[发明专利]一种基于人工智能的数据中心制冷方法和系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的数据中心制冷方法，其特征在于，包括：

当机柜处于预设的制冷时段时，采集数据中心的室内外环境数据、以及所述机柜内服务器的硬件参数和功耗数据，其中，所述制冷时段根据采集所述机柜内服务器的历史功耗数据和历史温度数据进行预先确定；

基于用于确定机柜内温度的人工智能模型，根据所述硬件参数和所述功耗数据，确定所述机柜内温度；

基于用于确定制冷方式的人工智能模型，根据所述室内外环境数据、所述机柜内温度、以及所述制冷时段，确定包含制冷水温的制冷方式；

以确定出的制冷水温，控制空调在所述制冷时段内对所述机柜内进行制冷；

所述方法还包括：将采集到的机柜内服务器的硬件参数、采集到的机柜内服务器的功耗数据以及采集到的机柜内温度作为数据样本，训练所述用于确定机柜内温度的人工智能模型，所述采集到的机柜内温度为机柜内各台服务器的电源风扇出风口温度的平均值；

所述基于用于确定机柜内温度的人工智能模型，根据所述硬件参数和所述功耗数据，确定所述机柜内温度，包括：通过所述用于确定机柜内温度的人工智能模型，创建机柜内服务器的硬件参数、机柜内服务器的功耗数据、与机柜内服务器的电源风扇出风口温度之间的对应关系；基于用于确定机柜内温度的人工智能模型，根据机柜内每台服务器的硬件参数和功耗数据，确定机柜内每台服务器的电源风扇出风口温度；将多台服务器的电源风扇出风口温度的平均值，作为所述机柜内温度；

所述方法还包括：将采集到的在不同的室内外环境数据、和不同的需要制冷的机柜温度下，以不同制冷水温制冷不同时长的数据，或者模拟出的各种不同的制冷数据，以正负样本的方式，作为数据样本，训练所述用于确定制冷方式的人工智能模型；

所述基于用于确定制冷方式的人工智能模型，根据所述室内外环境数据、所述机柜内温度、以及所述制冷时段，确定包含制冷水温的制冷方式，包括：在所述用于确定制冷方式的人工智能模型得到所述室内外环境数据、和所述机柜内温度、以及所述制冷时段时，确定出包含制冷水温的制冷方式。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述硬件参数和所述功耗数据，确定所述机柜内温度，包括：

根据所述硬件参数和所述功耗数据，确定所述机柜内的进出口温度；则

根据所述室内外环境数据、所述机柜内温度、以及所述制冷时段，确定包含制冷水温的制冷方式，包括：

根据所述室内外环境数据、所述机柜内的进出口温度、所述机柜的散热参数、空气散热参数、以及所述制冷时段，确定包含制冷水温、以及机柜前端空调和\或机柜后端空调的制冷顺序的制冷方式；则

以确定出的制冷水温，控制空调在所述制冷时段内对所述机柜内进行制冷，包括：

以确定出的机柜前端空调和\或机柜后端空调的制冷顺序、以及制冷水温，控制空调在所述制冷时段内对所述机柜进行制冷。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在以确定出的制冷水温，控制空调在所述制冷时段内对所述机柜内进行制冷的过程中，所述方法还包括：

当采集到的机柜内温度在第一时间段内持续高于第一阈值时，开启所述机柜内处于关闭状态的空调；或

当采集到室内温度在第二时间段内持续低于第二阈值时，以特定时长暂停所述机柜内处于开启状态的空调；或

当采集到机柜内外温差在第三时间段内持续高于第三阈值、且机柜内温度高于机柜外温度时，开启所述机柜内处于关闭状态的空调。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述机柜前端空调和\或机柜后端空调在对所述机柜内制冷时，在所述机柜内产生的气流方向与采集到的室内气流方向不一致时，调整所述机柜前端空调和\或机柜后端空调的制冷方式。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述室内外环境数据、所述机柜内温度、以及所述制冷时段，确定包含制冷水温的制冷方式，包括：

根据所述室内外环境数据、所述机柜内温度、以及所述制冷时段，确定包含制冷水温、以及冷水循环次数的制冷方式；则

以确定出的制冷水温，控制空调在所述制冷时段内对所述机柜内进行制冷，包括：

以确定出的制冷水温、以及冷水循环次数，控制空调在所述制冷时段内对所述机柜内进行制冷。