一种针对数据中心能源利用效率的巡检方法技术

本申请公开了一种针对数据中心能源利用效率的巡检方法，包括S1：针对数据中心中的各个单元，计算在当前时间段中各自在数据中心整体的能耗占比；S2：针对数据中心中的各个单元并在基于马尔科夫链模型下，分析在下一时间段中各个单元的能耗变化；S3：结合步骤S1以及步骤S2的数据内容，预测计算下一时间段数据中心的能源利用效率。本申请可以从预测计算的PUE值观察数据中心宏观整体的能源利用效率，然后从微观的各个单元能耗变化计算中具体分析哪一单元的老化风险较高，以使得针对性排查，进而防止器件老化，造成不必要的耗能用电。造成不必要的耗能用电。造成不必要的耗能用电。

【技术实现步骤摘要】
一种针对数据中心能源利用效率的巡检方法


[0001]本专利技术涉及能源节约检测
，特别涉及一种针对数据中心能源利用效率的巡检方法。

技术介绍

[0002]在当前社会环境下，计算机技术的应用已经得到了飞速发展，数据中心的用电也越来越大，而服务器完全依靠电能才能驱动运行，同时为确保我国数字经济稳定发展，并且数据中心对电能品质要求高，经常会考虑双路供电，以确保数据中心全年不间断运行。也正是基于这种情况使得我国数据中心耗电量持续增长。但在一个机房的数据中心中除了用于核心处理计算的IT设备单元，还有其他的辅助配套设备，例如用于降温的空调单元，用于照明的单元等，这些设备同样也会增加一个机房的能耗供应，然而随着这些设备的线路老化，使得在电量耗能上也会逐步增加，进一步使得数据中心的整体耗能增大，降低数据中心的能源使用效率，增大数据中心的PUE值。
[0003]本申请在基于历史数据的基础上，分析预测数据中心的PUE值，方便机房运维人员对数据中心整体的能源利用率进行把控判定，同时本申请还分析预测数据中心各单元的在后续时间的能耗变化情况，辅助机房运维人员对各器件进行判定检测，避免器件的线路老化，造成不必要的耗能用电。而现有的技术方案中并没有针对数据中心能耗采取如本申请分析预测的方案内容。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种针对数据中心能源利用效率的巡检方法，以解决
技术介绍
中所提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]一种针对数据中心能源利用效率的巡检方法，包括：
[0007]S1：针对数据中心中的各个单元，计算在当前时间段中各自在数据中心整体的能耗占比；
[0008]S2：针对数据中心中的各个单元并在基于马尔科夫链模型下，分析在下一时间段中各个单元的能耗变化；
[0009]S3：结合步骤S1以及步骤S2的数据内容，预测计算下一时间段数据中心的能源利用效率，以针对性对机房内数据中心的器件进行检测排查，防止器件老化，造成不必要的耗能用电。
[0010]为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
[0011]进一步地，步骤S1的具体内容为：
[0012]所述数据中心中的各个单元包括有空调单元、风移热单元、配电系统单元、IT设备单元；其中，IT设备单元是数据中心运算核心，其在数据中心整体的能耗占比越高代表数据中心的能源利用率越高；
[0013]针对空调单元，基于历史数据统计获取上一时间段中空调单元所消耗的电能a1、当前时间段中空调单元所消耗的电能b1以及在上一时间段中空调单元在数据中心整体所消耗的电能占比X1，进而计算在当前时间段中空调单元的电量增降幅度c1，c1＝(b1‑
a1)/a1，根据增降幅度c1确定当前时间段中空调单元在数据中心整体所消耗的电能占比X1′
，X1′
＝X1‑
(X1*c1)；其中所述上一时间段也称为上时段，当前时间段也称为本时段；
[0014]针对风移热单元，基于历史数据统计获取上一时间段中风移热单元所消耗的电能a2、当前时间段中风移热单元所消耗的电能b2以及在上一时间段中风移热单元在数据中心整体所消耗的电能占比X2，进而计算在当前时间段中风移热单元的电量增降幅度c2，c2＝(b2‑
a2)/a2，根据增降幅度c2确定当前时间段中风移热单元在数据中心整体所消耗的电能占比X2′
，X2′
＝X2‑
(X2*c2)；
[0015]针对配电系统单元，基于历史数据统计获取上一时间段中配电系统单元所消耗的电能a3、当前时间段中配电系统单元所消耗的电能b3以及在上一时间段中配电系统单元在数据中心整体所消耗的电能占比X3，进而计算在当前时间段中配电系统单元的电量增降幅度c3，c3＝(b3‑
a3)/a3，根据增降幅度c3确定当前时间段中配电系统单元在数据中心整体所消耗的电能占比X3′
，X3′
＝X3‑
(X3*c3)；
[0016]针对IT设备单元，基于历史数据统计获取上一时间段中IT设备单元所消耗的电能a4、当前时间段中IT设备单元所消耗的电能b4以及在上一时间段中IT设备单元在数据中心整体所消耗的电能占比X4，进而计算在当前时间段中IT设备单元的电量增降幅度c4，c4＝(b4‑
a4)/a4，根据增降幅度c4确定当前时间段中IT设备单元在数据中心整体所消耗的电能占比X4′
，X4′
＝X4‑
(X4*c4)。
[0017]进一步地，所述风移热单元包括有冷水机、加湿器、照明及辅助设备、开关或发电机；所述配电系统单元包括有UPS和PDU；所述IT设备单元包括有IT设备CPU、进程负载。
[0018]进一步地，步骤S2的具体内容为：
[0019]针对空调单元，通过历史数据获取上时段空调单元的能耗转移概率【d1、e1】、本时段空调单元的能耗转移概率【d2、e2】、以及空调单元以外的其他单元能耗转移概率【d3、e3】，其中d1表示在上时段中空调单元的能耗转入概率，e1表示空调单元的能耗转出概率；d2表示在本时段中空调单元的能耗转入概率，e2表示空调单元的能耗转出概率；d3表示在本时段中空调单元以外的其他单元能耗转入至空调单元的能耗转移概率，e2表示空调单元以外的其他单元能耗不转入至空调单元的能耗转移概率；
[0020]进而基于马尔科夫链模型计算空调单元在下一时间段的能耗转移概率【d4、e4】；其中，d4表示在下一时间段中空调单元的能耗转入概率，也即下一时间段中空调单元能耗增加的概率，且d4＝d1*d2+e1*d3，e4表示在下一时间段中空调单元的能耗转出概率，也即下一时间段中空调单元能耗降低的概率，且e4＝d1*e2+e1*e3；
[0021]针对风移热单元，通过历史数据获取上时段风移热单元的能耗转移概率【f1、g1】、本时段风移热单元的能耗转移概率【f2、g2】、以及风移热单元以外的其他单元能耗转移概率【f3、g3】，其中f1表示在上时段中风移热单元的能耗转入概率，g1表示风移热单元的能耗转出概率；f2表示在本时段中风移热单元的能耗转入概率，g2表示风移热单元的能耗转出概率；f3表示在本时段中风移热单元以外的其他单元能耗转入至风移热单元的能耗转移概率，g3表示风移热单元以外的其他单元能耗不转入至风移热单元的能耗转移概率；
[0022]进而基于马尔科夫链模型计算风移热单元在下一时间段的能耗转移概率【f4、g4】；其中，f4表示在下一时间段中风移热单元的能耗转入概率，也即下一时间段中风移热单元能耗增加的概率，且f4＝f1*f2+g1*f3，g4表示在下一时间段中风移热单元的能耗转出概率，也即下一时间段中风移热单元能耗降低的概率，且g4＝f1*g2+g1*g3；
[0023]针对配电系统单元，通过历史数据获取上时段配电系统单元的能耗转移概率【h1、i1】、本时段配电系统单元的能耗转移概率【h2、i2】、以及配本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对数据中心能源利用效率的巡检方法，其特征在于，包括：S1：针对数据中心中的各个单元，计算在当前时间段中各自在数据中心整体的能耗占比；S2：针对数据中心中的各个单元并在基于马尔科夫链模型下，分析在下一时间段中各个单元的能耗变化；S3：结合步骤S1以及步骤S2的数据内容，预测计算下一时间段数据中心的能源利用效率，以针对性对机房内数据中心的器件进行检测排查，防止器件老化，造成不必要的耗能用电。2.根据权利要求1所述的一种针对数据中心能源利用效率的巡检方法，其特征在于，步骤S1的具体内容为：所述数据中心中的各个单元包括有空调单元、风移热单元、配电系统单元、IT设备单元；其中，IT设备单元是数据中心运算核心，其在数据中心整体的能耗占比越高代表数据中心的能源利用率越高；针对空调单元，基于历史数据统计获取上一时间段中空调单元所消耗的电能a1、当前时间段中空调单元所消耗的电能b1以及在上一时间段中空调单元在数据中心整体所消耗的电能占比X1，进而计算在当前时间段中空调单元的电量增降幅度c1，c1＝(b1‑
a1)/a1，根据增降幅度c1确定当前时间段中空调单元在数据中心整体所消耗的电能占比X1′
，X1′
＝X1‑
(X1*c1)；其中所述上一时间段也称为上时段，当前时间段也称为本时段；针对风移热单元，基于历史数据统计获取上一时间段中风移热单元所消耗的电能a2、当前时间段中风移热单元所消耗的电能b2以及在上一时间段中风移热单元在数据中心整体所消耗的电能占比X2，进而计算在当前时间段中风移热单元的电量增降幅度c2，c2＝(b2‑
a2)/a2，根据增降幅度c2确定当前时间段中风移热单元在数据中心整体所消耗的电能占比X2′
，X2′
＝X2‑
(X2*c2)；针对配电系统单元，基于历史数据统计获取上一时间段中配电系统单元所消耗的电能a3、当前时间段中配电系统单元所消耗的电能b3以及在上一时间段中配电系统单元在数据中心整体所消耗的电能占比X3，进而计算在当前时间段中配电系统单元的电量增降幅度c3，c3＝(b3‑
a3)/a3，根据增降幅度c3确定当前时间段中配电系统单元在数据中心整体所消耗的电能占比X3′
，X3′
＝X3‑
(X3*c3)；针对IT设备单元，基于历史数据统计获取上一时间段中IT设备单元所消耗的电能a4、当前时间段中IT设备单元所消耗的电能b4以及在上一时间段中IT设备单元在数据中心整体所消耗的电能占比X4，进而计算在当前时间段中IT设备单元的电量增降幅度c4，c4＝(b4‑
a4)/a4，根据增降幅度c4确定当前时间段中IT设备单元在数据中心整体所消耗的电能占比X4′
，X4′
＝X4‑
(X4*c4)。3.根据权利要求2所述的一种针对数据中心能源利用效率的巡检方法，其特征在于，所述风移热单元包括有冷水机、加湿器、照明及辅助设备、开关或发电机；所述配电系统单元包括有UPS和PDU；所述IT设备单元包括有IT设备CPU、进程负载。4.根据权利要求2所述的一种针对数据中心能源利用效率的巡检方法，其特征在于，步骤S2的具体内容为：针对空调单元，通过历史数据获取上时段空调单元的能耗转移概率【d1、e1】、本时段空
调单元的能耗转移概率【d2、e2】、以及空调单元以外的其他单元能耗转移概率【d3、e3】，其中d1表示在上时段中空调单元的能耗转入概率，e1表示空调单元的能耗转出概率；d2表示在本时段中空调单元的能耗转入概率，e2表示空调单元的能耗转出概率；d3表示在本时段中空调单元以外的其他单元能耗转入至空调单元的能耗转移概率，e2表示空调单元以外的其他单元能耗不转入至空调单元的能耗转移概率；进而基于马尔科夫链模型计算空调单元在下一时间段的能耗转移概率【d4、e4】；其中，d4表示在下一时间段中空调单元的能耗转入概率，也即下一时间段中空调...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱文进，
申请(专利权)人：中电信数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：