CN108921454A - 数据中心动力系统的安全性评估方法及其检测装置 - Google Patents
数据中心动力系统的安全性评估方法及其检测装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种数据中心动力系统的安全性评估方法以及检测装置,其中方法包括以下步骤:步骤1、建立数据中心动力系统的数据库,其中所述数据库内记录各个数据中心动力系统的相关参数;步骤2、按照预定周期获取数据中心动力系统内的各个关键物理量;步骤3、由数据库调取步骤2获取的数据中心动力系统的相关参数,并与步骤2得到的各个所述关键物理量结合并进行数据分析,得到分析结果;步骤4、根据步骤3得到的分析结果评估所述数据中心动力系统的安全性。其通过建立记录有动力系统各项相关参数的数据库,利用相关参数结合检测的动力系统中的关键物理量,分析并评估数据中心动力系统的安全性,能够及时发现系统的潜在的安全和风险隐患。
Description
技术领域
本发明涉及动力系统安全检测评估技术领域,特别涉及一种数据中心动力系统的安全性评估方法以及检测装置。
背景技术
数据中心装载着先进的计算机软硬件系统,存储着各个行业大量的业务数据和客户信息,数据中心的安全运行事关重大。数据中心的运行是建立在电子设备运行的基础之上的,而为数据中心动力系统提供能量的电能的质量是直接影响数据中心动力系统安全的根本原因。
数据中心动力系统内有着大量的容性设备和感性设备,以及大量的半导体元器件,这些设备和元器件的工作会产生大量的谐波,影响着整个数据中心动力系统的电能质量,电能质量直接影响着数据中心设备及环境,使设备产生非正常发热、振动、噪声等,进而影响环境温湿度、静电变化等,而数据中心动力系统内的设备工作情况及环境状态又反过来时刻影响着数据中心动力系统,以上反映数据中心运行状态的各种物理量互为关联、相互影响,通过对各项参数的合理控制,才能保证动力系统的运行安全,虽然目前国家对于系统内各个参数均有明确的标准规定,但是,就像即使动力系统内各个参数均符合了国家标准,动力系统往往还是会出现运行不稳定、跳闸等问题,这就如人体一样,针对同一检测结果,例如体温36.5℃,对于某些人来说是正常体温,而对另外一些人来说则属于低烧,会引起身体的诸多不适,对于数据中心动力系统来说也是同样如此,因而,仅仅通过保证数据中心动力系统中的各个参数满足国家标准并不能完全的杜绝动力系统中的安全隐患,目前,仍需要一种能够简单有效并准确评估数据中心动力系统安全性的方法,这对于数据中心动力系统的安全性和发现潜在的风险隐患具有重要的意义。
发明内容
本发明的一个目的是解决至少上述问题,并提供至少后面将说明的优点。
本发明还有一个目的是提供一种数据中心动力系统的安全性评估方法,通过建立记录有动力系统各项相关参数的数据库,利用相关参数结合检测的动力系统中的关键物理量,分析并评估数据中心动力系统的安全性,能够及时发现系统的潜在的安全和风险隐患。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点,提供了一种数据中心动力系统的安全性评估方法,包括以下步骤:
步骤1、建立数据中心动力系统的数据库,其中所述数据库内记录各个数据中心动力系统的相关参数;其中,所述相关参数包括:扩容项、维修记录、更换记录以及保养记录;
步骤2、按照预定周期获取数据中心动力系统内的各个关键物理量;其中,所述关键物理量包括:供电电压偏差、频率偏差、谐波值、温湿度、温升、噪声以及尘埃粒子浓度;
步骤3、由数据库调取步骤2获取的数据中心动力系统的相关参数,并与步骤2得到的各个所述关键物理量结合并进行数据分析,得到分析结果;
步骤4、根据步骤3得到的分析结果评估所述数据中心动力系统的安全性。
优选的是,所述的数据中心动力系统的安全性评估方法中,获取所述供电电压偏差的方法为:利用电压监测仪连续测量系统的电压有效值,并计算得到电压有效值的平均值,将所述平均值带入公式1中计算得到所述供电电压偏差;
其中,所述电压偏差的测量误差在±0.2-±0.5%之间。
优选的是,所述的数据中心动力系统的安全性评估方法中,在获取所述频率偏差时,需要先测量电网的基波频率;所述基波频率通过获取一定周期间隔内计到的整数周期与整数周期累计时间之比得到;且所述周期间隔的测量时间间隔不能重叠。
优选的是,所述的数据中心动力系统的安全性评估方法中,所述谐波值在电网正常供电时,设备处于最小运行方式下,且谐波值源在一个工作周期中产生的谐波值量最大的时段进行获取;
另外,当获取所述谐波值的测量点附近设置有电容器组时,需要获取测量点处所述电容器组在各种运行方式下的谐波值;所述谐波值的计算公式为公式2:
其中,Uh为h次谐波值;m为测量周期内取均匀间隔的测量次数;Uhk为测量周期内第k次测得的h次谐波的方均根值。
优选的是,所述的数据中心动力系统的安全性评估方法中,获取所述温湿度的方法为:
选取数据中心动力系统中冷通道内两排机柜的中间面为检测面,沿所述机柜的横向排列方向以及机柜的垂直方向均应分别选取至少3个检测点进行温湿度的检测;其中,沿机柜的横向排列方向选取的第1个检测点距第1个机柜的外边线不小于300mm,相邻所述检测点间的间距根据所述机柜的横向排列数量进行选择,其中间距选取0.6m、1.2m或1.8m中的任一个;沿机柜垂直方向的所述检测点分别选取距地板面0.2m、1.1m或2.0m中的任一个。
优选的是,所述的数据中心动力系统的安全性评估方法中,获取所述温升时先对所有被测设备进行扫描,然后针对性的对发现异常的被测设备进行准确检测。
优选的是,所述的数据中心动力系统的安全性评估方法中,获取所述尘埃粒子浓度前,需对检测区域以及空调系统进行清理,并保证所述空调系统正常运行24h以上。
一种应用于数据中心动力系统的安全性评估方法的检测装置,包括:
机身,其底部设置有带动所述机身移动的万向轮,顶部设置有控制器;所述机身上设置有多个受控于所述控制器的用于获取所述关键物理量的检测模块,其中多个检测模块沿机身由上至下分别为温升检测模块、温湿度检测模块、噪声检测模块、尘埃粒子浓度检测模块、供电电压偏差检测模块、谐波值检测模块以及频率偏差检测模块;且在所述机身的中部设置有超声传感器;所述万向轮和超声传感器分别连接至所述控制器,以在所述超声传感器感应到行进方向上具有障碍物时,由所述控制器控制所述万向轮转向进行规避;
设备识别系统,其包括摄像头、图像识别模块、设备数据库和对比模块;所述摄像头以可相对于所述机身顶端360°旋转的方式设置在所述机身的前部顶端,所述图像识别模块分别连接于所述摄像头和对比模块,所述设备数据库内存储有数据中心动力系统中常用的设备的各个角度的图像;所述对比模块连接于所述控制器;所述图像识别模块对由所述摄像头获取的图像中的设备进行识别,并将识别出的设备图像发送至所述对比模块,所述对比模块将所述设备图像与设备数据库内存储的设备图像进行比对,并在确认了所述摄像头拍摄的设备类型后,将所述设备类型发送至所述控制器,所述控制器根据设备类型控制所述机身上的相应检测模块进行检测;
调整系统,其包括相互连接的参数数据库和判断模块;所述参数数据库内存储有对应于各个所述关键物理量的阈值范围;所述判断模块分别连接于所述数据中心动力系统的总控系统和所述控制器,以由所述控制器获取各个检测模块检测的关键物理量,与所述参数数据库内的阈值范围进行比较,并在所述关键物理量超出预设的阈值范围时向所述总控系统发出预警检测信号,以使相关人员对关键物理量超出预设的阈值范围的设备进行相应的供电电压偏差、频率偏差以及谐波值的获取,并根据获取的结果对所述数据中心动力系统采取相应的措施;并在所述关键物理量未超出预设的阈值范围时按照预定的巡检周期向所述总控系统发出巡检信号。
优选的是,所述的数据中心动力系统的安全性评估方法的检测装置中,还包括:
GPS定位模块,其设置在所述机身底部,并与所述万向轮相连接,所述GPS定位模块记录所述万向轮的行动轨迹,以使所述万向轮在同一检测周期内不走重复的路线。
本发明至少包括以下有益效果:
本发明通过周期性的对数据中心动力系统中的设备的各个关键物理量进行检测,并将关键物理量与相应数据中心动力系统的相关参数相结合,分析并判断,从而评估系统的安全性,能够有效保证系统的安全稳定运行并及时发现风险隐患。
通过检测装置的设置,使得检测装置能够自行在检测区域内进行检测,识别系统的设置使得装置能够有效识别常见的设备,并根据设备类型运行至相应的位置进行相应的物理量的检测,另外,还能实时对检测的物理量进行判断,并在判断物理量超出阈值后,及时通知系统的总控系统进行相应的措施,以保证系统的稳定运行。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现,部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1为本发明所述的尘埃粒子浓度检测点的测点分布图;
图2为本发明所述的数据中心动力系统的安全性评估方法的检测装置的工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明,以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
应当理解,本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不排除一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
本发明提供一种数据中心动力系统的安全性评估方法,包括以下步骤:
步骤1、建立数据中心动力系统的数据库,其中所述数据库内记录各个数据中心动力系统的相关参数;其中,所述相关参数包括:扩容项、维修记录、更换记录以及保养记录;
步骤2、按照预定周期获取数据中心动力系统内的各个关键物理量;其中,所述关键物理量包括:供电电压偏差、频率偏差、谐波值、温湿度、温升、噪声以及尘埃粒子浓度;
步骤3、由数据库调取步骤2获取的数据中心动力系统的相关参数,并与步骤2得到的各个所述关键物理量结合并进行数据分析,得到分析结果;
步骤4、根据步骤3得到的分析结果评估所述数据中心动力系统的安全性。
在上述方案中,数据中心动力系统的某些部件经过维修或者更换,以及系统是否扩容等均会对系统本身造成一定的影响,因而对于每个系统来说,其本身的变化不同,造成其运行的安全性也会有所不同,因而需要通过系统自身的状态和系统内实时的关键物理量的变化来综合评估系统的安全性,才能使得对于系统的安全评估更加准确,通过周期性的对数据中心动力系统中的设备的各个关键物理量进行检测,并将关键物理量与相应数据中心动力系统的相关参数相结合,分析并判断,从而评估系统的安全性,能够有效保证系统的安全稳定运行并及时发现风险隐患。
一个优选方案中,获取所述供电电压偏差的方法为:利用电压监测仪连续测量系统的电压有效值,并计算得到电压有效值的平均值,将所述平均值带入公式1中计算得到所述供电电压偏差。
其中,所述电压偏差的测量误差在±0.2-±0.5%之间。
在上述方案中,电压监测仪的性能分为两类,分别定义为:A级性能:用来进行需要精确测量的地方,例如合同的仲裁、解决争议等;B级性能:可以用来进行调查统计、排除故障以及其他的不需要较高精确度的应用场合。而在供电电压偏差值的检测中可以根据具体应用场合的不同来选择测量仪器性能的级别。
在供电电压偏差的测量方法中,获得电压有效值的基本的测量时间窗口应为10周波,并且每个测量时间窗口应该与紧邻的测量时间窗口接近而不重叠。
对A级性能电压监测仪,可以根据具体情况选择4个不同类型的时间长度计算供电电压偏差:3s、1min、10min、2h;对B级性能电压监测仪制造商应该标明测量时间窗口、计算供电电压偏差的时间长度,时间长度推荐采用1min或10min。
同时,保证A级性能电压监测仪的测量误差不应超过±0.2%;B级性能仪器的测量误差不应超过±0.5%,从而使得检测出的电压有效值足够准确。
一个优选方案中,在获取所述频率偏差时,需要先测量电网的基波频率;所述基波频率通过获取一定周期间隔内计到的整数周期与整数周期累计时间之比得到;且所述周期间隔的测量时间间隔不能重叠。
一个优选方案中,所述谐波值在电网正常供电时,设备处于最小运行方式下,且谐波值源在一个工作周期中产生的谐波值量最大的时段进行获取。
另外,当获取所述谐波值的测量点附近设置有电容器组时,需要获取测量点处所述电容器组在各种运行方式下的谐波值;所述谐波值的计算公式为公式2:
其中,Uh为h次谐波值;m为测量周期内取均匀间隔的测量次数;Uhk为测量周期内第k次测得的h次谐波的方均根值。
在上述方案中,谐波电压或电流测量应选择在电网正常供电时可能出现的最小运行方式,且应在谐波源工作周期中产生的谐波量大的时段内进行,例如:电弧炼钢炉应在熔化期进行测量。当测量点附近安装有电容器组时,应在电容器组的各种运行方式下进行测量,以保证测量值的准确度。
通常,测量的谐波次数一般为第2到第19次,根据谐波源的特点或测试分析结果,可以适当变动谐波次数测量的范围。对于负荷变化快的谐波源,例如:炼钢电弧炉、晶闸管变流设备供电的轧机、电力机车等,测量的间隔时间不大于2min,测量次数应满足数理统计的要求,一般不少于30次。对于负荷变化慢的谐波源,例如:化工整流器、直流输电换流站等,测量间隔和持续时间可以不作规定。
谐波测量的数据应取测量时段内各相实测量值的95%概率值中最大的一相值,作为判断谐波是否超过允许值的依据。
但对负荷变化慢的谐波源,可选五个接近的实测值,取其算术平均值。为了实用方便,实测值的95%概率值可按下述方法近似选取,将实测值按由大到小次序排列,舍弃前面5%的大值,取剩余实测值中的最大值。
另外,对于负荷变化较快的谐波,每次测量结果可为3s内所测值的平均值,即在公式2中Uhk为3s内第k次测得的h次谐波的方均根值,m为3s内取均匀间隔的测量次数,其中m≧6。
谐波测量仪还需在允许误差中进行检测,具体允许误差表如下表1所示。
表1谐波测量仪的允许误差表
注:①UN为标称电压,Ub为谐波电压;IN为额定电流,Ib为谐波电流;
②A级仪器频率测量范围为0-2500Hz,用于较精确的测量,仪器的相角测量误差不大于±5″或±1″·h;B级仪器用于一般测量。
谐波测量仪还需有一定的抗电磁干扰能力,便于现场场使用。仪器应保证其电源在标称电压±15%。频率在19Hz-51Hz范围内电压总谐波畸变率不超过8%条件下能正常工作。
在测量的频率范围内,仪用互感器、电容式分压器等谐波传感设备应有良好的频率特性。其引入的幅值误差不应大于5%,相角误差不大于5″。在没有确切的频率响应误差特性时,电流互感器和低压电压互感器用于2500Hz及以下频率的谐波测量;6-110kV电磁式电压互感器可用于1000Hz及以频率测量;电容式电压互感器不能用于谐波测量。在谐波电压测量中,对谐波次数或测量精度有较高需要时,应采用电阻分压器(UN<lkV)或电容式分压器(UN≥1kV)。
一个优选方案中,获取所述温湿度的方法为:选取数据中心动力系统中冷通道内两排机柜的中间面为检测面,沿所述机柜的横向排列方向以及机柜的垂直方向均应分别选取至少3个检测点进行温湿度的检测;其中,沿机柜的横向排列方向选取的第1个检测点距第1个机柜的外边线不小于300mm,相邻所述检测点间的间距根据所述机柜的横向排列数量进行选择,其中间距选取0.6m、1.2m或1.8m中的任一个;沿机柜垂直方向的所述检测点分别选取距地板面0.2m、1.1m或2.0m中的任一个。
在上述方案中,测试温度、相对湿度的仪表精度等级不应低于2级。选取冷通道内两排机柜的中间面为检测面,沿机柜排列方向选取不应少于3个检测点,沿机柜垂直方向宜选取3个检测点;沿机柜排列方向选取的第一个检测点距第一个机柜外边线宜为300mm,检测点间距可根据机柜排列数量,选取0.6m、1.2m、1.8m三种间距之一进行测量;垂直方向检测点可分别选取距地板面0.2m、1.1m、2.0m三个高度进行检测。
一个优选方案中,获取所述温升时先对所有被测设备进行扫描,然后针对性的对发现异常的被测设备进行准确检测。
在上述方案中,温升的检测分为一般检测和精确检测,其中一般检测需要仪器在开机后需进行内部温度校准,待图像稳定后即可开始工作,一般先远距离对所有被测设备进行全面扫描,发现有异常后,再有针对性地近距离对异常部位和重点被测设备进行准确检测。仪器的色标温度量程宜设置在环境温度加10K~20K左右的温升范围。有伪彩色显示功能的仪器,宜选择彩色显示方式,调节图像使其具有清晰的温度层次显示,并结合数值测温手段,如热点跟踪、区域温度跟踪等手段进行检测。应充分利用仪器的有关功能,如图像平均、自动跟踪等,以达到最佳检测效果。环境温度发生较大变化时,应对仪器重新进行内部温度校准,校准方法按仪器的说明书进行。
精确检测需要检测温升所用的环境温度参照体应尽可能选择与被测设备类似的物体,且最好能在同一方向或同一现场中选择,在安全距离允许的条件下,红外仪器宜尽量靠近被测设备,使被测设备(或目标)尽量充满整个仪器的视场.以提高仪器对被测设备表面细节的分辨能力及测温准确度。必要时,可使用中、长焦距镜头。线路检测一般须使用中、长焦距镜头,为了准确测温或方便跟踪,应亊先设定几个不同的方向和角度,确定最佳检测位置,并可做上标记,以供今后的复测用,提高互比性和工作效率。正确选择被测设备的辐射率,特别要考虑金属材料表面氧化对选取辐射率的影响。将大气温度、相对湿度、测量距离等补偿参数输入,进行必要修正,并选择适当的测温范围。记录被检设备的实际负荷电流、额定电流、运行电压,被检物体温度及环境参照体的温度值。
一个优选方案中,获取所述尘埃粒子浓度前,需对检测区域以及空调系统进行清理,并保证所述空调系统正常运行24h以上。
在上述方案中,对于尘埃粒子浓度的检测优选尘埃粒子计数器,当然也可采用其他用于此项目的测试设备,检测方法为保证准确度度,应该先对房间及空调系统进行彻底清扫,并应在空调系统正常运行24h以后进行,对粒径大于或等于0.5μm的尘粒计数,宜采用光散射粒子计数法,同时,采样时采样管必须干净,连接处严禁渗漏;管的长度应符合仪器允许长度,当无规定时不宜大于1.5m;测试人员应在采样口的下风侧。测点布置:按50m2布置5个测点,如图1所示,每增加20m2-50m2,增加3-5个测点;且每个测点要连续测试3次,取其平均值为该点的实测数值。
另外,在频率偏差的测量方法如下:测量电网基波频率,每次取1s、3s或10s间隔内计到的整数周期与整数周期累计时间之比(和1s、3s或10s时钟重叠的单个周期应丢弃)。测量时间间隔不能重叠,每1s、3s或10s间隔应在1s、3s或10s时钟开始时计。本标淮不排斥更先进的频率测量方法的采用。仪器的测量误差不应超过±0.01Hz。
噪声的测试仪器应采用声级计,精度不应低于2级;测试仪器距地面应为1.2m-1.5m,且应在主操作员的位置进行测试。
数据中心动力系统中各种关键物理量的检测方法均遵循相关的标准要求,检测获取的各种参数数据均被CMA、CNAS等认可,检测方法包括但不限于以下标准。
GB 50174-2017《数据中心设计规范》
GB 50462-2015《数据中心基础设施施工及验收规范》
GB/T 2887-2011《计算机场地通用规范》
GB/T 14549-93《电能质量公共电网谐波》
GB/T 12325-2008《电能质量供电电压偏差》
GB/T 15945-2008《电能质量电力系统频率偏差》
DL/T 664-2008《带电设备红外诊断应用规范》
JR/T 0131-2015《金融业信息系统机房动力系统规范》
JR/T 0132-2015《金融业信息系统机房动力系统检测规范》。
实施例1
依据上述检测方法对人民银行南宁分行的数据中心动力系统进行检测,得到的数据中心动力系统的各种物理量和设备运行的情况,综合对多个数据中心检测数据,对数据中心动力系统安全进行分析评估,多个数据中心检测数据如下表2所示。
表2数据分析对比表
电能质量主要体现在电流谐波含量、电压谐波含量、频率偏差三个方面;同时,由表2结合数据库保存的大量数据中心检测数据可以看出,电能质量与设备噪声、设备温升、环境温度、相对湿度、静电电压均具有相关性。即数据中心动力系统安全性与电能质量具有正相关性,不同的电能质量对数据中心动力系统安全影响不同。
如图2所示,一种应用于数据中心动力系统的安全性评估方法的检测装置,包括:机身,其底部设置有带动所述机身移动的万向轮,顶部设置有控制器;所述机身上设置有多个受控于所述控制器的用于获取所述关键物理量的检测模块,其中多个检测模块沿机身由上至下分别为温升检测模块、温湿度检测模块、噪声检测模块以及尘埃粒子浓度检测模块;且在所述机身的中部设置有超声传感器;所述万向轮和超声传感器分别连接至所述控制器,以在所述超声传感器感应到行进方向上具有障碍物时,由所述控制器控制所述万向轮转向进行规避。
设备识别系统,其包括摄像头、图像识别模块、设备数据库和对比模块;所述摄像头以可相对于所述机身顶端360°旋转的方式设置在所述机身的前部顶端,所述图像识别模块分别连接于所述摄像头和对比模块,所述设备数据库内存储有数据中心动力系统中常用的设备的各个角度的图像;所述对比模块连接于所述控制器;所述图像识别模块对由所述摄像头获取的图像中的设备进行识别,并将识别出的设备图像发送至所述对比模块,所述对比模块将所述设备图像与设备数据库内存储的设备图像进行比对,并在确认了所述摄像头拍摄的设备类型后,将所述设备类型发送至所述控制器,所述控制器根据设备类型控制所述机身上的相应检测模块进行检测。
调整系统,其包括相互连接的参数数据库和判断模块;所述参数数据库内存储有对应于各个所述关键物理量的阈值范围;所述判断模块分别连接于所述数据中心动力系统的总控系统和所述控制器,以由所述控制器获取各个检测模块检测的关键物理量,与所述参数数据库内的阈值范围进行比较,并在所述关键物理量超出预设的阈值范围时向所述总控系统发出预警检测信号,以使相关人员对关键物理量超出预设的阈值范围的设备进行相应的供电电压偏差、频率偏差以及谐波值的获取,并根据获取的结果对所述数据中心动力系统采取相应的措施;并在所述关键物理量未超出预设的阈值范围时按照预定的巡检周期向所述总控系统发出巡检信号。
在上述方案中,通过检测装置的设置,使得检测装置能够自行在检测区域内进行检测,识别系统的设置使得装置能够有效识别常见的设备,并根据设备类型运行至相应的位置进行相应的物理量的检测,另外,还能实时对检测的物理量进行判断,并在判断物理量超出阈值后,及时通知系统的总控系统,以使的相应人员对存在温度异常、或者湿度异常等的设备进行电压偏差、频率偏差等参数的获取,进而进一步分析系统存在的安全风险;同时,在判断模块内预设巡检周期,能够使得判断模块按照巡检周期向总控系统发出巡检信号,以使相关工作人员按照巡检周期对动力系统进行定期巡检,以保证系统的运行安全。
一个优选方案中,还包括:GPS定位模块,其设置在所述机身底部,并与所述万向轮相连接,所述GPS定位模块记录所述万向轮的行动轨迹,以使所述万向轮在同一检测周期内不走重复的路线。
在上述方案中,通过机身底部与万向轮连接的GPS定位模块的设置,使得机身在测试区域内每个周期的运动均不走重复的路线,进而保证对于检测区域内各个设备的检测,不漏检,从而保证安全性评估的准确度。
尽管本发明的实施方案已公开如上,但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用,它完全可以被适用于各种适合本发明的领域,对于熟悉本领域的人员而言,可容易地实现另外的修改,因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下,本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。
Claims (9)
1.一种数据中心动力系统的安全性评估方法,其中,包括以下步骤:
步骤1、建立数据中心动力系统的数据库,其中所述数据库内记录各个数据中心动力系统的相关参数;其中,所述相关参数包括:扩容项、维修记录、更换记录以及保养记录;
步骤2、按照预定周期获取数据中心动力系统内的各个关键物理量;其中,所述关键物理量包括:供电电压偏差、频率偏差、谐波值、温湿度、温升、噪声以及尘埃粒子浓度;
步骤3、由数据库调取步骤2获取的数据中心动力系统的相关参数,并与步骤2得到的各个所述关键物理量结合并进行数据分析,得到分析结果;
步骤4、根据步骤3得到的分析结果评估所述数据中心动力系统的安全性。
2.如权利要求1所述的数据中心动力系统的安全性评估方法,其中,获取所述供电电压偏差的方法为:利用电压监测仪连续测量系统的电压有效值,并计算得到电压有效值的平均值,将所述平均值带入公式1中计算得到所述供电电压偏差;
其中,所述电压偏差的测量误差在±0.2-±0.5%之间。
3.如权利要求1所述的数据中心动力系统的安全性评估方法,其中,在获取所述频率偏差时,需要先测量电网的基波频率;所述基波频率通过获取一定周期间隔内计到的整数周期与整数周期累计时间之比得到;且所述周期间隔的测量时间间隔不能重叠。
4.如权利要求1所述的数据中心动力系统的安全性评估方法,其中,所述谐波值在电网正常供电时,设备处于最小运行方式下,且谐波值源在一个工作周期中产生的谐波值量最大的时段进行获取;
另外,当获取所述谐波值的测量点附近设置有电容器组时,需要获取测量点处所述电容器组在各种运行方式下的谐波值;所述谐波值的计算公式为公式2:
其中,Uh为h次谐波值;m为测量周期内取均匀间隔的测量次数;Uhk为测量周期内第k次测得的h次谐波的方均根值。
5.如权利要求1所述的数据中心动力系统的安全性评估方法,其中,获取所述温湿度的方法为:
选取数据中心动力系统中冷通道内两排机柜的中间面为检测面,沿所述机柜的横向排列方向以及机柜的垂直方向均应分别选取至少3个检测点进行温湿度的检测;其中,沿机柜的横向排列方向选取的第1个检测点距第1个机柜的外边线不小于300mm,相邻所述检测点间的间距根据所述机柜的横向排列数量进行选择,其中间距选取0.6m、1.2m或1.8m中的任一个;沿机柜垂直方向的所述检测点分别选取距地板面0.2m、1.1m或2.0m中的任一个。
6.如权利要求1所述的数据中心动力系统的安全性评估方法,其中,获取所述温升时先对所有被测设备进行扫描,然后针对性的对发现异常的被测设备进行准确检测。
7.如权利要求1所述的数据中心动力系统的安全性评估方法,其中,获取所述尘埃粒子浓度前,需对检测区域以及空调系统进行清理,并保证所述空调系统正常运行24h以上。
8.一种应用于如权利要求1所述的数据中心动力系统的安全性评估方法的检测装置,其中,包括:
机身,其底部设置有带动所述机身移动的万向轮,顶部设置有控制器;所述机身上设置有多个受控于所述控制器的用于获取所述关键物理量的检测模块,其中多个检测模块沿机身由上至下分别为温升检测模块、温湿度检测模块、噪声检测模块以及尘埃粒子浓度检测模块;且在所述机身的中部设置有超声传感器;所述万向轮和超声传感器分别连接至所述控制器,以在所述超声传感器感应到行进方向上具有障碍物时,由所述控制器控制所述万向轮转向进行规避;
设备识别系统,其包括摄像头、图像识别模块、设备数据库和对比模块;所述摄像头以可相对于所述机身顶端360°旋转的方式设置在所述机身的前部顶端,所述图像识别模块分别连接于所述摄像头和对比模块,所述设备数据库内存储有数据中心动力系统中常用的设备的各个角度的图像;所述对比模块连接于所述控制器;所述图像识别模块对由所述摄像头获取的图像中的设备进行识别,并将识别出的设备图像发送至所述对比模块,所述对比模块将所述设备图像与设备数据库内存储的设备图像进行比对,并在确认了所述摄像头拍摄的设备类型后,将所述设备类型发送至所述控制器,所述控制器根据设备类型控制所述机身上的相应检测模块进行检测;
调整系统,其包括相互连接的参数数据库和判断模块;所述参数数据库内存储有对应于各个所述关键物理量的阈值范围;所述判断模块分别连接于所述数据中心动力系统的总控系统和所述控制器,以由所述控制器获取各个检测模块检测的关键物理量,与所述参数数据库内的阈值范围进行比较,并在所述关键物理量超出预设的阈值范围时向所述总控系统发出预警检测信号,以使相关人员对关键物理量超出预设的阈值范围的设备进行相应的供电电压偏差、频率偏差以及谐波值的获取,并根据获取的结果对所述数据中心动力系统采取相应的措施;并在所述关键物理量未超出预设的阈值范围时按照预定的巡检周期向所述总控系统发出巡检信号。
9.如权利要求8所述的数据中心动力系统的安全性评估方法的检测装置,其中,还包括:
GPS定位模块,其设置在所述机身底部,并与所述万向轮相连接,所述GPS定位模块记录所述万向轮的行动轨迹,以使所述万向轮在同一检测周期内不走重复的路线。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109992086A (zh) * | 2019-04-14 | 2019-07-09 | 北京中大科慧科技发展有限公司 | 一种数据中心动力系统的状态测评方法及状态测评装置 |
CN110007174A (zh) * | 2019-04-14 | 2019-07-12 | 北京中大科慧科技发展有限公司 | 一种数据中心的动力管控检测方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1906453A (zh) * | 2004-01-21 | 2007-01-31 | 三菱电机株式会社 | 设备诊断装置、冷冻循环装置、流体回路诊断方法、设备监视系统、冷冻循环监视系统 |
CN106208101A (zh) * | 2016-08-17 | 2016-12-07 | 上海格蒂能源科技有限公司 | 智能随动电能矫正装置及示功分析方法 |
CN107085773A (zh) * | 2017-05-16 | 2017-08-22 | 交通运输部公路科学研究所 | 一种用于评价在用汽车技术状况的系统及方法 |
CN107527113A (zh) * | 2017-08-01 | 2017-12-29 | 北京理工大学 | 一种混合动力车辆行驶工况的工况预测方法 |
-
2018
- 2018-08-06 CN CN201810886421.7A patent/CN108921454A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1906453A (zh) * | 2004-01-21 | 2007-01-31 | 三菱电机株式会社 | 设备诊断装置、冷冻循环装置、流体回路诊断方法、设备监视系统、冷冻循环监视系统 |
CN106208101A (zh) * | 2016-08-17 | 2016-12-07 | 上海格蒂能源科技有限公司 | 智能随动电能矫正装置及示功分析方法 |
CN107085773A (zh) * | 2017-05-16 | 2017-08-22 | 交通运输部公路科学研究所 | 一种用于评价在用汽车技术状况的系统及方法 |
CN107527113A (zh) * | 2017-08-01 | 2017-12-29 | 北京理工大学 | 一种混合动力车辆行驶工况的工况预测方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109992086A (zh) * | 2019-04-14 | 2019-07-09 | 北京中大科慧科技发展有限公司 | 一种数据中心动力系统的状态测评方法及状态测评装置 |
CN110007174A (zh) * | 2019-04-14 | 2019-07-12 | 北京中大科慧科技发展有限公司 | 一种数据中心的动力管控检测方法 |
CN109992086B (zh) * | 2019-04-14 | 2020-10-20 | 北京中大科慧科技发展有限公司 | 一种数据中心动力系统的状态测评方法及状态测评装置 |
CN110007174B (zh) * | 2019-04-14 | 2021-02-02 | 北京中大科慧科技发展有限公司 | 一种数据中心的动力管控检测方法 |
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