数据中心配电预警分析系统及方法与流程

本发明涉及数据中心，具体地说是数据中心配电预警分析系统及方法。

背景技术：

1、数据中心在信息化时代规模不断扩大，服务器的数量和性能不断提升，而这些设备必须保证稳定运行。这些设备的高密度、复杂性和功耗需要大量的能源供应，给能源的管理带来了很大的挑战。

2、目前，许多数据中心通过基础设施管理(dcim)软件解决数据不准确、效率低下和对问题的识别滞后等问题，提高数据中心的能源利用效率、降低运营成本和环境污染，而在这种软件中配电图形化预警分析系统能够自动采集、实时监控、分析和优化数据中心的用电状况及预警等功能，辅助企业管理人员快速发现能源浪费区域，有效减少用电的浪费和相关的费用支出，提高设备运行效率、减少能源消耗并检测设备故障，从而实现数据中心能源的可持续管理。因此，数据中心配电预警分析软件随之产生，能够通过算法的应用，分析数据中心设备的用电量、平均负载和其他指标，快速识别不合理的能源消耗，提供切实可用的解决方案，并最终实现数据中心能源消耗的智能化和优化。

3、如何实现数据中心能耗的智能化和优化，是需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的技术任务是针对以上不足，提供数据中心配电预警分析系统及方法，来解决如何实现数据中心能耗的智能化和优化的问题。

2、第一方面，本发明一种数据中心配电预警分析系统，应用于数据中心，数据中心配置有多个采集点，每个采集点配置有多个采集设备用于对采集点进行数据采集，所述系统包括资产管理模块、用电管理模块、数据处理模块以及分析预警模块；

3、所述资产管理模块通过资产管理界面对外交互，用于基于cmdb模型进行资产管理并构建资产之间的拓扑关系，资产为各采集点的采集设备；

4、所述用电管理模块通过用电管理界面对外交互，用于基于流程引擎对各个采集点的用电额度以及上下电进行审批管理；

5、所述数据处理模块通过数据处理界面对外交互，用于接收各采集设备上传的数据，并对数据进行预处理，得到预处后数据，所述数据包括能耗数据和设备性能数据；

6、所述分析预警模块通过分析预警界面对外交互，用于基于预处理后数据对各采集点进行用电能耗分析，并基于预定义的电力容量阈值进行能耗预警。

7、作为优选，所述用电管理模块用于执行如下：

8、基于采集点用户提交的电力容量申请，对用电力容量申请中指定的用电总容量进行审批，并返回审批结果；

9、对于采集点用户提交的上电申请，基于用户当前的电力容量、对上电申请中指定的上电量进行审批，判断上电操作后用户当前电力容量是否大于其电力总容量的最高额度，如果是，审批通过、并指定加电操作，否则，审批通过不通过；

10、对于采集点用户提交的下电申请，基于用户当前的电力容量量、对下电申请中指定的下电量进行审批，判断下电操作后用户当前的电力容量是否满足其电力总容量的最小额度，如果满足，则审批通过、并指定加电操作，否则，审批通过不通过。

11、作为优选，所述数据处理模块用于执行如下：对于每个采集点，按照预定的格式对采集的数据进行数据清洗，筛选出用符合要求的数据，并存储于本地。

12、对于每个采集点，基于采集点绑定的数据模型、对筛选出的数据进行计算，得到计算结果；

13、对于每个采集点，通过数据处理界面对筛选出的数据以及计算结果进行展示。

14、作为优选，所述分析预警模块用于执行如下：

15、对于每个采集点，基于预处后的数据、通过与采集点绑定的数据模型进行计算，得到计算结果，计算结果包括用电能耗；

16、对于每个采集点，基于对应的电力容量、容量阈值以及用电能耗进行能耗分析，得到能耗分析结果并对能耗分析结果进行展示；

17、对于每个采集点，基于能耗分析结果进行能效分析以及优化建议，形成优化建议报告；

18、并基于预定义的指标体系以及指标预警规则进行预警分析，并对能耗分析结果以及预警分析结果进行展示，并执行预警通知。

19、作为优选，所述能耗分析包括的当前能耗统计、能耗分类统计以及能耗变化趋势统计；

20、能耗统计对应的能耗统计信息包括数据中心本年平均pue、本月pue、本年耗电量、本年电费合计；

21、所述能耗统计分类包括数据中心能耗占比统计，对选定数据中心的各类设备的能耗以饼图形式展示，并按照不同的时间周期进行计算与展示，周期包括今年、本月、今日、自定义；

22、所述能耗趋势变化统计对应的能耗趋势变化结果以能耗趋势图和报表的形式展示，所述能耗趋势变化统计用于执行如下：显示选定数据中心能耗趋势图以及pue趋势，支持按照不同的时间周期进行计算与展示，周期包括今年、本月、今日、自定义；并支持按照不同数据中心进行能耗分析，按照不同设备资产状态进行能耗分析，以柱状图进行展示；并支持按照不同数据中心、不同数据聚合周期进行能耗数据聚合分析，其中，周期包括不聚合、一小时数据聚合、日度聚合以及月度聚合，趋势分析内容包括用电峰值、峰值发生时间、用电谷值以及谷值发生时间；

23、所述能效分析和建议优化包括对电源使用效率以及冷却效率进行分析和优化建议。

24、第二方面，本发明一种数据中心配电预警分析方法，用于通过如第一方面任一项所述的一种数据中心配电预警分析系统对数据中心进行配电预警分析，所述方法包括如下步骤：

25、资产管理：基于cmdb模型进行资产管理并构建资产之间的拓扑关系，资产为各采集点的采集设备；

26、用电管理：基于流程引擎对各个采集点的用电额度以及上下电进行审批管理；

27、数据处理：接收各采集设备上传的数据，并对数据进行预处理，得到预处后数据，所述数据包括能耗数据和设备性能数据；

28、分析预警：基于预处理后数据对各采集点进行用电能耗分析，并基于预定义的电力容量阈值进行能耗预警。

29、7、根据权利要求6所述的数据中心配电预警分析方法，其特征在于，用电管理包括如下步骤：

30、基于采集点用户提交的电力容量申请，对用电力容量申请中指定的用电总容量进行审批，并返回审批结果；

31、对于采集点用户提交的上电申请，基于用户当前的电力容量、对上电申请中指定的上电量进行审批，判断上电操作后用户当前电力容量是否大于其电力总容量的最高额度，如果是，审批通过、并指定加电操作，否则，审批通过不通过；

32、对于采集点用户提交的下电申请，基于用户当前的电力容量量、对下电申请中指定的下电量进行审批，判断下电操作后用户当前的电力容量是否满足其电力总容量的最小额度，如果满足，则审批通过、并指定加电操作，否则，审批通过不通过。

33、作为优选，数据处理包括步骤：对于每个采集点，按照预定的格式对采集的数据进行数据清洗，筛选出用符合要求的数据，并存储于本地。

34、作为优选，分析预警包括如下步骤：

35、对于每个采集点，基于预处后的数据、通过与采集点绑定的数据模型进行计算，得到计算结果，计算结果包括用电能耗；

36、对于每个采集点，基于对应的电力容量、容量阈值以及用电能耗进行能耗分析，得到能耗分析结果并对能耗分析结果进行展示；

37、对于每个采集点，基于能耗分析结果进行能效分析以及优化建议，形成优化建议报告；

38、并基于预定义的指标体系以及指标预警规则进行预警分析，并对能耗分析结果以及预警分析结果进行展示，并执行预警通知。

39、作为优选，所述能耗分析包括的当前能耗统计、能耗分类统计以及能耗变化趋势统计；

40、能耗统计对应的能耗统计信息包括数据中心本年平均pue、本月pue、本年耗电量、本年电费合计；

41、所述能耗统计分类包括数据中心能耗占比统计，对选定数据中心的各类设备的能耗以饼图形式展示，并按照不同的时间周期进行计算与展示，周期包括今年、本月、今日、自定义；

42、所述能耗趋势变化统计对应的能耗趋势变化结果以能耗趋势图和报表的形式展示，所述能耗趋势变化统计用于执行如下：显示选定数据中心能耗趋势图以及pue趋势，支持按照不同的时间周期进行计算与展示，周期包括今年、本月、今日、自定义；并支持按照不同数据中心进行能耗分析，按照不同设备资产状态进行能耗分析，以柱状图进行展示；并支持按照不同数据中心、不同数据聚合周期进行能耗数据聚合分析，其中，周期包括不聚合、一小时数据聚合、日度聚合以及月度聚合，趋势分析内容包括用电峰值、峰值发生时间、用电谷值以及谷值发生时间；

43、所述能效分析和建议优化包括对电源使用效率以及冷却效率进行分析和优化建议。

44、本发明的数据中心配电预警分析系统及方法具有以下优点：

45、(1)通过用电管理实现了上下电流程管理，有效解决用户在请求上下电时的容量不清晰问题，科学有效的根据用电容量进行分析匹配用电量是否满足，使得流程审批简便快捷，上下电使用运行清晰，减少用户的繁琐工作流程；

46、(2)对各采集点采集的数据进行清洗以及分析处理，大大减轻了在复杂场景下数据底数不清和数据模糊的问题；

47、(3)基于指标体系以及指标预警规则，通过数据采集、分析和优化，能够有效降低数据中心的能耗，提高能源利用效率，减少成本，并实现实时监控和告警功能。