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浅谈智慧城市数据中心配电能效管理平台的建设与研究

文章更新时间：2023-08-22　点击量：550

摘要：智慧城市数据中心是中国智慧城市建设的重要组成部分，与相关部门的开放数据访问密切相关。本文以智能城市数据中心机房监控系统为例，对其核心构成进行了分析研究，为未来智能城市规划建设提供了一些参考。

关键字：智慧城市；数据中心；建设研究

引言

数据科学与技术在智能城市建设中发挥着重要作用。利用现有的智能基础设施，通过高效的网络建设，实现信息资源的交换、汇集，为有关单位提供信息服务。自20世纪60年代以来，数据中心经历了计算中心、信息中心、服务中心三个阶段。维基百科称之为“数据中心，是一项非常复杂的捐赠。“它不仅包括计算机、系统，还包括数据通信、环境控制、监控和各种安全设备。在各行各业中，数据中心发挥着重要作用，为客户提供视频、数据挖掘、高性能计算等服务。伴随着云计算技术的飞速发展，信息技术的应用和共享也发生了变化。云计算是网格计算、并行计算、分布式计算、虚拟化和负载平衡等传统计算机和网络技术发展的结果。它是一种全新的计算和资源使用方法。数据中心在云计算的背景下，从*初的数据存储到基于服务和应用的信息技术。只有微软Azure在海量数据服务中、亚马逊EC2、可以提供大量云计算服务的谷歌搜索引擎，Facebook等。

1智慧城市数据中心组成

1.1硬件基础设施

智慧城市的数据处理系统由计算机网络、伺服系统存储、负载平衡等组成。在此基础上，基于LAN的系统以IRSAN为核心，具有快速、安全、便捷的特点。首先，监控和过滤用户基础数据、主题数据和合作数据，从而实现局域网、服务器存储、负载平衡等合理高效的功能；其次，对相关硬件进行测试和验证，测试服务器的存储，测试系统的负荷。*最终完成系统的安装，设计智能城市信息系统的日常运行和维护。

1.2中心数据库

智慧城市的本质是智能加工、收集、存储、分类、重组和再利用大量信息。从“经验治理"向“科学治理"的转变是智慧城市建设的重要手段。数据存储技术是数据存储、建模、分析等技术的关键技术，可以存储和分析大量数据；通过重构数据模型，建立了雪花、星形等数据的分析逻辑，实现了多维数据的高效整合。通过使用数据模型技术，可以直接或间接地将多维数据的不同维度与实际表格联系起来；它可以分析和建模数据。

1.3大数据中心

城市数据的组织方式有很多种，基于地图的空间结构就是其中之一。随着城市生活节奏的加快，城市数据的时间尺度也发生了变化。因此，时间和空间的多维度已经成为城市数据研究的另一个热点。在分析和应用数据时，要充分考虑数据的时间和空间进化特征，从多个角度进行数据之间的联系分析。

在智慧城市建设中，需要的信息主要包括:互联网应用、行业应用、信息等。智慧城市建设通常采用、行业管理、大型企业等多种形式。因此，基于内部网络和外部网络，充分利用数据交换平台，分析和挖掘数据，建立支持各种智能系统的统一数据中心，实现数据间的数据处理，为用户提供全面的数据服务和数据安全，如图2所示。

2智慧城市数据中心建设

2.1建设目标

建设智能城市数据中心的目的是建立一个共享和监控中心，实现数据采集、共享和监控的应用。因此，在建设智慧城市时，应该从四个层面进行:

对不同阶段的操作状态进行监测。使用大量的地图，POI、人口、车辆等数据，结合物联网、因特网等实时数据，对各地区土地使用情况进行全面的数据统计和数据分析

加强城市管理中大数据的应用。运营模式、治安、电话、交通密度、突发事件处理、环境保护等都是领域；

通过“生态孵化"促进产业发展，提高产业质量。通过对工业公司的战略布局，通过技术孵化、人才培养等多方面的支持，*最终达到产城融合、产业落地、资源聚集、经济发展的目的；

要结合群众对公共服务、交通、医疗等生活服务的需求，全面提升智慧，积极服务，真正提升群众满意度。

3云计算时代城市数据中心建设展望

3.1建设背景

云计算是将网格、分布式和并行计算相结合的技术，是当前社会和经济发展的一种商业方式。云计算依赖于数据中心，没有云数据，云计算就无法利用企业或单位的数据来制定产品的组织规则。本质上，云数据可以收集各企事业单位的数据，集中运算各领域的数据资源，使其具有较高的代表性，对提高其应用价值具有重要意义。云计算在实际应用中需要满足分布式数据处理的需要，以提高计算的安全性和可靠性。对于用户来说，每天消耗的数据可以安全地存储在云数据服务中，而不必担心数据丢失导致的个人数据泄露。云计算对用户生成的数据进行敏感处理，可以直接用于企业的生产和运营，从而避免侵犯用户的个人信息。这种集约化的数据处理方法不仅提高了数据资源的使用效率，而且从根本上改变了数据的本质，使用户的数据资源具有更高的指导意义。

3.2数据中心建设存在的问题

伴随着云计算技术的不断发展，数据中心的建设也出现了一些问题，严重制约了云计算的顺利发展和数据中心的建设。数据中心建设在云环境中面临以下问题：一是网络结构问题。传统的三层结构会产生很大的延迟，从而对储存过程产生很大的影响，因此对其进行了改进和优化。其次，由于传统数据中心系统的建设，数据与存储网络的分离受到限制，数据中心的资源集成受到限制，发展迅速。三是虚拟化。本文提出了一种新的虚拟技术，以更好地利用虚拟设备，提高数据中心硬件资源的利用率。四是安全。随着云计算技术的不断发展，数据中心业务越来越不稳定、开放、安全。如何确保当前数据中心建设中的安全稳定运行是一个亟待解决的问题。五是能量的过度使用。随着云技术的引进，数据中心的能源消耗大大增加。为促进数据中心的持续健康发展，需要找到一条高效、绿色、节能的技术路线，以确保新数据中心的建设。

4安科瑞AcrelEMS-IDC数据中心综合能效管理系统

4.1平台组成

安科瑞电气紧跟数据中心发展形式，推出AcrelEMS-IDC数据中心综合能效管理解决方案，包括电力监控、动态环境监控、消防监控、能耗统计分析、智能照明控制、新能源监控等几个子系统。它集成了配电监控、电源自投、电接头测温、智能照明控制、电能质量监控控制、电池在线监控、精密配电监控、智能母线监控、电气火灾、应急照明、疏散指示等多种子功能。，可以帮助用户实时掌握数据中心的运行情况，保证和提高数据中心的可靠性。

AcrelEMS数据中心综合能效管理系统为数据中心的能源管理提供quan方位的监控和控制，主要分为电力监控、动态环境监控和能耗统计分析(能源管理)、电池监控、精密配电监控、智能母线监控、智能照明、消防相关子系统。