胡超 杜賢開(kāi) 王超
摘 要:數(shù)據(jù)中心機(jī)房是能源消耗大戶(hù),通過(guò)改善其內(nèi)部環(huán)境可以很好地減少能耗。本課題基于CFD 6Sigma軟件對(duì)實(shí)際案例進(jìn)行三維模型的構(gòu)建,通過(guò)仿真分析模擬出機(jī)房?jī)?nèi)部的氣流組織情況,同時(shí)利用K-means算法得出機(jī)柜負(fù)荷狀態(tài)的聚類(lèi)結(jié)果,建立出機(jī)柜的數(shù)學(xué)模型。通過(guò)其數(shù)學(xué)模型設(shè)計(jì)了基于機(jī)柜負(fù)荷變化的空調(diào)變風(fēng)量模糊PID控制器,通過(guò)對(duì)比傳統(tǒng)PID控制器,前者具有顯著優(yōu)勢(shì),并在CFD 6Sigma中驗(yàn)證了理論分析的合理性。
關(guān)鍵詞:CFD 6Sigma;K-means算法;數(shù)學(xué)模型;模糊PID控制器
中圖分類(lèi)號(hào):TP393? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? 文章編號(hào):1673-260X(2021)01-0033-04
0 引言
由于數(shù)據(jù)中心的特殊性,其能耗水平高低與機(jī)房?jī)?nèi)設(shè)備的容量規(guī)模也成正比關(guān)系,因此各國(guó)的專(zhuān)家學(xué)者也在不斷探索研究如何降低機(jī)房能耗。國(guó)內(nèi)外對(duì)于機(jī)房節(jié)能的研究已經(jīng)持續(xù)很長(zhǎng)的時(shí)間,如何將機(jī)房的能耗有效地降低始終是研究的課題[1,2]。孫研[3]等對(duì)機(jī)房中的能耗情況進(jìn)行了綜合的分析給出評(píng)測(cè)機(jī)房節(jié)能效果的一些指標(biāo)。張起勛[4]是運(yùn)用CFD對(duì)通信機(jī)房建立物理模型,得出了在機(jī)房?jī)?nèi)部溫度總體誤差控制在12%左右的結(jié)論。目前對(duì)數(shù)據(jù)中心節(jié)能的研究主要集中在兩個(gè)方面:送風(fēng)方式的改變以及機(jī)房?jī)?nèi)部送風(fēng)溫度的改善來(lái)改善環(huán)境。
本文將在構(gòu)建3D模型基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)機(jī)房?jī)?nèi)部的氣流與溫度場(chǎng)進(jìn)行分析,同時(shí)借助數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)機(jī)柜的負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,建立了機(jī)柜的數(shù)學(xué)模型,設(shè)計(jì)了機(jī)柜負(fù)荷變化的空調(diào)變風(fēng)量模糊PID控制器,改善機(jī)房?jī)?nèi)部環(huán)境狀況。
1 案例模型及能耗參數(shù)計(jì)算
1.1 案例模型
該數(shù)據(jù)中心機(jī)房位于大樓的六樓,其參數(shù)為:長(zhǎng)17m×寬14.2m×高3.44m,面積約為240m2,其3D模型如圖1所示。與之相對(duì)應(yīng)的鋼瓶間,觀測(cè)監(jiān)控室等支持用房間單獨(dú)設(shè)置,緊鄰數(shù)據(jù)機(jī)房,在此并未在模型中進(jìn)行體現(xiàn)。機(jī)房?jī)?nèi)部布置有精密空調(diào),機(jī)柜高架地板,配電柜,強(qiáng)弱電走線(xiàn),服務(wù)器等配套的一系列設(shè)施,以保證數(shù)據(jù)中心的正常運(yùn)轉(zhuǎn)[5,6]。
機(jī)房安裝了編號(hào)從ACU01~ACU05五臺(tái)精密空調(diào)為機(jī)房制冷,其中ACU01、ACU03、ACU05為P2040機(jī)型,ACU02、ACU04為P2070機(jī)型。擁有84臺(tái)機(jī)柜??照{(diào)送風(fēng)采用傳統(tǒng)的下送風(fēng)上回風(fēng)的方式。
1.2 能耗參數(shù)
機(jī)房中熱負(fù)荷主要體現(xiàn)在:機(jī)房?jī)?nèi)IT設(shè)備的散熱、人體自身的散熱、太陽(yáng)光射入機(jī)房的輻射熱、新風(fēng)系統(tǒng)的熱負(fù)荷、建筑圍欄結(jié)構(gòu)的傳導(dǎo)熱、機(jī)房中其他輔助設(shè)備的熱負(fù)荷等。根據(jù)機(jī)房中主要熱負(fù)荷的構(gòu)成情況,與之相對(duì)應(yīng)的冷負(fù)荷也可以分成兩部分:即室內(nèi)負(fù)荷、環(huán)境冷負(fù)荷[7,8]。如公式(1):
Qt=Q1+Q2=(Q照明+QIT)+Q圍護(hù)? (1)
式中,Qt機(jī)房?jī)?nèi)部冷負(fù)荷總量(kW);Q1機(jī)房室內(nèi)負(fù)荷(kW);Q2機(jī)房環(huán)境冷負(fù)荷(kW)。
1.3 機(jī)房?jī)?nèi)部氣流仿真
機(jī)房?jī)?nèi)部的氣流組織分布直接影響到設(shè)備的散熱效率,可通過(guò)對(duì)機(jī)房氣流組織的分析,結(jié)合前文中溫度場(chǎng)內(nèi)局部過(guò)熱點(diǎn)的位置情況,便可對(duì)上文中出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)。圖2所示為機(jī)房空調(diào)氣流組織示意圖,圖中在下送風(fēng)上回風(fēng)模式下,冷熱氣流在整個(gè)機(jī)房中的運(yùn)行狀態(tài)以及氣流流速的衰減分布情況。從圖2中可以看出冷熱氣流混合紊亂且流速衰減比較嚴(yán)重,隨著與空調(diào)距離的增加,氣流開(kāi)始變得不穩(wěn)定,距離越遠(yuǎn)現(xiàn)象就越明顯,氣流速度也開(kāi)始減慢。
將冷熱回風(fēng)分離后可明顯看出整個(gè)系統(tǒng)冷熱氣流的強(qiáng)度與流向,從圖3與4給出的信息可看出:由于空調(diào)的放置模式是在機(jī)房的一側(cè),導(dǎo)致在機(jī)房的另一端因?yàn)槔錃饬鞯牧魉偎p而制冷效果有所降低,同時(shí)對(duì)于回風(fēng)距離的增長(zhǎng)熱氣流的換氣速度會(huì)減慢。結(jié)合導(dǎo)致發(fā)生熱區(qū)現(xiàn)象的原因,造成一定程度熱量的堆積,最終與高架地板中射出的冷氣流混合,在機(jī)柜內(nèi)部形成熱點(diǎn),影響服務(wù)器的散熱。從而證明前面分析的正確性。
2 數(shù)據(jù)挖掘算法
由于機(jī)房是制冷系統(tǒng)、IT設(shè)備系統(tǒng)、供配電系統(tǒng)等多個(gè)系統(tǒng)組成的整體,每個(gè)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)信息量都比較大,在這些大量信息中單純地靠經(jīng)驗(yàn)分析顯然達(dá)不到預(yù)期效果,且容易出錯(cuò)。但是在這些數(shù)據(jù)中卻能提取很多有用的信息,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類(lèi)分析便可很好地解決這一問(wèn)題??紤]到直觀的分布效果以及數(shù)據(jù)量情況,選擇K-means算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[9,10]。
2.1 K-means原理與評(píng)價(jià)指標(biāo)
K-means是利用歐幾里得距離來(lái)進(jìn)行分類(lèi)的算法,根據(jù)其距離大小判斷相似性程度的強(qiáng)弱,從而將距離靠近的對(duì)象組成相應(yīng)的簇,目的是得到緊湊而又獨(dú)立的簇[12]。算法過(guò)程如下:
(1)給出n個(gè)數(shù)據(jù)樣本,令I(lǐng)=1,給定k個(gè)初始聚類(lèi)中心,為Zj(I),j=1,2,3,…,k;
(2)計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象與聚類(lèi)中心的距離D(Xi,Zj(I)),i=1,2,3,…,k,j=1,2,3,…,k,如果滿(mǎn)足公式(2):
D(xi,Zk(I))=min{D(xi,Zj(I)),i=1,2,3,…,n}? (2)
則xi∈Ck;其中Ck表示排除聚類(lèi)中心后的數(shù)據(jù)集。
(3)計(jì)算k個(gè)新的聚類(lèi)中心,如公式(3)所示:
Zj(I+1)=xi(j),j=1,2,3,…,k? (3)
(4)判斷:若Zj(I+1)≠Zj(I),j=1,2,3,…,n,則I=I+1,返回(2);否則輸出最終k個(gè)聚類(lèi)中心以及每個(gè)聚類(lèi)中所包括的所有樣本。
此算法的關(guān)鍵在于迭代,首先根據(jù)選取的相應(yīng)數(shù)目的聚類(lèi)中心,根據(jù)所選擇的這些聚類(lèi)中心組成各自的簇,但是每一個(gè)簇的聚類(lèi)中心都需要經(jīng)過(guò)重新計(jì)算確定,隨后形成新的簇。如果此時(shí)聚類(lèi)中心和之前聚類(lèi)中心一致則停止迭代,否則不斷迭代循環(huán)。當(dāng)?shù)V箷r(shí)說(shuō)明聚類(lèi)中心已經(jīng)收斂趨于穩(wěn)定,這樣認(rèn)為所產(chǎn)生的簇是最終想要的結(jié)果。
3 機(jī)房?jī)?nèi)空調(diào)控制器設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)中心機(jī)房可以說(shuō)是一種特殊的環(huán)境,對(duì)機(jī)房?jī)?nèi)部的溫度有著相當(dāng)嚴(yán)格的要求,因此為了保證對(duì)機(jī)房?jī)?nèi)部IT設(shè)備制冷效率,內(nèi)部空調(diào)系統(tǒng)很多以機(jī)房最大負(fù)荷情況下確定的送風(fēng)量和送風(fēng)溫度為標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行。但是此種方法不是對(duì)于所有的對(duì)象都適用。從上節(jié)最后的數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以看出,機(jī)房?jī)?nèi)部IT設(shè)備的負(fù)載是具有一定波動(dòng)性的,白天負(fù)荷較大,晚上負(fù)荷減小。如果利用傳統(tǒng)方式,必然導(dǎo)致冷量的流失。為此,設(shè)計(jì)了機(jī)房變風(fēng)量末端模糊PID控制器,以改善控制方式[11]。
3.1 建立機(jī)柜數(shù)學(xué)模型
由于機(jī)柜是一個(gè)非線(xiàn)性的時(shí)變系統(tǒng),其工作狀態(tài)受到內(nèi)部IT設(shè)備負(fù)載的影響而設(shè)備的負(fù)載又具有不確定性,因此可假設(shè)機(jī)柜在同一時(shí)間范圍內(nèi)其內(nèi)部的溫度分布狀況是恒定的;以單機(jī)柜為研究對(duì)象,根據(jù)能量守恒定律得其數(shù)學(xué)表達(dá)式如公式(4)所示。
Cj=(Q+Gcts)-[Gctn+KiAi(tn-to)]? (4)
式中:Cj——機(jī)柜熱容(J/℃)
tn——機(jī)柜內(nèi)溫度(℃)
ts——機(jī)柜送風(fēng)溫度(℃);
Q——機(jī)柜內(nèi)設(shè)備散熱量(W);
G——送風(fēng)量(m3/s);
?籽——空氣密度(kg/m3);
c——空氣比熱容(J/(kgg℃);
to——機(jī)房溫度(℃);
Ki——機(jī)柜不同側(cè)對(duì)流換熱系數(shù)(W/m2g℃);
Ai——機(jī)柜不同側(cè)面積(m2)。
假設(shè)工作點(diǎn)是啟動(dòng)系統(tǒng)工作的臨界狀態(tài),則在工作點(diǎn)時(shí)可認(rèn)為機(jī)柜是處于平衡的,此時(shí)的工作點(diǎn)為Q=Q0,G=G0,tn=tn0,ts=ts0,to=to0。
對(duì)公式(4)進(jìn)行泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)和線(xiàn)性化處理同時(shí)忽略二階以上高次項(xiàng),可得公式(5):
T+tn=a1?G+a2ts+a3Qz? (5)
其中:T=;a1=;
a2=;a3=;
?駐Qz=Q+KiAit0
式中:T——機(jī)柜時(shí)間常數(shù);
a1——機(jī)柜調(diào)節(jié)通道放大系數(shù);
a2——送風(fēng)溫度調(diào)節(jié)放大系數(shù);
a3——機(jī)柜擾動(dòng)通道放大系數(shù);
?駐Qz——機(jī)柜內(nèi)外干擾量的變化等效成機(jī)柜內(nèi)熱量的變化。
公式(5)對(duì)應(yīng)機(jī)柜數(shù)學(xué)模型,對(duì)其進(jìn)行拉普拉斯變換得公式(6)。
Tstn(s)+tn(s)=a1G(s)+a2ts(s)+a3Qz(s)? (6)
由于考慮到機(jī)房變風(fēng)量系統(tǒng)的純滯后時(shí)間τ,機(jī)柜溫度與送風(fēng)量之間的傳遞函數(shù)如式(7):
=?(7)
機(jī)柜溫度與送風(fēng)溫度之間的傳遞函數(shù)如公式(8)所示:
=? (8)
機(jī)柜溫度與熱負(fù)荷擾動(dòng)之間的傳遞函數(shù)如式(9)所示:
=? (9)
已知機(jī)柜的尺寸為600mm*900mm*2000mm,按照機(jī)房的一般工況,機(jī)柜內(nèi)的溫度一般為30℃,即tn0=30℃;送風(fēng)溫度可設(shè)定為14℃,即ts0=14℃;單個(gè)機(jī)柜的送風(fēng)量設(shè)定為0.16m3/s。根據(jù)公式(6)(7)(8)(9)可得具體參數(shù)為:T=2.35,a1=-152.4,a2=1.01,a3=0.0094。
3.2 模糊PID控制器設(shè)計(jì)
本文將系統(tǒng)偏差e和偏差變化率ec作為系統(tǒng)的輸入,采用模糊推理方法,以參數(shù)修正量ΔKp、ΔKi、ΔKd作為輸出,可以滿(mǎn)足不同時(shí)刻e和ec對(duì)PID參數(shù)自整定的要求,通過(guò)模糊控制規(guī)則在線(xiàn)對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行修正,其結(jié)構(gòu)如圖3所示。
在圖3中模糊PID系統(tǒng)的輸入是機(jī)柜出風(fēng)口的設(shè)定溫度值和實(shí)測(cè)反饋溫度的偏差值e以及偏差變化率ec,在模糊子集與論域的具體分割的基礎(chǔ)上,在模糊控制器中經(jīng)輸入變量模糊化、模糊推理、模糊子集的運(yùn)算以及輸出變量的反模糊化后,輸出修正量ΔKp、ΔKi、ΔKd,將它們依次輸入到控制器中,實(shí)現(xiàn)對(duì)這三個(gè)參數(shù)的實(shí)時(shí)在線(xiàn)修正,具體反映在對(duì)風(fēng)閥開(kāi)度的實(shí)時(shí)控制,改變機(jī)柜的進(jìn)風(fēng)量狀況,從而使機(jī)柜的出風(fēng)溫度始終處于設(shè)定的范圍內(nèi)。
根據(jù)輸入的偏差值e以及偏差變化率ec,利用相關(guān)的模糊控制規(guī)則觸發(fā)其中一條或者多條,這些模糊規(guī)則構(gòu)成控制量的一個(gè)模糊集合,利用最大隸屬度法求出ΔKp、ΔKi、ΔKd對(duì)應(yīng)的清晰量,并通過(guò)公式(10)(11)(12)可以得到最終的運(yùn)行參數(shù)。
Kp=K′p+?駐Kp? (10)
Ki=K′i+?駐Ki? (11)
Kd=K′d+?駐Kd? (12)
式中Kp、Ki、Kd為最終的運(yùn)行參數(shù),ΔKp、ΔKi、ΔKd為PID參數(shù)的校正值,Kp′、Ki′、Kd′為初始值。通過(guò)不斷對(duì)PID系統(tǒng)的參數(shù)修正,從而控制出風(fēng)量的大小,改善系統(tǒng)的控制性能,最后空調(diào)變風(fēng)量末端模糊PID控制器仿真圖如圖4所示。
4 仿真驗(yàn)證
在仿真過(guò)程中,對(duì)比了傳統(tǒng)PID控制和模糊PID控制在200s內(nèi)的仿真結(jié)果,如圖5所示。
圖5中橫坐標(biāo)表示仿真系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)間,縱坐標(biāo)表示機(jī)柜出風(fēng)口的溫度。從圖中可看出,在模糊PID控制下,機(jī)柜出風(fēng)口溫度響應(yīng)速度快,能夠使出風(fēng)口溫度較快地穩(wěn)定在28℃。而傳統(tǒng)PID控制下的超調(diào)量較模糊PID控制大,且模糊PID控制的響應(yīng)時(shí)間較短,說(shuō)明模糊PID控制有較快的響應(yīng)速度、較小的超調(diào)量,穩(wěn)定性更好。因此模糊PID控制器的控制效果更佳。
隨后運(yùn)用CFD進(jìn)行仿真驗(yàn)證,對(duì)機(jī)柜內(nèi)部IT設(shè)備負(fù)荷進(jìn)行聚類(lèi)分析后,設(shè)計(jì)模糊PID控制器目的是在不同時(shí)間段,按照機(jī)柜內(nèi)IT設(shè)備負(fù)荷變化情況,調(diào)整控制空調(diào)系統(tǒng)出風(fēng)量,使每個(gè)機(jī)柜在設(shè)備正常運(yùn)行情況下獲得最低限度的冷量需求,這樣也降低了能源消耗問(wèn)題。為了驗(yàn)證合理性,進(jìn)行冷熱通道隔離后用CFD 6Sigma軟件仿真出了每個(gè)聚類(lèi)結(jié)果通過(guò)控制空調(diào)系統(tǒng)送風(fēng)量后,對(duì)應(yīng)的每個(gè)機(jī)柜所需風(fēng)量以及整個(gè)機(jī)房的溫度場(chǎng)情況。如圖6和圖7所示。
從圖6中可以看出調(diào)整風(fēng)量以后,不同聚類(lèi)結(jié)果機(jī)柜風(fēng)量需求各有不同,雖然每一類(lèi)中包含多個(gè)工作時(shí)間段,但是每個(gè)時(shí)間段中相同機(jī)柜內(nèi)IT設(shè)備的負(fù)荷差異很小,因此可基本認(rèn)為是相同的。由于第一類(lèi)中機(jī)柜基本處于高負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài),因此其風(fēng)量的需求相比于負(fù)荷最小的第二類(lèi)要大很多;而第三類(lèi)和第四類(lèi)中機(jī)柜風(fēng)量范圍比之前兩類(lèi)要大,但是第三類(lèi)中風(fēng)量的需求主要集中于0.115~0.134m3/s,而第四類(lèi)則集中于0.125~0.138m3/s。因此基本符合各類(lèi)的分類(lèi)情況,說(shuō)明變風(fēng)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)具有合理性。
從圖7中可以看出調(diào)整風(fēng)量以后,機(jī)房?jī)?nèi)部溫度場(chǎng)分布完全滿(mǎn)足所規(guī)定的23±1℃的要求。甚至在不同IT設(shè)備負(fù)荷情況下,對(duì)每一類(lèi)的空調(diào)送風(fēng)溫度進(jìn)行了優(yōu)化,可看出第一類(lèi)中的空調(diào)送風(fēng)溫度最低為14.1℃,第四類(lèi)次之為15.9℃,第三類(lèi)為17.6℃,第二類(lèi)溫度最高為18.4℃。這樣在無(wú)形中也為空調(diào)系統(tǒng)節(jié)約了能耗,據(jù)統(tǒng)計(jì),送風(fēng)溫度每升高一度空調(diào)可節(jié)約10%的電能。因此,仿真結(jié)果滿(mǎn)足機(jī)房運(yùn)行要求。
5 結(jié)論
通過(guò)使用聚類(lèi)算法對(duì)數(shù)據(jù)機(jī)房中機(jī)柜IT設(shè)備運(yùn)行負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)機(jī)房?jī)?nèi)設(shè)備負(fù)荷情況具有一定的規(guī)律波動(dòng)性,同時(shí)設(shè)計(jì)了基于機(jī)柜負(fù)荷變化的空調(diào)變風(fēng)量系統(tǒng)模糊PID控制器。在冷通道對(duì)冷熱氣流進(jìn)行隔離基礎(chǔ)上用CFD模擬了每個(gè)機(jī)柜的不同送風(fēng)需求,使得機(jī)房?jī)?nèi)部的溫度場(chǎng)與氣流組織有了明顯的改善。證明了控制改進(jìn)方法具有較好的效果。
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參考文獻(xiàn):
〔1〕曹江海.降低通信機(jī)房能耗的技術(shù)途徑[J].鐵道通信信號(hào),2010,46(09):63-64.
〔2〕呂娟,劉紀(jì)偉.基于ZigBee的數(shù)據(jù)機(jī)房能耗監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)光盤(pán)軟件與應(yīng)用,2014,(14):71-73.
〔3〕朱路平,毛承國(guó),張進(jìn)鐸,陳偉,田濱.計(jì)算機(jī)機(jī)房運(yùn)行環(huán)境的數(shù)值模擬研究[J].物探裝備,2014,24(05):302-305.
〔4〕葉明哲.新型機(jī)房空調(diào)散熱方式解決方案[J].通信電源技術(shù),2014,31(Z1):21-27.
〔5〕孫研.通信機(jī)房節(jié)能綜合解決方案[J].電信技術(shù),2006,53(06):26-30.
〔6〕張起勛,于海業(yè),張忠元,董良杰,張秋元,邵承會(huì),楊坤,王雪.利用CFD模型研究日光溫室內(nèi)的空氣流動(dòng)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2012,28(16):166-171.
〔7〕李紅霞.通信機(jī)房空調(diào)節(jié)能氣流優(yōu)化措施[J].郵電設(shè)計(jì)技術(shù),2011,54(09):6-8.
〔8〕張雙德,趙卿.多聯(lián)機(jī)空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析[J].甘肅科技,2014,30(22):83-85.
〔9〕陳修敏,張九根.數(shù)據(jù)中心機(jī)房空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及氣流優(yōu)化分析[J].流體機(jī)械,2014,43(11):79-82.
〔10〕孫云雷,王麗慧.地鐵活塞風(fēng)與空調(diào)送風(fēng)耦合的溫度場(chǎng)的試驗(yàn)研究[J].流體機(jī)械,2012,41(11):54-58.
〔11〕黃翔,周海東,范坤,宋姣姣.通信機(jī)房應(yīng)用直接蒸發(fā)冷卻空調(diào)方式的優(yōu)化及節(jié)能分析[J].暖通空調(diào),2013,43(10):28-34.
〔12〕符保龍,張愛(ài)科.基于均值密度中心估計(jì)的k-means聚類(lèi)文本挖掘方法[J].重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2014,26(01):111-116.