【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据中心冷却，特别是涉及一种数据中心冷却系统的能耗控制方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
技术介绍
1、随着信息技术的快速发展，数据中心的规模和数量呈现爆炸式增长，然而，伴随着数据中心的迅猛扩张，其能耗问题日益凸显，成为制约其可持续发展的重大挑战。
2、数据中心的能源消耗主要来源于信息技术设备、冷却系统和辅助设备，其中，冷却系统由于其需要维持服务器和其他关键设备的适宜温度，以确保它们正常的运行，所以冷却系统的能耗占比较大，因此，有效控制数据中心冷却系统能耗是解决能耗问题的关键。
3、目前，在数据中心冷却系统能耗的控制的过程中，通常是利用pid控制算法进行控制，然而上述能耗控制方法存在不准确的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高控制准确性的数据中心冷却系统的能耗控制方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种数据中心冷却系统的能耗控制方法，该方法包括：
3、获取数据中心冷却系统当前的运行状态数据；
4、以数据中心冷却系统的总能耗最小化为目标，根据运行状态数据和目标预测模型，对数据中心冷却系统中的一次侧水泵的第一流量参数和二次侧水泵的第二流量参数进行调节，得到一次侧水泵的第一目标流量和二次侧水泵的第二目标流量；目标预测模型由数据中心冷却系统中的所有设备参数和环境参数构建得到；
5、将一次侧水泵的当前流量调节至第一目标流量，以及将二次侧水泵
6、在其中一个实施例中，以数据中心冷却系统的总能耗最小化为目标，根据运行状态数据和目标预测模型，对数据中心冷却系统中的一次侧水泵的第一流量参数和二次侧水泵的第二流量参数进行调节，得到一次侧水泵的第一目标流量和二次侧水泵的第二目标流量，包括：
7、将运行状态数据输入至目标预测模型中进行预测，得到服务器芯片温度和数据中心冷却系统的总能耗；
8、根据服务器芯片温度、一次侧水泵的流量调节范围和二次侧水泵的流量调节范围构建约束条件；
9、以数据中心冷却系统的总能耗最小化为目标，基于约束条件，对数据中心冷却系统中的一次侧水泵的第一流量参数和二次侧水泵的第二流量参数进行调节，得到一次侧水泵的第一目标流量和二次侧水泵的第二目标流量。
10、在其中一个实施例中，目标预测模型包括系统状态预测模型、水泵能耗预测模型、服务器状态预测模型和综合损耗预测模型，将运行状态数据输入至目标预测模型中进行预测，得到服务器芯片温度和数据中心冷却系统的总能耗，包括：
11、将运行状态数据中的第一运行状态数据输入至系统状态预测模型中进行预测，得到冷却塔能耗、二次侧进水温度和二次侧出水温度；第一运行状态数据包括一次侧流量、二次侧流量、室外温度、室外湿度和服务器负载；
12、将运行状态数据中的第二运行状态数据输入至水泵能耗预测模型中进行预测，得到一次侧水泵能耗和二次侧水泵能耗；第二运行状态数据包括一次侧流量、二次侧流量、一次侧水泵能耗参考值、二次侧水泵能耗参考值、一次侧水泵能耗参考值下的一次侧水泵流量参考值和二次侧水泵能耗参考值下的二次侧水泵流量参考值；
13、将二次侧进水温度、二次侧出水温度和运行状态数据中的第三运行状态数据，输入至服务器状态预测模型中进行预测，得到服务器芯片温度；第三运行状态数据包括二次侧流量、服务器负载、服务器芯片散热面积；
14、将冷却塔能耗、一次侧水泵能耗和二次侧水泵能耗，输入至综合损耗预测模型中进行求和，得到数据中心冷却系统的总能耗。
15、在其中一个实施例中，服务器状态预测模型包括第一预测子模型和第二预测子模型，将二次侧进水温度、二次侧出水温度和运行状态数据中的第三运行状态数据，输入至服务器状态预测模型中进行预测，得到服务器芯片温度，包括：
16、将二次侧流量和二次侧进水温度，输入至第一预测子模型中进行预测，得到服务器芯片传热热阻；
17、将二次侧进水温度、二次侧出水温度、服务器负载、服务器芯片散热面积和服务器芯片传热热阻，输入至第二预测子模型中进行预测，得到服务器芯片温度。
18、在其中一个实施例中，以数据中心冷却系统的总能耗最小化为目标，基于约束条件，对数据中心冷却系统中的一次侧水泵的第一流量参数和二次侧水泵的第二流量参数进行调节，得到一次侧水泵的第一目标流量和二次侧水泵的第二目标流量，包括：
19、基于约束条件，对数据中心冷却系统中的一次侧水泵的第一流量参数和二次侧水泵的第二流量参数进行调节，得到调节后的第一流量参数和调节后的第二流量参数；
20、根据调节后的第一流量参数和调节后的第二流量参数确定新的运行状态数据，并返回执行将运行状态数据输入至目标预测模型中进行预测，得到服务器芯片温度和数据中心冷却系统的总能耗的步骤，得到多个数据中心冷却系统的总能耗；
21、将数据中心冷却系统的总能耗为最小总能耗时对应的第一流量参数的值和第二流量参数的值，分别确定为第一目标流量和第二目标流量。
22、在其中一个实施例中，该方法还包括：
23、确定当前循环次数是否达到预设次数；
24、若当前循环次数未达到预设次数，则返回执行根据调节后的第一流量参数和调节后的第二流量参数确定新的运行状态数据的步骤；
25、若当前循环次数达到预设次数，则将数据中心冷却系统的总能耗为最小总能耗时对应的第一流量参数的值和第二流量参数的值，分别确定为第一目标流量和第二目标流量，包括：
26、将预设次数内的数据中心冷却系统的总能耗为最小总能耗时对应的第一流量参数的值和第二流量参数的值，分别确定为第一目标流量和第二目标流量。
27、第二方面，本申请还提供了一种数据中心冷却系统的能耗控制装置，该装置包括：
28、获取模块，用于获取数据中心冷却系统当前的运行状态数据；
29、预测模块，用于以数据中心冷却系统的总能耗最小化为目标，根据运行状态数据和目标预测模型，对数据中心冷却系统中的一次侧水泵的第一流量参数和二次侧水泵的第二流量参数进行调节，得到一次侧水泵的第一目标流量和二次侧水泵的第二目标流量；目标预测模型由数据中心冷却系统中的所有设备参数和环境参数构建得到；
30、调节模块，用于将一次侧水泵的当前流量调节至第一目标流量，以及将二次侧水泵的当前流量调节至第二目标流量。
31、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
32、获取数据中心冷却系统当前的运行状态数据；
33、以数据中心冷却系统的总能耗最小化为目标，根据运行状态数据和目标预测模型，对数据中心冷却系统中的一次侧水泵的第一流量参数和二次侧水泵的第二流量参数进行调节，得到一次侧水泵的第一目本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据中心冷却系统的能耗控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述数据中心冷却系统的总能耗最小化为目标，根据所述运行状态数据和目标预测模型，对所述数据中心冷却系统中的一次侧水泵的第一流量参数和二次侧水泵的第二流量参数进行调节，得到所述一次侧水泵的第一目标流量和所述二次侧水泵的第二目标流量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标预测模型包括系统状态预测模型、水泵能耗预测模型、服务器状态预测模型和综合损耗预测模型，所述将所述运行状态数据输入至目标预测模型中进行预测，得到服务器芯片温度和所述数据中心冷却系统的总能耗，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述服务器状态预测模型包括第一预测子模型和第二预测子模型，所述将所述二次侧进水温度、二次侧出水温度和所述运行状态数据中的第三运行状态数据，输入至所述服务器状态预测模型中进行预测，得到服务器芯片温度，包括：
5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述以所述数据中心冷却系统的总能耗最小化为目标，
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.一种数据中心冷却系统的能耗控制装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种数据中心冷却系统的能耗控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述数据中心冷却系统的总能耗最小化为目标，根据所述运行状态数据和目标预测模型，对所述数据中心冷却系统中的一次侧水泵的第一流量参数和二次侧水泵的第二流量参数进行调节，得到所述一次侧水泵的第一目标流量和所述二次侧水泵的第二目标流量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标预测模型包括系统状态预测模型、水泵能耗预测模型、服务器状态预测模型和综合损耗预测模型，所述将所述运行状态数据输入至目标预测模型中进行预测，得到服务器芯片温度和所述数据中心冷却系统的总能耗，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述服务器状态预测模型包括第一预测子模型和第二预测子模型，所述将所述二次侧进水温度、二次侧出水温度和所述运行状态数据中的第三运行状态数据，输入至所述服务器状态预测模型中进行预测，得到服务器芯片温度，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：常乾坤，刘凯艳，黄元峰，徐欣，任万鹏，牛宝联，万陶成，史昊天，韩靖雅，李超，刘奕巧，潘嵩，
申请(专利权)人：曙光信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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