ISOIEC 30134-62021 信息技术.数据中心关键性能指标.第6部分能量再利用系数（ERF）标准立项发展报告

信息技术数据中心关键性能指标第6部分：能量再利用系数（ERF）标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:InformationTechnology–DataCentreKeyPerformanceIndicators–Part6:EnergyReuseFactor(ERF)摘要随着全球数字经济迅猛发展，数据中心作为信息基础设施的核心载体，其能耗规模持续攀升，已成为全球关注的焦点议题。在"双碳"目标与可持续发展战略的双重驱动下，数据中心能效评估已不再局限于单一的电力使用效率（PUE）指标，而是逐步向多维度、全链条的综合能效评价体系演进。能量再利用系数（EnergyReuseFactor,ERF）作为国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）联合制定的数据中心关键性能指标体系的重要组成部分，为量化数据中心余热再利用水平提供了统一的国际标准框架。本报告围绕ISO/IEC30134-6:2021标准的立项背景、技术内容、指标体系、应用价值及发展趋势展开系统分析。报告指出，该标准的发布填补了数据中心能量再利用领域国际标准的空白，对于引导行业从"节能降耗"向"能源循环利用"转型具有里程碑意义。报告同时介绍了中国电子技术标准化研究院等国内主要参与单位在标准应用推广中发挥的作用，并对该标准未来在零碳数据中心建设、碳交易机制对接及智慧能源管理等领域的发展前景进行了展望。关键词：数据中心；关键性能指标；能量再利用系数；ERF；ISO/IEC30134；能效评估；余热利用；绿色低碳一、引言1.1研究背景数据中心是支撑云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术发展的核心基础设施。据国际能源署（IEA）统计，2022年全球数据中心耗电量约占全球总用电量的1%–1.3%，预计到2026年将增长至2%左右。在中国，随着"东数西算"工程的全面推进和算力需求的爆发式增长，数据中心能耗问题日益突出。根据中国信息通信研究院测算，2025年中国数据中心耗电量将占全社会用电量的约3.5%。在此背景下，推动数据中心绿色低碳发展已成为全球共识。传统的数据中心能效评价主要依赖PUE（PowerUsageEffectiveness，电力使用效率）指标，该指标由TheGreenGrid组织于2007年提出，并于2016年被纳入ISO/IEC30134系列标准。然而，PUE仅衡量数据中心总能耗与IT设备能耗的比值，无法反映能量再利用的情况。一个PUE值很低的数据中心，其废热可能全部排放至大气，造成能源的极大浪费；而一个PUE值相对较高但充分利用余热供暖的数据中心，其综合能源效率反而更高。因此，亟需建立一个国际统一的能量再利用评价指标体系。1.2标准立项意义ISO/IEC30134-6:2021标准的制定与发布，正是在此背景下应运而生的。该标准通过对数据中心能量再利用系数进行统一定义和规范，为业界提供了衡量数据中心余热回收利用水平的通用"标尺"，填补了现行标准体系中"重节能、轻再利用"的空白，具有重要的战略意义和实践价值。二、标准概述2.1标准基本信息|项目|内容||------|------||标准编号|ISO/IEC30134-6:2021||标准名称|信息技术数据中心关键性能指标第6部分：能量再利用系数（ERF）||英文名称|Informationtechnology—Datacentreskeyperformanceindicators—Part6:EnergyReuseFactor(ERF)||发布机构|国际标准化组织（ISO）/国际电工委员会（IEC）联合技术委员会JTC1||发布日期|2021年8月11日||标准状态|现行||国别|国际组织||语言|英语||分类号|信息技术（IT）综合（35.020）|2.2标准体系定位ISO/IEC30134系列标准是数据中心关键性能指标（KPI）的国际标准体系，由ISO/IECJTC1（信息技术标准化联合技术委员会）下属的SC39（数据中心资源利用分技术委员会）负责制定。截至目前，该系列标准已发布或在研的指标涵盖：|标准编号|指标名称|状态||----------|----------|------||ISO/IEC30134-1:2016|概述及通用要求|已发布||ISO/IEC30134-2:2016|电力使用效率（PUE）|已发布||ISO/IEC30134-3:2016|可再生能源利用率（REF）|已发布||ISO/IEC30134-4:2017|IT设备能效（ITEE）|已发布||ISO/IEC30134-5:2017|数据中心基础设施能效（DCiE）|已发布||ISO/IEC30134-6:2021|能量再利用系数（ERF）|已发布||ISO/IEC30134-7|冷却效率指标（CE）|在研|ERF作为该系列标准的第6部分，与PUE、REF等指标共同构成了一套多维度的数据中心能效评价体系，使业界能够从不同维度全面评估数据中心能源性能。三、标准核心技术内容3.1能量再利用系数（ERF）的定义ISO/IEC30134-6:2021标准对ERF定义如下：>ERF（EnergyReuseFactor，能量再利用系数）：数据中心对外部再利用的能量与数据中心总能耗的比值。具体而言，ERF的计算公式为：\[ERF=\frac{E_{reuse}}{E_{total}}\]其中：-E_reuse（再利用能量）：指数据中心在特定报告周期内，通过余热回收或其他方式，被有效利用（而非废弃排放）的能量总和，计量单位为kWh或J。该能量可以以热能、冷量或电能等形式输出，并被外部用户或系统所利用。被再利用的能量必须是被系统边界外的用户或应用实际利用，且需满足一定的质量要求（如温度、压力等参数达到设计利用条件）。-E_total（总能耗）：指数据中心在同一报告周期内消耗的总能量（包含IT设备能耗、供配电系统损耗、制冷系统能耗及其他辅助设施能耗等），计量单位为kWh或J。3.2ERF值的含义与分级根据标准规定，ERF的取值范围为0~1，但标准允许在特殊情况下综合多种再利用形式累加计入，因此在实际应用中可能超过1（例如同时再利用电、热、冷多种能量形式）。|ERF值|含义|评价等级||-------|------|----------||ERF=0|数据中心未对任何能量进行再利用，全部能量以废热形式排放|无再利用||0<ERF<0.5|数据中心进行了有限的能量再利用实践|初步再利用||0.5≤ERF<1|数据中心大部分废弃能量得到了有效再利用|良好再利用||ERF=1|数据中心所有非IT设备的能量消耗均被有效再利用（理论上限）|全量再利用||ERF>1|数据中心实现了多种形式能量的复合再利用，或存在外部能量输入|复合再利用|3.3边界与计量规则为确保ERF计算的一致性和可比性，标准明确了以下边界条件与计量规则：第一，系统边界界定。标准明确了数据中心能量再利用系统的物理边界，规定被再利用的能量必须输出到系统边界以外，即数据中心自身不消耗该部分能量。边界的划定应涵盖所有可利用的废弃能量（包括IT设备、供配电系统、制冷系统等产生的余热），而能量再利用所需的额外能耗（如水泵、风机等）应计入数据中心总能耗。第二，时间周期确定。报告周期通常为自然月、季度或年度，不同周期的数据不可直接进行比较。同时，由于数据中心运行负荷在日内和季节间波动显著，ERF的测量和报告周期应在数据中明确标注。第三，能量质量要求。被计入再利用的能量须满足一定的质量条件——例如热能的温度水平需达到实际利用要求（一般不低于40℃），电能的品质需符合电网并网标准等。若再利用能量质量不达标或无法被有效计量确认，则不应计入E_reuse。3.4与其他KPI指标的关系ERF与ISO/IEC30134系列标准中的其他指标相互补充、密切关联：1.ERF与PUE的关系：PUE衡量的是数据中心能效的"量"的维度，而ERF衡量的是能源利用的"质"的维度。一个PUE为1.5但ERF为0.8的数据中心，其综合能源利用效率可能优于一个PUE为1.2但ERF为0的数据中心。因此，ERF填补了PUE无法覆盖的能量循环利用评价维度。建议业界在运维管理中同时关注PUE与ERF两个指标，避免单一指标导向的片面优化。2.ERF与REF的关系：REF衡量数据中心使用可再生能源的比例，而ERF衡量废弃能量的再利用程度。在能源系统中，能量再利用本质上也是一种"分布式可再生能源"形式。两者共同推动了数据中心能源结构的绿色化转型。3.ERF与DCeP（数据中心能效）的关系：当数据中心实现了有效能量再利用时，其E_reuse可以视为数据中心的"产能"，在计算数据中心净能耗时应予以扣除，从而反映数据中心真实的能源效率。四、标准制定过程与参与单位4.1标准制定历程ISO/IEC30134-6标准的制定工作自2017年正式启动，经历了以下几个关键阶段：1.2017年10月：在ISO/IECJTC1/SC39的全会上正式通过新工作项提案（NWIP），成立了ERF标准制定工作组。2.2018–2019年：各成员国提交本国在数据中心能量再利用方面的实践案例和测量方法建议，形成工作草案（WD）。3.2019年7月：形成委员会草案（CD），分发至各成员国征求意见。4.2020年2月：根据各成员国反馈意见进行修改，形成国际标准草案（DIS）。5.2020年8月：DIS版本投票通过，进入最终国际标准草案（FDIS）阶段。6.2021年3月：FDIS获得最终批准，进入出版准备阶段。7.2021年8月11日：标准正式出版发布。该标准从立项到发布历时近4年，体现了国际标准制定过程中充分的协商一致性和技术严谨性。4.2主要参与单位介绍中国电子技术标准化研究院（CESI）中国电子技术标准化研究院（英文简称CESI，工业和信息化部直属事业单位）是我国电子信息领域标准化的核心研究和支撑机构，也是ISO/IECJTC1/SC39国内技术归口单位。该院深度参与了ISO/IEC30134-6:2021标准的制定全过程。在标准制定过程中，CESI充分发挥了以下作用：一是在标准立项阶段，组织国内数据中心领域的龙头企业、科研院所和高校开展余热利用技术的专题调研，形成了翔实的中国数据中心余热利用现状报告，为该标准的立项提供了重要参考依据；二是在技术研讨阶段，向工作组提交了中国在严寒地区（如呼和浩特、哈尔滨等地）数据中心余热供暖的工程实践数据，有力支撑了标准中关于热能再利用计量边界和温度质量门槛等关键技术条款的论证；三是在标准征求意见阶段，组织国内相关方对标准草案进行了充分的讨论，共收集反馈意见40余条，其中多条被采纳并纳入正式文本。此外，CESI还主导制定了与ISO/IEC30134-6相关的国家标准转化工作。2023年，由CESI牵头申报的《信息技术数据中心关键性能指标第6部分：能量再利用系数（ERF）》国家标准（计划号：20230763-T-469）已获国家标准化管理委员会批准立项，标志着该国际标准在中国的落地应用进入实质性推进阶段。在国家标准转化过程中，CESI正组织国内头部数据中心企业（如中国电信、万国数据、秦淮数据等）和相关科研机构，进一步研究ERF指标在中国不同气候分区和不同技术条件下的适用性问题，旨在制定符合中国国情的技术附录或应用指南，为国内数据中心的余热利用水平评估和绿色等级评定提供统一的技术依据。五、标准的应用价值与行业影响5.1推动数据中心绿色评价体系完善ERF标准的发布使得业界首次拥有了量化衡量数据中心能量再利用水平的国际通用指标，打破了长期以来以PUE为单一核心的能效评价体系。由此，数据中心的绿色评价维度从"使用更少的能源"延伸至"更高效地使用每一份能源"，形成了更完整的评价闭环。在中国现行的数据中心绿色等级评估、国家绿色数据中心评选以及"零碳数据中心"认证等工作中，ERF指标已被逐步纳入核心评价体系。5.2促进余热利用技术规模化发展标准发布前，数据中心余热利用项目面临"有技术、无标准"的困境。不同项目的余热利用效果缺乏统一的衡量尺度，导致投资决策中难以进行精确的经济性评估。ERF标准的出台，为数据中心运营者提供了明确的测算方法和技术指引，降低了余热利用项目的评估不确定性，有利于吸引更多社会资本投入余热回收基础设施建设。以北欧地区为例，瑞典斯德哥尔摩、芬兰赫尔辛基等城市的数据中心余热已成功接入城市集中供热管网，通过ERF指标量化评估后，其能源综合利用水平显著提升。5.3支撑碳交易与绿色金融发展随着全球碳市场的逐步建立，数据中心作为重点耗能行业，其碳排放核算与减排量评估日益重要。ERF指标可有效衔接碳核算体系——通过量化能量再利用量，为数据中心的碳减排量计算提供基础数据支撑，使得数据中心的碳减排行为"可测量、可报告、可核查"。同时，ERF指标也为绿色债券发行、ESG评级等金融活动提供了规范化的技术参考依据，助力绿色金融资源向高能效数据中心倾斜配置。5.4面临的挑战与实施建议尽管ERF标准具有重要的应用价值，但在实际推广实施中仍面临若干挑战：-能量计量基础设施不足：部分早期建设的数据中心缺乏完善的余热计量装置，需要投入资金升级改造计量系统。对此，建议存量数据中心制定分阶段的改造计划，将能量计量仪表加装纳入技改优先序列。-跨系统边界协调难度大：余热利用通常涉及数据中心与外部热力公司、园区或居民区等多个主体的协同配合，须建立明确的利益分享机制和计量确认机制。建议在项目初期签订具有法律效力的能源服务协议，明确各方权责和计量争议解决途径。-不同气候区的适用性问题：寒冷地区余热供暖需求大，ERF易于提升；而热带地区余热利用场景有限，仅以ERF评价可能存在地域不公平性。建议在应用ERF指标时结合当地气候条件和再利用需求进行区域差异化评估。为推动ERF在中国的高效落地，建议行业主管部门出台配套的ERF测试与评估指南，建立第三方核查机制，并将ERF纳入数据中心项目节能审查和绿色等级评估体系。六、结论与展望ISO/IEC30134-6:2021作为数据中心能量再利用领域的首个国际标准，其发布标志着全球数据中心能效评价正式进入"量质并举"的新阶段，填补了该领域国际标准的空白。该标准以严谨的技术框架和灵活的适用机制，为全球不同规模、不同类型和不同气候区的数据中心提供了统一的能量再利用评价语言，也为数据中心行业深度融入全球绿色低碳转型大势提供了标准化支撑。展望未来，该标准的发展和应用将在以下方面持续深化：第一，向零碳数据中心目标迈进。随着各主要经济体相继提出碳中和时间表，数据中心的零碳化运营已成为行业发展的重要方向。ERF指标将作为衡量数据中心"能源循环度"的核心工具，与PUE、REF等指标共同构成驱动零碳数据中心建设的关键指标体系。第二，与智慧能源管理深度融合。随着数字孪生、人工智能等技术与数据中心运营管理的深度融合，ERF的计算和优化有望实现实时化、智能化。基于实时能量流监测与AI优化算法，数据中心可以在动态运行条件下持续寻优能量再利用策略，最大化ERF值。第三，持续完善标准体系建设。未来可在现有基础上拓展制定能量再利用质量分级标准、不同气候区ERF参考基准值、余热利用经济性评价指南等配套标准，逐步构建起