【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机房空调温度调节，具体是一种机房空调最佳温度的判断方法及系统。
技术介绍
1、在保证pue维持较低水平的前提下，如何使空调温度及机房环境温度稳定显得尤为重要。为了使空调温度及机房环境温度维持稳定，确定机房内空调最佳温度，达到间接维持机房环境稳定就成了其中的关键步骤。
2、当前技术条件下，空调温度是由现场运维人员调节，人为调节往往会为了机房环境温度安全考虑，从而将空调温度设定的较低，容易造成冷量大量冗余；而且人为调控空调无法及时针对机房环境高温做出调整，最终会导致数据中心机房事故。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种能够保障机房环境温度安全的一种机房空调最佳温度的判断方法及系统。
2、为了达到上述目的，本专利技术是通过以下技术方案来实现的：
3、本专利技术的一种机房空调最佳温度的判断方法，包括如下操作：
4、s1，通过温度传感器和空调采集器采集历史数据，包括最近24小时的机房的环境温度数据，空调温度设定值数据，空调开关数据；
5、s2，对s1采集到的机房的环境温度数据、空调温度设定值数据、空调开关数据进行预处理；
6、s3，从预处理后的机房的环境温度数据、空调温度设定值数据、空调开关数据中截取当前时间前60min至当前时间的机房的环境温度数据、空调温度设定值数据、空调开关数据；
7、s4，构建xgboost回归模型，利用s3得到的历史数据和xgboost回归模型预测
8、s5，根据预测温度和s3得到的历史数据判断空调最佳温度；
9、s6，根据空调最佳温度对空调进行调控，并禁止空调调控至高于最佳温度的温度设定值。
10、本专利技术的进一步改进在于：s2中预处理包括以分钟为单位，对机房的环境温度数据、空调温度设定值数据、空调开关数据进行对齐。
11、本专利技术的进一步改进在于：s4中对于包含n条m维的数据集，其中n表示为s3中截取的数据条数，m取值为2，xgboost回归模型表示为：
12、；
13、；
14、其中表示第个样本的预测值，表示每组训练数据，k为第k颗树，为cart决策树结构集合，为样本映射到叶子节点的树结构，为叶子节点数，为叶节点的实数分数，指代具体的叶子结点，为对样本的打分，为样本映射到叶子节点的树结构，为函数；
15、根据目标函数最小化的原则寻找最优参数，建立最优的xgboost回归模型，其中，目标函数表达式为：
16、；
17、；
18、；
19、其中，为误差函数项，为复杂度函数项，为目标函数，为训练集中实际值， 为l1正则项，为l2正则项，和表示常数项，表示第个叶子结点，表示目标函数值；
20、加入函数到xgboost回归模型中，表达式为：
21、；
22、；
23、；
24、......；
25、；
26、其中，为第次迭代第个样本的预测值，为第次迭代加入的函数；
27、此时目标函数表达式为：
28、；
29、其中，为第次迭代的目标函数；
30、对目标函数进行二阶泰勒展开，得到近似目标函数，表达式为：
31、；
32、其中，表示在处进行二阶泰勒展开的一阶导，表示在处进行二阶泰勒展开的二阶导，表示将属于第个叶子结点的所有样本，划入到一个叶子节点样本集合中；
33、在样本映射到叶子节点的树结构已知的情况下，利用目标函数寻找最优即，得到最优目标函数值：
34、；
35、；
36、其中，为最优目标函数值。
37、本专利技术的进一步改进在于：s5具体包括如下操作：
38、s5-1，基于预测温度判断空调最佳温度：
39、将预测温度与温度传感器的告警值进行对比，若存在预测温度大于告警值的情况，则判断当前空调的最佳温度为当前温度减1；
40、s5-2，基于历史数据判断空调最佳温度：
41、每间隔设定时间将与空调绑定的温度传感器测量到的机房的环境温度数据与温度传感器的告警阈值进行对比，当机房的环境温度数据超过告警阈值时，记录温度传感器告警时刻的时间；
42、将温度传感器告警时刻的时间与历史数据中的空调温度设定值数据、空调开关数据进行对比，确定温度传感器温度超过告警阈值是否由空调降低输出冷量的操作导致；
43、当确定温度传感器高温告警是由空调降低输出冷量的操作导致，则将温度传感器告警时刻的空调温度设定值减1，作为备选最佳温度并计数；
44、当同一台空调绑定的所有温度传感器均经过上述操作后，根据计数得出在不同空调温度设定值下的告警次数，筛选告警次数大于3次的备选最佳温度，设最小的备选最佳温度为该空调的最佳温度。
45、本专利技术的进一步改进在于：确定温度传感器温度超过告警阈值是否由空调降低输出冷量的操作导致，具体操作为：若温度传感器告警时刻的前10min内，空调存在升温或者关机的操作，则判定温度传感器高温告警是由空调降低输出冷量操作导致。
46、本专利技术的一种机房空调最佳温度的判断系统，所述系统包括数据采集模块、数据预处理模块、数据截取模块、模型构建与温度预测模块、空调最佳温度判断模块、空调最佳温度锁定模块；
47、所述数据采集模块，用于采集历史数据，包括最近24小时的机房的环境温度数据，空调温度设定值数据，空调开关数据；
48、所述数据预处理模块，用于对历史数据进行预处理，具体包括：以分钟为单位，对机房的环境温度数据、空调温度设定值数据、空调开关数据进行对齐；
49、所述数据截取模块，用于从预处理后的机房的环境温度数据、空调温度设定值数据、空调开关数据中截取当前时间前60min至当前时间的机房的环境温度数据、空调温度设定值数据、空调开关数据；
50、所述模型构建与温度预测模块，用于构建xgboost回归模型，利用数据截取模块得到的数据和xgboost回归模型预测未来设定时间段的机房的环境温度数据，得到预测温度；
51、所述空调最佳温度判断模块，用于根据预测温度和数据截取模块得到的历史数据判断空调最佳温度；
52、所述空调最佳温度锁定模块，用于根据空调最佳温度对空调进行调控，并禁止空调调控至高于最佳温度的温度设定值。
53、本专利技术的进一步改进在于：构建xgboost回归模型包括：
54、对于包含n条m维的数据集，其中n表示为s3中截取的数据条数，m取值为2，xgboost回归模型表示为：
55、；
56、；
57、其中，表示第个样本的预测值，表示每组训练数据，k为第k颗树，为cart决策树结构本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种机房空调最佳温度的判断方法，其特征在于：包括如下操作：
2.根据权利要求1所述的一种机房空调最佳温度的判断方法，其特征在于：所述S2中预处理包括以分钟为单位，对机房的环境温度数据、空调温度设定值数据、空调开关数据进行对齐。
3.根据权利要求1所述的一种机房空调最佳温度的判断方法，其特征在于：所述S4中对于包含n条m维的数据集，其中n表示为S3中截取的数据条数，m取值为2，XGBoost回归模型表示为：
4.根据权利要求1所述的一种机房空调最佳温度的判断方法，其特征在于：所述S5具体包括如下操作：
5.根据权利要求4所述的一种机房空调最佳温度的判断方法，其特征在于：所述确定温度传感器温度超过告警阈值是否由空调降低输出冷量的操作导致，具体操作为：若温度传感器告警时刻的前10min内，空调存在升温或者关机的操作，则判定温度传感器高温告警是由空调降低输出冷量操作导致。
6.一种机房空调最佳温度的判断系统，其特征在于：所述系统包括数据采集模块、数据预处理模块、数据截取模块、模型构建与温度预测模块、空调最佳温度判断模块、空调
7.根据权利要求6所述的一种机房空调最佳温度的判断系统，其特征在于：所述构建XGBoost回归模型包括：
8.根据权利要求6所述的一种机房空调最佳温度的判断系统，其特征在于：所述空调最佳温度判断模块进行的操作包括：
...【技术特征摘要】
1.一种机房空调最佳温度的判断方法，其特征在于：包括如下操作：
2.根据权利要求1所述的一种机房空调最佳温度的判断方法，其特征在于：所述s2中预处理包括以分钟为单位，对机房的环境温度数据、空调温度设定值数据、空调开关数据进行对齐。
3.根据权利要求1所述的一种机房空调最佳温度的判断方法，其特征在于：所述s4中对于包含n条m维的数据集，其中n表示为s3中截取的数据条数，m取值为2，xgboost回归模型表示为：
4.根据权利要求1所述的一种机房空调最佳温度的判断方法，其特征在于：所述s5具体包括如下操作：
5.根据权利要求4所述的一种机房空调最佳温度的判断方法，其特征在于：...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨鹏，金依岩，戴伟，
申请(专利权)人：南京群顶科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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