(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210647016.6 (22)申请日 2022.06.09 (71)申请人 中国电信股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融街31号 (72)发明人 张渊　林武隽　杨子靖　翟骏　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 专利代理师 张文华 (51)Int.Cl. H05K 7/20(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 水冷主机的控制方法及 装置、 非易失性存储 介质、 处理器 (57)摘要 本申请公开了一种水冷主机的控制方法及 装置、 非易失性存储介质、 处理器。 其中， 该方法 包括： 获取水冷主机的运行参数以及水冷主机所 服务的机房的参数； 根据水冷主机的运行参数以 及机房的参数确定历史参数数据集， 采用预设分 类器对水冷主机的运行参数进行分类， 得到水冷 主机的状态特征； 根据历史参数数据集和水冷主 机的状态特征确定目标神经网络模型， 其中， 目 标神经网络模型包括： 参数神经网络模型、 状态 神经网络模 型以及告警神经网络模 型； 根据目标 神经网络模 型预测水冷主机的告警信息， 并根据 告警信息调整水冷主机的运行参数。 本申请解决 了由于人工调整水冷主机无法形成固定化规则 造成的水冷主机产生能耗冗余的技 术问题。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114980688 A 2022.08.30 CN 114980688 A 1.一种水冷主机的控制方法， 其特 征在于， 包括： 获取水冷主机的运行参数以及所述水冷主机所服 务的机房的参数； 根据所述水冷主机的运行参数以及所述机房的参数确定历史参数数据集， 采用预设分 类器对所述水冷主机的运行参数进行分类， 得到所述水冷主机的状态特 征； 根据所述历史参数数据集和所述水冷主机的状态特征确定目标神经网络模型， 其中， 所述目标神经网络模型包括： 参数神经网络模型、 状态神经网络模型以及告警神经网络模 型； 根据所述目标神经网络模型预测所述水冷主机的告警信 息， 并根据所述告警信 息调整 所述水冷主机的运行参数。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述历史参数数据集和所述水冷主机 的状态特 征确定目标神经网络模型， 包括： 将所述历史参数数据集确定为所述参数神经网络模型的输入值， 所述机房的参数确定 为所述参数神经网络模型 的输出值， 对所述参数神经网络模型进行训练， 得到训练完成的 所述参数神经网络模型； 将所述水冷主机的运行参数确定为所述状态神经网络模型的输入值， 所述水冷主机的 状态特征确定为所述状态神经网络模型 的输出值， 对所述状态神经网络模型进行训练， 得 到训练完成的所述状态神经网络模型； 将所述水冷主机的状态特征确定为所述告警神经网络模型的输入值， 所述告警信 息的 分类结果确定为所述告警神经网络模型 的输出值， 对所述告警神经网络模型进行训练， 得 到训练完成的所述告警神经网络模型。 3.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 根据所述目标神经网络模型预测所述 水冷主机的告警信息， 包括： 将所述水冷主机的运行参数输入至所述参数神经网络模型， 得到所述水冷主机在目标 时刻的运行参数， 其中， 所述 目标时刻为获取所述水冷主机的运行参数 的当前时刻之后的 时刻； 将所述水冷主机在所述目标时刻的运行参数输入至所述状态神经网络模型， 得到所述 水冷主机在所述目标时刻的状态特 征； 将所述水冷主机在所述目标时刻的状态特征输入至所述告警神经网络模型， 得到所述 水冷主机在所述目标时刻的告警信息 。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 根据 所述告警信 息调整所述水冷主机的运 行参数， 包括： 根据所述告警信息确定目标能耗控制参数， 其中， 所述目标能耗控制参数为能够保证 所述水冷主机在所述目标时刻不会生成告警信息， 且所述水冷主机的能耗达到目标能耗的 运行参数； 根据所述目标能耗控制参数， 调整所述水冷主机的运行参数。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 根据所述目标能耗控制参数， 调整所述水 冷主机的运行参数， 包括： 根据所述目标能耗控制参数调整所述水冷主机的以下至少之一运行参数： 压缩机的频 率及冷冻水泵的工作频率；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114980688 A 2通过楼宇自动控制系统远程调整所述水冷主机的运行参数。 6.根据权利要求1述的方法， 其特征在于， 根据所述水冷主机的运行参数以及所述机房 的参数确定历史参数 数据集之前， 所述方法还 包括： 对所述水冷主机的运行参数以及所述机房的参数进行统计学处理， 其中， 所述水冷主 机的运行参数及所述的机房的参数 是按照预设时间 间隔获取到的。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 包括： 所述水冷主机的运行参数包括以下至少之一： 所述水冷主机的压缩机运行频率及运行 功耗； 所述机房的参数包括以下至少之一： 所述机房的温度、 湿度以及所述机房内机柜的温 度。 8.一种水冷主机的控制装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取 水冷主机的运行参数以及所述水冷主机所服 务的机房的参数； 处理模块， 用于根据 所述水冷主机的运行参数以及所述机房的参数确定历史参数数据 集， 采用预设 分类器对所述水冷主机的运行参数进行分类， 得到所述水冷主机的状态特 征； 确定模块， 用于根据 所述历史参数数据集和所述水冷主机的状态特征确定目标神经网 络模型， 其中， 所述 目标神经网络模型包括： 参数神经网络模型、 状态神经网络模型以及告 警神经网络模型； 调整模块， 用于根据所述目标神经网络模型预测所述水冷主机的告警信息， 并根据所 述告警信息调整所述水冷主机的运行参数。 9.一种非易失性存储介质， 其特征在于， 所述非易失性存储介质包括存储的程序， 其 中， 在所述程序运行时控制所述 非易失性存储介质所在设备执行权利要求 1至7中任意一项 所述的水冷主机的控制方法。 10.一种处理器， 其特征在于， 所述处理器用于运行存储在存储器中的程序， 其中， 所述 程序运行时执 行权利要求1至7中任意 一项所述的水冷主机的控制方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114980688 A 3