【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種熱流控制方法和熱流控制系統，尤指一種利用深度學習方法決策散熱參數的熱流控制方法和熱流控制系統。
技術介紹
1、流量控制(airflow?control)是提升數據中心或機房冷卻效率的關鍵技術。機房在散熱的過程中，冷空氣與熱空氣經常發生不當的混合，冷熱空氣混和導致機房的冷卻效率不佳進而耗費過多的電力。因此，現今數據中心的流量管理通常采用冷熱通道隔離及高架通風地板，冷熱通道隔離與高架地板的設計可以降低冷熱空氣的不當混合。然而，為了確保數據中心可以及時散熱，通常采取較保守的流量控制，可能使得數據中心過度冷卻而耗費能源。在此情形下，如何改進數據中心的流量，使流量供需平衡并降低能源消耗就成為業界所努力的目標之一。
技術實現思路
1、本專利技術的主要目的之一在于提供一種用于數據中心散熱系統之熱流控制方法和熱流控制系統，以解決上述問題。
2、本專利技術提供一種熱流控制方法，用于一數據中心散熱系統，包含有(a)于一第一時間點，判斷對應該數據中心散熱系統之一當前場景的多數個特征；以及(b)根據該些特征，決策出一第二時間點的多數個散熱參數；其中，于該第二時間點，該數據中心散熱系統利用該些散熱參數進行熱流控制；其中，該第二時間點落后該第一時間點。
3、本專利技術提供一種熱流控制系統，用于一數據中心散熱系統，包含有一處理器；以及一存儲器，耦接于該處理器，儲存有一程序代碼，用來指示該處理器執行一傳輸參數決策方法，該傳輸參數決策方法包含有(a)于一第一時間點，判斷對應
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1.一種熱流控制方法，其特征在于，用于一數據中心散熱系統，該熱流控制方法包含有：
2.根據權利要求1所述的熱流控制方法，其特征在于，其中該些特征包含有一冷風溫度、一冷風流速、一服務器入口溫度、一服務器出口溫度、一服務器負載功率、多數個主要組件溫度、一服務器風扇轉速或一服務器數量。
3.根據權利要求1所述的熱流控制方法，其特征在于，其中步驟(b)另包含有：
4.根據權利要求3所述的熱流控制方法，其特征在于，其中該深度學習方法采用一深度神經網絡、一深度置信網絡、一卷積神經網絡和一卷積深度置信網絡的至少一架構。
5.根據權利要求1所述的熱流控制方法，其特征在于，其中該些散熱參數包含有一預測服務器入口溫度和一預測服務器轉速。
6.一種熱流控制系統，其特征在于，用于一數據中心散熱系統，包含有：
7.根據權利要求6所述的熱流控制系統，其特征在于，其中該些特征包含有一冷風溫度、一冷風流速、一服務器入口溫度、一服務器出口溫度、一服務器負載功率、多數個主要組件溫度、一服務器風扇轉速或一服務器數量。
8.根據權利要求
9.根據權利要求8所述的熱流控制系統，其特征在于，其中該深度學習方法采用一深度神經網絡、一深度置信網絡、一卷積神經網絡和一卷積深度置信網絡的至少一架構。
10.根據權利要求6所述的熱流控制系統，其特征在于，其中該些散熱參數包含有一預測服務器入口溫度和一預測服務器轉速。
...【技術特征摘要】
1.一種熱流控制方法，其特征在于，用于一數據中心散熱系統，該熱流控制方法包含有：
2.根據權利要求1所述的熱流控制方法，其特征在于，其中該些特征包含有一冷風溫度、一冷風流速、一服務器入口溫度、一服務器出口溫度、一服務器負載功率、多數個主要組件溫度、一服務器風扇轉速或一服務器數量。
3.根據權利要求1所述的熱流控制方法，其特征在于，其中步驟(b)另包含有：
4.根據權利要求3所述的熱流控制方法，其特征在于，其中該深度學習方法采用一深度神經網絡、一深度置信網絡、一卷積神經網絡和一卷積深度置信網絡的至少一架構。
5.根據權利要求1所述的熱流控制方法，其特征在于，其中該些散熱參數包含有一預測服務器入口溫度和一預測服務器轉速。<...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李建明，童凱煬，彭佑軒，
申請(專利權)人：英業達科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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