《中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究》报告.pdf

1点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究2点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究主要作者技术指导专家郑竺凌 上海市绿色数据中心专委会张素芳 华北电力大学经济与管理学院王秀强能源杂志社评审委员李洁 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所数据中心研究部王吉凯 工业和信息化部电子第五研究所丁肇豪 华北电力大学现代电力研究院鸣谢以下人员给予本报告的帮助李俊峰 国家应对气候变化战略研究和国际合作中心袁瑛 绿色和平叶睿琪 绿色和平王赫 绿色和平刘宇 工业和信息化部电子技术标准化研究院 张文佺王晓烨 乔军晶张晶孔维鉴3点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究目录 CONTENTS执行摘要···································································011.11.1.11.1.21.1.31.21.2.11.2.21.2.31.31.3.11.3.22.12.1.12.1.22.1.32.22.2.12.2.22.2.302 典型重点地区数据中心能耗及用能结构分析··············1301 中国数据中心用能现状与发展趋势·························02研究背景介绍···································02中国信息化的快速发展························02中国数据中心的快速发展·····················03数据中心用能研究目标及方法················03中国数据中心能耗现状及趋势···············04数据中心能耗的构成与主要影响因素·······042018年中国数据中心的机架及能耗测算······································052019-2023 年中国数据中心的机架总数及能耗增长预测······································07中国数据中心用能结构与环境影响分析····09中国电力结构现状·····························09中国数据中心可再生能源使用情况及其环境影响···································10广东···············································14能耗···············································14用能结构········································· 14地方政策········································· 15上海···············································15能耗···············································15用能结构·········································16地方政策········································· 174点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究03 中国数据中心向可再生能源转型的必要性················252.32.3.12.3.22.3.32.42.4.12.4.22.4.32.52.5.12.5.22.5.33.13.1.13.1.23.23.2.13.2.23.2.32.62.6.12.6.22.6.32.72.7.12.7.22.7.32.83.33.3.13.3.23.4北京···············································17能耗···············································17用能结构········································· 17地方政策·········································18浙江···············································19能耗···············································19用能结构·········································19地方政策·········································19内蒙古············································20能耗···············································20用能结构·········································20地方政策·········································20大趋势减排、向可再生能源转型的趋势··25减排趋势·········································25中国能源转型····································25数据中心行业能源转型的动力················26能源成本驱动企业能源转型·················· 26能源转型提升企业品牌························26能源转型满足客户需求························26贵州···············································21能耗···············································21用能结构········································· 21地方政策·········································22宁夏···············································22能耗···············································22用能结构·········································23地方政策·········································23总结···············································24中国能源与环境政策要求······················27“双控”要求·····································27可再生能源电力配额制························27绿色数据中心标准与可再生能源·············295点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究05 附录报告说明·················································3604 中国数据中心向可再生能源转型的路径及建议·········304.14.1.14.1.24.1.34.24.2.14.2.24.34.3.14.3.2中国数据中心采购可再生能源的现有路径及挑战·································30自建可再生能源项目··························· 31市场化采购可再生能源·························31采购绿色电力证书······························31市场化可再生能源采购模式的探索··········32中国市场化可再生能源采购模式介绍········32国外采购案例介绍······························33中国数据中心向可再生能源转型的建议·····34面向政策制定者的建议·························34面向企业的建议································ 35引用文献···································································41注释·········································································45数据的覆盖类型········································ 36数据可靠度的评价······································36数据收集后的预处理···································37数据敏感性说明·········································37研究方法论··············································37数据中心总机架数和总能耗估算、预测与其他报告的对比情况···························39一般定义················································ 406点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究报告图标目录表 1 - 2017.12 -2018.12 互联网基础资源对比······························································02表 2 -十三五期间上海数据中心新增机架数及能耗情况···················································07表 3 -宁夏数据中心机架及能耗情况········································································ 18表 4 - 主要ICT企业走访内容················································································22图1 - 2018-2021年中国IDC市场规模预测······························································ 03图 2 - 数据中心能耗构成······················································································04图 3 - 2018年中国大规模数据中心区域分布情况························································05图 4 - 主要地区大型及以上数据中心机架数及其能耗····················································06图 5 - 主要地区大型以下数据中心机架数及其能耗························································07图 6 - 2019-2023年主要地区新增用电量占新增总量比例···············································08图 7 - 未来5年中国数据中心机架数和能耗预测··························································09图 8 - 2014-2018年中国火电发电量及增长率·····························································09图 9 - 各地区数据中心用电量及市电中的可再生能源比例···············································10图 10 - 报告所覆盖44个数据中心分布·····································································10图 11 - 非市电可再生能源用电量对数据中心行业可再生能源消费水平影响的敏感性分析···········11图 12 - 2018-2023年数据中心行业用电造成的主要环境污染物········································12图 13 -部分地区市电中可再生能源的比例···································································13图 14 - 广东数据中心案例用电量及用电结构分析·························································14图 15 - 上海市数据中心分布···················································································15图 16 - 上海数据中心案例用电量及用电结构分析·························································16图 17 - 贵州数据中心案例用电量及用电结构分析························································· 21图 18 - 全国主要地区2019年一季度可再生能源消纳占比···············································291点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究执行摘要随着信息技术快速发展，中国数据中心行业规模增长迅猛，从而造成了行业能耗的急剧增长。本报告梳理了中国主要地区数据中心的能耗情况以及用能结构，系统分析了中国数据中心向可再生能源转型的必要性以及主要途径，给政策制定者及企业决策层提供了促进数据中心绿色转型的具体建议。主要结论如下1.2.3.4.5.6.7.8.PUE（Power Usage EuniFB00ectiveness，电源使用效率）是国际上通行的衡量数据中心电源使用效率的指标。但是PUE只能在一定程度上反映数据中心的电能使用情况，无法反映数据中心使用化石能源引起的大气污染和碳排放问题。2018年中国数据中心总用电量为1608.89亿千瓦时，占中国全社会用电量2.35。未来5年（2019年-2023年）数据中心总用电量将增长66，年均增长率将达到10.64，预计2023年中国数据中心总用电量为2667.92亿千瓦时。2018年全中国数据中心使用火电约为1171.81亿千瓦时，造成的主要环境影响包括烟尘4687吨，二氧化硫23436吨，氮氧化物22264吨，以及9855万吨二氧化碳的排放。如果数据中心不采取额外措施提高可再生能源使用率，未来五年（2019年-2023年）新增数据中心用电量将会额外产生烟尘3085吨，二氧化硫15426吨，氮氧化物14655吨，以及6487万吨二氧化碳排放量。研究结果显示中国数据中心几乎没有自购可再生能源的行为，行业目前尚未形成大规模性采购可再生能源电力的趋势；且数据中心建设选址集中在北京、浙江、江苏等可再生能源电力占比较低的省份，导致2018年中国数据中心的可再生能源使用量（23）低于中国市电中可再生能源量在电力消费量的占比（26.5）。气候变化、环境污染、能源成本、品牌效应、客户需求、企业社会责任等都是驱动中国数据中心行业采取行动向清洁、低碳用能结构转型的因素。目前中国数据中心采购可再生能源的途径包括自建可再生能源发电项目、直接向发电企业采购可再生能源、采购绿色电力证书等方式。随着中国电力市场化交易机制的完善，数据中心未来有望通过分布式市场化交易、委托售电公司代理可再生能源采购、参与电力现货市场交易等更多样化的方式采购可再生能源。河北、贵州等可再生能源丰富的地区，已经有部分数据中心实现或计划实现100使用可再生能源供电的案例。随着中国电力市场进一步向经营性用户放开以及可再生能源消纳保障机制的落实，中国数据中心大规模使用可再生能源的外部阻碍都将逐渐消除。为促进中国数据中心行业扩大可再生能源采购规模，建议在相关政策层面可考虑扩大可再生能源市场化交易的试点范围、拓展绿证核发范围、引导部分新建数据中心向可再生能源丰富的中西部地区转移、将数据中心可再生能源使用和“双控”目标挂钩，提升部分东部地区数据中心可再生能源的使用量；在数据中心企业管理层面，可考虑采取以下建议提高其可再生能源使用率，包括设立可再生能源使用的战略目标、将可再生能源使用情况作为CSR\QEHS部门的KPI、以及成立可再生能源采购团队。 2点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究（1）基础资源保有量稳步提升截至2018年12月，中国IPv4地址数量为338,924,544个，拥有IPv6地址41,079块/32。国际出口带宽为8,946,570Mbps，较2017年底增长22.2。表 1 - 2017.12 -2018.12 互联网基础资源对比/ 2017年12月2018年12月年增长量年增长量IPv4（个）338,704,640 338,924,544 219,904 0.1IPv6（块/32）23,430 41,079 17,649 75.3国际出口带宽（Mbp）7,320,180 8,946,570 1,626,30 22.201中国数据中心用能现状与发展趋势近年来，随着互联网技术与产业不断升级换代，中国信息化进程加速发展。2015年7月，为推进中国互联网与传统行业的发展，国务院印发了国务院关于积极推进“互联网”行动的指导意见（国发〔2015〕40号），加快了互联网与传统行业相结合的进程，充分发挥中国互联网的规模优势和应用优势，推动互联网由消费领域向生产领域拓展，加速提升产业发展水平，增强各行业创新能力，构筑经济社会发展新优势和新动能。2016年7月，中央办公厅、国务院办公厅联合发布国家信息化发展战略纲要（简称纲要），为中国国家信息化规范化发展提供了指导思路。纲要要求将信息化贯穿中国现代化进程始终，加快释放信息化发展的巨大潜能，以信息化驱动现代化，加快建设网络强国。2017年12月，中国国家信息中心发布的2017全球、中国信息社会发展报告，报告表明，中国总体上仍处于从工业社会向信息社会过渡的转型期，但受到国务院关于积极推进“互联网”行动的指导意见和国家信息化发展战略纲要等相关政策落地的影响，全国信息社会指数增速由2016年的4.29提升到了4.61，31个省份的信息社会指数均在增加。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）2019年2月发布的第43次中国互联网络发展状况统计报告，中国信息化呈现如下发展趋势（2）互联网普及率逐年提高截至2018年12月，中国网民规模达8.29亿，普及率达59.6，较2017年底提升3.8个百分点，全年新增网民5653万。中国手机网民规模达达8.17亿，网民通过手机接入互联网的比例高达98.6，全年新增手机网民6433万。（3）新兴技术领域保持良好发展势头2018年，中国在基础资源、5G、量子信息、人工智能、云计算、大数据、区块链、虚拟现实、物联网标识、超级计算等领域发展势头向好。在5G领域，核心技术研发取得突破性进展，政企合力推动产业稳步发展；2018年12月，工业和信息化部向三大运营商发放了5G频谱资源，随后将陆续制定和颁布物联网、车联网的频率使用规划。在人工智能领域，各地规划及政策相继颁布，有效推动人工智能与经济社会发展深度融合；截至2018年11月，中国已有15个省（区、市）发布了人工智能规划，其中12个省（区、市）制定了具体的产业规模发展目标。在云计算领域，中国政府高度重视以其为代表的新一代信息产业发展，企业积极推动战略布局，云计算服务已逐渐被中国市场认可和接受；工业和信息化部于2018年8月发布了推动企业上云实施指南（2018-2020年），指导和促进企业运用云计算推进数字化、网络化、智能化转型升级。1.1 研究背景介绍1.1.1 中国信息化的快速发展3点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究1.1.2 中国数据中心的快速发展市场规模（亿元）增长率当前，随着我国云计算、大数据、人工智能、互联网、5G的迅猛发展，数据正呈现数倍增长，作为数据的承载体数据中心也与日俱增，建设体量和建设规模不断扩大。2015年中国数据中心保有面积为1502.3万平方米，2016年面积为1660.9万平方米，2017年面积为1840.7万平方米，每年的增长率均超过101。中国“互联网”、“企业上云”等政策的指引以及移动互联网快速发展的驱动，数据中心已成为现代社会不可或缺的重要基础设施。据统计，2018年全球IDC业务市场（包括托管业务、CDN业务及公共云业务）整体规模达到6253.1亿元人民币，较2017年增长23.6。同年，中国IDC业务市场总规模达1228亿元，较2017年增长超过280亿元，同比增长29.8。预计2021年，中国IDC市场规模将超过2700亿元，同比增长30以上。1.研究目标通过对中国数据中心当前耗能总量和用能结构的分析，以显示当前中国数据中心高能耗2、低可再生能源使用量的现状，从而呼吁政策制定者和企业决策层为数据中心的绿色转型发展提供良好的平台。2. 研究方法本报告主要通过桌面资料收集和测算等方法，对中国数据中心当前耗能总量和用能结构进行了分析和汇总，并采用类比估算等对中国未来5年（2019-2023年）数据中心发展情况进行预测；演绎分析中国各地区数据中心的能耗及用能结构、主要ICT企业的数据中心的发展方向，对未来五年数据中心向可再生能源转型的必要性、途径进行分析。（1）单个数据中心的分析研究方法单个数据中心的分析遵循场协同理论的主导思想，依托产品参数、理论计算，结合各地气候差异、资源差异、政策差异、市场差异等因素形成对单个数据中心的合理科学的客观评价。与此同时，通过公开信息渠道获取其可再生能源使用情况、可再生能源系统布置情况、周边可再生能源资源等信息，进行可再生能源与单个数据中心结合的可行性分析与比较。本次针对企业可再生能源和可再生能源规划，对中国主要ICT企业通过其提供的相关信息分析数据中心对于绿色可再生能源利用的期望以及利用形式。3000.02500.02000.01500.01000.0500.00.035.030.025.020.015.010.05.00.020181228.029.829.231.132.71586.22079.42759.62019 2020 2021图 1 - 2018-2021年中国IDC市场规模预测（数据来源科智咨询）1.1.3 数据中心用能研究目标及方法01数据中心用能现状与发展趋势4点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究图2 - 数据中心能耗构成（数据来源中国数据中心冷却技术年度发展研究报告，2016）（2）单一地区的数据处理与分析方法单一地区的数据中心信息的处理遵循统计分析的基本方法。结合单体抽样与分布统计的两个步骤分别实现点与面的数据获取。通过对已知数据的汇总分析形成已知数据的合理分布模型，以此替代未知数据的分布特性，进而形成全数分布模型。通过对单体抽样代表已知数据与未知数据的合理性判定，建立判断修正系数，最终整合与分布模型一起形成单一地区特征数据。本次研究通过对华东地区（上海、浙江）的数据中心及相关部门进行考察，分析以上区域数据中心发展趋势以及其相关驱动因素，以提出未来数据中心发展的政策指导等。（3）全国数据汇总与分析方法全国数据依托于大量汇总统计性数据，报告采用多元校核的方法来确定数据的合理性。对于数据差异较大的，通过单项数据、历史数据、效能极限、总分差异等多级核对的方式不断逼近实际值。对于数据缺失较多的，结合各地区数据中心分布体量、各地区气候差异、各季节气象差异、各行业用能特性差异、各系统能效差异等参数进行补缺，并进行全年数据核对。（4）预期数据预测研究方法对数据中心发展所导致的预期数据的分析主要依托不同系统、不同地区、不同行业对技术发展的需求与能效控制的目标的差异，通过单一系统分析、单因素干扰分析的方式形成单项预期结论。进一步结合横向需求与变化，形成全项预期数据。尤其是对5G技术、液冷技术、边缘计算、物联网、人工智能、数字经济等对数据中心的综合冲击与影响进行通盘考虑与衡量。数据中心托管的服务器需要全年不间断运行以向互联网用户提供服务，同时需要空调等辅助制冷设备实时供应冷能以维持其可靠运行，因此电能消耗量巨大。随着数据中心的大量建设，数据中心将面临日益增长的资源和电力需求。本报告通过统计数据分析了近年来中国数据中心的发展情况和能耗状况，并对未来的发展趋势进行了相应的估算和预测。1.2.1 数据中心能耗的构成与主要影响因素1.数据中心能耗构成数据中心的耗能部分主要包括IT设备、制冷系统、供配电系统、照明系统及其他设施（包括安防设备、灭火、防水、传感器以及相关数据中心建筑的管理系统等）。各个部分的耗电比例如下所示。整体来看，数据中心中占据能耗使用比重最大的为IT设备与制冷系统，分别占据数据中心总能耗的40。IT设备主要指服务器、网络等负责进行信息交换、存储的设备，而降低制冷系统的能耗是目前数据中心节能、提高能源效率的重点关注环节。1.2 中国数据中心能耗现状及趋势IT设备照明设备其他制冷设备供配电系统4040551001数据中心用能现状与发展趋势5点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究2.数据中心能耗主要影响因素数据中心能耗与服务器功率、内部其他辅助设备的能耗相关。同一天的不同时段内，访问量、计算量的变化会对服务器的功率产生影响；而温度、湿度等因素则会对数据中心内部其他辅助设备产生影响。（1）能耗（功率）与服务器所承受的访问量、计算量相关在访问量、计算量升高的情况下，其负载率随之升高，单位时间内服务器功率上升，能源消耗量增加，碳排放量增加。根据相关调查，数据中心在进行计算与提供服务时，不同时段的访问情况呈现波态分布。访问主要集中在每日830至2400，部分数据访问还会出现在节假日集中而平日较少的情况。（2）能耗与能效使用情况相关电源使用效率（EEUE或PUE）是当前国内外广泛使用的数据中心电能能效评价指标。不同数据中心，假设其服务器能耗相同，但是其基础设施架构及运维不同，PUE越低，数据中心在冷却及其他辅助系统的能耗就越低，总能耗越低。目前中国数据中心企业正在通过改造供电、冷却、管理系统等方式对能耗进行优化，以降低其PUE，减少相关开支。2.各地区大型及以上数据中心机架数及其能耗（1）上海作为中国经济最发达的城市之一，其数据中心产业发展良好，用户数量众多，结合考虑数据的可获取性，将上海作为重点研究城市，并通过收集上海数据按比例推算出其他省市的情况。根据对上海地区数据中心的信息研究，2018年上海地区大型及以上数据中心机架数约为144387个，综合考虑约有5的机架数未被覆盖，计算得到2018年上海市大型及以上数据中心机架数约为151606个。（2）根据资料显示，上海地区大型及以上数据中心平均PUE为1.9。考虑到不同数据中心单机架功率不同，按单机架功率5kW，全国平均PUE设定为1.8。（3）因内蒙古、贵州、河北等地数据中心以存储为主，对其进行存储能耗系数修正 4。中国数据中心的能耗现状目前尚未有统一数据，本报告结合实地考察和桌面信息收集所得上海地区数据中心情况及大规模数据中心分布情况，对中国各地区大型及以上数据中心现状进行估算；以各地区GDP数据及浙江省发布的数据中心数量并结合不同规模数据中心的占比，对大型以下数据中心现状进行估算。1.根据2018年中国大规模数据中心区域分布情况调查广东、上海和北京大型及以上规模数据中心的比例最高，分别为20.8、12.8和9.6。各省市大型及以上数据中心3分布比例见图5。图 3 2018年中国大规模数据中心区域分布情况（数据来源前瞻产业研究院整理）12.816.020.89.68.07.26.44.83.23.23.22.42.4广东浙江四川北京河北内蒙辽宁其它江苏黑龙江上海贵州陕西01数据中心用能现状与发展趋势1.2.2 2018年中国数据中心的机架数及能耗测算6点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究（4）通过以上对各地区大型及以上数据中心机架数估算及相应能耗系数修正，可以得出2018年全国大型及以上数据中心的总机架数为118.44万个，总能耗为918.86亿千瓦时。其中广东、上海、北京、浙江等经济较为发达的区域大型及以上数据中心总机架数为59.70万个（占全国总机架数50.4）、总能耗为470.64亿千瓦时（占全国总能耗51.2）；同时由于受到政策和可再生资源优势的影响，内蒙、贵州等区域绿色数据中心数量增多。主要各地区大型及以上数据中心机架数及其能耗如图4所示250200150100500302520151050广东浙江四川上海内蒙辽宁陕西北京贵州江苏河北黑龙江图 4 - 主要地区大型及以上数据中心机架数及其能耗3.各地区大型以下数据中心机架数及其能耗大型以下数据中心主要为政府、医院及中小型企业等服务，其部署数量与各地区的经济发展情况具有相关性。综合考虑了主要地区的数据的统计情况以及可获取性，较为详细的数据仅有2015年浙江省5的统计数据。因此选择浙江省的统计数据作为大型以下数据中心机架数估算的基准数据，对各地区大型以下数据中心能耗进行估算。（1）浙江大型以下数据中心机架数中国信息通信研究院的数据中心白皮书2018显示，大型以上数据中心占比约50，浙江地区上架率60，以及浙江省数据中心发展规划，2015年浙江共有67529个机架，到2018年底新建20万机架。据此估算得出，2015年浙江大型以下数据中心机架数约为33765个，新建机架中使用机架数约为120000个，新建大型以下数据中心使用机架数约为60000个。因此，2018年浙江省大型以下数据中心机架数约为93765个。（2）考虑到不同数据中心单机架功率不同，大型以下数据中心单机架功率约2kW，课题组根据公开资源上海地区大型以下数据中心平均PUE为2.6，同时考虑到气候因素对大型以下数据中心的影响较小，本报告认为全国大型以下数据中心PUE值可取为2.66。（3）经济越发达的地区，大型以下数据中心的数量越多，以浙江2018年GDP及机架数为基准，参考各省2018年GDP与浙江GDP的比值，推算可得其余省份大型以下数据中心机架数及其能耗。通过以上统计分析和估算，我们得到全国大型以下数据中心机架数约为152.62万个，总能耗为690.03亿千瓦时。其中广东、江苏、浙江等区域的大型以下数据中心机架数为41.06万个（占全国大型以下数据中心机架总数26.9）；经济发达的上海和北京受限于其行政面积、人口、产业规划、政策等多方面因素，其大型以下数据中心机架数相较广东、江苏、浙江等地区的数量较少（10.51万个，占全国大型以下数据中心机架数6.89）。大型及以上能耗（亿千瓦时）大型及以上机架数（万个）01数据中心用能现状与发展趋势7点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究80706050403020100181614121086420广东四川辽宁江苏上海陕西内蒙浙江北京河北黑龙江贵州4.全国数据中心能耗现状综合以上分析统计得出，2018年中国数据中心机架数总计约为271.06万个，总用电量约为1608.89亿千瓦时。2018年中国数据中心总用电量占中国全社会用电量的2.35，占第三产业用电量的14.9，已经超过了上海全市2018年的全社会用电量（1566.7亿千瓦时）。1.2.3 2019-2023年中国数据中心的机架总数及能耗增长预测基于2018年中国数据中心机架总数和能耗的估算，本报告结合上海数据中心数据、全国及各地区十三五期间全社会用电量情况、新增数据中心单机架功率及PUE情况等对未来5年（2019-2023年）中国的数据中心机架总数和能耗进行预测和估算1.未来5年中国全社会用电增长量根据中国国家能源局能源发展“十三五”规划报告，“十二五”期间全社会用电增长量1.5万亿千瓦时，“十三五”期间中国全社会用电增长量为1.11-1.51万亿千瓦时，考虑到近几年经济的迅猛发展，本报告假设“十三五”期间中国全社会用电增长量为1.5万亿千瓦时。同时考虑到未来五年（2019年-2023年）中前两年属于“十三五”时期，后三年属于“十四五”时期，为了便于估算，本报告假设未来五年（2019-2023年）中国全社会用电增量和“十三五”期间（2016-2020年）保持一致，均为1.5万亿千瓦时（关于数据准确性的校核，详见附录）。2. 上海数据中心未来五年新增数据中心总能耗占全社会用电增长量的比重根据统计，上海“十三五”期间数据中心机架增长量为61875个，目前上海数据中心单个机架平均能耗为1.88万千瓦时/年。据估算上海数据中心“十三五”期间新增数据中心总能耗占能源消费增长量的比重为7.55。根据前述假设，2019-2023年上海数据中心新增能耗占比为7.55。表 2 - 十三五期间上海数据中心新增机架数及能耗情况十三五期间上海机架增长量（个）61875每个机架每年能耗（万千瓦时）1.88总能耗（亿千瓦时）11.63 十三五期间上海的全社会用电增长量（亿千瓦时）154十三五期间新增数据中心能耗占比7.55图 5 - 主要地区大型以下数据中心机架数及其能耗大型及以下能耗（亿千瓦时）大型及以下机架数（万个）01数据中心用能现状与发展趋势8点亮绿色云端中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究3.中国各地未来五年的新增数据中心的能耗估算统计“十三五”期间中国各省市全社会用电计划增长量，并将数据中心占社会总资源比重为“十三五”期间占比均值作为前提，预测未来5年各地区新增数据中心能耗，各个区域的新增数据中心总能耗占能源消费增长量的比例根据当地的经济发展和数据中心选址趋势进行修正后得出未来5年各地区新增数据中心能耗为1059亿千瓦时，相比2018年，增长65.82。其中，广东、江苏、浙江、内蒙古、河北五省（自治区）的新增数据中心能耗比例占48.8。上海、北京等受限于其政策等因素，实际的新增能耗与其他经济较发达的地区相比较低。河北、内蒙古由于其可再生能源资源优势，在大力发展可再生能源领域的情况下，数据中心的数量及其能耗增量也将保持较快的增长。图 6 - 2019-2023年主要地区新增用电量占新增总量比例13371397633221 1 1其他浙江上海内蒙贵州河北陕西广东四川北京江苏辽宁黑龙江4.未来5年每年新增数据中心能耗由于数据中心用电量较大，且发展迅速，目前中国部分省市出台新政策以限制数据中心的发展，如北京市新增产业的禁止和限制目录2018年版明确规定全市禁止新建和扩建互联网数据服务、信息处理和存储支持服务中的数据中心，PUE值在1.4以下的云计算数据中心除外；中心城