基于大型數(shù)據(jù)中心的綜合電能管理系統(tǒng)研究

王 鵬，雷 敏，王家良，苗 磊，趙旭陽

（中鐵信大數(shù)據(jù)科技有限公司，天津 301737）

近年來，隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的擴大與復(fù)雜程度的不斷增加，如何高效地管理數(shù)據(jù)中心的電能，提高電能利用效率已經(jīng)成為了一個迫切需要解決的問題[1]。

目前，中國鐵路主數(shù)據(jù)中心（簡稱：主數(shù)據(jù)中心）運行有以下3 套電能采集與監(jiān)測系統(tǒng)包括：電力監(jiān)控系統(tǒng)負責(zé)10 kV 中壓系統(tǒng)的電能數(shù)據(jù)采集；數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理（DCIM，Data Center Infrastructure Management）系統(tǒng)負責(zé)信息機房供配電及機房即不間斷電源（UPS，Uninterruptible Power Supply）、動力UPS 的電能數(shù)據(jù)采集；能源管理系統(tǒng)負責(zé)除電力監(jiān)控系統(tǒng)、DCIM 系統(tǒng)以外的低壓電力設(shè)施的電能數(shù)據(jù)采集。由于以上3 個系統(tǒng)形成的電能數(shù)據(jù)過于分散式，迫使運營維護（簡稱：運維）人員不得不采用現(xiàn)場手工抄表方式獲取[2]，再通過統(tǒng)計、合并、匯總計算的方式獲取數(shù)據(jù)中心各類基礎(chǔ)設(shè)施的整體電能數(shù)據(jù)[3]，降低了工作效率。本文針對以上問題設(shè)計了基于B/S 架構(gòu)的鐵路主數(shù)據(jù)中心綜合電能管理原型系統(tǒng)（簡稱：本文系統(tǒng)），通過跨系統(tǒng)間的集中數(shù)據(jù)獲取與基于實際場景的精細化統(tǒng)計計算，來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)中心電能消耗情況的全面監(jiān)測和與高效管理[4-5]。本文系統(tǒng)的應(yīng)用對實現(xiàn)主數(shù)據(jù)中心電能的精細化管理與高效利用必將起到積極促進作用。

1 系統(tǒng)設(shè)計

1.1 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)

本文系統(tǒng)重點在于對現(xiàn)有采集系統(tǒng)形成的電能數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘、分析與輸出。本文系統(tǒng)邏輯架構(gòu)，如圖1 所示 。

圖1 綜合電能管理系統(tǒng)架構(gòu)

1.2 數(shù)據(jù)集成引擎

數(shù)據(jù)集成引擎能夠連接各分系統(tǒng)數(shù)據(jù)源，將來自不同分系統(tǒng)中采集的電能數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚到本文系中。

1.2.1 數(shù)據(jù)收集

本文系統(tǒng)能夠與數(shù)據(jù)源（電力監(jiān)控系統(tǒng)、能源管理系統(tǒng)、DCIM 系統(tǒng)）進行通信，從中收集能源消耗、能源質(zhì)量、設(shè)備狀態(tài)等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源可以是不同類型的系統(tǒng)、設(shè)備或傳感器等。

1.2.2 數(shù)據(jù)處理與轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)集成引擎收集到的數(shù)據(jù)是不同的標(biāo)準(zhǔn)和格式，通過對數(shù)據(jù)進行處理和轉(zhuǎn)換，使其符合本文系統(tǒng)的統(tǒng)一格式和標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性。

1.2.3 數(shù)據(jù)存儲

數(shù)據(jù)集成引擎將處理后的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中，以便后續(xù)的分析使用。

1.2.4 實時數(shù)據(jù)更新

數(shù)據(jù)集成引擎能夠?qū)崟r監(jiān)測數(shù)據(jù)源的變化，并及時更新本文系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)是最新的。

（1）能源管理系統(tǒng)北向接口基于Modbus-TCP通信協(xié)議，提供實時數(shù)據(jù)上傳。本文系統(tǒng)對該接口進行實時數(shù)據(jù)采集，并將非關(guān)鍵數(shù)據(jù)清洗，以1 h 為間隔存儲數(shù)據(jù)。

（2）電力監(jiān)控系統(tǒng)北向接口基于電力遠動系統(tǒng)IEC60870-5-104 協(xié)議，提供周期性數(shù)據(jù)上傳。本文系統(tǒng)對該接口以1 h 為間隔進行數(shù)據(jù)采集，并全量存儲數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理系統(tǒng)北向接口基于Web Service 通信協(xié)議，按設(shè)備類別采用命令調(diào)取數(shù)據(jù)。本文系統(tǒng)對該接口進行實時數(shù)據(jù)采集，通過定制采集命令，僅對特定數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)請求，并以1 h為間隔存儲數(shù)據(jù)。

1.3 基礎(chǔ)計算平臺

基礎(chǔ)計算平臺提供了的數(shù)據(jù)分析和決策支持能力，輔助運營維護團隊實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的調(diào)參、調(diào)優(yōu)，使現(xiàn)場設(shè)備設(shè)施安全、高效運行。

基礎(chǔ)計算平臺用于管理集成后的電能數(shù)據(jù)，它提供了一系列的基礎(chǔ)計算功能，并對電能數(shù)據(jù)進行分析、優(yōu)化和控制[6]。

1.3.1 能耗計算模塊

跨系統(tǒng)基礎(chǔ)計算是進行能耗分析和能效評估的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，可進行分類能耗計算、總能耗計算、信息設(shè)備能耗計算、電能利用效率（PUE，Power Usage Effectiveness）、能耗指標(biāo)計算、能耗比較計算等。

1.3.2 能耗趨勢分析模塊

該模塊可以對主數(shù)據(jù)中心能耗進行分析和評估，通過對歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的比較，可以識別能耗高峰期、能耗異常等，并提供相應(yīng)的預(yù)警和優(yōu)化建議。

1.3.3 節(jié)能分析模塊

該模塊可以對主數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施能效進行評估，通過計算能源利用率、功率因數(shù)、電能損耗等指標(biāo)，幫助用戶了解主數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的效率水平，提供節(jié)能分析結(jié)果以及改進建議。

1.4 實時分析模塊

本文系統(tǒng)采用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫技術(shù)來實現(xiàn)高效的實時數(shù)據(jù)分析，可以實時地監(jiān)測電能消耗情況、能源負荷分布和設(shè)備狀態(tài)等信息；可以實現(xiàn)異常檢測機制，在檢測到異常情況時會及時發(fā)出告警。

1.5 歷史歸檔查詢模塊

歷史歸檔查詢模塊用于存儲和檢索歷史電能數(shù)據(jù)。該模塊可以訪問和分析本文系統(tǒng)已存儲的能源歷史數(shù)據(jù)，以便進行性能評估、趨勢分析和報告生成等工作；為便于后續(xù)查詢和分析，數(shù)據(jù)以時間序列的形式保存。

1.6 數(shù)據(jù)展示

數(shù)據(jù)展示模塊負責(zé)將處理后的數(shù)據(jù)以易于理解和分析的圖表、圖形及其他可視化形式展示，以幫助用戶更好地理解和管理電能消耗情況[7]。

1.7 報表/報告導(dǎo)出

報表查詢可以按照特定的組合條件查詢系統(tǒng)中存儲的數(shù)據(jù)；可選擇導(dǎo)出整個報表或者特定的部分，并將生成的報表以特定格式保存或分享。

2 系統(tǒng)功能

本文系統(tǒng)采用B/S 架構(gòu)，界面簡單、操作方便，只需瀏覽指定的服務(wù)器網(wǎng)址即可使用，所有功能均以菜單方式呈現(xiàn)，通過瀏覽器可在任意界面間快速切換。本文系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

圖2 本文系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)

2.1 系統(tǒng)首頁

通過本界面可快速了解當(dāng)前整個數(shù)據(jù)中心電力系統(tǒng)的總體運行情況，對運營維護起到實時、快速、動態(tài)、直觀的監(jiān)控效果。

2.2 市電運行情況

市電運行界面顯示回路容量、安全使用容量、實際使用容量、使用占比數(shù)據(jù)，并提供實際使用容量、使用占比上月與本月的數(shù)據(jù)對比，能夠?qū)崟r顯示20 臺變壓器的設(shè)計容量、安全容量、使用容量、使用占比等數(shù)據(jù)。

2.3 機房模塊

本文系統(tǒng)共展示了8 個機房模塊，主要對單個機房模塊的信息設(shè)備負荷分布、局部電能利用效率（pPUE，Partial Power Usage Effectiveness）模塊使用情況、機房列頭柜容量及負荷的實時顯示[8]。

2.4 能耗管理

主要圍繞主數(shù)據(jù)中心能耗情況進行計算統(tǒng)計分析后的展示及分析結(jié)論描述。其中，包括當(dāng)月制冷系統(tǒng)能耗比例、信息設(shè)備負荷比例、總損耗比例等，并以餅圖方式展示數(shù)據(jù)。

2.5 報表管理

可對采集及計算后的數(shù)據(jù)進行條件組合查詢及導(dǎo)出，報表可按日報、月報、年報方式進行指定時間段查詢。報表提供一鍵導(dǎo)出當(dāng)月的月報功能，根據(jù)運營維護管理的需求，月報以Word 格式方式導(dǎo)出，包含各電力月度數(shù)據(jù)、圖表及分析結(jié)果說明。

3 關(guān)鍵技術(shù)

本文系統(tǒng)是一套集成了電能監(jiān)測、能源計量、能效分析和節(jié)能優(yōu)化等功能的系統(tǒng)，關(guān)鍵技術(shù)包括以下幾個方面：

3.1 數(shù)據(jù)集成技術(shù)

不同設(shè)備和廠商使用不同的數(shù)據(jù)格式和通信協(xié)議。數(shù)據(jù)集成技術(shù)用于確保不同設(shè)備和系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)能夠按照統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)進行交換和共享，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和互操作性。

3.1.1 流處理及批量數(shù)據(jù)集成

流處理是一種實時處理數(shù)據(jù)的方式，它允許對數(shù)據(jù)進行連續(xù)的、即時的處理和分析。本文系統(tǒng)采用Spark Streaming 流處理框架來實時采集、處理和集成來自多個子系統(tǒng)設(shè)備的電能數(shù)據(jù)，Spark Streaming 框架具備可靠的消息傳遞機制、容錯性和可伸縮性，可將其集成到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理管道中。

3.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及轉(zhuǎn)換

（1）通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，可以消除不同設(shè)備和子系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)差異，使得它們能夠無縫地進行數(shù)據(jù)交換和集成。本文系統(tǒng)建立并按照電量儀表通用、標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)點表進行計算、存儲。

（2）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將不同設(shè)備和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)從其原始格式轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式。包括數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)單位的轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換等，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以通過編碼轉(zhuǎn)換、格式轉(zhuǎn)換、數(shù)學(xué)運算和邏輯處理等方法實現(xiàn)。

例如，有些分系統(tǒng)采集到電能設(shè)備中的電壓返回數(shù)據(jù)為22000，有些子系統(tǒng)采集到220.00，實際儀表讀數(shù)都為220 V，系統(tǒng)根據(jù)各分系統(tǒng)或設(shè)備不同比例進行換算，最后以標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)格式（220 V）進行計算、存儲。

3.1.3 數(shù)據(jù)映射與匹配

數(shù)據(jù)映射與匹配是將不同設(shè)備和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和可操作性。涉及識別和定義不同數(shù)據(jù)源之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和對應(yīng)關(guān)系，將其映射到共同的數(shù)據(jù)模型中。

本文系統(tǒng)通過對所有信息化設(shè)備數(shù)據(jù)進行分類并映射，再打包成整體的數(shù)據(jù)源，便于能耗趨勢分析模塊、節(jié)能分析模塊和實時分析模塊的數(shù)據(jù)匹配和調(diào)用。

3.1.4 數(shù)據(jù)校驗和清洗

數(shù)據(jù)集成過程中，可能會存在數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，如數(shù)據(jù)缺失、重復(fù)、錯誤等。數(shù)據(jù)校驗和清洗技術(shù)用于檢測和修復(fù)這些數(shù)據(jù)質(zhì)量問題?？梢赃M行數(shù)據(jù)的有效性驗證、邏輯一致性驗證和數(shù)據(jù)沖突解決等操作，確保集成的數(shù)據(jù)具備高質(zhì)量和可靠性。

例如，當(dāng)UPS 設(shè)備出現(xiàn)通信故障時，子系統(tǒng)可能采集為“2519932.00”電壓異常數(shù)據(jù)，此類數(shù)據(jù)明顯超出正常設(shè)備的運行范圍值，本文系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行校驗時就會將此部分數(shù)據(jù)丟棄。

3.2 能效分析技術(shù)

本文系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)分析和建模技術(shù)，對能源數(shù)據(jù)進行處理和分析，以識別能源消耗的瓶頸和優(yōu)化潛力，能效分析可以幫助數(shù)據(jù)中心確定節(jié)能目標(biāo)、識別能耗異常，并提供可行性評估和性能指標(biāo)跟蹤。

（1）本文系統(tǒng)采用Hadoop 大數(shù)據(jù)技術(shù)對當(dāng)前和未來的能源消耗進行分析和挖掘。根據(jù)具體的分析目標(biāo)和數(shù)據(jù)特征選擇不同的算法。使用季節(jié)性分解方法對主數(shù)據(jù)中心的每月電能消耗數(shù)據(jù)進行分析，通過季節(jié)性分解，可以將該時間序列數(shù)據(jù)分解為趨勢、季節(jié)性和殘差成分，用于識別每年的電能消耗季節(jié)性模式，如夏季高峰期和冬季低谷期，從而指導(dǎo)運維人員調(diào)整能源管理策略。

（2）聚類分析算法用于將能耗數(shù)據(jù)分組為具有相似模式的簇，從而發(fā)現(xiàn)能耗行為和潛在的節(jié)能機會。本文系統(tǒng)中某個數(shù)據(jù)集，包含了數(shù)據(jù)中心的不同時間段的能耗數(shù)據(jù)，通過K-means 算法將能耗數(shù)據(jù)分為幾個不同的簇，每個簇代表了一個能耗模式，例如高能耗模式、低能耗模式或波動能耗模式。對于高能耗模式的簇，可以進一步探索高能耗的時間段、相關(guān)因素和節(jié)能策略；對于低能耗模式的簇，可以分析其特征，以了解其背后的能源管理策略；對于波動能耗模式的簇，可以探索其波動性的原因和優(yōu)化方案。

（3）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法用于發(fā)現(xiàn)能耗與其他因素之間的關(guān)聯(lián)性和依賴關(guān)系，如設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則或時間段的關(guān)聯(lián)規(guī)則。根據(jù)采集的時間段和設(shè)備編號，將能耗數(shù)據(jù)進行整理和組織。本文系統(tǒng)將每個設(shè)備編號視為一個項目，每個時間戳作為一個事務(wù)，設(shè)置支持度和置信度閾值。應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，將從數(shù)據(jù)中找出滿足支持度和置信度閾值的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

（4）預(yù)測建模算法基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的能耗趨勢，從而進行需求預(yù)測和能源規(guī)劃。本文系統(tǒng)已經(jīng)收集了過去一年的電能消耗數(shù)據(jù)，每小時的消耗量和相應(yīng)的時間戳的情況下，如果預(yù)測未來一周內(nèi)的電能消耗量，通過以下步驟完成。

首先，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和特征工程，將時間戳進行拆分，提取出小時、日、月、年等相關(guān)的特征；其次，使用預(yù)測模型學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)中的模式和趨勢，并進行預(yù)測訓(xùn)練，訓(xùn)練過程中，可調(diào)整模型的參數(shù)和超參數(shù)，以獲得更好的擬合效果。最后，利用訓(xùn)練好的模型進行未來一周內(nèi)電能消耗量的預(yù)測。

3.3 數(shù)據(jù)管理和可視化技術(shù)

數(shù)據(jù)管理技術(shù)將不同來源和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行整合和集成。數(shù)據(jù)中心使用多個系統(tǒng)和設(shè)備監(jiān)測和管理能耗，數(shù)據(jù)整合和集成可以幫助運營維護人員將各種數(shù)據(jù)源中的能耗數(shù)據(jù)匯總到一個中心化的數(shù)據(jù)庫中，方便統(tǒng)一管理和分析。

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)用于將大量的數(shù)據(jù)以直觀和易于理解的方式呈現(xiàn)出來，將單一維度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的形式。用戶可以通過可視化界面直觀、快速瀏覽和分析。

4 系統(tǒng)應(yīng)用

通過本文系統(tǒng)在主數(shù)據(jù)中心實際運維環(huán)境下實現(xiàn)了能耗監(jiān)測、分析和管理的設(shè)計目標(biāo)。首先，能夠?qū)崟r采集和記錄能耗數(shù)據(jù)，包括信息系統(tǒng)、制冷系統(tǒng)、照明系統(tǒng)等能源的使用情況，并將實時采集的能耗數(shù)據(jù)自定義分類，以此顯示為PUE、供電負載系數(shù)（PLF，Power Load Factor）、制冷負載系數(shù)（CLF，Cooling Load Factor）、其它負載系數(shù)（OLF，Other Load Factor）、制冷性能系數(shù)（COP，Coefficient Of Performance）等能效指標(biāo)。其次，系統(tǒng)提供能效分析和報告功能，通過對能耗數(shù)據(jù)的分析和比對，識別能耗的趨勢和問題，自動生成包括變壓器損耗、UPS 損耗、其它損耗等趨勢圖。系統(tǒng)可以通過以上幾種功能，最終輸出數(shù)據(jù)中心能耗報表，為數(shù)據(jù)中心能效管理提供重要的技術(shù)依據(jù)，包括運維管理中制定節(jié)能計劃、設(shè)定能效目標(biāo)、評估節(jié)能項目的實施效果等。

5 結(jié)束語

本文針對主數(shù)據(jù)中心運維過程中發(fā)現(xiàn)的一系列問題，設(shè)計了一套基于B/S 架構(gòu)的鐵路主數(shù)據(jù)中心綜合電能管理原型系統(tǒng)，基本解決了主數(shù)據(jù)中心建成以來存在的數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)管理離散化的問題，實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)中心內(nèi)電能運行數(shù)據(jù)綜合一體化的實時匯總計算與分析管理，減輕了運維人員的工作強度，顯著提高了運維的精細化管理水平與人員工作效率。在本文系統(tǒng)投入試運行期間，主數(shù)據(jù)中2023 年1～5月平均PUE 相比2022 年同期下降了3%，對節(jié)能降耗起到了積極的促進作用。