一種基于模型預測控制的數據中心節能控制方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種數據中心節能控制方法，尤其是涉及一種基于模型預測控制的數 據中心節能控制方法。
【背景技術】
[0002] 數據中心是指在通訊和信息技術領域，用于放置服務器的機房。隨著現代計算機 和互聯網技術的飛速發展，數據中心在各行各業發揮著舉足輕重的作用。然而其機房內的 服務器等設備的散熱及冷卻耗費了大量的電能。能耗問題催生了綠色數據中心的概念。在 綠色數據中心的建設當中，高效率的計算設備及新興的冷卻技術及降低數據中心能耗及提 高能源效率的基本措施。同時對于現有的數據中心，優化各項設備的運行狀態，協調功率分 配的優化措施也可以有效的提高數據中心的能源效率。
[0003] 數據中心具有復雜的內部結構。由服務器及網絡設備等組成的信息系統通過消耗 電能完成計算任務并產生熱能。由機房空調等組成的冷卻系統通過消耗電能排出數據中心 機房里的熱。數據中心的信息系統及冷卻系統是整個數據中心能耗的主體。信息系統及冷 卻系統之間熱力學關系復雜，同時信息系統內部也存在復雜的任務處理關系。數據中心的 能耗過高主要是由于以下三方面。（1)數據中心內部氣流組織不合理，熱風回流、冷氣短路 等現象降低了制冷效果；（2)多個空調設備之間工作不協調，空調的各參數設置不合理，過 度消耗了不必要的電力。（3)信息設備能耗與空調能耗的增長成正比，降低信息設備的能 耗，空調設備便能同時降低。
[0004] 雖然數據中心的能量消耗較大，但是鮮有從數據中心層面采用實時的節能控制措 施。針對數據中心能耗問題的研宄中，對于信息設備及冷卻設備的控制相對獨立。提出了 如虛擬化技術、動態電壓頻率調節技術（DVFS)、能耗感知的任務調度技術、風扇控制及空調 控制等控制技術。這些技術只是從某些方面提升數據中心設備的能源效率。但從數據中心 整體來考慮，可以根據機柜與空調機柜之間的傳熱影響關系，在虛擬化技術、動態電壓調節 (DVS)技術、風扇控制、空調控制等基礎技術的基礎上，應用實時優化控制方法，合理優化信 息設備功率分布，協調信息設備與空調設備之間的工作狀態。從而降低數據中心的整體能 耗，提高能源效率。而在這方面卻缺乏研宄。
[0005] 目前，現有的數據中心普遍采用的溫度管理方式是設置溫度傳感器，被動地探測 出環境中的溫度熱點并加以處理，無法對溫度的分布進行總體的估計與預測；數據中心內 部熱力學特性是聯系信息設備能耗與冷卻設備能耗的橋梁。在數據中心的熱力學研宄中， 多數使用計算流體動力學（CFD)的方法對整個數據中心進行建模，并優化數據中心的內部 排布。運用CFD的方法可以正確的估計數據中心溫度的分布，但計算負荷太大，其可用于數 據中心的設計。但在現有數據中心的實時優化控制當中運用CFD進行溫度估計，其無法滿 足實時性的要求。
[0006] 與本發明相關的文獻和專利中，文獻Parolini L, Sinopoli B, Krogh B H, et al. A cyber - physical systems approach to data center modeling and control for energy efficiency[J]· Proceedings of the IEEE, 2012, 100(1) :254-268.初步研宄了在數據中 心中應用模型預測控制方法，討論了潛在的能效提高。但文獻中的只考慮了線性化模型簡 化的任務處理模型及服務器功率等模型，由于模型的簡單性，其并未考慮服務器狀態動態 切換及服務質量的控制。相關專利一種機房溫度智能控制的方法及裝置（CN 102818338A) 此專利提出一種機房溫度智能控制的裝置，利用SNMP管理協議，定期輪詢機房內環境最惡 劣的網絡設備上的實時的入風口溫度和關鍵芯片溫度，通過入風口溫度來調節空調的基礎 溫度，再根據對關鍵芯片溫度采用預測的方式，加權調節空調的溫度；根據最終計算獲得的 空調溫度實現對機房內空調設備的溫度控制，從而實現對機房內溫度的調節，同時提供了 一種機房溫度智能控制的方法。此專利沒有考慮整個數據中心的溫度分布，僅在機房內可 能出現高溫的點查詢溫度；所提供的控制方法僅調節空調溫度，而不是對整個數據中心的 任務分配和空調溫度進行全局控制。
【發明內容】
[0007] 本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基于模型預測 控制的數據中心節能控制方法。
[0008] 本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：
[0009] 一種基于模型預測控制的數據中心節能控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
[0010] 1)基于數據中心的內部分布，采用計算流體動力學仿真實驗，獲得數據中心的快 速溫度估計模型；
[0011] 2)基于服務器及空調的功率模型，出口溫度變化模型及快速溫度估計模型，建立 數據中心的狀態空間模型；
[0012] 3)基于狀態空間模型，提出適用于數據中心的模型預測控制方案；
[0013] 4)運用AR模型預測數據中心任務量，用于預測數據中心未來的計算負荷；結合預 測的任務量，運用模型預測控制MPC方案對數據中心的各設備進行優化控制。
[0014] 控制部分包括實時任務的分配、服務器狀態切換及機房空調溫度實時調節等；控 制過程中，采用溫度傳感器實時采集的數據修正快速溫度估計模型的偏差。
[0015] 所述的快速溫度估計模型具體獲取過程如下：
[0016] 11)根據數據中心的具體結構，對數據中心進行CFD建模；建模主要考慮數據中心 的服務器機柜和空調設備，忽略照明燈發熱等對環境溫度影響較小的部分。建模時要參照 真實的數據中心機柜通風量和空調的空氣流量，以及空調的制冷能力和各個機柜的運行功 率。此處可假設服務器產生的熱量是通過服務器風扇推動的氣流排出的，不考慮金屬機柜 本身的熱傳導。當數據中心內的主要物理部件固定時，其運行時的內部氣流狀況應具有固 定的模式。此步的CFD建模即通過計算機仿真了這些模式。
[0017] 12)節點劃分，將一個或多個相鄰的服務器機柜當作一個服務器節點，數據中心每 個柜式制冷空調作為一個空調節點；
[0018] 13)根據典型的數據中心運行狀況，運行CFD計算，得到穩定狀態下數據中心各節 點出入口溫度值；
[0019] 系統共有M個服務器節點，N個空調節點，設置第i個服務器節點的發熱功率為 ，，通過該節點的空氣流量為fi，其中1彡i彡M ;設置第j個空調節點的冷風出口溫度 為，通過該節點的空氣流量為A，其中I < j < N，則在CFD運算完成時，得到在穩定狀 態下，服務器節點i的空氣入口和空氣出口溫度分別為空調節點j將室內空 氣排出的空氣入口處溫度Tin， j;
[0020] 14)改變各個節點功率或溫度設置，重新進行多組CFD實驗；具體的功率或溫度設 置方式為，每次實驗中僅改變一個節點的功率或溫度設置，保持其他節點設置與第三步不 變，即在第三步實驗的基礎上，每次只改變一處服務器節點的功率，共進行M次CFD計算，每 次只改變一處空調節點的冷風出口溫度，進行N次計算；一共進行M+N次計算，記錄每次實 驗結果；
[0021] 15)計算相關系數矩陣A，計算公式如下：
[0022] A = I-(Pnew-Pref) (T0Ut，new_T0Ut，ref) 1 · K 1
[0023] 式中，A為相關系數矩陣，是一個（M+N) (M+N)的方陣，I為（M+N)維的單位矩陣，Pnew 的每一列為第四步中一次實驗中的各個節點功率設置值，Pref的每一列均為第三步中的各 個節點功率設置，T tjut^w的每一列為第四步中一次實驗的各個節點空氣出口的溫度，T 每一列均為第三步中的各個節點空氣出口溫度，所述的各個節點空氣出口包括服務器節點 的排出熱空氣出口和空調節點的冷空氣出口；
[0024] 空調的功率通過空調的空氣流量f和空調空氣出入口溫度差計算：
[0025] Pj= P * Cp · fj · (Tout；rTin；J)
[0026] 式中P為空氣密度，Cp為空氣比熱，T 為空調節點j的冷空氣溫度，T in，j為攝 入的室內熱空氣溫度；
[0027] 16)獲得數據中心快速溫度估計模型，得到的溫度模型為：
[0028] Tin= Φ · T out
[0029] 其中Φ = IT1A' K，K為（M+N)維對角陣，其主對角線每個元素由Kj組成，Kj = P · Cp · fj，該模型根據各節點出口溫度分布，快速的估計各個節點入口溫度分布，從而可用 于在估計出口溫度變化時對入口溫度產生的影響。
[0030] 所述的步驟2)具體為：假設數據中心擁有M個服務器節點，N個空調節點，
[0031] 21)建立服務器節點功率模型：
[0032] / =
[0033] 其中Hi⑴為服務器節點內激活的服務器臺數，S為節點內服務器總臺數，P idle為 服務器空閑時消耗的功率