一种数据中心动力系统预警方法及装置

技术领域

本发明涉及设备状态检测预警技术领域，特别涉及一种数据中心动力系统预警方法及装置。

背景技术

目前，数据中心是通过计算机硬件和软件作为系统载体，以进行相关数据信息的处理和存储中心。现有的数据中心大多采用不间断电源作为其电能供应的动力系统，该动力系统通常设置有大量的电感元件和电容元件，这些电感元件和电容元件在工作过程中会产生大量的谐波信号，该谐波信号会对动力系统正常运作产生影响，同时，动力系统所处环境的温度、湿度、噪声以及由于动力系统在长期运作过程中因静电作用或风扇运转累积的尘埃粒子浓度均对动力系统的正常运行具有影响，因此，需要对动力系统的运行状态进行实时监测。

传统的监测设备只是对各环境参数进行采样，判断其是否超过预定值，当超过预定值的时候，发出报警，无法对动力系统出现故障征兆的早期进行检测并预警，同时，动力系统的历史运行数据仅存储在设备中，没有进行利用。

发明内容

本发明目的之一在于提供了一种数据中心动力系统预警方法及装置。

本发明实施例提供的一种数据中心动力系统预警方法，包括：

获取预设的历史数据库中数据中心动力系统的历史运行数据；

根据历史运行数据确定评估模型；

获取数据中心动力系统的当前运行数据；

采用评估模型对当前运行数据进行评估；

根据评估结果进行相应预警。

优选的，历史运行数据包括：正常数据和故障数据；

根据历史运行数据确定评估模型，具体包括：

获取预设的初始时间段，依据如下公式对其不断进行调整：

t

其中，t

每进行一次调整，每隔调整后的时间段分别提取正常数据中和故障数据中与其对应的第一状态数据集合和第二状态数据集合，并基于第一状态数据集合和第二状态数据集合分别绘制第一标准曲线和第二标准曲线，同时，使用第一标准曲线和第二标准曲线分别对预设的第一评估数据库和第二评估数据库进行填充；

调整结束后，将填充后的第一评估数据库和第二评估数据库作为评估模型。

优选的，采用评估模型对当前运行数据进行评估，具体包括：

获取与当前运行数据对应的运行时间；

若运行时间小于等于预设的时间阈值时，基于当前运行数据绘制第一待评估曲线；

计算第一待评估曲线与第一评估数据库中任一第一标准曲线的第一匹配度，若第一评估数据库中与第一待评估曲线的第一匹配度大于等于预设的第一匹配度阈值的第一标准曲线的个数大于等于预设的第一阈值时，则判断当前运行数据正常，否则计算第一待评估曲线与第二评估数据库中任一第二标准曲线的第二匹配度；

若第二评估数据库中与第一待评估曲线的第二匹配度大于等于预设的第二匹配度阈值的第二标准曲线的个数大于等于预设的第二阈值时，且第二评估数据库中与第一待评估曲线的第二匹配度大于等于预设的第二匹配度阈值的第二标准曲线均指向同一故障类型时，则判断当前运行数据异常；

若运行时间大于时间阈值时，将当前运行数据按时间顺序降序排序，排序后，选取前预设时间长度对应的数据作为待评估数据，基于待评估数据绘制第二待评估曲线；

计算第二待评估曲线与第一评估数据库中任一第一标准曲线的第三匹配度，若第一评估数据库中与第二待评估曲线的第三匹配度大于等于预设的第三匹配度阈值的第一标准曲线的个数大于等于预设的第三阈值时，则判断当前运行数据正常，否则计算第二待评估曲线与第二评估数据库中任一第二标准曲线的第四匹配度；

若第二评估数据库中与第二待评估曲线的第四匹配度大于等于预设的第四匹配度阈值的第二标准曲线的个数大于等于预设的第四阈值时，且第二评估数据库中与第二待评估曲线的第二匹配度大于等于预设的第四匹配度阈值的第二标准曲线均指向同一故障类型时，则判断当前运行数据异常。

优选的，采用以下预设的方法计算任意两条曲线的匹配度，包括：

获取一条曲线上与预设的选取点对应第一坐标，获取另一条曲线上与选取点对应的第二坐标；

计算任意两条曲线的匹配度：

其中，μ为匹配度，x

优选的，一种数据中心动力系统预警方法，还包括：

每隔预设的时间间隔根据历史运行数据中的故障数据自适应确定数据中心动力系统中各监测模块的新工作阈值；

其中，采用以下预设的方法确定新工作阈值：

步骤1：获取各个监测模块的当前工作阈值并对其进行调整：

V

其中，V

步骤2：调整后，提取故障数据中与监测模块对应的目标数据，统计目标数据中各故障时刻对应的目标监测值，若目标监测值小于第一目标数值的个数大于等于预设的个数阈值时，执行步骤3，否则执行步骤4；

步骤3：对数据中心动力系统中第t个监测模块的当前工作阈值对应的第一调整量Δβ

Δβ

其中，Δβ

使用二次调整后的第二调整量对第一目标数值进行调整：

V

其中，Δβ

调整后，若目标监测值小于第二目标数值的个数仍大于等于个数阈值，增大第一调整系数，重新进行二次调整，直至目标监测值小于第二目标数值的个数小于个数阈值时，不再减小第一调整系数进行二次调整，输出最终调整后的第二目标数值作为对应监控模块的新工作阈值；

步骤4：对数据中心动力系统中第t个监测模块的当前工作阈值对应的第一调整量Δβ

Δβ

其中，Δβ

使用调整后的第三调整量重新对当前工作阈值进行调整：

V

其中，V

调整后，若目标监测值小于第三目标数值的个数仍小于个数阈值，减小第二调整系数，重新进行返回调整，直至目标监测值小于第三目标数值的个数大于等于个数阈值时，不再减小第二调整系数进行返回调整，输出最终调整后的第三目标数值作为对应监控模块的新工作阈值。

本发明实施例提供的一种数据中心动力系统预警装置，包括：

第一获取模块，用于获取预设的历史数据库中数据中心动力系统的历史运行数据；

确定模块，用于根据历史运行数据确定评估模型；

第二获取模块，用于获取数据中心动力系统的当前运行数据；

评估模块，用于采用评估模型对当前运行数据进行评估；

预警模块，用于根据评估结果进行相应预警。

优选的，历史运行数据包括：正常数据和故障数据；

确定模块执行包括如下操作：

获取预设的初始时间段，依据如下公式对其不断进行调整：

t

其中，t

每进行一次调整，每隔调整后的时间段分别提取正常数据中和故障数据中与其对应的第一状态数据集合和第二状态数据集合，并基于第一状态数据集合和第二状态数据集合分别绘制第一标准曲线和第二标准曲线，同时，使用第一标准曲线和第二标准曲线分别对预设的第一评估数据库和第二评估数据库进行填充；

调整结束后，将填充后的第一评估数据库和第二评估数据库作为评估模型。

优选的，评估模块执行包括如下操作：

获取与当前运行数据对应的运行时间；

若运行时间小于等于预设的时间阈值时，基于当前运行数据绘制第一待评估曲线；

计算第一待评估曲线与第一评估数据库中任一第一标准曲线的第一匹配度，若第一评估数据库中与第一待评估曲线的第一匹配度大于等于预设的第一匹配度阈值的第一标准曲线的个数大于等于预设的第一阈值时，则判断当前运行数据正常，否则计算第一待评估曲线与第二评估数据库中任一第二标准曲线的第二匹配度；

若第二评估数据库中与第一待评估曲线的第二匹配度大于等于预设的第二匹配度阈值的第二标准曲线的个数大于等于预设的第二阈值时，且第二评估数据库中与第一待评估曲线的第二匹配度大于等于预设的第二匹配度阈值的第二标准曲线均指向同一故障类型时，则判断当前运行数据异常；

若运行时间大于时间阈值时，将当前运行数据按时间顺序降序排序，排序后，选取前预设时间长度对应的数据作为待评估数据，基于待评估数据绘制第二待评估曲线；

计算第二待评估曲线与第一评估数据库中任一第一标准曲线的第三匹配度，若第一评估数据库中与第二待评估曲线的第三匹配度大于等于预设的第三匹配度阈值的第一标准曲线的个数大于等于预设的第三阈值时，则判断当前运行数据正常，否则计算第二待评估曲线与第二评估数据库中任一第二标准曲线的第四匹配度；

若第二评估数据库中与第二待评估曲线的第四匹配度大于等于预设的第四匹配度阈值的第二标准曲线的个数大于等于预设的第四阈值时，且第二评估数据库中与第二待评估曲线的第二匹配度大于等于预设的第四匹配度阈值的第二标准曲线均指向同一故障类型时，则判断当前运行数据异常。

优选的，采用以下预设的方法计算任意两条曲线的匹配度，包括：

获取一条曲线上与预设的选取点对应第一坐标，获取另一条曲线上与选取点对应的第二坐标；

计算任意两条曲线的匹配度：

其中，μ为匹配度，x

优选的，一种数据中心动力系统预警装置，还包括：

第二确定模块，用于每隔预设的时间间隔根据历史运行数据中的故障数据自适应确定数据中心动力系统中各监测模块的新工作阈值；

其中，采用以下预设的方法确定新工作阈值：

步骤1：获取各个监测模块的当前工作阈值并对其进行调整：

V

其中，V

步骤2：调整后，提取故障数据中与监测模块对应的目标数据，统计目标数据中各故障时刻对应的目标监测值，若目标监测值小于第一目标数值的个数大于等于预设的个数阈值时，执行步骤3，否则执行步骤4；

步骤3：对数据中心动力系统中第t个监测模块的当前工作阈值对应的第一调整量Δβ

Δβ

其中，Δβ

使用二次调整后的第二调整量对第一目标数值进行调整：

V

其中，Δβ

调整后，若目标监测值小于第二目标数值的个数仍大于等于个数阈值，增大第一调整系数，重新进行二次调整，直至目标监测值小于第二目标数值的个数小于个数阈值时，不再减小第一调整系数进行二次调整，输出最终调整后的第二目标数值作为对应监控模块的新工作阈值；

步骤4：对数据中心动力系统中第t个监测模块的当前工作阈值对应的第一调整量Δβ

Δβ

其中，Δβ

使用调整后的第三调整量重新对当前工作阈值进行调整：

V

其中，V

调整后，若目标监测值小于第三目标数值的个数仍小于个数阈值，减小第二调整系数，重新进行返回调整，直至目标监测值小于第三目标数值的个数大于等于个数阈值时，不再减小第二调整系数进行返回调整，输出最终调整后的第三目标数值作为对应监控模块的新工作阈值。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种数据中心动力系统预警方法的流程图；

图2为本发明实施例中一种数据中心动力系统预警系统的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供了一种数据中心动力系统预警方法，如图1所示，包括：

S1、获取预设的历史数据库中数据中心动力系统的历史运行数据；

S2、根据历史运行数据确定评估模型；

S3、获取数据中心动力系统的当前运行数据；

S4、采用评估模型对当前运行数据进行评估；

S5、根据评估结果进行相应预警。

上述技术方案的工作原理为：

系统中预先设置有历史数据库，用于记录并存储数据中心动力系统在运行过程中的运行数据；通过对历史数据库中的历史运行数据进行分析确定评估模型；采用确定好的评估模型对实时获取的数据中心动力系统的当前运行数据进行评估，判断当前运行数据是否异常；若当前运行数据发生异常即系统运行可能即将发生故障，进行预警，报告相应位置及即将发生的故障类型，提醒工作人员注意；预警方式可以为：声光预警(报警闪烁灯)和语音预警(扬声器播放预设报警语音)；数据中心动力系统的运行数据包括但不限于：电流、电压、频率、谐波、谐波畸变率、环境温度、湿度和尘埃粒子浓度等。

上述技术方案的有益效果为：本发明实施例充分利用存储在历史数据库中数据中心动力系统的历史运行数据，通过根据历史数据库中数据中心动力系统的历史运行数据确定评估模型，利用评估模型对数据中心动力系统的当前运行数据进行评估，根据评估结果进行相应预警，评估模型可对动力系统出现故障征兆的早起进行检测并预警，在故障即将发生时提前提醒工作人员，同时报告故障位置及即将发生的故障类型，提升了工作人员的工作效率，同时，无需人工进行监测，降低了人工成本。

本发明实施例提供了一种数据中心动力系统预警方法，历史运行数据包括：正常数据和故障数据；

根据历史运行数据确定评估模型，具体包括：

获取预设的初始时间段，依据如下公式对其不断进行调整：

t

其中，t

每进行一次调整，每隔调整后的时间段分别提取正常数据中和故障数据中与其对应的第一状态数据集合和第二状态数据集合，并基于第一状态数据集合和第二状态数据集合分别绘制第一标准曲线和第二标准曲线，同时，使用第一标准曲线和第二标准曲线分别对预设的第一评估数据库和第二评估数据库进行填充；

调整结束后，将填充后的第一评估数据库和第二评估数据库作为评估模型。

上述技术方案的工作原理为：

数据中心动力系统的历史运行数据包括：正常数据和故障数据；通过对初始时间段(例如：0s)的不断调整可以获得不同时间长度的时间段；采用不同时间长度的时间段作为提取标准对正常数据和故障数据进行分段并提取；提取过程中，若数据有剩余，同样也输出，例如：正常数据为30h时间长度的数据，作为提取标准的时间段为7h，提取4段后，剩余2h时间长度同样输出作为状态数据集合；以时间为横轴，数据的数值大小为纵轴基于状态数据集合绘制相应曲线，并将其填充至对应的数据库中；将填充完毕的第一评估数据库和第二评估数据库作为评估模型；例如：动力系统中蓄电池经人为重启后，其运行数据重新开始记录，运行时间可能仅有0.05h，因此就需要0.1h左右评估模型对该运行数据进行评估，若蓄电池已连续工作0.3h，就需要0.3h左右的评估模型对其进行评估。

上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过对初始时间段不断进行调整获得不同时间长度的时间段并将其作为提取标准对正常数据和故障数据进行分段并提取，可以提取出大量的不同时间长度的数据状态集合并绘制相应曲线填充至相应评估数据库，极大程度上丰富了评估数据库，使得评估数据库可满足更多的评估场景，也提升了其工作效率，适用性极强。

本发明实施例提供了一种数据中心动力系统预警方法，采用评估模型对当前运行数据进行评估，具体包括：

获取与当前运行数据对应的运行时间；

若运行时间小于等于预设的时间阈值时，基于当前运行数据绘制第一待评估曲线；

计算第一待评估曲线与第一评估数据库中任一第一标准曲线的第一匹配度，若第一评估数据库中与第一待评估曲线的第一匹配度大于等于预设的第一匹配度阈值的第一标准曲线的个数大于等于预设的第一阈值时，则判断当前运行数据正常，否则计算第一待评估曲线与第二评估数据库中任一第二标准曲线的第二匹配度；

若第二评估数据库中与第一待评估曲线的第二匹配度大于等于预设的第二匹配度阈值的第二标准曲线的个数大于等于预设的第二阈值时，且第二评估数据库中与第一待评估曲线的第二匹配度大于等于预设的第二匹配度阈值的第二标准曲线均指向同一故障类型时，则判断当前运行数据异常；

若运行时间大于时间阈值时，将当前运行数据按时间顺序降序排序，排序后，选取前预设时间长度对应的数据作为待评估数据，基于待评估数据绘制第二待评估曲线；

计算第二待评估曲线与第一评估数据库中任一第一标准曲线的第三匹配度，若第一评估数据库中与第二待评估曲线的第三匹配度大于等于预设的第三匹配度阈值的第一标准曲线的个数大于等于预设的第三阈值时，则判断当前运行数据正常，否则计算第二待评估曲线与第二评估数据库中任一第二标准曲线的第四匹配度；

若第二评估数据库中与第二待评估曲线的第四匹配度大于等于预设的第四匹配度阈值的第二标准曲线的个数大于等于预设的第四阈值时，且第二评估数据库中与第二待评估曲线的第二匹配度大于等于预设的第四匹配度阈值的第二标准曲线均指向同一故障类型时，则判断当前运行数据异常。

上述技术方案的工作原理为：

例如：数据中心动力系统中的蓄电池运行时间为3分钟，小于时间阈值5分钟，通过温度传感器监测到蓄电池3分钟的温度变化数据绘制待评估曲线，若第一评估数据库中与该待评估曲线匹配度大于第一阈值的第一标准曲线的个数大于等于第一阈值(例如：30个)时，说明该待评估曲线与第一评估数据库(判断数据正常的评估模型)十分匹配，则可判定蓄电池运行3分钟的温度变化数据正常，否则若第二评估数据库中与该待评估曲线匹配度大于第二阈值的第二标准曲线的个数大于等于第二阈值(例如：30个)时，说明该待评估曲线与第二评估数据库(判断数据异常的评估模型)十分匹配，则可判定蓄电池运行3分钟的温度变化数据异常；若蓄电池运行时间为10分钟，大于时间阈值5分钟，将蓄电池运行5分钟温度传感器监测到的温度变化数据降序，选取前预设长度(例如：3分钟)的数据作为待评估数据并基于此绘制待评估曲线，对该待评估曲线的评估方法与蓄电池工作3分钟同理；在实际使用中，再数据中心动力系统投入的初期，数据库中历史运行数据不充分(评估模型不够完整)，工作人员可将第一阈值、第二阈值、第三阈值和第四阈值调低，随着时间的推移，可适当调高。

上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过评估模型对数据中心动力系统的当前运行数据进行评估，根据当前运行数据对应的运行时间划分为两种情况，若刚开始运行(小于等于时间阈值)，直接基于当前运行数据绘制曲线，与评估模型比较，若已运行许久(大于时间阈值)，选取近预设时间段内的数据作为待评估数据并绘制曲线与评估模型比较，不同的数据具有不同的处理手段，更具有针对性，同时，评估模型可智能地对故障的早期征兆进行检测，判断当前运行数据是否异常，无需人工进行监测，降低了人工成本。

本发明实施例提供了一种数据中心动力系统预警方法，采用以下预设的方法计算任意两条曲线的匹配度，包括：

获取一条曲线上与预设的选取点对应第一坐标，获取另一条曲线上与选取点对应的第二坐标；

计算任意两条曲线的匹配度：

其中，μ为匹配度，x

上述技术方案的工作原理为：

根据任意两条曲线上的坐标点之间的关系并赋予对应的权重值则可计算任意两条曲线的匹配度，计算第一待评估曲线与第一评估数据库中任一第一标准曲线的第一匹配度，计算第一待评估曲线与第二评估数据库中任一第二标准曲线的第二匹配度，计算第二待评估曲线与第一评估数据库中任一第一标准曲线的第三匹配度，计算第二待评估曲线与第二评估数据库中任一第二标准曲线的第四匹配度均采用上述方法。

上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过计算任意两条曲线的匹配度，可帮助判断任意两条曲线对应的两组数据集合之间的关系，提升了评估模型的工作效率。

本发明实施例提供了一种数据中心动力系统预警方法，还包括：

每隔预设的时间间隔根据历史运行数据中的故障数据自适应确定数据中心动力系统中各监测模块的新工作阈值；

其中，采用以下预设的方法确定新工作阈值：

步骤1：获取各个监测模块的当前工作阈值并对其进行调整：

V

其中，V

步骤2：调整后，提取故障数据中与监测模块对应的目标数据，统计目标数据中各故障时刻对应的目标监测值，若目标监测值小于第一目标数值的个数大于等于预设的个数阈值时，执行步骤3，否则执行步骤4；

步骤3：对数据中心动力系统中第t个监测模块的当前工作阈值对应的第一调整量Δβ

Δβ

其中，Δβ

使用二次调整后的第二调整量对第一目标数值进行调整：

V

其中，Δβ

调整后，若目标监测值小于第二目标数值的个数仍大于等于个数阈值，增大第一调整系数，重新进行二次调整，直至目标监测值小于第二目标数值的个数小于个数阈值时，不再减小第一调整系数进行二次调整，输出最终调整后的第二目标数值作为对应监控模块的新工作阈值；

步骤4：对数据中心动力系统中第t个监测模块的当前工作阈值对应的第一调整量Δβ

Δβ

其中，Δβ

使用调整后的第三调整量重新对当前工作阈值进行调整：

V

其中，V

调整后，若目标监测值小于第三目标数值的个数仍小于个数阈值，减小第二调整系数，重新进行返回调整，直至目标监测值小于第三目标数值的个数大于等于个数阈值时，不再减小第二调整系数进行返回调整，输出最终调整后的第三目标数值作为对应监控模块的新工作阈值。

上述技术方案的工作原理为：

例如：系统对蓄电池温度进行监测的温度传感器设定的当前阈值为30摄氏度即当蓄电池的温度超过30摄氏度时，进行报警；第一调整量为0.1摄氏度，将温度传感器的当前阈值30摄氏度减去0.1摄氏度得到第一目标数值29.9摄氏度；获取故障数据中蓄电池发生故障的时刻温度传感器对应的监测值(例如：31摄氏度、29.8摄氏度、28.9摄氏度和27.6摄氏度)，监测值中小于第一目标数值29.9摄氏度的个数为3个，大于预设个数阈值(例如：2个)，则说明第一目标数值还具有可调整空间，继续进行二次调整，采用第一调整系数(例如：1.01)与第一调整量0.1的乘积0.101作为第二调整量，将第一目标数值减去第二调整量得到第二目标数值28.799，监测值中小于第二目标数值28.799摄氏度的个数为1个，小于个数阈值，则输出28.799作为新工作阈值；若故障数据中蓄电池发生故障的时刻温度传感器对应的监测值为(例如：30.01摄氏度、29.99摄氏度、29.98摄氏度和29.97摄氏度)，监测值中大于第一目标数值29.9摄氏度的个数为4个，严重超过个数阈值，则说明调整过度，需要返回调整，使用第二调整系数(例如：0.1)与第一调整量的乘积0.01作为第三调整量，利用第三调整量重新对当前工作阈值进行调整，获得第三目标数值29.99摄氏度，监测值中大于等于第三目标数值的个数有3个，满足要求，即输出第三目标数值作为新工作阈值；上述过程仅作举例说明，在实际使用中，可根据工作人员的经验设定各个数阈值。

上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过每隔预设的时间间隔根据数据中心动力系统中的历史运行数据中的故障数据确定各监测模块的新工作阈值，通过对当前工作阈值进行微调，还可自行判断调整是否过度，使用故障数据中故障时刻监测模块对应的监测值与调整后目标值的大小关系作为判断调整后的工作阈值是否满足要求的理论基础，随着时间的推移，动力系统中各组成部分的运行会产生细微变化，历史数据库可以对其进行记录，通过自行调整各监测模块的工作阈值，可与动力系统中的细微变化进行同步，具有很强的适用性，大大提升了各监测模块的监测精细程度及稳定性，不仅可省得人工调整各监测模块的工作阈值，同时，也更加智能化。

本发明实施例提供了一种数据中心动力系统预警方法，还包括：

预警时，输出相应的故障维修方案；

其中，输出相应的故障维修方案，具体包括：

获取与预警对应的故障类型；

获取预设的维修方案数据库中与所述故障类型对应的维修方案列表；

计算所述维修方案列表中任一维修方案的可信指数：

S

其中，S

将所述维修方案列表中各维修方案按其对应可信指数从大到小排列，选取前N个维修方案进行输出；

所述方法还包括：

每隔预设的时间间隔通过预设的获取路径对所述维修方案数据库进行填充；

其中，通过预设获取路径对所述维修方案数据库进行填充，具体包括：

获取预设的获取路径列表；

计算所述获取路径列表中各获取路径的的排序指数；

其中，P

将所述获取路径列表中各获取路径按其对应排序指数进行排序，选取前W个获取路径获取维修方案对所述维修方案数据库进行填充。

上述技术方案的工作原理为：

入库总时长具体为维修方案存入数据库的总时间，方案等级具体为例如：该方案由有多年维修经验的工程师存入，其等级越高；人工确认总次数具体为，每次用户使用某条维修方案进行实际操作时发现可行后人工确认的次数；获取路径列表中预存有多个获取路径，例如：XX数据中心维修论坛等；基于语义识别技术判断获取路径与数据中心维修的相关性，生成相关指数；人工评判值由用户设定，若用户倾向某获取网站，设定较高的人工评判值即可；输出具体为在工作人员的移动终端(平板、智能手机和电脑等)上显示。

上述技术方案的有益效果为：本发明实施例可自行筛选并推送与预警相关且有参考价值的维修方案给用户，方便用户参考，更方便新手，同时，可不定时从预设获取路径获取维修方案对维修方案数据库进行扩充，十分智能化。

本发明实施例提供了一种数据中心动力系统预警装置，如图2所示，包括：

第一获取模块1，用于获取预设的历史数据库中数据中心动力系统的历史运行数据；

确定模块2，用于根据历史运行数据确定评估模型；

第二获取模块3，用于获取数据中心动力系统的当前运行数据；

评估模块4，用于采用评估模型对当前运行数据进行评估；

预警模块5，用于根据评估结果进行相应预警。

上述技术方案的工作原理为：

系统中预先设置有历史数据库，用于记录并存储数据中心动力系统在运行过程中的运行数据；通过对历史数据库中的历史运行数据进行分析确定评估模型；采用确定好的评估模型对实时获取的数据中心动力系统的当前运行数据进行评估，判断当前运行数据是否异常；若当前运行数据发生异常即系统运行可能即将发生故障，进行预警，报告相应位置及即将发生的故障类型，提醒工作人员注意；预警方式可以为：声光预警(报警闪烁灯)和语音预警(扬声器播放预设报警语音)；数据中心动力系统的运行数据包括但不限于：电流、电压、频率、谐波、谐波畸变率、环境温度、湿度和尘埃粒子浓度等。

上述技术方案的有益效果为：本发明实施例充分利用存储在历史数据库中数据中心动力系统的历史运行数据，通过根据历史数据库中数据中心动力系统的历史运行数据确定评估模型，利用评估模型对数据中心动力系统的当前运行数据进行评估，根据评估结果进行相应预警，评估模型可对动力系统出现故障征兆的早起进行检测并预警，在故障即将发生时提前提醒工作人员，同时报告故障位置及即将发生的故障类型，提升了工作人员的工作效率，同时，无需人工进行监测，降低了人工成本。

本发明实施例提供了一种数据中心动力系统预警装置，历史运行数据包括：正常数据和故障数据；

确定模块2执行包括如下操作：

获取预设的初始时间段，依据如下公式对其不断进行调整：

t

其中，t

每进行一次调整，每隔调整后的时间段分别提取正常数据中和故障数据中与其对应的第一状态数据集合和第二状态数据集合，并基于第一状态数据集合和第二状态数据集合分别绘制第一标准曲线和第二标准曲线，同时，使用第一标准曲线和第二标准曲线分别对预设的第一评估数据库和第二评估数据库进行填充；

调整结束后，将填充后的第一评估数据库和第二评估数据库作为评估模型。

上述技术方案的工作原理为：

数据中心动力系统的历史运行数据包括：正常数据和故障数据；通过对初始时间段(例如：0s)的不断调整可以获得不同时间长度的时间段；采用不同时间长度的时间段作为提取标准对正常数据和故障数据进行分段并提取；提取过程中，若数据有剩余，同样也输出，例如：正常数据为30h时间长度的数据，作为提取标准的时间段为7h，提取4段后，剩余2h时间长度同样输出作为状态数据集合；以时间为横轴，数据的数值大小为纵轴基于状态数据集合绘制相应曲线，并将其填充至对应的数据库中；将填充完毕的第一评估数据库和第二评估数据库作为评估模型；例如：动力系统中蓄电池经人为重启后，其运行数据重新开始记录，运行时间可能仅有0.05h，因此就需要0.1h左右评估模型对该运行数据进行评估，若蓄电池已连续工作0.3h，就需要0.3h左右的评估模型对其进行评估。

上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过对初始时间段不断进行调整获得不同时间长度的时间段并将其作为提取标准对正常数据和故障数据进行分段并提取，可以提取出大量的不同时间长度的数据状态集合并绘制相应曲线填充至相应评估数据库，极大程度上丰富了评估数据库，使得评估数据库可满足更多的评估场景，也提升了其工作效率，适用性极强。

本发明实施例提供了一种数据中心动力系统预警装置，评估模块4执行包括如下操作：

获取与当前运行数据对应的运行时间；

若运行时间小于等于预设的时间阈值时，基于当前运行数据绘制第一待评估曲线；

计算第一待评估曲线与第一评估数据库中任一第一标准曲线的第一匹配度，若第一评估数据库中与第一待评估曲线的第一匹配度大于等于预设的第一匹配度阈值的第一标准曲线的个数大于等于预设的第一阈值时，则判断当前运行数据正常，否则计算第一待评估曲线与第二评估数据库中任一第二标准曲线的第二匹配度；

若第二评估数据库中与第一待评估曲线的第二匹配度大于等于预设的第二匹配度阈值的第二标准曲线的个数大于等于预设的第二阈值时，且第二评估数据库中与第一待评估曲线的第二匹配度大于等于预设的第二匹配度阈值的第二标准曲线均指向同一故障类型时，则判断当前运行数据异常；

若运行时间大于时间阈值时，将当前运行数据按时间顺序降序排序，排序后，选取前预设时间长度对应的数据作为待评估数据，基于待评估数据绘制第二待评估曲线；

计算第二待评估曲线与第一评估数据库中任一第一标准曲线的第三匹配度，若第一评估数据库中与第二待评估曲线的第三匹配度大于等于预设的第三匹配度阈值的第一标准曲线的个数大于等于预设的第三阈值时，则判断当前运行数据正常，否则计算第二待评估曲线与第二评估数据库中任一第二标准曲线的第四匹配度；

若第二评估数据库中与第二待评估曲线的第四匹配度大于等于预设的第四匹配度阈值的第二标准曲线的个数大于等于预设的第四阈值时，且第二评估数据库中与第二待评估曲线的第二匹配度大于等于预设的第四匹配度阈值的第二标准曲线均指向同一故障类型时，则判断当前运行数据异常。

上述技术方案的工作原理为：

例如：数据中心动力系统中的蓄电池运行时间为3分钟，小于时间阈值5分钟，通过温度传感器监测到蓄电池3分钟的温度变化数据绘制待评估曲线，若第一评估数据库中与该待评估曲线匹配度大于第一阈值的第一标准曲线的个数大于等于第一阈值(例如：30个)时，说明该待评估曲线与第一评估数据库(判断数据正常的评估模型)十分匹配，则可判定蓄电池运行3分钟的温度变化数据正常，否则若第二评估数据库中与该待评估曲线匹配度大于第二阈值的第二标准曲线的个数大于等于第二阈值(例如：30个)时，说明该待评估曲线与第二评估数据库(判断数据异常的评估模型)十分匹配，则可判定蓄电池运行3分钟的温度变化数据异常；若蓄电池运行时间为10分钟，大于时间阈值5分钟，将蓄电池运行5分钟温度传感器监测到的温度变化数据降序，选取前预设长度(例如：3分钟)的数据作为待评估数据并基于此绘制待评估曲线，对该待评估曲线的评估方法与蓄电池工作3分钟同理；在实际使用中，再数据中心动力系统投入的初期，数据库中历史运行数据不充分(评估模型不够完整)，工作人员可将第一阈值、第二阈值、第三阈值和第四阈值调低，随着时间的推移，可适当调高。

上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过评估模型对数据中心动力系统的当前运行数据进行评估，根据当前运行数据对应的运行时间划分为两种情况，若刚开始运行(小于等于时间阈值)，直接基于当前运行数据绘制曲线，与评估模型比较，若已运行许久(大于时间阈值)，选取近预设时间段内的数据作为待评估数据并绘制曲线与评估模型比较，不同的数据具有不同的处理手段，更具有针对性，同时，评估模型可智能地对故障的早期征兆进行检测，判断当前运行数据是否异常，无需人工进行监测，降低了人工成本。

本发明实施例提供了一种数据中心动力系统预警装置，采用以下预设的方法计算任意两条曲线的匹配度，包括：

获取一条曲线上与预设的选取点对应第一坐标，获取另一条曲线上与选取点对应的第二坐标；

计算任意两条曲线的匹配度：

其中，μ为匹配度，x

上述技术方案的工作原理为：

根据任意两条曲线上的坐标点之间的关系并赋予对应的权重值则可计算任意两条曲线的匹配度，计算第一待评估曲线与第一评估数据库中任一第一标准曲线的第一匹配度，计算第一待评估曲线与第二评估数据库中任一第二标准曲线的第二匹配度，计算第二待评估曲线与第一评估数据库中任一第一标准曲线的第三匹配度，计算第二待评估曲线与第二评估数据库中任一第二标准曲线的第四匹配度均采用上述方法。

上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过计算任意两条曲线的匹配度，可帮助判断任意两条曲线对应的两组数据集合之间的关系，提升了评估模型的工作效率。

本发明实施例提供了一种数据中心动力系统预警装置，还包括：

第二确定模块2，用于每隔预设的时间间隔根据历史运行数据中的故障数据自适应确定数据中心动力系统中各监测模块的新工作阈值；

其中，采用以下预设的方法确定新工作阈值：

步骤1：获取各个监测模块的当前工作阈值并对其进行调整：

V

其中，V

步骤2：调整后，提取故障数据中与监测模块对应的目标数据，统计目标数据中各故障时刻对应的目标监测值，若目标监测值小于第一目标数值的个数大于等于预设的个数阈值时，执行步骤3，否则执行步骤4；

步骤3：对数据中心动力系统中第t个监测模块的当前工作阈值对应的第一调整量Δβ

Δβ

其中，Δβ

使用二次调整后的第二调整量对第一目标数值进行调整：

V

其中，Δβ

调整后，若目标监测值小于第二目标数值的个数仍大于等于个数阈值，增大第一调整系数，重新进行二次调整，直至目标监测值小于第二目标数值的个数小于个数阈值时，不再减小第一调整系数进行二次调整，输出最终调整后的第二目标数值作为对应监控模块的新工作阈值；

步骤4：对数据中心动力系统中第t个监测模块的当前工作阈值对应的第一调整量Δβ

Δβ

其中，Δβ

使用调整后的第三调整量重新对当前工作阈值进行调整：

V

其中，V

调整后，若目标监测值小于第三目标数值的个数仍小于个数阈值，减小第二调整系数，重新进行返回调整，直至目标监测值小于第三目标数值的个数大于等于个数阈值时，不再减小第二调整系数进行返回调整，输出最终调整后的第三目标数值作为对应监控模块的新工作阈值。

上述技术方案的工作原理为：

例如：系统对蓄电池温度进行监测的温度传感器设定的当前阈值为30摄氏度即当蓄电池的温度超过30摄氏度时，进行报警；第一调整量为0.1摄氏度，将温度传感器的当前阈值30摄氏度减去0.1摄氏度得到第一目标数值29.9摄氏度；获取故障数据中蓄电池发生故障的时刻温度传感器对应的监测值(例如：31摄氏度、29.8摄氏度、28.9摄氏度和27.6摄氏度)，监测值中小于第一目标数值29.9摄氏度的个数为3个，大于预设个数阈值(例如：2个)，则说明第一目标数值还具有可调整空间，继续进行二次调整，采用第一调整系数(例如：1.01)与第一调整量0.1的乘积0.101作为第二调整量，将第一目标数值减去第二调整量得到第二目标数值28.799，监测值中小于第二目标数值28.799摄氏度的个数为1个，小于个数阈值，则输出28.799作为新工作阈值；若故障数据中蓄电池发生故障的时刻温度传感器对应的监测值为(例如：30.01摄氏度、29.99摄氏度、29.98摄氏度和29.97摄氏度)，监测值中大于第一目标数值29.9摄氏度的个数为4个，严重超过个数阈值，则说明调整过度，需要返回调整，使用第二调整系数(例如：0.1)与第一调整量的乘积0.01作为第三调整量，利用第三调整量重新对当前工作阈值进行调整，获得第三目标数值29.99摄氏度，监测值中大于等于第三目标数值的个数有3个，满足要求，即输出第三目标数值作为新工作阈值；上述过程仅作举例说明，在实际使用中，可根据工作人员的经验设定各个数阈值。

上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过每隔预设的时间间隔根据数据中心动力系统中的历史运行数据中的故障数据确定各监测模块的新工作阈值，通过对当前工作阈值进行微调，还可自行判断调整是否过度，使用故障数据中故障时刻监测模块对应的监测值与调整后目标值的大小关系作为判断调整后的工作阈值是否满足要求的理论基础，随着时间的推移，动力系统中各组成部分的运行会产生细微变化，历史数据库可以对其进行记录，通过自行调整各监测模块的工作阈值，可与动力系统中的细微变化进行同步，具有很强的适用性，大大提升了各监测模块的监测精细程度及稳定性，不仅可省得人工调整各监测模块的工作阈值，同时，也更加智能化。

本发明实施例提供了一种数据中心动力系统预警系统，还包括：

维修方案推荐模块，用于预警时，输出相应的故障维修方案；

所述维修方案推荐列表执行包括如下操作：

获取与预警对应的故障类型；

获取预设的维修方案数据库中与所述故障类型对应的维修方案列表；

计算所述维修方案列表中任一维修方案的可信指数：

S

其中，S

将所述维修方案列表中各维修方案按其对应可信指数从大到小排列，选取前N个维修方案进行输出；

所述维修方案推荐列表执行还包括如下操作：

每隔预设的时间间隔通过预设的获取路径对所述维修方案数据库进行填充；

其中，通过预设获取路径对所述维修方案数据库进行填充，具体包括：

获取预设的获取路径列表；

计算所述获取路径列表中各获取路径的的排序指数；

其中，P

将所述获取路径列表中各获取路径按其对应排序指数进行排序，选取前W个获取路径获取维修方案对所述维修方案数据库进行填充。

上述技术方案的工作原理为：

入库总时长具体为维修方案存入数据库的总时间，方案等级具体为例如：该方案由有多年维修经验的工程师存入，其等级越高；人工确认总次数具体为，每次用户使用某条维修方案进行实际操作时发现可行后人工确认的次数；获取路径列表中预存有多个获取路径，例如：XX数据中心维修论坛等；基于语义识别技术判断获取路径与数据中心维修的相关性，生成相关指数；人工评判值由用户设定，若用户倾向某获取网站，设定较高的人工评判值即可；输出具体为在工作人员的移动终端(平板、智能手机和电脑等)上显示。

上述技术方案的有益效果为：本发明实施例可自行筛选并推送与预警相关且有参考价值的维修方案给用户，方便用户参考，更方便新手，同时，可不定时从预设获取路径获取维修方案对维修方案数据库进行扩充，十分智能化。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。