2024年4月9日发(作者：狂光济)
3CPP
China Cloud Computing Promotion and Policy Forum
3CPP—TR01—2012
“云计算发展与政策论坛”技术报告
数据中心能效测评指南
（
V1.0
）
云计算发展与政策论坛 2012-3-16
布
发
概 述
本指南根据国际相关组织的研究成果，结合我国数据中心实际
发展情况，定义了电能利用效率（PUE）、局部PUE、制冷/供电负
载系数和可再生能源利用率四个能效指标，提出了具体的测量方法
和测量数据的发布要求等。
本指南可用于对数据中心的能效进行测量，便于运营者了解数
据中心的整体能效状况，也可为用户比较不同数据中心之间的能效
提供参考基准。
本指南是在政府相关部门的指导和支持下，由“云计算发展与政
策论坛”组织会员单位的相关专家共同编写的。在编写过程中，得到
了中国通信标准化协会(CCSA)和绿色网格组织(The Green
Grid,TGG）的大力支持。
本指南将根据数据中心节能技术、能效指标、测量水平等的发
展，不断修订和完善。
1
一. 前言
当前我国各类数据中心总量约43万个
1
，可容纳服务器共约500
万台。其中经营性数据中心机房921个，面积约88万平米，机柜
数月17.7万个，可容纳服务器约200万台
2
。随着云计算的快速发
展，未来5年我国对数据中心流量处理能力的需求将增长7～10倍，
机房面积需要再翻一番才能满足云计算发展的需求。
2011年，我国数据中心总耗电量达700亿千瓦时，已经占到全
社会用电量的1.5%，相当于2011年天津市全年的总用电量。数据
中心的高能耗，不仅给企业带来了沉重的负担，也造成了全社会能
源的巨大浪费。为了推动数据中心的节能减排，工业和信息化部在
《工业节能"十二五"规划》提出，“到2015年，数据中心PUE值需
下降8%”的目标。国家发改委等组织的“云计算示范工程”也要求示范
工程建设的数据中心PUE要达到1.5以下。
我国目前尚未建立统一的数据中心能效指标体系，也缺乏相应
的评估标准，使得各数据中心公布的能效数据往往不能准确反映真
实能耗水平，不同数据中心的能效结果间也缺乏可比性，给业界带
来诸多不便，也不利于数据中心节能减排目标的实现。
1
2
数据来源：Gartner，截止时间：2010年底。
数据来源：工信部电信研究院，截至时间，2011年。
2
二. 数据中心的能耗组成
数据中心一般由所在地电网或专用的发电设施提供电力，经过
变、配电等环节处理后，为数据中心的用电设备提供电源。数据中
心的电能消耗由以下部分组成（如图1）：IT设备、制冷设备、供配
电系统、照明等其它消耗电能的数据中心设备。
图1 典型数据中心能耗组成
3
IT设备包括计算、存储、网络等不同类型的设备，用于承载在
数据中心中运行的应用系统，并为用户提供信息处理和存储、通讯
等服务。IT设备的具体类型包括：(1)服务器类，例如机架式、刀片
式（含机框）或塔式等服务器；(2)存储类，包括磁盘阵列、SAN
（Storage Area Network，存储区域网络）交换机等存储设备，以
及磁带库、虚拟带库等备份设备；(3)网络类，包括交换机、路由器，
以及防火墙、VPN（Virtual Private Network，虚拟专用网络）、负
3
数据来源：TGG .White Paper 02 Green_Grid_Guidelines,2007
3
载均衡等各类专用网络设备；(4)IT支撑类：主要包括用于运行维护
的监控管理等设备。
数据中心制冷设备是为保证IT设备运行所需温、湿度环境而建
立的配套设施，主要包括：(1)机房内所使用的空调设备，包括机房
专用空调、行间制冷空调、湿度调节设备等；(2)提供冷源的设备，
包括风冷室外机、冷水机组、冷却塔、水泵、水处理等；(3)如果使
用新风系统，还包括送风、回风风扇、加/除湿设备、风阀等。
数据中心供配电系统用于提供满足设备使用的电压和电流，并
保证供电的安全性和可靠性。供配电系统通常由变压器、配电柜、
发电机、UPS（Uninterruptible power supply，不间断电源）、HVDC
（High Voltage Direct Current，高压直流）、电池、机柜配电单元
等设备组成。
数据中心中其它消耗电能的基础设施，包括照明设备、安防设
备、灭火、防水、传感器以及相关数据中心建筑的管理系统等。
4
三. 数据中心的能效指标
数据中心能效指标是衡量数据中心能效的量化标准，它可以反
映数据中心运行过程中的电能利用情况，作为数据中心设计和运维
改进的重要依据，并为不同数据中心之间能效比较提供依据。
综合考虑数据中心能效指标的可测量性、可比较性和可优化性，
本技术规范将PUE、局部PUE、制冷/供电负载系数和可再生能源利
用率等四类能效指标作为数据中心能效测评的基本指标。
3.1 电能利用效率
PUE是国内外数据中心普遍接受和采用的一种衡量数据中心基
础设施能效的指标，其计算公式为：
PUE = 数据中心总耗电/IT设备耗电
数据中心的总耗电是维持数据中心正常运行的所有耗电，包括
IT设备、制冷设备、供配电系统和其它设施的耗电的总和。如果数
据中心所在建筑同时用于办公等其它用途，则办公等所消耗的电能
不包括在数据中心总耗电中。在数据中心中，只有IT设备的耗电被
认为是“有意义”的电能。
PUE的实际含义，是计算在提供给数据中心的总电能中，有多
少电能是真正应用到IT设备上。根据定义，PUE值的取值范围为1.0
5
到无穷大，数据中心机房的PUE值越大，则表示制冷和供电等配套
基础设施所消耗的电能越大。PUE定义简单、易于操作，只需分别
测量出数据中心总耗电和IT设备耗电，就能计算出数据中心的PUE
值。
3.2 局部电能利用效率
pPUE（Partial PUE，局部电能利用效率）
4
是数据中心PUE概
念的延伸，用于对数据中心的局部区域或设备的能效进行评估和分
析。
在采用pPUE指标进行数据中心能效评测时，首先根据需要从数
据中心中划分出不同的分区（也称为Zone）。例如，一个多层数据
中心建筑中的一个机房，或者一个集装箱数据中心的集装箱模块，
都可以作为一个Zone。
4
参考：The Green Grid. Data Center Efficiency Metrics: Partial PUE(TGG Technical Forum 2011）
6
图 2 局部PUE计算示意图
如图
2
所示，如果将数据中心划分为Zone1和Zone2两个分区，
则数据中心的整体PUE计算公式为：
PUE= (N
0
+N
1
+N
2
+I
1
+I
2
) / (I
1
+I
2
)
其中：I是IT设备耗电，N是非IT设备耗电。
Zone1和Zone2两个分区的局部PUE为：
pPUE
1
= (N
1
+I
1
) / I
1
pPUE
2
= (N
2
+I
2
) / I
2
局部PUE用于反映数据中心的部分设备或区域的能效情况，其
数值可能大于或小于整体PUE。要提高整个数据中心的能源效率，
一般要首先提升pPUE值较大的部分设备或区域的能效。局部PUE
适合用于基于集装箱、模块化数据中心或者由多个建筑和机房构成
的较大型数据中心的局部能效评估。
3.3 制冷/供电负载系数
制冷/供电负载系数
5
分别是：CLF（Cooling Load Factor，制冷
负载系数），定义为数据中心中制冷设备耗电与IT设备耗电的比值，
即
CLF = 制冷设备耗电 / IT设备耗电
PLF（Power Load Factor，供电负载系数），定义为数据中心
中供配电系统耗电与IT设备耗电的比值，即
5
参考：The Green Grid White Paper 1: Green Grid Metrics: Describing Data Center Power Efficiency,2007
7
PLF = 供配电系统耗电 / IT设备耗电
CLF和PLF可以看作是PUE的补充和深化，通过分别计算这两
个指标，可以进一步深入分析制冷系统和供配电系统的能源效率。
如果忽略照明、安防等其它少量耗电，则有以下的近似公式：
数据中心总耗电≈制冷设备耗电+供配电系统耗电+IT设备耗电
以上各项除以IT设备耗电，可以变换得到
PUE ≈ CLF + PLF +1
3.4 可再生能源使用率
可再生能源是指在自然界中可以循环再生的能源，主要包括太
阳能、风能、水能、生物质能、地热能和海洋能等。可再生能源对
环境无害或危害极小，而且资源分布广泛，适宜就地开发利用。RER
(Renewable Energy Ratio, 可再生能源利用率)用于衡量数据中心
利用可再生能源的情况，以促进可再生、无碳排放或极少碳排放的
能源利用。
RER的定义为：
RER = 可再生能源供电 / 数据中心总耗电
8
四. 能效指标的测量方法
能效测量方法是为计算数据中心能效，对数据中心及其子系统
耗电进行测量的方法，包括测量点、测量周期及测量设备的要求等。
4.1 能效指标测量点
（1） PUE指标测量点
为计算PUE，需要在如图3所示的数据中心示意图中，测量数据
中心总耗电及IT设备耗电，具体测量点如下：
数据中心总耗电。在正常情况下，数据中心的电能由市电提供，
测量点应取市电输入变压器之前，即图3中的M1点。当市电故障情
况下，柴油发电机产生的电力（图3中的M2点）作为数据中心总耗
电的测量点。如果是多用途机房楼，数据中心总耗电计算中，需减
去在M4点测量的办公等其它耗电。
IT设备耗电。严格来说，IT设备耗电应该在各IT设备输入电源处
测量耗电量并进行加总，但由于IT设备数量较多，这一方法将大大
增加测量工作量和成本。因此，在实际操作中，可在UPS输出或者
列头柜配电输入处进行测量，将测量值加总作为IT设备耗电，测量
点即图3中的M3点。
9
图3 PUE指标的测量点
确定测量点之后，根据定义，PUE的计算方法为：
PUE = (P
M1
+ P
M2
– P
M4
) / P
M3
其中P
M1
为在M1点测得的用电量，依此类推。
（2） pPUE指标测量点
pPUE的具体测量与Zone的定义有关，在如图4所示的区域
Zone1的供配电系统示意图中，可在M1点测量此区域总耗电，在M2
点测量IT设备耗电。
图4 局部PUE指标的测量点
根据定义，Zone1区域的pPUE为：
10
pPUE = P
M1
/ P
M2
（3） CLF/PLF指标测量点
为计算CLF和PLF指标，需要在PUE测量点的基础上，增加制
冷设备耗电、照明等其他设备耗电的测量点，即图5中的M5、M6点。
图5 CLF/PLF指标的测量点
根据定义，CLF和PLF的计算公式分别为：
CLF = P
M5
/ P
M3
PLF = (P
M1
+ P
M2
–P
M3
– P
M4
– P
M5
– P
M6
) / P
M3
（4） RER指标测量点
如图6所示，为计算RER指标，需要分别测量不同供电方式供给
数据中心的用电量，从而计算出可再生能源供电占数据中心总耗电
的比例。
11
M1 （r%）
市电
M2
柴油发电机
数据中心
M3
自供
可再生能源
图6 RER指标的测量点
可再生能源供电可能来自市电（例如水电），也可能来自于自
供（例如数据中心装配太阳能或风能发电机）。假定市电中可再生
能源占比为r%，则根据定义，RER的计算公式为：
RER = (P
M1
*r% + P
M3
) / (P
M1
+ P
M2
+ P
M3
)
【注：在实际测量中，由于测量位置、测量仪表和共享电力等的限制，
有时耗电量可能无法直接测量得到或测量数值不精确，因此必须通过一定的
方法进行间接测量和估算。
对制冷设备能耗来说，采用水冷空调的数据中心通常与所在建筑的办公
场所等共用冷水机组，为测量数据中心制冷所消耗的电能，可测量或估计数
据中心和其它负载之间的热负荷比例（根据水流量、水温的设置等），然后
根据比例将冷水机组消耗电能的一部分分配给数据中心。计算pPUE的区域与
其它区域有共享制冷系统时，也可采用这种方法进行间接测量和估算。
对供配电系统来说，在测量供配电系统能耗的过程中，如果指定的测量
点难以安装测试设备，可根据相关设备的能效因子进行间接推算。例如，在
12
PUE测量中，如果无法在数据中心变压器之前直接测量数据中心的总能耗，可
根据变压器之后的实测值进行推算。
此外，当需要从数据中心总耗电中扣除办公等耗电时，也可采取按比例
分摊的方式，将对应的供配电系统的损耗进行扣除。
当采用间接测量或者估算方法时，需要在发布数据时加以说明。】
4.2 测量时间和频率
能耗指标的数值受各种因素的影响，会随季节、节假日和每天
忙闲时段的改变发生变化，因此为全面、准确了解数据中心的能效，
推荐采用固定测量仪表，对数据中心能耗进行持续、长期的测量和
记录。
若数据中心未安装固定测量设备，可采用钳形功率计等设备测
量数据中心及IT设备等的短时用电量。
建议测量的周期和频率如下：(a) 每次测量不小于一小时；(b)
每天测量不少于2次，建议在业务忙时和闲时分别进行；(c)每月不少
于3天，建议在5日、15日、25日进行测量。
如无特殊说明，数据中心的PUE、pPUE、CLF、PLF和RER等
能效指标，是指采用固定测量仪表，在指定测量点测量并记录至少
一年的数据。数据中心如果选择公布季度、月份、周、天或小时发
布能效数据，必须对其能效周期加以说明。其中季度可按照春季（3
月-5月）、夏季（6月-8月）、秋季（9月-11月）、冬季（12月-2月）
划分。
13
4.3 测量设备与系统
（1） 必须在规定的对应测量点进行测量。可安装固定测量设备，
也可以利用供电、空调或IT设备内置的测量功能。
（2）测量设备的精度要求误差不超过±3%，解析度不低于
0.1kWh
（3） 建议采用支持通过网络自动上报或者自动获取能耗数据的
智能测量仪表，实现能耗远程、自动化采集。
（4） 建议建设能效管理系统，实现对能耗数据的统计、分析和
能效指标的自动计算。
14
五. 能效指标的发布要求
即使采用了相同的指标定义、测量点、测量周期和测量工具，数
据中心的能效仍然可能会因为其所在地理位置、功率密度、主要业
务类型、IT设备上架率等不同而产生明显差异。为更加全面、准确
的反映数据中心能效，在公布能效指标数值时，建议包括以下相关
信息：
y 数据中心所在的地理位置，至少精确到具体的城市；
y 数据中心时测试的具体时间段、室内外温湿度等；
y 数据中心的设计功率密度，单位为kW/机架；
y 数据中心规模，以总电容量计算（kW）；
y 数据中心实际使用率、上架IT设备功率占总设计IT功率的比
例；
y 数据中心建筑形式，单体机房、与办公等混用或者模块化等；
y 数据中心用途，企业应用、互联网应用、客户设备托管等；
y 数据中心供电和制冷方式，例如高压直流，风冷/水冷式空调、
自然冷源（说明年使用时长）；
y 是否采用了间接测量和估算方法， 估算时的测量点、热负荷
比例和估算方法等。
15
六. 缩略语
IDC
PUE
IT
SAN
VPN
UPS
HVDC
pPUE
CLF
PLF
RER
Internet Data Center
Power Usage Effectiveness
Information Technology
Storage Area Network
Virtual Private Network
Uninterrupted Power Supply
Partial PUE
Cooling Load Factor
Power Load Factor
Renewable Energy Ratio
16
因特网数据中心
电能利用效率
信息技术
存储区域网络
虚拟专用网络
不间断电源
高压直流
局部PUE
制冷负载系数
供电负载系数
可再生能源利用率
High Voltage Direct Current
七. 与TGG能效指标的比较
TGG提出的数据中心能效指标主要有PUE、CUE（Carbon
Usage Effectiveness，碳利用效率）、CLF/PLF、ERE（Energy Reuse
Effectiveness，能源再利用效率）等，但是除了PUE和CLF/PLF，
本论坛研究发现其他指标在可测量性和可适用性等方面均存在一定
局限性。
CUE需要测算数据中心的CO
2
排放量或者根据CEF（Carbon
Emission Factor碳排放因子）进行推算。CEF由当地政府（如美国
能源信息管理局）公布，因此CUE在可测量性和适应我国国情方面
存在问题。ERE是对数据中心排出的热气进行再利用情况下的能源
指标，但是目前我国数据中心极少有对排出的热气进行再利用的，
因此该指标在我国的实际应用尚需时日。
本指南根据我国太阳能、风能等可再生能源发展迅速的现状，
新提出了RER指标（可再生能源利用率），针对利用可再生能源供
电的数据中心，该指标可以衡量可再生能源的使用情况，以推动数
据中心可再生能源的发展。论坛已经将该指标提交给TGG讨论。
本指南还对能效指标的测量方法进行了细化，明确了每个能效
指标的各个测量点、给出了间接测量和估算的建议、完善了测量时
间和测量频率、对测试设备提出了具体的精度等要求，并提出了具
体的能效指标发布要求，实现了数据中心能效指标的可测量、可发
17
布和可比较。
18
八. 论坛简介
云计算发展与政策论坛是在工业和信息化部、国家发展和改革
委员会、科学技术部等的指导和支持下，于2011年8月29日在北京
成立的。
本论坛由工业和信息化部电信研究院、中国电信集团公司、中
国移动通信集团公司、中国联合网络通信集团有限公司、深圳市腾
讯计算机系统有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司、阿
里巴巴网络有限公司、盛大计算机（上海）有限公司、中国科学院
计算技术研究所、北京世纪互联宽带数据中心有限公司、北京蓝汛
通信技术有限责任公司、华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公
司、北京云基地企业管理有限公司、新浪网技术（中国）有限公司、
北京奇虎科技有限公司、北京瑞星信息技术有限公司、中金数据系
统、北京华胜天成科技股份有限公司、上海贝尔股份有限公司等20
家单位组成。
本论坛以促进云计算在中国的发展为核心目标，搭建政府主管
部门与产业界、标准组织以及科研机构的交流与互动平台，推动政
府和产业链各方在云计算相关政策法规研制、产业发展、应用分析
和推广、技术和标准研究、安全保障等方面开展深入交流与紧密合
作，促进云计算产业在中国的长远发展。
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2024年4月9日发(作者：狂光济)
3CPP
China Cloud Computing Promotion and Policy Forum
3CPP—TR01—2012
“云计算发展与政策论坛”技术报告
数据中心能效测评指南
（
V1.0
）
云计算发展与政策论坛 2012-3-16
布
发
概 述
本指南根据国际相关组织的研究成果，结合我国数据中心实际
发展情况，定义了电能利用效率（PUE）、局部PUE、制冷/供电负
载系数和可再生能源利用率四个能效指标，提出了具体的测量方法
和测量数据的发布要求等。
本指南可用于对数据中心的能效进行测量，便于运营者了解数
据中心的整体能效状况，也可为用户比较不同数据中心之间的能效
提供参考基准。
本指南是在政府相关部门的指导和支持下，由“云计算发展与政
策论坛”组织会员单位的相关专家共同编写的。在编写过程中，得到
了中国通信标准化协会(CCSA)和绿色网格组织(The Green
Grid,TGG）的大力支持。
本指南将根据数据中心节能技术、能效指标、测量水平等的发
展，不断修订和完善。
1
一. 前言
当前我国各类数据中心总量约43万个
1
，可容纳服务器共约500
万台。其中经营性数据中心机房921个，面积约88万平米，机柜
数月17.7万个，可容纳服务器约200万台
2
。随着云计算的快速发
展，未来5年我国对数据中心流量处理能力的需求将增长7～10倍，
机房面积需要再翻一番才能满足云计算发展的需求。
2011年，我国数据中心总耗电量达700亿千瓦时，已经占到全
社会用电量的1.5%，相当于2011年天津市全年的总用电量。数据
中心的高能耗，不仅给企业带来了沉重的负担，也造成了全社会能
源的巨大浪费。为了推动数据中心的节能减排，工业和信息化部在
《工业节能"十二五"规划》提出，“到2015年，数据中心PUE值需
下降8%”的目标。国家发改委等组织的“云计算示范工程”也要求示范
工程建设的数据中心PUE要达到1.5以下。
我国目前尚未建立统一的数据中心能效指标体系，也缺乏相应
的评估标准，使得各数据中心公布的能效数据往往不能准确反映真
实能耗水平，不同数据中心的能效结果间也缺乏可比性，给业界带
来诸多不便，也不利于数据中心节能减排目标的实现。
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数据来源：Gartner，截止时间：2010年底。
数据来源：工信部电信研究院，截至时间，2011年。
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二. 数据中心的能耗组成
数据中心一般由所在地电网或专用的发电设施提供电力，经过
变、配电等环节处理后，为数据中心的用电设备提供电源。数据中
心的电能消耗由以下部分组成（如图1）：IT设备、制冷设备、供配
电系统、照明等其它消耗电能的数据中心设备。
图1 典型数据中心能耗组成
3
IT设备包括计算、存储、网络等不同类型的设备，用于承载在
数据中心中运行的应用系统，并为用户提供信息处理和存储、通讯
等服务。IT设备的具体类型包括：(1)服务器类，例如机架式、刀片
式（含机框）或塔式等服务器；(2)存储类，包括磁盘阵列、SAN
（Storage Area Network，存储区域网络）交换机等存储设备，以
及磁带库、虚拟带库等备份设备；(3)网络类，包括交换机、路由器，
以及防火墙、VPN（Virtual Private Network，虚拟专用网络）、负
3
数据来源：TGG .White Paper 02 Green_Grid_Guidelines,2007
3
载均衡等各类专用网络设备；(4)IT支撑类：主要包括用于运行维护
的监控管理等设备。
数据中心制冷设备是为保证IT设备运行所需温、湿度环境而建
立的配套设施，主要包括：(1)机房内所使用的空调设备，包括机房
专用空调、行间制冷空调、湿度调节设备等；(2)提供冷源的设备，
包括风冷室外机、冷水机组、冷却塔、水泵、水处理等；(3)如果使
用新风系统，还包括送风、回风风扇、加/除湿设备、风阀等。
数据中心供配电系统用于提供满足设备使用的电压和电流，并
保证供电的安全性和可靠性。供配电系统通常由变压器、配电柜、
发电机、UPS（Uninterruptible power supply，不间断电源）、HVDC
（High Voltage Direct Current，高压直流）、电池、机柜配电单元
等设备组成。
数据中心中其它消耗电能的基础设施，包括照明设备、安防设
备、灭火、防水、传感器以及相关数据中心建筑的管理系统等。
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三. 数据中心的能效指标
数据中心能效指标是衡量数据中心能效的量化标准，它可以反
映数据中心运行过程中的电能利用情况，作为数据中心设计和运维
改进的重要依据，并为不同数据中心之间能效比较提供依据。
综合考虑数据中心能效指标的可测量性、可比较性和可优化性，
本技术规范将PUE、局部PUE、制冷/供电负载系数和可再生能源利
用率等四类能效指标作为数据中心能效测评的基本指标。
3.1 电能利用效率
PUE是国内外数据中心普遍接受和采用的一种衡量数据中心基
础设施能效的指标，其计算公式为：
PUE = 数据中心总耗电/IT设备耗电
数据中心的总耗电是维持数据中心正常运行的所有耗电，包括
IT设备、制冷设备、供配电系统和其它设施的耗电的总和。如果数
据中心所在建筑同时用于办公等其它用途，则办公等所消耗的电能
不包括在数据中心总耗电中。在数据中心中，只有IT设备的耗电被
认为是“有意义”的电能。
PUE的实际含义，是计算在提供给数据中心的总电能中，有多
少电能是真正应用到IT设备上。根据定义，PUE值的取值范围为1.0
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到无穷大，数据中心机房的PUE值越大，则表示制冷和供电等配套
基础设施所消耗的电能越大。PUE定义简单、易于操作，只需分别
测量出数据中心总耗电和IT设备耗电，就能计算出数据中心的PUE
值。
3.2 局部电能利用效率
pPUE（Partial PUE，局部电能利用效率）
4
是数据中心PUE概
念的延伸，用于对数据中心的局部区域或设备的能效进行评估和分
析。
在采用pPUE指标进行数据中心能效评测时，首先根据需要从数
据中心中划分出不同的分区（也称为Zone）。例如，一个多层数据
中心建筑中的一个机房，或者一个集装箱数据中心的集装箱模块，
都可以作为一个Zone。
4
参考：The Green Grid. Data Center Efficiency Metrics: Partial PUE(TGG Technical Forum 2011）
6
图 2 局部PUE计算示意图
如图
2
所示，如果将数据中心划分为Zone1和Zone2两个分区，
则数据中心的整体PUE计算公式为：
PUE= (N
0
+N
1
+N
2
+I
1
+I
2
) / (I
1
+I
2
)
其中：I是IT设备耗电，N是非IT设备耗电。
Zone1和Zone2两个分区的局部PUE为：
pPUE
1
= (N
1
+I
1
) / I
1
pPUE
2
= (N
2
+I
2
) / I
2
局部PUE用于反映数据中心的部分设备或区域的能效情况，其
数值可能大于或小于整体PUE。要提高整个数据中心的能源效率，
一般要首先提升pPUE值较大的部分设备或区域的能效。局部PUE
适合用于基于集装箱、模块化数据中心或者由多个建筑和机房构成
的较大型数据中心的局部能效评估。
3.3 制冷/供电负载系数
制冷/供电负载系数
5
分别是：CLF（Cooling Load Factor，制冷
负载系数），定义为数据中心中制冷设备耗电与IT设备耗电的比值，
即
CLF = 制冷设备耗电 / IT设备耗电
PLF（Power Load Factor，供电负载系数），定义为数据中心
中供配电系统耗电与IT设备耗电的比值，即
5
参考：The Green Grid White Paper 1: Green Grid Metrics: Describing Data Center Power Efficiency,2007
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PLF = 供配电系统耗电 / IT设备耗电
CLF和PLF可以看作是PUE的补充和深化，通过分别计算这两
个指标，可以进一步深入分析制冷系统和供配电系统的能源效率。
如果忽略照明、安防等其它少量耗电，则有以下的近似公式：
数据中心总耗电≈制冷设备耗电+供配电系统耗电+IT设备耗电
以上各项除以IT设备耗电，可以变换得到
PUE ≈ CLF + PLF +1
3.4 可再生能源使用率
可再生能源是指在自然界中可以循环再生的能源，主要包括太
阳能、风能、水能、生物质能、地热能和海洋能等。可再生能源对
环境无害或危害极小，而且资源分布广泛，适宜就地开发利用。RER
(Renewable Energy Ratio, 可再生能源利用率)用于衡量数据中心
利用可再生能源的情况，以促进可再生、无碳排放或极少碳排放的
能源利用。
RER的定义为：
RER = 可再生能源供电 / 数据中心总耗电
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四. 能效指标的测量方法
能效测量方法是为计算数据中心能效，对数据中心及其子系统
耗电进行测量的方法，包括测量点、测量周期及测量设备的要求等。
4.1 能效指标测量点
（1） PUE指标测量点
为计算PUE，需要在如图3所示的数据中心示意图中，测量数据
中心总耗电及IT设备耗电，具体测量点如下：
数据中心总耗电。在正常情况下，数据中心的电能由市电提供，
测量点应取市电输入变压器之前，即图3中的M1点。当市电故障情
况下，柴油发电机产生的电力（图3中的M2点）作为数据中心总耗
电的测量点。如果是多用途机房楼，数据中心总耗电计算中，需减
去在M4点测量的办公等其它耗电。
IT设备耗电。严格来说，IT设备耗电应该在各IT设备输入电源处
测量耗电量并进行加总，但由于IT设备数量较多，这一方法将大大
增加测量工作量和成本。因此，在实际操作中，可在UPS输出或者
列头柜配电输入处进行测量，将测量值加总作为IT设备耗电，测量
点即图3中的M3点。
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图3 PUE指标的测量点
确定测量点之后，根据定义，PUE的计算方法为：
PUE = (P
M1
+ P
M2
– P
M4
) / P
M3
其中P
M1
为在M1点测得的用电量，依此类推。
（2） pPUE指标测量点
pPUE的具体测量与Zone的定义有关，在如图4所示的区域
Zone1的供配电系统示意图中，可在M1点测量此区域总耗电，在M2
点测量IT设备耗电。
图4 局部PUE指标的测量点
根据定义，Zone1区域的pPUE为：
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pPUE = P
M1
/ P
M2
（3） CLF/PLF指标测量点
为计算CLF和PLF指标，需要在PUE测量点的基础上，增加制
冷设备耗电、照明等其他设备耗电的测量点，即图5中的M5、M6点。
图5 CLF/PLF指标的测量点
根据定义，CLF和PLF的计算公式分别为：
CLF = P
M5
/ P
M3
PLF = (P
M1
+ P
M2
–P
M3
– P
M4
– P
M5
– P
M6
) / P
M3
（4） RER指标测量点
如图6所示，为计算RER指标，需要分别测量不同供电方式供给
数据中心的用电量，从而计算出可再生能源供电占数据中心总耗电
的比例。
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M1 （r%）
市电
M2
柴油发电机
数据中心
M3
自供
可再生能源
图6 RER指标的测量点
可再生能源供电可能来自市电（例如水电），也可能来自于自
供（例如数据中心装配太阳能或风能发电机）。假定市电中可再生
能源占比为r%，则根据定义，RER的计算公式为：
RER = (P
M1
*r% + P
M3
) / (P
M1
+ P
M2
+ P
M3
)
【注：在实际测量中，由于测量位置、测量仪表和共享电力等的限制，
有时耗电量可能无法直接测量得到或测量数值不精确，因此必须通过一定的
方法进行间接测量和估算。
对制冷设备能耗来说，采用水冷空调的数据中心通常与所在建筑的办公
场所等共用冷水机组，为测量数据中心制冷所消耗的电能，可测量或估计数
据中心和其它负载之间的热负荷比例（根据水流量、水温的设置等），然后
根据比例将冷水机组消耗电能的一部分分配给数据中心。计算pPUE的区域与
其它区域有共享制冷系统时，也可采用这种方法进行间接测量和估算。
对供配电系统来说，在测量供配电系统能耗的过程中，如果指定的测量
点难以安装测试设备，可根据相关设备的能效因子进行间接推算。例如，在
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PUE测量中，如果无法在数据中心变压器之前直接测量数据中心的总能耗，可
根据变压器之后的实测值进行推算。
此外，当需要从数据中心总耗电中扣除办公等耗电时，也可采取按比例
分摊的方式，将对应的供配电系统的损耗进行扣除。
当采用间接测量或者估算方法时，需要在发布数据时加以说明。】
4.2 测量时间和频率
能耗指标的数值受各种因素的影响，会随季节、节假日和每天
忙闲时段的改变发生变化，因此为全面、准确了解数据中心的能效，
推荐采用固定测量仪表，对数据中心能耗进行持续、长期的测量和
记录。
若数据中心未安装固定测量设备，可采用钳形功率计等设备测
量数据中心及IT设备等的短时用电量。
建议测量的周期和频率如下：(a) 每次测量不小于一小时；(b)
每天测量不少于2次，建议在业务忙时和闲时分别进行；(c)每月不少
于3天，建议在5日、15日、25日进行测量。
如无特殊说明，数据中心的PUE、pPUE、CLF、PLF和RER等
能效指标，是指采用固定测量仪表，在指定测量点测量并记录至少
一年的数据。数据中心如果选择公布季度、月份、周、天或小时发
布能效数据，必须对其能效周期加以说明。其中季度可按照春季（3
月-5月）、夏季（6月-8月）、秋季（9月-11月）、冬季（12月-2月）
划分。
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4.3 测量设备与系统
（1） 必须在规定的对应测量点进行测量。可安装固定测量设备，
也可以利用供电、空调或IT设备内置的测量功能。
（2）测量设备的精度要求误差不超过±3%，解析度不低于
0.1kWh
（3） 建议采用支持通过网络自动上报或者自动获取能耗数据的
智能测量仪表，实现能耗远程、自动化采集。
（4） 建议建设能效管理系统，实现对能耗数据的统计、分析和
能效指标的自动计算。
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五. 能效指标的发布要求
即使采用了相同的指标定义、测量点、测量周期和测量工具，数
据中心的能效仍然可能会因为其所在地理位置、功率密度、主要业
务类型、IT设备上架率等不同而产生明显差异。为更加全面、准确
的反映数据中心能效，在公布能效指标数值时，建议包括以下相关
信息：
y 数据中心所在的地理位置，至少精确到具体的城市；
y 数据中心时测试的具体时间段、室内外温湿度等；
y 数据中心的设计功率密度，单位为kW/机架；
y 数据中心规模，以总电容量计算（kW）；
y 数据中心实际使用率、上架IT设备功率占总设计IT功率的比
例；
y 数据中心建筑形式，单体机房、与办公等混用或者模块化等；
y 数据中心用途，企业应用、互联网应用、客户设备托管等；
y 数据中心供电和制冷方式，例如高压直流，风冷/水冷式空调、
自然冷源（说明年使用时长）；
y 是否采用了间接测量和估算方法， 估算时的测量点、热负荷
比例和估算方法等。
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六. 缩略语
IDC
PUE
IT
SAN
VPN
UPS
HVDC
pPUE
CLF
PLF
RER
Internet Data Center
Power Usage Effectiveness
Information Technology
Storage Area Network
Virtual Private Network
Uninterrupted Power Supply
Partial PUE
Cooling Load Factor
Power Load Factor
Renewable Energy Ratio
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因特网数据中心
电能利用效率
信息技术
存储区域网络
虚拟专用网络
不间断电源
高压直流
局部PUE
制冷负载系数
供电负载系数
可再生能源利用率
High Voltage Direct Current
七. 与TGG能效指标的比较
TGG提出的数据中心能效指标主要有PUE、CUE（Carbon
Usage Effectiveness，碳利用效率）、CLF/PLF、ERE（Energy Reuse
Effectiveness，能源再利用效率）等，但是除了PUE和CLF/PLF，
本论坛研究发现其他指标在可测量性和可适用性等方面均存在一定
局限性。
CUE需要测算数据中心的CO
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排放量或者根据CEF（Carbon
Emission Factor碳排放因子）进行推算。CEF由当地政府（如美国
能源信息管理局）公布，因此CUE在可测量性和适应我国国情方面
存在问题。ERE是对数据中心排出的热气进行再利用情况下的能源
指标，但是目前我国数据中心极少有对排出的热气进行再利用的，
因此该指标在我国的实际应用尚需时日。
本指南根据我国太阳能、风能等可再生能源发展迅速的现状，
新提出了RER指标（可再生能源利用率），针对利用可再生能源供
电的数据中心，该指标可以衡量可再生能源的使用情况，以推动数
据中心可再生能源的发展。论坛已经将该指标提交给TGG讨论。
本指南还对能效指标的测量方法进行了细化，明确了每个能效
指标的各个测量点、给出了间接测量和估算的建议、完善了测量时
间和测量频率、对测试设备提出了具体的精度等要求，并提出了具
体的能效指标发布要求，实现了数据中心能效指标的可测量、可发
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布和可比较。
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八. 论坛简介
云计算发展与政策论坛是在工业和信息化部、国家发展和改革
委员会、科学技术部等的指导和支持下，于2011年8月29日在北京
成立的。
本论坛由工业和信息化部电信研究院、中国电信集团公司、中
国移动通信集团公司、中国联合网络通信集团有限公司、深圳市腾
讯计算机系统有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司、阿
里巴巴网络有限公司、盛大计算机（上海）有限公司、中国科学院
计算技术研究所、北京世纪互联宽带数据中心有限公司、北京蓝汛
通信技术有限责任公司、华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公
司、北京云基地企业管理有限公司、新浪网技术（中国）有限公司、
北京奇虎科技有限公司、北京瑞星信息技术有限公司、中金数据系
统、北京华胜天成科技股份有限公司、上海贝尔股份有限公司等20
家单位组成。
本论坛以促进云计算在中国的发展为核心目标，搭建政府主管
部门与产业界、标准组织以及科研机构的交流与互动平台，推动政
府和产业链各方在云计算相关政策法规研制、产业发展、应用分析
和推广、技术和标准研究、安全保障等方面开展深入交流与紧密合
作，促进云计算产业在中国的长远发展。
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