[发明专利]一种基于人工智能优化机房能耗效率的装置

说明书

本发明公开了一种基于人工智能优化机房能耗效率的方法及装置，属于环保节能领域，降低了现有IDC机房过量制冷、电力浪费严重导致的高能耗与环保问题，其装置包括：获取机房机柜发热/制冷状态大数据的感知装置，从发热/制冷状态大数据自动学习控制策略的自动学习装置，使用控制策略生成优化控制指令的控制逻辑装置，直接调节制冷设备运行的控制装置；本发明包含一种自动学习装置，该装置能够基于机柜运行大数据结合人工智能算法自动学习优化控制策略，降低制冷电量消耗；本发明包含一种控制逻辑装置，该装置能够根据机房运行数据动态、精确地调节制冷设备运行。

技术领域

本发明涉及环保节能领域，具体是涉及一种基于人工智能优化机房能耗效率的方法及装置。

背景技术

在IDC机房，为避免因高温导致的服务器故障，需通过各类制冷设备(空调为主)调节机柜温度。机柜内服务器负载不同、服务器距离制冷设备距离不同导致机柜不同位置热力状态不同，存在热岛现象。为防止因热岛现象导致服务器故障，传统机房常采取过量制冷方式，将机房温度整体降到很低的水平(通常比合理温度上限低5摄氏度以上)。

目前机房制冷设备的控制和制冷输出，采用传统的热力学控制模型或者固定策略，而机房各机柜运行状态多样，波动大，差异大。传统制冷控制策略，多为固定模式，无法根据实时的机柜发热动态，实时进行最优制冷输出，导致在服务器高负载高热量时，制冷量不足，而在服务器低负荷低热量情况下，输出制冷量冗余，存在大量的电能无效消耗。

目前我国仅三大运营商机房每年制冷消耗电力资源已超过1000亿人民币，而全国机房制冷电力资源消耗更大。基于机房的运行大数据，精确控制各制冷设备的功率，能够有效利用电能，具有重大的社会价值。

发明内容

本发明的目的在于利用机房制冷大数据，借助基于数据的自动学习方法(强化学习)，生成最优制冷控制逻辑，动态调节制冷设备的运行功率，以最小制冷功率输出满足机房制冷需求。本发明能够缓解现有IDC机房过量制冷问题，降低电力浪费，从而降低无效能耗和提高机房环保水平。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于人工智能优化机房能耗效率的装置，包括感知装置、自动学习装置、控制逻辑装置和控制装置；

感知装置

感知装置为机柜运行状态大数据的监察装置，通过温度采集设备(温度传感器等)获取机房运行大数据，获取机柜周边运行环境状态指标、制冷设备运行功率指标，所述运行环境状态指标能反应机柜的实时运行情况(温度过高、温度合理等)。

自动学习装置

自动学习装置为一套基于人工智能(强化学习)的自动学习方法，基于人工智能的强化学习理论，能够自动从机房的机柜状态与制冷大数据学习机柜运行状态数据并生成控制策略，该装置能够通过持续学习机柜运行状态数据不断优化控制策略，该装置学习的目标是找到最优控制策略；

控制策略是一套控制逻辑，其输入为机柜运行状态和制冷设备运行功率，输出为控制指令。最优控制策略是所有控制策略中的最佳策略。在机柜特定状态下，不同控制策略生成的操作指令不同；最优控制策略在任意状态下生成的操作指令都是最优指令。最优指令是指，在特定状态下控制装置执行该指令后，机柜环境温度均不高于警戒温度，并且制冷消耗电力总量最低。

控制逻辑装置

控制逻辑装置内置一套控制策略，接收机柜运行环境状态信息，使用控制策略生成控制指令，能够根据机柜和制冷设备的运行状态数据动态调整制冷设备运行功率；

控制逻辑装置使用的策略可以由自动学习装置学习得到，也可以通过其他方式设置 (如人工设置一条控制策略：环境温度高于设定值后制冷设备立刻以最高功率运行)。