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[發(fā)明專利]一種機房溫度調(diào)控方法及系統(tǒng)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010880104.1 申請日: 2020-08-27
公開(公告)號: CN112050397A 公開(公告)日: 2020-12-08
發(fā)明(設(shè)計)人: 李駿翔;楊賽賽;李兆豐;林秀鬧;陶洪峰;盧旭;吳超;薛垚磊 申請(專利權(quán))人: 浙江省郵電工程建設(shè)有限公司
主分類號: F24F11/64 分類號: F24F11/64;F24F11/80;F24F11/52;F24F110/12;F24F110/22
代理公司: 杭州豐禾專利事務(wù)所有限公司 33214 代理人: 李久林
地址: 310051 浙*** 國省代碼: 浙江;33
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 機房 溫度 調(diào)控 方法 系統(tǒng)
【說明書】:

發(fā)明提供一種機房溫度調(diào)控方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取機房的歷史溫度相關(guān)數(shù)據(jù);根據(jù)所述歷史溫度相關(guān)數(shù)據(jù),構(gòu)建溫度預(yù)測模型;獲取機房當前溫度相關(guān)數(shù)據(jù),并將該當前溫度相關(guān)數(shù)據(jù)作為溫度預(yù)測模型的數(shù)據(jù),獲得預(yù)測溫度值;根據(jù)所述預(yù)測溫度值調(diào)整空調(diào)設(shè)定溫度或開關(guān)機。本發(fā)明通過溫度預(yù)測和強化學習控制策略相結(jié)合的方式,自適應(yīng)學習不同機房的空調(diào)控制策略,從而更精準的設(shè)置空調(diào)的控制參數(shù),使機房內(nèi)的溫濕度既能滿足設(shè)備正常工作要求,又能使機房內(nèi)溫濕度保持平穩(wěn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種溫度調(diào)控系統(tǒng),具體地說,是涉及一種機房溫度調(diào)控方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

數(shù)據(jù)機房和網(wǎng)絡(luò)機房是現(xiàn)代通訊的基礎(chǔ)設(shè)施,機房內(nèi)有很多服務(wù)設(shè)備,這些設(shè)備要求長期穩(wěn)定運行,所以對機房內(nèi)溫濕度要求較高,尤其是溫度。如果機房內(nèi)的溫度出現(xiàn)過高或過低會對這些設(shè)備的正常運行或使用壽命產(chǎn)生較大影響,機房內(nèi)通常采用空調(diào)來調(diào)節(jié)機房內(nèi)的溫度。現(xiàn)狀是大部分機房空調(diào)沒有自動化調(diào)節(jié)功能,為了能夠保證在室外溫度較高的情況下也能維持室內(nèi)溫度(像夏季高溫)時,通常把空調(diào)設(shè)定參數(shù)調(diào)整到使機房溫度保持相對較低,制冷量輸出較大的值,以適應(yīng)不同的外界環(huán)境情況,然而在室外溫度相對較低,不需要那么多制冷量(像冬季低溫)時,會造成不必要的電能浪費。

基于上述問題,部分方案采用規(guī)則控制的方法,根據(jù)室內(nèi)外溫度情況,采用人為設(shè)定的規(guī)則邏輯,比如在外界低溫時將設(shè)定溫度升高幾度,在外界高溫時將空調(diào)溫度降低幾度;這種方式?jīng)]有自動化控制的固定設(shè)定參數(shù)方式,能夠根據(jù)環(huán)境動態(tài)調(diào)節(jié)空調(diào)設(shè)定,節(jié)省不必要的電能浪費。這種采用規(guī)則控制的方法,邏輯簡單,實施難度低,且對降低耗能具有一定的效果,但其采用空調(diào)本身所帶溫濕度傳感器或外界幾個溫濕度傳感器,對整個機房的狀況評估雖熱有一定提升,但這種調(diào)控方式不能根據(jù)機房面積、布局等環(huán)境情況進行規(guī)則邏輯和控制參數(shù)的自動調(diào)控,仍需人工輔助設(shè)定,且其控制規(guī)則中僅利用部分溫濕度的信息,沒有考慮更多機房中其他傳感器的信息(如機房負載功率,門禁開關(guān)狀態(tài),其他溫濕度數(shù)值等)對機房環(huán)境狀況的評估不夠準確;此外,該規(guī)則控制方式是根據(jù)當前和歷史的數(shù)據(jù)來制定的,沒有對未來的情況預(yù)測評估,是一種事后發(fā)生調(diào)整的延時控制,使機房內(nèi)溫濕度維持平穩(wěn)水平。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明的第一目的是提供一種機房溫度調(diào)控方法,通過溫度預(yù)測和強化學習控制策略相結(jié)合的方式,自適應(yīng)學習不同機房的空調(diào)控制策略,從而更精準的設(shè)置空調(diào)的控制參數(shù),使機房內(nèi)的溫濕度既能滿足設(shè)備正常工作要求,又能使機房內(nèi)溫濕度保持平穩(wěn)。

本發(fā)明的第二目的是提供一種機房溫度調(diào)控系統(tǒng),該系統(tǒng)應(yīng)用上述機房溫度調(diào)控方法進行機房溫度調(diào)控。

基于上述目的,本發(fā)明的一個方面,提供一種機房溫度調(diào)控方法,具體地,該方法包括:

獲取機房的歷史溫度相關(guān)數(shù)據(jù);

根據(jù)所述歷史溫度相關(guān)數(shù)據(jù),構(gòu)建溫度預(yù)測模型;

獲取機房當前溫度相關(guān)數(shù)據(jù),并將該當前溫度相關(guān)數(shù)據(jù)作為溫度預(yù)測模型的數(shù)據(jù),獲得預(yù)測溫度值;

根據(jù)所述預(yù)測溫度值調(diào)整空調(diào)設(shè)定溫度或開關(guān)機。

作為優(yōu)選,根據(jù)所述歷史溫度相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建溫度預(yù)測模型具體為:

將所述歷史溫度相關(guān)數(shù)據(jù)劃分為訓練集、驗證集及測試集;

根據(jù)訓練集結(jié)合梯度下降優(yōu)化算法構(gòu)建多個預(yù)測模型;

采用驗證集對預(yù)測模型進行驗證篩選;

采用測試集對篩選獲得的預(yù)測模型進行測試,選測試結(jié)果最佳的預(yù)測模型作為最終的溫度預(yù)測模型。

作為優(yōu)選,將所述歷史溫度相關(guān)數(shù)據(jù)按照6:2:2的比例劃分為訓練集、驗證集及測試集。

作為優(yōu)選,所述歷史溫度相關(guān)數(shù)據(jù)包括溫度相關(guān)數(shù)據(jù)包括機房環(huán)境數(shù)據(jù)及設(shè)備負載數(shù)據(jù)。

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