本申請涉及數(shù)據(jù)處理領域，具體而言，涉及一種機房溫度的模型預測控制方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、在現(xiàn)代信息技術高度發(fā)達的時代，機房作為各類計算機系統(tǒng)、服務器等集中存放的場所，其運行環(huán)境的溫度控制至關重要。傳統(tǒng)的機房溫度控制方法中，基于固定規(guī)則的控制較為常見。然而，機房的實際熱量產(chǎn)生情況受到多種因素的動態(tài)影響，包括設備的實時負載、機房內設備的增減、外部環(huán)境溫度的變化等。固定的規(guī)則無法適應這些動態(tài)變化，容易導致溫度控制不準確，要么造成能源浪費（過度制冷或加熱），要么無法滿足設備的散熱需求。

2、為了克服固定規(guī)則控制的不足，一些基于簡單模型的預測控制方法被提出。這些模型可能考慮部分影響機房溫度的因素，如設備功率與溫度的簡單線性關系，然后基于歷史數(shù)據(jù)進行一定程度的溫度預測，并據(jù)此調整溫控設備的參數(shù)。但是，這些簡單模型往往忽略了許多復雜的因素及其相互關系。而且，這些簡單模型在面對數(shù)據(jù)不完整的情況時，缺乏有效的應對機制，導致預測結果的準確性大打折扣。在構建機房溫度控制模型時，數(shù)據(jù)的完整性是一個關鍵問題。機房相關數(shù)據(jù)來源廣泛，包括各種機房設施參數(shù)、不同溫控設備的歷史控制數(shù)據(jù)以及控制操作的時序數(shù)據(jù)等。然而，在實際的數(shù)據(jù)采集過程中，由于設備故障、數(shù)據(jù)傳輸中斷、采集系統(tǒng)不完善等原因，經(jīng)常會出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失或不完整的情況。例如，部分溫控設備的歷史控制參數(shù)可能由于存儲設備損壞而丟失，或者在采集機房設施參數(shù)時某些參數(shù)（如特定區(qū)域的隔熱性能指標）由于測量困難而未被準確獲取。傳統(tǒng)的機房溫度控制模型在處理這些數(shù)據(jù)不完整的情況時，往往表現(xiàn)不佳，無法準確地分析和利用已有的數(shù)據(jù)進行溫度控制參數(shù)的預測，從而影響了機房溫度控制的效果。

3、綜上所述，隨著信息技術的不斷發(fā)展，機房的規(guī)模和復雜性不斷增加，對于機房溫度控制技術的要求也越來越高?，F(xiàn)有的機房溫度控制方法在應對復雜的機房環(huán)境、多種影響因素以及數(shù)據(jù)不完整性等方面存在諸多局限性。因此，迫切需要一種新的機房溫度控制技術，能夠充分考慮機房內各種因素之間的復雜關系，并且能夠對數(shù)據(jù)的空白狀態(tài)進行自適應識別，從而準確地預測溫度控制參數(shù)，提高機房溫度控制的準確性。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種機房溫度的模型預測控制方法及系統(tǒng)，本申請是這樣實現(xiàn)的：

2、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N機房溫度的模型預測控制方法，所述方法包括：獲取待控制機房的控制評估要素數(shù)據(jù)，所述控制評估要素數(shù)據(jù)包括待控制機房與多個參考指標分別對應的觀測結果，所述多個參考指標包括多個機房設施參數(shù)、多個溫度歷史控制數(shù)據(jù)和多個溫度歷史控制時序數(shù)據(jù)，所述溫度歷史控制數(shù)據(jù)包括待控制機房在多個溫控設備上的溫度控制參數(shù)，所述溫度歷史控制時序數(shù)據(jù)代表基于待控制機房在目前時刻之前在所述多個溫控設備上目標次數(shù)的控制構建得到的溫控設備控制時序數(shù)據(jù)；將各機房設施參數(shù)和溫度歷史控制數(shù)據(jù)對應的觀測結果進行特征表示得到第一特征數(shù)組，將各溫度歷史控制時序數(shù)據(jù)對應的時序觀測結果進行特征表示得到第二特征數(shù)組，以及依據(jù)各個第一特征數(shù)組和各個第二特征數(shù)組生成第一融合特征數(shù)組；將所述第一融合特征數(shù)組分別加載到多個第一任務模型，基于各第一任務模型進行特征提取以獲得各個第一任務模型輸出的第一任務模型提取數(shù)組；確定所述控制評估要素數(shù)據(jù)在事先設置的每個評估要素集的完整度，以及依據(jù)所述控制評估要素數(shù)據(jù)在各評估要素集的完整度和為各評估要素集設置的特征數(shù)組，生成所述控制評估要素數(shù)據(jù)的初級數(shù)據(jù)完整性數(shù)組表示，所述初級數(shù)據(jù)完整性數(shù)組表示用以標識出所述控制評估要素數(shù)據(jù)中參考指標對應的觀測結果的空白內容；基于所述初級數(shù)據(jù)完整性數(shù)組表示確定各第一任務模型的影響系數(shù)，基于所述影響系數(shù)對各第一任務模型提取數(shù)組進行融合得到初級空白影響融合數(shù)組，以及依據(jù)對所述初級空白影響融合數(shù)組和各第一任務模型提取數(shù)組的合并結果得到待控制機房在設定溫控設備上的溫度控制參數(shù)。

3、第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機系統(tǒng)，包括：一個或多個處理器；存儲器；一個或多個計算機程序；其中所述一個或多個計算機程序被存儲在所述存儲器中并被配置為由所述一個或多個處理器執(zhí)行，所述一個或多個計算機程序被所述處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)如上所述的方法。

4、本發(fā)明的有益效果：本申請在獲取到待控制機房的控制評估要素數(shù)據(jù)后，將各機房設施參數(shù)和溫度歷史控制數(shù)據(jù)對應的觀測結果進行特征表示得到第一特征數(shù)組，此外，將各溫度歷史控制時序數(shù)據(jù)對應的時序觀測結果進行特征表示得到第二特征數(shù)組。接著，基于各第一特征數(shù)組和各第二特征數(shù)組生成第一融合特征數(shù)組，基于此，基于各第一任務模型進行特征提取得到第一融合特征數(shù)組對應的第一任務模型提取數(shù)組，以及依據(jù)控制評估要素數(shù)據(jù)在各個評估要素集的完整度和為各個評估要素集設置的特征數(shù)組，生成控制評估要素數(shù)據(jù)的初級數(shù)據(jù)完整性數(shù)組表示，能將觀測結果的空白狀態(tài)信息傳遞至模型。然后，基于初級數(shù)據(jù)完整性數(shù)組表示確定各第一任務模型的影響系數(shù)，基于影響系數(shù)對各第一任務模型提取數(shù)組進行融合得到初級空白影響融合數(shù)組，以及依據(jù)對初級空白影響融合數(shù)組和各任務模型提取數(shù)組的合并結果得到待控制機房在設定溫控設備上的溫度控制參數(shù)，令模型能夠對數(shù)據(jù)空白狀態(tài)進行自適應識別，如此能準確幫助溫度控制參數(shù)的準確預測。

技術特征：

1.一種機房溫度的模型預測控制方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的機房溫度的模型預測控制方法，其特征在于，所述依據(jù)對所述初級空白影響融合數(shù)組和各第一任務模型提取數(shù)組的合并結果得到待控制機房在設定溫控設備上的溫度控制參數(shù)，包括：

3.根據(jù)權利要求2所述的機房溫度的模型預測控制方法，其特征在于，在將所述第二融合特征數(shù)組或者基于所述第二融合特征數(shù)組生成的第三融合特征數(shù)組加載到深度密集網(wǎng)絡之前，所述方法還包括：

4.根據(jù)權利要求1所述的機房溫度的模型預測控制方法，其特征在于，所述依據(jù)各個第一特征數(shù)組和各個第二特征數(shù)組生成第一融合特征數(shù)組，包括：

5.根據(jù)權利要求3所述的機房溫度的模型預測控制方法，其特征在于，所述基于所述控制評估要素數(shù)據(jù)在各評估要素集的完整度和為各個評估要素集設置的特征數(shù)組，生成所述控制評估要素數(shù)據(jù)的二級數(shù)據(jù)完整性數(shù)組表示，包括：

6.根據(jù)權利要求5所述的機房溫度的模型預測控制方法，其特征在于，所述根據(jù)所述控制評估要素數(shù)據(jù)在該對評估要素集中每個評估要素集的完整度，確定所述控制評估要素數(shù)據(jù)在該對評估要素集的指標組合完整度，根據(jù)為該對評估要素集中每個評估要素集設置的特征數(shù)組，確定該對評估要素集的特征數(shù)組，包括：確定所述控制評估要素數(shù)據(jù)在該對評估要素集中各評估要素集的完整度的乘積，作為所述控制評估要素數(shù)據(jù)在該對評估要素集的指標組合完整度；

7.根據(jù)權利要求2所述的機房溫度的模型預測控制方法，其特征在于，所述方法通過溫度控制參數(shù)預測神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)，在獲取待控制機房的控制評估要素數(shù)據(jù)之前，還包括溫度控制參數(shù)預測神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程，包括：

8.根據(jù)權利要求7所述的機房溫度的模型預測控制方法，其特征在于，在基于所述結果驗證樣本庫對所述溫度控制參數(shù)預測神經(jīng)網(wǎng)絡進行驗證之前，所述方法還包括：

9.根據(jù)權利要求7所述的機房溫度的模型預測控制方法，其特征在于，所述基于所述調校樣本庫調試獲得溫度控制參數(shù)預測神經(jīng)網(wǎng)絡，包括：

10.一種計算機系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術總結
本申請涉及數(shù)據(jù)處理領域，提供了一種機房溫度的模型預測控制方法及系統(tǒng)，通過獲取待控制機房的控制評估要素數(shù)據(jù)；生成第一融合特征數(shù)組，并加載到多個第一任務模型，獲得各第一任務模型輸出的第一任務模型提取數(shù)組；確定控制評估要素數(shù)據(jù)在事先設置的每個評估要素集的完整度，以及依據(jù)在各評估要素集的完整度和為各評估要素集設置的特征數(shù)組，生成初級數(shù)據(jù)完整性數(shù)組表示；根據(jù)初級數(shù)據(jù)完整性數(shù)組表示確定各第一任務模型的影響系數(shù)，根據(jù)影響系數(shù)對各第一任務模型提取數(shù)組進行融合得到初級空白影響融合數(shù)組，以及依據(jù)對初級空白影響融合數(shù)組和各第一任務模型提取數(shù)組的合并結果得到溫度控制參數(shù)。本申請?zhí)岣吡藴囟瓤刂茀?shù)的預測準確率。

技術研發(fā)人員：黎天麒,白江,文德,龍承庚
受保護的技術使用者：依米康科技集團股份有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19