데이터 센터 냉각 및 폐열 회수 시스템의 다중 매개변수 결합으로 인해 제어가 복잡해지며, 모델, 측정 및 실행 오류가 제어 정확도를 크게 저하시켜 시스템 에너지 효율성 향상을 제한합니다. 본 논문은 다중 목표 충돌이 데이터 센터의 종합 성능에 미치는 영향과 매개변수 불확실성으로 인한 성능 변동 및 운영 위험의 정량화 문제를 대상으로, 동강호 빅데이터 산업단지 호수원 냉각-폐열 회수 결합 시스템을 연구 대상으로 하여 시스템 에너지 소비와 운영 비용을 모두 고려한 다중 목표 최적화 전략을 제안하고 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 불확실성 하에서 제어 전략의 강인성을 정량화하였습니다. 규칙 기반 제어에 비해 다중 목표 최적화는 결합 시스템의 에너지 소비와 운영 비용을 각각 11.07% 및 16.25% 감소시켰으며, PUE는 0.01 감소하였습니다; 단일 목표 에너지 소비 최적화와 비교하면 에너지 소비는 0.28%만 증가하고 운영 비용은 3.20% 감소하였으며; 단일 목표 전기 요금 최적화와 비교하면 에너지 소비는 0.77% 감소하고 운영 비용은 0.54%만 증가하였습니다. 다중 목표 최적화는 다중 목표 협력을 통해 단일 성능 지표의 변동 계수가 단일 목표 최적화보다 약간 높지만, 에너지 소비 변동 계수는 단일 목표 전기 요금 최적화보다 2.8% 낮고, 전기 요금 변동 계수는 단일 목표 에너지 소비 최적화보다 2.2% 낮으며, 축방열 모드 오류율이 상대적으로 낮아 다중 매개변수 불확실성 하에서 전반적인 강인성 우위를 가집니다.

데이터 센터; 폐열 회수; 다중 목표 최적화; 불확실한 매개변수; 제어 전략