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저자정보
조지현 (Chung-Ang Univ.) 최윤경 (Chung-Ang Univ.) 박보랑 (Chung-Ang Univ.) 최영재 (Chung-Ang Univ.) 문진우 (Chung-Ang Univ.)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.20 No.6(Wn.106)
발행연도
2020.12
수록면
107 - 112 (6page)
DOI
10.12813/kieae.2020.20.6.107

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Purpose: As cooling energy accounts for 50.5% of the data center total energy use, it is necessary to reduce cooling energy with optimal control method. Thus, this study aimed at developing an adaptive control algorithm for data center thermal environment based on Artificial Neural Network (ANN). Method: A data center thermal environment model was built to obtain variable data which is used to train and evaluate performance of the prediction model and algorithm. The thermal environment prediction model was developed using ANN and optimization process was conducted by the Bayesian Optimization Algorithm. The adaptive control algorithm, which embedded the prediction model, adopted the Sliding Windows method and was optimized to maximize the control performance. Result: The performance evaluation of the developed algorithm was conducted compared with non-adaptive algorithm. As a result, the adaptive algorithm presented better performance than the non-adaptive with 0.45 of RMSE. Therefore, the developed algorithm secured the stability and accuracy and will be applied to supervisory control platforms.
#데이터센터 #인공신경망 #적응형 제어알고리즘 #Data Center #Artificial Neural Network #Adaptive Control Algorithm

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 선행연구 분석
3. 예측모델 및 제어알고리즘 개발
4. 예측 및 제어 성능평가
5. 결론
Reference

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
Research and Markets / Data Center Colocation Market Growth, –Trends, and Forecast (2020 2025) google schola A.S.G. Andrae / 2015 / On Global Electricity Usage of Communication Technology: Trends to 2030 / challenges 6:117~157 google schola K. Dunlap / 2012 / Choosing Between Room, Row, and Rack-based Cooling for Data Centers google schola 최영재 / 2020 / 컨테인먼트형 데이터센터의 냉방에너지 절감을 위한 외기냉방시스템 개선에 관한 연구 / 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2(5):159~164 google schola J. Nathan Kutz / 2013 / Data-Driven Modelling & Scientific Computation :Methods for Complex Systems & Big Data google schola

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