(57)【要約】  本開示は、部屋の空気温度および湿度の要件のうちの少なくとも一方について、冷却ユニットの動作を最適化するように、冷却ユニットの供給空気温度調整を制御するためのシステムに関する。システムは、：冷却ユニットの動作に関連する取得されたデータの１つまたは複数のどの部分が利用されることになるかを選択するように構成された機械学習モジュールと；機械学習モジュールによって供給される情報を使用し、冷却ユニットの動作挙動を学習するニューラルネットワークモデルとを実装するためのコントローラを使用し、機械学習モジュールは、ニューラルネットワークモデルの教師あり学習および回帰を実行し、ニューラルネットワークモデルは、出力を生成するために、機械学習モジュールによって提供される情報を使用する。コントローラはまた、最適化モジュールも実装し、これは、ニューラルネットワークモデルから出力を受け取り、冷却ユニットのユニット電力消費量を目的関数として使用して大域的最適化ルーチンを実装して、冷却ユニットによる使用のために、冷却ユニットの動作パラメータを最適化する供給空気温度設定点を作り出す。
2020533547.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
冷却ユニットの供給空気温度調整を制御して、部屋の空気温度および湿度の要件のうちの少なくとも一方について、冷却ユニットの動作を最適化するためのシステムであって、
冷却ユニットの動作に関連する取得されたデータの１つまたは複数のどの部分が利用されることになるかを選択するように構成された機械学習モジュールと、
機械学習モジュールによって供給される情報を使用し、冷却ユニットの動作挙動を学習するニューラルネットワークモデルであって、機械学習モジュールが、ニューラルネットワークモデルの教師あり学習および回帰を実行し、
ニューラルネットワークモデルが、出力を生成するために、機械学習モジュールによって供給される情報を使用する、ニューラルネットワークモデルと、
ニューラルネットワークモデルから出力を受け取り、冷却ユニットのユニット電力消費量を目的関数として使用して大域的最適化ルーチンを実装して、冷却ユニットによる使用のために、冷却ユニットの動作パラメータを最適化する供給空気温度設定点を作り出す、最適化モジュールと
を実装するためのコントローラを備える、システム。
【請求項２】
冷却ユニットの供給空気温度調整を制御して、部屋の空気温度および湿度の要件について、冷却ユニットの動作を最適化するためのシステムであって、
冷却ユニットの動作に関連する取得されたデータの１つまたは複数のどの部分が利用されるかを選択するように構成された機械学習モジュールと、
機械学習モジュールによって供給される情報を使用し、冷却ユニットの動作挙動を学習するニューラルネットワークモデルであって、機械学習モジュールが、ニューラルネットワークモデルの教師あり学習および回帰を実行し、
ニューラルネットワークモデルが、出力を生成するために、機械学習モジュールによって供給される情報を使用し、
冷却ユニットのラック入口温度を表し、ユニット電力ニューラルネットワークモデルに出力を提供する、遠隔空気温度（ＲＥＴ）ニューラルネットワークモデル、または
冷却ユニットのうちの所与の冷却ユニットに戻されている空気の温度を表すための戻り空気温度（ＲＡＴ）ニューラルネットワークモデル、または
冷却ユニットによって生成および出力されている空気の温度を表すための供給空気温度（ＳＡＴ）ニューラルネットワークモデルを含む少なくとも１つの他のニューラルネットワークモデルから入力を受け取るユニット電力ニューラルネットワークモジュールを有する、ニューラルネットワークモデルと、
ニューラルネットワークモデルから出力を受け取り、冷却ユニットのユニット電力消費量を目的関数として使用して大域的最適化ルーチンを実装して、冷却ユニットによる使用のために、冷却ユニットの動作パラメータを最適化する供給空気温度設定点を作り出す、最適化モジュールと
を実装するためのコントローラを備える、システム。
【請求項３】
データセンター冷却ユニットの供給空気温度調整を制御して、部屋の空気温度および湿度の要件について、冷却ユニットの動作を最適化するためのシステムであって、
冷却ユニットの動作に関連する取得されたデータの１つまたは複数のどの部分が利用されるかを選択するように構成された機械学習モジュールと、
機械学習モジュールによって供給される情報を使用し、冷却ユニットの動作挙動を学習するニューラルネットワークモデルであって、機械学習モジュールが、ニューラルネットワークモデルの教師あり学習および回帰を実行し、
ニューラルネットワークモデルが
冷却ユニット電力消費量を表すユニット電力ニューラルネットワークモデル、
冷却ユニットのラック入口温度を表し、ユニット電力ニューラルネットワークモデルに出力を提供する遠隔空気温度（ＲＥＴ）ニューラルネットワークモデル、
冷却ユニットのうちの所与の冷却ユニットに戻されている空気の温度を表すための戻り空気温度（ＲＡＴ）ニューラルネットワークモデル、
冷却ユニットによって生成および出力されている空気の温度を表すための供給空気温度（ＳＡＴ）ニューラルネットワークモデル、
選択された冷却ユニットのファンが動いている最大ファン速度のパーセンテージを表すファンパーセンテージニューラルネットワークモデル、
冷却ユニットの総冷却能力をパーセンテージ単位で表すための冷却能力（ＣＣ）ニューラルネットワークモデルを含み、
ユニット電力ニューラルネットワークモデルが、出力を提供する際、ＲＥＴ、ＲＡＴ、ＳＡＴ、ファンパーセンテージ、およびＣＣニューラルネットワークモデルのすべてによって提供される情報を使用する、ニューラルネットワークモデルと、
ニューラルネットワークモデルから出力を受け取り、冷却ユニットのユニット電力消費量を目的関数として使用して大域的最適化ルーチンを実装し、冷却ユニットによる使用のために、冷却ユニットの動作パラメータを最適化する供給空気温度設定点を作り出す最適化モジュールと
を実装するためのコントローラを備える、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１７年９月６日に出願された米国仮特許出願第６２／５５４，７８５号の利益を主張するものである。上記出願の開示は、引用によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、データセンターの冷却デバイスを管理してエネルギー消費量を最適化するためのシステムおよび方法に関し、より詳細には、冷却ユニットの供給空気温度設定点を制御してエネルギー使用量を最適化する様式で、機械学習ならびにニューラルネットワークモデルを利用する、システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
本項は、本開示に関する背景情報を提供するものであり、これは必ずしも従来技術ではない。
【０００４】
エネルギー使用量は、データセンターにとって大きな懸念事項である。多くの場合、数千または数万ものコンポーネントがデータセンターの１つまたは複数の部屋内に設置されており、データセンターが大きくなるにつれて、ＣＲＡＣ（コンピュータ室空調機（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｏｏｍ  ａｉｒ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｒ））ユニットのエネルギー消費量を最小化し、同時に適切な冷却をなおも提供する必要性がよりいっそう重要になっている。
【０００５】
ＣＲＡＣユニットなどのデータセンター冷却機器のエネルギー消費量を管理する際の１つの重要な考慮事項は、室内条件を最適化するために供給空気温度（「ＳＡＴ」（ｓｕｐｐｌｙ  ａｉｒ  ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ））を監視および調整することにある。従来、これは、室内の物理的な温度条件を最良に満たし、同時にエネルギー使用量を最小化するために、ユーザによって入力されたＳＡＴをユーザが手動で定期的に調整することを伴っていた。理解されるように、この手法は、最適なＳＡＴ設定点、および室内で使用されているＣＲＡＣユニットの他のパラメータを手動で選択する際、ユーザの注意力、知識、および経験に依存する。過去のシステムの挙動に基づいてＳＡＴ設定点を最良に選択する方法を「学習する」ことができる自動化システムにより、エネルギー使用量を最適化することが可能となる。重要なことに、このような自動化されたインテリジェントシステムは、任意の所与の時点で物理的な室内条件を最良に満たす最適なＳＡＴ設定点を選択する際、ユーザの経験および知識への依存を排除するか、またはそれらへの依存を低減させることにもなる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本項は、本開示の全体的な概要を提供するものであり、その全範囲またはその特徴のすべてを包括的に開示するものではない。
【０００７】
一態様において、本開示は、冷却ユニットの供給空気温度調整を制御して、部屋の空気温度および湿度の要件のうちの少なくとも一方について、冷却ユニットの動作を最適化するためのシステムに関する。システムは、冷却ユニットの動作に関連する取得されたデータの１つまたは複数のどの部分が利用されることになるかを選択するように構成された機械学習モジュールを実装するためのコントローラを備えてもよい。コントローラはまた、機械学習モジュールによって供給される情報を使用し、冷却ユニットの動作挙動を学習するニューラルネットワークモデルを実装してもよく、機械学習モジュールは、ニューラルネットワークモデルの教師あり学習および回帰を実行し、ニューラルネットワークモデルは、出力を生成するために、機械学習モジュールによって供給される情報を使用する。コントローラはまた、ニューラルネットワークモデルから出力を受け取り、冷却ユニットのユニット電力消費量を目的関数として使用して大域的最適化ルーチンを実装して、冷却ユニットによる使用のために、冷却ユニットの動作パラメータを最適化する供給空気温度設定点を作り出す、最適化モジュールを実装してもよい。
【０００８】
別の態様において、本開示は、冷却ユニットの供給空気温度調整を制御して、部屋の空気温度および湿度の要件について、冷却ユニットの動作を最適化するためのシステムに関する。システムは、機械学習モジュール、ニューラルネットワークモデル、および最適化モジュールを実装するためのコントローラを備えてもよい。機械学習モジュールは、冷却ユニットの動作に関連する取得されたデータの１つまたは複数のどの部分が利用されるかを選択するように構成される。ニューラルネットワークモデルは、機械学習モジュールによって供給される情報を使用し、冷却ユニットの動作挙動を学習し、機械学習モジュールはまた、ニューラルネットワークモデルの教師あり学習および回帰を実行する。ニューラルネットワークモデルは、出力を生成するために、機械学習モジュールによって供給される情報を使用する。ニューラルネットワークモデルは、
冷却ユニットのラック入口温度を表し、ユニット電力ニューラルネットワークモデルに出力を提供する、遠隔空気温度（ｒｅｍｏｔｅ  ａｉｒ  ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）（ＲＥＴ）ニューラルネットワークモデル、または
冷却ユニットのうちの所与の冷却ユニットに戻されている空気の温度を表すための戻り空気温度（ｒｅｔｕｒｎ  ａｉｒ  ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）（ＲＡＴ）ニューラルネットワークモデル、または
冷却ユニットによって生成および出力されている空気の温度を表すための供給空気温度（ＳＡＴ）ニューラルネットワークモデル
を含む少なくとも１つの他のニューラルネットワークモデルから入力を受け取る、ユニット電力ニューラルネットワークモジュールを有する。
【０００９】
最適化モジュールは、ニューラルネットワークモデルから出力を受け取り、冷却ユニットのユニット電力消費量を目的関数として使用して大域的最適化ルーチンを実装して、冷却ユニットによる使用のために、冷却ユニットの動作パラメータを最適化する供給空気温度設定点を作り出す。
【００１０】
さらに別の態様において、本開示は、データセンター冷却ユニットの供給空気温度調整を制御して、部屋の空気温度および湿度の要件について、冷却ユニットの動作を最適化するためのシステムに関する。システムは、冷却ユニットの動作に関連する取得されたデータの１つまたは複数のどの部分が利用されるかを選択するように構成された機械学習モジュールを実装するためのコントローラを備えてもよい。コントローラはまた、機械学習モジュールによって供給される情報を使用し、冷却ユニットの動作挙動を学習するニューラルネットワークモデルを実装してもよく、機械学習モジュールは、ニューラルネットワークモデルの教師あり学習および回帰を実行する。ニューラルネットワークモデルは、冷却ユニット電力消費量を表すユニット電力ニューラルネットワークモデルと；冷却ユニットのラック入口温度を表し、ユニット電力ニューラルネットワークモデルに出力を提供する遠隔空気温度（ＲＥＴ）ニューラルネットワークモデルと；冷却ユニットのうちの所与の冷却ユニットに戻されている空気の温度を表すための戻り空気温度（ＲＡＴ）ニューラルネットワークモデルと；冷却ユニットによって生成および出力されている空気の温度を表すための供給空気温度（ＳＡＴ）ニューラルネットワークモデルと；選択された冷却ユニットのファンが動いている最大ファン速度のパーセンテージを表すファンパーセンテージニューラルネットワークモデルと；冷却ユニットの総冷却能力をパーセンテージ単位で表すための冷却能力（ｃｏｏｌｉｎｇ  ｃａｐａｃｉｔｙ）（ＣＣ）ニューラルネットワークモデルとを含んでもよい。ユニット電力ニューラルネットワークモデルは、出力を提供する際、ＲＥＴ、ＲＡＴ、ＳＡＴ、ファンパーセンテージ、およびＣＣニューラルネットワークモデルのすべてによって供給される情報を使用してもよい。コントローラはまた、ニューラルネットワークモデルから出力を受け取り、冷却ユニットのユニット電力消費量を目的関数として使用して大域的最適化ルーチンを実装し、冷却ユニットによる使用のために、冷却ユニットの動作パラメータを最適化する供給空気温度設定点を作り出す、最適化モジュールを実装してもよい。
【００１１】
本明細書で提供される説明から、さらなる適用範囲が明らかとなるであろう。本概要の説明および特定の例は、例示のみを目的とするものであり、本開示の範囲を限定することを意図していない。
【００１２】
本明細書に説明される図面は、すべての可能な実装ではなく、選択された実施形態の例示のみを目的としており、本開示の範囲を限定することを意図していない。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本開示の一実施形態によって実行される様々な動作を示す高レベル流れ図である。
【図２】本開示で使用される様々なニューラルネットワークモデルをリスト化し、様々なモデルによって使用される出力を他のモデルへの入力として識別するチャートである。
【図３】機械学習機能をおこなう際、本開示の機械学習モジュールによって使用される様々な基準のリストである。
【図４】本開示で実装されるニューラルネットワークモデル、およびニューラルネットワークモデルの入力とネットワークモデルの隠れ層のニューロンとユニット電力出力との関係を示す図である。
【図５】本開示のオプティマイザモジュールによって実装される基準を記載するチャートである。
【図６Ａ】本開示によって達成されるユニット電力制御が、冷却ユニットの計算された最適なユニット電力にどの程度厳密に従うかを示すグラフとともに、図１におけるシステムのニューラルネットワークモデルの性能の例を示す図である。
【図６Ｂ】本開示によって達成されるユニット電力制御が、冷却ユニットの計算された最適なユニット電力にどの程度厳密に従うかを示すグラフとともに、図１におけるシステムのニューラルネットワークモデルの性能の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図面の複数の図にわたって、対応する参照番号は、対応する部分を示す。
【００１５】
次に、添付の図面を参照して、例示的な実施形態をより詳細に説明する。
【００１６】
図１を参照すると、本開示による方法を実施するためのシステム１０の一例が示されている。システム１０は、プロセッサ１４、メモリ１６（例えば、不揮発性ＲＡＭまたはＲＯＭ）および入力／出力サブシステム１８を有するコントローラ１２を含んでもよい。コントローラ１２は、典型的には、供給空気温度（「ＳＡＴ」）設定点調整を必要とするコンピュータ室空調機（「ＣＲＡＣ」）ユニットを含むことになるデータセンターコンポーネント２０と通信する。「設定点」により、ユーザによって選択された、ユーザがシステム１０に維持させたい供給空気温度が意味される。このような広く使用されている冷却システムの１つは、Ｌｉｅｂｅｒｔ（Ｖｅｒｔｉｖ社）によって「ＤＳＥフリークーリングシステム」という名前で造られているポンプ式冷媒節約システムであり、本開示の教示は、このシステムに加えて、部屋の変化する空気温度条件を満たすために定期的なＳＡＴ設定点調整を必要とする、実質的に他の任意のタイプの室内空調システムに十分に適用可能である。システム１０は、部分的に複数のニューラルネットワークモデルを通して、現在の室内温度および湿度の要件を最良に満たす、なされるべき最適なＳＡＴ設定点調整を自動的に決定することによって、ＣＲＡＣユニットを動作させる際に最適なエネルギー効率が得られることを可能にする。
【００１７】
さらに図１を参照すると、ボックス２２に示すように、コントローラ１２はデータを取得し、これは、１つまたは複数のフィルタを適用してデータをフィルタリングし、後続の処理動作で使用されることになるデータセットを作り出すことを伴ってもよい。動作２４では、収集された（および場合によってはフィルタリングされた）データセットは、ニューラルネットワークモデルによる使用のために何のデータが保持されるかを選択するため、例えばレーベンバーグマーカート（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）訓練アルゴリズムを介して、選択された訓練アルゴリズムを使用してニューラルネットワークモデルを訓練するため、ならびにニューラルネットワークモデルをいつ再訓練するか、および／または新しいデータでいつ最初から開始するかを決定するために、１つまたは複数の機械学習モジュールを介して使用される。動作２６では、以下の段落でさらに説明されるように、データは、１つまたは複数のニューラルネットワークモデルで使用されてもよい。動作２８では、１つまたは複数の最適化ルーチンが動いてもよい。以下の段落でもより詳細に説明するように、最適化ルーチンは、最適化をいつ実行するかを選択すること、および収集されたデータを使用して内点大域的最適化アルゴリズムを動かすことを伴ってもよい。動作２６の結果は、大域的最適化アルゴリズムに入力を供給するために使用されてもよい。最適化動作２８は、データセンター冷却コンポーネントのうちの１つまたは複数に適用されるＳＡＴ設定点を設定する際にコントローラ１２によって使用され得る、ＳＡＴ設定点３０を作り出す。
【００１８】
図２は、システム１０が使用する様々なニューラルネットワーク、および各ニューラルネットワークへの入力をチャート形式でリスト化している。ニューラルネットワーク（「ＮＮ」）モデルは、冷却ユニット電力消費量を表す「ユニット電力（Ｕｎｉｔ  Ｐｏｗｅｒ）」（ＮＮモデル２６ａ、「ＵＰ」とも記される）；対象としている所与のデータセンター冷却ユニットのラック入口温度である「遠隔空気温度（Ｒｅｍｏｔｅ  Ａｉｒ  Ｔｅｍｐ）」（ＮＮモデル２６ｂ、「ＲＥＴ」と以降で表される）；冷却ユニット２０のうちの所与の冷却ユニットに戻されている空気の温度である、「戻り空気温度（Ｒｅｔｕｒｎ  Ａｉｒ  Ｔｅｍｐ）」または「ＲＡＴ」とも呼ばれる「戻り温度（Ｒｅｔｕｒｎ  Ｔｅｍｐ）」（モデルＮＮ２６ｃ）；冷却ユニットによって生成および出力される空気の温度である、「供給空気温度（Ｓｕｐｐｌｙ  Ａｉｒ  Ｔｅｍｐ）（「ＳＡＴ」）」とも呼ばれる「供給温度（Ｓｕｐｐｌｙ  Ｔｅｍｐ）」（ＮＮモデル２６ｄ）；選択された冷却ユニットのファンが動いている最大ファン速度のパーセンテージである「ファン％」（ＮＮモデル２６ｅ）；および冷却ユニットのうちの所与の冷却ユニットの総冷却能力である（圧縮機容量のパーセンテージまたはバルブ開度のパーセンテージなどのパーセンテージ単位での）「冷却能力（Ｃｏｏｌｉｎｇ  Ｃａｐａｃｉｔｙ）」（モデル２６ｆ、「ＣＣ」と呼ばれる）について使用される。ユニット電力ニューラルネットワーク２６ａは、遠隔温度ＮＮモデル２６ｂ、戻り温度ＮＮモデル２６ｃ、供給温度ＮＮモデル２６ｄ、ファン％ＮＮモデル２６ｅ、および冷却能力ＮＮモデル２６ｆのすべてから入力を受け取るので、このモデルが、プライマリ（ｐｒｉｍａｒｙ）またはメインのニューラルネットワークモデルとみなされ得ることに留意されたい。
【００１９】
図２のチャートはまた、ＮＮモデル２６ｂ−２６ｆのどのモデルがＮＮモデルの他のモデルへの入力として使用されるかを示している。図２に示す表の列内の変数のいくつかは、ＮＮモデルの出力に対応し、行内の「Ｘ」は、その変数がそのＮＮモデルへの入力として使用されることを示す。例えば、ＲＡＴ  ＮＮモデル２６ｃおよびＳＡＴ  ＮＮモデル２６ｄからの出力は、ＳＡＴ設定点および戻り露点蒸発器熱除去（Ｒｅｔｕｒｎ  Ｄｅｗ  Ｐｏｉｎｔ  Ｅｖａｐｏｒａｔｏｒ  Ｈｅａｔ  Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ）（「Ｑｉｎ」）とともに、冷却能力ＮＮモデル２６ｆへの入力であることが分かる。「Ｑｉｎ」という用語は、冷却ユニットによって除去される熱を表す。より具体的には、これは質量流量に比熱が乗算され、次いで温度差分（ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ  ｄｅｌｔａ）が乗算されたものである。遠隔温度（ＲＥＴ）２６ｂ、戻り空気温度（ＲＡＴ）２６ｃ、供給空気温度（ＳＡＴ）２６ｄ、ファン％２６ｅ、および冷却能力（ＣＣ）２６ｆのニューラルネットワークモデルは、ユニット電力（ＵＰ）ＮＮモデル２６ａへの非線形制約である。
【００２０】
図３を参照すると、機械学習モジュール２４の詳細が示されている。機械学習モジュール２４は、ニューラルネットワークモデル２５ａ−２６ｆの教師あり学習および回帰を実行してもよい。本質的に、機械学習モジュール２４は、経験的な方程式／モデルを使用するのとは対照的に、収集されたデータから直接情報を「学習する」ための計算方法を使用する。学習サンプルの数が増えると、性能が向上する。機械学習は、入力データと出力データの両方に基づく「予測」モデルとして機能するという点でも、単に経験的な方程式／モデルを使用することとは異なる。ニューラルネットワークモデル２５ａ−２６ｆは、各固有のユニット（例えば、各ＣＲＡＣユニット）に配備され、システムの挙動に対するその個々の効果を学習することができる。個々のユニットに対する固有システムの効果が取り込まれ、ニューラルネットワークモデルに反映される。システムの経時的な劣化も、ニューラルネットワークモデルを訓練するために使用されるデータに取り込まれる。機械学習モジュール２４は、隠れ層の各ニューロンに適用される重みがＮＮモデル２５ａ−２６ｆの「訓練」に役立つように自動的に調整され、収集されたデータがＮＮモデルの訓練にさらに役立つように使用され得るアルゴリズムを利用する。特定の一実装において、機械学習モジュール２４は、１０個のニューロンを有する１層の隠れ層、訓練比０．７０、検証比０．１５、およびテスト比０．１５を利用する。これは、データの７０％がモデルを訓練するために使用され、３０％がモデルのテストおよび検証のために確保されていることを意味する。ＭＡＴＬＡＢ（Ｒ）プログラムのニューラルネットワークツールボックスのｆｉｔｎｅｔ関数を利用して、機械学習アルゴリズムを実行する。機械学習アルゴリズムは、変数：供給空気温度設定点（ＳＡＴ  ＳＰ）、供給空気温度（ＳＡＴ）、戻り空気温度（ＲＡＴ）、遠隔空気温度（ＲＥＴ）、ユニットファン速度（ファン％）、ユニット冷却能力（ＣＣ）、戻り露点蒸発器熱除去（Ｑｉｎ）；ならびにパラメータ：遠隔空気温度設定点および周囲温度に応じて、ニューラルネットワーク（ＮＮ）機械学習とともに回帰を利用して、ＤＳＥユニット電力消費量（ユニット電力）をモデル化する。周囲温度は、冷却ユニットが設置されている部屋内の温度である。図４は、様々なニューラルネットワークモデルの入力と、ニューロン１−９で表された隠れ層と、冷却ユニットの決定されたユニット電力（ＵＰ）である出力との関係を示す図である。
【００２１】
大域的最適化モジュール２８は、ＤＳＥユニット電力消費量モデルを目的関数として動かされる大域的最適化ルーチンを実装する。大域的最適化モジュール２８で使用される非線形制約は、遠隔空気温度（ＲＥＴ）ＮＮモデル２６ｂ、戻り空気温度（ＲＡＴ）ＮＮモデル２６ｃ、供給空気温度（ＳＡＴ）ＮＮモデル２６ｄ、ファン％ＮＮモデル２６ｅ、冷却能力（ＣＣ）ＮＮモデル２６ｆ、および戻り露点蒸発器熱除去（Ｑｉｎ）の計算を含んでもよい。ＳＡＴ  ＳＰは、ユニット電力消費量を最小化するために変更され、ＲＥＴ、ＳＡＴ、遠隔Ｔ、ファン％、および冷却能力（ＣＣ）の非線形制約は、それらのそれぞれのＮＮモデルの規則に従わなければならない。冷却ユニットが設置されている部屋の物理的な条件に対する適切な供給空気温度設定点（ＳＡＴ  ＳＰ）を最適化することによって、冷却ユニットのエネルギー消費量が低減され、遠隔空気温度（ＲＥＴ）要件が維持される。ユーザが手動で定期的に供給空気温度設定点（ＳＡＴ  ＳＰ）を入力する必要性が排除される。供給空気温度設定点（ＳＡＴ  ＳＰ）の範囲は変わる場合があるが、一実装では、ＳＡＴは５５°Ｆから７５°Ｆのどこかに設定されてもよい。線形制約の１つは、ＳＡＴがＳＡＴ  ＳＰと等しくなければならないことである。最適化点は、定常状態条件が達成されるところで実現され、最適化点間に１時間の持続時間が、供給空気温度設定点（ＳＡＴ  ＳＰ）がその１時間の持続時間前に変更され得る危険閾値を遠隔空気温度が超えない限り存在する。最適化動作を実行するために、ＭＡＴＬＡＢ（Ｒ）プログラムの大域的探索最適化アルゴリズムが使用されてもよい。このアルゴリズムは、内点アルゴリズムを使用する。
【００２２】
テスト中、システム１０は冷却ユニットのエネルギー消費量を最大２０％以上低減させることが分かっている。重要なことに、システム１０は、ＳＡＴ  ＳＰの自動制御を遂行し、したがって、ＳＡＴ  ＳＰに対する定期的なユーザ入力を必要としない。ＳＡＴ  ＳＰは、重要な動作基準または環境基準に違反することなく、システム１０によって管理されている冷却ユニットのエネルギー消費量を最適化（すなわち最小化）するように、システム１０によって制御される。図６Ａおよび図６Ｂのグラフは、本明細書に説明される制御方法を用いるシステムが、変化するＩＴ負荷および初期のＳＡＴ設定点とどのように連動するかを、ある時間のスナップショットとして示す。大域的最適化モジュール２８の大域的探索最適化アルゴリズムは、すべての制約を満たすと同時にユニット電力を低減させるように、または遠隔空気温度要件を満たすように最適化されたＳＡＴ設定点を出力する。
【００２３】
実施形態の前述の説明は、例示および説明の目的で提供されている。説明は、網羅的であること、または開示を制限することを意図していない。特定の実施形態の個々の要素または特徴は、一般にその特定の実施形態に限定されないが、適用可能であれば相互に交換可能であり、具体的に提示または説明されていない場合でも、選択された実施形態において使用することができる。これらはまた、様々な方法で変えられてもよい。そのような変形は、本開示からの逸脱とみなされるべきではなく、そのようなすべての修正は本開示の範囲内に含まれることを意図している。例示的な実施形態は、本開示が徹底的なものになり、範囲を当業者に十分に伝えるために提供されている。本開示の実施形態をの徹底的な理解を提供することができるよう、特定の構成要素、デバイス、および方法の例などの多数の特定の詳細が記載されている。特定の詳細を用いる必要はなく、例示的な実施形態は多様な形態で具現化されてもよく、いずれも本開示の範囲を限定するものと解釈すべきではないことは当業者には明らかであろう。いくつかの例示的な実施形態において、よく知られているプロセス、よく知られているデバイス構造、およびよく知られている技術は、詳細に説明されていない。
【００２４】
本明細書で使用される用語は、特定の例示的な実施形態を説明することのみを目的としており、限定することを意図していない。本明細書で使用される場合、単数形「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、および「その（ｔｈｅ）」は、文脈上特にそうではないと明記されていない限り、複数形も含むことを意図している場合がある。「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、および「有する（ｈａｖｉｎｇ）」という用語は包含的であり、したがって、記述されている特徴、整数、ステップ、動作、要素、および／または構成要素の存在を明示するが、１つまたは複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、および／またはそれらのグループの存在または追加を排除するものではない。本明細書で説明する方法のステップ、プロセス、および動作は、実装の順序として特に特定されない限り、必ずしも記載または図示された特定の順序でそれらを実装する必要があると解釈されるべきではない。追加的または代替的なステップが用いられてよいことも理解されたい。
【図１】
2020533547.tif 000003
【図２】
2020533547.tif 000004
【図３】
2020533547.tif 000005
【図４】
2020533547.tif 000006
【図５】
2020533547.tif 000007
【図６Ａ】
2020533547.tif 000008
【図６Ｂ】
2020533547.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】令和2年4月23日(2020.4.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
冷却ユニットの供給空気温度調整を制御して、部屋の空気温度および湿度の要件のうちの少なくとも一方について、冷却ユニットの動作を最適化するためのシステムであって、
冷却ユニットの動作に関連する取得されたデータの１つまたは複数のどの部分が利用されることになるかを選択するように構成された機械学習モジュールと、
機械学習モジュールによって供給される情報を使用し、冷却ユニットの動作挙動を学習するニューラルネットワークモデルであって、機械学習モジュールが、ニューラルネットワークモデルの教師あり学習および回帰を実行し、
ニューラルネットワークモデルが、出力を生成するために、機械学習モジュールによって供給される情報を使用する、ニューラルネットワークモデルと、
ニューラルネットワークモデルから出力を受け取り、冷却ユニットのユニット電力消費量を目的関数として使用して大域的最適化ルーチンを実装して、冷却ユニットによる使用のために、冷却ユニットの動作パラメータを最適化する供給空気温度設定点を作り出す、最適化モジュールと
を実装するためのコントローラを備える、システム。
【請求項２】
ニューラルネットワークモデルが、冷却ユニット電力消費量を表すユニット電力ニューラルネットワークモジュールを備え、ユニット電力ニューラルネットワークモジュールが、システム内に含まれる少なくとも１つの他のニューラルネットワークモデルから入力を受け取る、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
ニューラルネットワークモデルが、冷却ユニットのラック入口温度を表す遠隔空気温度（ＲＥＴ）ニューラルネットワークモデルをさらに備え、ＲＥＴニューラルネットワークモデルが、ユニット電力ニューラルネットワークモジュールに出力を提供する、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
ニューラルネットワークモデルが、冷却ユニットによって生成および出力されている空気の温度を表すための供給空気温度（ＳＡＴ）ニューラルネットワークモデルをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
ニューラルネットワークモデルが、冷却ユニットのファンが動いている最大ファン速度のパーセンテージを表すファンパーセンテージニューラルネットワークモデルをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
ニューラルネットワークモデルが、冷却ユニットの総冷却能力をパーセンテージ単位で表すための冷却能力（ＣＣ）ニューラルネットワークモデルを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
最適化モジュールが、少なくとも１つのデータソースからデータを受け取り、大域的最適化ルーチンを実装するとき、ニューラルネットワークモデルからの出力とともにデータを使用する、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
冷却ユニットの供給空気温度調整を制御して、部屋の空気温度および湿度の要件について、冷却ユニットの動作を最適化するためのシステムであって、
冷却ユニットの動作に関連する取得されたデータの１つまたは複数のどの部分が利用されるかを選択するように構成された機械学習モジュールと、
機械学習モジュールによって供給される情報を使用し、冷却ユニットの動作挙動を学習するニューラルネットワークモデルであって、機械学習モジュールが、ニューラルネットワークモデルの教師あり学習および回帰を実行し、
ニューラルネットワークモデルが、出力を生成するために、機械学習モジュールによって供給される情報を使用し、
冷却ユニットのラック入口温度を表し、ユニット電力ニューラルネットワークモデルに出力を提供する、遠隔空気温度（ＲＥＴ）ニューラルネットワークモデル、または
冷却ユニットに戻されている空気の温度を表すための戻り空気温度（ＲＡＴ）ニューラルネットワークモデル、または
冷却ユニットによって生成および出力されている空気の温度を表すための供給空気温度（ＳＡＴ）ニューラルネットワークモデルを含む少なくとも１つの他のニューラルネットワークモデルから入力を受け取るユニット電力ニューラルネットワークモジュールを有する、ニューラルネットワークモデルと、
ニューラルネットワークモデルから出力を受け取り、冷却ユニットのユニット電力消費量を目的関数として使用して大域的最適化ルーチンを実装して、冷却ユニットによる使用のために、冷却ユニットの動作パラメータを最適化する供給空気温度設定点を作り出す、最適化モジュールと
を実装するように構成されるコントローラを備える、システム。
【請求項９】
ニューラルネットワークモデルが、冷却ユニットのファンが動いている最大ファン速度のパーセンテージを表すファンパーセンテージニューラルネットワークモデルをさらに備える、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
ニューラルネットワークモデルが、冷却ユニットの総冷却能力をパーセンテージ単位で表すための冷却能力（ＣＣ）ニューラルネットワークモデルをさらに備える、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
最適化モジュールが、少なくとも１つのデータソースからデータを受け取り、大域的最適化ルーチンを実装するとき、ニューラルネットワークモデルからの出力とともにデータを使用する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
データセンター冷却ユニットの供給空気温度調整を制御して、部屋の空気温度および湿度の要件について、冷却ユニットの動作を最適化するためのシステムであって、
冷却ユニットの動作に関連する取得されたデータの１つまたは複数のどの部分が利用されるかを選択するように構成された機械学習モジュールと、
機械学習モジュールによって供給される情報を使用し、冷却ユニットの動作挙動を学習するニューラルネットワークモデルであって、機械学習モジュールが、ニューラルネットワークモデルの教師あり学習および回帰を実行し、
ニューラルネットワークモデルが
冷却ユニット電力消費量を表すユニット電力ニューラルネットワークモデル、
冷却ユニットのラック入口温度を表し、ユニット電力ニューラルネットワークモデルに出力を提供する遠隔空気温度（ＲＥＴ）ニューラルネットワークモデル、
冷却ユニットのうちの所与の冷却ユニットに戻されている空気の温度を表すための戻り空気温度（ＲＡＴ）ニューラルネットワークモデル、
冷却ユニットによって生成および出力されている空気の温度を表すための供給空気温度（ＳＡＴ）ニューラルネットワークモデル、
冷却ユニットのファンが動いている最大ファン速度のパーセンテージを表すファンパーセンテージニューラルネットワークモデル、
冷却ユニットの総冷却能力をパーセンテージ単位で表すための冷却能力（ＣＣ）ニューラルネットワークモデルを含み、
ユニット電力ニューラルネットワークモデルが、出力を提供する際、ＲＥＴ、ＲＡＴ、ＳＡＴ、ファンパーセンテージ、およびＣＣニューラルネットワークモデルのすべてによって提供される情報を使用する、ニューラルネットワークモデルと、
ニューラルネットワークモデルから出力を受け取り、冷却ユニットのユニット電力消費量を目的関数として使用して大域的最適化ルーチンを実装し、冷却ユニットによる使用のために、冷却ユニットの動作パラメータを最適化する供給空気温度設定点を作り出す最適化モジュールと
を実装するように構成されるコントローラを備える、システム。
【請求項１３】
最適化モジュールが、少なくとも１つのデータソースからデータを受け取り、大域的最適化ルーチンを実装するとき、ニューラルネットワークモデルからの出力とともにデータを使用する、請求項１２に記載のシステム。
【国際調査報告】
2020533547.tif 000010
2020533547.tif 000011
2020533547.tif 000012