傳統機房AI智慧流體管控系統應用實踐

邢曉曄，陳翰功

（中國移動通信集團北京有限公司，北京 100027）

0 引 言

近年來，我國通信行業高速發展，與此同時也帶來了數據中心高能耗問題[1]。2020年9月22日，國家主席習近平在第七十五屆聯合國大會一般性辯論上發表重要講話，指出中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和[2]。隨著網絡云化和5G技術的快速發展，網絡設備功耗提升，機房內的單機架散熱量也不斷增加。與此同時，現網核心機樓由于建設年代久遠，普遍存在制冷系統設計落后的問題，與機房內后期上線的高能耗設備無法匹配，從而導致能耗利用率較低。比起新建數據中心，解決傳統存量機房的能耗問題更加緊急且具有挑戰性。

1 傳統機房改造方案

1.1 改造前機房現狀

采用機房專用空調設備對室內的溫濕度進行獨立控制，機房專用空調共3臺（2臺主用、1臺備用），分別為1臺艾默生水/風冷精密空調和2臺阿爾西風冷精密空調。其中，艾默生水/風冷精密空調的制冷量為90 kW，額定功率34 kW；阿爾西風冷精密空調的制冷量為94.1 kW，額定功率42.7 kW。空調機組設置于機房室內，采用地板送風、室內空間混合回風的方式。

機房因建設年代久遠，通風地板內線路雜亂，地板存在漏缺和不統一的問題，風口板出風量小，靠近空調側靜電地板下部支架部分塌陷，靜電地面無法實現有效密封，導致送風地板不嚴、漏風嚴重，遠處無送風壓力，無法輸送冷量。由于冷量不能有效到達散熱設備，因此空調回風溫度被迫降低，空調能耗大幅上升。

1.2 改造目標

此次改造重新規劃地板送風通道，改造平面圖如圖1所示。

圖1 靜電地板改造平面圖

將原來的一般下送風方式改為封閉式下送風方式，減少下送風通道靜壓區域面積，使空調扇形送風變為豎直送風，利用對氣流模型的修改增大送風壓力。同時，在每排機柜前、中、后部以及熱密度較高網絡設備機柜處增加無線溫濕度傳感器14處，對機架內服務器溫度進行監測。在空調控制系統中安裝智慧流體管控系統，保障網絡設備正常運行環境溫度下，優化空調運行策略作為空調機組補償計算分析信息參考依據。智慧流體管控系統通過機架監測溫度與空調回風設定溫度的雙控方式對空調系統送風溫度進行調節，始終保持空調供冷量與機房的需冷量動態一致，以此保證機組最大限度的節能運行。

1.3 AI智慧流體管控系統說明

每個通道安裝1套智能控制柜，內含精密空調智能控制器，如圖2所示。

圖2 精密空調智能控制器

通過模糊算法輸出第二天預測的每個時段的能耗量，通過人機交互界面展示運行狀態。同時，接入人工智能（Artificial Intelligence，AI）智慧流體管控系統，利用自學習算法給出的控制模型優化空調運行策略，智能管控數據機房。此外，利用自學習算法給出的每個溫度場模型、氣流組織場模型、數據機房的控制模型形成單獨的控制策略，從而實現空調系統全方位精細化智能節能管控。AI智慧流體管控系統如圖3所示。

圖3 AI智慧流體管控系統

2 測試分析

通過間隔日設置空調系統的AI智慧流體管控系統啟閉狀態，按照AI智慧流體管控系統關閉模式（以下簡稱關閉模式）和AI智慧流體管控系統開啟模式（以下簡稱開啟模式）的控制邏輯對系統進行切換。將測試周期內控制器關閉期作為基準期，將控制系統開啟期間做為核定期，依據相關標準對基準期和核定期檢測數據進行對比分析，得出能源控制系統開啟模式下的節能效果[3-5]。

2.1 機房室內和機架內溫度

在2021年11月8日10:00—2021年11月12日10:00、2021年11月15日10:00—2021 年11月19日10:00，分別采集機房室內和機架內的逐時溫度，對溫濕度傳感器的測試結果進行分析。

AI智慧流體管控系統開啟模式下，機房內離空調機組最近端與最遠端的室內環境平均溫度差為1.3 ℃，機架人行通道內的平均溫度為26.9 ℃。其中，室內環境監測點的最高溫度值為28.6 ℃，最低溫度值為25.3 ℃；機架內監測點的最高溫度值為30.9 ℃，最低溫度值為27.2 ℃。

AI智慧流體管控系統關閉模式下，機房離空調機組最近端與最遠端的室內環境平均溫度差為2.0 ℃，機架人行通道內的平均溫度為22.9 ℃。其中，室內環境監測點的最高溫度值為25.0 ℃，最低溫度值為20.5 ℃；機架內監測點的最高溫度值為26.6 ℃，最低溫度值為22.2 ℃。

開啟模式下，機房室內2次測量的各時段平均溫度分別為 26.5 ℃、26.8 ℃和 26.6 ℃、26.6 ℃。關閉模式下，機房室內兩次測量的各時段平均溫度分別為 22.5 ℃、22.6 ℃和 22.7 ℃、22.6 ℃。第一次測試期間，開啟模式下的室內平均溫度比關閉模式下的室內平均溫度高4.1 ℃；第二次測試期間，開啟模式下的室內平均溫度比關閉模式下的室內平均溫度高4.0 ℃。

2.2 空調系統耗電量

在2021年11月8日10:00—2021年11月12日10:00、2021年11月15日10:00至2021年11月19日10:00，采集機房空調系統的逐時耗電量，并按照測試要求切換系統的控制邏輯，對空調系統的逐時耗電量分階段整理。開啟模式與關閉模式下各時段空調系統每小時運行的耗電量如圖4和圖5所示。

圖4 開啟模式下各時段空調系統每小時的運行耗電量

圖5 關閉模式下各時段空調系統每小時的運行耗電量

在以上空調系統每小時運行耗電量逐時變化曲線中，方框所勾選出的點為開啟模式與關閉模式切換時刻，圓框所勾選出的點為空調系統運行異常點。通過查閱空調機組運行儲存記錄發現，開啟模式與關閉模式相互切換時，由于空調控制系統設定溫度不同，室內環境溫度相互存在干擾和延遲，在該時段的空調機組處于低功耗運行狀態或高功耗運行狀態。

由圖4可知，控制系統切換之初，空調機組的運行耗電量基本處于平穩狀態。關閉模式的設定溫度低于開啟模式的設定溫度，此時室內環境溫度處于緩慢升溫階段，當回風溫度等于或大于機組設定溫度時，空調機組壓縮機開始正常做功。

由圖5可知，控制系統切換之初，空調機組處于高功耗運行狀態。開啟模式的設定溫度高于關閉模式的設定溫度，此時環境溫度需要快速降溫，以恢復至空調設定溫度范圍，空調機組壓縮機開始高負荷做功。第一次測試期間，開啟模式下空調系統運行每小時平均耗電量約為24.1 kW·h，關閉模式下空調系統運行每小時平均耗電量約為31.8 kW·h；第二次測試期間，開啟模式下空調系統運行每小時平均耗電量約為26.3 kW·h，關閉模式下空調系統運行每小時平均耗電量約為29.5 kW·h。

2.3 節能率

根據節能率核定原則，由于空調系統改造前后的氣象條件、室內熱環境、室內負荷精況以及設備運行時間4個客觀條件不同，因此以改造前的基本情況作為基準，將改造后的空調系統節能量與基準進行對比并計算節能率。

本次僅對機房空調系統的控制系統和地板送風通道進行改造，建筑內部負荷和設備運行時間不發生改變，且機房受室外氣象條件影響較小（相鄰四周均為其他計算機房），可忽略不計。整個測試期間，開啟模式下的空調系統每小時平均耗電量約為25.2 kW·h，關閉模式下的空調系統每小時平均耗電量約為30.6 kW·h，節能率約為21.4%。

3 結 論

綜上所述，選取一個具有氣流組織差、冷量冗余、局部有熱點等典型問題的現網傳統機房，通過搭建AI智慧流體管控系統改善氣流組織情況，使機房具備智能運維能力，細化監控顆粒度。經過測試，空調系統的節能率達到21.4%，驗證了節能改造方案的有效性和可行性，未來可以根據其他傳統機房的實際情況進行推廣應用。