[发明专利]一种基于Transformer的数据中心节能控制方法

说明书

本发明提供了数据中心控制技术领域的一种基于Transformer的数据中心节能控制方法，包括如下步骤：步骤S10、获取数据中心包括冷站指标、末端设备指标以及环境指标的运行数据；步骤S20、对获取的所述运行数据进行预处理；步骤S30、对预处理后的所述运行数据进行特征提取进而构建数据集；步骤S40、基于Transformer创建一PUE预测模型，利用所述数据集对PUE预测模型进行训练；步骤S50、对训练完成的所述PUE预测模型进行发布，对发布的所述PUE预测模型的指标参数进行在线调优，基于调优的所述指标参数控制数据中心的运行。本发明的优点在于：极大的提升了数据中心的节能效果。

技术领域

本发明涉及数据中心控制技术领域，特别指一种基于Transformer的数据中心节能控制方法。

背景技术

云计算的普及性及其在规模上的快速增长，促进了大规模数据中心的发展，海量数据中心的运行与维护离不开超额的用电量。对于数据中心的运营企业而言，数据中心能耗巨大，运营成本中电费的占比较高，降低耗能来节约电费成本就相当于增加企业利润，如何通过人工智能的手段推动行之有效的节能实践，成为企业持续关注的重要目标。

针对数据中心的节能控制，传统上存在如下两种方法：1、产品级节能技术，例如空调冷却系统的PID控制方式，利用比例、积分、微分计算出控制量进行调优，虽然设计简单、成本低廉，但这种方法很难通过简单的比例控制取得理想的运行效果，在实际应用过程中，每个机房的冷站状况、末端设备、业务承载和环境变化差异巨大，该方法无法考虑冷末端、环境之间的相互作用和综合影响；2、人工智能调优技术，即以Google公司为代表的工业界使用的神经网络模型，通过对环境、空调和能耗等历史数据建立AI预测模型，通过AI预测模型来调节数据中心的运行，然而目前大多数AI预测模型面对复杂的环境变化、专业的冷却系统、众多的控制参数，仅将所能采集到的指标全部输入，缺少对指标之间耦合特性的分析，更缺少考虑不相关指标得干扰分析，难以达到长期PUE(PowerUsageEffectiveness，电源使用效率)接近1的最佳效果。

因此，如何提供一种基于Transformer的数据中心节能控制方法，实现提升数据中心的节能效果，成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种基于Transformer的数据中心节能控制方法，实现提升数据中心的节能效果。

本发明是这样实现的：一种基于Transformer的数据中心节能控制方法，包括如下步骤：

步骤S10、获取数据中心包括冷站指标、末端设备指标以及环境指标的运行数据；

步骤S20、对获取的所述运行数据进行预处理；

步骤S30、对预处理后的所述运行数据进行特征提取进而构建数据集；

步骤S40、基于Transformer创建一PUE预测模型，利用所述数据集对PUE预测模型进行训练；

步骤S50、对训练完成的所述PUE预测模型进行发布，对发布的所述PUE预测模型的指标参数进行在线调优，基于调优的所述指标参数控制数据中心的运行。

进一步地，所述步骤S10中，所述冷站指标至少包括运行冷却塔数、冷却塔冷却水出水温度、运行冷冻水泵数、运行冷却水泵数、冷冻水总管供水压力、冷却水总管供水压力、冷却水总管回水温度、湿球温度、运行冷水机组数、冷水机组冷却水回水温度、冷水机组蒸发器温差、冷水机组冷冻水流量、冷冻泵输入总有功功率、冷却泵输入总有功功率、冷却水总管回水压力、冷却水总管回水温度、冷冻水总管流量、冷水机组电流百分比、冷水机组冷冻水出水温度、冷水机组冷凝器温差、冷水机组输出频率、冷却塔风机变频反馈；

所述末端设备指标至少包括水泵数量、CT数量、CH数量、频率、出水温度；

所述环境指标至少包括IT负载率、室外温度、室外湿度、室外风速。