空調電力推定モデルを用いた空調効率異常検知手法について

摘要

近年のデータセンタの消費電力急増に伴い，その削減が大きな課題となっている．データセンタの総消費電力のうち空調電力は約3割を占め，その削減が求められている．空調効率はフロアの運用状況によっても変化するので，空調効率悪化を捉え，適切な運用に改善することで空調電力を低減させることが求められている．本稿では，空調電力を高精度に推定し，その推定値と計測値の誤差を見て空調効率の異常を検知する手法について提案する．空調電力の推定については，機械学習を用いてICT機器電力，フロアの面積，外気温度の3変数から空調電力の変化を高精度で推定できることを確認した．さらに，フロアの運用状況の差異などから生じる誤差をフロアごとに補正することでさらなる精度向上を達成した.また本手法により推定された空調電力を基準値として用いることで，空調効率の異常な変動を検知できる可能性をシミュレーションで確認した．