CN119512349A 数据中心节能控制方法、系统以及存储介质 （杭州天舰信息技术股份有限公司）

的散热异常服务器在不同日期的数据处理量的变动情况确定不存在数据处理量存在波动的散的数据处理量进行数据中心的温度控制装置的2获取数据中心中的服务器的历史监测数据，利用所述历史监测数据确定所述数据中心中的散热异常服务器在不同日期的数据处理量的变器在不同日期的数据处理量进行数据中心的温度控制装置的温度控制策处理量的偏差情况根据划分时段之间的数据处理量的偏差量基于不同的相似时段群组中的划分时段的时间，以预设间隔时间段为基础，将所根据有效时间段的数量确定所述相似时段群根据不同的散热异常服务器的高负荷日期的数量占比确定不同的散热异常服务器的基于不同的散热异常服务器的高负荷比例因子的和确定所述数据中心的负荷异常因34[0002]为了实现对数据中心的节能控制，降低数据中心的能耗，在发明专利申请有数据中心的节能系统数据无法及时更新因设备状态变化导致的控制参数更新滞后问题，同的服务器的数据处理量相关，这就导致采用实时能耗的方式进行温度控制策略的确定，S3确定所述数据中心中的散热异常服务器在不同日期的数据处理量的变动情况，常服务器在不同日期的数据处理量进行所述数据中心的温度控制装置的温度控制策略的根据各个参考时段群组中，不同时间段之间的服务器的温度监测数据的变动数之间的服务器的温度监测数据的变动情况，实现了对服务器的散热量变差的服务器的筛5[0007]以散热异常服务器在不同日期的数据处理量进行数据中心的温度控制装置的温到数据中心中的散热异常服务器由于数据处理量的大小导致的温度发生异常的概率的大根据不同的时间段中的划分时段的数量，进行所述时间段中的有效时间段的确根据有效时间段的数量确定所述相似时段群根据不同的散热异常服务器的高负荷日期的数量占比确定不同的散热异常服务基于不同的散热异常服务器的高负荷比例因子的和确定所述数据中心的负荷异6之间的温度变动量的平均值大于3摄氏度以上的参考时段群组作为温度变动异常群组，当温度变动异常群组在参考时段群组中的占比大于0.7以上时，则确定所述服务器为散热异7具体的，所述划分时段的时间分布数据包括所述划分时段在不同日期的分布数[0034]可以理解的是，如图2所示，所述相似时段群组中的参考时段群组的确定的方法根据不同的时间段中的划分时段的数量，进行所述时间段中的有效时间段的确根据有效时间段的数量确定所述相似时段群8S12以不同的有效时间段的分布数据，确定不同的相邻的有效时间段之间的间隔S13根据不同的有效时间段的参考价值系数的平均值、有效时间段的分布离散系段之间的间隔时长的平均值与预设比例因子的乘积以各个参考时段群组中，不同时间段之间的服务器的温度监测数据的变动数据，以各个参考时段群组中，不同时间段之间的服务器的温度监测数据的变动数据，9以不同的参考时间群组的温度变动异常系数的平均值确定所述服务器是否为散S21以各个参考时段群组中，不同时间段之间的服务器的温度监测数据的变动数S22根据不同时间段之间的服务器的温度监测数据的变动量，确定当前的时间段S223将温度变动异常系数不在预设异常系数区间内的参考时间群组作为温度变[0048]S23根据不同的参考时间群组的时间段的数量确定不同的参考时间群组的权重系数，并结合不同的参考时间群组的温度变动异常系数确定所述服务器的温度变动评估量，利用所述服务器的温度变动评估量确定所述服务器是否S231根据不同的参考时间群组的时间段的数量确定不同的参考时间群组的权重属于散热异常服务器，当所述温度变动异常群组的权重系数的和不大于预设权重系数时，S234根据不同的参考时间群组的时间段的数量确定不同的参考时间群组的权重系数，并结合不同的参考时间群组的温度变动异常系数确定所述服务器的温度变动评估[0052]S3确定所述数据中心中的散热异常服务器在不同日期的常服务器在不同日期的数据处理量进行所述数据中心的温度控制装置的温度控制策略的[0053]具体的，如图4所示，所述数据处理量存在波动的散热异常服务器的确定的方法根据不同日期的数据处理量与所述基准数据量的偏差量确定所述日期中的偏差基于所述偏差日期的数量占比确定所述服务器是否为数据处理量存在波动的散根据不同的散热异常服务器的高负荷日期的数量占比确定不同的散热异常服务基于不同的散热异常服务器的高负荷比例因子的和确定所述数据中心的负荷异述处理器运行所述计算机程序时执行上述的一种数据中心S113利用不同的有效时间段的时间段数量进行不同的有效时间段的时间段总数S114基于不同的有效时间段中的时间段数量确定不同的有效时间段的参考价值当不同日期的数据处理量与所述基准数据量的偏差量均在预设偏差量区间内时，将数据处理量与所述基准数据量的偏差量不在预设偏差量区间内的日期作为所基于所述偏差日期的数量占比以及不同的偏差日期的偏差系数的平均