本发明涉及一种数据处理及展示技术，特别是一种不同区域的pue评价方法及系统。
背景技术：
目前，pue(powerusageeffectiveness，能源利用效率)值已经成为国际上比较通行的数据中心电力使用效率的衡量指标。pue值是指数据中心消耗的所有能源与it负载消耗的能源之比。pue值越接近于1，表示一个数据中心的绿色化程度越高。
数据中心设备高密度的集成化，机房散热量日渐趋高是数据中心的基本功能造成的，不可避免的与全球绿色环保议题相违背。根据研究显示数据中心目前相关的碳排放已经成为最大的温室气体排放源之一，且排放势头还在随着全球对计算、数据存储和通信技术需求的增长快速上升。即使大力提高设备、机房结构等装置和数据中心的能效，相关碳排放也将持续增加，对数据中心的pue进行正确计算与合理评价已经迫在眉睫。
现有技术中已有文献就能源利用效率的评价方法提出了技术方案，例如：
文献1(宋国君,傅毅明,马本,王晨,牛迭海，中国地区能源利用效率评估指数体系设计及实证探讨[j].环境污染与防治,2010,10：p91-96)：基于能源平衡表将能效按部门分解,通过标准化处理,得到具有可比性、可分性和可加性的能效指数,通过对不同部门能效指数的加权,建立了不同地区能效评估指数体系，以满足对地区能效定位与诊断等节能管理需求。既体现不同部门对综合能效指数的贡献率差异,也避免了单位gdp能耗指数进行能效评估中忽视基础产业(第一产业)和生活部门能效的片面性,并识别出具有能效提高潜力的重点领域和能源管理中的薄弱环节等。
文献2(祝恩国,董俐君,葛磊蛟,钟小强，用户用电设备评估的区间熵权法[j].电测与仪表,2014,24:p106-112)：从能效评估、安全监测和需求响应三方面阐述用户设备评价指标体系，并对考虑数据不确定性前提下，采用区间熵权法计算指标权重值，期望能够为科学、完整和系统的对用户电力设备进行评估提供借鉴。用户用电设备评价指标体系包含三级指标，共43个，其中包括一级指标3个，二级指标11个，三级指标30个。通过计算指标离散程度，从原始数据中获取指标的权重信息，从而计算出各指标的权重值，根据指标数据的差异度来确定权重向量。将区间算法与熵权法进行混合处理，计算各个指标权重。
但上述现有技术在评估过程中仍存在一定缺陷：
文献1：在建立不同地区能效评估指数体系时，仅考虑了不同部门对综合能效指数的贡献率差异，以及单位gdp能耗指数进行能效评估中忽视基础产业(第一产业)和生活部门能效的片面性。没有考虑外界天气变化(如温度、湿度等)自然现象对不同地区能效评估的影响，尤其是针对数据中心能源利用效率这种特定情形，即外界气象条件直接影响到数据中心的能耗。
文献2：考虑了能效评估、安全监测和需求响应，采用三级指标建立了用户用电设备评价指标体系，采用区间熵权法计算了不同指标的权重值。在实际工程中可以作为一种参考依据选择。但是，该方法没有考虑新能源、微电网等因素的影响；同时，区间熵权法能够处理计算数据的不确定性，是一种改进的客观赋权法，没有考虑主观因素的影响。
针对不同区域数据中心的能源利用效率评价，考虑客观因素和主观因素的共同影响，准确可靠的获得各个地区的能效评估、安全监测和需求响应等各级指标参数非常困难。
而目前在数据中心建设规划与设计、以及对现有机房的改扩建过程中，由于各城市不同的气象条件，机房能源的可利用程度不尽相同，尚无一套适用于各区域的能源利用效率计算与评价方法。
数据中心的能效管理现沦为一种运维阶段的事后统计工具，究其原因是缺少相应的能源利用效率设计参考值，作为一套衡量标尺，为数据中心的设计规划阶段提供指导、建议或参考。避免数据中心能效设计和管理过于依赖设计者和管理者的个人水平。
此外，在考虑能源利用效率不同地区的权重系数修正时，综合考虑客观因素和主观因素，获取准确并合理的修正系数非常困难。
为了最大限度地实现节能减排，必须因地制宜的合理计算数据中心能源利用效率的参考值。
技术实现要素：
针对现有技术的缺陷，本发明提供不同区域的pue评价方法及系统方法及系统，能够适用于不同区域的数据中心，准确的对pue进行评价。
第一方面，本发明提供一种的不同区域的pue评价方法，所述方法包括：
根据气象区域信息将预设范围划分为多个区域，每一区域内预设时间段内的气象信息基本相同；
获取预设时间段内每一区域的平均气象参数；
根据每一区域的平均气象参数，以及预先建立的能源利用效率pue与气象参数的相关性函数，获取该区域的pue值；
根据所述pue值与颜色的对应关系，选取该pue值对应的颜色；
根据所有区域pue值及该pue值对应的颜色，绘制预设范围的色温图。
可选地，所述方法还包括：
在界面中展示绘制的色温图，该色温图包括：pue值信息和/或区域信息。
可选地，获取预设时间段内每一区域的平均气象参数的步骤，包括：
若该区域包括一个以上的城市，则确定该区域的中心城市；
获取至少五年中心城市的气象参数，计算平均值，获得该区域的平均气象参数。
可选地，根据每一区域的平均气象参数，以及预先建立的能源利用效率pue与气象参数的相关性函数，获取该区域的pue值的步骤，包括：
若该区域包括一个以上的城市，则针对每一城市的气象参数，结合相关性函数，获取该城市的pue值；
根据每一城市中所有数据中心的业务量，确定该城市的业务量在当前区域所有业务量的权重系数；
根据所述权重系数和每一城市的pue值，获取该区域的pue值。
可选地，获取该区域的pue值的步骤之后，根据所述pue值与颜色的对应关系，选取该pue值对应的颜色的步骤之前，所述方法还包括：
查看该区域中数据中心的使用记录，维护记录和经济发展参考值；
根据所述使用记录，维护记录和经济发展参考值，修正所述pue值，得到修正后的pue值；
相应地，根据所述pue值与颜色的对应关系，选取该pue值对应的颜色的步骤，包括：
根据修正后的pue值与颜色的对应关系，选取每一修正后pue值对应的颜色。
可选地，根据每一区域的平均气象参数，以及预先建立的能源利用效率pue与气象参数的相关性函数，获取该区域的pue值的步骤之前，所述方法还包括：
建立pue与气象参数的相关性函数。
可选地，气象参数包括：室外空气干球温度、室外空气焓值、无量纲量温度或无量纲焓值。
可选地，相关性函数为：
pue＝a+b×t+c×t2+d×t3+e×t4；
其中，t为近五年平均室外空气干球温度；a、b、c、d、e分别代表5个拟合系数。
可选地，相关性函数为：
pue＝a+b×h+c×h2+d×h3+e×h4；
其中，h为近五年平均室外空气焓值；a、b、c、d、e分别代表5个拟合系数。
第二方面，本发明还提供一种不同区域的pue评价系统，包括：
区域划分模块，用于根据气象区域信息将预设范围划分为多个区域，每一区域内预设时间段内的气象信息基本相同；
气象参数获取模块，用于获取预设时间段内每一区域的平均气象参数；
pue值获取模块，用于根据每一区域的平均气象参数，以及预先建立的能源利用效率pue与气象参数的相关性函数，获取该区域的pue值；
颜色选取模块，用于根据所述pue值与颜色的对应关系，选取该pue值对应的颜色；
色温图绘制模块，用于根据所有区域pue值及该pue值对应的颜色，绘制预设范围的色温图。
由上述技术方案可知，本发明不同区域的pue评价方法及系统，通过区域的气象参数获取该区域的pue值，并根据pue值绘制色温图，不仅能够准确合理获取各个区域的pue值，还为各区域的数据中心pue评价提供直观的参考。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的不同区域的pue评价方法的流程示意图；
图2至图5分别示出了本发明一实施例提供的不同区域的pue评价方法的色温图；
图6及图7分别为本发明另一实施例提供的不同区域的pue评价系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
图1示出了本发明一实施例提供的不同区域的pue评价方法的流程示意图。
参照图1，本发明实施例提出的方法具体包括以下步骤：
101、根据气象区域信息将预设范围划分为多个区域，每一区域内预设时间段内的气象信息基本相同。
在本步骤中，考虑到气候环境对于数据中心的影响，通过将对应气象区域的气象信息作为确立pue评价标准，并针对预设时间段内的气象信息基本相同的区域进行划分。相对于现有技术，因地制宜的合理考虑影响pue因素。
102、获取预设时间段内每一区域的平均气象参数。
在本步骤中，针对每一区域获取气象参数的平均值，可获取客观反映数据趋势的重要指标。
103、根据每一区域的平均气象参数，以及预先建立的能源利用效率pue与气象参数的相关性函数，获取该区域的pue值。
在本步骤中，通过考虑区域气象参数的影响，能够为不同区域的数据中心pue评价提供参考。
104、根据所述pue值与颜色的对应关系，选取该pue值对应的颜色。
在本步骤中，通过选取该pue值对应的颜色，能够直观的反映pue值的意义。
105、根据所有区域pue值及该pue值对应的颜色，绘制预设范围的色温图。
在本步骤中，通过绘制包括所有区域的色温图，可为各区域的数据中心pue评价提供直观、有效的参考。
本实施例提供的方法，通过区域的气象参数获取该区域的pue值，并根据pue值绘制色温图，不仅能够准确合理获取各个区域的pue值，还为各区域的数据中心pue评价提供直观的参考。
在本发明一个可选的实施例中，上述方法的步骤101，具体可为：
依据ashrae(美国采暖、制冷和空调工程师学会)划分的全球气候区域，查找对应的预设范围，并划分区域。
此外，也可按照gb50176-2015《民用建筑热工设计规范》中全国建筑热工分区，将我国划分为5个气候区域：严寒区、寒冷区、夏热冬冷、夏热冬暖、温和区，查找对应的预设范围，并划分区域。
可以理解的是，区域划分可根据实际情况来调整，不以此为限。
进一步地，可依据ashrae划分划分的全球气候区域，查找对应气候区域范围的气象参数w。
在本发明另一个可选的实施例中，上述方法的步骤102还包括以下图未示出的子步骤，步骤102包括：
1021、若该区域包括一个以上的城市，则确定该区域的中心城市；
1022、获取至少五年中心城市的气象参数，计算平均值，获得该区域的平均气象参数。
在本步骤中，该区域的中心城市可为该区域的气候典型城市，也可为该区域中位置处于中心的城市，也可为该区域中经济达到的城市，中心城市的选取可根据实际情况来调整，不以此为限。
其中，预设时间段内中心城市的气象参数可为近五年来中心城市的气象参数，预设时间段的选取可根据实际情况来调整，不以此为限。
实施例中，通过计算至少五年中心城市的气象参数平均值，获得该区域的平均气象参数，能够全面考虑该区域的气象情况，为该区域的pue评价提供准确的数据支持。
在本发明再一个可选的实施例中，上述步骤103进一步包括以下子步骤，如图2所示，包括：
1031、若该区域包括一个以上的城市，则针对每一城市的气象参数，结合相关性函数，获取该城市的pue值；
1032、根据每一城市中所有数据中心的业务量，确定该城市的业务量在当前区域所有业务量的权重系数；
1033、根据所述权重系数和每一城市的pue值，获取该区域的pue值。
具体的，可采用公式一建立的pue与气象参数的相关性函数。
公式一：puei＝f(wi)；
其中，wi为该城市的气象参数。
根据公式一分别获取该区域每一城市的pue值puei。
举例来说，可采用公式二确定该城市的业务量在当前区域所有业务量的权重系数。
公式二：ci＝mi/mz；
其中，ci为该城市的权重系数，mi为该城市的业务量，mz为当前区域所有业务量。
根据公式二分别获取该区域每一城市的权重系数ci。
其中，该城市的业务量可为数据处理作业量、数据输入/输出量、计划工作量、历史工作量等数据，也可结合数据中心的通信线路、带宽资源等信息综合考虑，该城市的业务量的选取可根据实际情况来调整，不以此为限。
进一步地，针对该区域的各城市pue值及对应的权重系数，可采用公式三获取该区域的pue值。
公式三：
其中，puez为该区域的pue值，ci为权重系数，puei为该城市的城市的pue值，n为该区域内城市的数量。
本实施例中在考虑气象因素对pue值影响的同时，还考虑数据中心的业务量的影响，以结合数据中心的作业水平，可准确获得该城市的pue值，进一步准确获得该区域的pue值。
在本发明第四实施例中，上述步骤103进一步包括：建立pue与气象参数的相关性函数。
举例来说，相关性函数可采用以下一者：线性回归函数、多项式回归函数以及指数回归函数。
可选地，选取相关系数最佳的回归函数。
在本实施例中，可采用公式四计算相关系数。
公式四：
其中，r2为相关性系数，puei是实际获取的pue值，
本实施例中，r2分布区间为(0,1)，r2越小，回归函数拟合性越差，r2越大说明回归函数拟合性较为优良。
可选地，气象参数可包括：室外空气干球温度、室外空气焓值、无量纲量温度或无量纲焓值。
举例来说，气象参数为室外空气干球温度时，相应地，根据公式五建立pue与室外空气干球温度的相关性函数。
可选地，相关性函数采用四次多项式的回归函数：
公式五：pue＝a+b×t+c×t2+d×t3+e×t4；
其中，t为近五年室外空气干球温度a、b、c、d、e分别代表5个拟合系数。
举例来说，气象参数为室外空气焓值时，相应地，根据公式六建立pue与室外空气焓值的相关性函数。
可选地，相关性函数采用四次多项式的回归函数：
公式六：pue＝a+b×h+c×h2+d×h3+e×h4；
其中，h为近五年室外空气焓值；a、b、c、d、e分别代表5个拟合系数。
举例来说，气象参数为无量纲量温度时，可根据室外空气干球温度采用公式七获取无量纲量温度：
公式七：
其中，
举例来说，气象参数为无量纲焓值时，可根据室外空气焓值采用公式八获取无量纲焓值：
公式八：
其中，
本实施例中根据对气象参数、相关性系数的选取，进一步建立pue与气象参数的相关性函数，可提高pue值计算的准确性。
在本发明第五实施例中，上述步骤104具体包括:
根据预设的pue值与颜色的对应关系表，选取该pue值对应的颜色。
其中，表中颜色主要是为了直观的显示不同地区数据中心机房建设的环境经济综合效益。通常情况下，越寒冷的地区能够提供的自然冷源越多，能源利用效率也越高，也就是说，pue值越低，说明在该地区建设机房比较经济环保，低碳绿色。
反之，越炎热的地区，能提供的自然冷源越少，数据机房能源利用效率也越低，也就是说，pue值越高，说明在该地区建设机房相对不太低碳、经济。
可以理解的是，红色一般带有预警之意，pue值越高，颜色越红。颜色的选取可根据实际情况来调整，不以此为限。
在本发明第六实施例中，上述步骤104步骤之后，所述步骤105步骤之前，还包括以下图未示出的步骤106，所述步骤106包括：
查看该区域中数据中心的使用记录，维护记录和经济发展参考值；
根据所述使用记录，维护记录和经济发展参考值，修正所述pue值，得到修正后的pue值。
在本步骤中，考虑该区域数据中心的实际情况，依据配电系统、暖通设备等的具体使用记录和维护记录，例如使用年限及运作效率等信息记录，维护维修的情况，以及当地的经济发展参考值等客观因素，对所述pue值进行合理修正。
举例来说，可采用公式九获得修正后的pue值。
公式九：puez，c＝cz×puez
其中，puez，c为修正后的pue值，cz为修正因子，puez为该区域的pue计算值。
数据中心可采用聚类分析法来对配电系统、暖通设备的具体使用年限和维护维修情况，以及该地区的地域性、经济性等方面的因素进行归类分析。
举例来说，修正因子cz可在0.9～1.25之间选取。修正因子的取值，可根据实际情况来调整，不以此为限。
可以理解的是，配电系统及暖通设备使用年限越短、维护次数越少，其能源利用效率越高，修正因子相应取小值。而数据中心所处地区属于气象条件较好的区域，可利用自然冷源较丰富，如严寒地区和寒冷地区，修正因子相应取小值。一般情况下，经济发达地区采购的设备更为先进，供配电冗余设置较为合理，修正因子也应取小值，反之，则修正因子取大值。进一步地，可参考本地区同类数据中心的历史运维数据并结合多因素聚类分析的结果来进行综合考量。
现有技术中，仅考虑用电消耗对pue值的影响，难以得出准确的结论，本实施例通过对客观因素如使用记录、地域性、经济性的考虑，对pue值进行修正，可进一步提高pue评价的准确率。
相应地，根据修正后的pue值与颜色的对应关系，选取每一修正后pue值对应的颜色。
在本发明第七实施例中，在本实施例中上述步骤105，具体包括:
将区域pue值及该pue值对应的颜色标识在图中。
图2至图5分别示出了本发明一实施例提供的不同区域的pue评价方法的色温图。应当说明的是，图2至图5中以不同的灰度表示颜色，但在实际应用中，可以不同颜色来表示不同区域对应的pue值，如前所述，pue值高的地区使用红色着色，pue值低的地区使用绿色着色，颜色的选取可根据实际情况来调整，不以此为限。
如图2所示，该色温图可为中国地图，前述区域的划分可以省为单位划分，利用计算获取的pue值，并结合选取的颜色，对各省进行着色，并对应标注pue值。
如图3所示，该色温图可为中国地图，前述区域的划分可以全国建筑热工分区为单位划分，利用计算获取的pue值，并结合选取的颜色，对各区域进行着色，并对应标注pue值。
如图4所示，该色温图可为柱形图，前述区域的划分可以省为单位划分，每一柱条表示一个省，利用计算获取的pue值，并结合选取的颜色，对各省对应的柱条进行着色，并对应标注pue值。
如图5所示，该色温图可为折线图，前述区域的划分可以省为单位划分，每一点表示一个省，利用计算获取的pue值，并结合选取的颜色，对各省对应的点进行着色，并对应标注pue值。
其中，绘制色温图可使用matlab计算程序进行计算，使用软件autocad、illustrator、photoshop等进行色温图的绘制。
本实施例中，通过直观的展示出各区域的pue值，能够为不同区域的数据中心建设提供pue参考值。
在本发明第八实施例中，上述步骤105之后，所述方法还包括：
在界面中展示绘制的色温图，该色温图包括：pue值信息。
可选地，该色温图包括：区域信息。
可通过向数据中心的设计人员展示绘制的色温图，为数据中心的选址提供建议。
可选地，该色温图包括：pue值信息和区域信息。
可通过向数据中心的设计人员展示绘制的色温图，为数据中心的pue值设计规划提供建议。
进一步地，可选取不同区域部分新建或改扩建数据中心正常运行后的实时pue监测数据，用于验证本实施例不同区域的pue评价方法的可操作性、合理性与实用性。
现有技术仅是从宏观角度给出了两种能效评估方法，不能针对不同气候区域的具体数据中心进行能源利用效率的计算与评估，虽然也有学者利用建筑能耗模拟软件尝试进行中国大陆地区室外不同气象参数的空调能耗进行模拟，但计算模型仅局限于三种气候地区的三种自然冷却模式空调能耗。
由于数据中心的种类多样、结构复杂、业务种类繁多，因此规模、等级、使用负荷比、地理位置、制冷技术等特性差异，将直接导致精确计算能源利用效率pue值非常困难。因此，针对不同数据中心能效评估时，很难直接使用能耗测量值计算而得到精确而可靠的能源利用效率pue值。
本发明实施例不同区域的pue评价方法在尽可能简化的前提下，综合考虑不同地区的气候差异和经济性差异，提出一种不同区域的pue评价方法，综上所述，本发明实施例不同区域的pue评价方法，至少具有以下技术效果：
一、建立pue与气象参数之间的相关性函数，根据相关性函数，对不同城市的能源利用效率进行计算，因此可适合于不同区域的数据中心pue评价，依据待评价区域的气象参数可获得准确的pue值。
二、基于不同城市的业务量，对不同城市的计算值进行加权计算，可实现全面考虑得到可获得准确的pue值。
三、通过采用考虑不同地区的地域性、经济性等因素，以及该数据中心的硬件设备等客观因素对pue值进行合理修正。
四、通过绘制色温图可直观显示pue值。
五、通过向设计方展示色温图作为参考，可查阅某一区域的pue参考值，利于设计方从宏观角度为机房建设选址，以便实现良好的经济环境综合效益。
图6示出了本发明一实施例提供的不同区域的pue评价系统的结构示意图。
本发明一实施例提供的不同区域的pue评价系统，如图6所示，包括：
区域划分模块61，用于根据气象区域信息将预设范围划分为多个区域，每一区域内预设时间段内的气象信息基本相同；
气象参数获取模块62，用于获取预设时间段内每一区域的平均气象参数；
pue值获取模块63，用于根据每一区域的平均气象参数，以及预先建立的能源利用效率pue与气象参数的相关性函数，获取该区域的pue值；
颜色选取模块64，用于根据所述pue值与颜色的对应关系，选取该pue值对应的颜色；
色温图绘制模块65，用于根据所有区域pue值及该pue值对应的颜色，绘制预设范围的色温图。
本实施例不同区域的pue评价的系统执行前述不同区域的pue评价方法，功能原理及技术效果不再详述。
图7示出了本发明一实施例提供的不同区域的pue评价系统的结构示意图。
本发明一实施例提供的不同区域的pue评价系统，如图7所示，包括：处理器(processor)71、存储器(memory)72、通信接口(communicationsinterface)73和总线74；
其中，所述处理器71、存储器72、通信接口73通过所述总线74完成相互间的通信；
所述通信接口73用于该装置与显示装置的通信设备之间的信息传输；
所述处理器71用于调用所述存储器72中的程序指令，以执行上述伪基站识别方法所提供的方法，例如包括：
根据气象区域信息将预设范围划分为多个区域，每一区域内预设时间段内的气象信息基本相同；
获取预设时间段内每一区域的平均气象参数；
根据每一区域的平均气象参数，以及预先建立的能源利用效率pue与气象参数的相关性函数，获取该区域的pue值；
根据所述pue值与颜色的对应关系，选取该pue值对应的颜色；
根据所有区域pue值及该pue值对应的颜色，绘制预设范围的色温图。
本实施例不同区域的pue评价系统执行前述不同区域的pue评价方法，功能原理及技术效果不再详述。
本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。
本领域技术人员可以理解，实施例中的各步骤可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。
虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。