安徽新能源数据中心怎么调

① 怎么申请新能源汽车补贴

新能源汽车的补助怎么申请流程
只有进入《新能源汽车推广应用推荐车型目录》中的车型才能获得国家补贴。申报目录的车型应符合《关于调整新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知》、《关于进一步做好新能源汽车推广应用监管工作的通知》和《关于2016-2020年新能源汽车推广应用财政支持政策的通知》等相关文件的技术要求。自2017年以来共发布了15批，截至4月24日，中机中心发布关于确认《新能源汽车推广应用推荐车型目录》车型的通知，有1758款新能源车型符合2018补贴政策技术要求。
除私人购买的新能源乘用车、作业类专用车、党政机关公务用车、民航机场车辆外的新能源车辆申请补贴，累计行驶里程需达到2万公里。行驶里程尚不达标的新能源汽车，应在达标后申请补贴，补贴标准和技术要求按照获得行驶证年度执行。
申请补助的车辆须安装车载终端等远程监控设备。并且按照国家有关要求，上传运行数据至监管平台。
最新补贴要求将3万公里修改为2万公里，适当地缓解了企业的现金流压力，但对于旅游、团体租赁等市场而言，达到这2万公里需要至少1年以上的时间，企业的压力依然存在。为缓解压力，政策提出车辆销售上牌后将按申请拨付一部分补贴资金，达到运营里程要求后全部拨付，补贴标准和技术要求按照车辆获得行驶证年度执行。
具有里程限制的车辆满足要求后，即可申请补贴。生产企业需提交财政补贴资金申请表、企业营业执照复印件、车辆购销合同、购销发票等凭证复印件、车辆目录批次及技术参数、车辆用途及车辆运营相关资质证明、车辆运行情况表等信息至地方部门。(具体材料根据地方不同存在差异，请以地方发布的政策为准)
企业注册所在地新能源汽车推广牵头部门会同其他有关部门对企业所上报材料审查核实并公示无异后，逐级报省级新能源汽车推广牵头部门，同时抄送其他有关部门。
省级新能源汽车推广牵头部门会同其他相关部门，经财务审查、资料审核和重点抽查后整理汇总，将材料报送至工业和信息化部、财政部，并抄送同级其他部门。
工业和信息化部会同有关部门组织对各地资金申请报告进行审核，并对企业实际推广情况进行重点核查，形成核查报告。
根据工信部发布的2016年度新能源汽车推广应用补助资金初步审核情况，审核中不符合车型主要涉及以下常见问题：
1、车型未进入推荐目录
不在推荐目录内，共涉及8款产品。
2、产品参数与产品公告不一致
主要体现在电池及电机参数与公告不一致，共涉及28款产品。
3、不满足3万公里要求
累计行驶里程不满3万公里，共涉及14款车型。
4、续航能力不达标
纯电动乘用车充电一次能够行驶的里程不符合国家补贴的要求，共涉及1款车型。
申请单位所报材料审核通过后，工信委将审核结果及拟补助金额等信息在门户网站公示5个工作日，并将公示无异议的补助意见分别函告市、区财政局，市、区财政局据此拨付地方补助资金。
补贴发放过程漫长，部分车型从销售出厂到补贴发放可能要等待一年甚至两年时间，慧眼建议各大企业，在补贴申报过程中步步为营，确保一次成功。

② 新能源补贴怎么领取

购车时就会有补贴。一般在购置新能源电动车时只需要支付扣除双重补贴之后的价格，在办理完完税证明后，车主需把发票原件、行驶证、机动车登记证书、完税证明这四份文件，拍好照片发给4S店即可领取补
新能源汽车补贴标准是为贯彻落实国务院关于培育战略性新兴产业和加强节能减排工作的部署和要求，中央财政安排专项资金，支持开展私人购买新能源汽车补贴试点。
中央财政对试点城市私人购买、登记注册和使用的新能源汽车给予一次性补助，对动力电池、充电站等基础设施的标准化建设给予适当补助，并安排一定工作经费，用于目录审查、检查检测等工作。
私人购买和使用新能源汽车包括私人直接购买、整车租赁和电池租赁三种形式。
(一)直接购买：中央财政对汽车生产企业给予补助，汽车生产企业按扣除补助后的价格将新能源汽车销售给私人用户。
(二)整车租赁：中央财政对汽车生产企业给予补助，汽车生产企业按扣除补助后的价格将新能源汽车销售给租赁企业。
(三)电池租赁：中央财政对电池租赁企业给予补助，电池租赁企业按扣除补助后的价格向私人用户出租新能源汽车电池，并提供电池维护、保养、更换等服务。
贴。但新补贴标准将进一步降低，2020年后新能源汽车补贴就将逐步取消。

③ 从运维中心岗位出发,谈谈在新能源行业发展的过程中运维中心的重要性

“十四五”期间，产业结构和能源结构调整优化取得明显进展，重点行业能源利用效率大幅提升，煤炭消费增长得到严格控制，新型电力系统加快构建，绿色低碳技术研发和推广应用取得新进展，绿色生产生活方式得到普遍推行，有利于绿色低碳循环发展的政策体系进一步完善。到2025年，非化石能源消费比重达到20%左右，单位国内生产总值能源消耗比2020年下降13.5%，单位国内生产总值二氧化碳排放比2020年下降18%，为实现碳达峰奠定坚实基础。

“十五五”期间，产业结构调整取得重大进展，清洁低碳安全高效的能源体系初步建立，重点领域低碳发展模式基本形成，重点耗能行业能源利用效率达到国际先进水平，非化石能源消费比重进一步提高，煤炭消费逐步减少，绿色低碳技术取得关键突破，绿色生活方式成为公众自觉选择，绿色低碳循环发展政策体系基本健全。到2030年，非化石能源消费比重达到25%左右，单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降65%以上，顺利实现2030年前碳达峰目标。

全面推进风电、太阳能发电大规模开发和高质量发展，坚持集中式与分布式并举，加快建设风电和光伏发电基地。加快智能光伏产业创新升级和特色应用，创新“光伏+”模式，推进光伏发电多元布局。坚持陆海并重，推动风电协调快速发展，完善海上风电产业链，鼓励建设海上风电基地。积极发展太阳能光热发电，推动建立光热发电与光伏发电、风电互补调节的风光热综合可再生能源发电基地。因地制宜发展生物质发电、生物质能清洁供暖和生物天然气。探索深化地热能以及波浪能、潮流能、温差能等海洋新能源开发利用。进一步完善可再生能源电力消纳保障机制。到2030年，风电、太阳能发电总装机容量达到12亿千瓦以上。

④ 新能源汽车十大共识是什么

一、“共识”指出，全球新能源乘用车市场渗透率突破全面市场化拐点，各方将以用户需求为中心，加快开发包括纯电动、插电式混合动力（含增程）、燃料电池等多元化汽车产品，营造良好的政策及应用环境，持续扩大新能源汽车应用规模。
二、“共识”强调，商用车是全球汽车产业碳减排的重点与难点，各方将进一步加强氢能燃料电池、纯电动、零碳燃料等关键技术研究与产品开发，积极探索低碳零碳商用车市场化推广路径，持续加速商用车电动化进程，推进产业绿色低碳转型。
三、“共识”呼吁，各方要加强电池、芯片等产业链关键环节的科技创新与全球合作，不断优化供应链的资源配置，加强循环利用体系建设，努力构建合作共赢的全球汽车产业链供应链新生态。
四、“共识”提出，各方将加强各国汽车产业碳管理体系的协同，共同研究包括动力电池在内的碳足迹评价方法，推动碳排放数据的互通、互认与互享。
五、“共识”指出，各方将积极推进跨部门、跨行业的大联合、大协同，加快推动新能源汽车与能源、交通、信息通信等领域的深度融合，努力构建安全、高效、低碳、智能、愉悦的新出行生态。

六、“共识”认为，人才是支撑产业变革的根本，各方将以产业需求为导向，积极探索新型汽车人才的培养模式，广泛开展科普宣传，吸引更多人才投身汽车产业，为产业创新发展持续注入新动力。
七、“共识”倡议，共同发起成立世界新能源汽车大会国际科技合作组织，汇集全球优势资源，进一步凝聚发展共识，深入推进交流合作，共享机遇、共应挑战，共创绿色低碳发展新格局。
八、“共识”准确把握产业发展新趋势，广泛凝聚与会各方观点与智慧，为加快推进碳中和愿景目标下的汽车产业全面电动化转型、深化全球合作进一步明晰了方向路径，将为新能源汽车科技创新和产业发展提供新的重要指引。

九、“共识”提出，要坚定推进汽车产业全面电动化转型，并加速推进商用车绿色低碳发展。目前，全球新能源乘用车市场渗透率突破全面市场化拐点，各方将以用户需求为中心，加快开发包括纯电动、插电式混合动力、燃料电池等多元化汽车产品，营造良好的政策及应用环境，持续扩大新能源汽车应用规模。
十、“共识”还提出，应当充分发挥汽车与智慧能源、智能交通、智慧城市深度融合的协同效益。为此，与会各方将积极推进跨部门、跨行业的大联合、大协同，加快推动新能源汽车与能源、交通、信息通信等领域的深度融合，努力构建安全、高效、低碳、智能、愉悦的新出行生态。

⑤ 节能风电后期怎样操作节能风电后续走势分析节能风电股分红历史数据

新能源，是中国处于全球第一梯队甚至有能力卡别国脖子的优质赛道，这个行业及相关企业在2021年的表现是不俗的。但是随着未来全球偏向于新能源，这只算是一个新的开端。节能风电是将工作中心放在风电领域的一家优质公司，发展前景如何呢，一起来聊一聊吧。

在开始分析节能风电，我先把这份整理好的风电行业龙头股名单与大家分享一下，点击后可以直接领取：宝藏资料：风电行业龙头股一览表

一、从公司角度看

公司介绍：公司的主营业务比较清晰和专一，集中在新能源领域，主营风电项目开发、建设及运营。该公司生产的绿色电力，正在源源不断地输入电网，满足经济社会及国民用电需求。在规模上拥有41家全资/控股子公司及2家参股公司，建成/在建项目装机规模547.97万千瓦，已发展成为张北坝上地区、甘肃河西走廊地区最大的风电开发商之一，为我国风电领域也做出了巨大贡献。

亮点一：建设运营维护优势，只专注风电领域

节能风电自从成立过后，一直致力于风力发电的项目开发、建设以及运营，公司所有经营性资产和收益都和风力发电息息相关。除此以外，还始终坚守"有效益的规模和有规模的效益"这个原则，经过专业化的经营和管理保证每一个项目都有获利的能力。

亮点二：中国风电行业的先行者和革新者

公司在风电行业有着积累多年的生产经验、技术优势以及在风电行业的优秀管理团队，在创立初期就站在行业前沿了，行业都以它为方向标发展，同时为把握住市场的机遇和完成快速发展打下坚实的基础。

因为篇幅有限，想了解更多关于节能风电的深度报告和风险提示，我都分享在这篇研报当中，点击即可获取：【深度研报】节能风电点评，建议收藏！

二、从行业角度来看

风电是一项非常被看好的可再生能源技术，具有资源丰富、产业基础好、经济竞争力较强、环境影响微小等闪光点，极有可能成为未来支撑中国经济发展的能源技术之一。根据GWEC的相关预测，到2019年，全球累计装机容量会出现约666.1GW的数字规模。近年来，我国风电行业不断从高速、粗放的发展阶段中走出来，目前已经进入了行业结构优化调整期。随着现在的市场调控和整合进程的加快，国内风电场、寡头竞争形势差不多有了轮廓，这将促使整个行业整合的速度更加快速。目前情况下行业集中度仍旧相当低，依然存在较大的发展空间。

总结来说，我认为节能风电身为专注风电领域的佼佼者，在行业整合阶段迎来高速发展的概率是很高的。不过文章有一些滞后，还想更加深入了解有关节能风电未来行情的话，直接点击链接，立刻会有专业的投顾帮你诊股，看下节能风电现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测节能风电还有机会吗？

应答时间：2021-10-23，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

⑥ 什么是数据中心

当前，作为经济发展中创新最活跃、增长速度最快、影响最广泛的产业领域，数字经济正引领新一轮经济周期发展。各地区正加速发展数字经济，以期实现以数字技术为基础的新产业、新业态、新模式升级演进，推动经济持续平稳发展。

这一过程中，担负着数据存储、处理等功能的数据中心可谓起着基石作用，是发展数字经济的重要前提和基础。但数据中心存在着高耗能、高碳排放的问题，在“双碳”目标下，如何对数据中心进行合理布局和规划，以在扩大数据中心产业的同时推动数据中心节能低碳成为相关各方必须进行的思考，且需要不断进行完善。所以，2022年数据中心产业发展将呈现三大新趋势：清洁能源使用比例持续提升；高算力支撑将成为数据中心发展重要目；为数字化转型赋能。

资产管理可视化

传统资产管理形式能用性较差、效率低下，不适用于资产量庞大或种类繁多的数据中心。采用Hightopo 3D 数据可视化技术，即使面对再繁杂的资产，也可通过检索功能快速查找资源设备，对其进行定位及信息详情展示。在3D场景中可任意查询资产对象，如设备型号规格或CPU负载状况。支持运维人员在线远程调取支配该资产对象的检修记录、履历信息和当前运行状态等任意信息。如下：

• 监测蓄冷罐：在机房发生故障时是否正常启动的放冷模式、充冷模式和保冷模式；

• 监测膨胀罐：是否正常运作，确保水压平衡，机房正常运作；

• 监测冷却塔：是否正常进行循环水冷却等。

将虚拟资产与现实资产一一对应，让资产管理变得更为简洁直观，能实现多个机房资产集中监控，提升资产设备的实用性和使用率。

管线可视化

在 3D 可视化环境中能清楚看到管线分布的全景视图，运维人员可点击查询单设备的所有链路信息或展示链路中包含的全部设备，呈现数据中心从高压市电引入至列头柜（智能母线、PDU）输出的变配电系统设备和线路。

管线可视化能有效梳理数据中心密集的电气管道和网络线路，让运维人员更直观地掌握数据中心的管线分布及走线情况，从而快速排查及修复管线类故障。主动预警及时告知电力网线布局或输、发、变电环节的不合规情况，打破当前数据分散的局面，提高管线管理水平和故障解决效率。

动环监控可视化

一、预警告警 智能巡检

动环监控系统中的设备监控信息，是通过智能数据接口或传感器采集多方面监控数据（如供配电、UPS、消防系统等），实现设备运行的正常状态监测、异常状态预测、告警阀值设定、功率参数、应急预案的智能监控功能。当设备数据超过预设阀值时，系统将进行预警提示。在 3D 可视化环境内结合 2D 面板展示出来，确保机房内始终保持合适的动力供应。

系统支持对该可视化场景提供智能巡检方案，运维人员自定义规划巡检路径，对各个巡检节点进行安全管理。辅助运维人员做出科学决策，一改往日“关门看报告、拍脑袋定方案”的现象。

二、3D温度云图

数据中心“喜冷怕热”，随着计算规模的逐步增大，热量也会逐渐升高。通过装设温湿度监测模块，进而呈现出该环境内所有的热源分布，及时发现快速定位异常温度区域并提醒管理人员。鼠标点选设备可查看子设备实时温度数据，数据由2D面板呈现。

采用3D温度云图，实时感知机房内部温湿度情况，较大程度上缓解机房温度过高问题，杜绝被动“热处理”。

面对突如其来的疫情，且在春节期间运维人员较少的情况下，为保障各大科研医疗机构正常运转，全力做好数据中心运作平稳，3D可视化集装箱数据中心无疑是最好的选择。利用车辆快速运输，可根据需求及场地状况分散或集中叠放部署，做到快速调度布局。即使运维人员再少，也能做到24小时实时监控，第一时间发现机房安全隐患，保证机房运维和医疗机构业务的连续性。

随着数字化、智能化、电子商务和互联网流量的爆炸式增长，数据中心已成为全球增长最快的电力消费设备之一。据估算，2020 年全国数据中心耗电量约 760 亿千瓦时。如果折算为二氧化碳排放量，2020 年全国数据中心二氧化碳排放量近 4000 万吨。整体看，数据中心耗电及碳排放量规模占全社会比重虽不及电力、化工、交通等高排放行业，但仍不失为一个排放大户。未来数据中心能耗和碳排放还将稳定增长，因此节能减排是数据中心行业长远发展必须锚定的一个关键方向。

⑦ 数据中心电能使用EEUE分析

世界能源委员会1995年对能源效率的定义为：减少提供同等能源服务的能源投入。对于能耗居高不下的数据中心，研究提高能源效率具有深远的社会效益和经济效益。除了能源效率之外，数据中心还有多项其他性能指标，按照国际标准组织ISO的定义统称为关键性能指标，或称为关键绩效指标，研究这些指标对于数据中心同样具有十分重要的意义。

在已经颁布的数据中心性能指标中最常见的是电能使用效率PUE。在我国，PUE不但是数据中心研究、设计、设备制造、建设和运维人员最为熟悉的数据中心能源效率指标，也是政府评价数据中心工程性能的主要指标。

除了PUE之外，2007年以后还出台了多项性能指标，虽然知名度远不及PUE，但是在评定数据中心的性能方面也有一定的参考价值，值得关注和研究。PUE在国际上一直是众说纷纭、莫衷一是的一项指标，2015年ASHRAE公开宣布，ASHRAE标准今后不再采用PUE这一指标，并于2016年下半年颁布了ASHRAE 90.4标准，提出了新的能源效率；绿色网格组织（TGG）也相继推出了新的能源性能指标。对PUE和数据中心性能指标的讨论一直是国际数据中心界的热门议题。

鉴于性能指标对于数据中心的重要性、国内与国际在这方面存在的差距，以及在采用PUE指标过程中存在的问题，有必要对数据中心的各项性能指标，尤其是对PUE进行深入地研究和讨论。

1．性能指标

ISO给出的关键性能指标的定义为：表示资源使用效率值或是给定系统的效率。数据中心的性能指标从2007年开始受到了世界各国的高度重视，相继推出了数十个性能指标。2015年之后，数据中心性能指标出现了较大变化，一系列新的性能指标相继被推出，再度引发了国际数据中心界对数据中心的性能指标，尤其是对能源效率的关注，并展开了广泛的讨论。

2．PUE

2.1PUE和衍生效率的定义和计算方法

2.1.1电能使用效率PUE

TGG和ASHRAE给出的PUE的定义相同：数据中心总能耗Et与IT设备能耗之比。

GB/T32910.3—2016给出的EEUE的定义为：数据中心总电能消耗与信息设备电能消耗之间的比值。其定义与PUE相同，不同的是把国际上通用的PUE（powerusage effectiveness）改成了EEUE（electricenergy usage effectiveness）。国内IT界和暖通空调界不少专业人士对于这一变更提出了不同的看法，根据Malone等人最初对PUE的定义，Et应为市电公用电表所测量的设备总功率，这里的Et就是通常所说的数据中心总的设备耗电量，与GB/T32910.3—2016所规定的Et应为采用电能计量仪表测量的数据中心总电能消耗的说法相同。笔者曾向ASHRAE有关权威人士咨询过，他们认为如果要将“power”用“electricenergy”来替代，则采用“electricenergy consumption”（耗电量）更准确。显然这一变更不利于国际交流。虽然这只是一个英文缩写词的变更，但因为涉及到专业术语，值得商榷。

ISO给出的PUE的定义略有不同：计算、测量和评估在同一时期数据中心总能耗与IT设备能耗之比。

2.1.2部分电能使用效率pPUE

TGG和ASHRAE给出的pPUE的定义相同：某区间内数据中心总能耗与该区间内IT设备能耗之比。

区间（zone）或范围（ boundary）可以是实体，如集装箱、房间、模块或建筑物，也可以是逻辑上的边界，如设备，或对数据中心有意义的边界。

ISO给出的pPUE的定义有所不同：某子系统内数据中心总能耗与IT设备总能耗之比。这里的“子系统”是指数据中心中某一部分耗能的基础设施组件，而且其能源效率是需要统计的，目前数据中心中典型的子系统是配电系统、网络设备和供冷系统。

2.1.3设计电能使用效率dPUE

ASHRAE之所以在其标准中去除了PUE指标，其中一个主要原因是ASHRAE认为PUE不适合在数据中心设计阶段使用。为此ISO给出了设计电能使用效率dPUE，其定义为：由数据中心设计目标确定的预期PUE。

数据中心的能源效率可以根据以下条件在设计阶段加以预测：1）用户增长情况和期望值；2）能耗增加或减少的时间表。dPUE表示由设计人员定义的以最佳运行模式为基础的能耗目标，应考虑到由于数据中心所处地理位置不同而导致的气象参数（室外干球温度和湿度）的变化。

2.1.4期间电能使用效率iPUE

ISO给出的期间电能使用效率iPUE的定义为:在指定时间测得的PUE，非全年值。

2.1.5电能使用效率实测值EEUE-R

GB/T32910.3—2016给出的EEUE-R的定义为：根据数据中心各组成部分电能消耗测量值直接得出的数据中心电能使用效率。使用EEUE-R时应采用EEUE-Ra方式标明，其中a用以表明EEUE-R的覆盖时间周期，可以是年、月、周。

2.1.6电能使用效率修正值EEUE-X

GB/T32910.3—2016给出的EEUE-X的定义为：考虑采用的制冷技术、负荷使用率、数据中心等级、所处地域气候环境不同产生的差异，而用于调整电能使用率实测值以补偿其系统差异的数值。

2.1.7采用不同能源的PUE计算方法

数据中心通常采用的能源为电力，当采用其他能源时，计算PUE时需要采用能源转换系数加以修正。不同能源的转换系数修正是评估数据中心的一次能源使用量或燃料消耗量的一种方法，其目的是确保数据中心购买的不同形式的能源（如电、天然气、冷水）可以进行公平地比较。例如，如果一个数据中心购买当地公用事业公司提供的冷水，而另一个数据中心采用由电力生产的冷水，这就需要有一个系数能使得所使用的能源在相同的单位下进行比较，这个系数被称为能源转换系数，它是一个用来反映数据中心总的燃料消耗的系数。当数据中心除采用市电外，还使用一部分其他能源时，就需要对这种能源进行修正。

2.1.8PUE和EEUE计算方法的比较

如果仅从定义来看，PUE和EEUE的计算方法十分简单，且完全相同。但是当考虑到计算条件的不同，需要对电能使用效率进行修正时，2种效率的计算方法则有所不同。

1）PUE已考虑到使用不同能源时的影响，并给出了修正值和计算方法；GB/T32910.3—2016未包括可再生能源利用率，按照计划这一部分将在GB/T32910.4《可再生能源利用率》中说明。

2）PUE还有若干衍生能源效率指标可供参考，其中ISO提出的dPUE弥补了传统PUE的不足；EEUE则有类似于iPUE的指标EEUE-Ra。

3）EEUE分级（见表1）与PUE分级（见表2）不同。

4）EEUE同时考虑了安全等级、所处气候环境、空调制冷形式和IT设备负荷使用率的影响。ASHRAE最初给出了19个气候区的PUE最大限值，由于PUE已从ASHRAE标准中去除，所以目前的PUE未考虑气候的影响；ISO在计算dPUE时，要求考虑气候的影响，但是如何考虑未加说明；PUE也未考虑空调制冷形式和负荷使用率的影响，其中IT设备负荷率的影响较大，应加以考虑。

2.2．PUE和EEUE的测量位置和测量方法

2.2.1PUE的测量位置和测量方法

根据IT设备测点位置的不同，PUE被分成3个类别，即PUE1初级（提供能源性能数据的基本评价）、PUE2中级（提供能源性能数据的中级评价）、PUE3高级（提供能源性能数据的高级评价）。

PUE1初级：在UPS设备输出端测量IT负载，可以通过UPS前面板、UPS输出的电能表以及公共UPS输出总线的单一电表（对于多个UPS模块而言）读取。在数据中心供电、散热、调节温度的电气和制冷设备的供电电网入口处测量进入数据中心的总能量。基本监控要求每月至少采集一次电能数据，测量过程中通常需要一些人工参与。

PUE2中级：通常在数据中心配电单元前面板或配电单元变压器二次侧的电能表读取，也可以进行单独的支路测量。从数据中心的电网入口处测量总能量，按照中等标准的检测要求进行能耗测量，要求每天至少采集一次电能数据。与初级相比，人工参与较少，以电子形式采集数据为主，可以实时记录数据，预判未来的趋势走向。

PUE3高级：通过监控带电能表的机架配电单元（即机架式电源插座）或IT设备，测量数据中心每台IT设备的负载（应该扣除非IT负载）。在数据中心供电的电网入口处测量总能量，按照高标准的检测要求进行能耗测量，要求至少每隔15min采集一次电能数据。在采集和记录数据时不应该有人工参与，通过自动化系统实时采集数据，并支持数据的广泛存储和趋势分析。所面临的挑战是以简单的方式采集数据，满足各种要求，最终获取数据中心的各种能量数据。

对于初级和中级测量流程，建议在一天的相同时间段测量，数据中心的负载尽量与上次测量时保持一致，进行每周对比时，测量时间应保持不变（例如每周周三）。

2.2.2EEUE的测量位置和测量方法

1）Et测量位置在变压器低压侧，即A点；

2）当PDU无隔离变压器时，EIT测量位置在UPS输出端，即B点；

3）当PDU带隔离变压器时，EIT测量位置在PDU输出端，即C点；

4）大型数据中心宜对各主要系统的耗电量分别计量，即E1，E2，E3点；

5）柴油发电机馈电回路的电能应计入Et，即A1点；

6）当采用机柜风扇辅助降温时，EIT测量位置应为IT负载供电回路，即D点；

7）当EIT测量位置为UPS输出端供电回路，且UPS负载还包括UPS供电制冷、泵时，制冷、泵的能耗应从EIT中扣除，即扣除B1和B2点测得的电量。

2.2.3PUE和EEUE的测量位置和测量方法的差异

1）PUE的Et测量位置在电网输入端、变电站之前。而GB/T32910.3—2016规定EEUE的Et测量位置在变压器低压侧。数据中心的建设有2种模式：①数据中心建筑单独设置，变电站自用，大型和超大型数据中心一般采用这种模式；②数据中心置于建筑物的某一部分，变电站共用，一般为小型或中型数据中心。由于供电局的收费都包括了变压器的损失，所以为了准确计算EEUE，对于前一种模式，Et测量位置应该在变压器的高压侧。

2）按照2.2.2节第6条，在计算EIT时，应减去机柜风机的能耗。应该指出的是，机柜风机不是辅助降温设备，起到降温作用的是来自空调设备的冷空气，降温的设备为空调换热器，机柜风机只是起到辅助传输冷风的作用，因此机柜风机不应作为辅助降温设备而计算其能耗。在GB/T32910.3征求意见时就有人提出：机柜风机的能耗很难测量，所以在实际工程中，计算PUE时，EIT均不会减去机柜风机的能耗。在美国，计算PUE时，机柜风机的能耗包括在EIT中。

3）PUE的测点明显多于GB/T32910.3—2016规定的EEUE的测点。

2.3．PUE存在的问题

1）最近两年国内外对以往所宣传的PUE水平进行了澄清。我国PUE的真实水平也缺乏权威调查结果。GB/T32910.3—2016根据国内实际状况，将一级节能型数据中心的EEUE放宽到1.0～1.6，其上限已经超过了国家有关部委提出的绿色数据中心PUE应低于1.5的要求，而二级比较节能型数据中心的EEUE规定为1.6～1.8，应该说这样的规定比较符合国情。

2）数据中心总能耗Et的测量位置直接影响到PUE的大小，因此应根据数据中心建筑物市电变压器所承担的荷载组成来决定其测量位置。

3）应考虑不同负荷率的影响。当负荷率低于30%时，不间断电源UPS的效率会急剧下降，PUE值相应上升。对于租赁式数据中心，由于用户的进入很难一步到位，所以数据中心开始运行后，在最初的一段时间内负荷率会较低，如果采用设计PUE，也就是满负荷时的PUE来评价或验收数据中心是不合理的。

4）数据中心的PUE低并非说明其碳排放也低。完全采用市电的数据中心与部分采用可再生能源（太阳能发电、风电等），以及以燃气冷热电三联供系统作为能源的数据中心相比，显然碳排放指标更高。数据中心的碳排放问题已经引起国际上广泛地关注，碳使用效率CUE已经成为数据中心重要的关键性能指标，国内对此的关注度还有待加强。

5）GB/T32910.3—2016规定，在计算EIT时，应减去机柜风机的耗能。关于机柜风机的能耗是否应属于IT设备的能耗，目前国内外有不同的看法，其中主流观点是服务器风机的能耗应属于IT设备的能耗，其原因有二：一是服务器风机是用户提供的IT设备中的一个组成部分，自然属于IT设备；二是由于目前服务器所采用的风机基本上均为无刷直流电动机驱动的风机（即所谓EC电机），风机的风量和功率随负荷变化而改变，因此很难测量风机的能耗。由于数据中心风机的设置对PUE的大小影响很大，需要认真分析。从实际使用和节能的角度出发，有人提出将服务器中的风机取消，而由空调风机取代。由于大风机的效率明显高于小风机，且初投资也可以减少，因此这种替代方法被认为是一个好主意，不过这是一个值得深入研究的课题。

6）国内相关标准有待进一步完善。GB/T32910.3—2016《数据中心资源利用第3部分：电能能效要求和测量方法》的发布，极大地弥补了国内标准在数据中心电能能效方面的不足；同时，GB/T32910.3—2016标准颁布后，也引起了国内学术界和工程界的热议。作为一个推荐性的国家标准如何与已经颁布执行的强制性行业标准YD 5193—2014《互联网数据中心（IDC）工程设计规范》相互协调？在标准更新或升级时，包括内容相似的国际标准ISOIEC 30134-2-2016在内的国外相关标准中有哪些内容值得借鉴和参考？标准在升级为强制性国家标准之前相关机构能否组织就其内容进行广泛的学术讨论？都是值得考虑的重要课题。ASHRAE在发布ASHRAE90.4标准时就说明，数据中心的标准建立在可持续发展的基础上，随着科学技术的高速发展，标准也需要不断更新和创新。

7）PUE的讨论已经相当多，事实上作为大数据中心的投资方和运营方，更关心的还是数据中心的运行费用，尤其是电费和水费。目前在数据中心关键性能指标中尚缺乏一个经济性指标，使得数据中心，尤其是大型数据中心和超大型数据中心的经济性无法体现。

2.4．PUE的比较

不同数据中心的PUE值不应直接进行比较，但是条件相似的数据中心可以从其他数据中心所提供的测量方法、测试结果，以及数据特性的差异中获益。为了使PUE比较结果更加公平，应全面考虑数据中心设备的使用时间、地理位置、恢复能力、服务器可用性、基础设施规模等。

3．其他性能指标

3.1．ASHRAE90.4

ASHRAE90.4-2016提出了2个新的能源效率指标，即暖通空调负载系数MLC和供电损失系数ELC。但这2个指标能否为国际IT界接受，还需待以时日。

3.1.1暖通空调负载系数MLC

ASHRAE对MLC的定义为：暖通空调设备（包括制冷、空调、风机、水泵和冷却相关的所有设备）年总耗电量与IT设备年耗电量之比。

3.1.2供电损失系数ELC

ASHRAE对ELC的定义为：所有的供电设备（包括UPS、变压器、电源分配单元、布线系统等）的总损失。

3.2．TGG白皮书68号

2016年，TGG在白皮书68号中提出了3个新的能源效率指标，即PUE比（PUEr）、IT设备热一致性（ITTC）和IT设备热容错性（ITTR），统称为绩效指标（PI）。这些指标与PUE相比，不但定义不容易理解，计算也十分困难，能否被IT界接受，还有待时间的考验。

3.2.1PUE比

TGG对PUEr的定义为：预期的PUE（按TGG的PUE等级选择）与实测PUE之比。

3.2.2IT设备热一致性ITTC

TGG对ITTC的定义为：IT设备在ASHRAE推荐的环境参数内运行的比例。

服务器的进风温度一般是按ASHRAE规定的18～27℃设计的，但是企业也可以按照自己设定的服务器进风温度进行设计，在此进风温度下，服务器可以安全运行。IT设备热一致性表示符合ASHRAE规定的服务器进风温度的IT负荷有多少，以及与总的IT负荷相比所占百分比是多少。例如一个IT设备总负荷为500kW的数据中心，其中满足ASHRAE规定的服务器进风温度的IT负荷为450kW，则该数据中心的IT设备热一致性为95%。

虽然TGG解释说，IT设备热一致性涉及的只是在正常运行条件下可接受的IT温度，但是IT设备热一致性仍然是一个很难计算的能源效率，因为必须知道：1）服务器进风温度的范围，包括ASHRAE规定的和企业自己规定的进风温度范围；2）测点位置，需要收集整个数据中心服务器各点的进风温度，由人工收集或利用数据中心基础设施管理（DCIM）软件来统计。

3.2.3IT设备热容错性ITTR

TGG对ITTR的定义为：当冗余制冷设备停机，或出现故障，或正常维修时，究竟有多少IT设备在ASHRAE允许的或建议的送风温度32℃下送风。

按照TGG的解释，ITTR涉及的只是在出现冷却故障和正常维修运行条件下可接受的IT温度，但是ITTR也是一个很难确定的参数。ITTR的目的是当冗余冷却设备停机，出现冷却故障或在计划维护活动期间，确定IT设备在允许的入口温度参数下（<32℃）运行的百分比，以便确定数据中心冷却过程中的中断或计划外维护的性能。这个参数很难手算，因为它涉及到系统操作，被认为是“计划外的”条件，如冷却单元的损失。

3.3．数据中心平均效率CADE

数据中心平均效率CADE是由麦肯锡公司提出，尔后又被正常运行时间协会（UI）采用的一种能源效率。

CADE提出时自认为是一种优于其他数据中心能源效率的指标。该指标由于被UI所采用，所以直到目前仍然被数量众多的权威着作、文献认为是可以采用的数据中心性能指标之一。但是笔者发现这一性能指标的定义并不严谨，容易被误解。另外也难以测量和计算。该指标的提出者并未说明IT资产效率如何测量，只是建议ITAE的默认值取5%，所以这一指标迄今为止未能得到推广应用。

3.4．IT电能使用效率ITUE和总电能使用效率TUE

2013年，美国多个国家级实验室鉴于PUE的不完善，提出了2个新的能源效率——总电能使用效率TUE和IT电能使用效率ITUE。

提出ITUE和TUE的目的是解决由于计算机技术的发展而使得数据中心计算机配件（指中央处理器、内存、存储器、网络系统，不包括IT设备中的电源、变压器和机柜风机）的能耗减少时，PUE反而增加的矛盾。但是这2个性能指标也未得到广泛应用。

3.5．单位能源数据中心效率DPPE

单位能源数据中心效率DPPE是日本绿色IT促进协会（GIPC）和美国能源部、环保协会、绿色网格，欧盟、欧共体、英国计算机协会共同提出的一种数据中心性能指标。GIPC试图将此性能指标提升为国际标准指标。

3.6．水利用效率WUE

TGG提出的水利用效率WUE的定义为：数据中心总的用水量与IT设备年耗电量之比。

数据中心的用水包括：冷却塔补水、加湿耗水、机房日常用水。根据ASHRAE的调查结果，数据中心基本上无需加湿，所以数据中心的用水主要为冷却塔补水。采用江河水或海水作为自然冷却冷源时，由于只是取冷，未消耗水，可以不予考虑。

民用建筑集中空调系统由于总的冷却水量不大，所以判断集中空调系统的性能时，并无用水量效率之类的指标。而数据中心由于全年制冷，全年的耗水量居高不下，已经引起了国内外，尤其是水资源贫乏的国家和地区的高度重视。如何降低数据中心的耗水量，WUE指标是值得深入研究的一个课题。

3.7．碳使用效率CUE

TGG提出的碳使用效率CUE的定义为：数据中心总的碳排放量与IT设备年耗电量之比。

CUE虽然形式简单，但是计算数据中心总的碳排放量却很容易出错。碳排放量应严格按照联合国气象组织颁布的计算方法进行计算统计。

⑧ 北京小客车调控里 如何把普通指标为新能源指标

需要个人出售、报废名下登记的小客车的进行转换即可。

依据《北京市小客车数量调控暂行规定》第五条规定：指标调控管理机构应当向经摇号取得配置指标的单位和个人出具指标证明文件，并公布摇号结果。

个人出售、报废名下登记的小客车的，可以直接取得更新指标，办理指标证明文件。单位出售、报废名下登记小客车的指标管理办法由市交通行政主管部门会同有关部门制定。

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北京市小客车数量调控的相关要求规定：

1、经审核认定为无效编码的，指标管理机构在指定网站上说明原因。申请人对审核结论存有异议的，可以向相关审核部门提出复核申请。复核合格的，审核部门向指标管理机构反馈复核意见，由指标管理机构将其纳入下一次摇号基数。

2、指标管理机构每月26日组织摇号，公证机构依法予以公证。摇号结果和小客车配置指标确认通知书在指定网站上公布。摇号时间或地点因故发生变化的，由指标管理机构提前向社会发布。

⑨ 汽车违章在哪里处理

1、交通队处理违章:去交管队是最为传统、稳妥同时也是耗时最久的处理违章的办法，没有之一。您需携带驾驶证和车辆行驶证原件，到您所在地任意交通支队、执法站接受处罚处理。

2、工商银行自助机处理违章（可以代办）：只需要携带交通牡丹卡（需要输入密码）即可，前提是您得记住违章车辆的车牌号及发动机号，到所在地任意工商银行网点处的自助机上办理。

3、支付宝办理:目前支付宝已经提供了异地违章的处理通道，不过，办理异地服务违章处理会收取一定的服务费，时间一般为一周。

4、手机银行APP处理违章：在银行进行沟通的时候，大堂经理会推荐用户激活“手机银行”的业务，通过下载工商银行APP软件进行处理并缴纳交通违章罚款。

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交通违章查询时间

机动车违章当场处罚的罚单一般是2个工作日内就能查出，如果是电子警察抓拍的违章那就在一个星期或半个月内能查到。机动车发生违章行为，如果按规定需要处罚的，公安网上一般会在7个工作日公布违违信息。

驾驶机动车发生违章行为，电子监控警察处理的时间周期大概在3-5个工作日，所以，想要知道机动车是否涉嫌违法，一般情况一个星期以后就可以查到，如果查询结果没有，基本上可以明确是没有的。

对于被电子眼抓拍到的违章，都将会由当地交警工作人员通过人工的方式进行审核。违章记录将会在2个工作日内同步到当地交警总队数据中心。可以在任何地方都可以查询到这条数据了。