AI 训练与边缘协同数据中心（3 MW 级，N+1集群 + 双母线联动）

1. 项目背景

某互联网企业建设 AI 训练数据中心，首期 IT 负载 3.2 MW，峰谷差明显且含大量 GPU 服务器。业主诉求：极致可用性 + 灵活扩容 + 园区级能效。同时需要在园区多栋楼宇之间具备“跨楼栋带载”的能力，便于检修与故障隔离。

2. 场景特征

• 负载动态：AI 训练秒级波动显著，短时过载需求高；

• 网络与边缘：训练—推理—边缘协同，推理节点分布在楼内边缘机房；

• 服务等级：关键集群目标接近 Tier III+，需要 2N 配电或 N+1 高级冗余。

3. 供电总体架构

• 园区侧：两路 10 kV 进线 → 两路低压母线（A/B）→ 各自 UPS 集群；

• 数据中心楼：楼层通过母线槽下挂列头柜 → 机柜 A/B PDU；

• 联动：A/B 母线在园区层面具备环网联络，支持“跨楼栋切流”。

4. UPS 集群与并机

• 集群规模：每路 4×1000 kVA 并机（N+1），满配可到 4 MW；

• 控制：去中心化 Hot‑Sync 负载均分；

• 旁路：静态旁路 + 检修环路旁路，任意单台可不停电割接；

• 短时能力：逆变短时过载 125%/1 min，配合电池进行“秒级削峰”。

5. 电池与后备

• 化学体系：LFP 柜式电池（512/576 V），簇级 BMS + 柜级 EMS；

• 后备时间：10–15 min；

• 策略：对秒级波动，UPS 与电池协同实现“虚拟储能”，减少对上游配变容量的瞬时冲击；

• 安全：温控、柜内气体探测、分区气体灭火，BMS/EMS 与 DCIM 联动。

6. 能效策略

• 运行模式：在良网时启用高效模式，波动超阈值自动回到双变换；

• 泛在计量：UPS、列头柜、PDU、空调、冷却水系统分层计量，AI 模型优化服务器上架与冷却策略；

• 回馈自检：利用能量回馈装置进行 UPS 在线自测，减少租用负载箱与热量排放。

7. 监控与AIOps

• 平台：DCIM + 事件中心 + 工单系统一体化；

• 数据：V/I/P/PF/THD、风扇/电容寿命、温度热点、BMS 全量数据；

• 智能运维：预测性维护（寿命模型）、容量趋势与异常检测；

• 演练：季度剧本——掉一路母线、发电机黑启动、单台 UPS 退出、跨楼栋整路切换。

8. 实施与施工

• 物流与吊装：大功率 UPS 分体运输、现场组合，楼板承重与抗震设计；

• 母线：高强螺栓扭矩记录、热像测温验收；

• 电缆：A/B 分色与桥架隔离，末端选择性保护校核；

• 调试：功能/并机/旁路/故障注入/黑启动全链路，形成记录与录像档案。

9. 成效与指标

• 可用性：年度 SLA 达到 99.999%，支持不停电维护与跨楼栋割接；

• PUE：首年实测 1.41（对比传统集群方案下降 0.06）；

• 扩容周期：UPS 模块与电池并行加装，扩容周期缩短 30%；

• 成本：以园区电价测算，年节省电费与制冷费合计约 6.5%（与同规模传统方案对比）。

10. 经验与复用

• 对 AI 训练波动，采用“UPS + 电池”的秒级调节，可在不增加配变容量的情况下平滑负荷；

• 园区层面的双母线环网与联络点设计，显著提升检修弹性；

• 泛在计量+模型驱动的上架策略，对能效与容量边界管理效果显著。