CN115629637B - 一种用于5g机房的冷热场温度智能控制系统 - Google Patents

一种用于5g机房的冷热场温度智能控制系统 Download PDF

Info

Publication number
CN115629637B
CN115629637B CN202211378920.8A CN202211378920A CN115629637B CN 115629637 B CN115629637 B CN 115629637B CN 202211378920 A CN202211378920 A CN 202211378920A CN 115629637 B CN115629637 B CN 115629637B
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
machine room
cabinet
temperature
heat
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202211378920.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115629637A (zh
Inventor
林利华
吕俊荣
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Xujie Electronics Co ltd
Original Assignee
Guangzhou Xujie Electronics Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Xujie Electronics Co ltd filed Critical Guangzhou Xujie Electronics Co ltd
Priority to CN202211378920.8A priority Critical patent/CN115629637B/zh
Publication of CN115629637A publication Critical patent/CN115629637A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115629637B publication Critical patent/CN115629637B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D23/00—Control of temperature
    • G05D23/19—Control of temperature characterised by the use of electric means
    • G05D23/20—Control of temperature characterised by the use of electric means with sensing elements having variation of electric or magnetic properties with change of temperature

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)

Abstract

本发明涉及5G机房冷热场温度控制分析技术领域，具体公开一种用于5G机房的冷热场温度智能控制系统，该系统包括机柜信息监测模块、机柜信息分析模块、机房内部温度监测模块、集排热系统预启模块、排热管道监测模块、排热管道分析模块、集排热系统速率预判模块和数据库，在一定程度上减少了能源浪费，降低了5G运行的经济负担,同时也与节能环保的趋势相契合，同时还进一步保障了5G机房内部各机柜内各华为BBU设备舒适和高效的运行状态，为5G机房集排热系统的运行安全提供了有力的数据支撑，实现了5G机房的温度智能控制，提升了5G机房智能化管理水平的目的，降低造成热岛效应的影响，同时还进一步保护了生态环境的平衡发展。

Description

一种用于5G机房的冷热场温度智能控制系统
技术领域
本发明属于5G机房冷热场温度控制分析技术领域，涉及到一种用于5G机房的冷热场温度智能控制系统。
技术背景
为保证5G机房内部各机柜内各BBU设备正常运行及工作人员有个良好的工作环境,对机房温度的调控是必不可少的,合理正常的温度环境是5G机房内部各机柜内各BBU设备正常运行的重要保障，由此凸显了对5G机房内部温度控制的重要性。
目前对于5G机房温度控制主要是通过机房内部空调24小时开启运转，具有一定的耗能性，很显然，当前对于5G机房温度控制还存在以下问题：1、当前5G机房内部空调温度始终保持恒定的状态，没有根据5G机房内部温度进行集排热系统及时调控管理，在一定程度上造成了能源浪费，不利于节约5G机房的使用成本，增加了5G运行的经济负担,同时也与节能环保的趋势相违背。
2、当前对5G机房空调温度调控没有根据5G机房内部实际温度进行调控，导致了5G机房内部的温度舒适感降低，同时也会造成大量不必要的电能浪费，同时还无法保障5G机房内部各机柜内各BBU设备舒适和高效的运行状态。
3、温度本身具有复杂性，无法有效地均衡调节5G机房内部温度，不能有效的降低空调总用电量，进而无法实现5G机房的温度智能控制，更不能达到提升5G机房智能化管理水平的目的，还容易造成热岛效应，容易对环境造成不利影响。
发明内容
鉴于以上现有技术存在的问题，本发明提供一种用于5G机房的冷热场温度智能控制系统，用于解决据上述技术问题。
为了实现上述目的及其他目的，本发明采用的技术方案如下：本发明提供了一种用于5G机房的冷热场温度智能控制系统，该系统包括机柜信息监测模块、机柜信息分析模块、机房内部温度监测模块、集排热系统预启模块、排热管道监测模块、排热管道分析模块、集排热系统速率预判模块和数据库。
所述机柜信息监测模块，用于对目标5G机房内布置的各机柜进行机柜信息监测。
所述机柜信息分析模块，用于对目标5G机房内各机柜的机柜信息进行分析，分析得到目标5G机房内对应的各机柜各预估时间点对应温度运行评估系数。
所述机房内部温度监测模块，用于在目标5G机房布设的温度传感器对目标5G机房的内部温度进行监测。
所述集排热系统预启模块，用于根据目标5G机房内对应的各机柜各预估时间点对应温度运行评估系数和目标5G机房的内部温度对各机柜对应的集排热系统进行预开启时间调控。
所述排热管道监测模块，用于在目标5G机房中排热管道内部布设的高清摄像头和厚度检测仪依次对排热管道的管道焊缝和管道保温性进行监测。
所述排热管道分析模块，用于对目标5G机房排热管道的管道焊缝和管道保温性进行分析。
所述集排热系统速率预判模块：根据目标5G机房的内部温度、集排热系统预开启时间、排热管道的管道焊缝和管道保温性进而综合对目标5G机房内部集排热系统运作速率进行预判。
根据一个优选实施方式，所述机柜信息包括各BBU的连接光纤数目和运行温度。
根据一个优选实施方式，所述分析得到目标5G机房内对应的各机柜各预估时间点对应温度运行评估系数，具体分析过程如下：A1、将目标5G机房各机柜按照预设顺序进行编号，并将其标记为1,2,...s,...q。
A2、根据目标5G机房各机柜中布设的微型摄像头，对目标5G机房各机柜中各BBU的连接光纤线进行图像监测，进而从中提取出目标5G机房各机柜中各BBU的连接光纤线数，并将其记为Es j，其中，j＝1,2,......n，j表示为各BBU对应的编号，s表示为各机柜对应的编号，s＝1,2,......q。
A3、将目标5G机房各机柜中各BBU的连接光纤数目与预设的BBU标准连接光纤数目进行匹配对比，若目标5G机房某机柜中某BBU的连接光纤数目大于或等于预设的BBU标准连接光纤数目，进而提取目标5G机房该机柜中该BBU的连接光纤数目，根据分析公式
Figure BDA0003927489570000031
计算得出目标5G机房对应的光纤热量系数ψ′，其中，E'表示为设定的BBU标准连接光纤数目，E0表示为目标5G机房该机柜中该BBU的连接光纤数目，若目标5G机房某机柜中某BBU的连接光纤数目小于预设的BBU标准连接光纤数目，进而提取目标5G机房该机柜中该BBU的连接光纤数目，根据分析公式/>
Figure BDA0003927489570000041
计算得出目标5G机房对应的光纤热量系数ψ″，由此得到目标5G机房各机柜中各BBU对应的光纤热量评估系数/>
Figure BDA0003927489570000042
取值为ψ′或ψ″，且ψ′>ψ″,e表示为自然常数。
A4、根据目标5G机房各机柜内部布设的热成像仪对各机柜各采集时间段对应的运行温度进行监测，并将其记为
Figure BDA0003927489570000043
利用计算公式/>
Figure BDA0003927489570000044
计算得出目标5G机房各机柜各采集时间段对应的运行温度评估系数/>
Figure BDA0003927489570000045
其中，ι1表示为设定的BBU修正系数因子，W'表示为设定的机柜对应的参考运行温度，r表示为各采集时间段对应的编号，r＝1,2,......p。
A5、根据目标5G机房各机柜各采集时间段对应的运行温度评估系数，从中提取目标5G机房各机柜在各采集时间段对应的温度值，同时还获取得到目标5G机房各机柜各采集时间段对应的时长，进而从中筛选得出最大温度值和最小温度值，利用计算公式
Figure BDA0003927489570000046
计算得出目标5G机房各机柜在各采集时间段对应的温度上升速率/>
Figure BDA0003927489570000047
其中，Tmax sr、Tmin sr分别表示为目标5G机房第s个机柜第r个采集时间段对应的最大温度值、最小温度值，t′sr表示为目标5G机房第s个机柜第r个采集时间段对应的时长，进而对目标5G机房各机柜在各采集时间段对应的温度上升速率进行均值计算，得出目标5G机房各机柜对应的温度平均上升速率，并将目标5G机房各机柜对应的温度平均上升速率记为目标5G机房各机柜对应的温度上升速率。
A6、进而利用分析公式
Figure BDA0003927489570000051
计算得出目标5G机房各机柜各预估时间点对应的运行温度评估系数/>
Figure BDA0003927489570000052
其中，i表示为各预估时间点对应的编号，i＝1,2,......m，βs表示为目标5G机房各机柜对应的温度上升速率。
根据一个优选实施方式，所述对各机柜对应的集排热系统进行预估开启时间调控，具体调控过程如下：所述对各机柜对应的集排热系统进行预开启时间调控，具体调控过程如下：B1、根据目标5G机房内部的温度，利用分析公式
Figure BDA0003927489570000053
计算得出各机柜各预估时间点对应的温度影响系数/>
Figure BDA0003927489570000054
其中，Q机房表示为目标5G机房的内部温度，/>
Figure BDA0003927489570000055
表示为第s个机柜对应的进风口面积，M'表示为设定的机柜进风口单位面积对温度影响系数。
在一个具体的实施例中，根据目标5G机房布设的高清摄像头对各机柜对应的进风口进行图像采集，进而从各机柜对应的进风口图像中提取出各机柜对应的进风口面积。
B2、根据分析公式
Figure BDA0003927489570000056
计算得出目标5G机房各机柜各预估时间点对应的温度评估系数/>
Figure BDA0003927489570000057
B3、将目标5G机房各机柜各预估时间点对应的温度评估系数与数据库存储的目标5G机房中机柜对应的许可温度系数进行比对，若某机柜某预估时间点对应的温度评估系数大于目标5G机房中机柜对应的许可温度系数，则提取该机柜对应该预估时间点对应的时间，利用计算公式集排热系统预开启时长＝预估时间点对应的时间-当前时间，进而计算得出各机柜对应的集排热系统预开启时长。
B4、根据各机柜对应的集排热系统预开启时长，进而对各机柜对应的集排热系统进行预开启操作。
根据一个优选实施方式，所述对目标5G机房排热管道的管道焊缝进行分析，具体分析过程如下：根据在目标5G机房中布设的X射线扫描仪对排热管道焊缝图像监测，进而从排热管道焊缝图像中筛选得出排热管道焊缝开裂图像，进而从中提取出排热管道各焊缝开裂处对应的开裂宽度，利用计算公式
Figure BDA0003927489570000061
计算得出目标5G机房中排热管道对应的密封影响系数σ，其中，K'表示为数据库存储的排热管道对应的标准焊缝宽度，Ku表示为第u个排热管道焊缝开裂处对应的开裂宽度，u表示为各排热管道焊缝开裂对应的数目，u＝1,2,......a。
根据一个优选实施方式，所述对目标5G机房排热管道的管道保温性进行分析，具体分析过程如下：C1、将在目标5G机房中排热管道按照预设面积进行划分，并将其标记为各排热管道子区域，根据在目标5G机房中布设的高清摄像头对各排热管道子区域图像监测，进而提取目标5G机房中各排热管道子区域对应的色度值，将目标5G机房中各排热管道子区域对应的色度值与预定义的防火保温棉对应的标准色度值进行比对，若目标5G机房中各排热管道子区域防火保温棉对应的色度值与预定义的防火保温棉对应的标准色度值比对均一致，则将目标5G机房中排热管道标记为完全包裹，得到目标5G机房中排热管道对应的包裹完整系数θ″，若目标5G机房中某排热管道子区域防火保温棉对应的色度值与预定义的防火保温棉对应的标准色度值比对不一致，则提取目标5G机房中该排热管道子区域对应的编号，进而获取目标5G机房中该排热管道子区域对应的位置，利用目标5G机房中布设的高清摄像头聚焦在目标5G机房中该排热管道子区域中，得到目标5G机房中该排热管道子区域对应的排热管道图像，进而从中提取出目标5G机房中该排热管道子区域对应的防火保温棉包裹面积，利用计算公式
Figure BDA0003927489570000071
计算得到目标5G机房中该排热管道子区域对应的包裹完整系数θ′，进而得到目标5G机房中各排热管道子区域对应的包裹完整系数θ′k，k表示为各排热管道子区域对应的编号，k＝1,2,......d，利用计算公式/>
Figure BDA0003927489570000072
计算得出目标5G机房中排热管道对应的包裹完整系数θ″′，由此得到目标5G机房中排热管道对应的包裹完整评估系数θ，其中，θ取值为θ″′或θ″，且θ″′>θ″，B表示为目标5G机房中该排热管道子区域对应的防火保温棉包裹面积，B'表示为设定的排热管道子区域对应的标准防火保温棉包裹面积。
C2、根据厚度测试仪对目标5G机房中排热管道对应的防火保温棉进行厚度测量，进而根据分析公式
Figure BDA0003927489570000073
计算得出目标5G机房中排热管道对应的保温影响系数μ，其中，H表示为目标5G机房中排热管道防火保温棉对应的厚度，H'表示为数据库存储的排热管道对应的标准防火保温棉厚度，b1、b2和b3分别表示为设定的管道密封性、防火保温棉包裹完整度和厚度对应的影响因子。
根据一个优选实施方式，所述对5G机房内部集排热系统运作效率进行预判，具体预判过程如下：D1、根据各机柜对应的目标温度，将各机柜对应的目标温度转换为开尔文温度，利用计算公式
Figure BDA0003927489570000081
计算得出各机柜对应的温度转换气体体积γs，其中，F0表示为设定的标准气体固定值，Fs表示为第s个机柜对应的温度转换的开尔文温度值，F1表示为设定的0摄氏度对应的标准开尔文温度值。
D2、将各机柜对应的温度气体体积与数据库存储的集排热系统各运作速率对应的温度气体体积范围进行匹配，进而得到各机柜温度气体体积对应的集排热系统运作速率。
D3、根据各机柜温度气体体积对应的集排热系统运作速率，对各机柜对应的集排热系统进行对应操作。
根据一个优选实施方式，所述数据库用于存储目标5G机房中机柜对应的许可温度系数、排热管道对应的标准焊缝宽度和排热管道对应的标准防火保温棉厚度，还用于存储集排热系统各运作速率对应的温度气体体积范围。
结合上述技术方案，本发明的有益效果如下：本发明提供的一种用于5G机房的冷热场温度智能控制系统，通过对目标5G机房内部各机柜各BBU设备进行监测分析，得到在目标5G机房各机柜各预估时间点对应温度评估系数，进而将目标5G机房各机柜在各预估时间点对应的温度评估系数与数据库存储的目标5G机房中机柜对应的许可温度系数进行比对，得到各机柜排热系统对应的开启时间，进而根据温度对应的气体体积，得到各机柜排热系统对应的开启功率，进而对集排热系统进行调控，一方面，有效的解决了5G机房温度调控还存在一定局限性的问题，根据5G机房内部温度进行集排热系统及时调控管理，在一定程度上减少了能源浪费，有利于节约5G机房的使用成本，降低了5G运行的经济负担,同时也与节能环保的趋势相契合，一方面，根据5G机房内部实际温度进行集排热系统调控，提高了5G机房内部的温度舒适感，避免大量不必要的电能浪费，同时还进一步保障了5G机房内部各机柜内各BBU设备舒适和高效的运行状态，为5G机房集排热系统的运行安全提供了有力的数据支撑，另一方面，实现了5G机房的温度智能控制，提升了5G机房智能化管理水平的目的，降低造成热岛效应的影响，进一步保护了生态环境。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统模块连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，一种用于5G机房的冷热场温度智能控制系统，该系统包括机柜信息监测模块、机柜信息分析模块、机房内部温度监测模块、集排热系统预启模块、排热管道监测模块、排热管道分析模块、集排热系统速率预判模块和数据库。
所述机柜信息监测模块与机柜信息分析模块连接，集排热系统预启模块与机房内部温度监测模块和机柜信息分析模块连接，排热管道监测模块与排热管道分析模块连接，集排热系统速率预判模块与排热管道分析模块连接，数据库与集排热系统预启模块、排热管道分析模块和集排热系统速率预判模块连接。
所述机柜信息监测模块，用于对目标5G机房内布置的各机柜进行机柜信息监测。
在一个可能的设计中，所述机柜信息包括各BBU的连接光纤数目和运行温度。
在一个具体地实施例中，通过在目标5G机房各机柜内部布设的高清摄像头，对各机柜内部各BBU的连接的光纤线数进行监测。
在一个具体地实施例中，根据目标5G机房内部各机柜内部布设的热成像仪对各BBU对应的运行温度进行监测。
所述机柜信息分析模块，用于对目标5G机房内各机柜的机柜信息进行分析，分析得到目标5G机房内对应的各机柜各预估时间点对应温度运行评估系数。
在一个可能的设计中，所述分析得到目标5G机房内对应的各机柜各预估时间点对应温度运行评估系数，具体分析过程如下：A1、将目标5G机房各机柜按照预设顺序进行编号，并将其标记为1,2,...s,...q。
A2、根据目标5G机房各机柜中布设的微型摄像头，对目标5G机房各机柜中各BBU的连接光纤线进行图像监测，进而从中提取出目标5G机房各机柜中各BBU的连接光纤线数，并将其记为
Figure BDA0003927489570000115
其中，j＝1,2,......n，j表示为各BBU对应的编号，s表示为各机柜对应的编号，s＝1,2,......q。
A3、将目标5G机房各机柜中各BBU的连接光纤数目与预设的BBU标准连接光纤数目进行匹配对比，若目标5G机房某机柜中某BBU的连接光纤数目大于或等于预设的BBU标准连接光纤数目，进而提取目标5G机房该机柜中该BBU的连接光纤数目，根据分析公式
Figure BDA0003927489570000111
计算得出目标5G机房对应的光纤热量系数ψ′，其中，E'表示为设定的BBU标准连接光纤数目，E0表示为目标5G机房该机柜中该BBU的连接光纤数目，若目标5G机房某机柜中某BBU的连接光纤数目小于预设的BBU标准连接光纤数目，进而提取目标5G机房该机柜中该BBU的连接光纤数目，根据分析公式/>
Figure BDA0003927489570000112
计算得出目标5G机房对应的光纤热量系数ψ″，由此得到目标5G机房各机柜中各BBU对应的光纤热量评估系数/>
Figure BDA0003927489570000116
取值为ψ′或ψ″，且ψ′>ψ″,e表示为自然常数。
A4、根据目标5G机房各机柜内部布设的热成像仪对各机柜各采集时间段对应的运行温度进行监测，并将其记为
Figure BDA0003927489570000113
利用计算公式/>
Figure BDA0003927489570000114
计算得出目标5G机房各机柜各采集时间段对应的运行温度评估系数/>
Figure BDA0003927489570000121
其中，ι1表示为设定的BBU修正系数因子，W'表示为设定的机柜对应的参考运行温度，r表示为各采集时间段对应的编号，r＝1,2,......p。
A5、根据目标5G机房各机柜各采集时间段对应的运行温度评估系数，从中提取目标5G机房各机柜在各采集时间段对应的温度值，同时还获取得到目标5G机房各机柜各采集时间段对应的时长，进而从中筛选得出最大温度值和最小温度值，利用计算公式
Figure BDA0003927489570000122
计算得出目标5G机房各机柜在各采集时间段对应的温度上升速率/>
Figure BDA0003927489570000123
其中，Tmax sr、Tmin sr分别表示为目标5G机房第s个机柜第r个采集时间段对应的最大温度值、最小温度值，t′sr表示为目标5G机房第s个机柜第r个采集时间段对应的时长，进而对目标5G机房各机柜在各采集时间段对应的温度上升速率进行均值计算，得出目标5G机房各机柜对应的温度平均上升速率，并将目标5G机房各机柜对应的温度平均上升速率记为目标5G机房各机柜对应的温度上升速率。
A6、进而利用分析公式
Figure BDA0003927489570000124
计算得出目标5G机房各机柜各预估时间点对应的运行温度评估系数/>
Figure BDA0003927489570000125
其中，i表示为各预估时间点对应的编号，i＝1,2,......m，βs表示为目标5G机房各机柜对应的温度上升速率。
在一个具体的实施例中，各预估时间点具体是按照以五分钟为间断进行划分的。
所述机房内部温度监测模块，用于在目标5G机房布设的温度传感器对目标5G机房的内部温度进行监测。
所述集排热系统预启模块，用于根据目标5G机房内对应的各机柜各预估时间点对应温度运行评估系数和目标5G机房的内部温度对各机柜对应的集排热系统进行预开启时间调控。
在一个可能的设计中，所述对各机柜对应的集排热系统进行预开启时间调控，具体调控过程如下：B1、根据目标5G机房内部的温度，利用分析公式
Figure BDA0003927489570000131
计算得出各机柜各预估时间点对应的温度影响系数/>
Figure BDA0003927489570000132
其中，Q机房表示为目标5G机房的内部温度，/>
Figure BDA0003927489570000133
表示为第s个机柜对应的进风口面积，M'表示为设定的机柜进风口单位面积对温度影响系数。
B2、根据分析公式
Figure BDA0003927489570000134
计算得出目标5G机房各机柜各预估时间点对应的温度评估系数/>
Figure BDA0003927489570000135
B3、将目标5G机房各机柜各预估时间点对应的温度评估系数与数据库存储的目标5G机房中机柜对应的许可温度系数进行比对，若某机柜某预估时间点对应的温度评估系数大于目标5G机房中机柜对应的许可温度系数，则提取该机柜对应该预估时间点对应的时间，利用计算公式集排热系统预开启时长＝预估时间点对应的时间-当前时间，进而计算得出各机柜对应的集排热系统预开启时长。
B4、根据各机柜对应的集排热系统预开启时长，进而对各机柜对应的集排热系统进行预开启操作。
本发明实施例根据5G机房内部温度进行集排热系统及时调控管理，在一定程度上减少了能源浪费，有利于节约5G机房的使用成本，降低了5G运行的经济负担,同时也与节能环保的趋势相契合。
本发明实施例根据5G机房内部实际温度进行集排热系统调控，提高了5G机房内部的温度舒适感，避免大量不必要的电能浪费，同时还进一步保障了5G机房内部各机柜内各BBU设备舒适和高效的运行状态，为5G机房集排热系统的运行安全提供了有力的数据支撑。
所述排热管道监测模块，用于在目标5G机房中排热管道内部布设的高清摄像头和厚度检测仪依次对排热管道的管道焊缝和管道保温性进行监测。
在一个具体地实施例中，将目标5G机房中排热管道的防火保温棉按照预设顺序划分为各监测子区域，在各监测子区域随机选择各监测点，将厚度测量仪始终保持与防火保温棉平面垂直，将厚度测量仪垂直插入防火保温棉各监测子区域各监测点中，分别利用厚度测量仪测量防火保温棉各监测子区域各监测点的厚度，进而得出防火保温棉各监测子区域各监测点的厚度，利用均值公式计算得出防火保温棉的平均厚度值，并将防火保温棉的平均厚度值记为防火保温棉的厚度。
所述排热管道分析模块，用于对目标5G机房排热管道的管道焊缝和管道保温性进行分析。
在一个可能的设计中，所述对目标5G机房排热管道的管道焊缝进行分析，具体分析过程如下：根据在目标5G机房中布设的X射线扫描仪对排热管道焊缝图像监测，进而从排热管道焊缝图像中筛选得出排热管道焊缝开裂图像，进而从中提取出排热管道各焊缝开裂处对应的开裂宽度，利用计算公式
Figure BDA0003927489570000151
计算得出目标5G机房中排热管道对应的密封影响系数σ，其中，K'表示为数据库存储的排热管道对应的标准焊缝宽度，Ku表示为第u个排热管道焊缝开裂处对应的开裂宽度，u表示为各排热管道焊缝开裂对应的数目，u＝1,2,......a。
在一个具体地实施例中，目标5G机房中排热管道对应的焊缝开裂判定过程如下：将目标5G机房中排热管道按照预设长度对排热管道进行划分，进而划分得到目标5G机房中各排热子管道，根据目标5G机房中布设的高清摄像头对各排热子管道进行图像监测，进而将各排热子管道的图像聚焦在各排热子管道对应的焊缝中，进而从图像中提取目标5G机房中各排热子管道对应的焊缝宽度，将目标5G机房中各排热子管道对应的焊缝宽度与预设的排热管道标准焊缝宽度进行匹配对比，若目标5G机房中某排热子管道对应的焊缝宽度大于预设的排热管道标准焊缝宽度，则判定目标5G机房中该排热子管道为开裂处，进而提取各开裂排热子管道对应的焊缝开裂宽度。
在一个可能的设计中，所述对目标5G机房排热管道的管道保温性进行分析，具体分析过程如下：所述对目标5G机房排热管道的管道保温性进行分析，具体分析过程如下：C1、将在目标5G机房中排热管道按照预设面积进行划分，并将其标记为各排热管道子区域，根据在目标5G机房中布设的高清摄像头对各排热管道子区域图像监测，进而提取目标5G机房中各排热管道子区域对应的色度值，将目标5G机房中各排热管道子区域对应的色度值与预定义的防火保温棉对应的标准色度值进行比对，若目标5G机房中各排热管道子区域防火保温棉对应的色度值与预定义的防火保温棉对应的标准色度值比对均一致，则将目标5G机房中排热管道标记为完全包裹，得到目标5G机房中排热管道对应的包裹完整系数θ″，若目标5G机房中某排热管道子区域防火保温棉对应的色度值与预定义的防火保温棉对应的标准色度值比对不一致，则提取目标5G机房中该排热管道子区域对应的编号，进而获取目标5G机房中该排热管道子区域对应的位置，利用目标5G机房中布设的高清摄像头聚焦在目标5G机房中该排热管道子区域中，得到目标5G机房中该排热管道子区域对应的排热管道图像，进而从中提取出目标5G机房中该排热管道子区域对应的防火保温棉包裹面积，利用计算公式
Figure BDA0003927489570000161
计算得到目标5G机房中该排热管道子区域对应的包裹完整系数θ′，进而得到目标5G机房中各排热管道子区域对应的包裹完整系数θ′k，k表示为各排热管道子区域对应的编号，k＝1,2,......d，利用计算公式/>
Figure BDA0003927489570000162
计算得出目标5G机房中排热管道对应的包裹完整系数θ″′，由此得到目标5G机房中排热管道对应的包裹完整评估系数θ，其中，θ取值为θ″′或θ″，且θ″′>θ″，B表示为目标5G机房中该排热管道子区域对应的防火保温棉包裹面积，B'表示为设定的排热管道子区域对应的标准防火保温棉包裹面积。
在一个具体地实施例中，目标5G机房中排热管道对应的防火保温棉颜色为黄色，目标5G机房中排热管道颜色为银色。
C2、根据厚度测试仪对目标5G机房中排热管道对应的防火保温棉进行厚度测量，进而根据分析公式
Figure BDA0003927489570000171
计算得出目标5G机房中排热管道对应的保温影响系数μ，其中，H表示为目标5G机房中排热管道防火保温棉对应的厚度，H'表示为数据库存储的排热管道对应的标准防火保温棉厚度，b1、b2和b3分别表示为设定的管道密封性、防火保温棉包裹完整度和厚度对应的影响因子。
所述集排热系统速率预判模块：根据目标5G机房的内部温度、集排热系统预开启时间、排热管道的管道焊缝和管道保温性进而综合对目标5G机房内部集排热系统运作速率进行预判。
在一个可能的设计中，所述对5G机房内部集排热系统运作效率进行预判，具体预判过程如下：D1、根据各机柜对应的目标温度，将各机柜对应的目标温度转换为开尔文温度，利用计算公式
Figure BDA0003927489570000172
计算得出各机柜对应的温度转换气体体积γs，其中，F0表示为设定的标准气体固定值，Fs表示为第s个机柜对应的温度转换的开尔文温度值，F1表示为设定的0摄氏度对应的标准开尔文温度值。
在一个具体的实施例中，将各机柜对应的目标温度转换为开尔文温度，具体转换公式举例为：27℃＝(27+273)°K＝300°K。
在一个具体的实施例中，F0具体取值为250毫升。
在一个具体的实施例中，0摄氏度对应的标准开尔文温度值取值为273°K。
D2、将各机柜对应的温度气体体积与数据库存储的集排热系统各运作速率对应的温度气体体积范围进行匹配，进而得到各机柜温度气体体积对应的集排热系统运作速率。
D3、根据各机柜温度气体体积对应的集排热系统运作速率，对各机柜对应的集排热系统进行对应操作。
本发明实施例实现了5G机房的温度智能控制，提升了5G机房智能化管理水平的目的，降低造成热岛效应的影响，进一步保护了生态环境。
在一个可能的设计中，所述数据库用于存储目标5G机房中机柜对应的许可温度系数、排热管道对应的标准焊缝宽度和排热管道对应的标准防火保温棉厚度，还用于存储集排热系统各运作速率对应的温度气体体积范围。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种用于5G机房的冷热场温度智能控制系统，其特征在于，该系统包括机柜信息监测模块、机柜信息分析模块、机房内部温度监测模块、集排热系统预启模块、排热管道监测模块、排热管道分析模块、集排热系统速率预判模块和数据库；
所述机柜信息监测模块，用于对目标5G机房内布置的各机柜进行机柜信息监测；
所述机柜信息分析模块，用于对目标5G机房内各机柜的机柜信息进行分析，分析得到目标5G机房内对应的各机柜各预估时间点对应温度运行评估系数；
所述机房内部温度监测模块，用于通过在目标5G机房布设的温度传感器对目标5G机房的内部温度进行监测；
所述集排热系统预启模块，用于根据目标5G机房内对应的各机柜各预估时间点对应温度运行评估系数和目标5G机房的内部温度对各机柜对应的集排热系统进行预开启时间调控；
所述排热管道监测模块，用于通过在目标5G机房中排热管道内部布设的高清摄像头和厚度检测仪依次对排热管道的管道焊缝和管道保温性进行监测；
所述排热管道分析模块，用于对目标5G机房排热管道的管道焊缝和管道保温性进行分析；
所述集排热系统速率预判模块：根据目标5G机房的内部温度、集排热系统预开启时间、排热管道的管道焊缝和管道保温性进而综合对目标5G机房内部集排热系统运作速率进行预判；
所述机柜信息包括各BBU的连接光纤数目和运行温度；
所述分析得到目标5G机房内对应的各机柜各预估时间点对应温度运行评估系数，具体分析过程如下：
A1、将目标5G机房各机柜按照预设顺序进行编号，并将其标记为1,2,...s,...q；
A2、根据目标5G机房各机柜中布设的微型摄像头，对目标5G机房各机柜中各BBU的连接光纤线进行图像监测，进而从中提取出目标5G机房各机柜中各BBU的连接光纤线数，并将其记为
Figure FDA0004190104420000021
其中，j＝1,2,......n，j为各BBU对应的编号，s为各机柜对应的编号，s＝1,2,......q；
A3、将目标5G机房各机柜中各BBU的连接光纤数目与预设的BBU标准连接光纤数目进行匹配对比，若目标5G机房某机柜中某BBU的连接光纤数目大于或等于预设的BBU标准连接光纤数目，进而提取目标5G机房该机柜中该BBU的连接光纤数目，根据分析公式
Figure FDA0004190104420000022
计算得出目标5G机房对应的光纤热量系数ψ′，其中，E'为设定的BBU标准连接光纤数目，E0为目标5G机房该机柜中该BBU的连接光纤数目，若目标5G机房某机柜中某BBU的连接光纤数目小于预设的BBU标准连接光纤数目，进而提取目标5G机房该机柜中该BBU的连接光纤数目，根据分析公式/>
Figure FDA0004190104420000023
计算得出目标5G机房对应的光纤热量系数ψ″，由此得到目标5G机房各机柜中各BBU对应的光纤热量评估系数/>
Figure FDA0004190104420000024
Figure FDA0004190104420000025
取值为ψ′或ψ″，且ψ′>ψ″,e为自然常数；/>
A4、根据目标5G机房各机柜内部布设的热成像仪对各机柜各采集时间段对应的运行温度进行监测，并将其记为
Figure FDA0004190104420000031
利用计算公式/>
Figure FDA0004190104420000032
计算得出目标5G机房各机柜各采集时间段对应的温度运行评估系数/>
Figure FDA0004190104420000033
其中，ι1为设定的BBU修正系数因子，W'为设定的机柜对应的参考运行温度，r为各采集时间段对应的编号，r＝1,2,......p；
A5、根据目标5G机房各机柜各采集时间段对应的温度运行评估系数，从中提取目标5G机房各机柜在各采集时间段对应的温度值，同时还获取得到目标5G机房各机柜各采集时间段对应的时长，进而从中筛选得出最大温度值和最小温度值，利用计算公式
Figure FDA0004190104420000034
计算得出目标5G机房各机柜在各采集时间段对应的温度上升速率/>
Figure FDA0004190104420000035
其中，Tmax sr、Tmin sr分别为目标5G机房第s个机柜第r个采集时间段对应的最大温度值、最小温度值，ts′r为目标5G机房第s个机柜第r个采集时间段对应的时长，进而对目标5G机房各机柜在各采集时间段对应的温度上升速率进行均值计算，得出目标5G机房各机柜对应的温度平均上升速率，并将目标5G机房各机柜对应的温度平均上升速率记为目标5G机房各机柜对应的温度上升速率；
A6、进而利用分析公式
Figure FDA0004190104420000036
计算得出目标5G机房各机柜各预估时间点对应的温度运行评估系数/>
Figure FDA0004190104420000037
其中，i为各预估时间点对应的编号，i＝1,2,......m，βs为目标5G机房各机柜对应的温度上升速率；
所述对各机柜对应的集排热系统进行预开启时间调控，具体调控过程如下：
B1、根据目标5G机房的内部温度，利用分析公式
Figure FDA0004190104420000041
计算得出各机柜各预估时间点对应的温度影响系数/>
Figure FDA0004190104420000042
其中，Q机房为目标5G机房的内部温度，
Figure FDA0004190104420000043
为第s个机柜对应的进风口面积，M'为设定的机柜进风口单位面积对温度影响系数；
B2、根据分析公式
Figure FDA0004190104420000044
计算得出目标5G机房各机柜各预估时间点对应的温度评估系数/>
Figure FDA0004190104420000045
B3、将目标5G机房各机柜各预估时间点对应的温度评估系数与数据库存储的目标5G机房中机柜对应的许可温度系数进行比对，若某机柜某预估时间点对应的温度评估系数大于目标5G机房中机柜对应的许可温度系数，则提取该机柜对应该预估时间点对应的时间，利用计算公式集排热系统预开启时长＝预估时间点对应的时间-当前时间，进而计算得出各机柜对应的集排热系统预开启时长；
B4、根据各机柜对应的集排热系统预开启时长，进而对各机柜对应的集排热系统进行预开启操作；
所述对目标5G机房排热管道的管道焊缝进行分析，具体分析过程如下：
根据在目标5G机房中布设的X射线扫描仪对排热管道焊缝图像监测，进而从排热管道焊缝图像中筛选得出排热管道焊缝开裂图像，进而从中提取出排热管道各焊缝开裂处对应的开裂宽度，利用计算公式
Figure FDA0004190104420000051
计算得出目标5G机房中排热管道对应的密封影响系数σ，其中，K'为数据库存储的排热管道对应的标准焊缝宽度，Ku为第u个排热管道焊缝开裂处对应的开裂宽度，u为各排热管道焊缝开裂对应的数目，u＝1,2,......a；
所述对目标5G机房排热管道的管道保温性进行分析，具体分析过程如下：
C1、将在目标5G机房中排热管道按照预设面积进行划分，并将其标记为各排热管道子区域，根据在目标5G机房中布设的高清摄像头对各排热管道子区域图像监测，进而提取目标5G机房中各排热管道子区域对应的色度值，将目标5G机房中各排热管道子区域对应的色度值与预定义的防火保温棉对应的标准色度值进行比对，若目标5G机房中各排热管道子区域防火保温棉对应的色度值与预定义的防火保温棉对应的标准色度值比对均一致，则将目标5G机房中排热管道标记为完全包裹，得到目标5G机房中排热管道对应的包裹完整系数θ″，若目标5G机房中某排热管道子区域防火保温棉对应的色度值与预定义的防火保温棉对应的标准色度值比对不一致，则提取目标5G机房中该排热管道子区域对应的编号，进而获取目标5G机房中该排热管道子区域对应的位置，利用目标5G机房中布设的高清摄像头聚焦在目标5G机房中该排热管道子区域中，得到目标5G机房中该排热管道子区域对应的排热管道图像，进而从中提取出目标5G机房中该排热管道子区域对应的防火保温棉包裹面积，利用计算公式
Figure FDA0004190104420000052
计算得到目标5G机房中该排热管道子区域对应的包裹完整系数θ′，进而得到目标5G机房中各排热管道子区域对应的包裹完整系数θ′k，k为各排热管道子区域对应的编号，k＝1,2,......d，利用计算公式/>
Figure FDA0004190104420000061
计算得出目标5G机房中排热管道对应的包裹完整系数θ″′，由此得到目标5G机房中排热管道对应的包裹完整评估系数θ，其中，θ取值为θ″′或θ″，且θ″′>θ″，B为目标5G机房中该排热管道子区域对应的防火保温棉包裹面积，B'为设定的排热管道子区域对应的标准防火保温棉包裹面积；
C2、根据厚度测试仪对目标5G机房中排热管道对应的防火保温棉进行厚度测量，进而根据分析公式
Figure FDA0004190104420000062
计算得出目标5G机房中排热管道对应的保温影响系数μ，其中，H为目标5G机房中排热管道防火保温棉对应的厚度，H'为数据库存储的排热管道对应的标准防火保温棉厚度，b1、b2和b3分别为设定的管道密封性、防火保温棉包裹完整度和厚度对应的影响因子；
所述对目标5G机房内部集排热系统运作速率进行预判，具体预判过程如下：
D1、根据各机柜对应的目标温度，将各机柜对应的目标温度转换为开尔文温度，利用计算公式
Figure FDA0004190104420000063
计算得出各机柜对应的温度转换气体体积γs，其中，F0为设定的标准气体固定值，Fs为第s个机柜对应的温度转换的开尔文温度值，F1为设定的0摄氏度对应的标准开尔文温度值；
D2、将各机柜对应的温度转换气体体积γs与数据库存储的集排热系统各运作速率对应的温度转换气体体积γs范围进行匹配，进而得到各机柜温度转换气体体积γs对应的集排热系统运作速率；
D3、根据各机柜温度转换气体体积γs对应的集排热系统运作速率，对各机柜对应的集排热系统进行对应操作。
2.根据权利要求1所述的一种用于5G机房的冷热场温度智能控制系统，其特征在于：所述数据库用于存储目标5G机房中机柜对应的许可温度系数、排热管道对应的标准焊缝宽度和排热管道对应的标准防火保温棉厚度，还用于存储集排热系统各运作速率对应的温度转换气体体积γs范围。
CN202211378920.8A 2022-11-04 2022-11-04 一种用于5g机房的冷热场温度智能控制系统 Active CN115629637B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211378920.8A CN115629637B (zh) 2022-11-04 2022-11-04 一种用于5g机房的冷热场温度智能控制系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211378920.8A CN115629637B (zh) 2022-11-04 2022-11-04 一种用于5g机房的冷热场温度智能控制系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115629637A CN115629637A (zh) 2023-01-20
CN115629637B true CN115629637B (zh) 2023-05-23

Family

ID=84909084

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211378920.8A Active CN115629637B (zh) 2022-11-04 2022-11-04 一种用于5g机房的冷热场温度智能控制系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115629637B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116225103B (zh) * 2023-05-08 2023-07-21 合肥创科电子工程科技有限责任公司 一种基于物联网的机柜智能监测控温系统
CN116777714B (zh) * 2023-08-25 2023-11-14 苏州渤远弘电子有限公司 一种厂房静电接地监控系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4001540A (en) * 1974-12-18 1977-01-04 Kelsey-Hayes Company Welding monitoring and control system
CN104865933A (zh) * 2015-03-30 2015-08-26 北京银信长远科技股份有限公司 机柜环境监控的无线传感器网络集中管理快速响应的方法
CN106686952A (zh) * 2017-02-07 2017-05-17 苏州全欧光电科技有限公司 智能网络机柜及智能网络机柜监控方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104330659B (zh) * 2014-10-21 2017-02-15 国网上海市电力公司 一种基于电缆传热模型的准动态增容方法
CN104913727B (zh) * 2015-04-30 2017-08-25 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种分布式测量光纤复合架空地线覆冰厚度的方法
CN105444346B (zh) * 2015-11-13 2018-06-12 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种数据中心机房管控系统及方法
CN107122556A (zh) * 2017-05-03 2017-09-01 柏诚工程股份有限公司 一种整体式集成的冷水机房的制造方法
CN107702247B (zh) * 2017-08-04 2020-02-07 国网浙江海盐县供电公司 调度大厅高密度小机房嵌入式辅助散热系统及散热方式
CN112283889A (zh) * 2020-10-10 2021-01-29 广东美的暖通设备有限公司 空调的预启动时间控制方法、装置、设备及存储介质
CN216820477U (zh) * 2022-01-20 2022-06-24 上海汇珏网络通信设备股份有限公司 室外5g节能机房
CN114544028A (zh) * 2022-04-26 2022-05-27 华能(浙江)能源开发有限公司玉环分公司 基于分布式光纤的管道热处理温度监控方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4001540A (en) * 1974-12-18 1977-01-04 Kelsey-Hayes Company Welding monitoring and control system
CN104865933A (zh) * 2015-03-30 2015-08-26 北京银信长远科技股份有限公司 机柜环境监控的无线传感器网络集中管理快速响应的方法
CN106686952A (zh) * 2017-02-07 2017-05-17 苏州全欧光电科技有限公司 智能网络机柜及智能网络机柜监控方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115629637A (zh) 2023-01-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115629637B (zh) 一种用于5g机房的冷热场温度智能控制系统
CN103901072B (zh) 利用红外图谱分析诊断设备过热缺陷的方法
CN104280643B (zh) 一种红外图谱在安卓终端上的自动分析方法
CN202119539U (zh) 热像测温和故障定位巡视系统
CN103196565B (zh) 基于红外热图的建筑室内节能检测点标记方法
CN101979973B (zh) 高海拔下110kV及以上变压器散热能力测试及核算方法
CN109580109A (zh) 一种柔直换流阀阀塔冷却水漏水自动监测的方法
CN105973934A (zh) 一种变压器绕组材质智能诊断装置及方法
CN106339013A (zh) 一种数据中心机房的温度调控方法及系统
CN108225568A (zh) 变压器高压侧套管故障检测方法
CN113794857A (zh) 一种开关柜非介入式监测方法、装置、存储介质
CN109253805A (zh) 一种电力设备多目标同时测温的方法
CN105157847B (zh) 一种电力设备在线式精确测温方法及测温系统
CN206959993U (zh) 一种基于电力移动终端和红外热像仪的自动命名巡检系统
CN203101963U (zh) 导热油炉云端服务远程监控系统
CN108915958A (zh) 风力发电水冷系统性能实验平台与其测试方法
CN109323765A (zh) 一种采用曲线轮廓法对电力设备准确测温的方法
CN107505049A (zh) 一种变电站红外检测方法及系统
CN102540099A (zh) 微型温差电池热电转换效率测试系统及方法
CN107945054B (zh) 一种居住建筑综合热工性能评价方法
CN109029792A (zh) 一种电气设备散热量测试系统及测试方法
CN112461014B (zh) 基于极寒气候条件下的空冷岛防冻集成系统及其操作方法
CN115753878A (zh) 一种风冷变压器散热能力的预测方法和系统
CN113095664B (zh) 一种基于云计算的变电站运行安全在线实时监测调控管理云平台
CN106990308A (zh) 一种电力系统专用智能型红外检测设备及检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant