JP2014009923A - 空調制御システムおよび空調制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】空調機の消費電力の低減を図る共に、情報処理装置の安定動作を実現すること。
【解決手段】本発明の空調制御システムにおいて、空調制御サーバは、空調機の出力温度と情報処理装置の吸い込み温度を取得する温度情報取得部と、空調機の出力温度と情報処理装置の吸い込み温度を基に、空調機の出力温度の変化が情報処理装置の吸込み温度を変化させる度合いである影響度係数を、重回帰分析により算出する影響度係数算出部と、情報処理装置の吸い込み温度と影響度係数を基に、空調機の出力温度を変化させた時の情報処理装置の吸込み温度を予測する吸込み温度予測部と、情報処理装置の吸込み温度の予測値を基に、空調機の出力温度を決定する出力温度決定部と、を含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置が収容されたデータセンタ、通信機械室等の所定の施設内の空調を制御するための技術に関する。

多くの情報処理装置が収容された施設（データセンタ、通信機械室等）内の空調を制御するための空調制御システムとして、各空調機が、運用者によって予め設定された吸込み温度もしくは吹出し温度になるように出力を制御し、情報処理装置を冷却するシステムが多く用いられている。

例えば、特許文献１には、設定温度を変更する際に、冷えすぎまたは温まりすぎを防ぐ空調機が開示されている。

具体的には、特許文献１に記載の空調機は、送風機の回転数が第一設定回転数以下に低下すると、設定温度を調整し、その後に、送風機の回転数が第一設定回転数よりも大きくなると、空調機の吹き出し温度が元の設定温度になるまで、圧縮機の能力固定制御を行うと共に送風機の回転数を徐々に減少させる。

特開平０５−２６５００号公報

しかしながら、従来の空調制御システムにおいては、情報処理装置と空調機とが、それぞれ個別に運転されていたため、情報処理装置に過冷却や冷却不足等が発生しても、これに対応して空調機が自動的に出力を制御することができない。

そのため、例えば、情報処理装置に過冷却が発生した場合、空調機に無駄な消費電力が生じるおそれがある。

また、情報処理装置に冷却不足が発生した場合、情報処理装置の内部に局所的に温度が高い箇所（ホットスポット）が生じ、情報処理装置の動作に支障をきたすおそれがある。

そこで、本発明の目的は、空調機の消費電力の低減を図ることができると共に、情報処理装置の安定動作を実現することができる技術を提供することにある。

本発明の空調制御システムは、
情報処理装置が収容された所定の施設内の空調を制御するための空調制御システムであって、
前記情報処理装置を冷却する空調機と、
前記空調機を制御する空調制御サーバと、を有し、
前記空調制御サーバは、
前記空調機の出力温度と前記情報処理装置の吸い込み温度を取得する温度情報取得部と、
前記空調機の出力温度と前記情報処理装置の吸い込み温度を基に、前記空調機の出力温度の変化が前記情報処理装置の吸込み温度を変化させる度合いである影響度係数を、重回帰分析により算出する影響度係数算出部と、
前記情報処理装置の吸い込み温度と前記影響度係数を基に、前記空調機の出力温度を変化させた時の前記情報処理装置の吸込み温度を予測する吸込み温度予測部と、
前記情報処理装置の吸込み温度の予測値を基に、前記空調機の出力温度を決定する出力温度決定部と、を含む。

本発明の空調制御方法は、
情報処理装置が収容された所定の施設内の空調を制御するための空調制御システムによる空調制御方法であって、
前記情報処理装置を冷却する空調機の出力温度と前記情報処理装置の吸い込み温度を取得し、
前記空調機の出力温度と前記情報処理装置の吸い込み温度を基に、前記空調機の出力温度の変化が前記情報処理装置の吸込み温度を変化させる度合いである影響度係数を、重回帰分析により算出し、
前記情報処理装置の吸い込み温度と前記影響度係数を基に、前記空調機の出力温度を変化させた時の前記情報処理装置の吸込み温度を予測し、
前記情報処理装置の吸込み温度の予測値を基に、前記空調機の出力温度を決定する。

本発明によれば、空調制御サーバは、空調機の出力温度と情報処理装置の吸い込み温度を取得し、空調機の出力温度の変化が情報処理装置の吸い込み温度を変化させる度合いである影響度係数を重回帰分析により算出し、算出した影響度係数を基に、空調機の出力温度を変化させた時の情報処理装置の吸込み温度を予測し、その予測値を基に、空調機の出力温度を決定する。

これにより、情報処理装置の動作状況に合わせて、空調機の出力温度を適切に制御することが可能となるため、空調機の消費電力の低減を図ることができると共に、情報処理装置の安定動作を実現することができるという効果が得られる。

本発明の一実施形態の空調制御システムの全体構成例を示す図である。 図１に示した空調制御サーバの構成例を示すブロック図である。 図１に示した空調制御サーバにおいて、影響度係数を算出する場合の動作例を説明するフローチャートである。 図１に示した空調制御サーバにおいて、各空調機の出力温度を決定する場合の動作例を説明するフローチャートである。

以下に、本発明を実施するための形態について図面を参照して説明する。

なお、以下では、本発明の空調制御システムの具体的な適用例として、情報処理装置が収容されたデータセンタ内または通信機械室内の空調を制御するための空調制御システムを例に挙げて説明する。

図１は、本実施形態の空調制御システムの全体構成例を示す図である。

図１に示すように、本実施形態の空調制御システムは、Ｋ（Ｋは１以上の自然数）台の情報処理装置２０−ｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）が収容されたデータセンタ内または通信機械室内の空調を制御するための空調制御システムであって、Ｎ（Ｎは１以上の自然数）台の空調機１１−ｎ（ｎ＝１，…，Ｎ）と、ＡＧＣＵ（エアグループコントローラユニット）１２と、Ｋ台の温度センサー１３−ｋと、空調制御サーバ１４と、を有している。なお、図１は、「Ｋ」と「Ｎ」がいずれも２以上である場合の空調制御システムを例示している。

各空調機１１−ｎは、各情報処理装置２０−ｋを冷却するもので、外部からの制御が可能である。本実施形態においては、空調制御サーバ１４がＡＧＣＵ１２を介して各空調機１１−ｎを制御するものとする。

ＡＧＣＵ１２は、各空調機１１−ｎから、消費電力、冷房能力、総合効率（ＣＯＰ；Coefficient Of Performance）、室内ファン周波数、吹出し温度の上限値、現在の吹出し温度、吸込み温度の上限値、現在の吸込み温度、各インバータ圧縮機の周波数、各定速圧縮機の運転状態（ＯＮ／ＯＦＦ）、制御状態（吸込み優先／吹き出し優先）等の情報を取得可能である。

各温度センサー１３−ｋは、各情報処理装置２０−ｋに対応して設けられ、対応する情報処理装置２０−ｋの吸込み温度を検知する。

空調制御サーバ１４は、ＡＧＣＵ１２および各温度センサー１３−ｋから取得した各種の情報を基に、ＡＧＣＵ１２を介して各空調機１１−ｎを制御する。

図２は、空調制御サーバ１４の構成例を示すブロック図である。

図２に示すように、空調制御サーバ１４は、温度情報取得部１４１と、影響度係数算出部１４２と、吸込み温度予測部１４３と、出力温度決定部１４４と、空調機制御部１４５と、を有している。

温度情報取得部１４１は、ＡＧＣＵ１２から各空調機１１−ｎの現在の出力温度（吹出し温度）を示す出力温度情報を取得すると共に、各温度センサー１３−ｋから各情報処理装置２０−ｋの現在の吸込み温度を示す吸込み温度情報を取得する。

影響度係数算出部１４２は、各空調機１１−ｎの現在の出力温度と、各情報処理装置２０−ｋの現在の吸込み温度と、を基に、各空調機１１−ｎの出力温度の変化が各情報処理装置２０−ｋの吸込み温度を変化させる度合いである影響度係数を、重回帰分析により算出する。

吸込み温度予測部１４３は、各情報処理装置２０−ｋの現在の吸込み温度と、影響度係数算出部１４２が算出した影響度係数と、を基に、各空調機１１−ｎの出力温度を変化させた時の各情報処理装置２０−ｋの吸込み温度を予測する。

出力温度決定部１４４は、吸込み温度予測部１４３が予測した各情報処理装置２０−ｋの吸込み温度の予測値を基に、各情報処理装置２０−ｋの吸込み温度が最適となるような、各空調機１１−ｎの出力温度を決定する。

空調機制御部１４５は、出力温度決定部１４４が決定した各空調機１１−ｎの出力温度を設定値とし、各空調機１１−ｎに対し、その空調機１１−ｎの出力温度の設定値を示す空調設定情報を送信する。

以下、本実施形態の空調制御サーバ１４の動作について説明する。

空調制御サーバ１４は、その時点の空調制御システムの状況を影響度係数に反映させるために、一定の間隔ごとに、影響度係数の算出を行う。

一方、空調制御サーバ１４は、各空調機１１−ｎの空調制御間隔ごとに、各空調機１１−ｎの出力温度を決定する。

ここで、空調制御間隔は、通常、１０分から１時間程度である。

これに対して、影響度係数は、時々刻々と変化するものではないため、影響度係数の算出は、空調制御間隔よりも長い間隔で行う。

そこで、以下では、本実施形態の空調制御サーバ１４の動作を、影響度係数を算出する場合の動作と、各空調機１１−ｎの出力温度を決定する場合の動作と、に分けて説明する。

最初に、空調制御サーバ１４において、影響度係数を算出する場合の動作について、図３を参照して説明する。

図３に示すように、まず、ステップＡ１において、温度情報取得部１４１は、ＡＧＣＵ１２から各空調機１１−ｎの現在の出力温度を示す出力温度情報を取得すると共に、各温度センサー１３−ｋから各情報処理装置２０−ｋの現在の吸込み温度を示す吸込み温度情報を取得する。

その後、ステップＡ２において、影響度係数算出部１４２は、各空調機１１の現在の出力温度と前回測定した出力温度、各情報処理装置２０の現在の吸込み温度と前回測定した吸い込み温度と、を基に、重回帰分析により影響度係数ｒ_ｋｎを算出する。なお、ｒ_ｋｎは、０≦ｒ_ｋｎ≦１の条件を満たすとする。

具体的には、影響度係数算出部１４２は、Ｎ台の空調機１１−ｎの各々の現在と前回測定時の出力温度の変化量をΔＴｃ１，…，ΔＴｃＮとし、Ｋ台の情報処理装置２０−ｋの各々の現在と前回測定時の吸込み温度の変化量をΔＴｓ１，…，ΔＴｓＫとしたとき、各ΔＴｓｋについて、それぞれ、ΔＴｃ１，…，ΔＴｃＮを説明変数として式（１）を用いた重回帰分析を行い、Ｋ×Ｎ個分の影響度係数ｒ_ｋｎを算出する。

なお、影響度係数算出部１４２は、上記のように算出した影響度係数ｒ_ｋｎを、次回に新たなｒ_ｋｎを算出するまで保持する。

ここで、本実施形態においては、影響度係数ｒ_ｋｎは、各空調機１１−ｎの出力温度に最も大きく依存する点を勘案し、式（１）を用いた重回帰分析により影響度係数ｒ_ｋｎを算出している。

ただし、影響度係数ｒ_ｋｎは、各情報処理装置２０−ｋの吸込み風量や熱負荷にもある程度は依存する。しかし、一般に、各情報処理装置２０−ｋの吸込み風量等は急変するものではなく、データセンタ内または通信機械室内の熱気流状態はある程度定常状態にあると考えられる。そのため、各空調機１１−ｎの出力温度と比較して、各情報処理装置２０−ｋの吸込み風量等が影響度係数ｒ_ｋｎに与える影響は非常に小さいと考えられる。また、各情報処理装置２０−ｋの吸込み風量等の変化が影響度係数ｒ_ｋｎに与える影響は、影響度係数ｒ_ｋｎを定期的に算出することによって、吸収可能であると考えられる。

続いて、空調制御サーバ１４において、各空調機１１−ｎの出力温度を決定する場合の動作について、図４を参照して説明する。

図４に示すように、まず、ステップＢ１において、温度情報取得部１４１は、ＡＧＣＵ１２から各空調機１１−ｎの現在の出力温度を示す出力温度情報を取得すると共に、各温度センサー１３−ｋから各情報処理装置２０−ｋの現在の吸込み温度を示す吸込み温度情報を取得する。

次に、ステップＢ２において、吸込み温度予測部１４３は、各空調機１１−ｎの出力温度の組み合わせパターンを１つ選択する。

次に、ステップＢ３において、吸込み温度予測部１４３は、各情報処理装置２０−ｋの現在の吸込み温度と、その時点で影響度係数算出部１４２が保持している影響度係数と、を基に、ステップＢ２で選択した組み合わせパターンで各空調機１１−ｎの出力温度を変化させた時の各情報処理装置２０−ｋの吸込み温度を予測する。

具体的には、吸込み温度予測部１４３は、各情報処理装置２０−ｋの現在の吸込み温度をＴ_ｋ＿ｍｅａｓｕｒｅｄとしたとき、各情報処理装置２０−ｋの吸込み温度の予測値Ｔ_ｋ＿ｅｓｔｉｍａｔｅを、式（１）および式（２）より算出する。

次に、ステップＢ４において、出力温度決定部１４４は、全ての情報処理装置２０−ｋの吸込み温度の予測値Ｔ_ｋ＿ｅｓｔｉｍａｔｅが、予め設定された上限値を超えないか判定する。なお、情報処理装置２０−ｋの吸込み温度の上限値は、温度情報取得部１４１にて予め取得されているものとする。ステップＢ４において、予測値が上限値を超える情報処理装置２０−ｋがある場合はステップＢ２に戻って吸込み温度予測部１４３に別の組み合わせパターンを１つ選択させ、その他の場合はステップＢ５に進む。

次に、ステップＢ５において、出力温度決定部１４４は、各情報処理装置２０−ｋの吸込み温度の予測値Ｔ_ｋ＿ｅｓｔｉｍａｔｅの合計を算出し、その合計値が、これまで試行した組み合わせパターンの中で最大であれば、その時点で設定されている組み合わせパターンを、ステップＢ２で選択した組み合わせパターンに更新する。

次に、ステップＢ６において、出力温度決定部１４４は、各空調機１１−ｎの出力温度の全ての組み合わせパターンを試行したか否かを判定する。ステップＢ６において、全ての組み合わせパターンを試行していない場合はステップＢ２に戻って吸込み温度予測部１４３に別の組み合わせパターンを１つ選択させ、その他の場合はステップＢ７に進む。

その後、ステップＢ７において、空調機制御部１４５は、その時点で設定されている組み合わせパターンに示される各空調機１１−ｎの出力温度を設定値とし、各空調機１１−ｎに対し、その空調機１１−ｎの出力温度の設定値を示す空調設定情報を送信する。

すなわち、図４の動作例においては、各空調機１１−ｎの出力温度の組み合わせパターンの中で、全ての情報処理装置２０−ｋの吸込み温度が上限値以下に収まるという条件下で、各情報処理装置２０−ｋの吸込み温度の合計が最大となる組み合わせパターンになるように、各空調機１１−ｎの出力温度が決定されることになる。

このように、全ての情報処理装置２０―ｋの吸込み温度を上限値以下に保つことで、ホットスポットの発生を回避でき、情報処理装置の安定動作を実現することができる。また、全ての情報処理装置２０−ｋの吸込み温度が上限値以下に収まるという条件下で、各情報処理装置２０−ｋの吸込み温度の合計をできるだけ高く制御することで、各空調機１１−ｎの消費電力の低減を図ることができる。

なお、本実施形態においては、空調制御サーバ１４は、図４に示したように、全ての情報処理装置２０−ｋの吸込み温度が上限値以下に収まるという条件下で、各情報処理装置２０−ｋの吸込み温度の合計が最大となる組み合わせパターンになるように、各空調機１１−ｎの出力温度を決定したが、本発明はこれに限定されず、図４とは異なる方法で、各空調機１１−ｎの出力温度を決定しても良い。

上述したように本実施形態においては、空調制御サーバ１４は、各空調機１１−ｎの出力温度と各情報処理装置２０−ｋの吸い込み温度を取得し、各空調機１１−ｎの出力温度の変化が各情報処理装置２０−ｋの吸い込み温度を変化させる度合いである影響度係数を重回帰分析により算出し、算出した影響度係数を基に、各空調機１１−ｎの出力温度を変化させた時の各情報処理装置２０−ｋの吸込み温度を予測し、その予測値を基に、各空調機１１−ｎの出力温度を決定する。

これにより、各情報処理装置２０−ｋの動作状況に合わせて、各空調機１１−ｎの出力温度を適切に制御することが可能となるため、各空調機１１−ｎの消費電力の低減および各情報処理装置２０−ｋの安定動作を図ることができるという効果が得られる。

１１−ｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ） 空調機
１２ ＡＧＣＵ（エアグループコントローラユニット）
１３−ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ） 温度センサー
１４ 空調制御サーバ
１４１ 温度情報取得部
１４２ 影響度係数算出部
１４３ 吸込み温度予測部
１４４ 出力温度決定部
１４５ 空調機制御部
２０−ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ） 情報処理装置

Claims (6)

1. 情報処理装置が収容された所定の施設内の空調を制御するための空調制御システムであって、
   前記情報処理装置を冷却する空調機と、
   前記空調機を制御する空調制御サーバと、を有し、
   前記空調制御サーバは、
   前記空調機の出力温度と前記情報処理装置の吸い込み温度を取得する温度情報取得部と、
   前記空調機の出力温度と前記情報処理装置の吸い込み温度を基に、前記空調機の出力温度の変化が前記情報処理装置の吸込み温度を変化させる度合いである影響度係数を、重回帰分析により算出する影響度係数算出部と、
   前記情報処理装置の吸い込み温度と前記影響度係数を基に、前記空調機の出力温度を変化させた時の前記情報処理装置の吸込み温度を予測する吸込み温度予測部と、
   前記情報処理装置の吸込み温度の予測値を基に、前記空調機の出力温度を決定する出力温度決定部と、を含む、空調制御システム。
2. 請求項１に記載の空調制御システムにおいて、
   前記情報処理装置は、Ｋ（Ｋは１以上の自然数）台設けられ、前記Ｋ台の情報処理装置の各々の吸込み温度の変化量をΔＴｓｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）とし、
   前記空調機は、Ｎ（Ｎは１以上の自然数）台設けられ、前記Ｎ台の空調機の各々の出力温度の変化量をΔＴｃｎ（ｎ＝１，…，Ｎ）としたとき、
   前記影響度係数算出部は、各ΔＴｓｋについて、各ΔＴｃｎを説明変数として式（１）を用いた重回帰分析を行い、影響度係数ｒ_ｋｎを算出する、空調制御システム。
   

   
3. 請求項２に記載の空調制御システムにおいて、
   前記Ｋ台の情報処理装置の各々の吸込み温度をＴ_ｋ＿ｍｅａｓｕｒｅｄとしたとき、
   前記吸込み温度予測部は、前記Ｋ台の情報処理装置の各々の吸込み温度の予測値Ｔ_ｋ＿ｅｓｔｉｍａｔｅを、式（１）および式（２）より算出する、空調制御システム。
   

   
4. 請求項２または３に記載の空調制御システムにおいて、
   前記影響度係数ｒ_ｋｎは、０≦ｒ_ｋｎ≦１の条件を満たす、空調制御システム。
5. 請求項２から４のいずれか１項に記載の空調制御システムにおいて、
   前記出力温度決定部は、
   前記Ｎ台の空調機の各々の出力温度の組み合わせパターンの中から、前記Ｋ台の情報処理装置の全ての吸込み温度の予測値が上限値以下に収まるという条件下で、前記Ｋ台の情報処理装置の各々の吸込み温度の予測値の合計が最大となる組み合わせパターンを決定する、空調制御システム。
6. 情報処理装置が収容された所定の施設内の空調を制御するための空調制御システムによる空調制御方法であって、
   前記情報処理装置を冷却する空調機の出力温度と前記情報処理装置の吸い込み温度を取得し、
   前記空調機の出力温度と前記情報処理装置の吸い込み温度を基に、前記空調機の出力温度の変化が前記情報処理装置の吸込み温度を変化させる度合いである影響度係数を、重回帰分析により算出し、
   前記情報処理装置の吸い込み温度と前記影響度係数を基に、前記空調機の出力温度を変化させた時の前記情報処理装置の吸込み温度を予測し、
   前記情報処理装置の吸込み温度の予測値を基に、前記空調機の出力温度を決定する、空調制御方法。

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