绿色数据中心信息物理融合建模与智能运行优化控制方法研究

Data centers are the key infrastructure for information service. With the rapid growth of energy consumption and operating costs, the operational control of data centers for energy conservation attracts a lot of attention. At present, data centers often have situations, such as high energy consumption and low resource utilization, due to uncoordinated work of multiple subsystems. How to realize the overall optimal operational control of the data center while ensuring security, reliability, and stability is a new challenge. This project focuses on the operational optimization and feedback control of the green data center. From the perspective of the cyber-physical system, the integrated model of the information calculation process and the physical dynamic process is established; Considering the impact of varying load, cost and climate environment on system behavior, a multi-objective operational optimization method is proposed; Based on the real-time analysis of key performance indicators such as energy consumption, feedback controllers are developed to deal with the possible uncertainties during operation. This research will further promote the development of data-center energy conservation technologies and accelerating the construction of green data-center.

数据中心作为社会信息服务的关键基础设施，其能源消耗和运行成本持续快速增长，面向节能降耗的数据中心绿色运维管控是当前的迫切需求。目前数据中心常因多系统工作不协调，而存在能耗成本高、资源利用率低的情况。在保障安全、可靠、稳定的基础上，实现数据中心整体能效优化与控制是值得关注的新问题和新挑战。本项目以绿色数据中心整体运行优化与反馈控制为切入点，从信息物理融合的观点出发，建立数据中心信息计算过程和物理动态过程相统一的融合模型；综合考虑数据中心自身负载变化、运营成本和气候环境等因素对系统行为的影响，设计数据中心多目标运行优化决策方法；对运行过程中能源资源消耗等关键性能指标进行实时分析，探索数据中心闭环控制机制，针对不确定性的影响，设计可靠的反馈控制器。本项目的研究将进一步推动数据中心能效优化控制方法等相关领域的发展，为加速我国绿色数据中心建设打下基础。

数据中心作为社会信息服务的关键基础设施，其能源消耗和运行成本持续快速增长，目前数据中心常因多系统工作不协调，而存在能耗成 本高、资源利用率低的情况。在保障安全、可靠、稳定的基础上，面向节能降耗的数据中心绿色运维管控是当前的迫切需求。本项目以绿色数据中心整体运行优化与反馈控制为切入点，研究绿色数据中心智能运行优化控制问题。建立数据中心信息物理融合系统模型；设计综合多种内外部因素的运行优化决策方法；探索数据中心运行过程闭环控制机制，针对不确定性影响，设计可靠的反馈控制器。.1）针对模型建立需要获取大量相关的仿真与实验数据的问题。本项目提出了结合定点式与移动式的热环境检测与重建系统设计方法，开发了相关系统原型2套，并在小规模进行了热环境数据采集实验；针对实际实验工况不全，数据量不足的问题，通过计算流体动力学仿真实验获取了超过5万组的全工况仿真实验数据。.2）结合机理、数据、知识等方法，构建了数据中心信息物理融合系统模型。本项目提出了一种灰盒模型以简化复杂非线性数据中心机房热交换系统，既提升了模型计算效率又满足了模型精度要求及适应性，灰盒模型温度预测平均精度近99%，针对不同流场模式的模型计算处于毫秒级别。.3）本项目在合理设计数据中心综合能效优化问题目标方程、约束条件、决策变量的基础下，提出了基于启发式方法的优化与决策方法，可为数据中心动态运行提供参考运行轨迹，仿真实验结果表明可实现提升制冷能效超过30%。.4）针对运行过程模型不确定性及其它干扰的问题，本项目提出了一种事件触发的数据驱动子空间模型预测控制方法，其结合了运行过程了离散事件触发条件与数据驱动的预测模型构建方法，以实现动态运行过程的高效反馈调节，关键环境温度控制精度范围处于±1.5℃，事件触发律可减少87%的优化计算次数。.本项目的研究成果推动了数据中心能效优化控制方法相关领域的发展，为我国绿色数据中心建设提供了参考与借鉴。研究成果具有实际应用价值，具备潜在的社会经济效益。