【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672371)
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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
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