数据中心机房机架温度预测模型研究

• 作者: 付保川 吴亚奇 陈珍萍
• 来源期刊: 苏州科技大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据中心 温度预测 蚁群算法 粒子群算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 64-69
• 页数: 6页
• 分类号: TU831.3
• 字数: 4215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0679.2019.02.011

摘要

为了达到服务器温度需求以实现安全可靠运行,数据中心多采用过量冷却方式来提供冷量.这种冷却方式虽然具有稳定的温度控制,但巨大的空调能耗问题凸显出来.数据中心只能通过采集温度数据,考虑工作量和运行需求对未来的温度变化进行估计,这种温度预测过于经验化,可靠性较低.针对现实情况,机房多台空调共同制冷,位于不同位置的机架制冷情况的不同,该文针对某数据中心机房数据构建温度预测模型,并采用蚁群和粒子群混合算法优化支持向量机加以实现.通过MATLAB仿真和数据中心机房采集数据完成模型的建立与预测.仿真结果表明,与实际测量数据相比,整体呈现出较高的预测精度,温度趋势大致相符.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付保川	苏州科技大学电子与信息工程学院	65	370	12.0	17.0
2	陈珍萍	苏州科技大学电子与信息工程学院	11	23	3.0	4.0
3	吴亚奇	苏州科技大学电子与信息工程学院	1	2	1.0	1.0