王会羽 官国飞 宋 浒

（1.江苏省电力公司信息通信分公司，江苏 南京210024；2.江苏方天电力技术有限公司，江苏 南京211102）

0 引言

现代机房存在大量的机器设备，设备中包含大量电子元器件，其对于机房温湿度的要求很高。温度过高易导致电子元器件的性能劣化，加速设备的老化，缩短其寿命；温度过低可导致电子元器件的参数发生改变，影响设备的稳定性；湿度过高易使材料氧化腐蚀，影响材料使用寿命；湿度过低会导致空气干燥，易产生静电，空气中的灰尘等易吸附在硬盘、磁盘等上面，导致硬盘、磁盘损坏，读取数据有误差等情况发生［1］。

所以对于机房温湿度的监控显得尤为重要，应充分利用制约条件，分析出影响机房温湿度变化的关键因子，合理设计建设机房，以利于将机房温湿度控制在理想的范围之内。本文主要介绍了主成分分析方法在分析机房温湿度变化趋势时的应用，根据主成分分析方法筛选出了影响机房温湿度的主成分因子。

1 机房温湿度变化关键因素

影响机房温湿度的因素很多。例如天气情况，持续高温的天气，容易造成机房空调负载太高，湿度机房温度上升；高功率的设备往往更容易使得机房温度上升；空调检修期间，也会造成机房温湿度的变化，另机房的地理位置、布局、楼层等都会对机房温湿度的变化造成一定影响。依照以上影响因素，通过主成分分析法PCA，计算出影响因素的主成分。

2 主成分分析方法介绍

主成分分析（PCA）是数学上对数据降维的一种方法，其基本思想是设法将原来众多的具有一定相关性的指标X1，X2，…，Xn重新组合成一组较少的互不相关的综合指标F1，F2，…，Fm（m＜n），来代替原来指标。……