一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法及装置与流程

本发明涉及暖通空调，具体涉及一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法及装置。

背景技术：

1、随着数字经济的快速发展，数据中心的建设发展越来越快。数据中心越来越大的散热需求给制冷系统的能效提升带来极大压力，数据中心制冷系统的能效提升是当前备受关注的研究方向。

2、制冷系统能效提升的研究当前主要有两个大的方面，一是数据中心制冷系统各设备的优化研究；二是数据中心气流组织的优化。制冷系统的优化研究是一个较为传统的研究方向，在制冷方式创新、制冷工质选择和制冷设备的群控等方面均有较多的研究，可以明显提升数据中心能效。气流组织优化是针对风冷数据中心的优化方式，可以有效避免冷热气流的掺混，抑制局部热点的产生，提升冷量的利用率。

3、然而，上述的研究均为单方面的进行制冷系统的研究或者气流组织的研究，并未有相关研究综合考虑制冷系统与气流组织之间的联合优化，不能够充分挖掘数据中心制冷能效的提升潜力。

技术实现思路

1、为了克服上述缺陷，本发明提出了一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法及装置。

2、第一方面，提供一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法，所述数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法包括：

3、基于数据中心中服务器的功耗确定数据中心的冷负荷需求；

4、将所述数据中心的冷负荷需求代入预先构建的制冷设备与气流组织的联合优化模型并求解，得到优化结果；

5、基于优化结果，得到数据中心的优化方案；

6、其中，所述优化结果包括下述中的至少一种：各制冷设备的出力、空调送风温度、空调送风风量。

7、优选的，所述数据中心的冷负荷需求的计算式如下：

8、qcool＝qit+qlighting+qwall

9、上式中，qcool为数据中心的冷负荷需求，qit为数据中心中it设备的发热量，qlighting为数据中心中照明系统的发热量，qwall为数据中心通过墙体的传热量。

10、进一步的，所述数据中心中it设备的发热量的计算式如下：

11、qir＝qserver+qpdu+qups

12、上式中，qserver为数据中心中服务器的功耗，qpdu为pdu发热量，qups为ups发热量。

13、优选的，所述数据中心中服务器的功耗的获取过程包括：

14、利用预先训练的神经网络模型预测数据中心中服务器的功耗；

15、其中，所述预先训练的神经网络模型的训练过程中训练数据为数据中心中服务器的历史功耗数据。

16、优选的，所述预先构建的制冷设备与气流组织的联合优化模型包括：

17、以制冷设备的总能耗最小为目标构建的第一目标函数、以服务器排气温度均值最小为目标构建的第二目标函数以及为数据中心制冷设备与气流组织的联合优化配置的约束条件。

18、进一步的，所述第一目标函数的数学模型为：

19、

20、上式中，pi为数据中心内第i个设备的能耗，n为数据中心内设备总数量。

21、进一步的，所述数据中心内设备包括下述中的至少一种：制冷机组、蓄冷机组、冷却塔、泵、机房空调。

22、进一步的，所述第二目标函数的数学模型为：

23、

24、上式中，tj为数据中心内第j个服务器的排气温度，m为数据中心服务器总数量。

25、进一步的，所述约束条件包括下述中的至少一种：各个制冷设备的提供的冷量之和不小于冷负荷需求、空调送风温度在预设的可行范围内、空调送风风量在预设的可行范围内、数据中心的温度在允许的预设的温度范围内、各个制冷设备的出力在预设的允许的范围内、制冷设备相邻时间的出力之差在预设的允许的范围内。

26、第二方面，提供一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化装置，所述数据中心制冷设备与气流组织的联合优化装置包括：

27、确定模块，用于基于数据中心中服务器的功耗确定数据中心的冷负荷需求；

28、第一分析模块，用于将所述数据中心的冷负荷需求代入预先构建的制冷设备与气流组织的联合优化模型并求解，得到优化结果；

29、第二分析模块，用于基于优化结果，得到数据中心的优化方案；

30、其中，所述优化结果包括下述中的至少一种：各制冷设备的出力、空调送风温度、空调送风风量。

31、优选的，所述确定模块中，数据中心中服务器的功耗的获取过程包括：

32、利用预先训练的神经网络模型预测数据中心中服务器的功耗；

33、其中，所述预先训练的神经网络模型的训练过程中训练数据为数据中心中服务器的历史功耗数据。

34、优选的，所述第一分析模块中，预先构建的制冷设备与气流组织的联合优化模型包括：

35、以制冷设备的总能耗最小为目标构建的第一目标函数、以服务器排气温度均值最小为目标构建的第二目标函数以及为数据中心制冷设备与气流组织的联合优化配置的约束条件。

36、进一步的，所述第一目标函数的数学模型为：

37、

38、上式中，pi为数据中心内第i个设备的能耗，n为数据中心内设备总数量。

39、进一步的，所述第二目标函数的数学模型为：

40、

41、上式中，tj为数据中心内第j个服务器的排气温度，m为数据中心服务器总数量。

42、进一步的，所述约束条件包括下述中的至少一种：各个制冷设备的提供的冷量之和不小于冷负荷需求、空调送风温度在预设的可行范围内、空调送风风量在预设的可行范围内、数据中心的温度在允许的预设的温度范围内、各个制冷设备的出力在预设的允许的范围内、制冷设备相邻时间的出力之差在预设的允许的范围内。

43、第三方面，提供一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；

44、所述处理器，用于存储一个或多个程序；

45、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现所述的数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法。

46、第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现所述的数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法。

47、本发明上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：

48、本发明提供了一种数据中心制冷设备与气流组织的联合优化方法及装置，包括：基于数据中心中服务器的功耗确定数据中心的冷负荷需求；将所述数据中心的冷负荷需求代入预先构建的制冷设备与气流组织的联合优化模型并求解，得到优化结果；基于优化结果，得到数据中心的优化方案；其中，所述优化结果包括下述中的至少一种：各制冷设备的出力、空调送风温度、空调送风风量。本发明提供的技术方案，从制冷系统的全局考虑，涉及各制冷设备的运行机理和空气流场的计算求解，实现制冷设备的群控和气流组织的优化，达到数据中心制冷系统整体能效提升的目的。本发明考虑到了数据中心制冷系统的整体性，有别于现有只注重制冷设备或者气流组织的研究，实现了两者的跨领域优化，避免了“局部最优”的现象，有利于充分挖掘数据中心制冷系统的节能潜力。