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Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering

ISO Journal TitleKorean J. Air-Cond. Refrig. Eng.

Open Access, Monthly

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ISSN : 1229-6422 (Print)
ISSN : 2465-7611 (Online)

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Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering

Korean J. Air-Cond. Refrig. Eng. Vol. 32, No. 2, p.088-099

ISSN (print) :

1229-6422

ISSN (online) :

2465-7611

Received : 6 December 2019Revised : 3 January 2020Accepted : 4 January 2020

DOI :

https://doi.org/10.6110/KJACR.2020.32.2.088

기존 데이터센터의 구역단위 에너지 효율평가 방법 및 PUE 기반 M&V 베이스라인 모델 개발

Development of Row-based Energy Evaluation Methodology for Legacy Data Centers and M&V Baseline Models based on PUE

조진균 (Jinkyun Cho) ¹^† 홍원표 (Won-Pyo Hong) ²

국립한밭대학교 공과대학 설비공학과 조교수 ( Assistance Professor, Department of Building and Plant Engineering, Hanbat National University, 34158, Daejeon, Korea )
국립한밭대학교 공과대학 설비공학과 교수 ( Professor, Department of Building and Plant Engineering, Hanbat National University, 34158, Daejeon, Korea )

^†Corresponding author, E-mail: jinkyun.cho@hanbat.ac.kr

License :

No part of this publication may be reproduced or distributed in any form or any means, or stored in a data base or retrieval system, without the prior permission of the publisher(www.sarek.or.kr).

Abstract

Data centers usually operate 24/7 year round and are very energy intensive. A data center sometimes uses up to 50 times more energy than a typical office building. High energy consumption can be attributed primarily to the IT demands and cooling equipment, power distribution. M&V (Measurement and Verification) is practical for all building types. An accurate determination of the energy baseline provides valuable feedback on the ECMs (energy conservation measures). As an alternative to the existing baseline method for normal buildings, we developed an energy baseline model for the M&V based on prediction models with the PUE index. This paper specifies a methodology of developing the PUE-based baseline for energy savings from the installation of mechanical and electrical systems in the data centers. In applying the PUE-based energy baseline, we derived the non-IT reference model and the baseline PUE for the IT server room area of large data centers in operation. This paper presents the standardized M&V approaches which target the minimizing of variations in quality across the analyses, and energy baseline requirements for data center projects and identifies energy prediction rules.

Key words

Data center(데이터센터), M&V(측정 및 검증), Row-based energy evaluation(구역단위 에너지평가), PUE(전력사용효율화), Energy baseline(베이스라인)

1. 연구배경 및 목적

건물분야의 온실가스 감축과 에너지 절감 등에 관한 이슈는 과거부터 현재까지도 끊임없이 대두 되고 있다. 이에 따라서 정부와 민간차원에서 관련 법규, 규정 및 가이드라인을 제정하는 등 다양한 노력을 기울여 왔다. 건물에너지 성능측정 및 평가(M&V; Measurement & Verification) 기술은 건물의 에너지효율을 향상시키기 위해서 적용된 에너지절약 요소들(ECMs; Energy Conservation Measures)의 상호작용 및 개선 전과 후의 환경 변화 등을 고려하여 건물의 에너지성능 및 절감효과를 측정하고 평가하여 검증하는 일련의 절차라고 할 수 있다.⁽¹⁾ 건물에너지를 효과적이고 실질적으로 절감하기 위해서는 건물이 완공 후에도 M&V에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 건물의 운영 및 유지보수 비용의 절감과 지속적인 에너지효율 향상을 위한 ECMs 기술에 대한 관심이 증가하고 있다.⁽²⁾ ECMs에 의한 건물의 성능 개선 지표로 에너지 절감량을 결정하는데, 이 과정이 M&V이고 에너지 절감량은 직접 측정할 수 없기 때문에 ECMs 전의 데이터를 기반으로 에너지 사용량을 예측한 베이스라인(Baseline)과 ECMs 후의 에너지 사용량을 측정 및 비교함으로써 절감량을 도출한다. 이 과정에서 베이스라인의 정확도는 절감량 계산에 영향을 미치기 때문에 M&V의 신뢰도 측면에서 매우 중요하다.⁽³⁾ 현재 까지 M&V 적용에 있어서 다양한 일반 건축물에 적용하여 에너지 사용량을 기반으로 한 에너지 효율화 기법들이 적용되고 있다. 그리고 BEMS(Building Energy Management System)를 활용하여 설비관리자가 에너지절감 효과를 검증하고 효율적인 에너지관리를 통한 성능개선을 연계하는 방안들이 지속적으로 추진되고 있다. 4차 산업의 발전과 함께 지속적으로 성장하는 데이터센터는 건물의 특성상 24시간 연중 가동되어 일반건물의 약 50배 이상의 에너지를 사용하는 초고밀도 에너지 다소비 건물에 해당한다.⁽⁴⁾ 또한 최근 신축 데이터센터는 DCIM(Data Center Infrastructure Management) 등이 기본적으로 구현되어 에너지효율화 등을 정략적으로 분석이 가능하기 때문에 M&V 적용에 보다 효과적이다.⁽⁵⁾ 그러나 현재까지는 데이터센터의 특수성 및 건축/기계/전기/IT의 융복합 엔지니어링 으로 접근하기 어려운 영역이기 때문에 M&V를 통한 에너지 효율화 방안이 제한적이었다. 따라서 본 연구 에서는 기존의 일반 건물의 M&V 베이스라인을 데이터센터의 특수성을 고려한 PUE(Power Usage Effectiveness) 기반의 베이스라인 모델의 적용성을 평가하고자 한다. 데이터센터의 M&V 베이스라인 모델은 전기에너지 기반으로 IT전력, 서버냉각, 전력손실 등 3개의 영역을 선정하였다. 각각의 영역은 데이터센터에 M&V 기법을 적용할 때 중심적으로 고려해야 하는 핵심조건을 정의하고, 검증기술을 위한 구체적 기준을 제시함으로써 PUE 기반의 베이스라인 구축에 적합한 모델을 평가하였다.

2. 데이터센터 M&V 기술현황

M&V는 에너지 관리 프로그램에 의한 개별 시설 내에서 발생되는 실제 절감량이 신뢰성을 가질 수 있도록 측정을 사용하는 프로세스이다. 절감량은 Fig.1(a)와 같이, 에너지사용의 유무를 나타내기 때문에 직접적으로 측정할 수 없고 대신에 절감량은 조건의 변동에 대한 적절한 조정을 통하여 프로젝트 실행 전과 후의 측정된 사용량의 비교에 의해 결정하게 된다. M&V 수행을 위한 대표적인 기술지침은 International Measurement and Verification Protocol(IPMVP)⁽⁶⁾ 및 ASHRAE Guideline 14⁽⁷⁾가 널리 알려져 있으며，미국 연방정부의 성과보증 프로젝트를 위한 Federal Energy Management Program(FEMP) 매뉴얼⁽¹⁾은 구체적 M&V 방법 및 절차를 기술하고 있다. 에너지 절감의 잠재성에 대한 검증은 구조적인 접근방법이 요구되고 M&V 활동은 Fig.1(b)의 절차를 따라야 한다. 에너지 베이스라인 결정에는 베이스라인 기간 관련변수 측정 및 운영데이터 수집을 포함한다. 일반 건물에 비해서 데이터센터의 에너지관련 기준들이 미비한 상태이다. 특히, M&V 수행을 위한 데이터센터의 베이스라인이 현재까지는 명확하지 않은 실정이다. 미국의 경우, 캘리포니아주 에너지 법규에서 다루는 프로세스에 컴퓨터실과 데이터센터를 포함시킨 Title 24⁽⁸⁾ energy code가 2014년 채택되었다. Title 24는 컴퓨터실과 데이터 센터의 기계 시스템에 대한 베이스라인을 확립하였다. 법규에 근거한 베이스라인은 기존건물에 대한 분석을 통한 베이스라인보다 분석모델을 생성하는 과정이 크게 간소화되었다. 또한 법규 준수와 관련해 인증된 에너지 시뮬레이션 도구에서는 기본적으로 법적 베이스라인 요구사항의 처리가 가능하다.

Fig. 1 a) Savings or avoided energy consumption and b) M&V procedure.

Fig. 2 Energy flow of a large data center and system configuration(modified from [10]).

기계 시스템과 대조적으로 UPS 유닛, 변압기 및 DC 정류기와 같은 데이터센터 전기 시스템은 Title 24에 포함되지 않았다. 데이터센터의 에너지 평가를 위해서는 전기시스템에 대한 베이스라인이 반드시 필요하기 때문에 미국의 ENERGY STAR®⁽⁹⁾ 요구사항을 채택하여 반영하였다.

3. 데이터센터 에너지 베이스라인 모델 개발

3.1 데이터센터 에너지소비구조

데이터센터의 에너지소비구조⁽¹⁰⁾는 Fig.2와 같이 ①IT장비의 인입전력, ②냉각시스템 및 ③전력분배손실의 3개의 영역으로 구분이 된다. PUE는 식(1)과 같이 데이터센터가 사용하는 전체 전력량과 정보시스템이 사용 하는 전력량의 비율로 일정한 규모의 정보시스템을 기준으로 전기와 공조를 포함한 기반 설비들의 에너지 효율 정도를 의미한다. 데이터센터의 에너지 베이스라인은 IT장비, 냉각시스템, 전력계통을 구성하는 장비의 표준 에너지사용량 데이터를 기반으로 정의가 가능하다.⁽¹¹⁾

(1)

$$ P U E=\frac{\text { Total Facility Energy }}{\text { IT Equipment Energy }}=\frac{① + ② + ③}{①} $$

3.2 냉각시스템 에너지 모델

3.2.1 IT부하 및 Baseline 시스템 유형

데이터센터는 총 냉각부하 850 kW(열원용량 : 250 RT)를 기준으로 구분한다. 이에 따라서 총 IT부하가 850 kW 이상과 이하에 따라서 Baseline 서버냥각 시스템 유형을 각각 직팽식(DX) CRAC(Computer Room Air Conditioning) 유닛과 중앙 냉수식 CRAH(Computer Room Air Handling) 유닛을 구분하여 구성한다.⁽¹²⁾

3.2.2 IT 서버룸 공조시스템 설계 요구사항

공조시스템의 급기(SA)와 환기(RA) 온도차는 ΔT = 10℃ 설계부하를 기준으로 결정한다. 모든 베이스라인 공조시스템은 15℃의 최소 급기온도로 규정한다. 또한 베이스라인 IT 서버룸은 실내온도(containment를 적용한 hot aisle의 온도) 26℃를 유지하도록 설계하고 별도의 습도제어 기능은 제외한다. Title 24 모델링 요구사항인 26℃의 실내온도로 시뮬레이션 한다. 설계온도가 26℃를 초과하는 데이터센터의 경우, 베이스라인 시스템과 제안된 시스템 모두는 설계온도에서 운전하도록 모델링한다. 설계온도가 26℃ 이하인 개․보수 프로젝트는 베이스라인 시스템과 제안된 시스템 모두는 26℃ 온도에서 운전하도록 모델링한다. 이러한 방법은 과도하게 낮은 실내온도로 운전을 계획하여 과장된 에너지 절약뿐만 아니라 베스라인 보다 높은 실내온도 또는 cold aisle 온도에서 운전을 제안하는 등 과장된 에너지절약을 허용하지 않는다.

3.2.3 2차측(공조)시스템 정의

(1) CRAC/H 코일 용량 : CRAH 및 CRAC 유닛 냉각코일은 0.5%의 외기 설계 건구온도 및 상응하는 평균 동시발생 습구온도에서 설계부하의 120%를 제공하도록 용량이 결정된다.

(2) 급기팬 풍량 : 급기풍량은 급기와 환기 간 ΔT = 10℃ 상태에서 설계 냉각부하의 120%를 충족하도록 크기가 결정된다.

(3) 급기팬 효율 : 베이스라인에 공기측 이코노마이저를 적용할 경우, CRAC 유닛은 17.3 W/CMM의 급기팬 효율을 적용하고 공기측 이코노마이저를 반영하지 않을 경우, 13.8 W/CMM의 효율이 요구된다. 모든 CRAH 유닛은 13.8 W/CMM의 급기 팬 효율로 작용된다.

(4) 급기팬 및 모터 배치 : 송풍 시스템은 급기 팬 모터가 기류에 위치한 draw through fan을 반영한다.

(5) 풍량 및 급기팬 성능곡선 : 급기팬 풍량은 식(2)에서 정의된 풍량 대비 팬 전력 성능곡선을 적용한다.

(2)

$$PLR=a+b\times Fan Ratio+c\times Fan Ratio^{2}+d\times Fan Ratio^{3}$$ $$ \begin{aligned} 단, \enspace & PLR : \text {부분부하 조건의 팬 전력 대비 전부하 팬 전력의 비율(최소 10%로 제한)}\\ &FanRatio : \text {부분부하 CMM 및 전부하 CMM의 비율}\\ &a : 0.027827882 \\ &b : 0.026583195\\ &c : -0.0870687 \\ &d : 1.03091975 \end{aligned} $$

(6) 배기(EA)팬 풍량 : 외기를 이용한 공기측 이코노마이저 시스템은 배기팬을 적용한다. 배기 풍량은 가압을 위하여 시스템을 적용한 서버룸의 0.015 CMM/m2 미만의 급기풍량과 동일하게 풍량을 결정한다. 배기팬 설계 총 정압은 설계풍량이 283 CMM 미만인 배기팬의 경우, 190 Pa이고, 설계풍량이 283 CMM 이상인 팬의 경우 250 Pa을 적용한다. 배기팬 효율은 설계풍량이 283 CMM 미만인 경우 40%이고, 설계풍량이 283 CMM 이상인 경우 50%로 한다. 배기팬 모터 효율은 팬의 설계 축동력을 초과하는 최소 기준 모터 크기에 상응하는 모터 효율에 기초해 지정된다. 팬 축동력은 위에서 명시한 설계 풍량, 정압 및 효율을 통해 식(3)과 같이 계산된다.

(3)

$$BPH =\dfrac{CMM\times SP}{180\times eff_{fan}}$$ $$ \begin{aligned} 단, \enspace &BPH : 팬의 축동력(kW) \\ &SP : 설계 총 정압(Pa)\\ &CMM : 설계 배기팬 풍량(CMM) \\ &eff_{fan} : 팬 효율(%) \end{aligned} $$

(7) 팬 속도 제어 : 설계부하가 5 RT 미만인 서버룸을 냉각하는 CRAC 유닛은 정풍량 급기팬을 적용한다. 설계 부하가 5 RT 이상 되는 CRAC 유닛과 모든 CRAH 유닛은 변풍량 급기팬을 적용하고 변풍량 팬의 부분부하 성능은 식(2)의 성능곡선을 참조한다.

Table 1. Baseline chiller quantity and type

Sizing load

Number and type of chiller(s)

≤ 300 RT

300~600 RT

600 RT ≤

1 water-cooled screw chiller

2 water-cooled screw chillers, sized equally

A minimum of two water-cooled centrifugal chillers, sized to keep the unit size below 800 RT

Table 2. Baseline chiller efficiency

Chiller type

Size classification

Efficiency requirements

Water cooled, electrically

operated positive displacement

(Screw/Scroll)

≤ 75 RT

75~150 RT

150~300 RT

300 RT ≤

≤ 0.800 kW/RT

≤ 0.790 kW/RT

≤ 0.718 kW/RT

≤ 0.639 kW/RT

≤ 0.600 IPLV

≤ 0.586 IPLV

≤ 0.540 IPLV

≤ 0.490 IPLV

Water cooled, centrifugal

(Turbo)

≤ 150 RT

150~300 RT

300~600 0RT

600 RT ≤

≤ 0.639 kW/RT

≤ 0.600 kW/RT

≤ 0.590 kW/RT

≤ 0.450 IPLV

≤ 0.400 IPLV

(8) 급기온도 및 풍량제어 : 정풍량 CRAC 유닛은 IT부하를 충족하기 위하여 최소 15~26℃ 사이에서 급기 온도를 조절한다. 변풍량 CRAC 유닛은 100% 냉방부하의 설계풍량 100%에서 50% 냉방부하의 설계 풍량의 최소 50%까지 선형적으로 풍량을 재설정한다. 급기온도는 최소 15℃(냉방부하 50%)에서 26℃ (냉방부하 0%)까지 재설정한다. 모든 CRAH 유닛은 변풍량 시스템을 적용하고 변풍량 CRAC 유닛과 조건은 동일하다.

(9) 이코노마이저 제어 : 모든 CRAH 유닛은 건구온도제어 이코노마이저를 적용한다. CRAC 유닛은 용량이 16 kW 이상이면 건구온도제어 이코노마이저를 적용한다.

(10) 배기팬 제어 : 배기팬은 냉각에 외기를 활용이 제안된 설계에 기초하여 분석한 정상적 건물 가압에 필요한 풍량을 초과하여 운전하게 된다. 배기풍량은 외기(OA)풍량에서 가압풍량의 차와 같고 배기팬 전력은 식(3)에서 풍량에 따라 적용한다.

3.2.4 1차측(열원)시스템 정의

① 직팽식(DX) 시스템

(1) 용량 선정 : 각 개별 IT서버룸에 유닛이 하나씩 사용되도록 CRAC 유닛의 용량을 선정한다. 개별 CRAC는 각각 제시된 코일 및 풍량 요구사항에 따라 용량이 결정된다.

(2) 효율 : 냉방부하가 20 RT 이상인 서버룸의 경우 CRAC 유닛의 효율은 AHRI 340/360 시험조건⁽¹³⁾에서 9.8 EER이다. 부하가 20 RT 미만인 서버룸의 경우 CRAC 유닛의 효율은 IT부하의 50%에 맞게 용량을 선정한 공냉식 패키지형 HVAC 유닛은 Title 24 효율에 상응해야한다(Title 24⁽⁸⁾ Table 100.2-A기준).

② 중앙 냉수식 시스템

(1) 냉동기

(1-1) 형식 및 대수 : 열원은 설계 냉방부하의 115%를 충족하도록 용량을 결정한다. 베이스라인 냉동기는 전기식을 사용하는 것을 원직으로 하고, 냉동기 설치 대수와 형식은 Table 1에 근거하여 선정한다.

(1-2) 효율 : 냉동기 효율은 Table 2(Title 24 Table 110.2-D 기준)와 같이, 스크류 냉동기는 설계용량의 15% 하향 조정할 수 있고 원심식 냉동기는 설계의 10% 용량을 하향 조정 가능하다. 베이스라인 냉동기 용량과 효율은 IT부하, 입구 냉각수 온도 및 출구 냉수 온도에 따라 변화한다. 적용 가능한 성능곡선은 냉동기 냉각능력 및 전기식 냉동기 냉각효율이다.

(2) 냉각탑

베이스라인 냉각탑은 가변 축류팬 개방형 냉각탑이다. 1대의 단일 셀, 단일 팬 냉각탑은 각 베이스라인 냉동기와 1:1 연결된다. 각 냉각탑은 설계 습구온도에서 설계 냉각부하를 충족하도록 용량을 결정하고 다음의 제약조건이 적용된다.

(2-1) 냉각수(냉각탑 토출) 온도 : 29.4℃ 또는 설계 습구온도의 10℃ 이상 중 낮은 온도를 선정한다.

(2-2) 냉각탑 레인지(Range) : 10℃

(2-3) 냉각탑의 팬 : 냉각수 유량 230 LPM 기준 0.75 kW에서 용량이 결정된다.

(3) 냉수 순환펌프

(3-1) 시스템 형식 : 베이스라인 냉수 순환펌프는 변유량 1차 펌프 시스템이다. 냉수 유량은 설계 유량의 최소 30%로 감소할 수 있다.

(3-2) 펌프대수 : 각 베이스라인 냉동기에 냉수 순환펌프가 1대 적용된다.

(3-3) 설계유량 : 증발기를 통과한 ΔT=10℃에 상응하여 냉동기 용량의 4.5 LPM/RT를 공급하도록 펌프의 유량을 결정한다.

(3-4) 설계양정 : 냉수 순환펌프는 12 mAq+9 mmAq/RT이며, 상한은 30.5 mAq이다.

(3-5) 펌프효율 : 냉수 순환펌프는 일반적으로 70% 효율을 적용한다.

(3-6) 설계 모터용량 및 효율 : 펌프 모터는 설계 BHP를 구동할 수 있는 최소 표준 용량을 기준으로 선정 한다. BHP는 식(4)과 같다.

(4)

$$BPH =\dfrac{Head\times LPM}{6125\times eff_{pump}}$$ $$ \begin{aligned} 단, \enspace &BPH : 펌프의 축동력(kW) \\ &Head : 설계 총 양정(mAq)\\ &LPM : 설계 유량(LPM) \\ &eff_{pump} : 펌프의 효율 \end{aligned} $$

(4) 냉각수 순환펌프

(4-1) 시스템 형식 : 베이스라인 냉각수 순환펌프는 정유량 방식이다.

(4-2) 펌프대수 : 각 베이스라인 냉동기에 냉각수 순환펌프가 1대 적용된다.

(4-3) 설계유량 : 응축기를 통과한 ΔT=7℃에 상응하여 냉동기 용량의 7.6 LPM/RT을 공급하도록 펌프의 유량을 결정한다.

(4-4) 설계양정 : 냉각수 순환펌프의 양정은 14 mAq와 같다.

(4-5) 설계 펌프효율 : 냉각수 순환펌프는 일반적으로 70% 효율을 적용한다.

(4-6) 설계 모터용량 및 효율 : 펌프 모터는 설계 BHP를 구동할 수 있는 최소 표준 용량을 기준으로 선정하고 BHP는 식(4)에 의해 계산한다.

(5) 열원 제어

(5-1) 냉수공급온도(CHWST) 설정 : 베이스라인 냉수공급온도는 6.7℃이고 냉방수요에 따라서 6.7℃에서 최대 12.2℃까지 변경할 수 있다.

(5-2) 냉수 차압 설정 : 베이스라인 냉수공급 시스템은 냉방수요에 따라서 차압을 재설정한다. 차압설정의 영향은 식(5)에 제시된 유량 대비 펌프 전력 관계식을 고려한다.

(5)

$$PLR=a+b\times Flow Ratio+c\times Flow Ratio^{2}+d\times Flow Ratio^{3}$$ $$ \begin{aligned} 단,\enspace & PLR : \text{부분부하 조건의 펌프 전력 대 전부하 펌프 전력의 비}\\ &FanRatio : \text{부분부하 LPM 및 전부하 LPM의 비}\\ &a : 0.0 \\ &b : 0.0205\\ &c : 0.4101 \\ &d : 0.5753 \end{aligned} $$

(5-3) 냉각수공급온도(CWST) 설정값 제어 : 냉각수공급온도 설정값은 현장의 설계 습구온도로 고정된다. 냉각탑 팬은 가변속 팬제어를 사용해 설정값으로 냉각수공급온도를 유지한다.

3.3 전력공급/분배 시스템 에너지 모델

일반적으로 효율적인 전기설비는 데이터센터에서 사용하는 효율적인 기계설비 만큼 높은 에너지절감 가능성을 갖고 있다. 따라서 데이터센터에서 사용하는 가장 중요한 3가지 전기 시스템은 다음과 같다.

3.3.1 UPS

UPS에 대한 미국의 ENERGY STAR® 요구사항에 정의된 표준은 ENERGY STAR®에서 제시하는 식(6)에 따라 정격효율의 최대값을 정의한다.

(6)

$$EFF_{avg}=t_{25\%}\times EFF_{25\%}+t_{50\%}\times EFF_{50\%}+t_{75\%}\times EFF_{75\%}+t_{100\%}\times EFF_{100\%}$$ $$ \begin{aligned} 단, \enspace &EFF_{avg} : \text{00% 부하에서의 UPS효율}\\ &t_{00\%} : \text{00% 부하에서 소비한 시간의 비율} \end{aligned} $$

평균효율 최대값은 UPS 종류, UPS 크기 및 통신능력에 따라 차이를 보이고 UPS의 종류는 VFD(Voltage and Frequency Dependent), VI(Voltage Independent), VFI(Voltage and Frequency Independent)의 3가지 분류로 구분한다. UPS의 각 구분에 대한 베이스라인 효율은 Table 3과 같다. 평균 효율을 정의하기 위해 사용한 각 부하조건 에서의 가동시간비율은 UPS에 따라 Table 4와 같이 차이를 보인다. 베이스라인 UPS 선정은 식(7)과 같이, 750 kVA의 최대 UPS 용량을 기준으로 안전율 1.2로 설계부하를 충족하는 데 필요한 UPS의 수량을 결정한다. 제안된 UPS의 용량을 결정하기 위해 활용한 것과 동일한 역률을 사용한다. 보호부하(안전율 포함)가 750 kVA를 초과하지 않는 시설의 경우 UPS는 보호부하가 100 kVA를 초과할 경우 가장 가까운 50 kVA 증분으로 그리고 보호부하가 100 kVA 미만일 경우 가장 가까운 10 kVA 증분으로 반올림한 보호부하와 동일하게 크기가 결정한다.

(7)

$$UPS_{req}=ROUDUP\left(\dfrac{k W_{design}\times 1.2}{PF\times 750k VA}\right)$$ $$ \begin{aligned} 단, \enspace &kW_{design} : \text{데이터센터 설계부하(kW)}\\ &PF : \text{설계 역율} \end{aligned} $$

설치된 UPS의 수량을 시설 이중화 요구사항에 따라 조정한다. 예를 들어, 2N 시설에서 베이스라인 UPS 수량은 2×UPSreq이 된다. 모든 베이스라인 유닛은 동일하게 크기가 결정되며 동시에 운전한다. 이중화 유닛을 포함한 모든 유닛은 동일한 부하를 제공한다.

Table 3. The baseline efficiency for each category of UPS unit

Rated output power (W)

VFD

VFI

1,500 < P ≤ 10,000 irrespective of communication capabilities

P > 10,000 without communication capabilities

P > 10,000 with communication capabilities

0.970

0.960

0.967

0.950

0.940

0.0099×ln(p)+0.815

0.0099×ln(p)+0.805

0.0099×ln(p)+0.795

Table 4. The runtime fraction of UPS at each load condition

Rated output power(W)

25% Load

50% Load

75% Load

100% Load

1,500 < P ≤ 10,000

P > 10,000

0.0

0.25

0.3

0.50

0.4

0.25

0.3

0.00

Table 5. Transformer efficiency baseline (all voltages)

3.3.2 변압기

U.S. DOE⁽¹⁴⁾는 저전압/중전압 건식 변압기 및 유입식 변압기에 대한 고효율 표준을 제시하였다. 베이스라인 변압기 용량이 Table 5에 제시된 값에 포함되는 경우, 베이스라인 효율은 선형 보간법으로 분석된다. 표에 명시된 것보다 작거나 큰 변압기는 에너지절감에 적합하지 않다. 저전압 분전반(PDU)은 이러한 분류에 포함 되지 않는다. 제조가 보유한 용량의 유틸리티 계량기 상의 변압기만 에너지절감에 적합하다.

4. Case Study; 구역단위 PUE 에너지 효율평가

기축대상 운영 중 데이터센터 에너지 효율분석을 한계가 있다. 이것은 구역단위로 계속적으로 IT장비의 구성이 변경되기 때문에 중앙으로 전체 연계된 non-IT 시스템에서 변경된 부분에 대한 효율을 평가하는 것은 불가능하고 의미도 없다. 따라서 구역단위로 해당 IT부하에 대응 가능한 베이스라인 시스템을 선정하는 것이 중요하다. 변경되는 구역의 에너지효율화를 달성하기 위해 수단으로 구역단위의 IT전력, non-IT 부문의 에너지 사용량 도출(구역단위 PUE산출 방법)하기 위한 중앙공급 공조에너지 기여도 산출 energy flow chart 구현 및 단기/장기 성능 변수 측정방법 등 통계적 기법을 활용한 연간 에너지효율 평가방법을 제시하고 에너지 절약적 IT운영환경 개선방안 도출이 가능하다.

4.1 대상 데이터센터 개요 및 IT전력 모니터링 결과

대규모 데이터센터를 기준으로 에너지 베이스라인 시스템 산정을 위해 대전광역시 소재의 S사 데이터센터를 선정하여 진행하였다. 전용 IT서버룸으로 구성되어 있으며, 룸 단위 공조시스템이 적용되어 운영 중이다. IT장비 소비전력 측정은 HAC(hot aisle containment)시스템으로 구성된 10층의 IT서버룸 일부구역으로 한정 하였다. Fig.3은 실증대상 데이터센터와 서버룸의 IT환경 측정구역을 보여주고 있다. IT서버룸은 raised floor가 적용된 바닥공조로 CRAH 유닛에서 실내로 취출하는 가장 보편적인 공조방식으로 구성되어 있다.

HAC 시스템이 적용된 10층 IT서버룸의 대상 열(row)구역은 총 20개의 랙 서버로 구성되어 있고 각 서버에 인입되는 전력은 Table 6과 같고 총 IT전력은 평균 52.8 kW로 거의 일정하게 유지되었다. 모니터링을 위한 측정 방법은 Fig.4와 같이, 센서 구축 방법 등을 보여주고 있다. IT장비로 인입되는 2개의 전력라인을 전력계를 통하여 모니터링을 할 수 있도록 시스템을 구축하였고, IT장비 소비전력은 20개의 랙 장비를 대상으로 총 40개 전력 인입을 1분 간격으로 1개월(2019. 09. 18.~10. 16) 연속측정 하였다.

Fig. 3 Reference IT server room with hot aisle containment system of the selected data center.

Fig. 4 Power monitoring components that enable to monitor power usage at IT equipment.

Table 6. IT input power of 20 racks from Sep 18 to Oct 16, 2019 [kW]

4.2 데이터센터 에너지 베이스라인 설정

데이터센터의 에너지절감량은 ECMs 적용 전․후 에너지 사용량 비교에 의해 결정되기 때문에 적용 전 또는 베이스라인 조건의 특성이 매우 중요하다. 베이스라인 식별은 시스템 성능파악, 에너지소비에 영향을 미치는 요소의 운영 그리고 측정을 통한 값을 결정하는 단계로 구성된다. 베이스라인 조건은 시설 및 시스템에 대한 물리, 운영 및 에너지 사용 데이터를 포함하고 있다. 베이스라인 조건은 일반적으로 조사, 검사 및 현장 및 단기 계측활동을 통하여 결정되어질 수 있다. 그러나 실질적으로 운영 중 또는 구역별로 ECMs 적용성 평가는 한계가 있다. 따라서 IT부하에 영향으로 구역단위 에너지절감 효과를 판단하기 위해 표준에서 정하는 최소 기준의 에너지 베이스라인을 기준으로 평가하는 것이 효율적이다.

4.2.1 Non-IT 부문 에너지 베이스라인

Non-IT 부문의 에너지 소비량은 적정한 IT장비의 운영환경을 유지하는데 필요한 에너지이다. 여기에는 냉각시스템과 UPS, 전력분배시스템이 해당된다. IT장비 입력전력을 측정한 데이터를 기반으로 앞에서 정의한 non-IT 부문의 구성장비의 에너지 사용량을 산출할 수 있다. 1개월간의 1분 단위 데이터를 시간단위의 에너지 사용량으로 조정하고 IT 서버룸 냉각부하, CRAH 유닛, 냉동기, 냉각탑과 순환펌프의 냉각시스템 에너지와 UPS, 변압기 전력손실량을 순차적으로 계산하여 1개월간 HAC시스템 1개의 구역의 에너지 베이스라인을 산출하였다. Fig.5는 non-IT 시스템의 구성장비 에너지 베이스라인을 보여준다. IT 부문 평균 전력인 51.05 kW를 기준으로 69.76 kW의 CRAH 유닛 코일용량이 산출되고 약 400 CMM에 해당하는 송풍기 전력은 5.93 kW로 계산된다. 냉동기는 구역단위로 산출되는 IT 부하는 작지만 중앙 열원시스템으로 압축식 터보냉동기 1,000 usRT 이상으로 가정하고 효율과 전력량을 17.80 kW로 도출하였다. 열원시스템에 종속되는 냉수순환펌프는 30.5 mAq 양정의 유량 103 LPM, 냉각수 순환펌프는 양정 14.0 mAq의 173 LPM 유량에 해당하는 전력을 각각 0.86 kW와 0.67 kW를 적용하였다. 마지막으로 냉각탑 송풍기의 구동전력인 0.68 kW를 반영하여 냉각시스템의 필요 전력량을 산출 하였다. 다시 전력분배효율을 적용하여 UPS손실 전력량 2.20 kW, 변압기의 총 전령손실 분인 4.15 kW를 합산 하여 non-IT 시스템 에너지 베이스라인을 산출하였다.

Fig. 5 Baseline system of a reference IT server room in the selected data center(modified from[10]).

Table 7. Classification of subcomponents within IT and non-IT system energy consumption.

4.2.2 PUE 베이스라인

데이터센터가 사용하는 전력의 효율성 지표 PUE를 산정하기 위해 1개월간의 소비전력의 비율을 지수화 하였다. Table 7은 분석 대상 데이터센터의 구역단위 PUE를 산출한 것으로, 데이터센터 전체의 시스템 중 해당 구역의 IT부하를 기준으로 PUE = 1.62 베이스라인을 도출하였다.

5. 결 론

전용 데이터센터는 다수의 IT서버룸으로 구성되어 있고, 각각의 서버룸 내 IT장비의 재구성이 빈번하여 에너지 사용량은 그 패턴이 매우 불규칙 하고 변동성이 크기 때문에 기존의 일반 건물에서 사용하는 단순 에너지 베이스라인으로는 이를 평가하기 어렵다. 본 연구는 데이터센터의 에너지사용 특수성을 고려한 M&V 에너지 베이스라인 개발을 목표로, 에너지 효율지표인 PUE에 기반을 둔 구역단위 non-IT 시스템 에너지 모델을 도출하는 방법론과 기준을 제시하였다.

(1) 데이터센터 에너지효율지표 PUE 관점에서 에너지 베이스라인의 명확한 기준이 M&V를 적용하고 검증 하는데 한계가 있다. M&V 수행을 위한 베이스라인 시스템 모델 선정은 미국의 Title 24 energy code 및 ENERGY STAR®(에서 규명하는 기준을 통합하여 제안하였다.

(2) 데이터센터 에너지 베이스라인 도출 방법론은 IT 계통의 ①IT부하 계획안(신축) 또는 모니터링(기축)을 기본 전제로 순차적으로 ②냉각시스템 기본구성 시스템 에너지 기여도 도출과 ③해당 구역의 전력손실 할당분을 포함한 non-IT부문을 적용기준에 따라서 예측 가능하다.

(3) IT에너지 사용량에 종속하여 Non-IT 부분의 기본 시스템 모델은 CRAC/H, 냉동기, 냉각탑, 순환펌프 전력 사용량과 UPS, 변압기의 손실을 기준식을 사용하여 도출 가능하다.

(4) PUE기반 에너지 베이스라인 도출 방법론을 사용하여 현재 운영 중인 대규모 데이터센터의 IT서버룸 구역 단위 non-IT 기준 모델과 베이스라인 PUE 도출하였고 이를 기반으로 향후 에너지 절약기법 ECMs의 적용성 평가가 가능하게 되었다.

국내 데이터센터의 수준은 양적으로 질적으로 세계적인 수준이다. 그러나 에너지절감의 필요성 및 수요에 비해서 국내의 M&V 성능기준 및 절차가 명확하게 규정되지 않아 국제기준의 변화에 다소 뒤쳐져 있었다. 따라서 현재까지 명확한 기준이 미비한 데이터센터 에너지 베이스라인을 구체화함으로써 M&V 평가기준 확립을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

후 기

본 논문은 2019년도 한밭대학교 신임교수연구비의 지원을 받았음.

References

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Cho J., Kim Y., 2015, Improving energy efficiency of dedicated cooling system and its contribution towards meeting an energy-optimized data center, Applied Energy, Vol. 165, pp. 967-982

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Efficiency Valuation Organization , 2018, IPMVP Generally Accepted M&V Principles, International Performance Measurement and Verification Protocol

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ENERGY STAR Program Requirements for Uninterruptible Power Supplies(UPSs) Eligibility Criteria (Rev. Jul-2012)

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KJACRKorean Journal of
Air-Conditioning and Refrigeration Engineering

Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering

ISO Journal TitleKorean J. Air-Cond. Refrig. Eng.

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Development of Row-based Energy Evaluation Methodology for Legacy Data Centers and M&V Baseline Models based on PUE

Abstract

Key words

1. 연구배경 및 목적

2. 데이터센터 M&V 기술현황

Fig. 1 a) Savings or avoided energy consumption and b) M&V procedure.

Fig. 2 Energy flow of a large data center and system configuration(modified from [10]).

3. 데이터센터 에너지 베이스라인 모델 개발

3.1 데이터센터 에너지소비구조

(1)

3.2 냉각시스템 에너지 모델

(2)

(3)

(4)

(5)

3.3 전력공급/분배 시스템 에너지 모델

(6)

(7)

4. Case Study; 구역단위 PUE 에너지 효율평가

4.1 대상 데이터센터 개요 및 IT전력 모니터링 결과

Fig. 3 Reference IT server room with hot aisle containment system of the selected data center.

Fig. 4 Power monitoring components that enable to monitor power usage at IT equipment.

4.2 데이터센터 에너지 베이스라인 설정

Fig. 5 Baseline system of a reference IT server room in the selected data center(modified from[10]).

5. 결 론

후 기

References

Article Information (continued)

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1. 연구배경 및 목적

2. 데이터센터 M&V 기술현황

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Fig. 2 Energy flow of a large data center and system configuration(modified from [10]).

3. 데이터센터 에너지 베이스라인 모델 개발

3.1 데이터센터 에너지소비구조

(1)

3.2 냉각시스템 에너지 모델

(2)

(3)

(4)

(5)

3.3 전력공급/분배 시스템 에너지 모델

(6)

(7)

4. Case Study; 구역단위 PUE 에너지 효율평가

4.1 대상 데이터센터 개요 및 IT전력 모니터링 결과

Fig. 3 Reference IT server room with hot aisle containment system of the selected data center.

Fig. 4 Power monitoring components that enable to monitor power usage at IT equipment.

4.2 데이터센터 에너지 베이스라인 설정

Fig. 5 Baseline system of a reference IT server room in the selected data center(modified from[10]).

5. 결 론

후 기

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