CN114967900B - 降低数据中心用电的方法、系统、设备及介质 - Google Patents

降低数据中心用电的方法、系统、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种降低数据中心用电的方法、系统、设备及介质，涉及数据中心节能的技术领域，其方法包括获取数据中心中IT设备每天散发的余热量，将所述余热量输入至用电分配模型中，获取由余热量转化的电量的分配结果；回收数据中心中IT设备散发的余热，将余热转化为电量，将电量存储至蓄电系统中；按照所述分配结果，对蓄电系统中存储的电量进行分配使用。本申请具有节省数据中心的用电量的效果。

Description

降低数据中心用电的方法、系统、设备及介质
技术领域
本申请涉及数据中心节能的技术领域，尤其是涉及一种降低数据中心用电的方法、系统、设备及介质。
背景技术
数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。随着IT技术的发展，越来越多的数据中心在全国各地拔地而起，但高能耗和低能效问题却一直制约着数据中心的发展，尤其是用电量问题，数据中心每年耗费的电量是相当大的，可见，如何节省数据中心的用电量是一个迫切需要解决的问题。
发明内容
为了节省数据中心的用电量，本申请提供一种降低数据中心用电的方法、系统、设备及介质。
第一方面，本申请提供一种降低数据中心用电的方法，采用如下的技术方案：
一种降低数据中心用电的方法，包括：
获取数据中心中IT设备每天散发的余热量，将所述余热量输入至用电分配模型中，获取由余热量转化的电量的分配结果；
回收数据中心中IT设备散发的余热，将余热转化为电量，将电量存储至蓄电系统中；
按照所述分配结果，对蓄电系统中存储的电量进行分配使用。
通过采用上述技术方案，实时获取数据中心中IT设备每天散发的余热量，将这些获取的余热量作为历史数据输入至电量分配模型中，电量分配模型对这些数据进行处理，输出分配结果；对数据中心中IT设备实时散发的余热进行回收，并及时转化为电量，将电量存储至蓄电系统；按照分配结果，将蓄电系统中存储的电量进行输出，对输出的电量进行分配使用；本方法不仅能对IT设备散发的余热进行回收利用，还能将余热转化为电能给数据中心使用，从而降低数据中心的用电量。
优选的，所述将所述余热量输入至用电分配模型中，获取由余热量转化的电量的分配结果，包括：
计算所述余热量能转化的电量值，根据所述电量值拟合电量曲线；
根据所述电量曲线，获取所述分配结果。
优选的，所述根据所述电量曲线，获取所述分配结果，包括：
将所述电量曲线按月份进行分段，得到多个曲线段；
根据所述曲线段，计算出每月的产电量；
根据同月份的产电量，预测出未来月份的产电量；
根据未来月份的产电量，获取所述分配结果。
优选的，所述分配结果包括电量使用对象和初始使用时间；所述按照所述分配结果，对蓄电系统中存储的电量进行分配使用，包括：
将所述初始使用时间整体延后一天，得到使用时间；
在使用时间期间内，将蓄电系统中存储的电量分配给使用对象。
通过采用上述技术方案，分配结果是根据未来月份的产电量得到，因此，使用对象每月最多更换一次，以免使用对象更换频繁，对数据中心整体电量分配造成负担。
优选的，在所述获取数据中心中IT设备每天散发的余热量，将所述余热量输入至用电分配模型中，获取由余热量转化的电量的分配结果之前，还包括：
获取数据中心中服务器CPU的第一工作频率、服务器CPU的第一利用率、电能利用效率值和电力网络拓扑；
根据所述第一工作频率、第一利用率、电能利用效率值和电力网络拓扑，获取各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案。
通过采用上述技术方案，在找到各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案，实现降损的目的之后，再分别对每个数据中心中IT设备的余热进行回收利用，进一步降低数据中心的用电量。
优选的，所述根据所述第一工作频率、第一利用率、电能利用效率值和电力网络拓扑，获取各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案，包括：
根据所述第一工作频率和第一利用率，获取服务器能耗；
根据所述服务器能耗和电能利用效率值，获取数据中心能耗；
预测数据网络负载情况和电力网络负荷情况；
根据所述数据网络负载情况，将数据网络中的负载在各数据中心之间进行分配；
计算得到各数据中心分配数据网络中的负载后的服务器CPU的第二工作频率和第二利用率；
根据所述服务器能耗和数据中心能耗，计算得到各数据中心分配数据网络中的负载后的数据能耗；
根据所述电力网络负荷情况、电力网络拓扑和数据能耗，获取电力网络中的有功网损；
采用粒子群算法的寻优原理，获取在使得有功网损最小时对应的各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案。
第二方面，本申请提供一种降低数据中心用电的系统，采用如下的技术方案：
一种降低数据中心用电的系统，包括，
第一获取模块，用于获取数据中心中IT设备每天散发的余热量，将所述余热量输入至用电分配模型中，获取由余热量转化的电量的分配结果；
存储模块，用于回收数据中心中IT设备散发的余热，将余热转化为电量，将电量存储至蓄电系统中；以及，
电量分配模块，用于按照所述分配结果，对蓄电系统中存储的电量进行分配使用。
第三方面，本申请提供一种计算机设备，采用如下的技术方案：
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行第一方面任一项所述的降低数据中心用电的方法的计算机程序。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行第一方面任一项所述的降低数据中心用电的方法的计算机程序。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1.实时获取数据中心中IT设备每天散发的余热量，将这些获取的余热量作为历史数据输入至电量分配模型中，电量分配模型对这些数据进行处理，输出分配结果；对数据中心中IT设备实时散发的余热进行回收，并及时转化为电量，将电量存储至蓄电系统；按照分配结果，将蓄电系统中存储的电量进行输出，对输出的电量进行分配使用；本方法不仅能对IT设备散发的余热进行回收利用，还能将余热转化为电能给数据中心使用，从而降低数据中心的用电量；
2.分配结果是根据未来月份的产电量得到，因此，使用对象每月最多更换一次，以免使用对象更换频繁，对数据中心整体电量分配造成负担。
附图说明
图1是本申请实施例提供的降低数据中心用电的方法的流程示意图。
图2是本申请实施例提供的降低数据中心用电的方法的另一流程示意图。
图3是本申请实施例提供的降低数据中心用电的系统的结构框图。
图4是本申请实施例提供的降低数据中心用电的系统的另一结构框图。
图5是本申请实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本实施例提供一种降低数据中心用电的方法，如图1所示，该方法的主要流程描述如下(步骤S101～S103)：
步骤S101：获取数据中心中IT设备每天散发的余热量，将余热量输入至用电分配模型中，获取由余热量转化的电量的分配结果。
本实施例中，通过计算数据中心中IT设备黑白两天余热回收量，得出全天余热回收量，该全天余热回收量为数据中心中IT设备一天散发的余热量，获取的余热量与当天时间一一对应，当天时间具体到年月日。
对余热量进行异常值处理，具体的，按照当天时间的先后顺序，将余热量进行排序，根据排序结果删除余热量中的异常值。例如，排序结果为1275、1115、1131、3095、1050、1255、1180、2138、2346、2267、2086和2149，其中，1275、1115、1131、1050、1255和1180这六个数值的大小相差较小，2138、2346、2267、2086和2149这五数值的大小相差较小，但是3095与周围数据的大小相差较大，因此，3095为异常值，将3095删掉。
将异常值处理后的余热量和对应的当天时间输入至用电分配模型中，得到分配结果，具体的：
计算余热量能转化的电量值，获取的电量值与当天时间一一对应。根据电量值和对应的当天时间，拟合电量曲线，电量曲线的横坐标轴为时间轴，纵坐标表示电量值。
将电量曲线按月份进行分段，得到多个曲线段；采用积分原理，分别获取每个曲线段在时间轴上的投影面积，求取的投影面积为曲线段对应月份的产电量。
根据同月份的产电量，预测出未来月份的产电量。具体的，将同月份的产电量按照年份顺序排序，根据排序结果获取产量值增长规律，根据产量值增长规律，预测下一年份中同月份的产电量。例如，2020年1月份的产电量为1000，2021年1月份的产电量为1100，2022年1月份的产电量为1200，可见，每年1月份的产电量均增长100，则预测出2023年1月份的产电量为1300。
根据未来月份的产电量，获取分配结果；其中，分配结果包括电量使用对象和初始使用时间。
预先设置多个待分配使用对象，分别获取每个待分配使用对象在一个月内的消耗总电量，此处的一个月按照30天来算。
选取比一个未来月份的产电量小的消耗总电量作为待选总电量，在待选总电量中选取最大值对应的待分配使用对象作为分配结果中的电量使用对象，将对应的未来月份的产电量对应的年月时间作为分配结果中的初始使用时间。例如，一个未来月份的产电量为2020年2月份的产电量1500，在多个消耗总电量中选取比1500小的作为待选总电量，在选出的待选总电量中选取最大值，假设最大值为1400，该最大值对应的待分配使用对象为监控系统，则将监控系统作为电量使用对象，与监控系统对应的初始使用时间为2020年2月份，具体到天数的话，则是2020年2月份的1号到29号(包括1号和29号)。
可选的，随着数据中心规模的扩大或缩小，由IT设备余热转化的电量每月都会有所增多或减少；因此，根据电量曲线，计算得到电量增长率；根据电量增长率和未来月份的产电量，对未来月份的产电量进行修正，具体公式如下：
DLXZ＝DL*Z；
其中，DLXZ为修正后的未来月份的产电量；DL为修正前的未来月份的产电量；Z为电量增长率。
步骤S102：回收数据中心中IT设备散发的余热，将余热转化为电量，将电量存储至蓄电系统中。
本实施例中，在初始使用时间的第一天开始回收数据中心中IT设备散发的余热，并将余热转化为电量，将电量存储至蓄电系统中。
进一步地，将回收数据中心中IT设备散发的余热量实时输入至用电分配模型中，电量曲线能够及时得到更新，进而使得后期能更精准的预测出未来月份的产电量。
步骤S103：按照分配结果，对蓄电系统中存储的电量进行分配使用。
本实施例中，根据初始使用时间，获取使用时间，在使用时间期间内，将蓄电系统中存储的电量分配给使用对象。具体的，使用时间比初始使用时间整体延后一天，例如，初始使用时间为2020年2月份的1号到29号，则使用时间为2020年2月份的2号到29号和2020年3月份的1号。蓄电系统先存储由当天IT设备散发的余热转化的电量，然后第二天再将存储的电量按照使用对象的电量使用条件进行输出，因为将余热转化为电量是实时进行的，得到的电量可能时多时少，不能直接应用给使用对象，因为先将得到的电量存储到蓄电系统中，第二天再由蓄电系统按照使用对象能使用的电流电压形式输出。为减少电量在传输过程中的损耗，可以将蓄电系统中的电量只就近给当地的数据中心使用。
可选地，预先在蓄电系统中存储初始电量，然后再将初始使用时间第一天由余热实时转化的电量存储至蓄电系统中。因为实际应用过程中，并不能完全避免数据中心发生突发情况，例如，某段时间内IT设备散发的余热骤减或者一部分IT设备损坏不能工作，为防止因突发情况导致不能及时给使用对象进行供电，在蓄电系统中存储初始电量，保障蓄电系统能持续并及时给使用对象进行供电。
进一步地，参照图2，在获取数据中心中IT设备每天散发的余热量，将余热量输入至用电分配模型中，获取由余热量转化的电量的分配结果之前，还包括步骤S104和步骤S105。
步骤S104：获取数据中心中服务器CPU的第一工作频率、服务器CPU的第一利用率、电能利用效率值和电力网络拓扑。
步骤S105：根据第一工作频率、第一利用率、电能利用效率值和电力网络拓扑，获取各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案。
(1)根据第一工作频率和第一利用率，获取服务器能耗。具体公式如下：
P1＝PQT+k*f3*U；
其中，P1为一个数据中心的服务器能耗；U为第一利用率；PQT为数据中心中除服务器CPU以外的其他IT设备的功率；k为系数；f为第一工作频率。
(2)根据服务器能耗和电能利用效率值，获取数据中心能耗。具体公式如下：
P2＝M*P1*PUE；
其中，P2为数据中心能耗；M为数据中心内开机服务器的数量；PUE为电能利用效率值。
(3)预测数据网络负载情况和电力网络负荷情况。
在数据信息实现交互的情景下，读取下一时刻的数据网络负载和电力网络负荷的预测数据，即预测出数据网络负载情况和电力网络负荷情况；其中，数据网络的网络负载可以由控制器分配给位于电网不同节点的数据中心进行处理。
(4)根据数据网络负载情况，将数据网络中的负载在各数据中心之间进行分配。
(5)计算得到各数据中心分配数据网络中的负载后的服务器CPU的第二工作频率和第二利用率。
(6)根据服务器能耗和数据中心能耗，计算得到各数据中心分配数据网络中的负载后的数据能耗。
(7)根据电力网络负荷情况、电力网络拓扑和数据能耗，获取电力网络中的有功网损。
具体的，采用牛顿拉夫逊法进行潮流计算，根据潮流计算的结果得出电力网络中的有功网损。
(8)采用粒子群算法的寻优原理，获取在使得有功网损最小时对应的各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案。
循环执行步骤(4)至步骤(7)，其中，下一次迭代时步骤(4)中数据网络中负载的分配方案，依据粒子群算法的寻优原理，在本次迭代的基础上进行更新，直至电力网络有功网损达到收敛精度，意思就是两次迭代的最优有功网损之差小于0.1kW，得出使得有功网损最小时，对应的各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案。
在找到各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案，实现降损的目的之后，再通过上述步骤S101至步骤S103的方法分别对每个数据中心中IT设备的余热进行回收利用，进一步降低数据中心的用电量。
为了更好地实施以上方法，本申请实施例还提供了一种降低数据中心用电的系统，该系统具体可以集成在计算机设备中，例如终端或服务器等设备中，该终端可以包括但不限于手机、平板电脑或台式电脑等设备。
图3为本申请实施例提供的一种降低数据中心用电的系统的结构框图，如图3所示，该系统主要包括：
第一获取模块201，用于获取数据中心中IT设备每天散发的余热量，将余热量输入至用电分配模型中，获取由余热量转化的电量的分配结果；
存储模块202，用于回收数据中心中IT设备散发的余热，将余热转化为电量，将电量存储至蓄电系统中；以及，
电量分配模块203，用于按照分配结果，对蓄电系统中存储的电量进行分配使用。
作为本实施例的一种可选实施方式，第一获取模块201，具体用于计算余热量能转化的电量值，根据电量值拟合电量曲线；根据电量曲线，获取分配结果。
作为本实施例的一种可选实施方式，第一获取模块201，还具体用于将电量曲线按月份进行分段，得到多个曲线段；根据曲线段，计算出每月的产电量；根据同月份的产电量，预测出未来月份的产电量；根据未来月份的产电量，获取分配结果。
作为本实施例的一种可选实施方式，电量分配模块203，具体用于将初始使用时间整体延后一天，得到使用时间；在使用时间期间内，将蓄电系统中存储的电量分配给使用对象。
作为本实施例的一种可选实施方式，参照图4，在第一获取模块201之前，还包括第二获取模块204和第三获取模块205。
第二获取模块204，用于获取数据中心中服务器CPU的第一工作频率、服务器CPU的第一利用率、电能利用效率值和电力网络拓扑。
第三获取模块205，用于根据第一工作频率、第一利用率、电能利用效率值和电力网络拓扑，获取各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案。
作为本实施例的一种可选实施方式，第三获取模块205，具体用于根据第一工作频率和第一利用率，获取服务器能耗；根据服务器能耗和电能利用效率值，获取数据中心能耗；预测数据网络负载情况和电力网络负荷情况；根据数据网络负载情况，将数据网络中的负载在各数据中心之间进行分配；计算得到各数据中心分配数据网络中的负载后的服务器CPU的第二工作频率和第二利用率；根据服务器能耗和数据中心能耗，计算得到各数据中心分配数据网络中的负载后的数据能耗；根据电力网络负荷情况、电力网络拓扑和数据能耗，获取电力网络中的有功网损；采用粒子群算法的寻优原理，获取在使得有功网损最小时对应的各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案。
上述实施例提供的方法中的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的降低数据中心用电的系统，通过前述对降低数据中心用电的方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中的降低数据中心用电的系统的实施方法，为了说明书的简洁，在此不再详述。
为了更好地执行上述方法的程序，本申请实施例还提供一种计算机设备，如图5所示，计算机设备300包括存储器301和处理器302。
计算机设备300可以以各种形式来实施，包括手机、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑和台式计算机等设备。
其中，存储器301可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器301可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如计算余热量能转化的电量值和获取分配结果等)以及用于实现上述实施例提供的降低数据中心用电的方法的指令等；存储数据区可存储上述实施例提供的降低数据中心用电的方法中涉及到的数据等。
处理器302可以包括一个或者多个处理核心。处理器302通过运行或执行存储在存储器301内的指令、程序、代码集或指令集，调用存储在存储器301内的数据，执行本申请的各种功能和处理数据。处理器302可以为特定用途集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(ProgrammableLogic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器和微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器302功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，例如包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。该计算机可读存储介质存储有能够被处理器加载并执行上述实施例的降低数据中心用电的方法的计算机程序。
本申请具体实施例仅仅是对本申请的解释，其并不是对本申请的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。

Claims (7)

1.一种降低数据中心用电的方法，其特征在于，包括：
获取数据中心中服务器CPU的第一工作频率、服务器CPU的第一利用率、电能利用效率值和电力网络拓扑；
根据所述第一工作频率和第一利用率，获取服务器能耗；
根据所述服务器能耗和电能利用效率值，获取数据中心能耗；
预测数据网络负载情况和电力网络负荷情况；
根据所述数据网络负载情况，将数据网络中的负载在各数据中心之间进行分配；
计算得到各数据中心分配数据网络中的负载后的服务器CPU的第二工作频率和第二利用率；
根据所述服务器能耗和数据中心能耗，计算得到各数据中心分配数据网络中的负载后的数据能耗；
根据所述电力网络负荷情况、电力网络拓扑和数据能耗，获取电力网络中的有功网损；
采用粒子群算法的寻优原理，获取在使得有功网损最小时对应的各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案；
获取数据中心中IT设备每天散发的余热量，将所述余热量输入至用电分配模型中，获取由余热量转化的电量的分配结果；
回收数据中心中IT设备散发的余热，将余热转化为电量，将电量存储至蓄电系统中；
按照所述分配结果，对蓄电系统中存储的电量进行分配使用。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述余热量输入至用电分配模型中，获取由余热量转化的电量的分配结果，包括：
计算所述余热量能转化的电量值，根据所述电量值拟合电量曲线；
根据所述电量曲线，获取所述分配结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述电量曲线，获取所述分配结果，包括：
将所述电量曲线按月份进行分段，得到多个曲线段；
根据所述曲线段，计算出每月的产电量；
根据同月份的产电量，预测出未来月份的产电量；
根据未来月份的产电量，获取所述分配结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分配结果包括电量使用对象和初始使用时间；所述按照所述分配结果，对蓄电系统中存储的电量进行分配使用，包括：
将所述初始使用时间整体延后一天，得到使用时间；
在使用时间期间内，将蓄电系统中存储的电量分配给使用对象。
5.一种降低数据中心用电的系统，其特征在于，包括，
第一获取模块，用于获取数据中心中服务器CPU的第一工作频率、服务器CPU的第一利用率、电能利用效率值和电力网络拓扑；
根据所述第一工作频率和第一利用率，获取服务器能耗；
根据所述服务器能耗和电能利用效率值，获取数据中心能耗；
预测数据网络负载情况和电力网络负荷情况；
根据所述数据网络负载情况，将数据网络中的负载在各数据中心之间进行分配；
计算得到各数据中心分配数据网络中的负载后的服务器CPU的第二工作频率和第二利用率；
根据所述服务器能耗和数据中心能耗，计算得到各数据中心分配数据网络中的负载后的数据能耗；
根据所述电力网络负荷情况、电力网络拓扑和数据能耗，获取电力网络中的有功网损；
采用粒子群算法的寻优原理，获取在使得有功网损最小时对应的各数据中心之间的数据网络负载的最优分配方案；
所述第一获取模块，还用于获取数据中心中IT设备每天散发的余热量，将所述余热量输入至用电分配模型中，获取由余热量转化的电量的分配结果；
存储模块，用于回收数据中心中IT设备散发的余热，将余热转化为电量，将电量存储至蓄电系统中；以及，
电量分配模块，用于按照所述分配结果，对蓄电系统中存储的电量进行分配使用。
6.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被所述处理器加载并执行如权利要求1至4中任一种方法的计算机程序。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至4中任一种方法的计算机程序。
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