[发明专利]一种基于数据挖掘理论的面向数据中心节能问题的控制方法

权利要求书

1.一种基于数据挖掘理论的面向数据中心节能问题的控制方法，步骤如下：

步骤1.建立一个核心的控制方法，核心控制控制方法为模糊控制，模糊控制规则为三角形控制方案，输入为当前采集的微模块中N个服务器的空调进风口的温度值ST(i,t)、每个进风口的温度值和每个空调的出风口的距离值Dis(i,j)、每个空调出风口的当前控制的温度值AT(j,t)，输出为每个空调的出风口下一个控制的温度值AT(j,t+1)；其中i代表的是第i个服务器；j代表的是第j个空调；t代表的是第t个控制周期，t+1代表的是第t+1个控制周期；

这里，需要解决的未知参数有:

CT：控制周期，包括每一轮信息采集时间、计算所需的时间、发出指令的时间、等待执行的时间；

CTD2：对服务器的进风口而言，仅有2个最近的空调A、B，进行控制的方案，这一方案所需的控制周期，包括每一轮信息采集时间、计算所需的时间、发出指令的时间、等待执行的时间；

CA、CB：模糊控制的三角形控制的上下限参数，CA是上限斜率，CB是下限斜率，区间为0～1；这2项参数人工设置，与微模块的空调温度上下限有关；

寻找到这几项参数值：此刻，控制方法控制模型过程为，

步骤1-1.采集各个服务器进风口的温度值；

步骤1-2.设置所有的最近的2台服务器进风口的温度值；

步骤1-3.等待CTD2；

步骤1-4.采集各个服务器进风口的温度值；

步骤1-5.设置所有服务器进风口的温度值；

步骤1-6.等待CT，循环步骤1-1；

步骤2.建立一个衡量控制效果的指标，该指标包括有还有在固定周期TM内的微模块的总制冷量/总功率Pt，该数据能从空调和电源处自动获得；

步骤3.快速寻优；

在执行过程中，应用方需要尽快先有一个能够应用的模型，这就需要尽快对CT、CTD2、CA、CB这4个参数先寻找一组比较优化的值；此刻的方法为：

步骤3-1.确定CT、CTD2、CA、CB的上下界范围；

关于CT的方法采用原有微模块中各个空调控制器各自控制的方案，采集和观测温度稳定的时间的最小值和最大值，稳定的标准为持续3个采样点的温度上下偏差不超过0.3度，最小值CTmin是可以观测得到，最大值有时为开环震荡，持续在16度到26度间震荡，此刻设置最大值CTmax为1小时；

关于CTD2的上下界在本轮中为与CT相同的过程，即CTD2min＝CTmin，CTD2max＝CTmax；

为了先固定CT值，CA和CB此刻简单设置，效果类似于P控制，为输出温度为；如果比上限25度高tdy，那么就以Pca＝0.5倍的比例，要求空调输出25-Pca*tdy；

步骤3-2.以10％(CTmax-CTmin)为增量，从CTmin开始设置控制过程，具体过程是1个小时为本控制方法模型在

CT＝Step*10％(CTmax-CTmin)+CTmin

CTD2＝CT

其中Step是步骤参数，整数，从0到10,每1小时修改一次CT和CTD2的控制数据，控制微模块1小时，然后放弃控制，由微模块原有的控制方案控制1小时；

然后Step＝Step+1；

然后依据上式修改一次CT和CTD2的控制数据，控制微模块1小时，然后放弃控制，由微模块原有的控制方案控制1小时；

直到Step＝10结束；

步骤3-3.统计步骤2中的Pt,用Pt(A，step)和Pt(B,step)来表示步骤3-2中的数据的话，就得到：

Pt(A,0)，Pt(B,0)；

Pt(A,1)，Pt(B,1)；

Pt(A,2)，Pt(B,2)；

Pt(A,3)，Pt(B,3)；

Pt(A,4)，Pt(B,4)；

Pt(A,5)，Pt(B,5)；

Pt(A,6)，Pt(B,6)；

Pt(A,7)，Pt(B,7)；

Pt(A,8)，Pt(B,8)；

Pt(A,9)，Pt(B,9)；

Pt(A,10)，Pt(B,10)；

共计11组对比数据，把它们分别做差，把步骤2中TM＝1小时，得到Pt(C,step)，即：

Pt(C,step)＝|Pt(A,step)-Pt(B,step)|

在这11个Pt(C,step)中最小的值，认定为最优的值，得到Pt(C,step，ite)；ite为第ite次实验。

步骤3-4.重复步骤3-1～步骤3-3，直至在所有ite次实验中，有一组存在2个step为相同值的结果，此刻，把CT和CTD2设置为当前的2个相同step值的结果；

步骤3-5.在从步骤3中获得一个初步的结果后，控制方法已经能运行，把数据输入到步骤1的模型中，开始使用。

2.根据权利要求1所述的数据中心节能问题的控制方法，其特征是，步骤4.遍历法寻优，当控制方法能够初步运行后，控制方法可以进行长期的精细的数据寻优；此刻，把步骤3中的step、Pca、Pcb改为更加精细的值，取0.5；按照步骤3的形式，在3个未知数的条件下进行寻优；得到新的控制模型。