CN117404784A - 基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，涉及建筑通风技术领域，包括以下步骤：S1，数据采集：基于物联网技术，对数据中心外以及数据中心内各区域内的环境因素进行数据采集，并对数据中心内各区域内的实时人数信息进行统计；S2，数据处理分析：将步骤S1获得数据中心外以及数据中心内各区域内的环境因素的具体数据信息和数据中心内各区域内的实时人数数据信息输入到云服务器内建立的数据库内，并依据数据来源添加附加标签。本发明提出了基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，依据数据中心内不同区域温度数据、二氧化碳浓度数据以及实时人数信息，控制节能风机依据相应区域的新风需求量。
Description
技术领域
本发明涉及建筑通风技术领域，具体为基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法。
背景技术
风机是我们对气体压缩和气体输送机械的一种说法，一般就是对气体的压缩和气体的输送，通常是把机械旋转的机械能转换为气体压力能和动能，再完成机械气体输送的一个过程，在申请号为202310500921.3的中国专利中公开了“一种节能通风系统智能控制方法，其中所述节能通风系统包括风扇、温度传感器、二氧化碳浓度传感器、控制器以及位于通风气路中的一个或多个蓄热换热器，所述智能控制方法包括：在用户选择自动模式的情况下，基于下述模式函数S，进行运行模式的切换，S＝f(Cin，Tin，Tout)，其中Cin为室内二氧化碳浓度、Tin为室内空气温度、Tout为室外空气温度，通过采用本发明的智能控制方法，建筑既能自动实现健康通风、热舒适性通风和降温通风，还能实现换气不换热、降低建筑运行能耗。”
该对比文件仅仅解决了当前建筑通风面临三方面的要求成为尖锐的矛盾，尤其是在室内外温差较大的情况下，且在现有的生活习惯和通风技术条件下，建筑通风不能同时满足空气质量、热舒适性和建筑低能耗运行三方面的要求的问题，未考虑到当建筑内部分有多个区域时，需要依据不同区域内的温度和二氧化碳浓度通过节能风机进行智能调节，避免造成能源浪费，且未设置有对通风系统的监测方法，当节能风机出现故障使得通风系统不能正常工作时，不能迅速进行故障排查工作，容易造成不必要的损失。
发明内容
本发明的目的在于提供基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，包括以下步骤：
S1：数据采集：基于物联网技术，对数据中心外以及数据中心内各区域内的环境因素进行数据采集，并对数据中心内各区域内的实时人数信息进行统计；
S2：数据处理分析：将步骤S1获得数据中心外以及数据中心内各区域内的环境因素的具体数据信息和数据中心内各区域内的实时人数数据信息输入到云服务器内建立的数据库内，并依据数据来源添加附加标签；
S3：节能风机智能调节：依据数据库内实时的数据中心外以及数据中心内各区域内的环境因素的具体数据信息，以及数据中心内各区域内的实时人数具体数据信息，通过节能风机对数据中心内环境进行智能调节；
S4：远程监控管理：对数据中心进行远程监控管理，且在出现预警信息时依据数据来源通知工作人员对数据中心内相应区域进行故障排查。
优选的，所述步骤S1还包括通过安装在数据中心外部和数据中心内各区域的温度传感器分别采集数据中心外部以及数据中心内各区域的实时温度数据信息，通过安装在数据中心内各区域的二氧化碳传感器采集数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数据信息，对数据中心内的实时总人数信息进行统计，具体通过以下步骤实现：通过分别在数据中心入口和出口设置刷卡器，工作人员进出数据中心时需要在相应的刷卡器上进行刷卡记录，且通过在数据中心入口和出口分别设置的装有红外感应器的计数器将进出数据中心的人数信息通过接口电路传送到云服务器，且红外感应器与设置在数据中心入口和出口分别设置的监控摄像头相连，进而实现更精准的人数统计。
优选的，所述步骤S1还包括通过设置在数据中心内不同区域内的一定数量的WiFi探针对数据中心内不同区域内的实时人数信息进行统计，具体通过WiFi探针探测区域内人员移动设备的Mac地址和Rssi，通过无线的方式连接区域WiFi并上报数据到云服务器。
优选的，所述步骤S1还包括数据中心内不同区域内的WiFi探针的数量依据各区域的形状以及范围来确定，且数据中心内的工作人员需要打开移动设备的WiFi功能，且依据WiFi探针接收到信号的强弱来判断距离，且自动检测接收到的信号是否属于移动设备，若不属于则去除该信号，且只有在WiFi探针的探测范围内，信号存在时间高于5分钟以上才视为本区域的人员数据，其中上报的数据包含序号、信号处在时长、最早探测时间、最后探测时间以及所属的区域信息。
优选的，所述步骤S2还包括将步骤S1获取的数据中心外部以及数据中心内各区域的实时温度数据信息、数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数据信息、数据中心内的实时总人数信息和数据中心内不同区域内的实时人数信息上传到云服务器内建立的数据库内，并依据数据所属的区域信息对相应数据添加内容为数据所对应的区域编号的附加标签，对数据库内的同种数据信息根据入库时间按照降序的方式进行排序。
优选的，所述步骤S2还包括依据数据库内储存的数据信息绘制相应数据的曲线图，便于直观展示数据的变化，且数据库内储存有管理员设置的温度预警数值范围一、二氧化碳浓度预警数值范围一，温度预警数值范围二以及二氧化碳浓度预警数值范围二，且温度预警数值范围一包含温度预警数值范围二，且二氧化碳浓度预警数值范围一包含二氧化碳浓度预警数值范围二。
优选的，所述步骤S2还包括通过数据库将数据库内储存的数据中心内的实时总人数信息与数据中心内不同区域内的实时人数信息之和进行对比，且在对比结果为不一致时在云服务器上给管理员发出异常通知，并通过舒适度算法计算出工作人员在数据中心内不同区域的舒适度具体数值，其具体计算公式如下：
式中，表示区域的舒适度，/>表示区域的温度，单位为℃，/>表示区域的相对湿度，/>表示区域内的空气流速，一般不列入考虑范围内，按照/>进行计算，并基于计算结果对工作人员的体感状态进行评估，当计算结果≤38时，判定体感状态为寒冷且大部分工作人员感觉不舒服，当38＜计算结果≤50时，判定体感状态为凉且少部分工作人员感觉不舒服，当50＜计算结果≤70时，判定体感状态为舒服且大部分工作人员感觉舒服，当70＜计算结果≤80时，判定体感状态为暖和且大部分工作人员感觉舒服，当计算结果＞80时，判定体感状态为炎热且大部分工作人员感觉不舒服，且将不同时间计算得到的舒适度数值绘制成曲线图。
优选的，所述步骤S3还包括依据数据库内储存的数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数据信息以及数据中心内不同区域内的实时人数信息，且在数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数值出现高于管理员设定的二氧化碳浓度预警数值范围一的情况时，通过风量调节算法计算出数据中心内相应区域的新风需求量，其具体计算公式如下：
式中，表示区域内需求的新风量，单位为（/>），/>表示人均通风需求量，单位为（/>人），/>表示区域内的实时人数，单位为（人），/>表示单位面积的新风需求量，单位为（/>），/>表示为区域面积，单位为（/>），并控制节能风机依据计算结果对相应区域进行智能调节，从而降低数据中心内相应区域的二氧化碳浓度，在维持了区域内空气质量的同时，减少了不必要的能耗。
优选的，所述步骤S3还包括在通过节能风机依据对相应区域进行智能调节时，依据数据中心内各区域的实时温度数据信息，且在数据中心内各区域的实时温度数据信息出现高于管理员设定的温度预警数值范围一的情况时，调节数据中心内相应区域内的节能风机的送风温度范围，且当不同区域内的节能风机的送风温度存在相同区间时，则在相同区间内选择节能风机的送风温度，若不同区域内的节能风机的送风温度不存在相同区间，为了符合大部分节能风机的负荷要求，可以通过折中的方式来选择节能风机的送风温度，使各个节能风机平摊损失，也可以基于相应区域内工作人员的投票结果选择票数最高的送风温度范围并在该范围内选择节能风机的送风温度。
优选的，所述步骤S4还包括通过物联网技术实现对数据中心运行状态的远程监控，且在数据中心内各区域的实时温度数据信息出现高于管理员设定的温度预警数值范围二或数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数值出现高于管理员设定的二氧化碳浓度预警数值范围二的情况时，在云服务器上给管理员发出紧急报警通知，且管理员可以依据相应数据信息所携带的附加标签内的区域信息，安排工作人员对相应区域内的节能风机进行故障排查。
与现有技术相比，本发明依据数据中心内不同区域温度数据、二氧化碳浓度数据以及实时人数信息，控制节能风机依据相应区域的新风需求量，以及选择合适的节能风机的送风温度对区域进行智能通风操作，避免造成不必要的能源浪费，且在获取数据中心内不同区域的温度数据、二氧化碳浓度数据以及实时人数信息的同时，依据数据所属的区域信息对相应数据添加内容为数据所对应的区域编号的附加标签，便于后续在出现紧急报警通知时，依据附加标签的内容，实现对出现异常区域的快速定位，进而加快对故障的排查效率。
附图说明
图1为本发明实施例提供整体方法流程框图。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，包括以下步骤：
S1：数据采集：基于物联网技术，对数据中心外以及数据中心内各区域内的环境因素进行数据采集，并对数据中心内各区域内的实时人数信息进行统计；
S2：数据处理分析：将步骤S1获得数据中心外以及数据中心内各区域内的环境因素的具体数据信息和数据中心内各区域内的实时人数数据信息输入到云服务器内建立的数据库内，并依据数据来源添加附加标签；
S3：节能风机智能调节：依据数据库内实时的数据中心外以及数据中心内各区域内的环境因素的具体数据信息，以及数据中心内各区域内的实时人数具体数据信息，通过节能风机对数据中心内环境进行智能调节；
S4：远程监控管理：对数据中心进行远程监控管理，且在出现预警信息时依据数据来源通知工作人员对数据中心内相应区域进行故障排查。
步骤S1还包括通过安装在数据中心外部和数据中心内各区域的温度传感器分别采集数据中心外部以及数据中心内各区域的实时温度数据信息，通过安装在数据中心内各区域的二氧化碳传感器采集数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数据信息，对数据中心内的实时总人数信息进行统计，具体通过以下步骤实现：通过分别在数据中心入口和出口设置刷卡器，工作人员进出数据中心时需要在相应的刷卡器上进行刷卡记录，且通过在数据中心入口和出口分别设置的装有红外感应器的计数器将进出数据中心的人数信息通过接口电路传送到云服务器，且红外感应器与设置在数据中心入口和出口分别设置的监控摄像头相连，进而实现更精准的人数统计；
步骤S1还包括通过设置在数据中心内不同区域内的一定数量的WiFi探针对数据中心内不同区域内的实时人数信息进行统计，具体通过WiFi探针探测区域内人员移动设备的Mac地址和Rssi，通过无线的方式连接区域WiFi并上报数据到云服务器。
步骤S1还包括数据中心内不同区域内的WiFi探针的数量依据各区域的形状以及范围来确定，且数据中心内的工作人员需要打开移动设备的WiFi功能，且依据WiFi探针接收到信号的强弱来判断距离，且自动检测接收到的信号是否属于移动设备，若不属于则去除该信号，且只有在WiFi探针的探测范围内，信号存在时间高于5分钟以上才视为本区域的人员数据，其中上报的数据包含序号、信号处在时长、最早探测时间、最后探测时间以及所属的区域信息；
步骤S2还包括将步骤S1获取的数据中心外部以及数据中心内各区域的实时温度数据信息、数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数据信息、数据中心内的实时总人数信息和数据中心内不同区域内的实时人数信息上传到云服务器内建立的数据库内，并依据数据所属的区域信息对相应数据添加内容为数据所对应的区域编号的附加标签，对数据库内的同种数据信息根据入库时间按照降序的方式进行排序。
步骤S2还包括依据数据库内储存的数据信息绘制相应数据的曲线图，便于直观展示数据的变化，且数据库内储存有管理员设置的温度预警数值范围一、二氧化碳浓度预警数值范围一，温度预警数值范围二以及二氧化碳浓度预警数值范围二，且温度预警数值范围一包含温度预警数值范围二，且二氧化碳浓度预警数值范围一包含二氧化碳浓度预警数值范围二；
步骤S2还包括通过数据库将数据库内储存的数据中心内的实时总人数信息与数据中心内不同区域内的实时人数信息之和进行对比，且在对比结果为不一致时在云服务器上给管理员发出异常通知，并通过舒适度算法计算出工作人员在数据中心内不同区域的舒适度具体数值，其具体计算公式如下：
式中，表示区域的舒适度，/>表示区域的温度，单位为℃，/>表示区域的相对湿度，/>表示区域内的空气流速，一般不列入考虑范围内，按照/>进行计算，并基于计算结果对工作人员的体感状态进行评估，当计算结果≤38时，判定体感状态为寒冷且大部分工作人员感觉不舒服，当38＜计算结果≤50时，判定体感状态为凉且少部分工作人员感觉不舒服，当50＜计算结果≤70时，判定体感状态为舒服且大部分工作人员感觉舒服，当70＜计算结果≤80时，判定体感状态为暖和且大部分工作人员感觉舒服，当计算结果＞80时，判定体感状态为炎热且大部分工作人员感觉不舒服，且将不同时间计算得到的舒适度数值绘制成曲线图；
步骤S3还包括依据数据库内储存的数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数据信息以及数据中心内不同区域内的实时人数信息，且在数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数值出现高于管理员设定的二氧化碳浓度预警数值范围一的情况时，通过风量调节算法计算出数据中心内相应区域的新风需求量，其具体计算公式如下：
式中，表示区域内需求的新风量，单位为（/>），/>表示人均通风需求量，单位为（/>人），/>表示区域内的实时人数，单位为（人），/>表示单位面积的新风需求量，单位为（/>），/>表示为区域面积，单位为（/>），并控制节能风机依据计算结果对相应区域进行智能调节，从而降低数据中心内相应区域的二氧化碳浓度，在维持了区域内空气质量的同时，减少了不必要的能耗；
步骤S3还包括在通过节能风机依据对相应区域进行智能调节时，依据数据中心内各区域的实时温度数据信息，且在数据中心内各区域的实时温度数据信息出现高于管理员设定的温度预警数值范围一的情况时，调节数据中心内相应区域内的节能风机的送风温度范围，且当不同区域内的节能风机的送风温度存在相同区间时，则在相同区间内选择节能风机的送风温度，若不同区域内的节能风机的送风温度不存在相同区间，为了符合大部分节能风机的负荷要求，可以通过折中的方式来选择节能风机的送风温度，使各个节能风机平摊损失，也可以基于相应区域内工作人员的投票结果选择票数最高的送风温度范围并在该范围内选择节能风机的送风温度；
步骤S4还包括通过物联网技术实现对数据中心运行状态的远程监控，且在数据中心内各区域的实时温度数据信息出现高于管理员设定的温度预警数值范围二或数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数值出现高于管理员设定的二氧化碳浓度预警数值范围二的情况时，在云服务器上给管理员发出紧急报警通知，且管理员可以依据相应数据信息所携带的附加标签内的区域信息，安排工作人员对相应区域内的节能风机进行故障排查。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，其特征在于包括以下步骤：
S1：数据采集：基于物联网技术，对数据中心外以及数据中心内各区域内的环境因素进行数据采集，并对数据中心内各区域内的实时人数信息进行统计；
S2：数据处理分析：将步骤S1获得数据中心外以及数据中心内各区域内的环境因素的具体数据信息和数据中心内各区域内的实时人数数据信息输入到云服务器内建立的数据库内，并依据数据来源添加附加标签；
S3：节能风机智能调节：依据数据库内实时的数据中心外以及数据中心内各区域内的环境因素的具体数据信息，以及数据中心内各区域内的实时人数具体数据信息，通过节能风机对数据中心内环境进行智能调节；
S4：远程监控管理：对数据中心进行远程监控管理，且在出现预警信息时依据数据来源通知工作人员对数据中心内相应区域进行故障排查。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，其特征在于：所述步骤S1还包括通过安装在数据中心外部和数据中心内各区域的温度传感器分别采集数据中心外部以及数据中心内各区域的实时温度数据信息，通过安装在数据中心内各区域的二氧化碳传感器采集数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数据信息，对数据中心内的实时总人数信息进行统计，具体通过以下步骤实现：通过分别在数据中心入口和出口设置刷卡器，工作人员进出数据中心时需要在相应的刷卡器上进行刷卡记录，且通过在数据中心入口和出口分别设置的装有红外感应器的计数器将进出数据中心的人数信息通过接口电路传送到云服务器，且红外感应器与设置在数据中心入口和出口分别设置的监控摄像头相连，进而实现更精准的人数统计。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，其特征在于：所述步骤S1还包括通过设置在数据中心内不同区域内的一定数量的WiFi探针对数据中心内不同区域内的实时人数信息进行统计，具体通过WiFi探针探测区域内人员移动设备的Mac地址和Rssi，通过无线的方式连接区域WiFi并上报数据到云服务器。
4.根据权利要求1所述的基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，其特征在于：所述步骤S1还包括数据中心内不同区域内的WiFi探针的数量依据各区域的形状以及范围来确定，且数据中心内的工作人员需要打开移动设备的WiFi功能，且依据WiFi探针接收到信号的强弱来判断距离，且自动检测接收到的信号是否属于移动设备，若不属于则去除该信号，且只有在WiFi探针的探测范围内，信号存在时间高于5分钟以上才视为本区域的人员数据，其中上报的数据包含序号、信号处在时长、最早探测时间、最后探测时间以及所属的区域信息。
5.根据权利要求1所述的基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，其特征在于：所述步骤S2还包括将步骤S1获取的数据中心外部以及数据中心内各区域的实时温度数据信息、数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数据信息、数据中心内的实时总人数信息和数据中心内不同区域内的实时人数信息上传到云服务器内建立的数据库内，并依据数据所属的区域信息对相应数据添加内容为数据所对应的区域编号的附加标签，对数据库内的同种数据信息根据入库时间按照降序的方式进行排序。
6.根据权利要求1所述的基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，其特征在于：所述步骤S2还包括依据数据库内储存的数据信息绘制相应数据的曲线图，便于直观展示数据的变化，且数据库内储存有管理员设置的温度预警数值范围一、二氧化碳浓度预警数值范围一，温度预警数值范围二以及二氧化碳浓度预警数值范围二，且温度预警数值范围一包含温度预警数值范围二，且二氧化碳浓度预警数值范围一包含二氧化碳浓度预警数值范围二。
7.根据权利要求1所述的基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，其特征在于：所述步骤S2还包括通过数据库将数据库内储存的数据中心内的实时总人数信息与数据中心内不同区域内的实时人数信息之和进行对比，且在对比结果为不一致时在云服务器上给管理员发出异常通知，并通过舒适度算法计算出工作人员在数据中心内不同区域的舒适度具体数值，并基于计算结果对工作人员的体感状态进行评估，当计算结果≤38时，判定体感状态为寒冷且大部分工作人员感觉不舒服，当38＜计算结果≤50时，判定体感状态为凉且少部分工作人员感觉不舒服，当50＜计算结果≤70时，判定体感状态为舒服且大部分工作人员感觉舒服，当70＜计算结果≤80时，判定体感状态为暖和且大部分工作人员感觉舒服，当计算结果＞80时，判定体感状态为炎热且大部分工作人员感觉不舒服，且将不同时间计算得到的舒适度数值绘制成曲线图。
8.根据权利要求1所述的基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，其特征在于：所述步骤S3还包括依据数据库内储存的数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数据信息以及数据中心内不同区域内的实时人数信息，且在数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数值出现高于管理员设定的二氧化碳浓度预警数值范围一的情况时，通过风量调节算法计算出数据中心内相应区域的新风需求量，并控制节能风机依据计算结果对相应区域进行智能调节，从而降低数据中心内相应区域的二氧化碳浓度，在维持了区域内空气质量的同时，减少了不必要的能耗。
9.根据权利要求1所述的基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，其特征在于：所述步骤S3还包括在通过节能风机依据对相应区域进行智能调节时，依据数据中心内各区域的实时温度数据信息，且在数据中心内各区域的实时温度数据信息出现高于管理员设定的温度预警数值范围一的情况时，调节数据中心内相应区域内的节能风机的送风温度范围，且当不同区域内的节能风机的送风温度存在相同区间时，则在相同区间内选择节能风机的送风温度，若不同区域内的节能风机的送风温度不存在相同区间，为了符合大部分节能风机的负荷要求，可以通过折中的方式来选择节能风机的送风温度，使各个节能风机平摊损失，也可以基于相应区域内工作人员的投票结果选择票数最高的送风温度范围并在该范围内选择节能风机的送风温度。
10.根据权利要求1所述的基于物联网的数据中心节能风机通风控制方法，其特征在于：所述步骤S4还包括通过物联网技术实现对数据中心运行状态的远程监控，且在数据中心内各区域的实时温度数据信息出现高于管理员设定的温度预警数值范围二或数据中心内各区域实时的二氧化碳的浓度数值出现高于管理员设定的二氧化碳浓度预警数值范围二的情况时，在云服务器上给管理员发出紧急报警通知，且管理员可以依据相应数据信息所携带的附加标签内的区域信息，安排工作人员对相应区域内的节能风机进行故障排查。
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