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    一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)中心機(jī)房空調(diào)節(jié)能控制方法

    2022-07-16 13:11:18王子懿唐碧華陳日凡李永彬何佳峻
    廣東通信技術(shù) 2022年6期
    關(guān)鍵詞:供冷機(jī)房數(shù)據(jù)中心

    [王子懿 唐碧華 陳日凡 李永彬 何佳峻]

    1 引言

    IDC 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心是一個(gè)聚集了大量服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和其他輔助設(shè)備的場(chǎng)所,是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的集中處理、存儲(chǔ)、傳輸、交換和管理的服務(wù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)中心是我國(guó)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要基礎(chǔ)設(shè)施,提供的巨大數(shù)據(jù)處理能力屬于國(guó)家戰(zhàn)略資源,是實(shí)現(xiàn)智能制造、互聯(lián)網(wǎng)+、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)和應(yīng)用的基礎(chǔ)保障,同時(shí)因其巨大的能源消耗和對(duì)環(huán)境的影響,使綠色數(shù)據(jù)中心成為《中國(guó)制造2025》中綠色制造的重點(diǎn)領(lǐng)域。因此,對(duì)老舊數(shù)據(jù)中心機(jī)房進(jìn)行節(jié)能改造和建設(shè)高能效的新型數(shù)據(jù)中心,對(duì)于“雙碳”工作具有重要的意義。

    2 行業(yè)現(xiàn)狀分析

    2.1 數(shù)據(jù)中心空調(diào)系統(tǒng)的特點(diǎn)

    IDC 數(shù)據(jù)中心空調(diào)系統(tǒng)由空調(diào)設(shè)備和通風(fēng)循環(huán)設(shè)備構(gòu)成。空調(diào)設(shè)備主要功能是處理機(jī)房回風(fēng),將其溫度、濕度及潔凈度控制在送風(fēng)要求范圍內(nèi),數(shù)據(jù)中心一般使用機(jī)房專(zhuān)用中央空調(diào);通風(fēng)循環(huán)設(shè)備主要負(fù)責(zé)將冷氣流送到機(jī)柜熱源附近,然后將與IT 設(shè)備換熱后的空氣送回空調(diào)設(shè)備,它包括專(zhuān)用氣流通道和機(jī)房環(huán)境氣流通道。

    IDC 數(shù)據(jù)中心具有高發(fā)熱量、低散濕量的特性,因此需要空調(diào)系統(tǒng)具有大送風(fēng)量、小送風(fēng)焓差的特性,大送風(fēng)量保證將設(shè)備散出的大量熱量及時(shí)排走,而小送風(fēng)焓差主要是為了防止設(shè)備結(jié)露。

    2.2 數(shù)據(jù)中心空調(diào)系統(tǒng)高能耗解析

    通過(guò)對(duì)IDC 數(shù)據(jù)中心長(zhǎng)期觀察分析,空調(diào)系統(tǒng)高能耗的原因主要是常年運(yùn)行沒(méi)有精細(xì)化管控,具體有如下幾方面。

    (1)空調(diào)系統(tǒng)初始設(shè)計(jì)配置與行業(yè)快速發(fā)展不相適應(yīng),沒(méi)有進(jìn)行合理的調(diào)整,同時(shí)由于缺少基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析,不能用數(shù)據(jù)說(shuō)話,不知道如何設(shè)置、調(diào)整才是最佳節(jié)能運(yùn)行狀態(tài);

    (2)機(jī)房氣流組織存在問(wèn)題,特別是一些早期的機(jī)房,機(jī)柜排列不合理、送風(fēng)通道設(shè)計(jì)不合理、地板出風(fēng)口位置設(shè)計(jì)不合理,導(dǎo)致常出現(xiàn)局部溫度過(guò)高,維護(hù)人員就會(huì)調(diào)低空調(diào)系統(tǒng)的整體溫度,進(jìn)而增加了能耗;

    (3)空調(diào)系統(tǒng)管路設(shè)計(jì)不合理,如有些管路過(guò)長(zhǎng),加大了制冷劑的流動(dòng)阻力,增加了壓縮機(jī)的功耗;

    (4)基礎(chǔ)設(shè)備機(jī)房、公共區(qū)域、辦公區(qū)域(簡(jiǎn)稱(chēng)功能區(qū)域)對(duì)溫度、濕度要求相對(duì)來(lái)說(shuō)沒(méi)那么高,現(xiàn)行IDC在設(shè)計(jì)階段往往忽略功能區(qū)域的節(jié)能設(shè)計(jì),在日常的運(yùn)行中,造成了空調(diào)供冷的浪費(fèi)。

    3 研究?jī)?nèi)容

    空調(diào)系統(tǒng)的高能耗已成為數(shù)據(jù)中心能源利用效率低的主要癥結(jié),對(duì)空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行節(jié)能改造是數(shù)據(jù)中心節(jié)能的首要任務(wù)。

    (1)研究按需供冷,合理降低能耗;

    (2)研究分區(qū)域、分時(shí)段、分級(jí)別、精細(xì)化管控技術(shù);

    (3)研究空調(diào)系統(tǒng)變頻技術(shù)的應(yīng)用,提高工作效率;

    (4)研究氣流組織及布局優(yōu)化,通過(guò)溫濕度傳感器的數(shù)據(jù),生成溫度圖形,優(yōu)化送、回風(fēng)方式,優(yōu)化機(jī)柜布置方式;

    (5)研究合理利用自然冷卻技術(shù)。

    4 解決方案

    4.1 整體架構(gòu)

    根據(jù)“節(jié)能方案整體設(shè)計(jì),具體改造分步實(shí)施”的原則,管好能源末端消耗出口,實(shí)時(shí)反饋給能源供給入口,控制能源消耗中間環(huán)節(jié),深入挖掘各節(jié)點(diǎn)節(jié)能空間。通過(guò)全面收集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和機(jī)房、功能區(qū)域供冷需求,搭建云綜合控制管理平臺(tái),系統(tǒng)架構(gòu)如圖1 所示,根據(jù)需求進(jìn)行個(gè)性化的供冷負(fù)荷調(diào)整及溫度設(shè)置,自動(dòng)校正維護(hù)人員在日常巡查維護(hù)中無(wú)法發(fā)現(xiàn)的調(diào)控問(wèn)題,使每一個(gè)供冷單元都始終運(yùn)行在合理節(jié)能的模式下,從而達(dá)到精確可控的目的。

    圖1 系統(tǒng)架構(gòu)圖

    4.2 技術(shù)方案

    (1)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集:

    (a)首先利用數(shù)據(jù)采集控制器對(duì)機(jī)房?jī)?nèi)的運(yùn)行環(huán)境基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,實(shí)時(shí)掌握機(jī)房的環(huán)境信息,并將數(shù)據(jù)收集用于最佳運(yùn)行參數(shù)的計(jì)算和輸出;

    (b)將采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)5G 的形式進(jìn)行傳輸上報(bào);5G 構(gòu)建于蜂窩網(wǎng)絡(luò),支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接,具有覆蓋廣、連接多、效率快、成本低、功耗低、構(gòu)架優(yōu)等優(yōu)點(diǎn),能夠使環(huán)境基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的傳輸上報(bào)更加穩(wěn)定快速;

    (c)將上報(bào)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在后臺(tái)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中以便于對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

    (2)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的預(yù)處理:

    (a)對(duì)后臺(tái)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換;數(shù)據(jù)清洗能夠檢查數(shù)據(jù)的一致性,處理無(wú)效值和缺失值,數(shù)據(jù)清洗由計(jì)算機(jī)完成,能夠刪除重復(fù)信息,糾正錯(cuò)誤信息,保證數(shù)據(jù)的一致性;數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是針對(duì)采集的多來(lái)源、不同格式類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換,歸一化處理,使采集的數(shù)據(jù)能夠作為算法模型的輸入?yún)?shù),進(jìn)行模型訓(xùn)練;

    (b)對(duì)清洗轉(zhuǎn)換后的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,防止無(wú)效數(shù)據(jù)對(duì)后續(xù)步驟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中模型訓(xùn)練產(chǎn)生干擾。

    (3)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)上述步驟中提取的有效特征進(jìn)行模型訓(xùn)練,并得出最佳運(yùn)行參數(shù);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中除了溫度、濕度、電流基礎(chǔ)數(shù)據(jù),還包括機(jī)房空間大小、機(jī)房設(shè)備上架率、機(jī)房設(shè)備負(fù)載情況、室外天氣數(shù)據(jù)等,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將輸入的數(shù)據(jù)特征經(jīng)過(guò)構(gòu)建的模型轉(zhuǎn)化成運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)信號(hào),實(shí)現(xiàn)從環(huán)境數(shù)據(jù)到輸出指令的的轉(zhuǎn)化。

    (4)機(jī)房?jī)?nèi)動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)模型訓(xùn)練后,終端控制器實(shí)時(shí)輸出滿足機(jī)房環(huán)境要求的制冷系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù);通過(guò)將指令輸出,實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)房空調(diào)制冷系統(tǒng)溫度等參數(shù)的自動(dòng)控制,系統(tǒng)處理流程如圖2 所示,機(jī)房空調(diào)制冷設(shè)備能夠在該環(huán)境數(shù)據(jù)下自動(dòng)調(diào)節(jié)運(yùn)行參數(shù),并自動(dòng)調(diào)整至當(dāng)下最佳的溫度和濕度狀態(tài),既保證了機(jī)房空調(diào)制冷設(shè)備的有效性,又能防止制冷設(shè)備過(guò)度工作造成能源的浪費(fèi)。

    圖2 系統(tǒng)處理流程示意圖

    4.3 算法模型

    (1)初始化當(dāng)前時(shí)刻t 的狀態(tài)st;

    (2)初始化CLS-Network;

    (3)初始化樣本數(shù)據(jù)集S=[s1,s2,...,sn];Y=[y1,y2,...,yn];n 表示樣本數(shù)量;

    (4)通過(guò)CLS-Network 根據(jù)第i 個(gè)樣本的狀態(tài)值si計(jì)算各action 對(duì)應(yīng)的pki 值;

    (5)根據(jù)yi 與pi 計(jì)算Loss 值;

    (6)計(jì)算梯度,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播BP 算法,更新CLS-Network 參數(shù)w;

    (7)循環(huán)迭代(4)~(6)至訓(xùn)練完畢。

    (8)利用訓(xùn)練完成的模型對(duì)機(jī)房進(jìn)行控制,統(tǒng)計(jì)輸入量和輸出量,當(dāng)輸出量與結(jié)果量不同時(shí)記錄入數(shù)據(jù)庫(kù)U,當(dāng)U 內(nèi)的樣本數(shù)量超過(guò)設(shè)定值時(shí),提醒工作人員篩選出誤報(bào)信息,再將其他信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型再次訓(xùn)練。

    由于再次訓(xùn)練時(shí)輸入的樣本均為和原始樣本具備差異性的樣本,為避免模型的不均衡化,基于Bagging/Boosting 等算法,按照比例增加分類(lèi)器或選擇原始樣本一同輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練示意圖如圖3 所示。

    圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練示意圖

    4.4 控制效果

    (1)恒流量到變流量的智能化控制

    溫控器根據(jù)采集回來(lái)的溫度傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算,及時(shí)調(diào)整管道內(nèi)的水流量,進(jìn)行比例閥調(diào)節(jié),改變中央空調(diào)主機(jī)負(fù)荷,達(dá)到按需供冷的要求,杜絕冷凍水的浪費(fèi),提供到其他需要供冷的地方去,通過(guò)聯(lián)網(wǎng)智能化控制達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡供冷。

    (2)云溫控負(fù)載均衡

    通過(guò)采集所有末端的供冷數(shù)據(jù),集中管理、調(diào)配,設(shè)定優(yōu)先級(jí),保障重點(diǎn)區(qū)域供冷,平衡數(shù)據(jù)機(jī)房供冷負(fù)荷,調(diào)整功能區(qū)域運(yùn)行溫度,合理分配供冷。在空調(diào)主機(jī)故障時(shí),可以立即停止所有配套設(shè)備房、功能區(qū)域的供冷,重點(diǎn)給IT 機(jī)房供冷,使儲(chǔ)存冷凍水發(fā)揮更長(zhǎng)時(shí)間的作用,給搶修提供寶貴窗口期。

    (3)末端設(shè)備的變速節(jié)能

    風(fēng)機(jī)盤(pán)管通過(guò)高、中、低三速調(diào)節(jié)風(fēng)速,并通過(guò)控制閥來(lái)控制冷凍水的通斷;普通風(fēng)柜通過(guò)控制比例調(diào)節(jié)閥來(lái)合理控制冷凍水流量,自動(dòng)調(diào)整風(fēng)柜參數(shù),根據(jù)功能區(qū)域所需供冷。同時(shí)也可通過(guò)人工設(shè)置來(lái)進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)置的完善。

    (4)場(chǎng)景模式控制行為節(jié)能

    通過(guò)系統(tǒng)設(shè)置,設(shè)定不同的場(chǎng)景模式,比如上下班模式、正常模式、無(wú)人模式、節(jié)能模式、機(jī)房模式等,滿足不同場(chǎng)合及時(shí)間段的不同需求。

    (5)氣候補(bǔ)償機(jī)制

    根據(jù)不同季節(jié),采集不同的室內(nèi)外溫度,進(jìn)行溫度補(bǔ)償和智能化調(diào)節(jié)。

    (6)能耗管控

    每個(gè)IDC 機(jī)房都有成百上千個(gè)負(fù)載設(shè)備,每個(gè)負(fù)載的功耗情況都不相同,通過(guò)采集低壓配電系統(tǒng)上的多功能電表,配合相關(guān)的硬件設(shè)備和功能軟件,給能耗分析提供完整的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),隨時(shí)可以出具某個(gè)時(shí)間段內(nèi)負(fù)載設(shè)備的能耗報(bào)表。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)中心機(jī)房空調(diào)節(jié)能控制方法,通過(guò)綜合性地對(duì)IDC 整個(gè)空間的運(yùn)行溫度進(jìn)行精確控制并加以分析、研究,固化合理的運(yùn)行模式,根據(jù)每個(gè)負(fù)載的實(shí)際變化情況實(shí)時(shí)調(diào)整,提高IDC 用電效率,有效降低能耗,對(duì)優(yōu)化設(shè)備配置起到推動(dòng)作用。同時(shí),大大降低了維護(hù)巡檢強(qiáng)度,智能化提醒設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),對(duì)機(jī)房安全性提升和人力成本降低也起到積極的作用,可以在業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)中心機(jī)房推廣應(yīng)用。

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