CN111442476A - 一种使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法 - Google Patents

一种使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，该是通过基于深度迁移学习的DSDA算法来解决节能温控问题；该方法采用LSTM S2S模型，将能耗看作一个时间序列的预测问题，并将某一个拥有充足历史数据的数据中心A做为源数据，用数据中心A的数据集训练LSTM S2S，再将训练好的参数移植在其他数据中心B，最后通过数据中心B的少量历史数据，对参数进行微调。本发明提供的方法用于数据中心，基于节能和温度的DSDA算法，既可以满足温度要求，又可以最小化暖通空调系统的消耗，并且能够避免传统节能温控系统都过于依赖数学模型的搭建的问题。

Description

一种使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法
技术领域
本发明涉及一种用于数据中心的节能温控的方法，具体地，涉及一种使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法。
背景技术
数据中心需要设置供暖，通风和空调(HVAC；Heating，Ventilation and AirConditioning；暖通空调系统)，但HVAC非常耗能，可占数据中心基础消耗总数的15％。因此，设计出既节能又能满足温度需求的控制系统至关重要。但是，实现起来却具有挑战性，因为它涉及各种影响建筑环境中的因素，满足所有要求通常很难，并且可能因情况而异。同时，现有的节能温控模型都十分依赖环境建模的准确性，当环境复杂或多变的情况下，节能温控模型的效果都会大打折扣。
大部分现有的温度控制系统都是基于模型算法，将环境信息用数学建模的形式植入在控制中，但是不稳定性及模型错误始终是难以解决的问题。Model Predict Control(MPC，模型预测控制)作为模型算法中高效的算法之一，其效率直接与建模准确性挂钩。但在复杂的环境和多种影响因子的情况下，建模准确性降低，MPC的效率也大打折扣。同时模型算法通用化比较差，每个模型需要根据环境进行特殊定制。
随着人工智能的广泛运用，出现了很多由数据驱动的模型，例如机器学习，深度学习。有了数据驱动模型，就无需为控制系统植入一个固定的预设环境，而是由机器学习或深度学习来学习历史数据、模拟出每个时段合适的算法环境。但是数据驱动模型也有明显缺点，首先是每次都要模拟出新的环境，导致花费大量时间在环境计算上；其次对于历史数据不够充足的新建筑，模型的训练不完善，性能将会收到很大影响。
迁移学习在近几年收到广泛关注，并且已有很多成熟应用。如果能用一个训练好的模型移植到任何情况里，这样就能减少每次计算量和历史数据需求。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于数据中心的节能温控的方法，基于深度迁移学习的DSDA方法来解决节能温控问题，既可以满足温度要求，又可以最小化HVAC消耗。
上述的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，其中，其中，所述的方法是通过基于深度迁移学习的DSDA算法来解决节能温控问题；该方法采用LSTM S2S模型，将能耗看作一个时间序列的预测问题，并将某一个拥有充足历史数据的数据中心A做为源数据，用数据中心A的数据集训练LSTM S2S，再将训练好的参数移植在其他数据中心B，最后通过数据中心B的少量历史数据，对参数进行微调。
上述的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，其中，所述的方法包含：步骤1，使用同一数据中心A的大量历史数据来预先训练LSTMS2S；步骤2，将训练好的参数使用在另一数据中心B当作初始变量；步骤3，用数据中心B的少量历史数据来对变量进行微调。
上述的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，其中，所述的方法中进行LSTM S2S训练，模型输入量为
Figure BDA0002402933220000031
Ds为数据中心A的历史数据，每一个
Figure BDA0002402933220000034
都被编译成一个向量，最终状态由
Figure BDA0002402933220000035
表达，c是编码器隐藏层LSTM单元的数量，
Figure BDA0002402933220000036
作为现在衡量标准下的激活解码器y0初始状态；模型输出量为
Figure BDA0002402933220000032
在每一次更新中，解码器将预测值
Figure BDA0002402933220000037
传递给下一阶段。
上述的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，其中，所述的训练中使用non teacher forcing提高训练效率；所述的训练中还使用均方误差MSE做为损失函数：
Figure BDA0002402933220000033
Figure BDA0002402933220000038
是l时预测输出，为了增加效率，将
Figure BDA0002402933220000039
做为解码器的训练输入。
上述的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，其中，所述的方法中进行LSTM S2S调整，是将预先训练好的模型参数移植到其他情况中，将全连层的所有参数都进行调整，并将LSTM S2S看作一个单层编/读码器的非线性状态空间模型。
上述的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，其中，所述的调整中也使用均方误差MSE做为损失函数：
Figure BDA0002402933220000041
本发明提供的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法具有以下优点：
由于传统节能温控系统都过于依赖数学模型的搭建，本发明提供了一种基于深度迁移学习的Deep Supervised Domain Adaptation(DSDA，深度监督领域自适应)方法来解决节能温控问题，使用了一个训练好的模型移植到任何情况里，减少每次计算量和历史数据需求，既可以满足温度要求，又可以最小化HVAC消耗。
本方法提供了DSDA模型，一种深度学习算法，使用Long Short Term MemoryNetwork based Sequence to Sequence(LSTM S2S，基于序列到序列的长短期记忆网络)。首先使用同一数据中心A的大量历史数据来预先训练LSTM S2S，然后将训练好的参数使用在另一数据中心B当作初始变量，再用数据中心B的少量历史数据来对变量进行微调。通过实验证明了有用的信息可以在不同数据中心中传递，用于提高节能效率。
附图说明
图1为本发明的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法的DSDA示意图。
图2为本发明的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法的LSTM S2S训练示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式作进一步地说明。
本发明提供了一种使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，该方法是通过基于深度迁移学习的DSDA(Deep Supervised Domain Adaptation，深度监督领域自适应)算法来解决节能温控问题；该方法采用LSTM S2S(Long Short Term Memory Networkbased Sequence to Sequence，基于序列到序列的长短期记忆网络)模型，将能耗看作一个时间序列的预测问题，并将某一个拥有充足历史数据的数据中心A做为源数据，用数据中心A的数据集训练LSTM S2S，再将训练好的参数移植在其他数据中心B，最后通过数据中心B的少量历史数据，对参数进行微调。DSDA：从源建筑到目标建筑，参见图1所示。
该方法包含：步骤1，使用同一数据中心A的大量历史数据来预先训练LSTM S2S；步骤2，将训练好的参数使用在另一数据中心B当作初始变量；步骤3，用数据中心B的少量历史数据来对变量进行微调。
下面结合实施例对本发明提供的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法做更进一步描述。
实施例1
一种使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，该方法是通过基于深度迁移学习的DSDA算法来解决节能温控问题；该方法采用LSTM S2S模型。DSDA：从源建筑到目标建筑，将能耗看作一个时间序列的预测问题，并将某一个拥有充足历史数据的数据中心A做为源数据，用数据中心A的数据集训练LSTM S2S，再将训练好的参数移植在其他数据中心B，最后通过数据中心B的少量历史数据，对参数进行微调。参见图1所示。
该方法包含：步骤1，使用同一数据中心A的大量历史数据来预先训练LSTM S2S；步骤2，将训练好的参数使用在另一数据中心B当作初始变量；步骤3，用数据中心B的少量历史数据来对变量进行微调。
该方法中进行LSTM S2S训练，模型输入量为
Figure BDA0002402933220000061
做为解码器的训练输入，Ds为数据中心A的历史数据，每一个
Figure BDA0002402933220000063
都被编译成一个向量，最终状态由
Figure BDA0002402933220000064
表达，c是编码器隐藏层LSTM单元的数量，
Figure BDA0002402933220000065
作为现在衡量标准下的激活解码器y0初始状态；模型输出量为
Figure BDA0002402933220000062
通过解码器输出，在每一次更新中，解码器将预测值
Figure BDA0002402933220000066
传递给下一阶段。参见图2所示。
训练中使用non teacher forcing提高训练效率，即非Teacher Forcing。循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入，在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive neural network)，循环神经网络为深度学习(deep learning)算法之一，其中双向循环神经网络(Bidirectional RNN，Bi-RNN)和长短期记忆网络(Long Short-TermMemory networks，LSTM)是常见的的循环神经网络。RNN存在着两种训练模式(mode)：free-running mode和teacher-forcing mode。free-running mode是常见的训练网络的方式：上一个state的输入作为下一个state的输出。而Teacher Forcing作为一种用来训练循环神经网络模型的方法，则是以上一时刻的输出作为下一时刻的输入，也就是该模型使用来自先验时间步长的输出作为输入。
该训练中还使用均方误差MSE(Mean-Square Error)做为损失函数：
Figure BDA0002402933220000071
Figure BDA0002402933220000073
是l时预测输出，为了增加效率，将
Figure BDA0002402933220000074
做为解码器的训练输入。
该方法中进行LSTM S2S调整，是将预先训练好的模型参数移植到其他情况中，不同于分类问题，该调整是将全连层的所有参数都进行调整，相比于传统CNN网络(Convolutional Neural Network，卷积神经网络)，LSTM S2S可以看作一个单层编/读码器的非线性状态空间模型。
调整阶段同样适用MSE做为损失函数，因此，调整中也使用均方误差MSE做为损失函数：
Figure BDA0002402933220000072
本发明提供的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，基于节能和温度的DSDA算法，既可以满足温度要求，又可以最小化HVAC消耗，并且能够避免传统节能温控系统都过于依赖数学模型的搭建的问题。该方法首先使用同一数据中心A的大量历史数据来预先训练LSTM S2S，然后将训练好的参数使用在另一数据中心B当作初始变量，再用数据中心B的少量历史数据来对变量进行微调。通过实验证明了有用的信息可以在不同数据中心中传递，用于提高节能效率。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (6)

1.一种使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，其特征在于，所述的方法是通过基于深度迁移学习的DSDA算法来解决节能温控问题；该方法采用LSTM S2S模型，将能耗看作一个时间序列的预测问题，并将某一个拥有充足历史数据的数据中心A做为源数据，用数据中心A的数据集训练LSTM S2S，再将训练好的参数移植在其他数据中心B，最后通过数据中心B的少量历史数据，对参数进行微调。
2.如权利要求1所述的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，其特征在于，所述的方法包含：步骤1，使用同一数据中心A的大量历史数据来预先训练LSTM S2S；步骤2，将训练好的参数使用在另一数据中心B当作初始变量；步骤3，用数据中心B的少量历史数据来对变量进行微调。
3.如权利要求2所述的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，其特征在于，所述的方法中进行LSTM S2S训练，模型输入量为
Figure FDA0002402933210000011
Ds为数据中心A的历史数据，每一个
Figure FDA0002402933210000012
都被编译成一个向量，最终状态由
Figure FDA0002402933210000013
表达，c是编码器隐藏层LSTM单元的数量，
Figure FDA0002402933210000014
作为现在衡量标准下的激活解码器y0初始状态；模型输出量为
Figure FDA0002402933210000015
在每一次更新中，解码器将预测值
Figure FDA0002402933210000021
传递给下一阶段。
4.如权利要求3所述的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，其特征在于，所述的训练中使用non teacher forcing提高训练效率；所述的训练中还使用均方误差MSE做为损失函数：
Figure FDA0002402933210000022
Figure FDA0002402933210000023
是l时预测输出，为了增加效率，将
Figure FDA0002402933210000024
做为解码器的训练输入。
5.如权利要求2所述的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，其特征在于，所述的方法中进行LSTM S2S调整，是将预先训练好的模型参数移植到其他情况中，将全连层的所有参数都进行调整，并将LSTM S2S看作一个单层编/读码器的非线性状态空间模型。
6.如权利要求5所述的使用深度迁移学习实现数据中心节能温控的方法，其特征在于，所述的调整中也使用均方误差MSE做为损失函数：
Figure FDA0002402933210000025
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