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公開番号2025010906
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-23
出願番号2023113206
出願日2023-07-10
発明の名称消費電力予測システム及び消費電力予測方法
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人サンネクスト国際特許事務所
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20250116BHJP(計算;計数)
要約【課題】サーバの消費電力を高精度に予測すること。
【解決手段】サーバの消費電力を予測する消費電力予測システムであって、情報処理機器の消費電力と冷却機器の消費電力との依存関係に関する制約条件を定義する制約条件定義部と、情報処理装置の消費電力の変化から冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測する消費電力予測部と、タイムラグを用いて消費電力の予測値を補正する補正部と、補正の結果を出力する出力部とを備え、情報処理機器の消費電力と冷却機器の消費電力との直接の依存関係が強い場合には、当該依存関係に基づいて情報処理機器の消費電力の変化から冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測し、直接の依存関係が弱い場合には、仲介パラメータを介して記情報処理機器の消費電力の変化から冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測することを特徴とする。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
動作に伴って発熱する情報処理機器と、前記情報処理機器の発熱に対応して冷却を行う冷却機器とを有するサーバの消費電力を予測する消費電力予測システムであって、
前記情報処理機器の消費電力と前記冷却機器の消費電力との依存関係に関する制約条件を定義する制約条件定義部と、
前記情報処理機器の消費電力の変化から前記冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測する消費電力予測部と、
前記タイムラグを用いて、前記情報処理機器及び前記冷却機器の消費電力の予測値を補正する補正部と、
前記補正部による補正の結果を出力する出力部とを
備え、
前記制約条件定義部は、
前記情報処理機器の消費電力と前記冷却機器の消費電力との直接の依存関係と、
前記情報処理機器の消費電力と仲介パラメータとの依存関係と、
前記仲介パラメータと前記冷却機器の消費電力との依存関係とを定義し、
前記消費電力予測部は、
前記直接の依存関係が強い場合には、当該依存関係に基づいて前記情報処理機器の消費電力の変化から前記冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測し、
前記直接の依存関係が弱い場合には、前記仲介パラメータを介して記情報処理機器の消費電力の変化から前記冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測する
ことを特徴とする消費電力予測システム。
続きを表示（約 1,900 文字）【請求項２】
請求項１に記載の消費電力予測システムであって、
複数のサーバルームにそれぞれ前記情報処理機器及び前記冷却機器が設けられる場合に、
前記制約条件定義部は、前記サーバルームごとに依存関係に関する制約条件を定義し、
前記消費電力予測部は、前記サーバルームごとに前記タイムラグを予測し、
前記補正部は、前記サーバルームごとに前記補正を行う
ことを特徴とする消費電力予測システム。
【請求項３】
請求項１に記載の消費電力予測システムであって、
前記補正部は、将来の使用可能な電力量を示す計画に基づき、前記情報処理機器及び前記冷却機器の消費電力の予測値が前記計画に示された使用可能な電力量に一致するよう補正を行うことを特徴とする消費電力予測システム。
【請求項４】
請求項３に記載の消費電力予測システムであって、
前記将来使用可能な電力量を示す計画は、再生可能エネルギーにより発電された電力のうちの余剰分を使用する計画であることを特徴とする消費電力予測システム。
【請求項５】
請求項３に記載の消費電力予測システムであって、
前記補正部による補正結果に基づいて、前記情報処理機器の消費電力に対応する量の動作を前記情報処理機器に割り当てることを特徴とする消費電力予測システム。
【請求項６】
請求項３に記載の消費電力予測システムであって、
複数のデータセンタにそれぞれ前記情報処理機器及び前記冷却機器が設けられ、
前記計画と、前記複数のデータセンタにおける前記情報処理機器及び前記冷却機器の消費電力の補正結果とに基づいて、前記複数のデータセンタの間で動作量の配分を行うことを特徴とする消費電力予測システム。
【請求項７】
請求項１に記載の消費電力予測システムであって、
前記消費電力予測部は、前記情報処理機器及び前記冷却機器の消費電力の変化のデータについて、前記直接の依存関係の強さごとに分類し、各分類において差分データを生成し、所定の時間幅における前記情報処理機器の消費電力の変化と前記冷却機器の消費電力変化を訓練データとして機械学習を行うことにより、タイムラグを求める学習モデルを生成することを特徴とする消費電力予測システム。
【請求項８】
請求項１に記載の消費電力予測システムであって、
前記仲介パラメータはサーバルームの室温であり、
前記制約条件定義部は、
前記情報処理機器の消費電力と前記室温との依存関係と、
前記室温と前記冷却機器の消費電力との依存関係とを定義することを特徴とする消費電力予測システム。
【請求項９】
請求項１に記載の消費電力予測システムであって、
前記仲介パラメータはサーバルームの湿度であり、
前記制約条件定義部は、
前記情報処理機器の消費電力と前記湿度との依存関係と、
前記湿度と前記冷却機器の消費電力との依存関係とを定義することを特徴とする消費電力予測システム。
【請求項１０】
動作に伴って発熱する情報処理機器と、前記情報処理機器の発熱に対応して冷却を行う冷却機器とを有するサーバの消費電力を予測する消費電力予測方法であって、
消費電力予測システムが、
前記情報処理機器の消費電力と前記冷却機器の消費電力との依存関係に関する制約条件を定義するステップと、
前記情報処理機器の消費電力の変化から前記冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測するステップと、
前記タイムラグを用いて、前記情報処理機器及び前記冷却機器の消費電力の予測値を補正するステップと、
前記補正の結果を出力するステップと
を含み、
前記制約条件を定義するステップは、
前記情報処理機器の消費電力と前記冷却機器の消費電力との直接の依存関係と、
前記情報処理機器の消費電力と仲介パラメータとの依存関係と、
前記仲介パラメータと前記冷却機器の消費電力との依存関係とを定義し、
前記タイムラグを予測するステップは、
前記直接の依存関係が強い場合には、当該依存関係に基づいて前記情報処理機器の消費電力の変化から前記冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測し、
前記直接の依存関係が弱い場合には、前記仲介パラメータを介して記情報処理機器の消費電力の変化から前記冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測する
ことを特徴とする消費電力予測方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、消費電力予測システム及び消費電力予測方法に関する。
続きを表示（約 4,800 文字）【背景技術】
【０００２】
サーバの消費電力を予測する場合、情報処理機器の消費電力と、情報処理機器の発熱に対応して冷却を行う冷却機器の消費電力との時間依存性を考慮する必要がある。
特許文献１には、多変量時系列データにおける時間依存性および時系列間依存性を決定する技術が開示される。複数の時系列データをそれぞれの再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）にエンコードし、算出した時間コンテキストベクトルに基づき、ＲＮＮにデコードすることで、複数の時系列データ間の時間的依存性関係を決定することが開示される。また、開示した技術の応用事例として、複数の時系列データ間で生じたタイムラグを予測することが開示される。具体的には、特許文献１の米国公開特許和文抄録には、「本発明のシステムは、コンピュータ実行可能構成要素を格納するメモリ、メモリに動作可能に連結され、メモリに格納されたコンピュータ実行可能構成要素を実行するプロセッサを含み、ここではコンピュータ実行可能構成要素は、各時系列データを有する少なくとも２つのリカレント型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を符号化し、少なくとも２つの時系列データの時間依存性を判定するため、少なくとも２つの時間コンテキストベクトルに基づいて少なくとも２つの復号ＲＮＮを決定する計算構成要素、少なくとも２つの復号ＲＮＮを合成し、インター時間系列依存コンテキストベクトルおよびＲＮＮ依存デコーダーを決定する構成要素を組合せた結合構成要素、そして注目機構に基づいたニューラルネットワークを用いたＲＮＮエンコーダおよびＲＮＮ依存性デコーダーに基づいて、一つ以上の時系列データについて少なくとも２つの時系列データおよび予測値における時系列の依存性を決定する解析構成要素を有する。」との記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
ＵＳ２０１９／０３５４８３６Ａ１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
サーバの消費電力を予測する場合、情報処理機器と冷却機器の消費電力の依存関係は一様ではない。サーバルームごとの利用状況が異なるため、直接の依存関係が強く観測できる場合と、直接の依存関係が弱い場合とがある。特に、情報処理機器と冷却機器の消費電力の直接の依存関係が弱い場合には、上記の従来技術を用いても正確な予測が困難である。
さらに、将来的に使用可能な電力量を指定された場合、その範囲で情報処理機器と冷却機器の消費電力を賄う必要がある。情報処理機器の消費電力の変化と冷却機器の消費電力の変化にはタイムラグがあるので、ある時点の消費電力の合計を計画で指定された値に合わせこむためには、タイムラグの高精度な予測が重要となる。
将来的に使用可能な電力量を指定される場合とは、例えば再生可能エネルギーの余剰分をサーバで消費させる場合である。再生可能エネルギーにより発電される電力量は一定ではないため、需要と必ずしも一致せず、余剰分が発生する。そこで、サーバの動作量に合わせて電力を供給するのではなく、供給可能な電力に対してサーバの動作量を定めることで、サーバの脱炭素化を進めることが求められているのである。
本発明では、サーバの消費電力を高精度に予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、代表的な本発明の消費電力予測システムの一つは、動作に伴って発熱する情報処理機器と、前記情報処理機器の発熱に対応して冷却を行う冷却機器とを有するサーバの消費電力を予測する消費電力予測システムであって、前記情報処理機器の消費電力と前記冷却機器の消費電力との依存関係に関する制約条件を定義する制約条件定義部と、前記情報処理装置の消費電力の変化から前記冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測する消費電力予測部と、前記タイムラグを用いて、前記情報処理機器及び前記冷却機器の消費電力の予測値を補正する補正部と、前記補正部による補正の結果を出力する出力部とを備え、前記制約条件定義部は、前記情報処理機器の消費電力と前記冷却機器の消費電力との直接の依存関係と、前記情報処理機器の消費電力と仲介パラメータとの依存関係と、前記仲介パラメータと前記冷却機器の消費電力との依存関係とを定義し、前記消費電力予測部は、前記直接の依存関係が強い場合には、当該依存関係に基づいて前記情報処理機器の消費電力の変化から前記冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測し、前記直接の依存関係が弱い場合には、前記仲介パラメータを介して記情報処理機器の消費電力の変化から前記冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測することを特徴とする。
また、代表的な本発明の消費電力予測方法の一つは、動作に伴って発熱する情報処理機器と、前記情報処理機器の発熱に対応して冷却を行う冷却機器とを有するサーバの消費電力を予測する消費電力予測方法であって、消費電力予測システムが、前記情報処理機器の消費電力と前記冷却機器の消費電力との依存関係に関する制約条件を定義するステップと、前記情報処理装置の消費電力の変化から前記冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測するステップと、前記タイムラグを用いて、前記情報処理機器及び前記冷却機器の消費電力の予測値を補正するステップと、前記補正の結果を出力するステップとを含み、前記制約条件を定義するステップは、前記情報処理機器の消費電力と前記冷却機器の消費電力との直接の依存関係と、前記情報処理機器の消費電力と仲介パラメータとの依存関係と、前記仲介パラメータと前記冷却機器の消費電力との依存関係とを定義し、前記タイムラグを予測するステップは、前記直接の依存関係が強い場合には、当該依存関係に基づいて前記情報処理機器の消費電力の変化から前記冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測し、前記直接の依存関係が弱い場合には、前記仲介パラメータを介して記情報処理機器の消費電力の変化から前記冷却機器の消費電力の変化までのタイムラグを予測することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、サーバの消費電力を高精度に予測できる。上記以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
データセンタにおける消費電力予測システムの機能ブロック図である。
再生可能エネルギー予測システムのデータ入力部の機能ブロック図である。
再生可能エネルギー予測システムの制約条件定義部の機能ブロック図である。
再生可能なエネルギー利用計画テーブルのデータ構成例である。
再生可能エネルギー予測システムの消費電力予測部の機能ブロック図である。
再生可能エネルギー予測システムの予測結果の補正部の機能ブロック図である。
再生可能エネルギー予測システムのデータ出力部の機能ブロック図である。
再生可能エネルギー予測システムがＩＴ機器と冷却設備の消費電力のタイムラグを予測・補正するフローチャートである。
サーバルームごとに、時系列データ間の依存関係を確定し、それぞれのデータセットにより相関係数を算出するフローチャートである。
機械学習により相関係数に基づく予測モデルを作成するフローチャートである。
相関係数の予測結果からタイムラグを予測するフローチャートである。
再生可能なエネルギー利用計画に応じて、タイムラグの補正値を算出するフローチャートである。
消費電力の予測値の補正処理と可視化のフローチャートである。
ＤＣ利用者端末に表示される管理画面の一例である。
データセンタにおける消費電力予測システムの第１の形態を示す図である。
データセンタにおける消費電力予測システムの第２の形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
近年、データセンタ（ＤａｔａＣｅｎｔｅｒ：ＤＣ）の消費電力の爆発な増加につれ、ＤＣの脱炭素化が大きく注目されている。太陽光発電をはじめ、風力発電や、バイオ発電などの再生可能なグリーンエネルギーの導入が進んだことにより、電力系統の需給バランスからはみ出した余剰電力も無視できない量になっている。
そこで、余剰電力に合わせてＤＣのワーク量を調整することが求められている。この場合、再生可能エネルギー（再エネ）で発電した電力の消費計画が与えられ、消費計画に合わせてワークを割り当てることになり、ＤＣの消費電力をいかに正確に予測するかが重要である。
ＤＣの消費電力は、主に情報処理機器（ＩＴ機器）と冷却機器（冷却設備）から構成されており、前者の消費電力増加と後者の消費電力増加との間にはタイムラグが生じる。このＩＴ機器と冷却設備の依存関係は、サーバルームの環境によって大きく異なる。
実施例に開示するシステムは、ＩＴ機器と冷却設備の依存関係が強ければ、その依存関係からタイムラグを予測する。そして、ＩＴ機器と冷却設備の依存関係が弱ければ、仲介パラメータを経由してタイムラグを予測する。仲介パラメータは、ＩＴ機器と冷却設備の双方に依存するパラメータであり、サーバルームの室温や湿度等を用いることができる。
実施例に開示するシステムは、ＩＴ機器と冷却設備の消費電力のタイムラグを高精度に予測することでサーバの消費電力を高精度に予測し、再生可能エネルギーを有効利用することができる。
例えば、地産地消コンテナ型ＤＣにおいて、再生可能エネルギーの供給量に応じて、ＩＴワークロードを制御することも可能である。また、都市部のＤＣで稼働・運用しているＩＴ業務を自然資源が豊かな地方ＤＣに移行させ、都市部の電力圧迫を軽減できると同時に、地方の再生にも貢献できる。
【実施例】
【０００９】
図１にデータセンタにおける消費電力予測システムの機能ブロック図を示す。ここでは、ＤＣ事業者３としてホスティングＤＣ１０ａ、コンテナ型ＤＣ１０ｂ、ハイブリッドＤＣ１０ｃと言った３種類のＤＣを想定し、各ＤＣ１０はＩＴ機器消費電力１１、冷却設備消費電力１２、センサ群制御１３、再生可能エネルギー生産量の管理・監視１４をデータとして収集可能である。それぞれのＤＣから収集されたデータはネットワーク５を通して、再生可能エネルギー予測システム２０に転送され、データベース３０に蓄積される。なお、ＤＣ１０はＤＣの一例であって、この３種類ＤＣに限られるものではない。
【００１０】
ＩＴ機器消費電力１１はＤＣのサーバごとに、あるいはラックごとに収集されている。冷却設備消費電力１２はデマンド制御を行なっている空調機に限られるものではなく、台数ごとに、データを収集されている。センサ群制御１３は、室温センサや、湿度センサなどの設置によって、収集されているデータである。再生可能エネルギー生産量の管理・監視１４は、ＤＣに設置された太陽光や、風力などの発電装置から生成したグリーンエネルギーの生産量を時系列に収集したものである。それぞれのデータは一括で管理され、生成されたデータセットは機械学習のための学習データセットとして利用できる。
（【００１１】以降は省略されています）

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