Прогностические алгоритмы оптимизируют систему охлаждения ЦОД

Специалисты компании BuildingIQ объявили о создании нового продукта для оптимизации системы охлаждения ЦОД с использованием инструмента MATLAB от MathWorks. Последний позволяет анализировать данные, касающиеся эксплуатации различных систем вентиляция и кондиционирование воздуха, для последующей разработки прогностических алгоритмов с целью оптимизации энергопотребления.

Продукт BuildingIQ получил название Predictive Energy Optimization (PEO). Распространяются он с использованием бизнес-модели SaaS (Software-as-a-Service или Программное обеспечение как услуга). Этот облачный инструмент заточен под оптимизацию использования энергии в коммерческих зданиях, включая ЦОД. С помощью передовых интеллектуальных алгоритмов продукт BuildingIQ автоматически оптимизируют энергопотребление путем прецизионной настройки системы вентиляции и кондиционирования, позволяя клиентам снижать расход электроэнергии на 10-25%.

Разработчикам из BuildingIQ необходимо было добавить в инструментарий Predictive Energy Optimization поддержку обработки данных в режиме реального времени, что бы свести к минимуму затраты на кондиционирование воздуха в больших зданиях через интеллектуальную оптимизацию инфраструктуры. Команда девелоперов решила использовать возможности MATLAB для подготовки и интеграции прогностических алгоритмов в облачную среду.

Инженеры BuildingIQ использовали модуль Signal Processing Toolbox в составе MATLAB для фильтрации данных, модуль Statistics and Machine Learning Toolbox для создания алгоритмов моделирования влияния различных факторов на процессы нагревания и охлаждения воздуха внутри здания, а также модуль Optimization Toolbox для формирования алгоритмов постоянной оптимизации энергетической эффективности в режиме реального времени. Чтобы добиться интеграции созданных алгоритмов в свою собственную систему, команда использовала модуль MATLAB Compiler, экономя время и ресурсы, необходимые для перевода алгоритмов MATLAB на язык Java или C.

«Мы используем MATLAB, потому что это лучший инструмент для прототипирования алгоритмов и выполнения современных математических вычислений. MATLAB позволяет перенести созданные алгоритмы непосредственно в готовый продукт, который может впоследствии еще более надежно и эффективно справляться с возникающими задачами,» сказал ведущий специалист по аналитической обработке данных в команде BuildingIQ Борислав Савкович.

«В последнее время мы замечаем, что многие компании ищут дополнительные способы использования своих данных с акцентом на алгоритмы интеллектуального анализа. Но им часто не хватает ресурсов и опыта в области разработки методов аналитической обработки и визуализации гигабайтов неструктурированных данных. Пример BuildingIQ показывает, что в некоторых случая необходимо воспользоваться помощью со стороны, чтобы быстро создать передовые алгоритмы оптимизации и внедрить их в реальный продут – даже в тот, которые распространяется с помощью облачной среды «, сказал менеджер по маркетингу MathWorks Пол Пилотт.