［王子懿 唐碧華 陳日凡 李永彬 何佳峻］

1 引言

IDC 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心是一個聚集了大量服務(wù)器、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和其他輔助設(shè)備的場所，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的集中處理、存儲、傳輸、交換和管理的服務(wù)平臺。數(shù)據(jù)中心是我國實現(xiàn)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的重要基礎(chǔ)設(shè)施，提供的巨大數(shù)據(jù)處理能力屬于國家戰(zhàn)略資源，是實現(xiàn)智能制造、互聯(lián)網(wǎng)+、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)和應(yīng)用的基礎(chǔ)保障，同時因其巨大的能源消耗和對環(huán)境的影響，使綠色數(shù)據(jù)中心成為《中國制造2025》中綠色制造的重點領(lǐng)域。因此，對老舊數(shù)據(jù)中心機房進行節(jié)能改造和建設(shè)高能效的新型數(shù)據(jù)中心，對于“雙碳”工作具有重要的意義。

2 行業(yè)現(xiàn)狀分析

2.1 數(shù)據(jù)中心空調(diào)系統(tǒng)的特點

IDC 數(shù)據(jù)中心空調(diào)系統(tǒng)由空調(diào)設(shè)備和通風(fēng)循環(huán)設(shè)備構(gòu)成?？照{(diào)設(shè)備主要功能是處理機房回風(fēng)，將其溫度、濕度及潔凈度控制在送風(fēng)要求范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)中心一般使用機房專用中央空調(diào)；通風(fēng)循環(huán)設(shè)備主要負責(zé)將冷氣流送到機柜熱源附近，然后將與IT 設(shè)備換熱后的空氣送回空調(diào)設(shè)備，它包括專用氣流通道和機房環(huán)境氣流通道。

IDC 數(shù)據(jù)中心具有高發(fā)熱量、低散濕量的特性，因此需要空調(diào)系統(tǒng)具有大送風(fēng)量、小送風(fēng)焓差的特性，大送風(fēng)量保證將設(shè)備散出的大量熱量及時排走，而小送風(fēng)焓差主要是為了防止設(shè)備結(jié)露。

2.2 數(shù)據(jù)中心空調(diào)系統(tǒng)高能耗解析

通過對IDC 數(shù)據(jù)中心長期觀察分析，空調(diào)系統(tǒng)高能耗的原因主要是常年運行沒有精細化管控，具體有如下幾方面。

（1）空調(diào)系統(tǒng)初始設(shè)計配置與行業(yè)快速發(fā)展不相適應(yīng)，沒有進行合理的調(diào)整，同時由于缺少基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析，不能用數(shù)據(jù)說話，不知道如何設(shè)置、調(diào)整才是最佳節(jié)能運行狀態(tài)；

（2）機房氣流組織存在問題，特別是一些早期的機房，機柜排列不合理、送風(fēng)通道設(shè)計不合理、地板出風(fēng)口位置設(shè)計不合理，導(dǎo)致常出現(xiàn)局部溫度過高，維護人員就會調(diào)低空調(diào)系統(tǒng)的整體溫度，進而增加了能耗；

（3）空調(diào)系統(tǒng)管路設(shè)計不合理，如有些管路過長，加大了制冷劑的流動阻力，增加了壓縮機的功耗；

（4）基礎(chǔ)設(shè)備機房、公共區(qū)域、辦公區(qū)域（簡稱功能區(qū)域）對溫度、濕度要求相對來說沒那么高，現(xiàn)行IDC在設(shè)計階段往往忽略功能區(qū)域的節(jié)能設(shè)計，在日常的運行中，造成了空調(diào)供冷的浪費。

3 研究內(nèi)容

空調(diào)系統(tǒng)的高能耗已成為數(shù)據(jù)中心能源利用效率低的主要癥結(jié)，對空調(diào)系統(tǒng)進行節(jié)能改造是數(shù)據(jù)中心節(jié)能的首要任務(wù)。

（1）研究按需供冷，合理降低能耗；

（2）研究分區(qū)域、分時段、分級別、精細化管控技術(shù)；

（3）研究空調(diào)系統(tǒng)變頻技術(shù)的應(yīng)用，提高工作效率；

（4）研究氣流組織及布局優(yōu)化，通過溫濕度傳感器的數(shù)據(jù)，生成溫度圖形，優(yōu)化送、回風(fēng)方式，優(yōu)化機柜布置方式；

（5）研究合理利用自然冷卻技術(shù)。

4 解決方案

4.1 整體架構(gòu)

根據(jù)“節(jié)能方案整體設(shè)計，具體改造分步實施”的原則，管好能源末端消耗出口，實時反饋給能源供給入口，控制能源消耗中間環(huán)節(jié)，深入挖掘各節(jié)點節(jié)能空間。通過全面收集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和機房、功能區(qū)域供冷需求，搭建云綜合控制管理平臺，系統(tǒng)架構(gòu)如圖1 所示，根據(jù)需求進行個性化的供冷負荷調(diào)整及溫度設(shè)置，自動校正維護人員在日常巡查維護中無法發(fā)現(xiàn)的調(diào)控問題，使每一個供冷單元都始終運行在合理節(jié)能的模式下，從而達到精確可控的目的。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)圖

4.2 技術(shù)方案

（1）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集：

（a）首先利用數(shù)據(jù)采集控制器對機房內(nèi)的運行環(huán)境基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行采集，實時掌握機房的環(huán)境信息，并將數(shù)據(jù)收集用于最佳運行參數(shù)的計算和輸出；

（b）將采集到的數(shù)據(jù)通過5G 的形式進行傳輸上報；5G 構(gòu)建于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接，具有覆蓋廣、連接多、效率快、成本低、功耗低、構(gòu)架優(yōu)等優(yōu)點，能夠使環(huán)境基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的傳輸上報更加穩(wěn)定快速；

（c）將上報的數(shù)據(jù)存儲在后臺分布式數(shù)據(jù)庫中以便于對該數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

（2）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的預(yù)處理：

（a）對后臺分布式數(shù)據(jù)庫中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行清洗和轉(zhuǎn)換；數(shù)據(jù)清洗能夠檢查數(shù)據(jù)的一致性，處理無效值和缺失值，數(shù)據(jù)清洗由計算機完成，能夠刪除重復(fù)信息，糾正錯誤信息，保證數(shù)據(jù)的一致性；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是針對采集的多來源、不同格式類型的數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換，歸一化處理，使采集的數(shù)據(jù)能夠作為算法模型的輸入?yún)?shù)，進行模型訓(xùn)練；

（b）對清洗轉(zhuǎn)換后的有效數(shù)據(jù)進行特征提取，防止無效數(shù)據(jù)對后續(xù)步驟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中模型訓(xùn)練產(chǎn)生干擾。

（3）利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對上述步驟中提取的有效特征進行模型訓(xùn)練，并得出最佳運行參數(shù)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中除了溫度、濕度、電流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，還包括機房空間大小、機房設(shè)備上架率、機房設(shè)備負載情況、室外天氣數(shù)據(jù)等，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將輸入的數(shù)據(jù)特征經(jīng)過構(gòu)建的模型轉(zhuǎn)化成運行狀態(tài)參數(shù)信號，實現(xiàn)從環(huán)境數(shù)據(jù)到輸出指令的的轉(zhuǎn)化。

（4）機房內(nèi)動態(tài)變化的環(huán)境數(shù)據(jù)，經(jīng)過模型訓(xùn)練后，終端控制器實時輸出滿足機房環(huán)境要求的制冷系統(tǒng)運行狀態(tài)參數(shù)；通過將指令輸出，實現(xiàn)對機房空調(diào)制冷系統(tǒng)溫度等參數(shù)的自動控制，系統(tǒng)處理流程如圖2 所示，機房空調(diào)制冷設(shè)備能夠在該環(huán)境數(shù)據(jù)下自動調(diào)節(jié)運行參數(shù)，并自動調(diào)整至當(dāng)下最佳的溫度和濕度狀態(tài)，既保證了機房空調(diào)制冷設(shè)備的有效性，又能防止制冷設(shè)備過度工作造成能源的浪費。

圖2 系統(tǒng)處理流程示意圖

4.3 算法模型

（1）初始化當(dāng)前時刻t 的狀態(tài)st；

（2）初始化CLS-Network；

（3）初始化樣本數(shù)據(jù)集S=[s1，s2，...，sn]；Y=[y1，y2，...，yn]；n 表示樣本數(shù)量；

（4）通過CLS-Network 根據(jù)第i 個樣本的狀態(tài)值si計算各action 對應(yīng)的pki 值；

（5）根據(jù)yi 與pi 計算Loss 值；

（6）計算梯度，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播BP 算法，更新CLS-Network 參數(shù)w；

（7）循環(huán)迭代（4）～（6）至訓(xùn)練完畢。

（8）利用訓(xùn)練完成的模型對機房進行控制，統(tǒng)計輸入量和輸出量，當(dāng)輸出量與結(jié)果量不同時記錄入數(shù)據(jù)庫U，當(dāng)U 內(nèi)的樣本數(shù)量超過設(shè)定值時，提醒工作人員篩選出誤報信息，再將其他信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型再次訓(xùn)練。

由于再次訓(xùn)練時輸入的樣本均為和原始樣本具備差異性的樣本，為避免模型的不均衡化，基于Bagging／Boosting 等算法，按照比例增加分類器或選擇原始樣本一同輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練示意圖如圖3 所示。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練示意圖

4.4 控制效果

（1）恒流量到變流量的智能化控制

溫控器根據(jù)采集回來的溫度傳感器數(shù)據(jù)進行運算，及時調(diào)整管道內(nèi)的水流量，進行比例閥調(diào)節(jié)，改變中央空調(diào)主機負荷，達到按需供冷的要求，杜絕冷凍水的浪費，提供到其他需要供冷的地方去，通過聯(lián)網(wǎng)智能化控制達到動態(tài)平衡供冷。

（2）云溫控負載均衡

通過采集所有末端的供冷數(shù)據(jù)，集中管理、調(diào)配，設(shè)定優(yōu)先級，保障重點區(qū)域供冷，平衡數(shù)據(jù)機房供冷負荷，調(diào)整功能區(qū)域運行溫度，合理分配供冷。在空調(diào)主機故障時，可以立即停止所有配套設(shè)備房、功能區(qū)域的供冷，重點給IT 機房供冷，使儲存冷凍水發(fā)揮更長時間的作用，給搶修提供寶貴窗口期。

（3）末端設(shè)備的變速節(jié)能

風(fēng)機盤管通過高、中、低三速調(diào)節(jié)風(fēng)速，并通過控制閥來控制冷凍水的通斷；普通風(fēng)柜通過控制比例調(diào)節(jié)閥來合理控制冷凍水流量，自動調(diào)整風(fēng)柜參數(shù)，根據(jù)功能區(qū)域所需供冷。同時也可通過人工設(shè)置來進行系統(tǒng)設(shè)置的完善。

（4）場景模式控制行為節(jié)能

通過系統(tǒng)設(shè)置，設(shè)定不同的場景模式，比如上下班模式、正常模式、無人模式、節(jié)能模式、機房模式等，滿足不同場合及時間段的不同需求。

（5）氣候補償機制

根據(jù)不同季節(jié)，采集不同的室內(nèi)外溫度，進行溫度補償和智能化調(diào)節(jié)。

（6）能耗管控

每個IDC 機房都有成百上千個負載設(shè)備，每個負載的功耗情況都不相同，通過采集低壓配電系統(tǒng)上的多功能電表，配合相關(guān)的硬件設(shè)備和功能軟件，給能耗分析提供完整的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，隨時可以出具某個時間段內(nèi)負載設(shè)備的能耗報表。

5 結(jié)束語

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)中心機房空調(diào)節(jié)能控制方法，通過綜合性地對IDC 整個空間的運行溫度進行精確控制并加以分析、研究，固化合理的運行模式，根據(jù)每個負載的實際變化情況實時調(diào)整，提高IDC 用電效率，有效降低能耗，對優(yōu)化設(shè)備配置起到推動作用。同時，大大降低了維護巡檢強度，智能化提醒設(shè)備運行狀態(tài)，對機房安全性提升和人力成本降低也起到積極的作用，可以在業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)中心機房推廣應(yīng)用。