CN102213475B - 一种数据中心功耗自适应管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种数据中心功耗自适应管理方法，将机房按各部分功能进行分区，每个功能区设置N+1台精密空调，根据制冷作用的重要程度进行优先级排序；机房采用监控软件按照业务负荷对服务器的功耗进行实时调整；在CFD仿真计算结果的辅助下完成空调调整策略的制定；采用模糊神经网络控制策略对机房空调进行控制。本发明保证了散热效果和低能耗条件下，达到最佳值。

Description

一种数据中心功耗自适应管理方法

技术领域

本发明涉及集群功耗管理领域，具体涉及一种数据中心功耗自适应管理方法。

背景技术

数据中心的能源构成主要分为四大部分，即：供电系统，冷却系统、IT设备以及其他基础设施(如照明、安防系统等)。供电系统的能耗主要指数据中心输入电量在UPS和PDU处进行电力转换损失的电量，约占数据中心总能耗的20％～25％；冷却系统的能耗主要指冷却系统自身消耗的电量，约占数据中心总能耗的45％～55％；照明和安防系统的耗电量较少，约占数据中心总能耗的2％～3％.可见，冷却系统在数据中心的能耗结构中有着举足轻重的地位。

数据中心的专用空调的配置是设计人员根据夏季的平均热负荷进行设计的，其主要的“冷量峰值”是夏季的最高温度时段，如午后太阳西晒时，也就是说空调的设计制冷量是满足夏季最高温度时的冷却标准的，而设计的备用空调机组(n+1型)大部分时间也会投入使用，因此随着昼夜、季节、地区的温度变化，空调制冷富余量几乎一直存在，如图1所示。

基于数据中心高热流密度、高能耗的发展现状，业界也涌现出了许多降低数据中心能耗的措施和方法，如引进刀片式架构、虚拟化、对IT设备进行能耗管理等。这些节能措施都有效地减少了数据中心IT设备的总耗电量，但IT设备功耗降低的同时，冷却系统的耗电量并没有随之进行实时调整，从而造成了冷量的极度浪费。

为了使冷却系统能够根据数据中心IT设备的瞬时热负荷进行实时调整，一些机房精密控制空调(CRAC)厂商，在CRAC的回风口设置温度传感器和湿度传感器进行监控，如果回风温度降低到某一特定值，就对CRAC的制冷量进行实时调整，这种做法虽然对于降低制冷系统的能耗起到了一定的作用，但是这种做法还是存在一些缺陷：

1、控制压缩机的启停和工作状态的依据是空调回风口的温度参考值。然而，空调机组通常安装在靠窗或靠墙的位置，其顶部回风口的气流温度并不能准确代表每个机架的环境温度，且往往会有很大的局部偏差。

2、由于整个机房空间的几何复杂性，以及空调出风口位置和出口参数的不尽合理，机房内部气流的速度场和压力场都是极其不均匀的，其中存在很多低压低速的漩涡区，从而使机架内的电子元器件和环境气流的对流换热状态呈现出严重的不一致性。CRAC调整的制冷量是否合适，以及制冷量调整后，室内的气流组织会发生怎样的变化，是否会形成新的局部热点和局部冷点等问题，这些仅仅靠分布在数据中心不同位置的传感器是不能解决的。

3、机房专用空调有智能功能，但空调用于机房温湿度范围合理控制的“功能不足”，以及在“空调群”的组合使用过程中各自为政，大大降低了它的使用效率。

发明内容

基于这些问题和缺陷，本专利提出一种“基于CFD的数据中心空调自适应监控方法”。

一种数据中心功耗自适应管理方法，步骤如下：

A、将机房按功能分区，每个区设置N+1台空调，根据制冷作用的重要程度进行优先级排序；

B、用监控软件按照业务负荷对机房服务器的功耗进行实时调整，同时记录该时刻服务器的热功耗，计算出该时刻需要的制冷量，通过制冷量对空调进行调频以及开关机操作，同时兼顾室内环境和空调系统的其他影响因素；

C、在CFD仿真计算结果的辅助下完成空调调整策略的制定；

D、用模糊神经网络控制策略对机房空调进行控制。

优选的，所述模糊神经控制策略包括下述步骤：

D1、应用监控软件根据服务器的业务负载的变化调整其功耗，并记录服务器的瞬时功耗以及CPU的实时温度情况；

D2、根据服务器的瞬时功耗估计功能区域内的所需要的瞬时制冷量，同时将室外环境那温度、室内观点位置风速、空调回风口温度、CPU温度影响因素衡量权重，作为神经元输入模糊神经网络控制器中；

D3、模糊神经网络控制器输出空调集群中各个空调器应处的状态，然后，运用CFD仿真预测在该状态下空调机房的散热效果，并将结果反馈给CRAC模糊控制器以进行有效调整；

D4、空调器自身接受到集群控制器传递的调整信号后，启动自身的模糊控制器，对压缩机、风机和电子膨胀阀进行相应调整。

较优选的，所述D2中模糊神经网络控制器工作过程为：

D21、平衡各“温度区域”的目标制冷量；

D22、监测室内外环境温度，流速等相关参数；

D23、采用模糊逻辑控制法定期判断各区域各空调器应处的合理工作状态；

D24、确定控制策略是否合理；

D25、发送信号给空调控制器。

较优选的，所述D4中的模糊控制器根据预先设定的规则对空调开关机，风机、压缩机和电子膨胀阀调整进行控制。

较优选的，所述CRAC模糊控制器控制包括开机、关机、风机、压缩机和电子膨胀阀动作的模糊控制。

较优选的，所述空调开机过程为：

上电；

上电延时五秒；

循环扫描按键；

检测到启动按钮按下；

启动压缩机；

风机启动延时五秒；

启动风机。

较优选的，所述空调关机过程为：

循环扫描按键；

检测到停止按钮按下；

停止压缩机、风机运行。

较优选的，所述风机控制方法为：当温度大于预先设定温度时，风机启动；温度在预先设定温度的-2摄氏度内，风机停止。

较优选的，所述压缩机控制方法为：

用户设定制冷量Q_S，设定制冷量偏差ΔQ，以Q_S+ΔQ和Q_S-ΔQ为界：

①当Q_I＜Q_S-ΔQ时，压缩机停机；

②当Q_I＞Q_S+ΔQ时，压缩机处于满载区，以全转速运行；

③当Q_S-ΔQ≤Q_I≤Q_S+ΔQ时，压缩机处于变转速区，采用模糊逻辑(制定控制法则)决定压缩机的转速；

④压缩机停机后，需延时后方可再次启动。

较优选的，所述电子膨胀阀的开度由吸气过热度决定，吸气过热度的计算公式是：T_sup＝T_suc-T_e

式中，Tsup是吸气过热度，Tsuc是压缩机吸气口温度，Te是蒸发器入口温度。

本发明采用传统的PID与模糊神经网络控制器相结合的方法决定空调系统的调整策略，控制器在不确定的环境下进行有条件的决策，动态调整设定的工作点，选用能效比函数对空调工作状态进行评价，利用BP学习算法调节模糊神经网络修正器的参数，使送风温度在不同负荷、不同工况条件下，保证了散热效果和低能耗条件下，达到最佳值。

附图说明

图1为空调冗余制冷量示意图

图2为数据中心自适应空调监控系统流程图

图3为压缩机调控范围示意图

图4为压缩机模糊控制器结构图

具体实施方式

本发明运用的技术要点如下：

1、首先，机房内按照各部分功能进行分区，每个功能分区一般设有N+1台精密空调，根据制冷作用的重要程度进行优先级排序(空调制冷量冗余大的时候，执行N+0，N-1等优先排序的机组的关机或开机)。

2、机房内采用监控软件按照业务负荷对服务器的功耗进行实时调整，这样就降低了IT设备产生的冷负荷，同时记录该时刻服务器的热功耗，这样就可以准确地得到该时刻数据中心所需要的制冷量，通过制冷量对空调进行调频、开机或关机的调整，同时兼顾室内环境和空调系统的其他影响因素，如室外环境温度、室内气流组织等。

3、在CFD仿真计算结果的辅助下完成空调调整策略的制定，这样可以保证调整策略能够更加满足实际需求，防止新的调整策略造成空调系统散热不均衡，出现新的局部热点和局部冷点。

4、由于机房空调系统具有时变性、非线性、大滞后、大惯性的特点，无法获得较精确的数学模型或模型非常粗糙，拟采用具有自学习能力的智能控制方法，提出了一种基于模糊神经网络的控制策略。采用传统的PID与模糊神经网络控制器相结合的方法决定空调系统的调整策略，控制器在不确定的环境下进行有条件的决策，动态调整设定的工作点，选用能效比函数对空调工作状态进行评价，利用BP学习算法调节模糊神经网络修正器的参数，使送风温度在不同负荷、不同工况条件下，在保证散热效果和低能耗条件下，达到最佳值。

本专利提出的控制方法的流程图如图2所示，应用监控软件根据服务器的业务负载的变化调整其功耗，同时也记录服务器的瞬时功耗，以及CPU的实时温度情况。根据服务器的瞬时功耗就可以估计出功能区域内的所需要的瞬时制冷量，同时将室外环境那温度、室内观点位置风速、空调回风口温度、CPU温度等影响因素衡量权重，作为神经元输入模糊神经网络控制器中，模糊神经网络控制器输出空调集群中各个空调器应处的状态(开机、关机和调速)，然后，运用CFD仿真预测在该状态下空调机房的散热效果，并将结果反馈给控制器以进行有效调整。空调器自身接受到集群控制器传递的调整信号(制冷量)后，启动自身的模糊控制器，对压缩机、风机和电子膨胀阀进行相应调整，达到自适应监控的目的。

对于发明中的两个主要部件，空调集群模糊神经网络控制器和CRAC模糊控制器，是本发明的关键，将两个控制器的控制逻辑详述如下：

空调集群模糊控制器

机房内按照各部分功能进行分区，每个功能分区一般设有N+1台精密空调，根据制冷作用的重要程度进行优先级排序(空调制冷量冗余大的时候，执行N+0，N-1等优先排序的机组的关机或开机)，空调集群控制过程如下：

平衡各“温度区域”的目标制冷量→监测室内外环境温度，流速等相关参数→采用模糊逻辑控制法(制定控制法则)定期判断各区域各空调器应处的合理工作状态(开机、关机或调频)→确定控制策略是否合理→发送信号给空调控制器

空调状态控制方法：

空调状态的控制要综合考虑室外环境温度、室内设备散热所需制冷量、室内关键位置的气流组织以及空调的优先级决定，并且参考CFD仿真的计算结果，所以采用模糊逻辑控制法，以求调整策略实现的高优越性和高可靠性。

CRAC的模糊控制

CRAC的模糊控制主要包括开关机、风机、压缩机和电子膨胀阀动作的模糊控制，具体控制方法如下：

1)空调开机

上电开机过程如下：

上电→延时【5s|上电延时】→循环扫描按键→检测到启动按钮按下→启动压缩机→延时【5s|风机启动延时】→启动风机。

当风机受{Tcond}控制时，风机并不立即启动，而是等到{Tcond}≥【40℃|风机启动温度】时，方才启动。

说明：

①设置【5s|上电延时】的目的是等待传感器稳定；

②压缩机、风机避免同时启动，以免造成启动电流过大。

2)空调关机

关机过程如下：

循环扫描按键→检测到启动(停止)按钮按下→停止压缩机、风机运行

3)风机控制

程序中设一个状态位f_FANbyTemp(风机受冷凝器出风温度控制标志位)：

当f_FANbyTemp＝＝1时，

{Tcond}≥【40℃|风机启动温度】时，风机运行；

{Tcond}＜【40℃|风机启动温度】-【2℃|风机停止回差】时，风机停止。

当f_FANbyTemp＝＝0时，

风机不受冷凝器出风温度控制。(冷凝风机和蒸发风机，冷凝温度低时不需要开启冷凝风机)

4)压缩机控制

压缩机控制包括启停控制和转速控制两部分。

通常采用温度控制的方法，如图3所示，第i个控制区域的制冷量控制目标为Q_S，制冷量控制控制偏差为ΔQ，以Q_S+ΔQ和Q_S-ΔQ为界，将控制范围划分为3个区域，分别是满载区、变速区和停机区。

在本控制器设计中，可以通过监控软件实时采集和计算“温度区域”应供给的制冷量，所以拟采用制冷量控制方式，则压缩机的启停和转速控制遵循以下4条规则(用户设定制冷量Q_S，设定制冷量偏差ΔQ，以Q_S+ΔQ和Q_S-ΔQ为界)：

①当Q_I＜Q_S-ΔQ时，压缩机停机；

②当Q_I＞Q_S+ΔQ时，压缩机处于满载区，以全转速运行；

③当Q_S-ΔQ≤Q_I≤Q_S+ΔQ时，压缩机处于变转速区，采用模糊逻辑(制定控制法则)决定压缩机的转速；

④压缩机停机后，需延时【180s|压缩机启动延时】后方可再次启动。变频空调的模糊控制规则：

考虑到变量变化的正负性，对压缩机制冷量误差ec及制冷量变化率f和控制量e常选用“正大”(PB)，“正中”(PM)，“正小”(PS)，“零”(ZO)，“负小”(NS)，“负中”(NM)，“负大”(NB)等七个语言变量来描述。

规则建立的基本思想：

1、误差为负大时，若误差变化为负，则误差有增大的趋势，所以为尽快消除已有的负大误差并抑制误差变大，所以控制量的变化取正大；

2、误差为负而误差变化为正时，系统本身已有减小误差的趋势，所以为尽快消除误差且不超调，应取较小的控制量；

3、误差为负中时，控制量的变化应使误差尽快消除，基于这种基本原则，控制量的变化选取同误差为负大时相同；

4、当误差为负小时，系统接近稳态，若误差变化为负时，选取控制量变化为正中，以抑制误差往负方向变化；若误差变化为正时，系统本身有趋势消除负小的误差，选取控制量变化为正小即可。

5、误差为正时，情况按上面讨论。总之当误差大或较大时，选择控制量以尽快消除误差为主；而当误差较小时，选择控制量要注意防止超调，以系统的稳定性为主要出发点。

对于内部已经设有变速控制器的空调，则需要将制冷量转化为温度，并将温度信号传递给空调内部已有的控制器，执行控制指令。

空调制冷量与压缩机转速之间的关系：

根据热力学第一定律，空调理论循环的制冷量计算公式为：

$Q_c=V_h\×\frac{h_1-h_4}{V_1}$

其中，V_h——压缩机进口的工质的体积流量

h₁——压缩起始状态工质的焓值

h₄——膨胀过程的焓(蒸发器入口的焓值)

V₁——压缩机进口处的工质比容

$V_h=\mathrm{\λ}\×\frac{i\×n\×V_{\mathrm{\ρ}}}{60}$

其中，λ——输气系数

i——气缸数

n——压缩机转速，单位为r/min

V_ρ——压缩机气缸工作容积。

通过以上两式，并由空调出风口的温度，可以求得空调回风口的温度(该温度代表了空调所辖区域气流的平均温度，而不仅仅是回风口局部位置的温度)

5)电子膨胀阀控制

电子膨胀阀的开度由吸气过热度决定。

吸气过热度的计算公式是：

T_sup＝T_suc-T_e

上式中，Tsup是吸气过热度，Tsuc是压缩机吸气口温度，Te是蒸发器入口温度(近似等于蒸发温度)。

电子膨胀阀采用脉宽调制控制方式，具体包括两方面：频率f以及占空比R。电子膨胀阀动作频率越快，系统压力的脉动越小，但频率太快，会导致电子膨胀阀动作不可靠，电子膨胀阀的最大频率与电子膨胀阀的特性有关。最佳动作频率由实验得出。

在频率一定的情况下，占空比越大，则流过电子膨胀阀的制冷剂流量越大，系统过热度变小；反之则系统过热度变大。

由过热度控制占空比的具体实现方式采用模糊逻辑。具体实现方式如下：

①采样得到吸气温度Tsuc和蒸发器入口温度Te；

②由Tsuc和Te计算当前过热度Tsup；

③由当前过热度Tsup减去【过热度设定值|一般是6℃】，得到过热度偏差值E；

④若-6℃≤E≤+6℃，则查取模糊逻辑控制表，并将得到的结果作为输出；

⑤若E＜-6℃，则将最小开度作为输出；

⑥若E＞+6℃，则将最大开度作为输出。

电子膨胀阀延时关闭功能：

当压缩机停机后，延时【10s|电子膨胀阀延时关闭时间】后再关闭电子膨胀阀，以利于高、低压力之间的平衡，以减小下次启动时的启动电流。

Claims (9)

1.一种数据中心功耗自适应管理方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

A、将机房按功能分区，每个区设置N+1台空调，根据制冷作用的重要程度进行优先级排序；

B、用监控软件按照业务负荷对机房服务器的功耗进行实时调整，同时记录该时刻服务器的热功耗，计算出该时刻需要的制冷量，通过制冷量对空调进行调频以及开关机操作，同时兼顾室内环境和空调系统的其他影响因素；

C、在CFD仿真计算结果的辅助下完成空调调整策略的制定；

D、用模糊神经网络控制策略对机房空调进行控制；

所述模糊神经控制策略包括下述步骤：

D1、应用监控软件根据服务器的业务负载的变化调整其功耗，并记录服务器的瞬时功耗以及CPU的实时温度情况；

D2、根据服务器的瞬时功耗估计功能区域内的所需要的瞬时制冷量，同时将室外环境温度、室内观点位置风速、空调回风口温度、CPU温度影响因素衡量权重，作为神经元输入模糊神经网络控制器中；

D3、模糊神经网络控制器输出空调集群中各个空调器应处的状态，然后，运用CFD仿真预测在该状态下空调机房的散热效果，并将结果反馈给CRAC模糊控制器以进行有效调整；

D4、空调器自身接受到集群控制器传递的调整信号后，启动自身的模糊控制器，对压缩机、风机和电子膨胀阀进行相应调整。

2.如权利要求1所述一种数据中心功耗自适应管理方法，其特征在于：所述D2中模糊神经网络控制器工作过程为：

D21、平衡各“温度区域”的目标制冷量；

D22、监测室内外环境温度，流速相关参数；

D23、采用模糊逻辑控制法定期判断各区域各空调器应处的合理工作状态；

D24、确定控制策略是否合理；

D25、发送信号给空调控制器。

3.如权利要求1所述一种数据中心功耗自适应管理方法，其特征在于：所述D4中的模糊控制器根据预先设定的规则对空调开关机，风机、压缩机和电子膨胀阀调整进行控制。

4.如权利要求1所述一种数据中心功耗自适应管理方法，其特征在于：所述CRAC模糊控制器控制包括开机、关机、风机、压缩机和电子膨胀阀动作的模糊控制。

5.如权利要求4所述一种数据中心功耗自适应管理方法，其特征在于：所述空调开机过程为：

上电；

上电延时五秒；

循环扫描按键；

检测到启动按钮按下；

启动压缩机；

风机启动延时五秒；

启动风机。

6.如权利要求4所述一种数据中心功耗自适应管理方法，其特征在于：所述空调关机过程为：

循环扫描按键；

检测到停止按钮按下；

停止压缩机、风机运行。

7.如权利要求4所述一种数据中心功耗自适应管理方法，其特征在于：所述风机控制方法为：当温度大于预先设定温度时，风机启动；温度在预先设定温度的-2摄氏度内，风机停止。

8.如权利要求4所述一种数据中心功耗自适应管理方法，其特征在于：所述压缩机控制方法为：

用户设定制冷量QS，设定制冷量偏差ΔQ，实时温度QI，以QS+ΔQ和QS-ΔQ为界：

①当QI＜QS-ΔQ时，压缩机停机；

②当QI＞QS+ΔQ时，压缩机处于满载区，以全转速运行；

③当QS-ΔQ≤QI≤QS+ΔQ时，压缩机处于变转速区，采用模糊逻辑决定压缩机的转速；

④压缩机停机后，需延时后方可再次启动。

9.如权利要求4所述一种数据中心功耗自适应管理方法，其特征在于：所述电子膨胀阀的开度由吸气过热度决定，吸气过热度的计算公式是：

Tsup＝Tsuc-Te

式中，Tsup是吸气过热度，Tsuc是压缩机吸气口温度，Te是蒸发器入口温度。

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