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数据中心及超算中心冷却技术研究及应用进展

数据中心及超算中心冷却技术研究及应用进展

2022年双碳背景下中国制冷技术研究及应用进展论坛

作者：陈焕新程亨达华中科技大学

数据中心是行业数字化转型的算力根基,对于人工智能、5G、大数据、云计算等信息技术与传统产业都有着重要意义。我国数据中心整体市场规模近三年年均复合增长率达到35.03%,高速发展的同时国家陆续出台了多项政策为数字基础设施建设提供...

数据中心是行业数字化转型的算力根基,对于人工智能、5G、大数据、云计算等信息技术与传统产业都有着重要意义。我国数据中心整体市场规模近三年年均复合增长率达到35.03%,高速发展的同时国家陆续出台了多项政策为数字基础设施建设提供指导,要求促进数据中心规模稳步提升的同时加快低形成碳高质、协同发展的格局。数据中心冷却设备耗电量约占数据中心总耗电量的20%～40%,是实现数据中心节能减排的重点。在"新基建"、"双碳"、"东数西算"三大政策的背景下,发展集约化、绿色化、高效化的数据中心冷却技术势在必行。

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制冷产业与新技术的融合

制冷产业与新技术的融合

多联机空调系统1-D CNN双故障检测及诊断综合模型实验及理论研究

2022年双碳背景下中国制冷技术研究及应用进展论坛

作者：陈焕新程亨达华中科技大学

制冷产业在当今社会具有非常重要的地位。据数据显示,制冷消耗的电力约占全球电力消耗的三分之一。为了提高能源利用效率和降低能源消耗,制冷领域不断引入新技术。在能源新技术方面,新能源的广泛应用减小了对生态环境的影响,保证了可持...

制冷产业在当今社会具有非常重要的地位。据数据显示,制冷消耗的电力约占全球电力消耗的三分之一。为了提高能源利用效率和降低能源消耗,制冷领域不断引入新技术。在能源新技术方面,新能源的广泛应用减小了对生态环境的影响,保证了可持续发展;同时,新材料的研发与应用为制冷系统的节能开拓了新的发展思路。在信息新技术方面,制冷产业与人工智能领域的知识相结合,成功应用于数据挖掘及自动控制;大数据与互联网技术的引入,则为制冷产业的发展带来颠覆性的革命;企业在智能制造领域的重大突破,也为制冷产业的发展方向指明了道路,为行业做出了良好的示范。

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多联机空调系统1-D CNN双故障检测及诊断综合模型实验及理论研究

作者：程亨达华中科技大学

学位级别：硕士

VRF(变制冷剂流量多联机)空调系统是集中式空调系统的主要形式之一。建立一种准确而高效的VRF空调系统故障检测与诊断模型,对降低VRF系统的能耗具有重要的意义。本研究对VRF系统的多故障检测与诊断综合模型建立问题进行了探索,基于深度... 详细信息

VRF(变制冷剂流量多联机)空调系统是集中式空调系统的主要形式之一。建立一种准确而高效的VRF空调系统故障检测与诊断模型,对降低VRF系统的能耗具有重要的意义。本研究对VRF系统的多故障检测与诊断综合模型建立问题进行了探索,基于深度学习方法1-D CNN(一维卷积神经网络)建立了双故障检测及诊断综合模型,并对模型进行了分析与评价。本研究以供热条件下VRF气液分离器插反故障和制冷剂充注量故障实验为依据展开。实验在焓差实验室中进行,以采集两种系统故障情况下VRF系统的故障数据和正常数据为目的,借助实验结果从而可以从理论角度研究双故障检测和诊断建模。对实验数据进行的预处理包括数据清洗、归一化、类型标签设计及特征选择。数据集包含充注量故障、正常和气分插反故障3类需要检测的故障状态,和L-3～L+3共6种需要诊断的充注量故障等级。本研究建立了综合模型,它由1-D CNN和1-D CNN两种子模块组成,并针对VRF系统运行数据设置了网络结构参数。占75%的训练集用于单独训练训练1-D CNN和1-D CNN,并在占25%的测试集上共同验证。评估结果表明,1-D CNN综合模型获得了比基于BPNN、DT、DBN、SVM等算法建立的对比模型更好的结果,在训练集和测试集上都获得了最好的单故障检测、双故障综合检测和双故障综合诊断结果。研究进一步对1-D CNN综合模型采用网格搜索法优化了初始学习率、批次样本数、训练周期数,使模型总体使用效果提升。基于对故障检测和诊断结果的分析,本研究总结了问题的具体特点和建模经验。分析发现,双故障检测与诊断问题中,充注量故障检测和诊断比气分插反故障更难,而对于VRF系统故障检测和诊断模型问题,进行合理的问题划分、算法优选和兼顾总体和局部问题的特征选择,是提升综合模型总体精度的关键。本研究建立并获得了一个效果较好的1-D CNN双故障检测与诊断综合模型,并获了一些建模方法的经验,为后续研究中建成更全面的故障检测与诊断的综合模型奠定了基础。

关键词：多联机系统故障检测与诊断制冷剂充注量故障气分插反故障一维卷积神经网络

同方学位论文库评论

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基于分类器链的多联机软故障水平辨识研究

制冷学报 2023年第5期44卷 50-58页

作者：何宇轩石靖峰周镇新陈焕新任兆亭夏兴祥程亨达华中科技大学能源与动力工程学院武汉430074 青岛海信日立空调系统有限公司青岛266510

多联机空调系统在建筑中已得到广泛应用,在多联机的运行中,软故障较为常见,且难以识别,使系统效率下降。本文以一维卷积神经网络作为基分类器,提出一种基于分类器链的多联机软故障水平辨识模型,使用室外机脏污故障的实验数据,以故障诊... 详细信息

多联机空调系统在建筑中已得到广泛应用,在多联机的运行中,软故障较为常见,且难以识别,使系统效率下降。本文以一维卷积神经网络作为基分类器,提出一种基于分类器链的多联机软故障水平辨识模型,使用室外机脏污故障的实验数据,以故障诊断模型为基础设置了基分类器的结构及参数,提出两种新的对数据标签的编码方式。在初步建立软故障水平辨识模型之后,对基分类器中的卷积核数量进行了进一步调整,并提出放大系数以改进标签的编码方式。结果表明:改进后的分类器链模型对室外机脏污故障的诊断准确率可达96%以上,提高2%~3%,且本文提出的编码方式不会将故障工况诊断为正常工况,适合在分类器链模型中使用。

关键词：多联机故障检测与诊断故障程度辨识分类器链卷积神经网络

地铁列车空调系统的BPNN故障诊断模型研究

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制冷与空调 2023年第8期23卷 71-77页

作者：杨闯陈焕新程亨达杨宇梁宇星华中科技大学能源与动力工程学院广州鼎汉轨道交通车辆装备有限公司

地铁列车空调系统对调节车厢温湿度极为重要,其发生故障会降低车厢舒适度并增大能耗。构建制冷剂欠充、新风脏堵与冷凝器脏堵的单故障及并发故障模拟试验,并基于随机森林对采集数据进行特征选择,有效降低数据集的维度,最后基于BPNN构建... 详细信息

地铁列车空调系统对调节车厢温湿度极为重要,其发生故障会降低车厢舒适度并增大能耗。构建制冷剂欠充、新风脏堵与冷凝器脏堵的单故障及并发故障模拟试验,并基于随机森林对采集数据进行特征选择,有效降低数据集的维度,最后基于BPNN构建单故障诊断模型和并发故障诊断模型。结果表明,构建的单故障诊断模型和并发故障诊断模型能够有效识别故障类型及故障等级,精度分别达到99.92%和98.63%。

关键词：地铁列车空调系统故障诊断 BP神经网络单故障并发故障

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数据中心风冷冷水机组机房节能运行策略

制冷技术 2023年第5期43卷 73-80页

作者：穆为先程亨达陈焕新袁彭宋华中科技大学能源与动力工程学院湖北武汉430074

为了研究已经给定的某数据中心可行的节能运行策略,本文基于建筑图纸建立仿真模型,通过改变机房设计温度、冷冻水进出温度及温差、冷水机组性能系数(COP),寻找节能方案,使用电能利用效率(PUE)及数据中心性能系数(COP_(dc))进行方案评价... 详细信息

为了研究已经给定的某数据中心可行的节能运行策略,本文基于建筑图纸建立仿真模型,通过改变机房设计温度、冷冻水进出温度及温差、冷水机组性能系数(COP),寻找节能方案,使用电能利用效率(PUE)及数据中心性能系数(COP_(dc))进行方案评价。结果表明,经过节能运行策略改良后,该运行方案下理论上PUE可以达到1.34,而其常规方案运行的PUE为1.48。本文提出的方案可行性高,在允许条件下甚至可以达到更低的PUE。

关键词：节能策略冷水机组电能利用效率数据中心

扩展卡尔曼滤波器在冷水机组传感器故障诊断中的应用

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制冷与空调 2022年第10期22卷 86-89页

作者：张梦源曹诚达陈焕新程亨达何宇轩华中科技大学中欧清洁与可再生能源学院华中科技大学能源与动力工程学院

围绕暖通空调系统中冷水机组传感器的故障诊断,基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)提出一种冷水机组传感器故障检测方法。首先对数据进行预处理,根据诊断阈值范围与异常变化整定2个误差协方差矩阵。然后分为单参数和双参数自适应阈值诊断,双参... 详细信息

围绕暖通空调系统中冷水机组传感器的故障诊断,基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)提出一种冷水机组传感器故障检测方法。首先对数据进行预处理,根据诊断阈值范围与异常变化整定2个误差协方差矩阵。然后分为单参数和双参数自适应阈值诊断,双参数的诊断效果不好故舍弃,而在单参数方法中,对正常样本与异常样本均值进行加权平均,根据诊断效率和误报率认为最优模型对应的正常样本均值与异常样本均值权重比为0.8:0.2。

关键词：冷水机组传感器故障诊断扩展卡尔曼滤波器

基于BPNN的地铁空调制冷剂充注量故障诊断权重分析

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制冷与空调 2023年第7期23卷 84-90页

作者：高开楠杨宇陈亮陈焕新程亨达华中科技大学能源与动力工程学院广州鼎汉轨道交通车辆装备有限公司

基于数据记录、充注量正常标签及不同级别的制冷剂泄漏故障试验建立故障诊断模型。对试验数据进行清洗后,将数据的80%与20%分为训练集与测试集,利用训练集的数据训练反向传播神经网络(BPNN)模型,并对模型进行测试得到混淆矩阵结果,测出... 详细信息

基于数据记录、充注量正常标签及不同级别的制冷剂泄漏故障试验建立故障诊断模型。对试验数据进行清洗后,将数据的80%与20%分为训练集与测试集,利用训练集的数据训练反向传播神经网络(BPNN)模型,并对模型进行测试得到混淆矩阵结果,测出模型的准确率,分析发现BP神经网络(BPNN)的故障诊断预测总准确率达到了99.609%。为减少特征变量的复杂程度,简化机器学习的复杂度,对原有的36个特征变量进行重要程度的分析。设置了不同神经元个数的BPNN,利用权重值矩阵分析特征变量在神经网络传播过程中对诊断结果的影响程度。

关键词： BP神经网络权重分析故障诊断

多联机系统制热工况下的制冷剂充注量故障诊断模型——基于多层卷积神经网络

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制冷学报 2020年第1期41卷 40-47页

作者：程亨达陈焕新李正飞程向东华中科技大学能源与动力工程学院武汉430074 武汉纺织大学武汉430073

本文提出一种基于卷积神经网络的故障诊断模型,并通过正交试验优化了3层网络的卷积核和神经元数目,利用图形化的多联机(VRF)系统制冷剂充注量故障实验数据训练了多层卷积神经网络,评估了本模型的故障诊断性能。结果表明:该"数据图形化-... 详细信息

本文提出一种基于卷积神经网络的故障诊断模型,并通过正交试验优化了3层网络的卷积核和神经元数目,利用图形化的多联机(VRF)系统制冷剂充注量故障实验数据训练了多层卷积神经网络,评估了本模型的故障诊断性能。结果表明:该"数据图形化-多层卷积神经网络"方法建立的模型能够有效进行多联机制冷剂充注量故障诊断,20个输入特征时,对9类故障诊断总正确率最大为91%,比传统BP神经网络达到更高的诊断精度。该方法首次利用卷积神经网络完成了VRF制冷剂充注量故障诊断,为相关研究的拓展奠定了基础。

关键词：多联机系统故障诊断卷积神经网络制冷剂充注量故障正交试验