CN114396712A - 一种数据中心节能系统及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种数据中心节能系统及其控制方法，系统包括人工智能AI服务器、BA监控服务器、核心交换机、多个网络控制器和多个现场设备，所述人工智能AI服务器、BA监控服务器、多个网络控制器均连接核心交换机，所述多个网络控制器分别连接多个现场设备。本发明通过人工智能AI算法给出系统控制参数，以达到最佳节能效果，降低数据中心PUE，节能的同时可以保证系统安全，并且广泛性高，对于现场本地控制器无要求，在任何新建以及改造数据中心均可使用此方法。
Description
技术领域
本发明涉及节能控制技术领域，尤其涉及一种数据中心节能系统及其控制方法。
背景技术
近年来新基建快速发展，在2020年，数据中心被纳入新基建范畴，为满足企业与人民对于网络稳定与速度的需求，在建与计划建设的数据中心越来越多，数据中心服务器与制冷站为用电大户，随着国家对于能耗管控越来越严格，“碳达峰、碳中和”双碳目标及规划的实施，数据中心根据PUE实行不同电价等措施的出台，节能减排成为了数据中心非常重要的目标。
楼宇自控BA系统为现代楼宇常用的以分散式控制为理论设计而成，具有集中管理和操作、分散式采集和控制的系统，BA系统的功能是对楼宇内暖通、机电设备采用现代化技术进行管理和监控，保证楼宇处于稳定、高效、合理的运行方式。
数据中心内服务器侧能耗及负载无法改变，所以现有及新建项目的节能点主要位于制冷站，制冷站设备交由楼宇BA系统进行控制，控制器通过硬接线或通讯接口方式连接暖通设备、阀门、传感器等，采集与控制相应设备，根据控制器内预设逻辑进行运行，为末端提供需求的不间断供冷，保证系统的稳定性与安全性。
制冷站BA自控系统对数据中心节能具有一定的效果，但节能方式更多是根据暖通专业或运维人员的经验调整运行参数来实现节能目的，此类方式在数据中心实际运行当中，缺陷比较明显，首先对于暖通专业人员或运维人员经验要求较高，以人为经验修改运行参数，并且调试周期较长，其次对于不同的数据中心，复制性很差，无法将现有参数运行到其他数据中心的制冷站中，最后节能效果不稳定，人为因素影响较大，在不同工况条件下，不一定为最优运行参数。
因此，亟待开发一种基于BA安全稳定的基础上，通过人工智能AI算法进行节能优化的系统。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种数据中心节能系统及其控制方法，既能安全运行，保证末端供冷，又能达到满意节能效果。
为实现上述目的，本发明提供了一种数据中心节能系统，包括人工智能AI 服务器、BA监控服务器、核心交换机、多个网络控制器和多个现场设备，所述人工智能AI服务器、BA监控服务器、多个网络控制器均连接核心交换机，所述多个网络控制器分别连接多个现场设备，其中：
BA监控服务器，负责数据中心运维人员的常规监视与控制，通过BA监控服务器内选择是否开启人工智能AI算法传入BA控制器；
AI服务器负责分析从BA监控服务器、网络控制器接收到现场设备运行参数；
交换机负责连接系统内所有通过网络进行传输的设备，通过交换机进行人工智能AI服务器、BA监控服务器、网络控制器之间的数据传输；
网络控制器与现场设备相连接，实时采集现场设备当前参数传输到BA监控服务器器、人工智能AI服务器，同时依据内部预设逻辑发出控制信号操控现场设备进行不限于启停、调频、开关的动作。
进一步的，所述现场设备包括但不限于现场传感器、执行器、暖通设备。
一种数据中心节能控制方法，包括以下步骤：
步骤1、人工智能AI服务器通过BA服务器、网络控制器读取系统现场运行的实际参数，并在人工智能AI服务器内进行数据分析，并得出在当前系统运行情况下的运行控制参数；
步骤2、所述运行控制参数通过交换机发送至现场网络控制器中，当网络控制器接收到人工智能AI服务器发送的运行控制参数，内部预设逻辑会进行判断此控制参数是否为当前系统的安全运行参数；若是安全运行参数执行步骤 3，若非安全运行参数执行步骤4；
步骤3、网络控制器依据所述运行控制参数，调整系统当前运行参数，并将现场设备运行的结果实时反馈给人工智能AI服务器，人工智能AI服务器根据反馈的现场设备运行的结果，继续进行数据分析，实时调整系统当前运行参数继续发送给网络控制器；
步骤4、网络控制器忽略所述运行控制参数，继续按照网络控制器内预设的BA控制逻辑进行运行，并将现场设备运行的结果实时反馈给人工智能AI服务器，人工智能AI服务器根据反馈的现场设备运行的结果，继续进行数据分析，实时调整系统当前运行参数继续发送给网络控制器。
进一步的，所述系统现场运行的实际参数包括但不限于传感器参数、设备运行参数、电力监控数据。
进一步的，还包括，当现场设备出现不限于电力故障、设备故障的情况时，网络控制器根据安全逻辑进行故障切机，保持现场设备运行。
进一步的，所述人工智能AI服务器内通过不限于遍历法、粒子寻优法、遗传算法，对系统现场运行的实际参数与建立的模型进行比对分析，得出运行控制参数。
本发明的有益效果是：
本发明通过人工智能AI算法给出系统控制参数，以达到最佳节能效果，降低数据中心PUE，节能的同时可以保证系统安全，并且广泛性高，对于现场本地控制器无要求，在任何新建以及改造数据中心均可使用此方法。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
图2为本发明系统流程示意图。
图3为本发明人工智能AI算法示意图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供了一种数据中心节能系统，包括人工智能AI服务器、BA监控服务器、核心交换机、多个网络控制器和多个现场设备，人工智能 AI服务器、BA监控服务器、多个网络控制器均连接核心交换机，多个网络控制器分别连接多个现场设备，其中：
BA监控服务器，负责数据中心运维人员的常规监视与控制，通过BA监控服务器内选择是否开启人工智能AI算法传入BA控制器；
AI服务器负责分析从BA监控服务器、网络控制器接收到现场设备运行参数；
交换机负责连接系统内所有通过网络进行传输的设备，通过交换机进行人工智能AI服务器、BA监控服务器、网络控制器之间的数据传输；
网络控制器与现场设备相连接，实时采集现场设备当前参数传输到BA监控服务器器、人工智能AI服务器，同时依据内部预设逻辑发出控制信号操控现场设备进行不限于启停、调频、开关的动作。
其中，对于下层采集与控制用的网络控制器DDC或PLC无要求；对于网络控制器使用的总线无论为Bacnet/IP或是Ethernet均无要求，网络控制器内预设运行逻辑与人工智能AI运行参数相结合。
AI服务器通过Bacnet/IP或是Ethernet或Modbus通信将设备运行参数发送至下层的网络控制器，多种网络协议可根据现场实际情况进行使用，对任何控制器均可下发节能参数。
现场设备包括但不限于现场传感器、执行器、暖通设备。
如图2、3所示，本发明还提供一种数据中心节能控制方法，包括以下步骤：
步骤1、人工智能AI服务器通过BA服务器、网络控制器读取系统现场运行的实际参数，并在人工智能AI服务器内进行数据分析，并得出在当前系统运行情况下的运行控制参数；
步骤2、运行控制参数通过交换机发送至现场网络控制器中，当网络控制器接收到人工智能AI服务器发送的运行控制参数，内部预设逻辑会进行判断此控制参数是否为当前系统的安全运行参数；若是安全运行参数执行步骤3，若非安全运行参数执行步骤4；
步骤3、网络控制器依据运行控制参数，调整系统当前运行参数，并将现场设备运行的结果实时反馈给人工智能AI服务器，人工智能AI服务器根据反馈的现场设备运行的结果，继续进行数据分析，实时调整系统当前运行参数继续发送给网络控制器；
步骤4、网络控制器忽略运行控制参数，继续按照网络控制器内预设的BA 控制逻辑进行运行，并将现场设备运行的结果实时反馈给人工智能AI服务器，人工智能AI服务器根据反馈的现场设备运行的结果，继续进行数据分析，实时调整系统当前运行参数继续发送给网络控制器。
其中，上述系统现场运行的实际参数包括但不限于传感器参数、设备运行参数、电力监控数据。
另外，当现场设备出现不限于电力故障、设备故障的情况时，网络控制器根据安全逻辑进行故障切机，保持现场设备运行。
人工智能AI服务器内通过不限于遍历法、粒子寻优法、遗传算法，对系统现场运行的实际参数与建立的模型进行比对分析，得出运行控制参数。人工智能AI服务器内布置多种算法，通过采集的运行参数与建立的模型进行比对分析，经过多种算法，在最快的时间内寻找到当前系统的最佳运行工况，并根据网络控制器反馈回来的参数实时进行调整。
如果服务器的计算能力足够，进行现场实时求解优化问题，实时设定最优的运行参数。如果现场因条件所致，服务器的计算能力不足以满足实时求解优化问题，也可以采用事先离线优化计算，根据优化结果，总结出经验规则，现场采用基于经验规则的决策树方法实现近似最优的控制。
人工智能AI算法只对数据进行分析，对于现场网络控制器等设备无特殊要求，因为广泛性高，可复制性高，当部署人工智能AI服务器后，对任意现场均可提出节能运行参数建议，可有效应用于各类数据中心中。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (6)
1.一种数据中心节能系统，其特征在于：包括人工智能AI服务器、BA监控服务器、核心交换机、多个网络控制器和多个现场设备，所述人工智能AI服务器、BA监控服务器、多个网络控制器均连接核心交换机，所述多个网络控制器分别连接多个现场设备，其中：
BA监控服务器，负责数据中心运维人员的常规监视与控制，通过BA监控服务器内选择是否开启人工智能AI算法传入BA控制器；
AI服务器负责分析从BA监控服务器、网络控制器接收到现场设备运行参数；
交换机负责连接系统内所有通过网络进行传输的设备，通过交换机进行人工智能AI服务器、BA监控服务器、网络控制器之间的数据传输；
网络控制器与现场设备相连接，实时采集现场设备当前参数传输到BA监控服务器器、人工智能AI服务器，同时依据内部预设逻辑发出控制信号操控现场设备进行不限于启停、调频、开关的动作。
2.如权利要求1所述的一种数据中心节能系统，其特征在于：所述现场设备包括但不限于现场传感器、执行器、暖通设备。
3.一种数据中心节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、人工智能AI服务器通过BA服务器、网络控制器读取系统现场运行的实际参数，并在人工智能AI服务器内进行数据分析，并得出在当前系统运行情况下的运行控制参数；
步骤2、所述运行控制参数通过交换机发送至现场网络控制器中，当网络控制器接收到人工智能AI服务器发送的运行控制参数，内部预设逻辑会进行判断此控制参数是否为当前系统的安全运行参数；若是安全运行参数执行步骤3，若非安全运行参数执行步骤4；
步骤3、网络控制器依据所述运行控制参数，调整系统当前运行参数，并将现场设备运行的结果实时反馈给人工智能AI服务器，人工智能AI服务器根据反馈的现场设备运行的结果，继续进行数据分析，实时调整系统当前运行参数继续发送给网络控制器；
步骤4、网络控制器忽略所述运行控制参数，继续按照网络控制器内预设的BA控制逻辑进行运行，并将现场设备运行的结果实时反馈给人工智能AI服务器，人工智能AI服务器根据反馈的现场设备运行的结果，继续进行数据分析，实时调整系统当前运行参数继续发送给网络控制器。
4.如权利要求3所述的一种数据中心节能控制方法，其特征在于：所述系统现场运行的实际参数包括但不限于传感器参数、设备运行参数、电力监控数据。
5.如权利要求3所述的一种数据中心节能控制方法，其特征在于：还包括，当现场设备出现不限于电力故障、设备故障的情况时，网络控制器根据安全逻辑进行故障切机，保持现场设备运行。
6.如权利要求3所述的一种数据中心节能控制方法，其特征在于：所述人工智能AI服务器内通过不限于遍历法、粒子寻优法、遗传算法，对系统现场运行的实际参数与建立的模型进行比对分析，得出运行控制参数。
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