一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及暖通空调技术领域，具体提供了一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法及装置，包括：基于数据中心中服务器的功耗确定数据中心的冷负荷需求；将所述数据中心的冷负荷需求代入预先构建的制冷设备与气流组织的联合优化模型并求解，得到优化结果；基于优化结果，得到数据中心的优化方案；其中，所述优化结果包括下述中的至少一种：各制冷设备的出力、空调送风温度、空调送风风量。本发明专利技术提供的技术方案，进一步提升数据中心能效，实现数据中心制冷系统的综合优化，降低数据中心能耗。耗。耗。

【技术实现步骤摘要】
一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法及装置


[0001]本专利技术涉及暖通空调
，具体涉及一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法及装置。

技术介绍

[0002]随着数字经济的快速发展，数据中心的建设发展越来越快。数据中心越来越大的散热需求给制冷系统的能效提升带来极大压力，数据中心制冷系统的能效提升是当前备受关注的研究方向。
[0003]制冷系统能效提升的研究当前主要有两个大的方面，一是数据中心制冷系统各设备的优化研究；二是数据中心气流组织的优化。制冷系统的优化研究是一个较为传统的研究方向，在制冷方式创新、制冷工质选择和制冷设备的群控等方面均有较多的研究，可以明显提升数据中心能效。气流组织优化是针对风冷数据中心的优化方式，可以有效避免冷热气流的掺混，抑制局部热点的产生，提升冷量的利用率。
[0004]然而，上述的研究均为单方面的进行制冷系统的研究或者气流组织的研究，并未有相关研究综合考虑制冷系统与气流组织之间的联合优化，不能够充分挖掘数据中心制冷能效的提升潜力。

技术实现思路

[0005]为了克服上述缺陷，本专利技术提出了一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法及装置。
[0006]第一方面，提供一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法，所述数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法包括：
[0007]基于数据中心中服务器的功耗确定数据中心的冷负荷需求；
[0008]将所述数据中心的冷负荷需求代入预先构建的制冷设备与气流组织的联合优化模型并求解，得到优化结果；
[0009]基于优化结果，得到数据中心的优化方案；
[0010]其中，所述优化结果包括下述中的至少一种：各制冷设备的出力、空调送风温度、空调送风风量。
[0011]优选的，所述数据中心的冷负荷需求的计算式如下：
[0012]Q
cool
＝Q
IT
+Q
lighting
+Q
wall
[0013]上式中，Q
cool
为数据中心的冷负荷需求，Q
IT
为数据中心中IT设备的发热量，Q
lighting
为数据中心中照明系统的发热量，Q
wall
为数据中心通过墙体的传热量。
[0014]进一步的，所述数据中心中IT设备的发热量的计算式如下：
[0015]Q
Ir
＝Q
server
+Q
PDU
+Q
UPS
[0016]上式中，Q
server
为数据中心中服务器的功耗，Q
PDU
为PDU发热量，Q
UPS
为UPS发热量。
[0017]优选的，所述数据中心中服务器的功耗的获取过程包括：
[0018]利用预先训练的神经网络模型预测数据中心中服务器的功耗；
[0019]其中，所述预先训练的神经网络模型的训练过程中训练数据为数据中心中服务器的历史功耗数据。
[0020]优选的，所述预先构建的制冷设备与气流组织的联合优化模型包括：
[0021]以制冷设备的总能耗最小为目标构建的第一目标函数、以服务器排气温度均值最小为目标构建的第二目标函数以及为数据中心制冷设备与气流组织的联合优化配置的约束条件。
[0022]进一步的，所述第一目标函数的数学模型为：
[0023][0024]上式中，P
i
为数据中心内第i个设备的能耗，N为数据中心内设备总数量。
[0025]进一步的，所述数据中心内设备包括下述中的至少一种：制冷机组、蓄冷机组、冷却塔、泵、机房空调。
[0026]进一步的，所述第二目标函数的数学模型为：
[0027][0028]上式中，T
j
为数据中心内第j个服务器的排气温度，M为数据中心服务器总数量。
[0029]进一步的，所述约束条件包括下述中的至少一种：各个制冷设备的提供的冷量之和不小于冷负荷需求、空调送风温度在预设的可行范围内、空调送风风量在预设的可行范围内、数据中心的温度在允许的预设的温度范围内、各个制冷设备的出力在预设的允许的范围内、制冷设备相邻时间的出力之差在预设的允许的范围内。
[0030]第二方面，提供一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化装置，所述数据中心制冷设备与气流组织的联合优化装置包括：
[0031]确定模块，用于基于数据中心中服务器的功耗确定数据中心的冷负荷需求；
[0032]第一分析模块，用于将所述数据中心的冷负荷需求代入预先构建的制冷设备与气流组织的联合优化模型并求解，得到优化结果；
[0033]第二分析模块，用于基于优化结果，得到数据中心的优化方案；
[0034]其中，所述优化结果包括下述中的至少一种：各制冷设备的出力、空调送风温度、空调送风风量。
[0035]优选的，所述确定模块中，数据中心中服务器的功耗的获取过程包括：
[0036]利用预先训练的神经网络模型预测数据中心中服务器的功耗；
[0037]其中，所述预先训练的神经网络模型的训练过程中训练数据为数据中心中服务器的历史功耗数据。
[0038]优选的，所述第一分析模块中，预先构建的制冷设备与气流组织的联合优化模型包括：
[0039]以制冷设备的总能耗最小为目标构建的第一目标函数、以服务器排气温度均值最小为目标构建的第二目标函数以及为数据中心制冷设备与气流组织的联合优化配置的约束条件。
[0040]进一步的，所述第一目标函数的数学模型为：
[0041][0042]上式中，P
i
为数据中心内第i个设备的能耗，N为数据中心内设备总数量。
[0043]进一步的，所述第二目标函数的数学模型为：
[0044][0045]上式中，T
j
为数据中心内第j个服务器的排气温度，M为数据中心服务器总数量。
[0046]进一步的，所述约束条件包括下述中的至少一种：各个制冷设备的提供的冷量之和不小于冷负荷需求、空调送风温度在预设的可行范围内、空调送风风量在预设的可行范围内、数据中心的温度在允许的预设的温度范围内、各个制冷设备的出力在预设的允许的范围内、制冷设备相邻时间的出力之差在预设的允许的范围内。
[0047]第三方面，提供一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；
[0048]所述处理器，用于存储一个或多个程序；
[0049]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现所述的数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法。
[0050]第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现所述的数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法。
[0051]本专利技术上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法，其特征在于，所述方法包括：基于数据中心中服务器的功耗确定数据中心的冷负荷需求；将所述数据中心的冷负荷需求代入预先构建的制冷设备与气流组织的联合优化模型并求解，得到优化结果；基于优化结果，得到数据中心的优化方案；其中，所述优化结果包括下述中的至少一种：各制冷设备的出力、空调送风温度、空调送风风量。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据中心的冷负荷需求的计算式如下：Q
cool
＝Q
IT
+Q
lighting
+Q
wall
上式中，Q
cool
为数据中心的冷负荷需求，Q
IT
为数据中心中IT设备的发热量，Q
lighting
为数据中心中照明系统的发热量，Q
wall
为数据中心通过墙体的传热量。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据中心中IT设备的发热量的计算式如下：Q
IT
＝Q
server
+Q
DPU
+Q
UPS
上式中，Q
server
为数据中心中服务器的功耗，Q
PDU
为PDU发热量，Q
UPS
为UPS发热量。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据中心中服务器的功耗的获取过程包括：利用预先训练的神经网络模型预测数据中心中服务器的功耗；其中，所述预先训练的神经网络模型的训练过程中训练数据为数据中心中服务器的历史功耗数据。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先构建的制冷设备与气流组织的联合优化模型包括：以制冷设备的总能耗最小为目标构建的第一目标函数、以服务器排气温度均值最小为目标构建的第二目标函数以及为数据中心制冷设备与气流组织的联合优化配置的约束条件。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一目标函数的数学模型为：上式中，P
i
为数据中心内第i个设备的能耗，N为数据中心内设备总数量。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述数据中心内设备包括下述中的至少一种：制冷机组、蓄冷机组、冷却塔、泵、机房空调。8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二目标函数的数学模型为：上式中，T
j
为数据中心内第j个服务器的排气温度，M为数据中心服务器总数量。9.如权利要求5所述的方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈洪银，李德智，王松岑，陈天恒，钟鸣，丁一，金璐，李野，黄伟，戚艳，刘超，霍现旭，
申请(专利权)人：国家电网有限公司国网天津市电力公司，
类型：发明
国别省市：