[发明专利]一种基于CFD构建数据中心数字孪生体的方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于CFD构建数据中心数字孪生体的方法及系统，利用实际数据中心的物理参数构建与实际数据中心相对应的3D数字孪生体，并通过CFD技术对数据中心的热过程进行仿真，实现对数据中心物理属性及过程的高精度数字克隆，替代实际数据中心为智能决策和智能运维等提供数据和环境基础，从而保证在数字孪生体中所获得的最优策略(如，节能策略、任务调度策略等)具有实用性和可部署性，能快速、便捷地部署于实际物理数据中心之中，同时，根据基于生成对抗网络(cGAN)的自动校准方法，可以对3D数字孪生体进行自动化校准，避免耗时耗力的人工校准，一方面可以提高3D数字孪生体的仿真精度，另一方面可以使数字孪生体能快速应用到其他数据中心或者机房。

技术领域

本发明涉及数据中心领域，具体涉及一种基于CFD构建数据中心数字孪生体的方法及系统。

背景技术

数据中心具有强大的数据处理能力，能够为人工智能、大数据、智能制造等技术和应用提供存储、计算、网络等基础信息保障，面向产业数据中心的高精度数字化建模是数据中心智能决策、智能运维的基础。数据中心作为生产环境，需要保证运营安全和用户服务质量，不能随意对数据中心的一些配置例如任务负载或者冷却设施进行调整，导致数据中心不能直接为智能决策和智能运维(如节能优化算法的训练求解、策略校验、假设性验证或者任务调度)等工作内容提供数据和环境基础。因此，现有的数据中心优化算法的训练求解或者策略校验等内容几乎只能依赖于数学模型或者纯仿真环境，即脱离了实际的数据中心进行设计，不具有实用性，难以真正用于数据中心。另外，现有的仿真软件(包括用离线数据集仿真的方法)和实际数据中心不交互，不能实时反应实际数据中心的真实运行情况，现有的基于计算流体动力学(CFD,Computational Fluid Dynamics)软件只能通过离线配置数据模拟数据中心热和气流过程，即使使用很成熟的商业CFD软件构建的数据中心CFD模型，其仿真精度仍然难以达到工业级水准，其主要原因在于构建数据中心CFD模型的物理(标定)参数和设备长期运行后的实际参数有一定差别。因此，需要人工对构建的数据中心CFD模型进行校准(比如：ACU风速、服务器风扇风量校准等)。但是人工校准会导致基于CFD的仿真模型很难快速应用到其他数据中心或者机房，任何物理设备/设施的变更都需要人工对CFD模型进行重新校准。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是实际数据中心作为生产环境，不能直接为智能决策和智能运维(如节能优化算法的训练求解、策略校验、假设性验证或者任务调度)等工作内容提供数据和环境基础，目的在于提供一种基于CFD构建数据中心数字孪生体的方法及系统，构建与实际数据中心相对应的3D数字孪生体，替代实际数据中心为智能决策和智能运维等提供数据和环境基础。

本发明通过下述技术方案实现：

一种基于CFD构建数据中心数字孪生体的方法，包括以下步骤：

步骤S1、采集实际数据中心的物理参数；

步骤S2、根据实际数据中心的物理参数构建和实际数据中心相对应的3D数字孪生体；

步骤S3、将实际数据中心的实时配置参数导入3D数字孪生体中；

步骤S4、根据CFD技术，利用步骤S3中导入了实时配置参数的3D数字孪生体实时模拟实际数据中心的运行状态；

步骤S5、构建cGAN校准模型，根据构建的cGAN校准模型实时对步骤S4运行中的3D数字孪生体的模型参数进行校准，得到校准后的3D数字孪生体；

步骤S6、使用校准后的3D数字孪生体模拟实际数据中心的各种工作情况，得到最优的解决方案；根据最优的解决方案部署实际数据中心，其中各种工作情况包括节能优化算法的训练求解、策略校验、假设性验证或者任务中心进行任务调度等。