通過(guò)分析運(yùn)營(yíng)商互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）機(jī)房動(dòng)環(huán)、空調(diào)、機(jī)柜微環(huán)境等數(shù)據(jù),得到機(jī)房畫像,并對(duì)機(jī)房相關(guān)參數(shù)之間的映射關(guān)系進(jìn)行AI建模;再利用得到的模型,以及數(shù)據(jù)間相關(guān)性,通過(guò)機(jī)房歷史功耗數(shù)據(jù),可以對(duì)機(jī)房未來(lái)功耗趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),從而找到機(jī)房能耗優(yōu)化依據(jù)。通過(guò)引入模糊控制模型,機(jī)房運(yùn)維的人工控制經(jīng)驗(yàn)可以得到固化,形成節(jié)能控制策略規(guī)則庫(kù)。通過(guò)在試點(diǎn)省份驗(yàn)證,控制策略可普遍用于同類型空調(diào)的應(yīng)用場(chǎng)景。與傳統(tǒng)IDC節(jié)能方法比較,提出的方法可結(jié)合機(jī)房能耗特征,實(shí)現(xiàn)"千房千面",節(jié)能成效顯著。 

【文章來(lái)源】：中興通訊技術(shù). 2020,26(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

機(jī)柜出風(fēng)溫度預(yù)測(cè)模型

▲圖1機(jī)柜出風(fēng)溫度預(yù)測(cè)模型其中，C為空氣的比熱容，M為空氣質(zhì)量，Δt為空調(diào)出風(fēng)回風(fēng)平均溫度差，AC、wi為空調(diào)電流與其對(duì)應(yīng)參數(shù)，CAB、ui為機(jī)柜電流與其對(duì)應(yīng)參數(shù)，m為空調(diào)數(shù)量，n為機(jī)柜數(shù)量。通過(guò)機(jī)房的歷史數(shù)據(jù)，對(duì)wi、ui進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，量化各空調(diào)對(duì)機(jī)房溫度變化的影響，輔助空調(diào)節(jié)能調(diào)整策略的制定。通過(guò)對(duì)機(jī)房基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的分析，可以得到機(jī)房溫度和制冷功耗之間的相關(guān)性分析，如圖3所示�？傮w上，提高機(jī)房溫度有助于降低制冷功耗，也進(jìn)一步驗(yàn)證了提高機(jī)房溫度降低機(jī)房耗能的理論依據(jù)。

在空調(diào)的實(shí)時(shí)控制層面，空調(diào)既有的比例、積分、微分（PID）溫度控制算法為保證通用性，并未對(duì)每個(gè)機(jī)房進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化，有很大的改進(jìn)空間�；趶�(qiáng)化學(xué)習(xí)的控制算法，可以在給定機(jī)房系統(tǒng)中進(jìn)行訓(xùn)練，尋找當(dāng)前狀態(tài)下空調(diào)的最優(yōu)調(diào)控決策�；贒QN的空調(diào)實(shí)時(shí)控制算法描述如圖5所示[10-11]�！鴪D4機(jī)柜電流波動(dòng)示例

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]數(shù)據(jù)中心機(jī)房節(jié)能方法研究[D]. 吳亞奇.蘇州科技大學(xué) 2019
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本文編號(hào)：3270014