冷却系统能耗预测及节能控制策略研究方法

摘要

本发明公开了制冷领域内的冷却系统能耗预测及节能控制策略研究方法，包括以下内容，步骤1，研究不同气候区域、不同应用场景数据中心高效冷却系统；步骤2，研究典型数据中心冷却系统的能耗；步骤3，基于模型的智能控制策略研究；步骤4，构建并优化高效冷却系统；步骤5，分析数据中心负荷特征，建立冷却系统性能及能耗预测模型；步骤6，形成基于模型的智能控制策略。针对数据中心与通信基站冷却系统能耗过高问题，为充分利用自然冷源以进行节能降耗，拟研究不同气候区域数据中心与通信基站的冷却系统的节能方法及解决方案，构建新型高效的冷却系统，建立能耗预测模型及智能控制策略。

说明书

技术领域

本发明涉及制冷领域内的冷却系统能耗预测及节能控制策略研究方法。

背景技术

5G通信和数据中心是数字经济发展的重要载体，冷却系统是保证其安全可靠运行的关键。在不同的地区有不同的室外环境，自然冷源的形式及利用方式有很大不同；同时，不同规模的大型数据中心与小型数据中心及通信基站，其冷却系统构成也有所不同。数据中心和5G基站用冷却设备涵盖机房空调、冷水机组、蒸发冷却机组等多种设备，在不同地域都需要保证全年连续运行，工作条件苛刻且变化范围大、安全等级要求极高，与常规家用或商用制冷设备存在显著差异因此。而现有技术中，数据中心和5G基站的冷却系统能耗大，为商业建筑的9~10倍，因此需要对其进行优化设计，构建新型高效冷却系统，建立其能耗预测模型及节能控制策略，为数据中心和通信基站的节能设计与高效运行提供理论指导。

发明内容

本发明的目的是提供数据中心及基站冷却系统能耗预测及节能控制策略研究方法，能够建立其能耗预测模型及节能控制策略，为数据中心和通信基站的节能设计与高效运行提供理论指导。

为实现上述目的，本发明提供了冷却系统能耗预测及节能控制策略研究方法，包括以下内容，

步骤1，研究不同气候区域、不同应用场景数据中心高效冷却系统；

步骤2，研究典型数据中心冷却系统的能耗；

步骤3，建立基于模型的智能控制策略；

步骤4，构建并优化高效冷却系统；

步骤5，分析数据中心负荷特征，建立冷却系统性能及能耗预测模型；

步骤6，形成基于模型的智能控制策略。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于，针对数据中心与通信基站冷却系统能耗过高问题，为充分利用自然冷源以进行节能降耗，拟研究不同气候区域数据中心与通信基站的冷却系统的节能方法及解决方案，构建新型高效的冷却系统，建立能耗预测模型及智能控制策略。

作为本发明的进一步改进，步骤1 的具体内容如下，

通信基站负荷一般较小，当室外温度低于室内温度时，可以根据气候区特点，采用空气强制对流、回路重力型热管、露点蒸发冷却器，充分利用自然冷源，降低冷却系统的能耗，仅在室外温度较高时采用空调系统制冷；

数据中心可以采用冷却塔、蒸发式冷凝器、回路热管/蒸汽压缩一体式机房空调系统，充分利用自然冷源，并可以在末端采用冷冻水风冷、液冷、动力热管背板、冷热通道技术，优化冷量供给以充分冷却IT设备；同时，数据中心结构复杂，传热过程较多，为减少传热过程的不可逆损失，为构建高效节能的冷却系统，需要使用火积分析方法优化冷却系统的多级传热过程。

作为本发明的进一步改进，步骤2 的具体内容如下，

在不同的应用场景中，数据中心的负荷分布有所不同，通信基站的壁面温度与环境温差较大，热量耗散占比较大，在计算时需要采用基于建筑模拟的负荷计算方法，计算冷却系统实际冷负荷；在数据中心中，IT设备负载转换的热量占冷负荷需求的绝大部分，因此即可以采用基于建筑模拟的负荷计算方法，也可直接检测IT设备耗电量，采用基于IT设备的负荷预测方法；

当室外温度及室内负荷发生变化时，冷却系统的负荷，即实际制冷量与输入功率也会随之改变，故需要根据相应数据对制冷量与输入功率进行拟合分析，建立冷却系统性能模型、能耗预测模型；此外，为计算高效冷却系统的节能效果，还需要建立传统空调系统模型，计算其能耗并进行对比研究。

作为本发明的进一步改进，步骤3的具体内容如下，

为保证电子器件在安全可靠的热湿环境中工作，需要结合数据中心的分级，研究制定制冷系统的节能控制策略，将室内空气的温、湿度维持在一定范围中，并使冷却系统在提供充足冷量的同时尽可能的减少能源消耗；通信基站系统构成简单，其控制只需要考虑风机耗功与外界空气温度，当外界温度逐渐升高，冷却能力下降，在风机耗功过大且逐渐不能满足冷却需求时，切换为空调模式；

对于数据机房，其系统构成复杂，需要对系统的多个环节进行控制；在冷却塔制冷机组系统中，需要考虑冷却塔进水、供水温度、流量的控制；在多个冷却塔场景，还需考虑冷却塔的串、并联及流量分配；板式经济器需要考虑控制切换温度及制冷机组的开启温度；对末端的冷冻水流量及进出水温度需加以控制；在末端精密空调侧，需要调节室内风机的转速使室内温度恒定；基于模型的智能控制策略即综合考虑上述因素，通过模型模拟，采用补偿温差方法，调节各变量以达到冷却系统耗能最低的节能控制目的。

作为本发明的进一步改进，步骤4的具体内容如下，

新型冷却系统核心为：减小换热温差、高效利用自然冷源以及降低制冷系统能耗；基于补偿温差换热原理以及最小能耗思路，运用新型冷却技术，可以构建出回路热管及蒸气压缩制冷技术于一体的大型数据中心用冷却系统，系统具备模块化、快速建设、快速运维特点，其中末端可根据用户需求不同选择冷冻水末端以及制冷剂末端，包括房间模块化末端、列间、风墙、背板等多种形式。在室外冷凝侧方面，可以根据中国地域区别以及用户需求不同，采用传统风冷冷凝器、水冷冷凝器或者（露点）间接蒸发冷却器。

作为本发明的进一步改进，步骤4还包括如下内容，

对于所处气候区自然冷源丰富的小型数据中心及通信基站，可以采用叠加式重力回路热管/蒸气压缩一体式机房空调系统，或者直接采用室外空气强制对流冷却基站内空气；

数据中心及通信基站冷却系统构成复杂，传热及耗功环节较多，为减少因温差传热引起的不可逆损失，提高冷却系统效率，需要采用火积分析方法优化冷却系统的多级传热过程，构建高效节能的冷却系统。

作为本发明的进一步改进，步骤5内容如下，

蒸气压缩/回路热管一体式机房空调系统能够同时利用自然冷源和主动冷源，为了更好地认识这一系统的节能潜力，需要对系统在不同时间和空间的能耗特性进行深入研究，以实验数据及数据中心运行数据为基础，建立蒸气压缩/回路热管一体式机房空调系统性能模型及与传统机房空调性能模型。同时，对数据中心的冷负荷来源加以分析；

对于数据中心，其冷负荷主要包括IT设备的产热、围护结构传热、维护人员携带负荷、灯光和渗透热；数据中心区别于其他建筑，IT设备的冷负荷占据数据中心总冷负荷的绝大部分；围护结构的传热主要由围护结构的位置和构造决定，因此，可以采用基于建筑模拟的数据中心负荷计算方法，通过计算围护结构的冷负荷，来得到实际冷却系统的冷负荷；也可以在IT设备的冷负荷占比较大的大型数据机房中，采用基于IT设备负载的负荷预测方法，即监测IT设备耗电量，来计算负荷

作为本发明的进一步改进，步骤5还包括如下内容，

对于通信基站，其通过壁面散失的热量极小，需要根据传热学原理，分别计算各壁面与室外空气的自然对流换热损失，即采用基于建筑模拟的基站负荷预测方法，计算基站冷负荷；

当室外温度及室内负荷发生变化时，冷却系统的负荷，即实际制冷量与输入功率也会随之改变，故需要根据相应数据对制冷量与输入功率进行拟合分析，建立冷却系统性能模型、能耗预测模型，为智能控制策略提供分析基础。

作为本发明的进一步改进，步骤6内容如下，

可将数据中心冷却过程理解为在一定温差驱动下，将热量从室内搬出室外的过程；现有数据中心制冷系统，根据温差换热特性以及换热器能力可分为三类：完全自然冷却系统、部分自然冷却系统、完全主动制冷系统；在回路热管/蒸汽压缩一体式冷却系统中，从热力学角度来看，当室外温度降低时，压缩机压缩比应当随之降低，制冷循环逐渐趋向热管循环，当室外环境条件不足，必须采用先增压再降压的方式，偏离其热管循环趋向蒸汽压缩循环；

利用该原理就可构建出最小能耗的数据中心空调系统，通过温差角度来看，热管是通过室内、外温差，即自然温差（T

作为本发明的进一步改进，步骤6还包括如下内容，

还需要考虑冷却系统各部件的能耗及数据中心冷负荷，基站在制定智能控制策略时，需要综合考虑风机、水泵、压缩机、室内风机的功率；数据中心在制定智能控制策略时，需要综合考虑风机、冷却水泵、压缩机、冷冻水泵或氟泵、室内风机的功率；基于模型的智能控制策略即综合考虑上述因素，通过模型模拟智能寻优及极限能效方案匹配，调节系统各变量以达到冷却系统耗能最低的节能控制目的。

附图说明

图1为本发明总体研究思路流程图。

图2为本发明通讯基站冷却系统耗能环节示意图。

图3为本发明不同末端的数据中心冷却系统耗能环节示意图。

图4为本发明数据中心配电与冷负荷来源流程图。

实施方式

下面结合附图对本发明进一步说明：

如图1-4所示的冷却系统能耗预测及节能控制策略研究方法，其特征在于：包括以下内容，

步骤1，研究不同气候区域、不同应用场景数据中心高效冷却系统；

通信基站负荷一般较小，当室外温度低于室内温度时，可以根据气候区特点，采用空气强制对流、回路重力型热管、露点蒸发冷却器，充分利用自然冷源，降低冷却系统的能耗，仅在室外温度较高时采用空调系统制冷；

数据中心可以采用冷却塔、蒸发式冷凝器、回路热管/蒸汽压缩一体式机房空调系统，充分利用自然冷源，并可以在末端采用冷冻水风冷、液冷、动力热管背板、冷热通道技术，优化冷量供给以充分冷却IT设备；同时，数据中心结构复杂，传热过程较多，为减少传热过程的不可逆损失，为构建高效节能的冷却系统，需要使用火积分析方法优化冷却系统的多级传热过程。

步骤2，研究典型数据中心冷却系统的能耗；

在不同的应用场景中，数据中心的负荷分布有所不同，通信基站的壁面温度与环境温差较大，热量耗散占比较大，在计算时需要采用基于建筑模拟的负荷计算方法，计算冷却系统实际冷负荷；在数据中心中，IT设备负载转换的热量占冷负荷需求的绝大部分，因此即可以采用基于建筑模拟的负荷计算方法，也可直接检测IT设备耗电量，采用基于IT设备的负荷预测方法；

当室外温度及室内负荷发生变化时，冷却系统的负荷，即实际制冷量与输入功率也会随之改变，故需要根据相应数据对制冷量与输入功率进行拟合分析，建立冷却系统性能模型、能耗预测模型；此外，为计算高效冷却系统的节能效果，还需要建立传统空调系统模型，计算其能耗并进行对比研究。

步骤3，基于模型的智能控制策略研究；

为保证电子器件在安全可靠的热湿环境中工作，需要结合数据中心的分级，研究制定制冷系统的节能控制策略，将室内空气的温、湿度维持在一定范围中，并使冷却系统在提供充足冷量的同时尽可能的减少能源消耗；通信基站系统构成简单，其控制只需要考虑风机耗功与外界空气温度，当外界温度逐渐升高，冷却能力下降，在风机耗功过大且逐渐不能满足冷却需求时，切换为空调模式；

对于数据机房，其系统构成复杂，需要对系统的多个环节进行控制；在冷却塔制冷机组系统中，需要考虑冷却塔进水、供水温度、流量的控制；在多个冷却塔场景，还需考虑冷却塔的串、并联及流量分配；板式经济器需要考虑控制切换温度及制冷机组的开启温度；对末端的冷冻水流量及进出水温度需加以控制；在末端精密空调侧，需要调节室内风机的转速使室内温度恒定；基于模型的智能控制策略即综合考虑上述因素，通过模型模拟，采用补偿温差方法，调节各变量以达到冷却系统耗能最低的节能控制目的。

步骤4，构建并优化高效冷却系统；

新型冷却系统核心为：减小换热温差、高效利用自然冷源以及降低制冷系统能耗；基于补偿温差换热原理以及最小能耗思路，运用新型冷却技术，可以构建出回路热管及蒸气压缩制冷技术于一体的大型数据中心用冷却系统，系统具备模块化、快速建设、快速运维特点，其中末端可根据用户需求不同选择冷冻水末端以及制冷剂末端，包括房间模块化末端、列间、风墙、背板等多种形式。在室外冷凝侧方面，可以根据中国地域区别以及用户需求不同，采用传统风冷冷凝器、水冷冷凝器或者（露点）间接蒸发冷却器。

对于所处气候区自然冷源丰富的小型数据中心及通信基站，可以采用叠加式重力回路热管/蒸气压缩一体式机房空调系统，或者直接采用室外空气强制对流冷却基站内空气；

数据中心及通信基站冷却系统构成复杂，传热及耗功环节较多，为减少因温差传热引起的不可逆损失，提高冷却系统效率，需要采用火积分析方法优化冷却系统的多级传热过程，构建高效节能的冷却系统。

步骤5，分析数据中心负荷特征，建立冷却系统性能及能耗预测模型；

蒸气压缩/回路热管一体式机房空调系统能够同时利用自然冷源和主动冷源，为了更好地认识这一系统的节能潜力，需要对系统在不同时间和空间的能耗特性进行深入研究，以实验数据及数据中心运行数据为基础，建立蒸气压缩/回路热管一体式机房空调系统性能模型及与传统机房空调性能模型。同时，对数据中心的冷负荷来源加以分析；

对于数据中心，其冷负荷主要包括IT设备的产热、围护结构传热、维护人员携带负荷、灯光和渗透；数据中心区别于其他建筑，IT设备的冷负荷占据数据中心总冷负荷的绝大部分；围护结构的传热主要由围护结构的位置和构造决定，因此，可以采用基于建筑模拟的数据中心负荷计算方法，通过计算围护结构的冷负荷，来得到实际冷却系统的冷负荷；也可以在IT设备的冷负荷占比较大的大型数据机房中，采用基于IT设备负载的负荷预测方法，即监测IT设备耗电量，来计算负荷

对于通信基站，其通过壁面散失的热量极小，需要根据传热学原理，分别计算各壁面与室外空气的自然对流换热损失，即采用基于建筑模拟的基站负荷预测方法，计算基站冷负荷；

当室外温度及室内负荷发生变化时，冷却系统的负荷，即实际制冷量与输入功率也会随之改变，故需要根据相应数据对制冷量与输入功率进行拟合分析，建立冷却系统性能模型、能耗预测模型，为智能控制策略提供分析基础。

步骤6，形成基于模型的智能控制策略。

可将数据中心冷却过程理解为在一定温差驱动下，将热量从室内搬出室外的过程；现有数据中心制冷系统，根据温差换热特性以及换热器能力可分为三类：完全自然冷却系统、部分自然冷却系统、完全主动制冷系统；在回路热管/蒸汽压缩一体式冷却系统中，从热力学角度来看，当室外温度降低时，压缩机压缩比应当随之降低，制冷循环逐渐趋向热管循环，当室外环境条件不足，趋向蒸汽压缩循环；

利用该原理就可构建出最小能耗的数据中心空调系统，通过温差角度来看，热管是通过室内、外温差，即自然温差（T

另外还需要考虑冷却系统各部件的能耗及数据中心冷负荷，基站在制定智能控制策略时，需要综合考虑风机、水泵、压缩机、室内风机的功率；数据中心在制定智能控制策略时，需要综合考虑风机、冷却水泵、压缩机、冷冻水泵或氟泵、室内风机的功率；基于模型的智能控制策略即综合考虑上述因素，通过模型模拟智能寻优及极限能效方案匹配，调节系统各变量以达到冷却系统耗能最低的节能控制目的。

本发明在充分考虑不同气候区特点及数据中心冷却系统应用场景前提下，集成运用各类自然冷源利用技术、热管技术，构建并优化具备模块化、实用性强、灵活运维、灵活末端配置的高效数据中心冷却系统方案，可以很好地适用于我国乃至全球的数据中心冷却行业，为其节能减排提出新的思考和方向；将建筑模型与自然冷却系统集中建模，并从基于建筑模拟的数据中心/基站负荷计算方法、基于IT设备负载的负荷预测方法两个角度，处理不同应用场景的数据中心热负荷，建立不同负荷下的冷却系统性能及能耗预测模型；采用补偿温差原理，综合冷却系统各个耗能环节的影响，通过智能寻优及机组运行模拟分析，建立基于模型的智能控制策略，达到冷却系统能耗最低的节能运行目的。

本发明不局限于上述实施例，在本公开的技术方案的基础上，本领域的技术人员根据所公开的技术内容，不需要创造性的劳动就可以对其中的一些技术特征作出一些替换和变形，这些替换和变形均在本发明的保护范围内。