基于優(yōu)化互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(IDC)機(jī)房熱島效應(yīng)的節(jié)能解決方案

張成挺 錢杰 王文娟 虞文進(jìn)

摘要：文章重點研究電信級別IDC機(jī)房頑固性熱島問題的解決方案，個案為加10-2019年持續(xù)技術(shù)革新改造中無法有效解決的4個IDC通訊局端機(jī)房。通過基于嵌入式系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)融合技術(shù)的風(fēng)機(jī)盤管技術(shù)升級，通過模糊控制矩陣算法，緊密控制風(fēng)機(jī)盤管的轉(zhuǎn)速和風(fēng)速，有效控制空調(diào)蒸發(fā)量，且將熱島的輻射型散熱模式轉(zhuǎn)化為對流型散熱模式，實現(xiàn)有效降低熱島核心溫度的情況下，對空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能改造。

關(guān)鍵詞：IDC機(jī)房;空調(diào)技術(shù);熱島效應(yīng);節(jié)能

中圖分類號：TP308;TU831

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-5922（ 2020）09-0106-05

0 引言

電信級別的IDC機(jī)房承擔(dān)著區(qū)域通信的核心交換任務(wù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)負(fù)荷的增加，lDC機(jī)房供電功率也隨之增加，當(dāng)前技術(shù)條件下，單個機(jī)柜的最大用電功率已經(jīng)達(dá)到了6kW級別，其本身的散熱如果不能被有效排出，則可能在機(jī)房內(nèi)形成熱島，導(dǎo)致無論如何加大機(jī)房空調(diào)功率，都無法解決機(jī)房內(nèi)局部過熱問題。2010年以后，中國移動在多個城市進(jìn)行熱島輻射和熱島對流控制的相關(guān)研究，取得了一定的成果。通過疏散熱島效應(yīng)帶來的局部過熱空氣，在空調(diào)功率不變的前提下，使熱島效應(yīng)得到有效控制，IDC機(jī)房的局部過熱問題得到有效解決。本文研究是在之前研究的基礎(chǔ)上，研究當(dāng)前技術(shù)條件下控制機(jī)房熱島問題的進(jìn)一步技術(shù)革新方向。

1 IDC機(jī)房個案分析

2010年，中國移動公司在C市建設(shè)400柜以上IDC機(jī)房97個，其中平均每24h出現(xiàn)1次以上溫度告警的機(jī)房達(dá)到7個，占7.22%，經(jīng)過初步技術(shù)革新，至2019年，中國移動公司在C市建設(shè)200柜以上IDC機(jī)房116個，其中平均每24h出現(xiàn)1次以上溫度告警的機(jī)房達(dá)到4個，占3.45%。即之前技術(shù)革新已經(jīng)取得了一定的研究成果，但仍未完全解決IDC機(jī)房熱島效應(yīng)給機(jī)房運行帶來的風(fēng)險。對以上4個問題機(jī)房進(jìn)行分析，所有機(jī)房均采用42U機(jī)柜進(jìn)行布局，機(jī)房高度均超過4.5m，采用弱天強(qiáng)地的方式進(jìn)行機(jī)房布局，所有機(jī)房均采用專業(yè)機(jī)房空調(diào)通過天地綜合盤管布局進(jìn)行控制。

問題機(jī)房的具體參數(shù)如下：

機(jī)房A：機(jī)柜數(shù)量397個，面積1763m2，機(jī)柜平均能耗1657+173kW，空調(diào)能耗400kW，平均室溫26.7+ 1.4℃，歷史測得熱島極端高溫41.6℃。 機(jī)房B：機(jī)柜數(shù)量296個，面積1252m2，機(jī)柜平均能耗1352+137kW，空調(diào)能耗300kW，平均室溫26.2+1.3℃，歷史測得熱島極端高溫42.5℃。 機(jī)房C：機(jī)柜數(shù)量253個，面積1021m2，機(jī)柜平均能耗1139+101W，空調(diào)能耗260kW，平均室溫25 .4+ 1.4℃，歷史測得熱島極端高溫39.3℃。

機(jī)房D：機(jī)柜數(shù)量468個，面積1855m2，機(jī)柜平均能耗2073+209kW，空調(diào)能耗500kW，平均室溫27.6+2.1℃，歷史測得熱島極端高溫42.1℃。

2 可用的成熟技術(shù)分析

2.1 局部通風(fēng)設(shè)施

機(jī)房熱島形成的根源在于大功率機(jī)柜的局部空氣流通狀態(tài)不佳，導(dǎo)致機(jī)房局部散熱不是對流散熱，而是單純性的輻射散熱。通過使用局部通風(fēng)設(shè)施，加強(qiáng)對熱島區(qū)域空氣流通的促進(jìn)，可以讓熱島區(qū)域的對流散熱增強(qiáng)，使用對流效應(yīng)使熱島附近高出機(jī)房其他區(qū)域8-10°的高溫空氣被周邊低溫空氣充分中和，可以實現(xiàn)較小功率下的局部熱島的熱量平衡。

2.2 局部導(dǎo)風(fēng)設(shè)施

傳統(tǒng)的機(jī)房布局，空調(diào)盤管的布局方式一般為均勻布局，部分經(jīng)過加強(qiáng)的空調(diào)盤管布局方式為針對機(jī)柜安裝密集區(qū)的盤管布局。因為該布局與實際散熱分布并不完全切合，導(dǎo)致空調(diào)功率不能向熱島區(qū)域有效集中，導(dǎo)致空調(diào)效率低下。通過使用導(dǎo)風(fēng)槽設(shè)施代替?zhèn)鹘y(tǒng)天地式空調(diào)通風(fēng)盤管設(shè)施，使空調(diào)出風(fēng)口更接近熱島區(qū)域，同時使空調(diào)出風(fēng)量對熱島空氣對流產(chǎn)生的影響最大化，可以實現(xiàn)較小功率下的局部熱島的熱量平衡。

2.3 空調(diào)盤管設(shè)施的升級措施

從節(jié)能視角看待IDC機(jī)房的溫度控制問題，壓縮機(jī)的能耗遠(yuǎn)大于鼓風(fēng)機(jī)的能耗，2010-2019年的前置研究中，更多使用單獨安裝軸流風(fēng)機(jī)的方式實現(xiàn)熱島控制，即在熱島區(qū)域使用軸流風(fēng)機(jī)打散熱島空氣對流狀態(tài)實現(xiàn)對空調(diào)的節(jié)能。隨著導(dǎo)風(fēng)槽設(shè)施和變量空調(diào)風(fēng)機(jī)設(shè)施的逐漸成熟，本文研究中會使用整合大風(fēng)量盤管設(shè)施的方式，減少盤管數(shù)量，增加盤管效率，增加對流效率，在不增加空調(diào)裝機(jī)功率甚至節(jié)約部分空調(diào)裝機(jī)功率的前提下，實現(xiàn)對熱島效應(yīng)的有效控制。

3 智能化空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計實踐

3.1 需求分析

通過前文分析，本文重點通過對風(fēng)機(jī)盤管，特別是地裝風(fēng)機(jī)盤管的優(yōu)化改造實現(xiàn)節(jié)能條件下的熱島效應(yīng)優(yōu)化。整體思路如圖2所示。

1）使用機(jī)房紅外攝影系統(tǒng)形成的紅外溫度計對機(jī)房整體溫度進(jìn)行控制性測量，得到實時的局部高精度熱島分布圖。同時根據(jù)之前系統(tǒng)中設(shè)定的風(fēng)機(jī)盤管與熱島的空間邏輯關(guān)系得到熱島效應(yīng)的實際關(guān)聯(lián)盤管。

2）采集關(guān)聯(lián)盤管的風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、出風(fēng)口溫度、出風(fēng)口風(fēng)速信息，用于供控制器決策風(fēng)機(jī)盤管的控制策略。

3）風(fēng)機(jī)輸出部分，可以對風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行控制，對空調(diào)盤管的截止閥、節(jié)流閥進(jìn)行控制，使其達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，必要時系統(tǒng)會聯(lián)動其他風(fēng)機(jī)盤管，壓縮其蒸發(fā)液體注入量為熱島附近盤管提供足夠的蒸發(fā)液體作為應(yīng)急策略。

以上控制器是對單個風(fēng)機(jī)盤管的控制器，但所有風(fēng)機(jī)盤管之間的控制器被控制主機(jī)聯(lián)合控制，其控制方式如圖3。

涉及到本文解決方案的功能主機(jī)系統(tǒng)共有3套，其中包括盤管控制主機(jī)負(fù)責(zé)控制每個風(fēng)機(jī)盤管的嵌入式控制器，溫度監(jiān)測主機(jī)負(fù)責(zé)分析IDC機(jī)房內(nèi)的溫度分布情況，空調(diào)控制主機(jī)負(fù)責(zé)控制空調(diào)主機(jī)的總功率。其中判斷熱島控制盤管的邏輯關(guān)聯(lián)關(guān)系的主機(jī)系統(tǒng)為盤管控制主機(jī)，盤管控制主機(jī)的控制指令與空調(diào)控制主機(jī)實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換，而其對溫度監(jiān)測主機(jī)的溫度分布狀態(tài)數(shù)據(jù)信息的控制方式為只讀。

3.2 硬件設(shè)計

盤管控制主機(jī)采用通用服務(wù)器實現(xiàn)，其與各盤管控制器之間的通訊采用通用FDDI網(wǎng)絡(luò)控制模塊，通過單模光纖實現(xiàn)雙工通訊。所以控制主機(jī)的硬件選型在本文中不做贅述。

盤管控制器為嵌入式ARM設(shè)備，使用ARM31開發(fā)板作為基板，該基板內(nèi)置1/0杜邦接口、網(wǎng)絡(luò)光纖接口，配置8個2.4GHz的64位CPU計算核心，4個128位CPU浮點計算核心，8GByte的RAM，16GByte的TF存儲器，基本可以滿足本文系統(tǒng)的開發(fā)需求。所有探頭及控制模塊直接與開發(fā)板的1/0杜邦接口連接。

因為控制主機(jī)和控制器均采用了通用設(shè)備，所以本文的硬件設(shè)計不做過多分析。

3.3 軟件及算法設(shè)計

因為本文解決方案的數(shù)據(jù)構(gòu)成和控制過程較為簡單，所以本文采用嵌套式模糊矩陣算法進(jìn)行核心算法的搭建，并不引入機(jī)器學(xué)習(xí)概念。其控制矩陣共有以下構(gòu)成：

本文解決方案的風(fēng)機(jī)盤管控制策略的選擇等同于熱島預(yù)警，但其數(shù)據(jù)控制較預(yù)警系統(tǒng)更加精確。通過對溫差（表1）和熱島區(qū)域核心溫度（表2）的判斷，得到兩組熱島狀態(tài)評分，根據(jù)該兩組熱島狀態(tài)評分，對對應(yīng)風(fēng)機(jī)的運行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，其調(diào)整策略的控制如表3所示。

以上策略的實際意義如表4所示。

4 系統(tǒng)測試

4.1 實際溫控效果測試

圖4的紅外探頭拍攝位置和拍攝角度與圖1完全一致，可以看到，圖l中大量紅色區(qū)域已經(jīng)被完全沖散，形成較大面積的黃綠色區(qū)域。但圖4中藍(lán)色區(qū)域的面積顯著小于圖1中的藍(lán)色區(qū)域面積。即通過使用該系統(tǒng)，確實將機(jī)房熱島的輻射型散熱狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)閷α餍蜕釥顟B(tài)，熱島面積伴隨空氣流動有效擴(kuò)大，熱島核心溫度伴隨空氣流動有效降低。

對個案4個問題機(jī)房的實際治理效果，治理前后4個機(jī)房的平均室溫變化不顯著，但最高室溫均出現(xiàn)顯著下降。A機(jī)房最高室溫從41.6℃下降到33.6℃，下降幅度19.23%;B機(jī)房最高室溫從42.5℃下降到34.1℃，下降幅度19.76%;C機(jī)房最高室溫從39.3℃下降到31.2℃，下降幅度20.61%;D機(jī)房最高室溫從42.1℃下降到32.3℃，下降幅度23.28%。具體變化情況如表5所示。

雖然應(yīng)用本文方案后，熱島效應(yīng)依然存在，但本文解決方案在以往2010-2019年的解決方案基礎(chǔ)上，進(jìn)一步升級了IDC機(jī)房的熱島問題解決方案，使目前依然存在熱島問題困擾的4個機(jī)房的熱島問題得到有效緩解，使其正常運行狀態(tài)下的最高室溫即熱島核心溫度下降到系統(tǒng)容許的范圍內(nèi)。

4.2 實際空調(diào)耗能功率測試

可以看到，風(fēng)機(jī)的實際轉(zhuǎn)速基本穩(wěn)定在500-1000r/min的轉(zhuǎn)速上，1200r/min以上的工況較為罕見，即即便使用了本文系統(tǒng)，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速也不會因為該系統(tǒng)的使用而發(fā)生顯著提升，反而降低非熱島區(qū)域的轉(zhuǎn)速，實現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)的蒸發(fā)量減少，從而帶來空調(diào)節(jié)能的最終效果。在使用本文解決方案前，風(fēng)機(jī)盤管的實際出風(fēng)口速度，運行在3.72-7.05m/s之間，使用本文解決方案后，風(fēng)機(jī)盤管的實際出風(fēng)口速度，風(fēng)速區(qū)間沒有發(fā)生實質(zhì)性變化。

考察4個問題機(jī)房的97個風(fēng)機(jī)盤管出風(fēng)口，使用本文解決方案后，風(fēng)速達(dá)到最高7.05m/s的出風(fēng)口數(shù)量，從之前的26個減少到9個，下降幅度為65.38%，風(fēng)速達(dá)到最低3.72m/s的出風(fēng)口數(shù)量，從之前的31個增加到49個，增加幅度為58.06%。系統(tǒng)空調(diào)運行壓力顯著減少。

空調(diào)系統(tǒng)實際耗電量方面，每機(jī)柜的實際空調(diào)功率平均值，從使用本文解決方案前的每機(jī)柜0.49+06kW下降到每機(jī)柜0.31+0.04kW，空調(diào)實際功率下降幅度為36.73%。因為之前4個機(jī)房總共機(jī)柜數(shù)量為1414個，總空調(diào)裝機(jī)功率為1460kW，平均每機(jī)柜空調(diào)裝機(jī)功率為1.03kW，空調(diào)負(fù)荷從最初的47.57%下降到30.10%，機(jī)房空調(diào)系統(tǒng)的冗余量得到了有效保障。

5 結(jié)語

通過本文研究，在不增加實際空調(diào)裝機(jī)功率的情況下，使用嵌入式系統(tǒng)對空調(diào)的風(fēng)機(jī)盤管進(jìn)行升級改造，增加一個專用風(fēng)機(jī)盤管控制主機(jī)，與機(jī)房溫度監(jiān)測系統(tǒng)主機(jī)和機(jī)房空調(diào)控制主機(jī)進(jìn)行聯(lián)合運行，對4個2010-2019年間未能解決的頑固熱島問題機(jī)房進(jìn)行了空調(diào)系統(tǒng)升級改造。經(jīng)過改造，機(jī)房的平均室內(nèi)溫度未發(fā)生實質(zhì)性變化，但機(jī)房內(nèi)的熱島核心溫度發(fā)生了大于19%的顯著降低，同時機(jī)房的實際空調(diào)運行功率得到了顯著下降。即本文解決方案可以在實現(xiàn)節(jié)能的同時，解決度頑固性的機(jī)房熱島問題。其解決原理是打破熱島的輻射型降溫模式，使其充分轉(zhuǎn)化為對流型降溫模式。

參考文獻(xiàn)

[1]王廷廷，高翔，蔣標(biāo)，等.大數(shù)據(jù)時代超長IDC建筑結(jié)構(gòu)溫度響應(yīng)分析[J].建筑結(jié)構(gòu)，2019，49（S1）：607-609.

[2]藍(lán)郁峰，蔡建開.探索優(yōu)化互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）機(jī)房熱島效應(yīng)的節(jié)能解決方案[J].通信電源技術(shù)，2019，36（S1）：114-126.

[3]卞禮軍，數(shù)據(jù)中心（IDC）機(jī)房能耗監(jiān)測及可視化探討[J].通信電源技術(shù)，2019，36（S1）：238-240.

[4]王加軍.IDC機(jī)房的建設(shè)目標(biāo)及節(jié)能技術(shù)淺析[J].計算機(jī)產(chǎn)品與流通，2019（12）：269.

[5]周常春.IDC機(jī)房封閉冷通道應(yīng)用[J].電信技術(shù)，2019（S1）：68-71.

[6]吳玉琴，陳超，陳紫光，等.IDC機(jī)房微熱管型分體式自然冷卻系統(tǒng)及其應(yīng)用[J].暖通空調(diào)，2018，48（03）：80-84.

[7]陳燕樹.IDC機(jī)房空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化配置方法與綜合節(jié)電分析[J].機(jī)電信息，2018（ 15）：156-157.

[8]吳振同.IDC數(shù)據(jù)通信中心機(jī)房節(jié)能設(shè)計分析[J].通訊世界，2018（04）：27-28.

[9]周拓.IDC機(jī)房典型送風(fēng)方式氣流組織研究[D].西安：西安電子科技大學(xué)，2018.

[10]韓嘯，陳利榮.數(shù)據(jù)中心機(jī)房空調(diào)建設(shè)方案分析及應(yīng)用[J].電信技術(shù)，2017（10）：60-63.

[11] Wang Jinggang， Kang Ligai， Du Meixia， et aI.Feasi-bility analysis using natural source cooling the IDC plant[P].Control and Decision Conference， 2009.CCDC'09.Chi-nese.2009.

[12] Liu Chen， Yikun Tan.The performance of a desic-cant wheel air conditioning system with high- tempera-ture chilled water from natural cold source[J].RenewableEnergy， 2020， 146：2142-2157.

[13] Hye- Won Dong， Jae- Weon Jeong.Energy benefitsof organic Rankine cycle in a liquid desiccant and evap-orative cooling- assisted air conditioning system[J].Re-newable Energy ， 2020 ， 147 （ Pt l） ： 2358-2373.

[14] Yiwei Xie， Pingfang Hu， Na Zhu，et aI.Collaborative op-timization of ground source heat pump- radiant ceiling airconditioning system based on response surface method andNSGA-II[J].Renewable Energy，2020，147（Pt l） ：249-264.

[15] A.D.Akbari， F.Talati， S.M.S.Mahmoudi.New solutionmethod for latent energy storage and thermoeconomic op-timization for an air conditioning system[J].IntemationalJournal of Refrigeration ， 2020 ， 109 ： 12-24.

[16] T.Korth， F.Loistl， A.Storch， et al.Capacity enhance-ment of air conditioning systems by direct integration ofa latent heat storage unit[J].Applied Thermal Engineer-ing ， 2020 ， 167.

[17] Zhenxin Zhou， Jiangyu Wang， Huanxin Chen， et al.Anonline compressor liquid floodback fault diagnosis meth-od for variable refrigerant flow air conditioning system[J].Intemational Journal of Refrigeration，2020， （1 1 1） ： 9-19.

[18] Baohong Jin， Xiaohong Nan， Xuhao Ning， et al.Energy-saving operation strategy of air conditioning system in teabrick fermentation room under different outdoor meteorolog-ical parameters[J].Sustainable Cities and Society，2020，5 3.

[19] Hisashi Usuki ， Hiroaki Kitamura ， Yasuhisa Ando ， etal.New Concept Air Conditioning System for the Operat-ing Room to Minimize Patient Cooling and Surgeon Heat-ing：A Historical Control Cohort Study.[J].World journal ofsurgery ， 2020 ， 44 （ 1 ） ： 45-52.

[20] Science-Refrigeration Science;Data on RefrigerationScience Detailed by Researchers at University of Tabriz（ New solution method for latent energy storage and ther-moeconomic optimization for an air conditioning system）[J].Science Letter ， 2020.

作者簡介：張成挺（1985-），男，民族，本科，工程師，研究方向：計算機(jī)應(yīng)用。