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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明公开了一种低能耗数据中心冷却系统风量控制方法，采用GPR方法对数据中心冷却系统的气流关系控制进行建模，建立了冷却系统风量预测模型，充分考虑了下送风场景固定、气流模型受到的扰动较少等因素提高了模型的准确度，通过在数据中心冷却控制系统中引入多输入多输出MIMO系统的ESO实现了实时估计并补偿包括机架热风、设备自身风扇、照明设备发热、外界气温变化等多种扰动，优化了温度控制策略，从而提高了温度控制的准确性及空调系统的能效，节能效果不依赖于特定的硬件配置或应用场景，同时能够有效解决存在局部热点的数据中心场景，适用于普通数据中心与智算中心等场景。

主权项：1.一种低能耗数据中心冷却系统风量控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、将数据中心空调单元的送风量记为ACU送风量，将地板栅格的出风量记为栅格出风量，由ACU送风量和栅格出风量的历史数据形成样本数据集，ACU送风量为样本数据集的样本点x，栅格出风量为样本数据集的样本数据f；步骤2、基于高斯过程回归为每个机架建立冷却系统风量预测模型，采用冷却系统风量预测模型表示ACU送风量与地板栅格出风量之间的关系，以样本数据集的样本点x为输入、样本数据f为输出完成冷却系统风量预测模型的训练；步骤3、为每个机架建立需求风量观测器，将机架的参考温度与当前实际温度的温度误差作为当前误差，以当前误差与之前的积累误差的和更新积累误差，由当前误差与积累误差加权求和得到基础风量；采用扩张状态观测器根据当前实际温度和上一周期的状态观测值得到本周期状态观测值，并保存为历史状态观测值，由本周期状态观测值加权后得到抗扰风量；由抗扰风量与基础风量求和得到对应机架的需求风量；步骤4、根据冷却系统风量预测模型和需求风量观测器构建优化问题，如下式所示： 其中，为第p个风量对应的ACU单元的能耗，为第p个风量的最小值，为第p个风量的最大值，fttile为第t个机架的输入，为第t个机架的冷却系统风量预测模型，RAOt为第t个机架的需求风量观测器，ωt为参数，t∈{1,...,T}；求解优化问题调节确定需求风量观测器的参数；步骤5、实际使用中实时获取每个机架的当前实际温度输入到需求风量观测器，需求风量观测器根据当前实际温度得到机架的需求风量，将需求风量输入冷却系统风量预测模型求解得到空调控制风量，完成数据中心冷却系统的风量控制。

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