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(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN114722574A (43)申请公布日2022.07.08 (21)申请号202210257306.X (22)申请日2022.03.16 (71)申请人华南理工大学 地址511458广东省广州市南沙区环市大 道南路25号华工大广州产研院 (72)发明人闫军威黄俊霖周璇卢怡凯 (74)专利代理机构广州市华学知识产权代理有 限公司44245 专利代理师李斌 (51)Int.Cl. G06F30/20(2020.01) F24F11/88(2018.01) F24F11/65(2018.01) 权利要求书4页说明书9页附图4页 (54)发明名称 一种基于AI算法的数据中心中央空调冷冻 水参数设定方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于AI算法的数据中心 中央空调冷冻水参数设定方法,包括:划分运行 模式,并对其离散特征进行数值映射;清洗异常 历史运行数据;以冷冻水参数、运行模式、工况参 数为输入变量,系统总能耗为输出变量,使用AI 算法进行拟合训练,建立中央空调系统能耗模 型;以冷冻水参数、运行模式、工况参数、机房温 度为输入变量,机房未来时刻的温度为输出变 量,使用AI算法进行拟合训练,建立机房温度预 测模型;以系统总能耗为优化目标,冷冻水参数 和运行模式为决策变量,机房温度为约束条件, 建立参数优化模型并求解。本发明可以得到不同 工况参数条件下,中央空调系统最优冷冻水参数 和运行模式设定,从而提高数据中心中央空调系 统的运行能效。 CN114722574A CN114722574A权利要求书1/4页 1.一种基于AI算法的数据中心中央空调冷冻水参数设定方法,其特征在于,包括下述 步骤: 划分运行模式,对运行模式的离散特征进行数值映射; 对数据中心中央空调系统的历史运行时间序列数据进行数据预处理; 以冷冻水参数、运行模式、工况参数为输入变量,系统总能耗为输出变量,进行拟合训 练,得到中央空调系统能耗模型; 以冷冻水参数、运行模式、工况参数、机房温度为输入变量,机房未来时刻的温度为输 出变量,进行拟合训练,得到机房温度预测模型; 以系统总能耗为优化目标,冷冻水参数和运行模式为决策变量,机房温度为约束条件, 建立参数优化模型,并求解模型。 2.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的数据中心中央空调冷冻水参数设定方法, 其特征在于,所述运行模式划分具体为: 根据数据中心中央空调系统所配备同类设备的数量及编号,进行排列组合,划分为不 同的运行模式;所述同类设备包括制冷主机、冷冻水泵;所述运行模式包括制冷主机运行模 式、冷冻水泵运行模式;所述对运行模式的离散特征进行数值映射具体为: 运行状态:[on,off]→{on:1,off:0} 制冷主机运行模式:PC=[X1,…,Xn],Xn=1∪Xn=0,n≥1 其中PC为表示制冷主机运行模式的数组,Xn为制冷主机设备的运行状态,n为数据中心 中央空调系统所配备的制冷主机数量; 冷冻水泵运行模式:PF=[Y1,…,Ym],Ym=1∪Ym=0,m≥1 其中PF为表示冷冻水泵运行模式的数组,Ym为冷冻水泵的运行状态,m为数据中心中央 空调系统所配备的冷冻水泵数量。 3.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的数据中心中央空调冷冻水参数设定方法, 其特征在于,所述数据预处理具体为: 根据设备运行工作日志记录和运行模式划分结果,对中央空调设备模式切换过渡期间 的数据进行剔除; 以箱线图法作为判别异常数据的标准,对历史运行数据进行清洗。 4.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的数据中心中央空调冷冻水参数设定方法, 其特征在于,所述中央空调系统能耗模型具体为: 模型输入变量包括:冷冻水参数、运行模式、工况参数; 模型输出变量包括:中央空调系统总能耗; 冷冻水参数包括:冷冻出水温度、冷冻泵频率; 运行模式包括:制冷主机运行模式、冷冻水泵运行模式; 工况参数包括:室外温度、室外湿度; 中央空调系统总能耗包括:中央空调冷源系统能耗、中央空调末端空调能耗; 同一数据样本内的输入变量与输出变量对应同一时间; 模型拟合采用人工智能回归算法,包括:向量机、决策树、神经网络、集成学习、深度学 习、生成对抗网络; 模型超参数优化方法包括:随机搜索、网格搜索、贝叶斯优化、进化算法; 2 CN114722574A权利要求书2/4页 根据一定周期内采集的运行数据,重新进行训练拟合,以更新模型。 5.根据权利要求4所述的一种基于AI算法的数据中心中央空调冷冻水参数设定方法, 其特征在于,所述中央空调系统能耗模型具体表达式为: E(t)=f{Tc(t),PF(t),fc(t),PC(t),To(t),φo(t)} E(t)=E1(t)+E
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