星云智算园边缘数据中心

1. 项目背景

星云智算园位于华东某数字产业园区，园区一期建设 600 个标准机柜，以“云+边缘”混合架构服务多媒体渲染、AIGC 推理与政企业务托管。2023 年底，园区客户结构发生变化：AI 推理业务骤增、设备功率密度由 4–6 kW/柜提升到 8–12 kW/柜。原有 UPS 架构为“两套 2N 主备 + 1 套 N+1 楼层冗余”的混合模式，电池以 10–15 分钟标准备电为主。运营方担心：

• 高密集 IT 上架导致负载爬坡与谐波增大；

• 原设计“先投资、后上架”的模式TCO 偏高；

• 电池机房空间紧张、旧电池容量衰减，寿命与风险难评估；

• 运维团队需要从巡检式转为数据化、预测性的托管运维。

2. 痛点与目标

痛点：容量不均衡、谐波与上游回馈压力、老化电池不可视、扩容施工窗口短。
目标：

• 在不停电的前提下，实现弹性扩容与分期投入；

• 构建统一监控+预测性维护体系，电池“可看、可算、可预警”；

• 把楼层 UPS 的PUE 贡献压降 ≥5%，并把**故障平均修复时间（MTTR）**从小时级降至 30 分钟级；

• 做到负载高峰不掉载、切换零中断。

3. 解决方案设计

1. 电力架构：以**模块化 UPS（25 kW/模块）**替换部分固定容量设备，形成“纵向抽屉式扩容 + 横向并机”的弹性架构。AI 业务聚集区域采用 N+1；通用托管区保留 2N 的高可用分区。

2. 并机与共电池策略：对同一列头柜下的两台 UPS 进行点对点均流并机，并在项目二期引入共用电池方案，减少初期 CAPEX 与占地。

3. 电池体系：对“短备+高密”区域采用高功率前置端子电池，对“政企通用”区域沿用标准 VRLA 但电池节数可调。全网布置温度/内阻/回充曲线采集，建立 SOH/剩余寿命模型。

4. 能效与谐波抑制：输入端配合有源 PFC 与三电平拓扑；对受影响的列头柜加入谐波数据看板与阈值告警，必要时在上游母线侧增设滤波。

5. 运维平台：接入远维平台，打通 SNMP/Modbus TCP，统一 UPS、配电柜与电池柜数据；上线预测性维护算法（容量衰减、浮充偏离、温漂异常、循环深度异常）。

6. 变更与演练：制定双周级演练（旁路切换/模块热插拔/有序关机联动），并对 AI 集群设置受控插座分级与顺序上电策略。

4. 实施过程与关键难点

• 不停电改造：夜间窗口以“单列为单位”实施，上游切至并机冗余后抽换单列 UPS；模块热插拔方式把每列停机窗口压缩到12 分钟以内，期间业务由相邻列承接。

• 共电池接入：旧电池柜中挑选 SOH≥90% 的组并联入新回路，其余逐步置换；对并联系统设置均衡充电策略和并联母线温度监测，防止环流。

• 谐波治理：在 2 条波动较大的回路上短期布置便携式 PQ 表，抓取 7/11 次谐波；随后通过整流侧参数优化与上游适度滤波，THDi 从 11–13% 降至 ≤5%。

• 联动测试：对 40 台 GPU 服务器进行批量受控断电演练，从发出关机指令到存储完成写回平均 78 秒，满足设计窗口。

5. 上线成效（核心数据）

• 机柜利用率由 54% 提升至 71%（三个月），仍保持 20% 弹性余量。

• UPS 在线效率在 30–60% 负载带宽内提升 2.8–3.5 个百分点；AI 区引入节能策略后，UPS 自身能耗下降 ≈9.6%。

• 电池 SOH 透明化：老化组提前 90 天预警，避免 2 起潜在掉载；年度容量核验合格率从 86% 升至 97%。

• MTTR 由 2.1 小时降至 26 分钟；SLA≥99.99% 全年达成。

• 综合 PUE（设施侧贡献）下降 0.04（与空调群控联动后）。

6. 运维与持续优化

• 将季节性温补与容量校准写入自动工单；

• 新增短信/邮件/IM 多维告警；

• 建立年度“断言式演练”：模拟上游失电+模块失效+有序关机三合一。

7. 经验复盘

• 不停电扩容的关键是微单元化割接与跨列冗余承接，技术之外更要重视变更流程与沟通；

• 电池共用并非“万能”，要以并联均衡与热管理为边界条件；

• AI 负载对波峰因数与谐波更敏感，选型与参数需要前置介入。