一种适用于数据中心水冷系统的节能预测控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种适用于数据中心水冷系统的节能预测控制方法及系统，其中，步骤S1：获取第一数据、第二数据、第三数据以及第四数据；步骤S2：计算得到送风量和冷冻水回水温度；步骤S3：计算得到第一耗电量、第二耗电量以及第三耗电量；步骤S4：计算得到最优参数值；步骤S5：基于控制系统线性模型构建有限时域价值函数，通过获得的最优控制输入序列对各水冷机组、各水泵和各风机进行调控。本发明专利技术根据各服务器的功耗得到数据中心的冷量需求，以此对各水冷机组、各水泵和各风机的参数进行预先设定，解决了服务器局部升温的问题；水冷系统根据最优控制输入序列对各水冷机组、各水泵和各风机进行相应调控，实现对水冷系统的及时性和预先性控制。制。制。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于数据中心水冷系统的节能预测控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据中心水冷系统
，具体讲是指一种适用于数据中心水冷系统的节能预测控制方法及系统。

技术介绍

[0002]随着数字世界的快速发展，数据中心站点数量的激增也将带来更高能耗的挑战。预计到2030年，数据中心能耗总量将达到全社会用电量的1.5%
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2%，数据中心设施全天候运行，消耗大量能源并产生大量热量。数据中心内的温度控制对于避免设备过热、调节设备冷却以及测量整体效率至关重要；根据统计数据显示，数据中心的冷却占机房总功耗的40%左右。
[0003]中国专利技术专利CN113551373A公开了一种基于联邦强化学习的数据中心空调节能控制方法，该方法基于获取的数据中心机房温度来控制空调制冷系统，当获取的温度超过安全温度时就会控制空调制冷系统对数据中心机房进行降温，其缺陷在于，数据中心机房的个别服务器温升过高并超过安全温度，而该机房整体的温度未达到安全边界时，该空调制冷系统并不会对该机房进行制冷，从而使得个别服务器因温升过高而导致异常或损坏；在降温过程中，空调制冷系统以实时获得的冷冻水供水压差作为控制条件之一，来使得水冷机组输出一定压力的冷冻水对数据中心机房进行降温，由于输送冷冻水的水管各部位水压差存在实时变化的问题，因此空调制冷系统无法及时对数据中心机房进行降温，即无法实现对空调制冷系统的预先性控制；此外，当获取的数据中心机房温度超过安全温度时，空调制冷系统会对数据中心机房进行降温，由于获取的机房温度已经超过安全温度，因此此时对数据中心机房进行降温，无疑会产生降温滞后性的问题，导致无法实现对空调制冷系统的及时性和预先性控制。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种预防服务器局部升温以及能实现数据中心水冷系统及时性和预先性控制的适用于数据中心水冷系统的节能预测控制方法，所述数据中心水冷系统包括数据中心和与所述数据中心连接的水冷机组模块，所述水冷机组模块包括预先配置的若干水冷机组、若干水泵及若干风机，所述数据中心包括若干服务器，所述节能预测控制方法包括以下步骤：步骤S1：采集当前时刻每个所述水冷机组的第一数据，采集当前时刻每个所述水泵的第二数据以及每个所述风机的第三数据，并获取当前时刻所述数据中心的第四数据；所述第一数据包括所述水冷机组的冷冻水供水温度，所述第二数据包括所述水泵的频率，所述第三数据包括所述风机的转速，所述第四数据包括所述数据中心的回风温度；步骤S2：根据所述第一数据、所述第三数据以及所述第四数据计算得到当前时刻所述风机的送风量和当前时刻冷冻水回水温度；步骤S3：根据所述冷冻水回水温度和所述第一数据计算得到对应的第一耗电量，
根据所述第二数据以及所述第三数据分别计算得到对应的第二耗电量以及第三耗电量；步骤S4：根据所述第一耗电量、所述第二耗电量以及所述第三耗电量计算得到经济性能指标，并将所述经济性能指标输入至预先配置的最优参数模型中，计算得到最优参数值；步骤S5：基于控制系统线性模型构建有限时域价值函数，根据所述最优参数值和所述有限时域价值函数计算得到当前时刻至未来时刻的最优控制输入序列，所述数据中心水冷系统根据所述最优控制输入序列分别对各所述水冷机组、各所述水泵以及各所述风机进行相应调控。
[0005]优选地，所述第一数据还包括所述水冷机组的冷冻水热容；所述第三数据还包括所述风机的送风温度；所述第四数据还包括所述数据中心的空气热容和各所述服务器的功耗；所述步骤S2包括：步骤S21：将所述功耗输入至预先配置的冷量需求模型中，计算得到所述数据中心的冷量需求；步骤S22：根据所述冷量需求、所述空气热容、所述回风温度以及所述送风温度计算得到当前时刻所述风机对应的送风量；根据所述冷量需求、所述冷冻水供水温度、所述冷冻水热容，计算得到当前时刻所述水冷机组对应的冷冻水回水温度；步骤S23：所述水冷机组模块通过所述送风量和所述冷冻水回水温度分别对各所述风机、各所述水冷机组以及各所述水泵进行调控，以使所述回风温度控制在安全阈值内。
[0006]优选地，所述第一数据还包括所述数据中心的外部环境温度、所述冷冻水热容以及所述冷冻水的流量；在所述步骤S3中，根据所述冷冻水回水温度和所述第一数据计算得到对应的所述第一耗电量的具体过程包括：步骤S31：根据所述外部环境温度、所述冷冻水供水温度和预先配置的所述水冷机组对应的第一性能参数经验曲线计算得到所述水冷机组对应的制冷量；步骤S32：根据所述制冷量、所述冷冻水热容以及所述流量计算得到所述水冷机组对应的部分负荷率；步骤S33：根据所述部分负荷率、所述冷冻水供水温度以及所述外部环境温度计算得到所述第一耗电量。
[0007]优选地，所述第一数据还包括所述水冷机组的名义消耗量；所述步骤S33包括：根据所述部分负荷率和预先配置的所述水冷机组对应的第二性能参数经验曲线计算得到对应的第一输出值，并根据所述外部环境温度、所述冷冻水供水温度和预先配置的所述水冷机组对应的第三性能参数经验曲线计算得到对应的第二输出值，以及根据所述第一输出值、所述第二输出值和所述名义消耗量计算得到当前时刻水冷机组的耗电量，作为所述第一耗电量。
[0008]优选地，所述步骤S3包括：根据所述水泵的频率和预先配置的所述水泵对应的第四性能参数经验曲线计算得到当前时刻所述水泵的耗电量，作为所述第二耗电量。
[0009]优选地，步骤S3包括：根据所述风机的转速和预先配置的所述风机对应的第五性能参数经验曲线计算得到当前时刻所述风机的耗电量，作为所述第三耗电量。
[0010]优选地，所述最优参数值包括从所述最优参数模型中获得的满足所述经济性能指标的各所述水冷机组的部分负荷率、各所述水泵的频率以及各所述风机的转速，所述步骤S5包括：步骤S51：基于所述控制系统线性模型构建所述有限时域价值函数，求解有限时域最优控制问题得到从当前时刻至未来时刻的所述最优控制输入序列，且所述最优控制输入序列包含满足所述经济性能指标的各所述水冷机组的部分负荷率、各所述水泵的频率以及各所述风机的转速；步骤S52：所述数据中心水冷系统将所述最优控制输入序列输送至各所述水冷机组、各所述水泵以及各所述风机，对各所述水冷机组的部分负荷率、各所述水泵的频率以及各所述风机的转速进行相应调控。
[0011]一种适用于数据中心水冷系统的节能预测控制系统，所述数据中心水冷系统包括数据中心和与所述数据中心连接的水冷机组模块，所述数据中心包括若干服务器和若干风机，所述水冷机组模块包括若干水冷机组、若干水泵以及控制模块：所述节能预测控制系统包括采集模块、功耗模块、温度监测模块以及预测模块，所述采集模块分别与所述功耗模块和所述温度监测模块连接，所述预测模块分别与所述功耗模块和所述控制模块连接，所述温度监测模块与所述功耗模块连接；所述采集模块用于采集当前时刻各所述水冷机组的第一数据、各所述水泵的第二数据、各所述风机的第三数据以及所述数据中心的第四数据，并将采集的所述第一数据、所述第二数据和所述第三数据输送至所述功耗模块，以及将所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于数据中心水冷系统的节能预测控制方法，所述数据中心水冷系统包括数据中心和与所述数据中心连接的水冷机组模块，所述水冷机组模块包括预先配置的若干水冷机组、若干水泵及若干风机，所述数据中心包括若干服务器，其特征在于，所述节能预测控制方法包括以下步骤：步骤S1：采集当前时刻每个所述水冷机组的第一数据，采集当前时刻每个所述水泵的第二数据以及每个所述风机的第三数据，并获取当前时刻所述数据中心的第四数据；所述第一数据包括所述水冷机组的冷冻水供水温度，所述第二数据包括所述水泵的频率，所述第三数据包括所述风机的转速，所述第四数据包括所述数据中心的回风温度；步骤S2：根据所述第一数据、所述第三数据以及所述第四数据计算得到当前时刻所述风机的送风量和当前时刻冷冻水回水温度；步骤S3：根据所述冷冻水回水温度和所述第一数据计算得到对应的第一耗电量，根据所述第二数据以及所述第三数据分别计算得到对应的第二耗电量以及第三耗电量；步骤S4：根据所述第一耗电量、所述第二耗电量以及所述第三耗电量计算得到经济性能指标，并将所述经济性能指标输入至预先配置的最优参数模型中，计算得到最优参数值；步骤S5：基于控制系统线性模型构建有限时域价值函数，根据所述最优参数值和所述有限时域价值函数计算得到当前时刻至未来时刻的最优控制输入序列，所述数据中心水冷系统根据所述最优控制输入序列分别对各所述水冷机组、各所述水泵以及各所述风机进行相应调控。2.根据权利要求1所述的适用于数据中心水冷系统的节能预测控制方法，其特征在于，所述第一数据还包括所述水冷机组的冷冻水热容；所述第三数据还包括所述风机的送风温度；所述第四数据还包括所述数据中心的空气热容和各所述服务器的功耗；所述步骤S2包括：步骤S21：将所述功耗输入至预先配置的冷量需求模型中，计算得到所述数据中心的冷量需求；步骤S22：根据所述冷量需求、所述空气热容、所述回风温度以及所述送风温度计算得到当前时刻所述风机对应的送风量；根据所述冷量需求、所述冷冻水供水温度、所述冷冻水热容，计算得到当前时刻所述水冷机组对应的冷冻水回水温度；步骤S23：所述水冷机组模块通过所述送风量和所述冷冻水回水温度分别对各所述风机、各所述水冷机组以及各所述水泵进行调控，以使所述回风温度控制在安全阈值内。3.根据权利要求2所述的适用于数据中心水冷系统的节能预测控制方法，其特征在于，所述第一数据还包括所述数据中心的外部环境温度、所述冷冻水热容以及所述冷冻水的流量；在所述步骤S3中，根据所述冷冻水回水温度和所述第一数据计算得到对应的所述第一耗电量的具体过程包括：步骤S31：根据所述外部环境温度、所述冷冻水供水温度和预先配置的所述水冷机组对应的第一性能参数经验曲线计算得到所述水冷机组对应的制冷量；步骤S32：根据所述制冷量、所述冷冻水热容以及所述流量计算得到所述水冷机组对应的部分负荷率；步骤S33：根据所述部分负荷率、所述冷冻水供水温度以及所述外部环境温度计算得到所述第一耗电量。
4.根据权利要求3所述的适用于数据中心水冷系统的节能预测控制方法，其特征在于，所述第一数据还包括所述水冷机组的名义消耗量；所述步骤S33包括：根据所述部分负荷率和预先配置的所述水冷机组对应的第二性能参数经验曲线计算得到对应的第一输出值，并根据所述外部环境温度、所述冷冻水供水温度和预先配置的所述水冷机组对应的第三性能参数经验曲线计算得到对应的第二输出值，以及根据所述第一输出值、所述第二输出值和所述名义消耗量计算得到当前时刻水冷机组的耗电量，作为所述第一耗电量。5.根据权利要求1所述的适用于数据中心水冷系统的...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕亮，黎念，
申请(专利权)人：宁波亮控信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：