CUE in Data Center

Carbon Usage Effectiveness (CUE) beschreibt, wie viele CO₂ Äquivalente durch den gesamten Betrieb eines Rechenzentrums verursacht werden, unter Berücksichtigung der jeweiligen Energiequelle beziehungsweise des Emissionsfaktors des Strommixes, bezogen auf den Energieverbrauch der IT-Infrastruktur wie Server, Storage und Netzwerk.

Üblicherweise wird CUE in kg CO₂e pro kWh IT-Energie angegeben.

Kurzdefinition:
CUE quantifiziert die pro Einheit IT‑Energie im Rechenzentrum entstehenden CO₂‑Emissionen.  

Wie CUE funktioniert

CUE bringt zwei oft getrennt betrachtete Dimensionen zusammen: Energieeffizienz und CO₂‑Intensität der Energieversorgung.  
Während Kennzahlen wie PUE messen, wie viel Energie insgesamt benötigt wird, zeigt CUE, wie klimaschädlich diese Energie ist – abhängig von Strommix, Kühlbedarf und Betriebsführung.  

In der Praxis hängt CUE von drei Größen ab:  

• Gesamtenergieverbrauch des Rechenzentrums,  

• Anteil der IT‑Last an dieser Energie,  

• Emissionsfaktor des bezogenen Stroms.  

Da sich Kühlbedarf und CO₂‑Intensität des Stromnetzes im Tages‑ und Jahresverlauf ändern, ist CUE ein zeitlich dynamischer Kennwert, kein fester Wert.  

Wichtige Metriken und Komponenten

Eine aussagekräftige CUE‑Betrachtung setzt ein klares Verständnis der Energieflüsse im Rechenzentrum voraus:  

• Gesamtbezug an elektrischer Energie,  

• IT‑Last, die reale Rechenleistung liefert,  

• CO₂‑Intensität des bezogenen Stroms.  

• Fortgeschrittene Ansätze berücksichtigen zudem:  

• zeitabhängige Emissionsfaktoren,  

• regionale Unterschiede im Strommix,  

• Anteile von On‑Site‑ oder erneuerbaren Energien.  

Relevanz für Energieeffizienz und Kühlung

Kühlung macht in vielen Rechenzentren einen erheblichen Teil des nicht‑IT‑Energieverbrauchs aus und beeinflusst CUE damit direkt.  
Selbst bei hocheffizienter IT kann eine überdimensionierte oder schlecht gesteuerte Kühlung die CO₂‑Bilanz deutlich verschlechtern.  

Durch gezielte Kühlstrategien – etwa Lastverschiebung in Zeiten geringerer CO₂‑Intensität oder adaptive Setpoints – lassen sich Energieverbrauch und Emissionen reduzieren. CUE wird so zu einem praktischen Indikator, um Betriebsführung und Dekarbonisierungsziele sinnvoll zu verknüpfen.  

Typische Herausforderungen

Eine häufige Schwachstelle ist die Verwendung von jährlichen Durchschnittsemissionsfaktoren, die tages‑ oder stundengenaue Schwankungen im Netz verdecken und zu verzerrten Aussagen über die tatsächliche CO₂‑Leistung führen können.  

Weitere Fallstricke:  

• CUE als statischer KPI zu behandeln,  

• PUE‑Optimierung ohne Berücksichtigung der CO₂‑Folgen vorzunehmen,  

• mangelnde Transparenz über Kühl‑ und Facility‑Energieverbräuche.  

Best Practices

CUE entfaltet seinen größten Nutzen, wenn er als operativer Steuerungskennwert genutzt wird – nicht nur als Reporting‑Zahl. Die Auswertung von zeitaufgelösten Energie‑ und CO₂‑Daten zeigt, wann und warum Emissionen besonders hoch sind.  

Empfehlenswert sind:  

• Trennung von Kühlenergie und IT‑Energie,  

• Kombination von CUE mit PUE, WUE und weiteren Effizienz‑KPIs,  

• kontinuierliche Optimierung von Regelungsstrategien, um Emissionen zu senken, ohne Verfügbarkeit oder Performance zu gefährden.  

Beispiel: CUE in der Rechenzentrumskühlung

Ein Rechenzentrum arbeitet mit einer weitgehend stabilen IT‑Last, während der Kühlbedarf im Tagesverlauf schwankt. In Phasen hoher Außentemperaturen und kohlenstoffintensiven Stromangebots steigt der Kühlenergieverbrauch – und damit auch der CUE‑Wert. Durch angepasste Setpoints und intelligente Regellogik lässt sich in diesen kritischen Zeiten die Energie reduzieren, die zur Bereitstellung der erforderlichen Kühlleistung benötigt wird, um den Kühlbedarf zu decken. Die daraus resultierende Verbesserung des CUE entsteht durch operative Optimierung, nicht durch teure Infrastrukturmaßnahmen.  

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