数据中心热管理与能效的优化理论研究

As information technology develops rapidly nowadays, internet data centers are playing very important roles in many fields. At present, air conditioning devices in data centers cost much energy, great potential exists in improving the plan of thermal management. The key problems are: (1) Evaluation system is not appropriate. Main factors that affect the performance of cooling and energy saving are not clearly reflected; (2) Lack of effective methods for optimization and controlling. Traditional experiential methods have poor performance in large data centers. The present project will start from the properties of air conditioning devices and servers. By establishing mathematical models based on the mechanisms of fluid and heat transfer, key factors that affect the performance of cooling and energy saving are analyzed. This project will develop a comprehensive evaluation system for data center, which can reflect both the overall performance and the local performance. By integrating multiple automatic controlling techniques and optimization algorithms, theoretical studies will be conducted on the optimization problems of devices, layout and automatic controlling for construction stage and operation stage of data centers. More comprehensive thermal management plan will be developed, with the target of saving energy.

在信息技术飞速发展的今天，互联网数据中心在各行各业发挥着举足轻重的作用。目前数据中心内空调设备耗费的能源较大，热管理方案仍有很大改进余地。其中存在的主要问题有：（1）评价体系不合理，不能充分反映影响散热和节能性能的主要因素；（2）缺乏有效的优化和控制方法，传统基于经验的方法在大规模机房中表现不佳。针对这些问题，本项目从机房内空调和服务器等设备的特性出发，建立基于流动和传热机制的数学模型，对影响散热和节能性能的主要因素进行深入分析，建立全面的、能够反映机房整体和局部热环境特性及能效的评价体系。结合多种自动控制技术和优化算法，分别针对数据中心的建设期和运营期两个阶段，对设备选用、空间布局、自动调控等各个方面的优化问题开展理论研究，开发更全面的数据中心热管理方案，达到节约能源的目的。

本项目通过结合传热传质学科的基础理论与优化控制学科的先进方法，针对数据中心机房能源利用效率低的问题开展了研究。在建模方面：基于计算流体力学数值模拟结果，建立了传递函数矩阵形式的数据中心动态温度估计模型，能够在服务器发热功率变化时快速而准确地计算其他位置的温度变化；结合原有的温升矩阵模型，建立了基于人工神经网络的数据中心温度估计模型，能够快速估算机房内流场变化时各机柜的温度。利用上述模型，在优化设计方面：提出了机柜冷却风量优化方法，该方法以降低制冷系统能耗为目标，采用粒子群算法求解各机柜的最优风量设定。在优化控制方面：针对互联网数据中心、小型任务高性能计算数据中心和大型任务高性能计算数据中心，在充分考虑它们的任务特点和需求的情况下，分别开发了基于模型预测控制的节能管理方法、切换模型预测控制方法和双时间尺度控制方法，通过任务调度与制冷调节的协同实时优化控制，实现提高能源利用效率、降低系统能耗。本项目通过3年的研究，得到了丰富的理论成果，积累了重要的实验数据。项目执行过程中，项目组多名成员完成了长期出国学习或国际国内会议交流，多名博士和硕士研究生毕业并获得学位。基于项目科研成果，项目组共发表SCI论文7篇、EI论文1篇和国际会议论文3篇。