徐 鐸

（中國移動通信集團河南有限公司，河南 鄭州 450000）

0 引 言

電源、空調等動環(huán)設備的穩(wěn)定運行，是保證網絡安全運行的基礎，其重要性不言而喻。網絡云大數據時代，動環(huán)可靠性保障要求更高，動力維護如履薄冰。數據中心動力設備眾多，傳統(tǒng)維護管理模式、傳統(tǒng)監(jiān)控支撐手段已不適應維護管理的需要，傳統(tǒng)動環(huán)網管成為高效管理的瓶頸[1]。AI與大數據技術迫切需求降本增效，向運維要效益，引入智能化管控新技術，探索高效又安全、節(jié)能又安全的運維新思路，勢在必行。

1 構建數據中心數智化動力維護體系

1.1 總體思路

以數據中心動力設備安全穩(wěn)定運行為核心，圍繞“供電安全、節(jié)能降耗”兩大目標，以AI與大數據先進技術為支撐，加強巡檢管理、隱患管理、故障管理、負荷管理、能耗管理，達到強結構、控容量、保質量的目的，實現保障網絡供電安全，精細管控能耗，降本增效[2]。數據中心數智化維護體系模型如圖1所示。

1.2 創(chuàng)新維護管理理念

通過引入“AI+大數據”，實現在管理理念、運維模式、技術手段、能力提升方面的全方位提高，達到提升數據中心動力維護管理能力的目的。

（1）管理理念創(chuàng)新：從以設備為中心轉向以系統(tǒng)為中心，系統(tǒng)隱患排查、系統(tǒng)負荷瓶頸管控。

（2）運維模式創(chuàng)新：從被動故障處理轉向主動識別，提前預警、提前發(fā)現。

（3）技術手段創(chuàng)新：從依賴人工經驗判斷分析轉向基于AI運維進行智能診斷分析，基于“AI+大數據”智能分析，實現空調節(jié)能、電池性能監(jiān)測。

（4）能力提升創(chuàng)新：碎片化數據的靜態(tài)分析轉向統(tǒng)一數據的動態(tài)迭代分析，建立電池容量計算模型、負荷管控模型、節(jié)能模型，并不斷訓練學習，實現網絡管理業(yè)界難題智能破解[3]。

2 維護能力提升的具體措施

2.1 動環(huán)監(jiān)控全覆蓋，提供大數據管理的基礎數據源

完成動環(huán)監(jiān)控的兩級架構改造，實現省級動環(huán)監(jiān)控采集、處理、分析等集中化、規(guī)范化，為大數據關聯分析、智能化分析奠定堅實基礎，如圖2所示。

圖2 動環(huán)監(jiān)控架構改造演變

原有省采設備在老系統(tǒng)，集采設備在新系統(tǒng)，數據分散、數據格式不統(tǒng)一；現在統(tǒng)一平臺，標準一致，數據源規(guī)范。

2.2 對“啞設備”管控，掃除隱患盲點，納入集中化管理

應用“無線測溫”、“智能傳感器”等新技術、新手段，試點完成母排溫升、線井電纜溫升、高壓分路狀態(tài)等“啞設備”的實時監(jiān)測，變化預警，實現對安全隱患點的全覆蓋主動管控，如圖3所示。

圖3 啞設備管控方式

2.3 智能化巡檢管理，提升維護質量

巡檢任務、設備預警自動推送至APP，實時提醒設備故障及性能劣化隱患的處理，保障動環(huán)設備安全穩(wěn)定運行。門禁+視頻授權，智能關聯巡檢掃碼權限，確保巡檢任務按人、按時、保質、保量完成[4]。同時將動環(huán)系統(tǒng)監(jiān)測與人工檢測數據進行實時對比和分析，協助維護人員分析判斷設備工作狀況，避免因數據采集不充分造成的分析誤差，通過巡檢數據和監(jiān)測數據分析，及早發(fā)現處理設備安全隱患，提高動環(huán)設備維護管理工作質量。智能化巡檢方式如圖4所示。

圖4 智能化巡檢方式

2.4 系統(tǒng)化容量管控，平衡系統(tǒng)負荷，集中管控配電資源

建立油機、變壓器、開關電源/UPS、列頭柜、設備機架的拓撲關系，實時呈現系統(tǒng)各環(huán)節(jié)設備的負荷，有效提前預警，發(fā)現負荷瓶頸，便于及時調整，確保機房供電安全、平穩(wěn)，保障業(yè)務加電上線。系統(tǒng)化容量管控如圖5所示。

圖5 系統(tǒng)化容量管控

2.5 蓄電池智能管理，有效管控電池性能

借助AI及大數據管理，對單體蓄電池的電壓、電流、溫度和內阻等各項數據進行實時在線監(jiān)測，結合電池特性參數，并通過軟件自學習，找出容量計算的智能算法，線性呈現后備容量[5]。根據放電數據，智能抓取壓降較快的單體電池，提醒維護人員第一時間處理落后電池，保障整組電池的放電性能，保證后備供電安全。電池性能管理如圖6所示。

圖6 電池性能管理

實時報警電壓落后電池、內阻異常電池、高溫電池、保障蓄電池后備供電安全。

2.6 智能管控空調設備用電，提升空調能效比，切實節(jié)能降耗

借助“AI+大數據”節(jié)能平臺，建立智能化自學習節(jié)能機制，不斷優(yōu)化完善節(jié)能場景算法，智能管控系統(tǒng)、設備能耗，梳理建立八大場景節(jié)能規(guī)則算法，在保證供電、供冷安全的前提下，實現冷機、水泵、板式換熱器、風機、冷卻塔、蓄冷罐、末端空調的智能化聯動，并通過機器自學習，實現大幅節(jié)能效果?？照{節(jié)能模型如圖7所示。

圖7 空調節(jié)能模型

通過試點測試，可借助節(jié)能報告，有效輔助現場優(yōu)化調整冷機、水泵、空調末端等設備的參數值。2021年上半年較2020年同比節(jié)能約16.25%，通過全面實施智能化節(jié)能措施，預計2021年可實現空調同比節(jié)能20%。

3 結 論

智能化巡檢維護，有效促進動環(huán)設備隱患排查處理，故障處理及時率提升至99.9%，避免網絡重大故障發(fā)生；智能化電池管理，有利于電池隱患的提前預警，準確把控放電容量，支撐應急保障和指揮調度；智能化節(jié)能管理，有效實現AI與大數據智慧節(jié)能，節(jié)能降耗得到切實落實，運維成本得到有效下降，為數據中心空調節(jié)能開展有益探索，為大園區(qū)數據中心運維積累經驗，是降本增效的重要舉措。動環(huán)數據資源的利用能力得到提升，群管群控、大數據挖掘、數據分析得到實踐驗證，為數智化轉型提供有效支撐。

以一個中等數據中心一年的維護巡檢為例，通過智能化巡檢、自動化管控等手段，可有效降低維護巡檢、日常抄表、隱患排查的人員數量，據保守統(tǒng)計，每棟樓可減少6人（高低壓2人、電力電池2人、空調2人），4棟樓可節(jié)省人力費用達192萬元；通過智能管控空調末端與水冷機組，初步預測空調節(jié)能費用達300萬元；且促進了安全隱患及時發(fā)現處理，提升動環(huán)供電安全能力，保障網絡安全，其效益巨大，無法具體估算。經后續(xù)不斷迭代優(yōu)化，將能形成強大的維護管理能力，發(fā)揮更大的經濟效益和社會效益。