一种基于数据挖掘理论的面向数据中心节能问题的控制方法，步骤如下：建立一个核心的控制控制方法，核心控制方法为模糊控制，模糊控制规则为三角形控制方案，解决的未知参数有:CT：控制周期，包括每一轮信息采集时间、计算所需的时间、发出指令的时间、等待执行的时间；CTD2：对服务器的进风口而言，仅有2个最近的空调A、B，进行控制所需的周期，包括每一轮信息采集时间、计算所需的时间、发出指令的时间、等待执行的时间；CA、CB：模糊控制的三角形控制的上下限参数，CA是上限斜率，CB是下限斜率，区间为0～1；这2项参数人工设置，与微模块的空调温度上下限有关；寻找到这几项参数值，建立一个衡量控制效果的指标，快速寻优。快速寻优。快速寻优。
【技术实现步骤摘要】
一种基于数据挖掘理论的面向数据中心节能问题的控制方法
[0001]本专利技术面向现有的数据中心中在多参数未知、控制过程有其他智能体干扰的条件下，采用了数据挖掘的方式，对提高现有节能控制的方法，起到了积极作用。
[0002]专利技术背景
[0003]数据中心是云计算、人工智能的主要硬件承载体，没有它就无法建立现代社会的各种智能应用。但是其耗电量极为庞大，成为人们生产生活的必须研究的节能内容。其耗电量中，除了服务器计算这种不得不执行的耗电外，使用空调对其进行环境控制是其主要的消耗内容，此块的能量消耗是可以进行节能的方向。
[0004]数据中心一般的单元是微模块，微模块包括大约有20个左右服务器，4～8个空调，其中每台服务器上可以搭载近10台电脑主机，空调一般负责制冷，在极端低温下，也负责制热。平台在对微模块整体进行节能控制时，有如下几个实际困难：
[0005]空调的控制器具体控制控制方法及参数不对外开放，但接收控制温度的指令，也就是说，平台对微模块控制的时候，其只是响应要求，但是自行控制；
[0006]控制环境有些关键参数是未知的，且受微模块的搭建方式、地点、建筑材料、外部气候等影响，很难建立精确的模型。
[0007]空调的寿命会影响其能效转换比，这种关系是非线性的，但是时间上是长期变化的。
[0008]由于以上困难的存在，我们很难建立一个精确的控制模型，所以不得不采取一个基于数据驱动的控制模型。
[0009]现有的数据中心节能问题上，主要采用两组方法，一组是用深度学习的方式进行数据挖掘，一组是用增加硬件，形成一组闭环。前者的问题是在于深度学习需要大量人工便签的数据，这很困难。后者增加硬件，形成闭环，替代了每个空调原有的控制器，那么其成本必然大大增加。
[0010]如果有一个面向这种多空调协同控制问题，能够在现有硬件环境的基础上，自主进行数据挖掘，提高能效比，那么就能够成为一个比较实用的节能控制方法。
[0011]查阅现有的技术方案，并未发现相关论文和专利。
技术实现思路
[0012]本专利技术目的是，基于现有的自动化、制冷技术、人工智能的优化理论，提出了一个用于现有数据中心节能方面的控制方法即优化方法，它充分适应现有的微模块中空调的控制器只接受输入信号而自行控制、以及数据中心多个重要参数未知的条件下，解决了现有节能控制方法的或者需要大量人工标签数据，或者需要增加硬件成本的缺点，实现了数据中心的节能。在节能的过程中，主要的工作是在协同减少这些震荡，即减少不必要的能耗，快准稳的达到温度控制的目标。那么在平台端设计空调控制控制方法的时候，需要以减少震荡为目标。
[0013]本专利技术的技术方案是，一种基于数据挖掘理论的面向数据中心节能问题的控制方
法，步骤如下：步骤1.建立一个核心的控制控制方法，核心控制控制方法为模糊控制，模糊控制规则为三角形控制方案，输入为当前采集的微模块中N个服务器(设定N个服务器、如10台，均用J个空调服务)的空调进风口的温度值ST(i,t)、每个进风口的温度值和每个空调的出风口的距离值Dis(i,j)、每个空调出风口的当前控制的温度值AT(j,t)，输出为每个空调的出风口下一个控制的温度值AT(j,t+1)；其中i代表的是第i个服务器；j代表的是第j个空调；t代表的是第t个控制周期，t+1代表的是第t+1个控制周期。
[0014]这里，需要解决的未知参数有:
[0015]CT：控制周期，包括每一轮信息采集时间、计算所需的时间、发出指令的时间、等待执行的时间；
[0016]CTD2：对服务器的进风口而言，仅有2个最近的空调A、B，进行控制的方案，这一方案所需的控制周期，包括每一轮信息采集时间、计算所需的时间、发出指令的时间、等待执行的时间；
[0017]CA、CB：模糊控制的三角形控制的上下限参数，CA是上限斜率，CB是下限斜率，区间为0～1；这2项参数可以人工设置，与微模块的空调温度上下限有关；
[0018]寻找到这几项参数值：此刻，控制方法控制模型过程为，
[0019]步骤1
‑
1.采集各个服务器进风口的温度值；
[0020]步骤1
‑
2.设置所有的最近的2台服务器A1、B1进风口的温度值；
[0021]步骤1
‑
3.等待CTD2；
[0022]步骤1
‑
4.采集各个服务器进风口的温度值；
[0023]步骤1
‑
5.设置所有服务器进风口的温度值；
[0024]步骤1
‑
6.等待CT，循环步骤1
‑
1；
[0025]步骤2.建立一个衡量控制效果的指标，该指标包括有还有在固定周期TM内的微模块的总制冷量/总功率(Pt)，该数据可以从空调和电源处自动获得；
[0026]步骤3.快速寻优。
[0027]在执行过程中，应用方需要尽快先有一个能够应用的模型，这就需要尽快对CT、CTD2、CA、CB这4个参数先寻找一组比较优化的值；此刻的方法为：
[0028]步骤3
‑
1.确定CT、CTD2、CA、CB的上下界范围。
[0029]关于CT的方法采用原有微模块中各个空调控制器各自控制的方案，采集和观测温度稳定的时间的最小值和最大值，稳定的标准为持续3个采样点的温度上下偏差不超过0.3度，最小值CTmin是可以观测得到，最大值有时为开环震荡，持续在16度到26度间震荡，此刻设置最大值CTmax为1小时；
[0030]关于CTD2的上下界在本轮中为与CT相同的过程，即CTD2min＝CTmin，CTD2max＝CTmax；
[0031]为了先固定CT值，CA和CB此刻简单设置，效果类似于P控制，为输出温度为；如果比上限25度高tdy，那么就以Pca＝0.5倍的比例，要求空调输出25
‑
Pca*tdy；
[0032]步骤3
‑
2.以10％(CTmax
‑
CTmin)为增量，从CTmin开始设置控制过程，具体过程是1个小时为本控制方法模型在
[0033]CT＝Step*10％(CTmax
‑
CTmin)+CTmin
[0034]CTD2＝CT
[0035]其中Step是步骤参数，整数，从0到10,每1小时修改一次CT和CTD2的控制数据，控制微模块1小时，然后放弃控制，由微模块原有的控制方案控制1小时；
[0036]然后Step＝Step+1；
[0037]然后依据上式修改一次CT和CTD2的控制数据，控制微模块1小时，然后放弃控制，由微模块原有的控制方案控制1小时；
[0038]直到Step＝10结束；
[0039]步骤3
‑
3.统计步骤2中的Pt,用Pt(A，step)和Pt(B,step)来表示步骤3
‑
2中的数据的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于数据挖掘理论的面向数据中心节能问题的控制方法，步骤如下：步骤1.建立一个核心的控制方法，核心控制控制方法为模糊控制，模糊控制规则为三角形控制方案，输入为当前采集的微模块中N个服务器的空调进风口的温度值ST(i,t)、每个进风口的温度值和每个空调的出风口的距离值Dis(i,j)、每个空调出风口的当前控制的温度值AT(j,t)，输出为每个空调的出风口下一个控制的温度值AT(j,t+1)；其中i代表的是第i个服务器；j代表的是第j个空调；t代表的是第t个控制周期，t+1代表的是第t+1个控制周期；这里，需要解决的未知参数有:CT：控制周期，包括每一轮信息采集时间、计算所需的时间、发出指令的时间、等待执行的时间；CTD2：对服务器的进风口而言，仅有2个最近的空调A、B，进行控制的方案，这一方案所需的控制周期，包括每一轮信息采集时间、计算所需的时间、发出指令的时间、等待执行的时间；CA、CB：模糊控制的三角形控制的上下限参数，CA是上限斜率，CB是下限斜率，区间为0～1；这2项参数人工设置，与微模块的空调温度上下限有关；寻找到这几项参数值：此刻，控制方法控制模型过程为，步骤1
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1.采集各个服务器进风口的温度值；步骤1
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2.设置所有的最近的2台服务器进风口的温度值；步骤1
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3.等待CTD2；步骤1
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4.采集各个服务器进风口的温度值；步骤1
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5.设置所有服务器进风口的温度值；步骤1
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6.等待CT，循环步骤1
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1；步骤2.建立一个衡量控制效果的指标，该指标包括有还有在固定周期TM内的微模块的总制冷量/总功率Pt，该数据能从空调和电源处自动获得；步骤3.快速寻优；在执行过程中，应用方需要尽快先有一个能够应用的模型，这就需要尽快对CT、CTD2、CA、CB这4个参数先寻找一组比较优化的值；此刻的方法为：步骤3
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1.确定CT、CTD2、CA、CB的上下界范围；关于CT的方法采用原有微模块中各个空调控制器各自控制的方案，采集和观测温度稳定的时间的最小值和最大值，稳定的标准为持续3个采样点的温度上下偏差不超过0.3度，最小值CTmin是可以观测得到，最大值有时为开环震荡，持续在16度到26度间震荡，此刻设置最大值CTmax为1小时；关于CTD2的上下界在本轮中为与CT相同的过程，即CTD2min＝CTmin，CTD2max＝CTmax；为了先固定CT值，CA和CB此刻简单设置，效果类似于P控制，为...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏清，庄建，胡凯，
申请(专利权)人：江苏中堃数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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