数据中心空调的控制方法、装置及数据中心与流程
本发明属于机房管理技术领域，尤其涉及一种数据中心空调的控制方法、装置及数据中心。
背景技术：
数据中心机房是当前信息化社会的智能中枢，其重要性不言而喻，数据中心机房中各种精密设备包括服务器、存储、网络交换机等对环境都有明确的要求。国家及行业也制定了严格的标准，而温度是其中最重要的一种环境因素，为了保证机房中设备的正常运行，机房配备的空调单元必须全天24小时工作。
目前，机房中的空调单元通常通过自身温湿度传感器感知温度变化进而控制空调的输出，但是这种方法由于温度读取具有滞后性，导致数据中心冷通道温度场处于波动状态。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明实施例提供了一种数据中心空调的控制方法、装置及数据中心，以解决现有技术中数据中心空调控制效率低下的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种数据中心空调的控制方法，包括：
获取数据中心中n个机柜与m个空调单元的排布信息、以及各个机柜的负载量；m≥1，n≥1；
针对m个空调单元中的每个空调单元，根据所述数据中心中n个机柜与该空调单元的排布信息，确定各个机柜相对于该空调单元的相关系数，并根据各个机柜相对于该空调单元的相关系数与各个机柜对应的负载量，计算该空调单元的匹配负载量；
基于各个空调单元的匹配负载量确定各个空调单元对应的目标冷量；
控制各个空调单元按照对应的目标冷量进行冷量调节。
本发明实施例的第二方面提供了一种数据中心，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述数据中心空调的控制方法的步骤。
本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述数据中心空调的控制方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本实施例首先获取数据中心中n个机柜与m个空调单元的排布信息、以及各个机柜的负载量；针对m个空调单元中的每个空调单元，根据所述数据中心中n个机柜与该空调单元的排布信息，确定各个机柜相对于该空调单元的相关系数，并根据各个机柜相对于该空调单元的相关系数与各个机柜对应的负载量，计算该空调单元的匹配负载量；基于各个空调单元的匹配负载量确定各个空调单元对应的目标冷量；控制各个空调单元按照对应的目标冷量进行冷量调节。上述方案可以直接根据机柜负载变化调节空调的冷量输出，从而避免了温度读取的滞后性，保证数据中心冷通道温度场的稳定。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的数据中心空调的控制方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的数据中心设备排布示意图；
图3是本发明实施例提供的数据中心空调的控制装置的结构示意图；
图4是本发明实施例提供的数据中心的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
本实施例的执行主体为数据中心动环监控系统，如图1所示，图1示出了一种数据中心空调的控制方法的实现流程，其过程详述如下：
s101：获取数据中心中n个机柜与m个空调单元的排布信息、以及各个机柜的负载量；m≥1，n≥1。
在本实施例中，如图2所示，图2示出了数据机房中机柜和空调单元的一种典型配置情况，如图2所示，数据中心微模块包括四个空调单元，分别为列间空调1-4，包括18个机柜，分别为it机柜1-18，列间空调均匀的分布在机柜之间，每个空调单元包括至少一个空调。
具体地，动环监控系统按照预设周期获取排布信息和负载量。预设周期可以选择15分钟。上述排布信息可以包括各个机柜和空调单元的位置信息，以及数据中心的气流分布情况，排布信息可以为用户根据实际情况手动输入的信息，也可以为动环监控系统通过现场定位装置监控得到的信息。
s102：针对m个空调单元中的每个空调单元，根据所述数据中心中n个机柜与该空调单元的排布信息，确定各个机柜相对于该空调单元的相关系数，并根据各个机柜相对于该空调单元的相关系数与各个机柜对应的负载量，计算该空调单元的匹配负载量。
在一个实施例中，上述s102的具体实现流程包括：
s201：获取各个机柜对应的分区，根据n个机柜与对应分区的排布信息，确定各个机柜相对于对应分区的机柜负载系数；
s202：计算各个分区相对于该空调单元的分区系数；根据各个机柜相对于相应分区的机柜负载系数与各个分区相对于该空调单元的分区系数，得到各个机柜相对于该空调单元的相关系数。
在一个实施例中，上述s202中的分区系数计算过程包括：
s301：根据各个分区与该空调单元的排布信息，计算各个分区相对于该空调单元的分区系数。
在本实施例中，动环监控系统可以根据数据中心气流分布情况和各个设备的排布情况获取各个机柜对应的分区。例如，如图2所示，在同一列设备中，通过列间空调作为分割确定多个分区。然后根据各个分区与某一空调单元的排布信息，计算各个分区相对于该空调单元的分区系数。
在本实施例中，分区系数可以根据空调对每个分区的出风强度以及距离等因素确定，空调单元与机柜的距离越近，分区系数越大，距离越远，分区系数越小。例如，将与第一空调单元相邻的各个分区相对于第一空调单元的分区系数设置为β0，β0>0；而将不与第一空调单元相邻的各个分区相对于第一空调单元的分区系数设置为0，其中，第一空调单元为任一空调单元。
示例性地，图2中，it分区1、it分区2、it分区5和it分区6相对于列间空调1的分区系数可以为β0，it分区3和it分区4相对于列间空调1的分区系数为0。
从上数实施例可知，本实施例通过设置分区系数，能够确定各个空调单元负责的分区，从而在某一分区负载发生变化时可以直接调节强相关的空调单元匹配其负载变化，与传统多台空调群控统一调节相比，本实施例采用的方法不仅能够通过设置分区来避免对每个机柜均计算与各个空调的相关系数带来的庞大计算量，提高空调计算效率，而且针对性更强，能够有效的避免冷量浪费。
在一个实施例中，上述s202中的分区系数计算过程还可以包括：
s401：获取各个分区的当前温度数据；
s402：计算各个分区的当前温度数据与预设温度阈值的差值，得到各个分区对应的分区温度偏差值；
s403：根据各个分区对应的分区温度偏差值及预设温度偏差值-分区系数计算公式，得到各个分区相对于该空调单元的分区系数。
在本实施例中，数据中心动环监控系统在确定初始的分区系数时，可采用s301的方法，而在根据初始的分区系数完成当前周期的的冷量调节后，下一周期则采集各个分区的当前温度数据，并根据反馈的当前温度数据和预设温度阈值的差值，确定对应的分区系数。
具体地，上述预设温度偏差值-分区系数计算公式为前期工作人员根据实验得到的各个分区的温度偏差值和分区系数拟合的计算公式。计算公式可以为
上述分区系数的更新方法能够根据冷量调节的反馈情况不断的对分区系数进行循优，从而进一步提高冷量调节的准确性。
在一个实施例中，各个机柜相对于相应分区的机柜负载系数的取值范围为
在一个实施例中，上述s202具体包括：
通过计算cni＝αnk·βki，得到各个机柜相对于该空调单元的相关系数；
其中，αnk表示第n个机柜相对于第k个分区的机柜负载系数，βki表示第k个分区相对于第i个空调单元的分区系数。
在一个实施例中，图1中的s102的实现流程还包括：
通过
其中，qi表示第i个空调单元的匹配负载量，itn表示第n个机柜对应的负载量，cni表示第n个机柜相对于第i个空调单元的相关系数。
示例性地，针对图2中第1个列间空调，其匹配负载量为：
上述公式中未显示分区系数为0的项。
s103：基于各个空调单元的匹配负载量确定各个空调单元对应的目标冷量。
s104：控制各个空调单元按照对应的目标冷量进行冷量调节。
在本实施例中，通过加乘各个空调单元的负载量及相关系数，可以得到各个空调单元对应的匹配负载量，然后基于匹配负载量来计算该空调单元的目标冷量，生成并发送冷量调节信号至该空调单元，冷量调节信号用于控制该空调单元按照目标冷量调节自身冷量输出。
从上述实施例可知，本实施例通过分区系数计算、机柜负载系数计算两个步骤计算相关系数，能够减少空调控制过程的计算量，使本实施例方案适应性更广，同时将冷量与负载量直接关联，避免了温度调节的滞后性，从而提高空调控制效率，保证数据中心冷通道温度场的稳定。
从上述实施例可知，本实施例通过数据中心空调作用的气流组织分布，建立微模块内各空调单元与温度影响强相关的it机柜负载的关系。该方法综合考虑气流流向和作用位置，采用机柜负载系数和分区系数结合体现空调-负载间强相关性，并根据空调-负载间强相关性与各个机柜的负载量得出每个空调单元应承担的负载量，通过该负载量控制空调单元的冷量输出，可以实现数据中心空调调节直接与分区负载热源联动，使空调可以快速响应负载变化做出控制调节，有效减小利用温度间接调节的方法引起的调节滞后性，避免数据中心冷通道温度场的不断波动，保证数据中心设备的稳定运行，并且本实施例所述控制方法建立在所有底层控制逻辑架构上，不干预设备底层控制逻辑架构，具有应用范围广，工程适应能力强等特点。
在一个实施例中，所述方法还包括：
获取所述数据中心冷通道内多个温度监测点的温度数据；
若存在温度监测点的温度数据超出常规温度范围，则发送风量调节指令至各个空调单元，以使各个空调单元分别按照所述风量调节指令调节输出风量。
在本实施例中，若冷通道内存在温度数据超出常规温度范围的温度监测点，则通过调节空调输出风量的方式消除异常点。
例如，若冷通道内存在热点，动环监控系统则控制所有的空调单元均增大10％的输出风量，直至下一周期的冷量调节信号的来临。
本实施例通过负载-冷量调节方法辅以温度调节，既能避免数据中心冷通道温度场的较大波动，又能避免个别部位热点的产生，从而进一步保障数据中心的温度正常。
在一个实施例中，如图3所示，图3示出了本实施例提供的数据中心空调的控制装置100的结构，其包括：
信息获取模块110，用于获取数据中心中n个机柜与m个空调单元的排布信息、以及各个机柜的负载量；m≥1，n≥1；
匹配负载量计算模块120，用于针对m个空调单元中的每个空调单元，根据所述数据中心中n个机柜与该空调单元的排布信息，确定各个机柜相对于该空调单元的相关系数，并根据各个机柜相对于该空调单元的相关系数与各个机柜对应的负载量，计算该空调单元的匹配负载量；
目标冷量计算模块130，用于基于各个空调单元的匹配负载量确定各个空调单元对应的目标冷量；
冷量控制模块140，用于控制各个空调单元按照对应的目标冷量进行冷量调节。
在一个实施例中，所述匹配负载量计算模块120包括：
机柜负载系数计算单元，用于获取各个机柜对应的分区，根据n个机柜与对应分区的排布信息，确定各个机柜相对于对应分区的机柜负载系数；
相关系数计算单元，用于计算各个分区相对于该空调单元的分区系数；根据各个机柜相对于相应分区的机柜负载系数与各个分区相对于该空调单元的分区系数，得到各个机柜相对于该空调单元的相关系数。
在一个实施例中，相关系数计算单元包括：
根据各个分区与该空调单元的排布信息，计算各个分区相对于该空调单元的分区系数。
在一个实施例中，相关系数计算单元包括：
当前温度数据获取单元，用于获取各个分区的当前温度数据；
偏差值计算单元，用于计算各个分区的当前温度数据与预设温度阈值的差值，得到各个分区对应的分区温度偏差值；
分区系数计算单元，用于根据各个分区对应的分区温度偏差值及预设温度偏差值-分区系数计算公式，得到各个分区相对于该空调单元的分区系数。
在一个实施例中，各个机柜相对于相应分区的机柜负载系数的取值范围为
在一个实施例中，相关系数计算单元还包括：
通过计算cni＝αnk·βki，得到各个机柜相对于该空调单元的相关系数；
其中，αnk表示第n个机柜相对于第k个分区的机柜负载系数，βki表示第k个分区相对于第i个空调单元的分区系数。
在一个实施例中，匹配负载量计算模块120还包括：
负载量匹配单元，用于通过
其中，qi表示第i个空调单元的匹配负载量，itn表示第n个机柜对应的负载量，cni表示第n个机柜相对于第i个空调单元的相关系数。
在一个实施例中，本实施例提供的数据中心空调的控制装置100还包括输出风量调节模块，用于：
获取所述数据中心冷通道内多个温度监测点的温度数据；
若存在温度监测点的温度数据超出常规温度范围，则发送风量调节指令至各个空调单元，以使各个空调单元分别按照所述风量调节指令调节输出风量。
图4是本发明一实施例提供的数据中心的示意图。如图4所示，该实施例的数据中心4包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42。所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个数据中心空调的控制方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至104。或者，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块110至140的功能。
所述计算机程序42可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序42在所述数据中心4中的执行过程。
所述数据中心4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述数据中心可包括，但不仅限于，处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是数据中心4的示例，并不构成对数据中心4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述数据中心还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器40可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器41可以是所述数据中心4的内部存储单元，例如数据中心4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述数据中心4的外部存储设备，例如所述数据中心4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述数据中心4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机程序以及所述数据中心所需的其他程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/数据中心和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/数据中心实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
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