基于时间序列的微模块数据中心热源预判和冷源调控方法

技术领域

本发明涉及一种基于时间序列的微模块数据中心热源预判和冷源调控方法，属于智能调节技术领域。

背景技术

微模块数据中心目前逐渐成为数据中心建设的热点，其特点是将列间空调和机柜放置在一个封闭的冷热通道当中，可以有效的提高空调的制冷利用率。如何能够提高微模块数据中心中列间空调的自动化运行效率、降低设备故障率、节约能源和人力成为提升微模块数据中心空调系统总体运行水平的关键所在。因此，构建一套有效的微模块数据中心空调节能控制装置的重要性是显而易见的。

现在国内的微模块数据中心空调的节能方法和研究已经在陆续开展，目前较为普遍的还是基于温湿度设定值调节的传统的空调控制方式。对于单体空调控制的主要方法是检测列间空调出风或者回风温度与设定温度的温度偏差，根据温度偏差所处范围，对列间空调的水阀和风机进行调节。对于微模块内部空调组网后的控制，是基于微模块通道内空调的出风或回风温度的平均值来进行空调机组数量和各空调内水阀风机调节的控制。

但是以上的微模块数据中心空调的节能控制方法还是基于被动控制与被动适应调整的思路。如检测的冷热通道内的平均温度与设定值做实时比较，采用PID的控制方式对列间空调的水阀和风机进行调节。但对于空调水系统而言，本身就存在较大的热容量和迟滞性。而现如今各大微模块数据中心服务器的高、低密度混合。且由于通道封闭，IT负载功率的瞬时的载荷变化对于通道内温度的影响反映速度会比较快，被动控制的方式极易导致空调制冷无法及时跟随服务器负载的变化，冷热源无法精确匹配。带来的后果就是微模块内容易出现冷热不均衡的现象，进而使得节能效果不够理想。因此，传统意义上的被动控制平均制冷方式已难满足现在的微模块机房的控温需求。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于时间序列的微模块数据中心热源预判和冷源调控方法，其具体技术方案如下：

一种基于时间序列的微模块数据中心热源预判和冷源调控方法，包括以下步骤：

步骤1：数据采集：首先将微模块数据中心划分为N个区域，N为大于等于2的正整数，在微模块数据中心的各机柜的PDU前端安装智能电量采集器，通过对不同区域机柜中IT负载的功耗检测，建立原始时间序列，并建立季节性分解模型，对原始时间序列的各个构成因素进行分解，结合霍特.温特预测方法预测出下一时间周期内微模块内IT负载的功耗分布情况，通过功耗分布的变化计算出微模块内IT设备在下一时间周期的功耗的变化，得出IT负载热功耗的分布情况；

步骤2：计算热源：每个区域IT负载热功耗依次为Q1、Q2、……、Qn，微模块数据中心的总负载为Q，Q =Q1+Q2+……+Qn；

步骤3：计算冷源：根据不同区域IT负载热功耗的分布情况，进行列间空调冷量匹配计算，每个区域的冷源依次表示为C1、C2、……、Cn，微模块数据中心总的冷源为C，C =C1+C2+……+Cn，Q = C，当IT负载运行在高负荷工作状态下，提升区域内空调制冷量的输出，当设备运行在低负荷工作状态下，降低空调制冷量的输出；

步骤4：制冷调节：根据计算出的空调制冷量，通过计算得出当前空调所需要的水阀开度和风机转速，通过通讯接口将水阀开度和风机转速参数下发给微模块各区域中的空调，空调根据得到的参数进行水阀开度和风机转速的实时调整。

进一步的，所述步骤1建立原始时间序列的具体过程为，在预测IT设备负载工况之前需要将原始时间序列中的4种构成因素分解出来，并加以分析，其数学表达式为：

式（1）中，

原始时间序列中的乘法模型是指时间序列中 4 种构成因素分别进行相乘处理，彼此之间存在着相互依赖的关系，其表达式为：

针对微模块机房IT负载工况的分布而言，前后数值的重要程度相等，因此选择权重相等移动平均法来计算当前时刻的移动平均数，按照IT负载设备开启的时间为7*24小时，以1分钟为一个负载功率数据采样点，共有7组样本数据，每组样本数据的数据量为1440个点，建立季节性分解模型中季节性周期长度为1440，因此将计算公式中的相关数字进行修改，其计算公式如下：

式（2）中，

完成IT负载功耗时间序列因素分解的工作之后，还需要对序列的成分因素进行预测，选择霍特.温特指数平滑处理方法对时间序列因素进行数据预测，霍特.温特指数平滑处理结合第

式（3）中，F

式（4）、（5）、（6）中

进一步的，所述步骤2中将微模块数据中心划分为3个区域，总热量Q的计算公式为：

式（7）中

进一步的，所述步骤3中，空调总供给冷量C的计算公式为：

式（8）中

进一步的，所述步骤4中，根据热平衡原理，保证微模块数据中心的前、中、后三个区域的预测热量等于下一时刻空调冷量的供给，从而做到提前调节冷冻水阀和风机。

进一步的，在冷量匹配的过程中优先调节冷冻水阀，冷冻水阀的调节范围为0~100%，当水阀调节到100%时，计算出的区域空调冷量还不能满足区域热量时，再调整风机转速，风机转速的调整范围为制冷最小风量到制冷最大风量，直到在动态调整此区域实现冷热平衡。

本发明的有益效果是：

本发明通过对微模块数据中心中IT负载功率变化的预测并基于热平衡原则来实施微模块内空调的预判提前控制。从而达到微模块数据中心空调温控策略精确、控制节能效果好的最终目标。

本发明主要包括两个方面，一方面是微模块数据中心中IT负载的计算和预判，另一方面是冷源的调节与控制。

在微模块数据中心中IT负载的计算和预判过程中，首先将微模块数据中心划分为多个独立的区间，每个区间单独采集热源数据，单独计算和分析下一时间周期产生的热源，冷源根据下一时间周期的热源，各个区间独立调节和控制，实现各个区间内热源和冷源相匹配，避免造成微模块数据中心局部过热的情况，也杜绝了过分制冷，造成能源浪费，实现微模块数据中心环境温度稳定。

具体实施方式

现在结合具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

下面给出本发明方法的一个具体应用案例。

假设微模块中总共有配置有32个5Kw的机柜，配置了6台30Kw的冷冻水列间空调，按区域可将微模块划分为前，中，后3个区域。每个区域由两台空调来进行冷源主要输送。根据IT负载功耗的分布，划分为Q1、Q2、Q3三个区域的热源分布分别对应微模块内前中后三个负载区域，总负载为Q。

对IT负载功耗的原始时间序列的各个构成因素进行分解，结合霍特.温特预测方法预测出24小时微模块内IT负载的功耗分布情况。假设Q1、Q2、Q3在24小时内某一时间断的负载分别为25w,40Kw和50Kw，且这段时间负荷相对稳定。则根据公式

此处的IT负载热量转化系数

假设此时空调已经调节至稳定状态

以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。