IDC机房温度调控设计研究

发布时间：2017-11-29 02:10

  本文关键词：IDC机房温度调控设计研究

  更多相关文章： IDC 时间序列 工况预测 BP神经网络 温度预测 节能

【摘要】：由于信息技术的迅速发展以及全球化业务的广泛覆盖,互联网行业兴兴向荣,从而引起各大领域对IDC机房的需求也在持续增长。但是随着时间的推移,在使用IDC机房的过程中也不断出现急需解决的问题,最为明显的是机房巨大的耗电量及室内温度严重超标的问题。更甚者在一些地方的IDC机房出现了因空调制冷量不足,机房温度过高威胁机房设备运行安全等问题,况且IDC业务同样具有高能耗的特征。因此若想建立成功的IDC机房则需要解决好机房空调系统的合理运行,这一过程已成为现如今IDC机房建设以及使用过程中不可避免的环节。本文在剖析当前机房空调系统节能应用的基础上,通过预测服务器负载未来工况的变动趋势,结合实时采集的数据中心温度数据,建立多数据来源的BP神经网络模型。通过神经网络模型得到数据中心下一时间周期的预测温度,进而完成IDC机房神经网络控制系统的建立,实现节能控制,减少能耗开销。其方法原理是实时采集机房设备(如服务器)的CPU利用率,利用CPU利用率建立原始时间序列,运用时间序列分析方法对原始时间序列进行季节性分解处理,得到时间序列的数据特征以及数据波动规律,并运用霍特.温特指数平滑处理方法预测下一时间周期内的序列分布。将祛除随机波动的CPU利用率数据以及后续的预测数据进行工况区间划分,建立设备的离散化负载工况表,即通过对数据进行离散化处理,降低后续控制的复杂性和波动幅度。分析机房内设备的布局情况,将室内空间进行区域划分。结合机房设备负载工况变动情况,利用BP神经网络建立IDC机房热区温度预测模型。针对机房内空调系统对工作环境的温度控制,利用神经网络在控制系统中的应用,建立IDC机房神经网络控制系统,提高了机房空调系统温度控制的自适应性以及可靠性。同时,本文通过仿真测试论证了研究方法的可行性。
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP308

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本文编号：1235808