夺金！电信学子北京高校科技创新成果展示推介会喜获佳绩

2021-12-24 0 新闻公告来源：北京建筑大学新闻网

近日，第十届北京高校科技创新成果展示推介会获奖名单公布，我校电信学院师生团队创新成果《数据中心制冷系统节能优化控制策略研究及其应用》斩获新材料与新能源及节能技术类别的一等奖暨“创新金奖”

第十届高校科技创新成果展示推介会由北京市科协、北京市教委、北京市总工会、共青团北京市委、中关村管委会、北京市知识产权局、北京市工商联共同主办，活动被纳入国家发改委、中国科协等有关部门共同开展的“创响中国”系列活动。本届展示推介会自6月启动以来，先后举办了创新创业公开课、双创服务校园行、双创精英训练营、高校青年教师和大学生科技创新成果征集等系列活动。

接到推介启动通知后，我校电信学院积极响应，派出队伍与来自京津冀50余所高校的1095支队伍同场竞技。最终，由我校电信学院魏东教授指导的学生创新成果《数据中心制冷系统节能优化控制策略研究及其应用》，历经初评和复评路演，从京津冀各高校110件进入复评的创新成果中脱颖而出，斩获新材料与新能源及节能技术类别的一等奖暨“创新金奖”。

“第十届高校科技创新成果展示推介会”一等奖获奖名单

随着信息化技术的发展，我国已建和在建的数据中心数量逐年增加，数据中心能耗问题日益严重。在数据中心能耗中，制冷系统能耗约占总能耗的40%，数据中心对制冷有较高的安全性要求，制冷系统需要全年不间断运行，而数据中心制冷系统非线性、耦合性强，造成控制系统设计困难，因此目前我国大多数据中心制冷系统依然采取手动或局部的PID控制，无法实现系统整体性能优化。为此北京建筑大学魏东教授团队与捷通智慧科技股份有限公司于2015年开始开展合作，指导研究生研究基于人工智能的数据中心制冷系统节能优化控制策略，以克服设备系统的大时滞和强耦合特性，提高控制精度，使系统可以在满足供冷需求的前提下，减少设备系统能耗，达到节能的目的。成果采用多层前馈深度神经网络建立系统模型，以气象参数、设备系统的状态量、控制量、能耗指标等当前和历史状态数据驱动，并实现在线学习；控制器采用多层前馈深度神经网络结构，融入预测控制、最优控制思想，依据误差反向传播机制和梯度下降方法，在低内存、高运算效率下实现非线性多目标性能滚动优化，能够降低开发成本，易于工程实现；采用分层递阶的控制架构设计，可与传统DCS集散控制系统无缝对接，联合运行，成果已取得发明专利。成果目前已经应用于国内多个数据中心，经过1年以上的运行，取得了显著的节能效果，以安徽省省某数据中心为例，在实施前制冷系统PUE贡献可达到1.3-1.4，现阶段制冷系统PUE贡献值在0.6-0.7之间，与未投入上述控制策略之前相比能耗下降了接近50%，PUE降低了0.7左右，每月制冷系统可节省电费17万元。本成果在“双碳”背景下，具有重要的社会意义。

数据中心制冷系统能效优化平台

数据中心制冷系统能效优化系统架构

能效优化系统投入使用之前项目能耗分布图

能效优化系统投入使用之后项目能耗分布图

能效优化系统实施前后项目整体PUE对比

团队研究成果工程应用节能效果显著，为成果顺利进入复评阶段提供了保障。复评路演阶段，团队成员经过充分准备，最终交上了满意的答卷，从优秀创新成果中突出重围，斩获金奖。项目成果获得了推介会评委们的充分肯定，并被推举参加北京市科学技术协会创新服务中心举办的“中意前沿科技项目需求对接会”，获得与会专家的一致好评。