(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子機器内の発熱部品の温度を検出する第１の温度検出部と、
前記電子機器内にエアーを通流させて前記発熱部品を冷却する冷却装置と、
前記電子機器に流入するエアーの温度を検出する第２の温度検出部と、
前記発熱部品の温度の目標値が設定されるパラメータ設定部と、
前記第１の温度検出部及び前記第２の温度検出部の出力と前記電子機器の消費電力とに基づいて前記発熱部品の将来の温度の予測値を演算し、前記予測値と前記目標値とに基づいて前記冷却装置の操作量を決定する制御部と
を有することを特徴とする温度管理システム。
【請求項２】
前記制御部は、
前記電子機器に流入するエアーの温度と前記操作量と前記電子機器の消費電力とから前記発熱部品の将来の温度の予測値を算出する予測モデルが設定された予測モデル部と、
前記予測値を補正する補正部と、
前記補正部で補正した予測値と前記目標値との偏差を重み付けしてコストを算出するコスト関数が設定されたコスト関数部と、
現在から将来にわたる所定の範囲について、予め設定された制約条件を満たし、且つ前記コストを最小とする操作量を演算する最適化部と
を有することを特徴とする請求項１に記載の温度管理システム。
【請求項３】
前記電子機器の消費電力を検出する消費電力検出部を有し、当該消費電力検出部の出力は前記制御部の前記予測モデル部に伝達されることを特徴とする請求項２に記載の温度管理システム。
【請求項４】
前記制御部は、前記第１の温度検出部の出力から評価対象とする高水準温度を決定する高水準温度演算部と、前記消費電力検出部の出力から評価対象とする高水準消費電力を決定する高水準消費電力演算部とを有することを特徴とする請求項３に記載の温度管理システム。
【請求項５】
前記予測モデル部は、前記電子機器に流入するエアーの温度と、前記操作量と、前記高水準消費電力とから前記発熱部品の将来の温度の予測値を演算し、
前記補正部は、過去の高水準温度と過去の予測値との差を用いて現在の予測値を補正することを特徴とする請求項４に記載の温度管理システム。
【請求項６】
前記第１の温度検出部の出力から評価対象とする高水準温度を決定する高水準温度演算部を有し、
前記制御部は、前記高水準温度の変化から前記電子機器の消費電力を不可観測外乱として表現する外乱モデルが設定された外乱モデル部と、前記外乱モデル及び前記予測モデルを使用して前記電子機器の稼働状態を推定する状態推定部とを有し、
前記予測モデル部は、前記状態推定部で推定された稼働状態を用いて前記予測値を演算し、
前記補正部は、過去の高水準温度と過去の予測値との差を用いて現在の予測値を補正することを特徴とする請求項２に記載の温度管理システム。
【請求項７】
前記電子機器の吸気面側と排気面側との圧力差を検出する圧力差検出部を有し、前記予測モデル部は、前記発熱部品の温度を予測する際に、前記圧力差検出部の出力を用いることを特徴とする請求項２に記載の温度管理システム。
【請求項８】
前記コスト関数は、制御量を目標値に近づける目標値追従パラメータと、操作量の変化量を０に近づける操作量低減パラメータと、操作量を目標操作量に近づける操作量変動幅パラメータとを含むことを特徴とする請求項２乃至７のいずれか１項に記載の温度管理システム。
【請求項９】
前記電子機器が、ラック内に収納された計算機であり、前記発熱部品がＣＰＵであることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の温度管理システム。
【請求項１０】
前記ラック内には前記電子機器が複数収納されていることを特徴とする請求項９に記載の温度管理システム。
【請求項１１】
前記ラックは屋外に通じる吸気口及び排気口が設けられた構造物内に配置され、前記冷却装置は前記吸気口を介して前記構造物内に導入されたエアーを前記電子機器内に供給することを特徴とする請求項１０に記載の温度管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、温度管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、高度情報化社会の到来にともなって計算機で多量のデータが扱われるようになり、データセンター等の施設において多数の計算機を同一室内に設置して一括管理することが多くなっている。例えば、データセンターでは、計算機室内に多数のラック（サーバラック）を設置し、各ラック内にそれぞれ複数の計算機（サーバ）を収納している。そして、それらの計算機の稼動状態に応じて各計算機にジョブを有機的に配分し、大量のジョブを効率的に処理している。【０００３】
ところで、計算機は稼働にともなって多量の熱を発生する。計算機内の温度が高くなると誤動作や故障又は性能低下の原因となるため、冷却ファンを使用してラック内に冷気を取り込み、計算機内で発生した熱をラックの外に排出している。【０００４】
一方、データセンターでは多量の電力を消費しており、省エネルギーの観点から消費電力の削減が要求されている。計算機の熱による故障や誤動作を防止するために、冷却ファンを常に最大回転数で回転させることも考えられる。しかし、データセンターには多数の冷却ファンが設置されているので、それらの冷却ファンを常に最大回転数で回転させると消費電力が増大し、消費電力の削減が達成できなくなる。【０００５】
従って、データセンター等の施設で消費する電力を削減するためには、計算機の稼働状態に応じて、冷却設備を効率的に稼働させることが重要となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−２５７１１６号公報
【特許文献２】特開２００２−２６８７７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
外気温の変化や発熱部品の稼働状態の変化を予測して冷却装置を適切に制御することにより、従来に比べてより一層の省電力化を達成できる温度管理システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
開示の技術の一観点によれば、電子機器内の発熱部品の温度を検出する第１の温度検出部と、前記電子機器内にエアーを通流させて前記発熱部品を冷却する冷却装置と、前記電子機器に流入するエアーの温度を検出する第２の温度検出部と、前記発熱部品の温度の目標値が設定されるパラメータ設定部と、前記第１の温度検出部及び前記第２の温度検出部の出力と前記電子機器の消費電力とに基づいて前記発熱部品の将来の温度の予測値を演算し、前記予測値と前記目標値とに基づいて前記冷却装置の操作量を決定する制御部とを有する温度管理システムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
上記一観点に係る温度管理システムによれば、発熱部品の将来の温度の予測値を演算し、予測値と目標値とに基づいて冷却装置の操作量を決定するので、冷却装置を無駄なく稼働させることができ、消費電力を削減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る温度管理システムが適用されるデータセンターの一例を示す模式上面図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る温度管理システムが適用されるデータセンターの一例を示す模式側面図である。
【図３】図３は、気化式冷却装置を介してコンテナ内に外気を導入したときのエアーの流れを示す模式上面図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る温度管理システムのブロック図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る温度管理システムの制御部の構成を説明する機能ブロック図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る温度管理システムの動作を示すフローチャートである。
【図７】図７は、予測モデルを表した模式図である。
【図８】図８は、比較例及び実施形態による消費電力の経時変化を示す図である。
【図９】図９は、実施形態及び比較例による消費電力を示す図である。
【図１０】図１０は、第２の実施形態に係る温度管理システムのブロック図である。
【図１１】図１１は、第２の実施形態に係る温度管理システムの制御部の構成を説明する機能ブロック図である。
【図１２】図１２は、第２の実施形態に係る温度管理システムの動作を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、第３の実施形態に係る温度管理システムのブロック図である。
【図１４】図１４は、第３の実施形態に係る温度管理システムの制御部の構成を説明する機能ブロック図である。
【図１５】図１５は、第３の実施形態に係る温度管理システムの動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施形態について説明する前に、実施形態の理解を容易にするための予備的事項について説明する。
【００１２】
前述したように、データセンター等の施設で消費する電力を削減するためには、計算機の稼働状態に応じて冷却設備を効率的に稼働させることが重要である。
【００１３】
そのために、例えば、温度センサを用いてＣＰＵ（Central Processing Unit）等の発熱量が大きい部品（以下、「発熱部品」という）の温度を検出し、発熱部品の温度が設定温度以下になるように冷却ファンの回転を制御する制御方法が採用されることがある。また、温度センサを用いてラックの前後のエアーの温度差を検出し、その温度差が設定温度以下となるように冷却ファンの回転数を制御する制御方法が採用されることもある。
【００１４】
上述の制御方法では、外気温の緩慢な変化や、発熱部品の稼働状態の急激な変化の影響は考慮されていない。そのため、外気温の変化や発熱部品の稼働状態の変化が制御量に影響し、その影響を打ち消すようにフィードバック制御がなされる。
【００１５】
しかし、フィードバック制御では、ラックの前後のエアーの温度差が変化してから、又は発熱部品の稼働状態が変化してから制御量を変化させるので、温度差の変化や発熱部品の稼働状態の変化に適切に追従することができない。そのため、計算機の温度が設定温度を超えないように過剰な冷却が行われて、電力を無駄に消費することがある。
【００１６】
外気温の変化や発熱部品の稼働状態の変化はシステム全体に与える影響が大きい。そのため、より一層の省電力化を実現するには、外気温の変化や発熱部品の稼働状態の変化の将来にわたる影響を考慮した適切な対応が要求される。
【００１７】
以下の実施形態では、外気温の変化や発熱部品の稼働状態の変化を予測して冷却装置を適切に制御することにより、従来に比べてより一層の省電力化を達成できる温度管理システムについて説明する。
【００１８】
（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態に係る温度管理システムが適用されるデータセンターの一例を示す模式上面図、図２は同じくそのデータセンターの模式側面図である。なお、本実施形態では、外気を利用して計算機（サーバ）を冷却するモジュール型データセンターを例として説明している。
【００１９】
図１，図２に例示したモジュール型データセンターは、直方体形状のコンテナ（構造物）１０と、コンテナ１０内に配置された冷却ファンユニット１２と、複数のラック１３とを有する。各ラック１３には、それぞれ複数の計算機１４が収納されている。また、冷却ファンユニット１２には複数の冷却ファン１２ａが設けられている。
【００２０】
コンテナ１０の相互に対向する２つの壁面のうちの一方には吸気口１１ａが設けられており、他方には排気口１１ｂが設けられている。また、冷却ファンユニット１２とラック１３との間の空間の上には仕切り板１５が配置されている。
【００２１】
コンテナ１０内の空間は、冷却ファンユニット１２、ラック１３及び仕切り板１５により、外気導入部２１、コールドアイル２２、ホットアイル２３及び暖気循環路２４に分割されている。外気導入部２１は吸気口１１ａと冷却ファンユニット１２との間の空間であり、コールドアイル２２は冷却ファンユニット１２とラック１３との間の空間であり、ホットアイル２３はラック１３と排気口１１ｂとの間の空間である。
【００２２】
ラック１３は、コールドアイル２２側の面が吸気面、ホットアイル２３側の面が排気面となるように配置される。
【００２３】
暖気循環路２４はラック１３及び仕切り板１５の上方の空間であり、ホットアイル２３と外気導入部２１との間を連絡している。暖気循環路２４には、暖気の循環量を調整するためのダンパー１７が設けられている。
【００２４】
図１，図２に例示したモジュール型データセンターでは、外気導入部２１に、外気温が高いときに水の気化熱を利用して外部導入部２１に導入するエアーの温度を下げる気化式冷却装置１６が設けられている。
【００２５】
このようなモジュール型データセンターにおいて、冷却ファンユニット１２の冷却ファン１２ａが回転し、吸気口１１ａを介して外気導入部２１にエアー（外気）が導入される。そして、外気導入部２１内に導入されたエアーは、冷却ファンユニット１２を介してコールドアイル２２に移動し、更にラック１３の吸気面からラック１３内に入って各計算機１４を冷却する。
【００２６】
計算機１４を冷却することにより温度が上昇したエアー（暖気）は、ラック１３の排気面からホットアイル２３に排出され、排気口１１ｂから屋外に排出される。
【００２７】
外気温が高いときにはダンパー１７を閉状態とし、ホットアイル２３から外気導入部２１に暖気が移動しないようにする。外気温が更に高いときには気化式冷却装置１６に水を供給し、図３に示すように気化式冷却装置１６を介して外気導入部２１内に外気を導入する。外気が気化式冷却装置１６を通過する際に水が気化して気化熱を奪うため、外気導入部２１には外気温よりも低温のエアーが導入される。
【００２８】
一方、外気温が低く、ラック１３内に導入されるエアーの温度が予め設定された許容下限温度よりも低くなるおそれがあるときには、ダンパー１７を開状態とする。これにより、ホットアイル２３から暖気循環路２４を介して外気導入部２１に暖気の一部が戻り、ラック１３内に導入されるエアーの温度が上昇する。
【００２９】
図４は、本実施形態に係る温度管理システムのブロック図である。
【００３０】
本実施形態に係る温度管理システムは、温度センサ３２と、消費電力センサ３４と、温度センサ３３と、制御部３０と、パラメータ設定部３１と、冷却ファンユニット１２とを有する。
【００３１】
温度センサ３２は、ＣＰＵ１４ａと同一チップ内に形成されており、計算機１４内に設けられた通信器（図示せず）を介してＣＰＵ１４ａの温度を制御部３０に伝達する。
【００３２】
本実施形態では、制御部３０と計算機１４との間の信号の送受信は、ＵＤＰ（User Datagram Protocol）通信を介して行うものとする。但し、制御部３０と計算機１４との間の通信はＵＤＰ通信に限定するものではない。また、本実施形態では、温度センサ３２としてＣＰＵ１４ａと同一チップ内に配置された温度センサを使用しているが、ＣＰＵ１４ａのパッケージに密着して配置した温度センサを使用してもよい。
【００３３】
温度センサ３３はラック１３の吸気面側に配置されて、ラック１３内に供給されるエアーの温度を検出する。ラック１３の吸気面側に複数の温度センサ３３が配置されていてもよい。消費電力センサ３４は各計算機１４の消費電力を検出する。これらの温度センサ３３及び消費電力センサ３４の出力も、制御部３０に伝達される。
【００３４】
制御部３０は、例えばマイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）又はＰＬＣ（Programmable logic controller）等を含んで構成される。ラック１３内の特定の計算機１４に専用プログラムを読み込ませ、制御部３０として使用してもよい。
【００３５】
パラメータ設定部３１には制御に必要なパラメータが設定される。本実施形態においてパラメータ設定部３１に設定されるパラメータは、ＣＰＵ温度の目標値、目標値追従パラメータ、操作量低減パラメータ、及び操作量変動幅パラメータである。これらのパラメータについては後述する。
【００３６】
制御部３０は、温度センサ３２，３３の出力、消費電力センサ３４の出力及びパラメータ設定部３１に設定されたパラメータに応じて操作量を決定し、その操作量に基づいて冷却ファンユニット１２を制御する。
【００３７】
温度センサ３２は第１の温度検出部の一例であり、温度センサ３３は第２の温度検出部の一例である。また、ＣＰＵ１４ａは発熱部品の一例であり、冷却ファンユニット１２は冷却装置の一例である。
【００３８】
図５は、制御部３０の構成を説明する機能ブロック図である。図５のように、制御部３０は、高水準温度演算部４１と、平均温度演算部４２と、高水準消費電力演算部４３と、ＣＰＵ温度予測モデル部４４と、補正部４５と、コスト関数部４６と、最適化部４７と、制御信号生成部４８とを有する。
【００３９】
高水準温度演算部４１は、各計算機１４のＣＰＵ温度のデータを温度センサ３２から取得し、評価対象とする高水準温度を決定して、コスト関数部４６及び補正部４５に出力する。本実施形態では、温度センサ３２から取得したＣＰＵ温度のうち最も高温のＣＰＵ温度を高水準温度とする。
【００４０】
平均温度演算部４２は、ラック１３に供給されるエアーの温度のデータを温度センサ３３から取得する。そして、その平均値（以下、「吸気エアー温度」という）を演算し、演算結果をＣＰＵ温度予測モデル４４に出力する。
【００４１】
高水準消費電力演算部４３は、各計算機１４の消費電力のデータを消費電力センサ３４から取得し、それらのデータのうちから評価対象とする高水準消費電力を決定して、ＣＰＵ温度予測モデル部４４に出力する。本実施形態では、消費電力センサ３４から取得した各計算機１４の消費電力のうち最も大きい消費電力を高水準消費電力とする。
【００４２】
ＣＰＵ温度予測モデル部４４は、予測モデルを用いて、吸気エアー温度と、高水準消費電力と、冷却ファン１２ａの操作量とから、将来のＣＰＵ温度を予測する。補正部４５は、温度予測モデル部４４で予測したＣＰＵ温度（以下、「予測ＣＰＵ温度」という）を、過去のデータを用いて補正する。
【００４３】
コスト関数部４６にはコスト関数が設定されており、予測ＣＰＵ温度とＣＰＵ温度の目標値との偏差と、操作量の変動幅と、操作量の大きさとをそれぞれ重み付けしてコストを算出する。
【００４４】
最適化部４７は、予め設定された制約条件を満たし、且つコストを最小とする操作量を、最適化アルゴリズムに基づいて計算する。
【００４５】
制御信号生成部４８は、最適化部４７で求めた操作量に基づいて冷却ファンユニット１２を制御するためのパルス信号を生成する。
【００４６】
図６は、本実施形態に係る温度管理システムの動作を示すフローチャートである。制御部３０は、一定の周期（制御周期）毎に、図６に示す一連の処理を実行する。
【００４７】
なお、以下の説明において、文中のtilde{ｙ}、bar{Ａ}及びhat{ｘ}等の表記は、数式中において表１のように表記している。
【００４８】
【表１】
0005994927.tif 000002
【００４９】
まず、ステップＳ１１において、制御部３０は、温度センサ３２から各計算機１４のＣＰＵ温度のデータを取得する。また、制御部３０は、温度センサ３３からラック１３の吸気面側のエアーの温度のデータを取得し、消費電力センサ３４から各計算機１４の消費電力のデータを取得する。
【００５０】
次に、ステップＳ１２に移行し、制御部３０は、高水準温度、吸気エアー温度、及び高水準消費電力を決定する。
【００５１】
すなわち、高水準温度演算部４１は、温度センサ３２で検出したＣＰＵ温度のうちから最も高い温度を抽出し、高水準温度とする。また、平均温度演算部４２は、温度センサ３３から取得したラック１３の吸気面側のエアーの温度の平均値を演算し、その平均値を吸気エアー温度とする。更に、高水準消費電力演算部４３は、消費電力センサ３４により検出した各計算機１４の消費電力のうちから最も大きな消費電力を抽出し、高水準消費電力とする。
【００５２】
次に、ステップＳ１３に移行し、制御部３０は、パラメータ設定部３１から、ＣＰＵ温度の目標値と、目標値追従パラメータと、操作量低減パラメータと、操作量変動幅パラメータとを取得する。ＣＰＵ温度の目標値はＣＰＵ１４ａの許容上限温度よりも低い温度であればよく、例えば９０℃に設定される。
【００５３】
目標値追従パラメータは、後述するコスト関数の値を目標値に近づけるための重み付けパラメータである。また、操作量低減パラメータは、コスト関数の操作量の大きさを０に近づけるための重み付けパラメータである。更に、操作量変動幅パラメータは、コスト関数の操作量の変動幅を小さくするための重み付けパラメータである。
【００５４】
次に、ステップＳ１４に移行し、制御部３０は、現在から将来にわたる所定の区間について、制約条件を満たし、コスト関数の値を最小とする現在の操作量を計算する。
【００５５】
すなわち、ＣＰＵ温度予測モデル部４４は、予測モデルを使用し、冷却ファン１２ａの操作量（回転数指令値）ｕ(k)、吸気エアー温度ｖ1(k)、及び高水準消費電力ｖ2(k)から、ＣＰＵ温度を予測する。ここで、ｋは現在の周期を示す。
【００５６】
予測モデルは、図７に模式的に示すように、高水準消費電力ｖ2(k)と、吸気エアー温度ｖ1(k)と、冷却ファン１２ａの操作量ｕ(k)とから、将来のＣＰＵ温度（発熱部品の温度）の最大値を予測するものである。この予測モデルでは、計算機１４の稼働状態の変化の影響を高水準消費電力に取り込み、外気温の変化の影響を吸気エアー温度に取り込んでいる。
【００５７】
予測モデルは、下記式（１）で表現される。
【００５８】
【数１】
0005994927.tif 000003
【００５９】
ここで、ｙ(k+1)は１周期先の将来のＣＰＵ温度である。本実施形態では、１周期を１秒としている。また、本実施形態では、下記式（２）及び式（３）で表わされる状態空間モデルを用いる。
【００６０】
【数２】
0005994927.tif 000004
【００６１】
【数３】
0005994927.tif 000005
【００６２】
ｎ次元ベクトルのｘ(k+1|k)は状態変数と呼ばれる。また、ｖ(k)＝[ｖ1(k),ｖ2(k)]Tである。更に、Ａはｎ×ｎの行列、Ｂuはｎ次元ベクトル、Ｂvはｎ×２の行列、Ｃはスカラである。Ａ、Ｂu、Ｂv、及びＣは、事前に実験を行ってシステム同定することにより求まる。
【００６３】
システム同定の手法としては、予測誤差法や部分空間同定法などがある。また、Ａ、Ｂu、Ｂv及びＣは、ＣＰＵ温度の動的特性を表現する物理モデルの微分方程式が導出できる場合、微分方程式の線形化（テーラー展開）を行うことで導出することも可能である。
【００６４】
ｎはモデルの次数ｎdと冷却ファン１２ａの回転数のむだ時間（dead time）ｄtとで決まり、ｎ＝ｎd＋ｄtである。本実施形態では、むだ時間ｄtを１２秒とする。
【００６５】
なお、本実施形態では、状態空間モデルを用いているが、モデルの表現方法は重回帰式モデルであってもよいし、マップ関数のようなデータであってもよい。
【００６６】
次に、補正部４５では、ｋ時点までの利用可能情報に基づいて、ｋ＋１の時点におけるＣＰＵ温度予測値tilde{ｙ}(k+1|k)を補正する、すなわち、tilde{ｙ}(k+1|k)を、１周期前（過去）の実測値ｙreal(k)と１周期前の予測値ｙ(k|k-1)との差を用いて、下記式（４）のように補正する。
【００６７】
【数４】
0005994927.tif 000006
【００６８】
次に、制御部３０は、最適化部４７を用いて、現在から将来にわたる区間ｐについて、制約条件を満足し、且つコスト関数の値を最小にする現在の操作量を計算する。以下、説明を簡単にするために、操作量ｕ(k-dt)のむだ時間ｄtの表記を省略する。
【００６９】
将来区間の１周期先の操作量ｕは、操作量の変化量Δｕによって下記式（５）のように表現できる。
【００７０】
【数５】
0005994927.tif 000007
【００７１】
ここで、ｉは将来区間の時刻を表現するインデックスである。将来区間の予測値ｙを評価するために、式（２）、式（３）、及び式（４）にインデックスｉを追加して、下記式（６）、式（７）、及び式（８）のように表現する。
【００７２】
【数６】
0005994927.tif 000008
【００７３】
【数７】
0005994927.tif 000009
【００７４】
【数８】
0005994927.tif 000010
【００７５】
次いで、制御部３０は、これらの式（５）〜式（８）を用いて、下記式（９）の制約条件を満たし、下記式（１０）のコスト関数Ｊの値を最小とする操作量の変化量Δｕの入力列を、下記式（１１）により計算する。
【００７６】
【数９】
0005994927.tif 000011
【００７７】
【数１０】
0005994927.tif 000012
【００７８】
【数１１】
0005994927.tif 000013
【００７９】
ここで、ｐは予測を考慮する将来区間である。また、ｍは操作量の変化を考慮する将来区間であり、ｐ≧ｍである。本実施形態では、ｐは１００、ｍは１とする。
【００８０】
更に、Ｑ，ＲΔｕ，Ｒuは重み行列である。式（１０）の第一項は、制御量ｙを目標値ｒに近づける操作であり、Ｑはその操作の重み、すなわち目標値追従パラメータである。
【００８１】
式（１０）の第二項は、操作量の変化量Δｕを０に近づける操作であり、ＲΔｕはその操作の重み、すなわち操作量低減パラメータである。ＲΔｕが小さいと変化量Δｕは大きく、ＲΔｕが大きいと変化量Δｕは小さくなる。
【００８２】
式（１０）の第三項は、操作量を目標操作量ｕtargetに近づける操作である。本実施形態では、ｕtargetは０とする。Ｒuは操作量を目標操作量ｕtargetに近づける操作の重み、すなわち操作量変動幅パラメータである。
【００８３】
式（１１）によって、式（１０）のコスト関数Ｊ（ｋ）の値を最小とする最適入力列{Δｕopt(k|k),...,Δｕopt(m-1+k|k)}が求まる。
【００８４】
次に、式（１１）より求まった最適入力列の先頭要素Δｕopt(k|k)を抽出し、下記式（１２）により現在の操作量ｕ(k)を計算する。
【００８５】
【数１２】
0005994927.tif 000014
【００８６】
コスト関数の値を最小にする最適化ソルバーは、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ:Genetic Algorithm）や粒子群最適化（ＰＳＯ：Particle Swarm Optimization）などの近似解を探索するメタヒューリスティックな数値解法を用いることもできる。本実施形態では、２次計画問題を解くためのＫＷＩＫアルゴリズムを用いる。
【００８７】
このようにして現在の操作量ｕ(k)を計算した後、ステップＳ１５に移行する。ステップＳ１５において、制御信号生成部４８は、最適化部４７で得た現在の操作量ｕ(k)から冷却ファン１２ａの回転を制御するための信号を生成する。
【００８８】
本実施形態では、上述したようにファン回転数と吸気エアー温度と消費電力とから発熱部品の温度を予測する予測モデルを用いて、吸気エアー温度及び消費電力の現在から将来にわたる影響を考慮した最適な操作量ｕ(k)を計算する。そして、その操作量ｕ(k)を用いて冷却ファンユニット１２を制御することにより、発熱部品を適切に冷却しつつ、冷却ファンユニット１２で消費する電力を削減できる。
【００８９】
以下、実施形態に開示した方法により冷却ファンユニット１２（冷却ファン１２ａ）を制御したときのＣＰＵ温度を調べた結果について、比較例と比較して説明する。ここでは、ＣＰＵ使用率が６００秒毎に６０％と５０％とに交互に変化するように計算機１４を稼働させながら、ＣＰＵ温度を９０℃以下に維持するように冷却ファンユニット１２を制御した。
【００９０】
比較例は、ラック１３の吸気側温度Ｔfront(k)と排気側温度Ｔback(k)との差から、下記式（１３）に示すように操作量ｕ(k)を計算するフィードフォワード制御（以下、「ＦＦ制御」という）である。
【００９１】
【数１３】
0005994927.tif 000015
【００９２】
図８（ａ）は、比較例により冷却ファン１２ａを制御した場合のＣＰＵ温度の経時的変化を表している。この図８（ａ）からわかるように、比較例では、ＣＰＵ温度を９０℃以下に維持しているが、ＣＰＵ温度が約８０℃になることもあり、過冷却となっている。すなわち、比較例では冷却ファン１２ａの回転数の制御が十分に最適化されてなく、電力を無駄に消費している。
【００９３】
図８（ｂ）は、本実施形態により冷却ファンユニット１２を制御した場合のＣＰＵ温度の経時的変化を表している。この図８（ｂ）からわかるように、本実施形態では、ＣＰＵ温度を９０℃以下に維持できることは勿論、ＣＰＵの稼働状態が変化してもＣＰＵ温度は殆ど変化することなく、約８８℃前後に維持されている。このことから、実施形態では冷却ファンユニット１２を常に適切に制御できていることがわかる
図９は、実施形態及び比較例により冷却ファンユニット１２を制御したときの冷却ファンユニット１２の消費電力を調べた結果を表わした図である。ここで、比較例１は、ラック１３の吸気側温度Ｔfront(k)と排気側温度Ｔback(k)との差から、式（１３）に示すように操作量ｕ(k)を計算するＦＦ制御の場合の消費電力である。また、比較例２は、ラック吸気面側のエアーの温度と排気面側のエアーの温度との差に基づいて冷却ファンユニット１２をＰＩ（比例積分）制御した場合の消費電力である。
【００９４】
図９からわかるように、実施形態では消費電力が約２．１７ｋＷであるのに対し、比較例１では消費電力が約２．６４ｋＷ、比較例２では消費電力が約２．７１ｋＷであった。すなわち、本実施形態では、比較例１，２に比べて消費電力を２０％弱削減することができた。
【００９５】
（第２の実施形態）
図１０は、第２の実施形態に係る温度管理システムのブロック図である。また、図１１は、第２の実施形態に係る温度管理システムの制御部の構成を説明する機能ブロック図である。なお、図１０，図１１において、図４，図５と同一物には同一符号を付して、その詳細な説明は省略する。
【００９６】
図１０からわかるように、本実施形態の温度管理システムは、消費電力センサ３４（図４参照）がないことを除けば第１の実施形態と基本的に同じである。また、図１１からわかるように、本実施形態の温度管理システムの制御部３０ａには、第１の実施形態で説明した高水準消費電力演算部４３（図５参照）がなく、消費電力外乱モデル部５１及び状態推定部５２が設けられている。
【００９７】
本実施形態では、高水準消費電力を不可観測外乱として扱い、外乱モデル部５１に高水準温度の変化から消費電力の変化を表現する外乱モデルを設定している。状態推定部５２は、予測モデルと外乱モデルとを使用して、ＣＰＵの稼働状態を推定する。
【００９８】
図１２は、本実施形態に係る温度管理システムの動作を示すフローチャートである。
【００９９】
まず、ステップＳ２１において、制御部３０ａは、温度センサ３２から各計算機１４のＣＰＵ温度のデータを取得し、温度センサ３３からラック１３の吸気面側のエアーの温度を取得する。
【０１００】
次に、ステップＳ２２に移行し、制御部３０ａは、高水準温度及び吸気エアー温度を決定する。
【０１０１】
すなわち、高水準温度演算部４１は、温度センサ３２で検出したＣＰＵ温度のうちから最も高い温度を抽出し、高水準温度とする。また、平均温度演算部４２は、温度センサ３３から取得したラック１３の吸気面側のエアーの温度の平均値を演算し、その平均値を吸気エアー温度とする。
【０１０２】
次に、ステップＳ２３に移行し、制御部３０ａは、パラメータ設定部３１から、ＣＰＵ温度の目標値と、目標値追従パラメータと、操作量低減パラメータと、操作量変動幅パラメータとを取得する。
【０１０３】
次に、ステップＳ２４に移行し、制御部３０ａは、現在から将来にわたる所定の区間について、制約条件を満たし、コスト関数の値を最小とする現在の操作量を計算する。
【０１０４】
すなわち、ＣＰＵ温度予測モデル部４４は、予測モデルと外乱モデルとを使用し、冷却ファン１２ａの操作量（回転数指令値）ｕ(k)、吸気エアー温度ｖ1(k)、及び高水準消費電力ｖ2(k)から、ＣＰＵ温度を予測する。
【０１０５】
予測モデルは、前述の式（１）で表現される。ｙ'(k+1)は１周期先の将来のＣＰＵ温度である。また、本実施形態においても、前述の式（２）及び式（３）で表わされる状態空間モデルを用いる。
【０１０６】
消費電力外乱モデル部５１に設定される外乱モデルは式（１４），式（１５）で表わされ、高水準消費電力ｄ(k)をランダムなステップ状の外乱とし、積分出力を出力とするモデルである。
【０１０７】
【数１４】
0005994927.tif 000016
【０１０８】
【数１５】
0005994927.tif 000017
【０１０９】
ここで、bar{Ａ}＝１、bar{Ｂ}＝１、bar{Ｃ}＝１であり、ｎd(k)はランダムなノイズである。また、ｘd(k+1|k)は不可観測外乱ｄ(k)の状態変数である。
【０１１０】
状態推定部５２は、予測モデルの状態変数ｘ(k|k)、及び外乱モデルの状態変数ｘd(k+1|k)を、hat{ｘ}(k|k)とhat{ｘ}d(k|k)に置き換える。そして、ＣＰＵ温度の実測値ｙreal(k)の変化から、hat{ｘ}(k|k)とhat{ｘ}d(k|k)とを、次の式（１６）、式（１７）、式（１８）で表わされる状態観測器によってそれぞれ補償する。
【０１１１】
【数１６】
0005994927.tif 000018
【０１１２】
【数１７】
0005994927.tif 000019
【０１１３】
【数１８】
0005994927.tif 000020
【０１１４】
ここで、hat{ｘ}(k+1|k)は補償後の予測モデルの状態変数であり、hat{ｘ}d(k+1|k)は補償後の外乱モデルの状態変数である。また、Ｍはカルマンフィルタによって設計されるカルマンゲインであり、２次元ベクトルである。
【０１１５】
次に、補正部４５では、式（１７）と式（１８）とから求められたｋ時点までの利用可能情報に基づいて、ｋ＋１の時点におけるＣＰＵ温度予測値hat{ｙ}(k+1|k)を補正する。すなわち、hat{ｙ}(k+1|k)を、１周期前（過去）の実測値ｙreal(k)と１周期前の予測値hat{ｙ}(k|k-1)との差を用いて、下記式（１９）のように補正する。
【０１１６】
【数１９】
0005994927.tif 000021
【０１１７】
次に、最適化部４７は、現在から将来にわたる区間ｐについて、制約条件を満足し、且つコスト関数の値を最小にする現在の操作量を計算する。以下、説明を簡単にするために、操作量ｕ(k-dt)のむだ時間ｄtの表記を省略する。
【０１１８】
将来区間の１周期先の操作量ｕは、操作量の変化量Δｕによって前述の式（５）のように表現できる。
【０１１９】
将来区間の予測値ｙを評価するために、式（１７）及び式（１８）を予測モデルとし、式（４）の補正部にインデックスｉを追加して、下記式（２０）、式（２１）、及び式（２２）のように表現する。
【０１２０】
【数２０】
0005994927.tif 000022
【０１２１】
【数２１】
0005994927.tif 000023
【０１２２】
【数２２】
0005994927.tif 000024
【０１２３】
次いで、制御部３０ａは、これらの式（５）及び式（２０）〜式（２２）を用いて、式（９）の制約条件を満たし、式（１０）のコスト関数Ｊの値を最小にする操作量の変化量Δｕの入力列を、式（１１）により計算する。
【０１２４】
次に、式（１１）により求まった最適入力列の先頭要素Δｕopt(k|k)を抽出し、現在の操作量を式（１２）により計算する。
【０１２５】
次いで、ステップＳ２５において、制御信号部４８は、最適化部４７で得た現在の操作量ｕ(k)から冷却ファン１２ａの回転を制御するための信号を生成する。
【０１２６】
本実施形態では、上述したようにファン回転数、吸気エアー温度、及び消費電力から発熱部品の温度を予測する予測モデルを用いて、吸気エアー温度及び消費電力の現在から将来にわたる影響を考慮した最適な操作量を計算する。そして、その操作量ｕ(k)を用いて冷却ファンユニット１２を制御することにより、発熱部品を適切に冷却しつつ、冷却ファンユニット１２で消費する電力を削減できる。
【０１２７】
また、本実施形態では、消費電力センサが不要であるので、第１の実施形態に比べてシステムが簡略化されるという利点もある。
【０１２８】
（第３の実施形態）
図１３は、第３の実施形態に係る温度管理システムのブロック図である。また、図１４は、第３の実施形態に係る温度管理システムの制御部の構成を説明する機能ブロック図である。なお、図１３，図１４において、図４，図５と同一物には同一符号を付して、その詳細な説明は省略する。
【０１２９】
図１３からわかるように、本実施形態の温度管理システムは、ラック１３の前後の差圧を検出する差圧センサ３５を有する。また、図１３からわかるように、本実施形態の温度管理システムの制御部３０ｂでは、差圧センサ３５から出力される信号がＣＰＵ温度予測モデル部４４に入力される。差圧センサ３５は圧力差検出部の一例である。
【０１３０】
図１５は、本実施形態に係る温度管理システムの動作を示すフローチャートである。
【０１３１】
まず、ステップＳ３１において、制御部３０ｂは、温度センサ３２から各計算機１４のＣＰＵ温度のデータを取得し、温度センサ３３からラック１３の吸気面側のエアーの温度のデータを取得する。また、制御部３３０ｂは、消費電力センサ３４から各計算機１４の消費電力のデータを取得し、差圧センサ３５から差圧（ラック１３の吸気面側の圧力と排気面側の圧力との差）のデータを取得する。
【０１３２】
次に、ステップＳ３２に移行し、制御部３０ｂは、高水準温度、吸気エアー温度、及び高水準消費電力を決定する。
【０１３３】
すなわち、高水準温度演算部４１は、温度センサ３２で検出したＣＰＵ温度のうちから最も高い温度を抽出し、高水準温度とする。また、平均温度演算部４２は、温度センサ３３から取得したラック１３の吸気面側のエアーの温度の平均値を演算し、その平均値を吸気エアー温度とする。更に、高水準消費電力演算部４３は、消費電力センサ３４により検出した各計算機１４の消費電力のうちから最も大きな消費電力を抽出し、高水準消費電力とする。
【０１３４】
次に、ステップＳ３３に移行し、制御部３０ｂは、パラメータ設定部３１から、ＣＰＵ温度の目標値と、目標追従パラメータと、操作量低減パラメータと、操作量変動幅パラメータとを取得する。
【０１３５】
次に、ステップＳ３４に移行し、制御部３０ｂは、現在から将来にわたる所定の区間について、制約条件を満たし、コスト関数の値を最小とする現在の操作量を計算する。
【０１３６】
すなわち、ＣＰＵ温度予測モデル部４４は、予測モデルを使用し、冷却ファン１２ａの操作量（回転数指令値）ｕ(k)、吸気エアー温度ｖ1(k)、高水準消費電力ｖ2(k)、及びラック１４の前後の差圧ｖ3(k)から、ＣＰＵ温度を予測する。
【０１３７】
予測モデルは、下記（２３）式で表現される。
【０１３８】
【数２３】
0005994927.tif 000025
【０１３９】
ここで、ｙ(k+1)は１周期先の将来のＣＰＵ温度である。本実施形態においても、１周期を１秒とする。また、本実施形態では、下記式（２４）、式（２５）で表わされる状態空間モデルを使用する。
【０１４０】
【数２４】
0005994927.tif 000026
【０１４１】
【数２５】
0005994927.tif 000027
【０１４２】
ｎ次元のベクトルのｘ(k+1|k)は状態関数と呼ばれる。また、ｖ(k)＝[ｖ1(k),ｖ2(k),ｖ3(k)]Tである。更に、Ａはｎ×ｎの行列、Ｂuはｎ次元ベクトル、Ｂvはｎ×２の行列、Ｃはスカラである。Ａ、Ｂu、Ｂv、及びＣは、事前に実験を行ってシステム同定することにより求まる。
【０１４３】
次に、補正部４５では、式（２４）によって、ｋ時点までの利用可能情報に基づいてｋ＋１時点におけるＣＰＵ温度予測値tilde{ｙ}(k+1|k)を補正する。すなわち、tilde{ｙ}(k+1|k)を、１周期前（過去）の実測値ｙreal(k)と１周期前の予測値ｙ(k|k-1)との差を用いて、式（４）のように補正する。
【０１４４】
次に、最適化部４７は、現在から将来にわたる区間ｐについて、制約条件を満足し、且つコスト関数の値を最小にする現在の操作量を計算する。以下、説明を簡単にするために、操作量ｕ(k-dt)のむだ時間ｄtの表記を省略する。
【０１４５】
将来区間の１周期先の操作量ｕは、操作量の変化量Δｕによって前述の式（５）のように表現できる。
【０１４６】
将来区間の予測値ｙを評価するために、式（２）、式（３）、及び式（４）にインデックスｉを追加して、式（６）、式（７）、及び式（８）のように表現する。
【０１４７】
次いで、制御部３０ｂは、これらの式（５）〜式（８）を用いて、式（９）の制約条件を満たし、式（１０）のコスト関数Ｊの値を最小とする操作量の変化量Δｕの入力列を、式（１１）により計算する。
【０１４８】
次に、式（１１）より求まった最適入力列の先頭要素Δｕopt(k|k)を抽出し、式（１２）により現在の操作量ｕ(k)を計算する。
【０１４９】
次いで、ステップＳ３５に移行し、制御信号生成部４８は、最適化部４７で得た現在の操作量ｕ(k)から冷却ファン１２ａの回転を制御するための信号を生成する。
【０１５０】
本実施形態では、上述したようにファン回転数、吸気エアー温度、消費電力、及びラック１３の吸気面側と排気面側との差圧から、最適な操作量ｕ(k)を計算する。そして、その操作量ｕ(k)を用いて冷却ファンユニット１２を制御することにより、発熱部品を適切に冷却しつつ、冷却ファンユニット１２で消費する電力を削減できる。本実施形態では、ラック１４の前後の差圧の変化を考慮して冷却ファンユニット１２の操作量を決定するので、フィルタの目詰まり等の影響を含めた最適操作量が得られる。
【図１】
0005994927.tif 000028
【図２】
0005994927.tif 000029
【図３】
0005994927.tif 000030
【図４】
0005994927.tif 000031
【図５】
0005994927.tif 000032
【図６】
0005994927.tif 000033
【図７】
0005994927.tif 000034
【図８】
0005994927.tif 000035
【図９】
0005994927.tif 000036
【図１０】
0005994927.tif 000037
【図１１】
0005994927.tif 000038
【図１２】
0005994927.tif 000039
【図１３】
0005994927.tif 000040
【図１４】
0005994927.tif 000041
【図１５】
0005994927.tif 000042