【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种能耗确定模型的训练方法、能耗确定方法以及装置。
技术介绍
1、目前，由于数据中心日益增长的能源消耗，可以通过传统的物理机理模型确定出数据中心冷却系统的能耗。
2、但是，上述方法中，由于数据中心的规模日益扩大，因此传统的物理机理模型过程复杂、难度较大并且容易出错，从而影响了数据中心冷却系统能耗确定的准确性以及有效性。
技术实现思路
1、本申请提供一种能耗确定模型的训练方法、能耗确定方法以及装置，解决了由于数据中心的规模日益扩大，因此传统的物理机理模型过程复杂、难度较大并且容易出错，从而影响了数据中心冷却系统能耗确定的准确性以及有效性的技术问题。
2、第一方面，本申请提供一种能耗确定模型的训练方法，包括：基于目标区域的历史温度分布数据以及多个设备各自的设备参数，确定目标区域仿真模型，该历史温度分布数据包括至少一个温度监测点各自在至少一个历史时刻的温度数据，其中，一个温度监测点在一个历史时刻的温度数据包括该温度检测点的位置信息和温度信息，该多个设备为该目标区域内的设备，该多个设备包括至少一个制冷设备和至少一个服务设备，该目标区域仿真模型用于指示在目标设备参数下的温度分布数据和时间之间的对应关系，该目标设备参数为该多个设备各自的设备参数；基于该目标区域仿真模型，生成至少一个训练温度数据、至少一个测试温度数据以及该至少一个测试温度数据各自对应的测试能耗数据；基于该至少一个训练温度数据、该至少一个测试温度数据以及该至少一个测试温度数据各自对
3、可选地，上述基于目标区域的历史温度分布数据以及多个设备各自的设备参数，确定目标区域仿真模型，具体可以包括：基于目标区域的历史温度分布数据以及多个设备各自的设备参数，确定初始区域仿真模型；确定该初始区域仿真模型的损失值，该损失值用于表征该初始区域仿真模型输出的温度数值和真实温度数值之间的损失程度以及该初始区域仿真模型输出的温度数值违背目标物理规律的程度，该目标物理规律为热力学定律、边界条件以及热量转移方程中的一个；在该初始区域仿真模型的损失值大于或等于损失值阈值的情况下，更新该多个设备的设备参数，以得到更新后的初始区域仿真模型。在该初始区域仿真模型的损失值小于损失值阈值的情况下，将该初始区域仿真模型确定为该目标区域仿真模型。
4、本申请中，电子设备首先基于目标区域的历史温度分布数据以及多个设备各自的设备参数，确定出初始区域仿真模型，然后电子设备确定初始区域仿真模型的损失值，该损失值用于表征历史真实数据与仿真的运行数据之间的差值，因此在该初始区域仿真模型的损失值大于或等于损失值阈值的情况下，说明该初始区域仿真模型的准确度较低，此时电子设备可以更新该多个设备的设备参数，以得到更新后的初始区域仿真模型，在该初始区域仿真模型的损失值小于第一损失值阈值的情况下，说明该初始区域仿真模型的准确度较高，此时电子设备可以准确地、有效地将该初始区域仿真模型确定为目标区域仿真模型。
5、可选地，上述基于该至少一个训练温度数据、该至少一个测试温度数据以及该至少一个测试温度数据各自对应的测试能耗数据，确定目标能耗确定模型，具体可以包括：基于该至少一个训练温度数据，对初始能耗确定模型进行训练，得到第一能耗确定模型，该第一能耗确定模型用于在该目标设备参数下基于该至少一个温度监测点各自在第一时刻的温度数据，确定该目标区域对应的能耗数据；基于该第一能耗确定模型、该至少一个测试温度数据以及该至少一个测试温度数据各自对应的测试能耗数据，确定该第一能耗确定模型的错误率；在该错误率小于错误率阈值的情况下，将该第一能耗确定模型确定为该目标能耗确定模型。
6、本申请中，子设备可以基于至少一个训练温度数据，对初始能耗确定模型进行训练，得到第一能耗确定模型，然后电子设备基于第一能耗确定模型、至少一个测试温度数据以及至少一个测试温度数据各自对应的测试能耗数据，能够有效地确定第一能耗确定模型的错误率，在该错误率小于错误率阈值的情况下，说明该第一能耗确定模型得到的预测结果符合非线性物理规律，此时电子设备可以将该第一能耗模型准确地、有效地确定模型确定为目标能耗确定模型。
7、第二方面，本申请提供一种能耗确定方法，包括：获取目标时刻内目标温度监测点的温度数据，该目标温度检测点为至少一个温度监测点中的一个，该至少一个温度监测点均位于目标区域内；将该温度数据输入目标能耗确定模型，得到目标预测结果，该目标预测结果为目标设备在下一时刻的能耗数据，该目标设备为该目标温度监测点对应的目标设备。
8、本申请中，电子设备首先获取在目标时刻内目标温度监测点的温度数据，然后电子设备将该温度数据输入该目标能耗确定模型中，可以准确地、有效地预测出该数据中心机房中制冷设备的能耗，提升了能耗确定的有效性以及准确性。
9、可选地，该能耗确定方法应用于确定大型数据中心的能耗数据，该至少一个服务设备用于为该大型数据中心提供服务，该至少一个制冷设备用于对该至少一个服务设备或者该大型数据中心进行温度控制。
10、第三方面，本申请提供一种能耗确定模型的训练装置，包括：确定模块以及处理模块；该确定模块，用于基于目标区域的历史温度分布数据以及多个设备各自的设备参数，确定目标区域仿真模型，该历史温度分布数据包括至少一个温度监测点各自在至少一个历史时刻的温度数据，其中，一个温度监测点在一个历史时刻的温度数据包括该温度检测点的位置信息和温度信息，该多个设备为该目标区域内的设备，该多个设备包括至少一个制冷设备和至少一个服务设备，该目标区域仿真模型用于指示在目标设备参数下的温度分布数据和时间之间的对应关系，该目标设备参数为该多个设备各自的设备参数；该处理模块，用于基于该目标区域仿真模型，生成至少一个训练温度数据、至少一个测试温度数据以及该至少一个测试温度数据各自对应的测试能耗数据；该确定模块，用于基于该至少一个训练温度数据、该至少一个测试温度数据以及该至少一个测试温度数据各自对应的测试能耗数据，确定目标能耗确定模型，该目标能耗确定模型用于基于该至少一个温度监测点各自在目标时刻的温度数据确定该多个设备在目标时刻对应的能耗数据。
11、可选地，该确定模块，具体用于基于目标区域的历史温度分布数据以及多个设备各自的设备参数，确定初始区域仿真模型；该确定模块，还具体用于确定该初始区域仿真模型的损失值，该损失值用于表征该初始区域仿真模型输出的温度数值和真实温度数值之间的损失程度以及该初始区域仿真模型输出的温度数值违背目标物理规律的程度，该目标物理规律为热力学定律、边界条件以及热量转移方程中的一个；该处理模块，具体用于在该初始区域仿真模型的损失值大于或等于损失值阈值的情况下，更新该多个设备的设备参数，以得到更新后的初始区域仿真模型。该确定模块，还具体用于在该初始区域仿真模型的损失值小于损失值阈值的情况本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种能耗确定模型的训练方法，其特征在于，所述方法还包括：
2.根据权利要求1所述的能耗确定模型的训练方法，其特征在于，所述基于目标区域的历史温度分布数据以及多个设备各自的设备参数，确定目标区域仿真模型，包括：
3.根据权利要求2所述的能耗确定模型的训练方法，其特征在于，所述基于所述至少一个训练温度数据、所述至少一个测试温度数据以及所述至少一个测试温度数据各自对应的测试能耗数据，确定目标能耗确定模型，包括：
4.一种能耗确定方法，其特征在于，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的能耗确定方法，其特征在于，所述能耗确定方法应用于确定大型数据中心的能耗数据，所述至少一个服务设备用于为所述大型数据中心提供服务，所述至少一个制冷设备用于对所述至少一个服务设备或者所述大型数据中心进行温度控制。
6.一种能耗确定模型的训练装置，其特征在于，包括：确定模块以及处理模块；
7.根据权利要求6所述的能耗确定模型的训练装置，其特征在于，
8.根据权利要求6所述的能耗确定模型的训练装置，其特征在于，
9
10.根据权利要求9所述的能耗确定装置，其特征在于，所述能耗确定方法应用于确定大型数据中心的能耗数据，所述至少一个服务设备用于为所述大型数据中心提供服务，所述至少一个制冷设备用于对所述至少一个服务设备或者所述大型数据中心进行温度控制。
11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
12.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1-3中任一项所述的能耗确定模型的训练方法，或者执行如权利要求4-5中任一项所述的能耗确定方法。
...【技术特征摘要】
1.一种能耗确定模型的训练方法，其特征在于，所述方法还包括：
2.根据权利要求1所述的能耗确定模型的训练方法，其特征在于，所述基于目标区域的历史温度分布数据以及多个设备各自的设备参数，确定目标区域仿真模型，包括：
3.根据权利要求2所述的能耗确定模型的训练方法，其特征在于，所述基于所述至少一个训练温度数据、所述至少一个测试温度数据以及所述至少一个测试温度数据各自对应的测试能耗数据，确定目标能耗确定模型，包括：
4.一种能耗确定方法，其特征在于，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的能耗确定方法，其特征在于，所述能耗确定方法应用于确定大型数据中心的能耗数据，所述至少一个服务设备用于为所述大型数据中心提供服务，所述至少一个制冷设备用于对所述至少一个服务设备或者所述大型数据中心进行温度控制。
6.一种能耗确定模型的训练装置，其特征在于，包括：确定模块以及...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺晓，许俊，胡孝俊，刘湃，高健，程序，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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