 51(3):78-84.