發(fā)布時間：2017-11-29 02:10

  本文關(guān)鍵詞：IDC機(jī)房溫度調(diào)控設(shè)計研究

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【摘要】：由于信息技術(shù)的迅速發(fā)展以及全球化業(yè)務(wù)的廣泛覆蓋,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)興興向榮,從而引起各大領(lǐng)域?qū)DC機(jī)房的需求也在持續(xù)增長。但是隨著時間的推移,在使用IDC機(jī)房的過程中也不斷出現(xiàn)急需解決的問題,最為明顯的是機(jī)房巨大的耗電量及室內(nèi)溫度嚴(yán)重超標(biāo)的問題。更甚者在一些地方的IDC機(jī)房出現(xiàn)了因空調(diào)制冷量不足,機(jī)房溫度過高威脅機(jī)房設(shè)備運(yùn)行安全等問題,況且IDC業(yè)務(wù)同樣具有高能耗的特征。因此若想建立成功的IDC機(jī)房則需要解決好機(jī)房空調(diào)系統(tǒng)的合理運(yùn)行,這一過程已成為現(xiàn)如今IDC機(jī)房建設(shè)以及使用過程中不可避免的環(huán)節(jié)。本文在剖析當(dāng)前機(jī)房空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能應(yīng)用的基礎(chǔ)上,通過預(yù)測服務(wù)器負(fù)載未來工況的變動趨勢,結(jié)合實時采集的數(shù)據(jù)中心溫度數(shù)據(jù),建立多數(shù)據(jù)來源的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到數(shù)據(jù)中心下一時間周期的預(yù)測溫度,進(jìn)而完成IDC機(jī)房神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的建立,實現(xiàn)節(jié)能控制,減少能耗開銷。其方法原理是實時采集機(jī)房設(shè)備(如服務(wù)器)的CPU利用率,利用CPU利用率建立原始時間序列,運(yùn)用時間序列分析方法對原始時間序列進(jìn)行季節(jié)性分解處理,得到時間序列的數(shù)據(jù)特征以及數(shù)據(jù)波動規(guī)律,并運(yùn)用霍特.溫特指數(shù)平滑處理方法預(yù)測下一時間周期內(nèi)的序列分布。將祛除隨機(jī)波動的CPU利用率數(shù)據(jù)以及后續(xù)的預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行工況區(qū)間劃分,建立設(shè)備的離散化負(fù)載工況表,即通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理,降低后續(xù)控制的復(fù)雜性和波動幅度。分析機(jī)房內(nèi)設(shè)備的布局情況,將室內(nèi)空間進(jìn)行區(qū)域劃分。結(jié)合機(jī)房設(shè)備負(fù)載工況變動情況,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立IDC機(jī)房熱區(qū)溫度預(yù)測模型。針對機(jī)房內(nèi)空調(diào)系統(tǒng)對工作環(huán)境的溫度控制,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用,建立IDC機(jī)房神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng),提高了機(jī)房空調(diào)系統(tǒng)溫度控制的自適應(yīng)性以及可靠性。同時,本文通過仿真測試論證了研究方法的可行性。
【學(xué)位授予單位】：上海工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP308

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本文編號：1235808