光伏热辐射夜间冷却与自适应调控在超高效数据中心浸没式制冷中的能源经济性分析

为应对数据中心冷却能耗激增问题，研究人员创新性提出光伏热(PVT)辅助浸没式制冷系统，结合夜间辐射冷却与水温自适应调控策略。该系统通过10-200 m2 PVT面积与1-20 m3冷水储罐配置，实现冷却能耗降低42.1%-64.2%，PUE(电能使用效率)突破1.05，投资回收期2.11-3.75年，为高密度计算环境提供可持续冷却解决方案。

　　

随着全球数字化进程加速，数据中心已成为电力消耗的"巨兽"。国际能源署预测，2026年全球数据中心年耗电量将达1050 TWh，较2022年激增128%。其中冷却系统能耗占比高达30%-40%，传统风冷数据中心电能使用效率(Power Usage Effectiveness, PUE)徘徊在1.4以上，成为制约行业低碳发展的关键瓶颈。浸没式冷却(Immersion Cooling)虽能将PUE降至1.05以下，但如何充分利用其高温冷却水特性(30-33°C)实现可再生能源协同优化，仍是亟待突破的科学难题。

广州市基础与应用基础研究项目团队提出光伏热(PVT)辅助的创新型冷却系统，通过整合夜间辐射冷却、热储能与自适应水温调控三大技术，在《Renewable Energy》发表研究成果。研究团队建立包含PVT集热器、冷水储罐和板式换热器的仿真平台，采用Novec-7100介电流体实验数据验证模型，对21 kW负载案例进行参数化分析。关键技术包括：PVT双模式(日间发电/夜间冷却)运行算法、基于干球温度的冷却水供应温度重置策略、以及考虑香港气候特征的动态能耗模拟。

Development of PVT-assisted cooling system
系统设计突破传统思维，利用PVT集热器在夜间通过长波辐射实现65 W/m²冷却功率，配合冷水储罐实现"移峰填谷"。温度重置策略使干冷却器运行温差从5°C优化至2°C，泵耗降低23%。

Component model validation
基于香港机电工程署总部实验数据验证，浸没冷却槽模型误差<3%，干冷却器风机功耗预测精度达±5%。Novec-7100在61°C相变特性被精准纳入热力学模型。

Overview of energy and economic performance
参数研究表明：200 m² PVT+20 m³储罐组合实现最大64.2%节能，PUE低至1.03。经济分析显示系统在全生命周期内净现值(NPV)为正，投资回收期与PVT面积呈负相关(R²=0.92)。

该研究开创性地将PVT技术从单纯发电拓展至"光-热-冷"三联供领域，其温度重置策略使干冷却器年均运行时间减少47%。特别值得注意的是，系统在新加坡热带气候下仍保持PUE<1.05，验证了跨气候带适应性。研究团队指出，该方案若应用于腾讯天津数据中心(15,000机架)，理论上年减排量可达12万吨CO₂。这项技术为《巴黎协定》框架下的ICT行业减排提供了可量化的实施路径，其经济性分析模型也为相关政策制定提供了科学依据。