[发明专利]一种适用于大数据中心的电力能效管理系统及控制方法

权利要求书

1.一种适用于大数据中心的电力能效管理系统，其特征在于，包括温控管道、温度量测系统和温度控制系统；

所述温控管道基于计算流体力学、有限元法和已有的建筑设计参数，对设备进行三维建模；

所述温度量测系统着重系统优化配置，涉及全局温度传导系数、局部温度传导系数、温控设备灵敏度表、HVAC温度元件调节能力量化指标；

所述温度控制系统控制方式为分层分区分级控制，并与预测控制和最优控制相结合。

2.根据权利要求1所述的适用于大数据中心的电力能效管理系统，其特征在于，所述温控管道基于计算流体力学、有限元法和已有的建筑设计参数，对设备进行三维建模，分析其在不同热负荷分布条件下的温控效果，通过比对得到最优的温控管道设计方案。

3.根据权利要求1所述的适用于大数据中心的电力能效管理系统，其特征在于，所述温度量测系统由温度传感器、温控设备、就地控制器和通讯网络等构成，所述温度量测系统利用温度传导系数与温控设备灵敏度表精确模拟降温某区域所需功率，并结合HVAC温度调节能力量化指标进行实时功率分布优化，实现温度分布均匀的最优控制。

4.根据权利要求3所述的适用于大数据中心的电力能效管理系统，其特征在于，所述温度传导系数包括全局传热系数和局部传热系数，所述温度传导系数根据大数据中心的历史数据，对历史数据进行数据清洗、数据特征提取和新特征生成，最终形成全局传热系数和局部传热系数。

5.根据权利要求3所述的适用于大数据中心的电力能效管理系统，其特征在于，所述温控设备灵敏度表结合全局传热系数和局部传热系数，HVDC温控设备调节能力量化指标，形成温控单元系统的灵敏度表，其中包括对本身灵敏温控单元系统温控灵敏度，与相邻设备的1阶和2阶温控灵敏度表等。

6.根据权利要求3所述的适用于大数据中心的电力能效管理系统，其特征在于，所述HVAC温度元件调节能力量化指标根据HVAC系统的电能与制冷能力的设计参数与物理机理，给出电能与制冷能力的模型，基于HVDC的实际运行历史数据，进行模型参数辨识，最终形成HVAC温度元件调节能力量化指标。

7.根据权利要求1所述的适用于大数据中心的电力能效管理系统，其特征在于，所述温度控制系统实施分层分区分级控制，根据区域、重要性的不同实施预测控制与优化控制；

所述预测控制根据温控灵敏度表和大数据中心建筑对温度设计要求，CPU等大数据运算平台性能最优要求，运用智能控制算法和状态运行数据实现控制，所述预测控制主要用于局部单个负荷元件；

所述优化控制分全局和局部两种情况，温控灵敏度表和大数据中心建筑在温控分布的要求、服务器性能最优下的温度要求和服务器实时运行情况等，借温度控制系统平台，实现局部和全局最优控制。

8.一种基于权利要求1-7任一项所述的适用于大数据中心的电力能效管理系统的控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1、基于计算流体力学和有限元方法，对大数据中心及其IT设备进行三维建模，

S2、分析其温度传播速度，形成区域温度传导系数和全局温度传导系数；

S3、基于大数据中心温度分布的历史数据和对应HVAC等温控元件的配置数据，借助深度学习挖掘技术，形成温控设备灵敏度表；

S4、结合基于局部温度传导系数、温控设备灵敏度表和HVAC温度调节能力量化指标，得到区域温度分布均匀的最优控制方案；结合基于全局温度传导系数、温控设备灵敏度表和HVAC温度调节能力量化指标，得到全局温度分布均匀的最优控制方案；

S5、得到单个负荷元件实行预测型就地控制方案；

S6、结合优化控制方案与预测控制方案，搭建分布式控制系统，实现集中控制，区域集中控制和本地控制等分层分级分区控制系统。