基于人工智能算法的数据中心机房气流组织温度预测研究 |
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引用本文: | 许俊,程序,胡孝俊,姚贵策,祝华,贺晓.基于人工智能算法的数据中心机房气流组织温度预测研究[J].邮电设计技术,2022(12):52-56. |
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作者姓名: | 许俊 程序 胡孝俊 姚贵策 祝华 贺晓 |
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作者单位: | 1. 中讯邮电咨询设计院有限公司郑州分公司;2. 北京航空航天大学;3. 中国联通上海分公司 |
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摘 要: | 在数据中心的总能耗中,制冷装置的能耗占50%。在中国提出“双碳”目标的背景下,设计建造智能数据中心,采取局部制冷的方式对降低制冷所需能耗,进而降低数据中心总能耗以及碳排放具有十分重要的意义。为达成这一目标,需要一种能够快速预测局部热点的方法。传统计算流体力学方法虽然也能实现预测,但对算力和运算时间都要求较高。因此,提出一种使数据中心走向智能化的关键技术,即在已知空调温度、机柜功率等参数下,对数据中心的温度场进行快速而准确的预测,它是智慧数据中心的重要组成部分。
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关 键 词: | 数据中心冷却 气流组织温度分布 卷积神经网络 机器学习 智能计算流体力学 |
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