网络流量负载变化时的网络中心机房节能优化方法技术

本发明专利技术属于网络中心机房的节能技术领域，尤其涉及一种网络流量负载变化时的网络中心机房节能优化方法。该方法包括：基于本征正交分解和神经网络的温度场预测模型，用于计算网络中心机房不同工况下的温度场分布；建立网络设备的比特功耗模型，计算流量负载调整产生的设备功耗增量；节能优化算法以冷却功耗增量与设备功耗增量之和最小为原则，确定流量负载分配策略和冷却系统运行策略；流量负载分配模块和冷却系统控制模块执行优化运行策略，以调整网络设备流量负载和运行环境。本发明专利技术通过对网络设备流量负载和冷却系统的动态调整，实现设备的安全、可靠运行，提高网络中心机房的能源使用效率。

Energy saving optimization method of Network Center Room under network traffic load change

The invention belongs to the technical field of energy saving in a network central computer room, in particular to an energy-saving optimization method of a network central room of a network when the network traffic load changes. The method comprises: a prediction model of the proper orthogonal decomposition and neural network is used to calculate the temperature field based on Network Center Distribution under different conditions of temperature; bit power consumption model of network equipment, traffic load calculation equipment power consumption increment adjustment generated; energy optimization algorithm with minimum power consumption and cooling equipment and power consumption increment increment the principle of determining traffic load distribution strategy and operation strategy of cooling system; traffic load distribution module and cooling system control module performs optimization operation, operation environment to adjust the network load and traffic equipment. The invention realizes the safe and reliable operation of the equipment through the dynamic adjustment of the network equipment, the flow load and the cooling system, and improves the energy utilization efficiency of the network central machine room.

【技术实现步骤摘要】
网络流量负载变化时的网络中心机房节能优化方法
本专利技术属于网络中心机房的节能
，尤其涉及一种网络流量负载变化时的网络中心机房节能优化方法。
技术介绍
随着信息化技术和网络技术的迅猛发展，数据中心的能耗问题日益受到人们的关注。由于网络设备长期稳定运行对环境温度和湿度的要求，在数据中心运行的总能耗中，约有40％用于冷却系统，与网络设备能耗相当。因此，根据网络设备的运行状态对冷却系统进行优化控制，既可以保证设备安全稳定运行，同时提高了网络中心机房的能源使用效率，具有重大的经济效益和社会效益。现有的网络中心机房冷却系统多采用地板下送风方式，根据网络设备功耗初始规划进行送风地板的布置，以满足机房不同位置的冷却需求。为解决网络中心机房高能耗问题并满足网络设备冷却需求，冷却系统一般根据空调回风口的风温对送风量和送风温度进行调节，该控制方式有以下缺陷：没有考虑到由于网络设备运行工况导致的冷却需求变化。由于网络设备的功耗随流量负载变化，网络中心机房局部位置的设备发热量与初始规划不同，导致制冷量的供给不足产生热点或者制冷量的过度供给产生冷点；由于网络中心机房几何结构复杂，机房内的速度场和压力场分本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种网络流量负载变化时的网络中心机房节能优化方法，其特征在于，包括：步骤1、通过CFD软件仿真获取网络中心机房不同工况下的n组温度场数据，计算温度场的POD本征正交分解模型及系数，以网络设备功率负载和冷却系统运行参数作为输入、POD模型系数作为输出训练神经网络，取占总能量99.5％的m组POD模型进行温度场预测；步骤2、根据网络设备的流量负载和设备功耗之间的关系，建立不同网络设备的比特功耗模型；步骤3、当网络设备流量负载变化时，以经验确定的流量负载调整量ΔDload对网络设备j，进行流量负载分配，j＝1，…，M，M为网络设备数量；根据当前流量负载分配策略Load_distribution(j)...

【技术特征摘要】
1.一种网络流量负载变化时的网络中心机房节能优化方法，其特征在于，包括：步骤1、通过CFD软件仿真获取网络中心机房不同工况下的n组温度场数据，计算温度场的POD本征正交分解模型及系数，以网络设备功率负载和冷却系统运行参数作为输入、POD模型系数作为输出训练神经网络，取占总能量99.5％的m组POD模型进行温度场预测；步骤2、根据网络设备的流量负载和设备功耗之间的关系，建立不同网络设备的比特功耗模型；步骤3、当网络设备流量负载变化时，以经验确定的流量负载调整量ΔDload对网络设备j，进行流量负载分配，j＝1，…，M，M为网络设备数量；根据当前流量负载分配策略Load_distribution(j)＝(Dload1,…,Dloadj+ΔDload,…,DloadM)和冷却系统运行策略Cool_Strategy(j)＝(Qj,…,TCRAC,j,R1,j,…,RM,j)，用温度场预测模型计算流量负载分配后的温度场分布；Dload1,…,DloadM为网络设备的流量负载；Q为空调送风量；TCRAC为空调送风温度；R1，…，RM为与机柜相对应的可调节送风地板的开孔率，下标M为机柜数量；根据温度场预测评估网络设备冷却效果；如果设备的入口风温超过设定值时，调整冷却系统运行策略并用温度场预测模型重新计算温度场分布，并再次评估设备冷却效果，直至所有网络设备在安全的环境温度下工作，更新冷却系统运行策略Cool_Strategy(j)；计算网络设备j有ΔDload流量负载增量时产生的冷却功耗增量ΔPcool,j；步骤4、根据当前网络设备的流量负载分配，通过比特功耗模型计算每台设备调整ΔDload流量负载产生的设备功耗增量ΔPequip,j；步骤5、将每一台设备调整流量负载的设备功耗增量ΔPequip,j和冷却功耗增量ΔPcool,j求和计算总功耗增量，选择总功耗增量最小的网络设备调整流量负载ΔDload，更新流量负载分配策略Load_distribution＝Load_distribution(j)和冷却系统运行策略Cool_Strategy＝Cool_Strategy(j)；步骤6、在步骤5中确定的流量负载分配策略和冷却系统运行策略基础上，重复3～5步至流量负载分配完毕；步骤7、通过流量负载分配模块和冷却系统控制模块执行流量负载分配策略和冷却系统运行策略；步骤8、根据信息采集模块收集的温度信息和网络设备功率负载信息，实现温度场预测模型的实时修正。2.根据权利要求1所述的网络流量负载变化时的网络中心机房节能优化方法，其特征在于，所述步骤1中温度场预测模型采用POD和神经网络相结合的方法建立，分为以下步骤：步骤101、基于商业CFD软件进行仿真获取数据；每一组仿真设定值包括：空调送风量Q，送风温度T，可调节送风地板的开孔率R1…RM，网络设备功率负载W1…WM；设定值取值范围根据网络中心机房运行规范确定，每一个设定值的随机取值符合独立的平均分布；步骤102、计算温度场POD模型；POD模型的计算公式如下：其中，为温度场的第i个POD模型，Tk为第k次CFD仿真获得的温度场，T0为n组仿真温度场数据的平均值；a和λ分别为矩阵C的特征向量和特征值；步骤103、使用CFD仿真设定值(Q，…，T，R1…RM，W1…WM)和POD模型系数b作为输入和输出训练神经网络；神经网络优选前向型BP神经网络或反馈型Elman神经网络；POD模型系数bi计算公式为：步骤104、通过温度场预...

【专利技术属性】
技术研发人员：白焰，谷丽君，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：北京,11