机房空调温度调节方法、装置，及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种机房空调温度调节方法及装置，属于自动控制技术领域。所述方法包括：响应于对目标机房中的空调进行温度调节，获取目标机房的目标温度和预设影响因子的实时数据，其中，预设影响因子包括：空调运行参数因子、IT设备负载因子和环境因子；根据实时数据和目标温度，通过机房多维温度影响模型求解空调的目标控制温度；基于目标控制温度对空调进行温度调节。本方法实现了结合影响机房温度的多维因素自动控制机房空调的温度，提升可机房空调温度调节的实时性和温度调节准确性，并且，有助于降低机房空调的能耗。有助于降低机房空调的能耗。有助于降低机房空调的能耗。

【技术实现步骤摘要】
机房空调温度调节方法、装置，及电子设备


[0001]本申请涉及自动控制
，特别是涉及机房空调温度调节方法、装置，及电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]传统机房空调温度是人工调节的。例如，人工根据经验对机房空调温度设定值进行周期性调节，或者，根据机房中设置的传感器采集的机房内实时温度，对机房空调温度进行临时调节。在根据人工经验对机房空调温度进行调解时，通常会根据季节和室外气温的周期变化，将空调温度调节至固定值。例如，夏季机房空调温度设为24℃，冬季机房空调温度设为26℃，温度设定值单一，存在机房空调能耗过大的缺陷。而现有技术中根据传感器采集的室内温度人工对机房空调温度进行调节的方案，需要在机房内布设大量传感器，硬件成本高，并且，无法做到及时调解，同样存在能耗过大的缺陷。
[0003]可见，现有技术中的机房空调温度调节方法，还需要改进。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种机房空调温度调节方法及装置，可以提升机房空调温度调节的实时性和温度调节准确度，有助于降低机房空调的能耗。
[0005]第一方面，本申请实施例公开了一种机房空调温度调节方法，包括：
[0006]响应于对目标机房中的空调进行温度调节，获取所述目标机房的目标温度和预设影响因子的实时数据，其中，所述预设影响因子包括：空调运行参数因子、IT设备负载因子和环境因子；
[0007]以所述实时数据和所述目标温度作为预先训练的机房多维温度影响模型的输入，通过所述机房多维温度影响模型求解所述实时数据和所述目标温度对应的所述空调的目标控制温度；
[0008]基于所述目标控制温度对所述空调进行温度调节。
[0009]可选的，所述以所述实时数据和所述目标温度作为预先训练的机房多维温度影响模型的输入，通过所述机房多维温度影响模型求解所述实时数据和所述目标温度对应的所述空调的目标控制温度之后，还包括：
[0010]根据所述实时数据和所述目标控制温度，通过预先训练的机房温度预测模型预估所述目标机房在实施所述温度调节后的机房温度，作为预测温度；
[0011]所述基于所述目标控制温度对所述空调进行温度调节之后，还包括：
[0012]获取所述目标机房的实测温度；
[0013]在所述预测温度和所述实测温度的差值绝对值满足预设调优阈值的情况下，对所述机房多维温度影响模型进行调优训练。
[0014]可选的，所述目标机房被划分为若干三维子空间，所述机房多维温度影响模型包括：与各所述预设影响因子对应的子模型、特征生成子模型，以及，特征编码网络，
[0015]所述以所述实时数据和所述目标温度作为预先训练的机房多维温度影响模型的输入，通过所述机房多维温度影响模型求解所述实时数据和所述目标温度对应的所述空调的目标控制温度，包括：
[0016]通过所述子模型对各所述三维子空间的预设影响因子的取值分别进行增益计算，得到各三维子空间的单因子空间温度影响值；
[0017]通过所述特征生成子模型，融合所述单因子空间温度影响值，得到所述预设影响因子对各三维子空间的累计空间温度影响值；以及，
[0018]对所述累计空间温度影响值进行空间降维处理，得到空调温度增益矩阵；
[0019]通过所述特征编码网络对所述空调温度增益矩阵进行编码映射，得到所述实时数据和所述目标温度对应的所述空调的目标控制温度。
[0020]可选的，所述子模型包括：表达所述空调运行参数因子对机房温度影响的第一子模型，所述空调运行参数因子包括以下一项或多项数据：空调温度、风机转数、风向角度、空调运行时长、空调位置，以及，空气的导热系数，
[0021]所述通过所述子模型对各所述三维子空间的预设影响因子的取值分别进行增益计算，得到各三维子空间的单因子空间温度影响值，包括：
[0022]以所述空调运行参数因子的所述取值和各三维子空间的位置作为第一输入数据，通过所述第一子模型对所述第一输入数据执行预设运算，得到所述空调运行参数因子对各三维子空间的单因子空间温度影响值。
[0023]可选的，所述子模型包括：表达所述IT设备负载因子对机房温度影响的第二子模型，所述IT设备负载因子包括以下一项或多项数据：服务器的CPU使用率、内存使用率，以及，IO消耗率、服务器的位置、服务器的温度，
[0024]所述通过所述子模型对各所述三维子空间的预设影响因子的取值分别进行增益计算，得到各三维子空间的单因子空间温度影响值，包括：
[0025]以所述目标机房中的所述IT设备负载因子的所述取值、各三维子空间的位置，以及，空气的导热系数作为第二输入数据，通过所述第二子模型对所述第二输入数据执行预设运算，得到所述IT设备负载因子对所述目标机房中各三维子空间的单因子空间温度影响值。
[0026]可选的，所述子模型包括：表达所述环境因子对机房温度影响的第三子模型，所述环境因子包括以下一项或多项数据：室外温度和空气湿度，
[0027]所述通过所述子模型对各所述三维子空间的预设影响因子的取值分别进行增益计算，得到各三维子空间的单因子空间温度影响值，包括：
[0028]以所述环境因子的所述取值作为第三输入数据，通过所述第三子模型对所述第三输入数据执行预设运算，得到所述环境因子对所述目标机房中各三维子空间的单因子空间温度影响值。
[0029]可选的，所述对所述累计空间温度影响值进行空间降维处理，得到空调温度增益矩阵，包括：
[0030]确定所述三维子空间的投影平面，其中，所述投影平面为：平行于所述三维子空间在水平方向侧面的平面，或者，平行于所述三维子空间在一个竖直方向侧面的平面；
[0031]将所述三维子空间向所述投影平面上投影；
[0032]将投影至所述投影平面上同一区域的所述三维子空间对应的所述累计空间温度影响值的均值，作为所述投影平面相应区域对应的累计空间温度影响值；
[0033]根据所述投影平面内各区域对应的累计空间温度影响值，得到空调温度增益矩阵。
[0034]第二方面，本申请实施例公开了一种机房空调温度调节装置，包括：
[0035]机房目标温度和影响数据获取模块，用于响应于对目标机房中的空调进行温度调节，获取所述目标机房的目标温度和预设影响因子的实时数据，其中，所述预设影响因子包括：空调运行参数因子、IT设备负载因子和环境因子；
[0036]空调温度求解模块，用于以所述实时数据和所述目标温度作为预先训练的机房多维温度影响模型的输入，通过所述机房多维温度影响模型求解所述实时数据和所述目标温度对应的所述空调的目标控制温度；
[0037]空调温度调节模块，用于基于所述目标控制温度对所述空调进行温度调节。
[0038]可选的，所述装置还包括：
[0039]机房温度预测模块，用于根据所述实时数据和所述目标控制温度，通过预先训练的机房温度预测模型预估所述目标机房在实施所述温度调节后的机房温度，作为预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机房空调温度调节方法，其特征在于，包括：响应于对目标机房中的空调进行温度调节，获取所述目标机房的目标温度和预设影响因子的实时数据，其中，所述预设影响因子包括：空调运行参数因子、IT设备负载因子和环境因子；以所述实时数据和所述目标温度作为预先训练的机房多维温度影响模型的输入，通过所述机房多维温度影响模型求解所述实时数据和所述目标温度对应的所述空调的目标控制温度；基于所述目标控制温度对所述空调进行温度调节。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述实时数据和所述目标温度作为预先训练的机房多维温度影响模型的输入，通过所述机房多维温度影响模型求解所述实时数据和所述目标温度对应的所述空调的目标控制温度之后，还包括：根据所述实时数据和所述目标控制温度，通过预先训练的机房温度预测模型预估所述目标机房在实施所述温度调节后的机房温度，作为预测温度；所述基于所述目标控制温度对所述空调进行温度调节之后，还包括：获取所述目标机房的实测温度；在所述预测温度和所述实测温度的差值绝对值满足预设调优阈值的情况下，对所述机房多维温度影响模型进行调优训练。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述目标机房被划分为若干三维子空间，所述机房多维温度影响模型包括：与各所述预设影响因子对应的子模型、特征生成子模型，以及，特征编码网络，所述以所述实时数据和所述目标温度作为预先训练的机房多维温度影响模型的输入，通过所述机房多维温度影响模型求解所述实时数据和所述目标温度对应的所述空调的目标控制温度，包括：通过所述子模型对各所述三维子空间的预设影响因子的取值分别进行增益计算，得到各三维子空间的单因子空间温度影响值；通过所述特征生成子模型，融合所述单因子空间温度影响值，得到所述预设影响因子对各三维子空间的累计空间温度影响值；以及，对所述累计空间温度影响值进行空间降维处理，得到空调温度增益矩阵；通过所述特征编码网络对所述空调温度增益矩阵进行编码映射，得到所述实时数据和所述目标温度对应的所述空调的目标控制温度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述子模型包括：表达所述空调运行参数因子对机房温度影响的第一子模型，所述空调运行参数因子包括以下一项或多项数据：空调温度、风机转数、风向角度、空调运行时长、空调位置，以及，空气的导热系数，所述通过所述子模型对各所述三维子空间的预设影响因子的取值分别进行增益计算，得到各三维子空间的单因子空间温度影响值，包括：以所述空调运行参数因子的所述取值和各三维子空间的位置作为第一输入数据，通过所述第一子模型对所述第一输入数据执行预设运算，得到所述空调运行参数因子对各三维子空间的单因子空间温度影响值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述子模型包括：表达所述IT设备负载因
子对机房温度影响的第二子模型，所述IT设备负载因子包括以下一项或多项数据：服务器的CPU使用率、内存使用率，以及，IO消耗率、服务器的位置、服务器的温度，所述通过所述子模型对各所述三维子空间的预设影...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓峰，张敏，金志伟，叶建安，汤雯博，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：