基于多源传感数据的智能综合管理方法与系统与流程

1.本发明涉及智能综合管理技术领域，具体涉及基于多源传感数据的智能综合管理方法与系统。


背景技术：

2.在下面的背景讨论中，参考了某些结构和/或方法。然而，下面的参考不应被解释为承认这些结构和/或方法构成了现有技术。申请人明确保留证明这种结构和/或方法不作为现有技术的权利。
3.随着信息化社会范围的逐步扩大，电子通信、云计算、5g、数字货币等技术的高速发展，数据中心日益成为社会重要基础设施之一，计算机行业的能源问题逐渐突显，根据工信部5月公布的《全国数据中心应用发展指引(2018)》数据显示，截至2017年底，我国在用数据中心的机架总规模为166万个，同比增长33.4％，其中大型、超大型数据中心的规模增速达到68％。
4.数据中心的耗电已经占全球电能消耗的1％，在中国占电能消耗的2.5％，被认为是第3类节能降耗行业。
5.与此同时，数据中心的散热能耗也不容忽视，数据中心的冷却系统耗电可占数据中心总能耗的00％，能高效地控制冷却系统有助于数据中心的能效，是本领域技术人员一直追求的目标。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于提出基于多源传感数据的智能综合管理方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
7.为实现上述技术目的，本发明技术方案如下：
8.基于多源传感数据的智能综合管理方法，所述方法包括以下步骤：
9.步骤1，初始化多源传感器网络；
10.步骤2，通过温度传感器获得各个子区域的温度数据；
11.步骤3，对温度数据进行处理获得冷却系统的运行状态；
12.步骤4，根据运行状态调节冷却系统和发出警报。
13.进一步地，步骤1中，初始化多源传感器网络的子步骤为：
14.服务器机房内需要监控的区域包括多个子区域，或者将服务器机房等面积的平均划分为8到20个子区域，每个子区域需要监控的点为每个机架的进风口，每个机架出风口，子区域内冷却系统的送风端和回风端，传感器网络获取的数据包括冷却系统送风端的温度，冷却系统回风端的温度，送风风速，机架进风口的温度，机架出风口的温度，子区域内还设置一个环境温度传感器，上述所有传感器与传感器网络连接，传感器网络利用multi
‑
hop lqi路由协议实现数据传输。
15.进一步地，所述连接可以是有线连接，还可以是无线传输，包括以下的一种或多种
技术：nb
‑
iot，lte
‑
m，weightless，halow，lora，sigfox，rpma，neul，ble。
16.优选地，传感器网络的构建还可以基于红外热成像技术，通过截取红外热成像里的监控点，获取需要监控的位置的温度，冷却系统可以为空调或者制冷机之类的制冷设备。
17.进一步地，步骤2中，通过温度传感器获得各个子区域的温度数据的子步骤为：
18.温度传感器获得各个子区域里各个子区域的监控点的温度，并发送到传感器网络。
19.进一步地，步骤3中，对温度数据进行处理获得冷却系统的运行状态的子步骤为：
20.步骤3.1，计算每个子区域的第二指数i1
d
和所述第一指数i1
u
：
21.i1
u
＝{1
‑
[σ(rin
‑
r
↑
)/((thrs
↑‑
r
↑
)
×
rn)]}
×
100％，
[0022]
式中，i1
u
为第一指数，rin为机架进风口的温度，r
↑
为机架进风温度第一参数，thrs
↑
为机架进风温度警戒值的上限，rn为机架的数量，(rin
‑
r
↑
)为子区域内机架进风口的温度与机架进风温度第一阈值的差值，σ(rin
‑
r
↑
)为对所有的差值(rin
‑
r
↑
)进行求和；
[0023]
i1
d
＝{1
‑
[σ(r
↓‑
rin)/((r
↓‑
thrs
↓
)
×
rn)]}
×
100％，
[0024]
式中，i1
d
为第二指数，rin为机架进风口的温度，r
↓
为机架进风温度第二参数，thrs
↓
为机架进风温度警戒值的下限，rn为机架的数量，(r
↓‑
rin)为机架进风温度第二参数与子区域内机架进风口的温度的差值，σ(r
↓‑
rin)为对所有的差值(r
↓‑
rin)进行求和；
[0025]
在一个实施例里，机架进风温度第一参数r
↑
的值为26℃，机架进风温度警戒值的上限thrs
↑
取值为35℃，机架进风温度第二参数r
↓
取值为20℃，机架进风温度警戒值的下限thrs
↓
取值为16℃，
[0026]
步骤3.2，计算冷却系统效率指数ace：
[0027]
ace＝[(ach
‑
acs)/(r'out
‑
r'in)]
‑
1，
[0028]
式中，ace为冷却系统效率指数，ach为冷却系统的回风温度，acs为冷却系统的送风温度，r'out为当前冷却系统管理区域内所有机架的排风温度的平均值，r'in为当前冷却系统管理区域内所有机架的进风温度的平均值；
[0029]
步骤3.3，判断冷却系统是否工作在理想状态。
[0030]
进一步地，步骤3.3中，判断冷却系统是否工作在理想状态的子步骤为：
[0031]
步骤3.3.1，判断冷却系统效率指数ace是否在理想范围，所述理想范围为[
‑
0.1，0.1]，如果冷却系统效率指数ace大于理想范围的上限，则判断：
[0032]
所有子区域里，统计第二指数i1d大于第一指数i1u且差值大于20％的子区域数量超过阈值δ，则标记冷却系统当前的通风能力不够；
[0033]
所有子区域里，统计第二指数i1d大于第一指数i1u且差值大于20％的子区域数量没有超过阈值δ，则标记冷却系统当前的冷却能力不够；
[0034]
如果冷却系统效率指数ace小于理想范围的下限，则判断：
[0035]
所有子区域里，统计第二指数i1d小于第一指数i1u且差值大于20％的子区域数量超过阈值δ，则标记冷却系统当前的通风能力盈余；
[0036]
所有子区域里，统计第二指数i1d小于第一指数i1u且差值大于20％的子区域数量没有超过阈值δ，则标记冷却系统当前的冷却能力盈余。
[0037]
在一个实施例里，阈值δ取值为3。
[0038]
进一步地，步骤4中，根据运行状态调节冷却系统和发出警报的子步骤为：
[0039]
步骤4.1，如果冷却系统的冷却系统效率指数ace的值没有在理想范围内，则根据步骤3.3.1的判断结果调整，如果冷却系统的通风能力不够，则增大冷却系统的风力(即提高冷却系统的风机转速10个百分点)；如果冷却系统的冷却能力不够，则增大冷却系统的制冷能力(即增大冷却系统的制冷量10个百分点)；如果冷却系统的通风能力盈余，则减少冷却系统的风力(降低冷却系统的风机转速10个百分点)；如果冷却系统的冷却能力盈余，则减少冷却系统的制冷能力(即减少冷却系统的制冷量10个百分点)；
[0040]
步骤4.2，按照设定的时间间隔执行步骤3.1到步骤3.3和步骤4.1，如果在重复执行设定的次数后，在风力或者制冷能力到达极限后如果冷却系统效率指数ace仍然没有达到理想范围则发出警报；
[0041]
在一个实施例里，冷却系统的冷却能力不足，在经过设定的次数8次，每次间隔30min，冷却系统效率指数ace为1.2，没有达到理想范围，发出冷却系统无法达到理想状态警报。
[0042]
基于多源传感数据的智能综合管理系统，所述系统包括：
[0043]
传感器网络：用于收集温度传感器数据，传输至数据处理模块，管理温度传感器；
[0044]
数据处理模块：用于处理传感器网络的数据，实时计算第二指数i1
d
和第一指数i1
u
和冷却系统效率指数，输出结果到冷却系统控制模块；
[0045]
冷却系统控制模块：用于接收数据处理模块的结果和控制冷却系统的风力和制冷能力。
[0046]
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
[0047]
通过引入多源传感器，在服务器机房内多个关键位置布置温度传感器，实现了服务器机房内机架的智能温控，在保证了服务器机架的散热情况下，最大化实现了冷却系统的高效率运作，节约了冷却系统的能耗。
附图说明
[0048]
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本发明的上述以及其他特征将更加明显，本发明附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：
[0049]
图1为本发明提供的基于多源传感数据的智能综合管理方法的流程图；
[0050]
图2为本发明一个实施例的基于多源传感数据的智能综合管理系统结构示意框图。
具体实施方式
[0051]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清晰，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详尽说明。此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0052]
同样应理解，以下实施例只用于对本发明进行进一步说明，不能理解为对本发明保护范围的限制，本领域的技术人员根据本发明上述内容做出的一些非本质的改进和调整
均属于本发明的保护范围。下述示例具体的工艺参数等也仅是合适范围内的一个示例，即本领域技术人员可以通过本文的说明做合适的范围内选择，而并非要限定于下文示例的具体数值。
[0053]
以下示例性地说明本发明提供的基于多源传感数据的智能综合管理方法。
[0054]
如图1所示为基于多源传感数据的智能综合管理方法的流程图，下面结合图1来阐述根据本发明的实施方式的基于多源传感数据的智能综合管理方法，所述方法包括以下步骤：
[0055]
步骤1，初始化多源传感器网络；
[0056]
步骤2，通过温度传感器获得各个子区域的温度数据；
[0057]
步骤3，对温度数据进行处理获得冷却系统的运行状态；
[0058]
步骤4，根据运行状态调节冷却系统和发出警报。
[0059]
进一步地，步骤1中，初始化多源传感器网络的子步骤为：
[0060]
服务器机房内需要监控的区域包括多个子区域，或者将服务器机房等面积的平均划分为8到20个子区域，每个子区域需要监控的点为每个机架的进风口，每个机架出风口，子区域内冷却系统的送风端和回风端，传感器网络获取的数据包括冷却系统送风端的温度，冷却系统回风端的温度，送风风速，机架进风口的温度，机架出风口的温度，子区域内还设置一个环境温度传感器，上述所有传感器与传感器网络连接，传感器网络利用multi
‑
hop lqi路由协议实现数据传输。
[0061]
优选地，传感器网络的构建还可以基于红外热成像技术，通过截取红外热成像里的监控点，获取需要监控的点的温度。
[0062]
进一步地，步骤2中，通过温度传感器获得各个子区域的温度数据的子步骤为：
[0063]
温度传感器获得各个子区域里各个子区域的监控点的温度，并发送到传感器网络。
[0064]
进一步地，步骤3中，对温度数据进行处理获得冷却系统的运行状态的子步骤为：
[0065]
步骤3.1，计算每个子区域的第二指数i1
d
和所述第一指数i1
u
：
[0066]
i1
u
＝{1
‑
[σ(rin
‑
r
↑
)/((thrs
↑‑
r
↑
)
×
rn)]}
×
100％，
[0067]
式中，i1
u
为第一指数，rin为机架进风口的温度，r
↑
为机架进风温度第一参数，thrs
↑
为机架进风温度警戒值的上限，rn为机架的数量，(rin
‑
r
↑
)为子区域内机架进风口的温度与机架进风温度第一阈值的差值，σ(rin
‑
r
↑
)为对所有的差值(rin
‑
r
↑
)进行求和；
[0068]
i1
d
＝{1
‑
[σ(r
↓‑
rin)/((r
↓‑
thrs
↓
)
×
rn)]}
×
100％，
[0069]
式中，i1
d
为第二指数，rin为机架进风口的温度，r
↓
为机架进风温度第二参数，thrs
↓
为机架进风温度警戒值的下限，rn为机架的数量，(r
↓‑
rin)为机架进风温度第二参数与子区域内机架进风口的温度的差值，σ(r
↓‑
rin)为对所有的差值(r
↓‑
rin)进行求和；
[0070]
在一个实施例里，机架进风温度第一参数r
↑
的值为26℃，机架进风温度警戒值的上限thrs
↑
取值为35℃，机架进风温度第二参数r
↓
取值为20℃，机架进风温度警戒值的下限thrs
↓
取值为16℃，
[0071]
步骤3.2，计算冷却系统效率指数ace：
[0072]
ace＝[(ach
‑
acs)/(r'out
‑
r'in)]
‑
1，
[0073]
式中，ace为冷却系统效率指数，ach为冷却系统的回风温度，acs为冷却系统的送
风温度，r'out为当前冷却系统管理区域内所有机架的排风温度的平均值，r'in为当前冷却系统管理区域内所有机架的进风温度的平均值；
[0074]
步骤3.3，判断冷却系统是否工作在理想状态。
[0075]
进一步地，步骤3.3中，判断冷却系统是否工作在理想状态的子步骤为：
[0076]
步骤3.3.1，判断冷却系统效率指数ace是否在理想范围，所述理想范围为[
‑
0.1，0.1]，如果冷却系统效率指数ace大于理想范围的上限，则判断：
[0077]
所有子区域里，统计第二指数i1d大于第一指数i1u且差值大于20％的子区域数量超过阈值δ，则标记冷却系统当前的通风能力不够；
[0078]
所有子区域里，统计第二指数i1d大于第一指数i1u且差值大于20％的子区域数量没有超过阈值δ，则标记冷却系统当前的冷却能力不够；
[0079]
如果冷却系统效率指数ace小于理想范围的下限，则判断：
[0080]
所有子区域里，统计第二指数i1d小于第一指数i1u且差值大于20％的子区域数量超过阈值δ，则标记冷却系统当前的通风能力盈余；
[0081]
所有子区域里，统计第二指数i1d小于第一指数i1u且差值大于20％的子区域数量没有超过阈值δ，则标记冷却系统当前的冷却能力盈余。
[0082]
在一个实施例里，阈值δ取值为3。
[0083]
进一步地，步骤4中，根据运行状态调节冷却系统和发出警报的子步骤为：
[0084]
步骤4.1，如果冷却系统的冷却系统效率指数ace的值没有在理想范围内，则根据步骤3.3.1的判断结果调整，如果冷却系统的通风能力不够，则增大冷却系统的风力(即提高冷却系统的风机转速10个百分点)；如果冷却系统的冷却能力不够，则增大冷却系统的制冷能力(即增大冷却系统的制冷量10个百分点)；如果冷却系统的通风能力盈余，则减少冷却系统的风力(降低冷却系统的风机转速10个百分点)；如果冷却系统的冷却能力盈余，则减少冷却系统的制冷能力(即减少冷却系统的制冷量10个百分点)；
[0085]
步骤4.2，按照设定的时间间隔执行步骤3.1到步骤3.3和步骤4.1，如果在重复执行设定的次数后，在风力或者制冷能力到达极限后如果冷却系统效率指数ace仍然没有达到理想范围则发出警报；
[0086]
在一个实施例里，冷却系统的冷却能力不足，在经过设定的次数8次，每次间隔30min，冷却系统效率指数ace为1.2，没有达到理想范围，发出冷却系统无法达到理想状态警报。
[0087]
基于多源传感数据的智能综合管理系统，所述系统包括：
[0088]
参阅图2，图2为本发明一个实施例的基于多源传感数据的智能综合管理系统结构示意框图；
[0089]
传感器网络：用于收集温度传感器数据，传输至数据处理模块，管理温度传感器；
[0090]
数据处理模块：用于处理传感器网络的数据，实时计算第二指数i1
d
和第一指数i1
u
和冷却系统效率指数，输出结果到冷却系统控制模块；
[0091]
冷却系统控制模块：用于接收数据处理模块的结果和控制冷却系统的风力和制冷能力。
[0092]
所述基于多源传感数据的智能综合管理系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备中。所述基于多源传感数据的智能综合管理系统，可运
行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是基于多源传感数据的智能综合管理系统的示例，并不构成对基于多源传感数据的智能综合管理系统的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述基于多源传感数据的智能综合管理系统还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0093]
所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field
‑
programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述基于多源传感数据的智能综合管理系统运行系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个基于多源传感数据的智能综合管理系统可运行系统的各个部分。
[0094]
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述基于多源传感数据的智能综合管理系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0095]
尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。
[0096]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0097]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨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，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。