[发明专利]一种基于人工智能的数据中心制冷方法和系统

说明书

本发明公开一种基于人工智能的数据中心制冷的方法及系统，所述方法包括：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。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的数据中心制冷方法和系统。

背景技术

随着各类业务的发展，数据中心的规模被不断扩大，比如各大电商、各大银行、均会建立并扩充庞大的数据中心，以满足自身的业务需求。然而，数据中心在运行过程中，除了用于处理数据的服务器消耗资源外，为支持数据中心运行的制冷、照明等配套设施也需要消耗大量的能源。

目前用于评价数据中心能源效率的指标可以有PUE(Power UsageEffectiveness)，他可以是数据中心消耗的所有能源与IT负载使用的能源之比，理想的状态是全部能源均用于IT负载使用。但在实际应用中，为维持服务器的正常运转，针对服务器的制冷功能通常会消耗大量的能源，这就导致PUE值高于1，甚至达到2。所以对于数据中心而言，降低PUE值成为一个重要目标。此时，就需要提供一种方案，能够降低冷却功能的资源消耗，从整体降低PUE值，从而提高数据中心能源效率。

发明内容

本发明实施例提供一种基于人工智能的数据中心制冷方法和系统，用于在一定程度上降低制冷功能的资源消耗，并从整体上降低PUE值，提高数据中心的能源效率。

为解决上述技术问题，本发明实施例是这样实现的：

本发明实施例采用下述技术方案：

一种基于人工智能的数据中心制冷方法，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。

一种基于人工智能的数据中心制冷的系统，包括：数据采集单元、机柜温度确定单元、制冷方式确定单元、以及制冷执行单元，其中，

所述数据采集单元，用于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；

所述机柜温度确定单元，用于基于人工智能模型，根据所述硬件参数和所述功耗数据，确定所述机柜内温度；

所述制冷方式确定单元，用于基于人工智能模型，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；

所述制冷执行单元，用于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。

一种电子设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：