基于数据中心空调系统AI控制的实现方法.pdf

基于数据中心空调系统AI控制的实现方

法

摘要：机房空调AI控制是基于人工智能、物联网、云计算、边缘计算、物

模化等技术特点开发的，智能化程度高、提高了能源使用效率，降低了能耗，延

长了设备使用寿命，减少了故障发生，同时降低了运维成本，实现机房设备运行

更加安全、可靠、高效、节能。

关键词：AI、物联网、能耗、智能模糊、能效分析

1.引言

“城市大脑”已经作为数据中心（超算中心）的代名词，秉承“数字城市之

眼、智能城市之脑、生态城市之芯”三大设计理念，打造“边缘计算、云计算、

超算”三位一体相融合的城市计算体系，空调系统作为整个数字孪生城市的大数

据、区块链、物联网、AI、VR/AR提供网络、计算、存储服务的正常运行不可缺

少的部分。通过搭建统一的云资源管理平台，实现整体资源的按需分配、弹性服

务和统一管理，满足新区政府单位、企业、个人对计算、存储、网络等资源的业

务需求，支撑智慧城市、智慧交通、智慧医疗、精准扶贫、人口信息库、企业信

息库、地理信息库、经济数据库、物联网等应用，推动政府及企业的信息化进程，

AI成为了这个领域的重要组成部分，随着数据中心的规模和复杂性不断增加，对

这些设施进行高效和有效管理的需求变得至关重要。人工智能越来越多地用于数

据中心运营，不仅可以简化流程，还可以提高整体效率和性能。

2.系统介绍

2.1可靠性高

采用模组化的无中心结构，每个制冷单元均是自己独有的控制器、执行器以

及传感器，单个制冷单元失效或者故障不会影响系统的持续供冷；制冷单元之间

的通讯采用环网结构，每两个模组之间的通讯均有两个回路可以通讯，确保制冷

单元之间协同运行；各制冷单元之间设置代偿机制，当AI单元检测到系统中其

他AI单元失效，立即启动代偿机制，最短时间内启动备用制冷单元，确保系统

足够冷量。

2.1.1系统可靠及安全性保障措施

（1）仿真验证

每套制冷单元的控制器算法都在出厂前完成逻辑和算法的植入，并在厂内完

成逻辑验证、功能验证、可靠性验证。

（2）自动保护机制

主机冷冻水低温保护：触发保护，冷冻一次泵流量加大，并发出声光报警，

温度达到退出保护值，自动恢复自动调节；

主机冷却水高温保护：触发保护，冷却水泵与冷却塔高频运行，并发出声光

报警，温度达到退出保护纸，自动恢复自动调节。

（3）控制阈清晰

智能化控制权限全部分布到制冷单元控制器，上层管理平台仅实现一键供冷

群启动、停止，不做单设备启动、停止命令，减少人为误操作造成的逻辑混乱。

若需要进行单设备启动、停止，需要到制冷机房打开调试模式进行操作。

2.2全面的能效分析

①系统采集了冷源站内全面的数据，包括单台设备的耗电量、输出冷量、各

类温度等，全面的对单台设备性能进行分析，比如单台主机在不同运行工况下的

COP，冷却塔在不同散热量、不同湿球温度下的逼近度；

②空调系统运行数据存储到云平台，保存数据量更大、时间更长、数据更全，

而且，通过云平台形式，可以使用手机APP实时对项目进行访问，随时随地了解

项目运行状态、历史运行效率等。

2.3易于操作的人机界面

针对一台主机、一台板换、两台水泵、三台塔风机等设备组成的一个制冷单

元，提供一套完整且独立的AI智能控制单元，并充分考虑系统的可扩展性，可

以根据不同的控制及管理需求进行灵活的组态编程应用，可以实现本工程大楼整

体所涉及的各子系统的信息共享，确保系统总体结构的先进性、合理性、兼容性

和可扩展性，可以集成不同类型的先进产品，使整个系统可以随着技术的发展和

进步不断充实和提高。

系统还具有极高的安全性、可靠性和容错性，系统配置充分考虑了系统安全、

人身安全以及信息传递的安全。

3.系统实现方法

系统包括两个层级：管理层及控制层。管理层包括云平台、管理服务器、现

场集控平台、监视客户端。控制层包括AI单元、环控箱、设备智能接口箱、阀

控箱、功率单元、气象站等设备。其中，AI单元知识库信息包含了暖通、无中心

技术和空调控制与优化技术，可以确保数据中心冷冻机房设备安全、可靠、高效

运行，机房专用空调设备的远程智能控制和监视，以暖通工艺为基础进行控制和

调节，AI单元与AI单元之间可以通过以太网自动组网，并结合云与大数据技术，

实现信息实时交互、知经验学习与分享。

（1）系