[发明专利]基于时序预测的机房温度调控方法在审
申请号: | 202310497332.4 | 申请日: | 2023-05-05 |
公开(公告)号: | CN116627190A | 公开(公告)日: | 2023-08-22 |
发明(设计)人: | 徐新校;赵勇;朱玲华;吴超;李骏翔;李兆丰 | 申请(专利权)人: | 浙江省通信产业服务有限公司 |
主分类号: | G05D23/20 | 分类号: | G05D23/20;G06F18/20;G06N3/0442 |
代理公司: | 杭州航璞专利代理有限公司 33498 | 代理人: | 王乔峰 |
地址: | 310000 *** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 时序 预测 机房 温度 调控 方法 | ||
本发明提供基于时序预测的机房温度调控方法,包括Informer模型的构建;S1均时数据模块:测算定时机房内平均温度;S2机房内环境温度:通过设备测量机房内的实时温度;S3机房外环境温度:在通过设备测量机房外的实时温度;S4机房外环境湿度:通过设备测量对应机房外的湿度;S5机房空调:机房空调与IT设备处理处理进行连接,并进行对应温度的制冷或制热;S6IT设备处理器:对S1、S2、S3和S4的数据进行处理,然后根据得到的信息分析出未来温度的变化,从而控制S5机房空调的温度实时控制。
技术领域
本发明涉及温度调控技术领域,主要涉及基于时序预测的机房温度调控方法。
背景技术
目前传统的网络机房设备维护模式是以人工为基础,依靠人工轮流值班,需要人工24小时巡回查看等方式维护设备,机房大多数时间都无人值守,对于可能出现的紧急情况无法做到及时有效地响应,机房空调设备的设置参数通常固定不变,存在过度设置或者设置不当的可能,可能会导致压缩机频繁启停,影响空调使用寿命,也会造成电能浪费。同时,人工调控效果也极为有限,人工调控可以通过手动设置空调的设定温度来改变机房的室内温湿度,但面对复杂多变的机房环境,机房内部热负荷、外界环境不断变化,人力资源的短缺,使得大规模推广变得难以实现。
基于上述问题,部分方案采用规则控制的方法,根据室内外温度情况以及工作人员经验,采用人为调控的方式,先把空调设置在一个较低的设定温度,在外界温度较低时将空调的设定温度升高几度,在外界温度较高时将空调设定温度降低几度,同时机房大多数时间都无人值守,对于可能出现的紧急情况无法做到及时有效地响应,同时也存在着过度设置或者设置不当的可能,可能会导致压缩机频繁启停,影响空调使用寿命,也会造成电能浪费。
同时,人工调控效果也极为有限,面对复杂多变的机房环境,机房内部热负荷、外界环境不断变化,人力资源的短缺,使得大规模推广变得难以实现。
部分方案在基于规则调控的基础之上提出了利用历史温度数据构建机器学习算法来预测机房的温度。
但是在使用机器学习算法时存在预测结果不准确,以及存在局部热点的问题,这些都是机房环境内的安全隐患。因此我们可以使用多变量数据构建深度学习模型,学习这些数据中隐藏关系,更好的预测机房。
发明内容
本发明的目的在于提供基于时序预测的机房温度调控方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
基于时序预测的机房温度调控方法,包括Informer模型的构建;
S1均时数据模块:测算定时机房内平均温度,即机房内的平均温度,一
般记录12个小时内的温度平均值,记为均时数据;
S2机房内环境温度:通过设备测量机房内的实时温度;
S3机房外环境温度:在通过设备测量机房外的实时温度;
S4机房外环境湿度:通过设备测量对应机房外的湿度;
S5机房空调:机房空调与IT设备处理处理进行连接,并进行对应温度的制冷或制热;
S6IT设备处理器:对S1、S2、S3和S4的数据进行处理,然后根据得到的信息分析出未来温度的变化,输出的未来温度的预测值为未来6小时内的温度,从而控制S5机房空调的温度实时控制。
作为本发明优选的方案,步骤S6中对数据的处理方法为:
深度学习算法部分:
在构建深度学习温度预测模型的具体流程如下:
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