一种基于相关性分析的机房温度高效控制方法及其系统与流程

1.本发明涉及机房空调控制技术领域，特别是涉及一种基于相关性分析的机房温度高效控制方法及其系统。


背景技术：

2.随着5g通讯的迅速普及，数据中心的规模日益壮大，重要性也不断提升；数据中心机房需要借助空调设备将环境温度维持在适宜的范围内，避免因为温度过高而导致服务器损坏、数据丢失等问题；但不合理的空调调控和制冷量的冗余现象急剧增加了数据中心的运营成本和运维难度，因此需要对机房空调调控进行深入研究，以实现数据中心的节能减排与安全稳定。
3.现有的机房空调调控方法中，运维人员在温感温度异常时会选择离该温感最近的空调进行调控，没有考虑机房气流模式的干扰，在调控设备和运行参数的选择上精度不高，空调调控效益低；此外不同机房的空间布局、空调品牌和型号、空调运行参数也存在差异，在一个机房积累的温感与空调关联关系判断经验无法在其它机房运用。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于相关性分析的机房温度高效控制方法及其系统，以解决现有运维人员手动调控机房空调方法精准度低，普适性差的问题。
5.本发明的一种基于相关性分析的机房温度高效控制方法，所述方法包括：步骤s1：采集机房内各个空调设备的运行参数数据和温感设备的温度数据；步骤s2：对采集到的数据进行预处理操作；步骤s3：根据预处理后得到的数据，去除空调运行参数组合重复的样本；步骤s4：计算各个温感的温度数据与每个空调设备运行参数数据的相关性，并计算温感温度与空调设备两两之间的相关性；步骤s5：根据相关性分析结果，生成空调调控策略。
6.步骤1中，采集的数据时长不少于6个月，采集的空调为不同品牌或型号。
7.步骤1中，在采集数据期间，基于预设的参数改变和控制设定空调的运行参数，用于提升空调参数组合的多样性。
8.步骤1中，所述空调设备的运行参数数据包括但不限于空调开关状态、温度设定值、压缩机1/2开关状态和风机转速。
9.步骤s2中，所述预处理操作具体方法如下：步骤s2
‑
1：将空调设备的非数值类运行参数数据进行数值化转换；步骤s2
‑
2：基于运行参数实际可调控的区间范围对异常值进行剔除；步骤s2
‑
3，根据参数取值特性的不同，分别采用向前填充法、均值填充法对缺失值进行填充。
10.步骤s3中，去除空调运行参数组合重复的样本的方法如下：
判断数据涉及的每个时间点是否满足在过去t分钟内所有空调设备的运行参数均保持不变，筛选所有满足条件的时间点；抽取在时间点各个空调设备运行参数数据和各个温感设备温度数据，生成空调设备运行参数与对应温感温度关联数据集；遍历数据集，去除空调运行参数组合重复的样本，用于保证空调运行参数组合的唯一性。
11.所述步骤s4中，通过皮尔逊相关性分析法，计算各个温感的温度数据与每个空调设备运行参数数据的相关性，并计算温感温度与空调设备两两之间的相关性，具体步骤如下：步骤s4
‑
1：对温感、空调设备及不同种类的运行参数进行编号；步骤s4
‑
2：利用皮尔逊相关性分析法，计算温感的温度与空调设备运行参数之间的相关系数；步骤s4
‑
3：预定义空调运行参数指标的权重，公式如下：3：预定义空调运行参数指标的权重，公式如下：其中，m、n分别为温感、空调的数量，用t
m
表示s3抽取到的空调设备运行参数与对应温感温度关联数据集中第m个温感的温度数据，k
ny
表示s3抽取到的样本数据集中第n个空调的第y种运行参数数据；z=1,2,
…
,z, z表示与温感温度存在相关性的z种空调运行参数；步骤s4
‑
4：对温感温度与空调设备的相关性进行分析，相关性公式如下：。
12.步骤s5中，所述空调调控策略具体生成方法如下：步骤s001：筛选与目标温感强相关的空调：根据目标温感与机房n台空调设备相关性分析结果，筛选出相关性最高的前f台空调，筛选公式如下：步骤s002：筛选可调控的空调：空调关机、空调开机但温度设定值高于、空调开机但压缩机仅开启0或1台、空调开机但风机十分钟内平均转速小于70%，满足其中任意一项即表明空调存在制冷空间，即为实际可调控的
空调；步骤s003：筛选可调控空调的可调控参数：对于每个可调控空调，根据空调当前运行参数数据、每种运行参数对温感温度影响的权重，从与温感温度相关的运行参数中筛选可调控的运行参数；当空调开关机状态为关机时，空调开关状态即为空调可调控的运行参数之一；当温度设定值高于时，温度设定值即为空调可调控的参数之一；当压缩机1/2运行状态为关闭时，压缩机1/2运行状态即为空调可调控的参数之一；当风机十分钟内平均转速小于70%时，风机转速即为空调可调控的参数之一；步骤s004：生成策略以供调控；通过调控空调开关机状态、温度设定值、压缩机运行状态或风机转速改变机房温度。
13.一种基于相关性分析的机房温度高效控制系统，所述装置包括：数据采集模块：用于采集机房内各个空调设备的运行参数数据和温感设备的温度数据；数据预处理模块：对采集到的数据进行预处理操作；数据集抽取模块：根据预处理后得到的数据，抽取出空调设备运行参数与对应温感温度关联数据集，去除重复样本；温感与空调相关性分析模块：分析各个温感的温度数据与各个空调设备运行参数数据的相关性，并计算温感温度与空调设备两两之间的相关性；空调调控选择模块：根据相关性分析结果，生成空调调控策略。
14.发明可根据机房空调保持在不同运行状态下的温感温度数据，分析各个温感的温度数据与各个空调设备及运行参数的相关性，并计算出温感温度与空调设备两两之间的相关性，在对温感温度进行优化时，将温感温度与空调设备及运行参数的相关性作为选择调控空调设备与调控运行参数的依据，能够得到更具备针对性的调控策略，从而有效提升调控操作的准确性，从而提升调控效率，避免低效调控和能耗浪费；此外，该方法适用于不同的空调品牌型号、不同的空调运行参数、不同的机房布局，应用范围广泛。
附图说明
15.图1为本发明实施例提供的一种基于相关性分析的机房温度高效控制方法详细流程示意图；图2为本发明实施例提供的一种基于相关性分析的机房温度高效控制方法中数据预处理的详细流程示意图；图3为本发明实施例提供的一种基于相关性分析的机房温度高效控制方法中温感与空调运行参数相关性分析的详细流程示意图；图4为本发明实施例提供的一种基于相关性分析的机房温度高效控制系统的主要功能示意图；图5为本发明实施例提供的基于相关性分析的高温前提下机房风柜制冷空调调控方法详细流程示意图。
具体实施方式
16.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
17.本发明实施例提供了一种基于相关性分析的机房温度高效控制方法，该方法的方法流程图如图1所示，具体包括：s1：采集机房内各个空调设备的运行参数数据和温感设备的温度数据；在本发明实施例中，采集数据时长不少于6个月，其中，所采集的空调可以为不同品牌或型号，在采集数据期间，人为的有目标的改变和控制指定空调的运行参数，以提升空调参数组合的多样性，空调运行参数包括但不限于：空调开关状态、温度设定值、压缩机1/2开关状态、风机转速。
18.s2：对采集到的数据进行预处理操作；在本发明实施例中，预处理操作有：数值化转换、异常值剔除、空值填充，该预处理操作的流程图如图2所示，具体的，包括：s2
‑
1：将空调设备的非数值类运行参数数据进行数值化转换，如：空调开关、压缩机开关状态，用0表示开启，1表示关闭；s2
‑
2：基于运行参数实际可调控的区间范围对异常值进行剔除，如：温度设定值数据或风机转速数据超出空调实际可调控范围的；s2
‑
3，根据参数取值特性的不同，分别采用向前填充法、均值填充法对缺失值进行填充，如：采用向前填充法对空调压缩机开关状态数据缺失值进行填充，采用均值填充法对温感温度数据缺失值进行填充。
19.s3：根据预处理后得到的数据，抽取出空调设备运行参数与对应温感温度关联数据集，去除重复样本；在本发明实施例中，判断数据涉及的每个时间点是否满足在过去t分钟内所有空调设备的运行参数均保持不变，筛选所有满足条件的时间点，并抽取在这些时间点各个空调设备运行参数数据和各个温感设备温度数据，生成空调设备运行参数与对应温感温度关联数据集，遍历该数据集，去除空调运行参数组合重复的样本，以保证空调运行参数组合的唯一性。
20.s4：分析各个温感的温度数据与各个空调设备运行参数数据的相关性，并计算温感温度与空调设备两两之间的相关性；在本发明实施例中，通过皮尔逊相关性分析法计算各个温感温度数据与每个空调设备运行参数数据的相关性，并计算温感温度与空调设备两两之间的相关性，分析方法流程图如图3所示，具体的，包括：s4
‑
1：假设机房内有m个温感，n台空调，共采集到y种空调运行参数数据,则对温感编号1,2,...,m，对空调设备编号1,2,...,n，对空调不同种类的运行参数进行编号1,2,...,y；s4
‑
2：用t
m
表示s3抽取到的空调设备运行参数与对应温感温度关联数据集中第m个温感的温度数据，k
ny
表示s3抽取到的样本数据集中第n个空调的第y种运行参数数据，其
中m=1,2,...,m，n=1,2,...,n，y=1,2,...,y；利用皮尔逊相关性分析法计算t
m
与k
ny
的相关性系数并取绝对值,若该空调没有该运行参数，则k
ny
数据为空，相应的相关性系数为0；s4
‑
3：给每种空调运行参数对温度的影响定义一个权重，首先计算每种运行参数在各个空调与各个温感温度之间相关性系数的均值：对于每种空调运行参数y，如果，说明该运行参数与温感温度弱相关或者不相关，将e值小于0.3的运行参数从步骤s4
‑
1的y种空调运行参数集合中剔除，剩余的z种运行参数即为与温感温度存在明显相关性的运行参数，对剩余的z种运行参数重新编号1,2,...,z，并计算每种运行参数对温度影响的权重：s4
‑
4：根据步骤s4
‑
2各个温感与各个空调设备不同运行参数之间的相关性计算结果，和步骤s4
‑
3筛选的与温感存在相关性的运行参数及其权重，计算温感温度与空调设备两两之间的相关性系数，第m个温感温度与第n个空调的相关性系数计算公式如下：s5：根据相关性分析结果，生成空调调控策略。
21.在本发明实施例中，当机房温感温度超出理想范围需要对空调进行调控时，结合目标温感与空调设备相关性分析结果、每种运行参数对温感温度影响的权重、空调实际运行情况，选出可调控的空调设备及其运行参数，结合专家经验规则生成每个空调可调控参数对应的调控策略，如图5所示，具体的，包括：s001：根据目标温感与机房n台空调设备相关性分析结果，筛选出相关性最高的前f台空调，即为该机房内与目标温感相关性较强的空调设备，其中：s002：基于机房空调当前运行参数数据，判断s001筛选的空调是否存在制冷空间，如：空调关机、空调开机但温度设定值高于、空调开机但压缩机仅开启0或1台、空调开机但风机近十分钟内平均转速小于70%等，满足其中任意
一项即表明空调存在制冷空间，即为实际可调控的空调；s003：筛选可调控空调的可调控参数：对于每个可调控空调，根据空调当前运行参数数据、每种运行参数对温感温度影响的权重，从与温感温度相关的运行参数中筛选可调控的运行参数；当空调开关机状态为关机时，空调开关状态即为空调可调控的运行参数之一；当温度设定值高于时，温度设定值即为空调可调控的参数之一；当压缩机1/2运行状态为关闭时，压缩机1/2运行状态即为空调可调控的参数之一；当风机十分钟内平均转速小于70%时，风机转速即为空调可调控的参数之一；s004：在确定与目标温感强相关的空调、可调控的空调及可调控参数后，结合专家经验规则生成每个空调的每个可调控参数对应的调控策略，其中，所述调控策略可以是：空调开关机状态为关机则调整为开机、温度设定值在有效温度设定区间内调低、压缩机1/2运行状态为关闭则调整为开启、风机转速在有效转速区间内调高；运维人员从中选择调控策略进行调控，并根据策略执行后温感温度是否达到预期来判断是否需要继续选择相应策略进行调控。
22.基于上述方法中的内容，本发明实施例提供了一种基于相关性分析的机房温度高效控制系统，该系统的主要功能示意图如图4所示，具体包括：数据采集模块：用于采集机房内各个空调设备的运行参数数据和温感设备的温度数据；数据预处理模块：对采集到的数据进行预处理操作；数据集抽取模块：根据预处理后得到的数据，抽取出空调设备运行参数与对应温感温度关联数据集，去除重复样本；温感与空调相关性分析模块：分析各个温感的温度数据与各个空调设备运行参数数据的相关性，并计算温感温度与空调设备两两之间的相关性;空调调控选择模块：根据相关性分析结果，生成空调调控策略。
23.通过采集近不少于6个月的数据中心机房各个空调设备可调控的运行参数数据和温感设备的温度数据，从中筛抽取空调在不同运行状态下的温感温度数据，分析温感温度与每个空调的每个运行参数的相关性，并计算温感温度与空调设备的相关性；当需要对某温感温度进行控制时，将温感温度与空调设备及运行参数的相关性作为选择调控空调设备与调控运行参数的依据，能够得到更具备针对性的调控策略，从而提升调控效率、节省机房能耗。
24.基于上述方法中的内容，本发明实施例提供了一种基于相关性分析的机房空调调控方法，该方法的流程示意图如图5所示，具体包括：步骤s001：筛选与目标温感强相关的空调；当机房某温感温度偏高需要控制时，根据目标温感与机房n台空调设备相关性分析结果，筛选出相关性最高的前f台空调，即为该机房内与目标温感相关性较强的空调设备，其中：步骤s002：筛选可调控的空调；基于机房空调当前运行参数数据，判断s001筛选的
空调是否存在制冷空间，如：空调关机、空调开机但温度设定值高于、空调开机但压缩机仅开启0或1台、空调开机但风机近十分钟内平均转速小于70%等，满足其中任意一项即表明空调存在制冷空间，即为实际可调控的空调；步骤s003：筛选可调控空调的可调控参数：对于每个可调控空调，根据空调当前运行参数数据、每种运行参数对温感温度影响的权重，从与温感温度相关的运行参数中筛选可调控的运行参数；当空调开关机状态为关机时，空调开关状态即为空调可调控的运行参数之一；当温度设定值高于时，温度设定值即为空调可调控的参数之一；当压缩机1/2运行状态为关闭时，压缩机1/2运行状态即为空调可调控的参数之一；当风机十分钟内平均转速小于70%时，风机转速即为空调可调控的参数之一；步骤s004：生成策略进行调控；在确定与目标温感强相关的空调、可调控的空调及可调控参数后，结合专家经验规则生成每个空调的每个可调控参数对应的调控策略，其中，所述调控策略可以是：空调开关机状态为关机则调整为开机、温度设定值在有效温度设定区间内调低、压缩机1/2运行状态为关闭则调整为开启、风机转速在有效转速区间内调高；运维人员从中选择调控策略进行调控，并根据策略执行后温感温度是否达到预期来判断是否需要继续选择相应策略进行调控。
25.当需要对其他机房生成调控策略时，通过使用该方法可以制定出相应的调控策略，解决了现有方法中运维人员在一个机房积累的温感与空调关联关系判断经验无法在其它机房运用的问题。
26.通过采集近不少于6个月的数据中心机房各个空调设备可调控的运行参数数据和温感设备的温度数据，从中筛抽取空调在不同运行状态下的温感温度数据，分析温感温度与每个空调的每个运行参数的相关性，并计算温感温度与空调设备的相关性；当需要对某温感温度进行控制时，将温感温度与空调设备及运行参数的相关性作为选择调控空调设备与调控运行参数的依据，能够得到更具备针对性的调控策略，从而提升调控效率、节省机房能耗；由于该调控方法适用于不同的空调品牌型号、不同的空调运行参数，不同的机房布局，应用范围广泛。
27.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
28.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。