DPS在数据中心机房中的应用及分析
DPS数据处理系统及应用
但如果输入行数小于已有文件存放数据的最
大行数时，系统会提示如下。此时，应将行数 增加。
二、文本转换数值及字符串转换数值 1.文本转换数值 当从其他文本编辑器复制数据到DPS的电子表格时，会 发现数据都是放在第一列里，而不是一个一个数据 分布在单元格里。原因是原来数据之间是用空格隔开 的，DPS不能自动识别这种格式，只能以字符串的格式 直接放进来。
基本参数估计输出结果中的基本参数： （1）总和（sum）：样本数的总和 （2）均值（Mean）：平均值，是分析计量资料的
即选中单元格数据，然后缓慢移动鼠标到单 元格的右下角，当鼠标形状变为黑色实心“十” 字后，拖动鼠标到目标单元格即可完成复制。
3.数据删除，行列插入、删除
数据删除：
直接选中单元格数据→敲Delete删除
整行、整列插入、删除：
用鼠标选中单元格，点击插入行按钮 该单元格上方插入一行。
，会在
用鼠标选中单元格，点击插入列按钮 该单元格左方插入一列
四、图表处理
DPS常用图表处理 ：
常用图表有二维和三维图，可以绘条形图、折线 图、阶梯图、饼图等。
定义数据块后点击按钮
，或点“数据分
析”→ “常用图表” →在图形选择对话框中选
择图类型（2D、3D） → 下一步→ 显示图形 →
标出坐标轴代表的项目名称、符号、单位以及
图题、图注、图例等。
过程见下面图：
，会在
用鼠标选中要删除的行，点击删除行按钮
，
可删除该行。
用鼠标选中要删除的列，点击删除列按
，
可删除该列。
4.当前工作表规格定义 DPS工作表，每张表最大可为255列×65535行。在此
DDoS防护效果评估要点
DDoS防护效果评估要点评估DDoS防护效果是一个综合的过程，涉及多个指标和因素。
以下是一些用于评估DDoS防护效果的关键方面：1.2.攻击流量过滤效果：o评估DDoS防护设备在过滤攻击流量方面的效果。
这包括攻击流量的识别率、过滤速度和准确性。
如果防护设备能够准确快速地识别并过滤掉攻击流量，那么它的防护效果就比较好。
3.4.系统资源利用率：o观察DDoS防护设备在处理攻击流量时的系统资源利用率，如CPU使用率、内存占用率和网络带宽等。
如果设备在应对攻击时资源利用率过高，可能导致性能下降或无法有效应对更大规模的攻击。
5.6.服务可用性：o评估DDoS攻击下目标服务的可用性。
这可以通过监控服务的响应时间、丢包率和错误率等指标来实现。
如果防护设备能够保持服务在攻击期间的高可用性，那么它的防护效果就是有效的。
7.8.攻击缓解时间：o记录DDoS攻击发生时到攻击被有效缓解所需的时间。
较短的缓解时间意味着防护设备能够迅速应对攻击，减少攻击对业务的影响。
9.10.误报和漏报率：o评估DDoS防护设备在识别攻击流量时的误报率和漏报率。
误报率过高可能导致正常流量被误判为攻击流量，而漏报率过高则可能使攻击流量绕过防护设备。
理想的防护设备应具有较低的误报率和漏报率。
11.12.日志和报告：o分析DDoS防护设备生成的日志和报告，了解攻击的类型、来源、持续时间和影响等。
这些信息有助于评估防护设备的效果，并为未来的防护策略提供参考。
13.14.用户反馈：o收集受影响的用户或业务部门的反馈，了解他们在攻击期间的感知和体验。
用户满意度是评估防护效果的重要指标之一。
15.16.与其他安全设备的协同：o评估DDoS防护设备与其他网络安全设备（如防火墙、入侵检测系统等）的协同工作能力。
如果设备能够与其他安全设备无缝集成，共同构建多层防御体系，那么它的防护效果会更好。
综上所述，评估DDoS防护效果需要综合考虑多个指标和因素。
通过全面分析攻击流量过滤效果、系统资源利用率、服务可用性、攻击缓解时间、误报和漏报率、日志和报告、用户反馈以及与其他安全设备的协同等多个方面，可以对DDoS防护效果进行全面评估，并为改进和优化防护策略提供依据。
数据析及DPS数据处理系统
唐启义 冯明光《实用统计分析及其计算机处理平台》 中国农业出版社，1997年。
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DPS数据处理系统－实验设计、统计分析及数据挖掘 6
DPS用户界面与数据接口
7
验设计
统计分析： 动态聚类分析 因子分析模型统计检验与评价
• 1998年完成Window版(第2版)，2002年和2007年分 别出版配套专著3000册；2010年再次出版配套专著 3500册（165万字)；目前软件版本12.01版。
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出版教材：
唐启义《DPS数据处理系统－实验设计、统计分析及 数据挖掘》第2版， 科学出版社，2010年。
唐启义 冯明光《DPS数据处理系统－实验设计、统 计分析及数据挖掘》 科学出版社，2007年。
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4.1 完全随机实验
概念：首先将受试对象随机分配到实验(处理) 组和对照组，通过比较分析回答研究假设。 统计方法 成组设计的两样本均数比较(t检验)，相应的秩
和检验(非参数检验) 成组设计的多个样本均数比较(方差分析),相应
的秩和检验(非参数Kruskal Wallis检验) 两样本率(卡方检验)或多样本率比较(Logistic 回
从该例中可以看出研究者施加了干预措施， 即施用不同浓度的农药。再经过观察总结， 验证提出的假设是否正确。
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2、实验设计基本原则
–随 机 –对 照 –重 复
目的是为有效控制非处理因素
24
2.1 随机化原则
• 目的：研究者在实验设计时，并不完全知道实验过 程中的许多非实验因素，随机误差干扰在所难免， 因此有必要采用随机化的办法抵消这些干扰因素 的影响。
dps统计软件操作指导书
目 录
第一章 DPS平台简介.............................................................................................................................. 1 1.1 DPS的启动与退出.......................................................................................................................... 1 1.2 DPS用户工作界面.......................................................................................................................... 1 1.3 DPS的基本操作.............................................................................................................................. 2 1.3.1 文件操作 ................................................................................................................................ 2 1.3.2 数据的输入 ............................................................................................................................ 2 1.3.3 数据统计分析及其建模基本步骤 ........................................................................................ 3 第二章 基本统计分析 ............................................................................................................................. 5 2.1 基本参数计算 ................................................................................................................................ 5 2.2 常用统计分布及DPS统计函数 ..................................................................................................... 6 2.2.1 正态分布norm(x) ................................................................................................................... 6 2.2.2 二项分布bin(n，m，p) ......................................................................................................... 6 2.2.3 χ2分布函数probchi(n，x) ....................................................................................................... 6 2.2.4 t分布函数probt(n，x) ............................................................................................................. 6 2.2.5 F分布函数probf(n 1 ，n 2 ，x) .................................................................................................. 6 第三章 单样本和两样本统计假设检验 ................................................................................................. 7 3.1 单个样本平均数和总体均数差异检验 ........................................................................................ 7 3.2 样本率和总体率的比较 ................................................................................................................ 8 3.3 两样本差异检验 ............................................................................................................................ 9 3.3.1 成对数据平均数的比较 ...................................................................................................... 10 3.3.2 两组数据平均数比较 .......................................................................................................... 11 第四章 方差分析 ................................................................................................................................... 14 4.1 单因素试验资料的方差分析 ...................................................................................................... 14 4.2 单因素区组试验资料的方差分析 .............................................................................................. 16 4.3 二因素无重复试验资料的方差分析 .......................................................................................... 17 4.4 二因素等重复试验资料的方差分析 .......................................................................................... 19 4.5 多因素试验资料的方差分析 ...................................................................................................... 21 4.6 一般线性模型(GLM)在方差分析中的应用 ............................................................................... 24 4.6.1 线性模型基本原理 .............................................................................................................. 25 4.6.2 GLM模型用户操作界面 ...................................................................................................... 27 4.6.3 一般方差分析的GLM模型 ................................................................................................. 30
DPS数据处理系统V2（C18多因子分析）.
DPS数据处理系统V2（C18多因⼦分析）.第18章多因⼦分析多因⼦分析是⼀种将多变量(指标)样本在结构上进⾏简化的有效⽅法。
通过分析找到⼀个包含最佳变量的⼦集合，使其所包含的变量能反映总体的结构。
这种简化结构的处理对研究多因素之间的规律和构造模型等有重要的作⽤。
DPS 系统提供的关于多因素分析的主要功能模块包括主成分分析、因⼦分析、对应分析及典型相关分析等5种分析⽅法。
18.1 主成分分析18.1.1 基本原理主成分概念由Karl Pearson 于1901年提出，由Hottelling 于1933年推⼴到随机变量，主成分分析是多元统计分析中的重要统计⽅法，是⽤较少的综合指标来代替原来较多的指标。
多元分析中的随机变量，是对同⼀个体进⾏测量结果。
从多个实测变量提取较少、互不相关综合指标，反映总体信息，这种综合指标就称为主成分。
主成分分析可在不丢掉主要信息前提下，避开变量间共线性问题，便于继续⽤其他多元统计⽅法进⾏分析。
设两个变量n 个样品，在⼆维空间分布⼤致为⼀椭圆。
作坐标旋转，使新坐标系为椭圆长、短轴⽅向，坐标旋转公式为+-=+=θθθθcos sin sin cos 212211j j jj j j x x y x x y 对于标准化后的数据，旋转⾓度为45?。
如有11个样本的两个变量数据，实施标准化后显⽰如图18-1中的⼩圆圈。
图18-1 两变量主成分分析??坐标旋转·632·第18章多因⼦分析从图18-1可以看出，各点坐标呈正相关。
主成分分析，数据点顺时针旋转45?后处于星号点位置。
这时数据点⼤部分在横坐标⽅向，变异(⽅差)集中在横轴，为第⼀主成分；纵轴⽅向变异(⽅差)较⼩，为第⼆主成分。
且相关为零。
⼀般地，设变量x i 的样本均数和样本样本差分别为i x 和s i ，i =1，2，…，m 。
变量标准化公式为()s x x z i i i /-=对标准化后的变量z i 寻求主成分。
关于碳达峰、碳中和对于数据中心影
DCWIndustry Observation产业观察145数字通信世界2022.121 数据中心碳达峰、碳中和的意义众所周知，数据中心通常以电力能源消耗为主，而谈到数据中心的碳达峰、碳中和则给人一种距离感。
首先，碳排放是温室气体排放的一种简单的称呼，温室气体的主体为二氧化碳，所以碳排放几乎等于二氧化碳的排放。
其次，碳达峰、碳中和是二氧化碳排放轨迹由快到慢不断攀升、到达年增长率为零的拐点后持续下降的过程，直到碳排放量与碳消除量相互抵消，就实现了碳中和目标。
在趋势轨迹上来说，碳达峰是碳中和的基础，碳中和是对碳达峰的紧约束。
碳达峰时间和峰值的不同直接影响碳中和实现的时长和难度，为了减轻碳减排对于社会经济的影响，现期一般以碳达峰过程为过渡，从而最终达到碳中和的目的。
但碳达峰、碳中和的理解容易与能源消耗混淆，碳达峰不等于能源达峰。
例如，能源消耗中的绿电（即通过风、光等可再生能源产生的电力资源）碳排放为零，此外还可以通过生态碳汇实现碳吸收等措施实现降碳。
碳中和是二氧化碳净排放为零，而不是能源消耗为零，能源消耗是一直存在的，但用于消耗的能源则是多种多样。
因此，数据中心从控制能源消耗的节能减排到碳达峰再到碳中和的过程，即为从二氧化碳排放逐渐走向碳排放脱钩的发展过程。
能源消耗产生的碳排放，通常分为直接排放、间接排放和延伸排放三种。
直接排放包含来自汽油、柴油、天然气、煤炭等一次化石能源的二氧化碳直接排放；间接排放包括来自电、热力等通过一次化石能源产生间接能源的排放；延伸排放包括企业价值链（采购、物流、销售、废弃物处置、出行等）所产生的间接排放。
而数据中心主要涉及到的是来自电能的间接排放。
在数据中心减碳的过程中，碳消除也发挥了不可或缺的作用。
碳消除分为技术减碳、绿电外购、生态固碳和碳信用等。
技术减碳一般是指碳减排、碳零排技术、碳负排技术；绿电外购是指光伏发电和风力发电，水电因其特殊性则不计入；生态固碳相对简单理解为植树造林；碳信用是指通过CCER 项目形成企业自愿减排量，实现碳抵消。
试验检测数据处理系统HT-DPS在工作中的应用-工程技术研究0277
试验检测数据处理系统HT-DPS在工作中的应用试验检测数据处理系统HT-DPS大大的简化了试验工作中的繁重计算工作，利用HT-DPS系统，只需将基础数据输入，处理系统会自动得出计算结果并且判定样品数据是否合格。
一、功能介绍按照用户工作流程的设定，试验检测数据处理系统（以下简称HT-DPS）划分为6个子系统，其实意图如下A. 试验项目子系统：输入试验原始数据，经过系统处理后，得到试验结果、试验记录表。
试验项目分为12类。
B. 试验报告子系统：根据试验项目子系统的试验结果生成试验报告。
C. 汇总评定子系统：根据试验项目子系统的试验结果和《公路工程质量检验评定标准》，对指定工程的指定工程部位的某一试验项目的试验结果进行汇总评定，生成汇总评定表。
D. 台帐子系统：该子系统能够实现对样品的登记、查询，有龄期样品的管理，以及建立试验台帐，并集中打印输出试验记录表。
E. 数据管理子系统：进行数据管理，具有工程信息设置、人员设置、试验参数设置、试验规程、试验项目设置等功能。
F. 系统维护子系统：对系统进行维护，可以执行权限管理、口令管理、查阅帮助等操作。
二、基本操作下面以“无机结合料稳定土的击实试验”为例说明试验的基本操作方法：1、进入试验界面点击主界面左侧系统目录栏中“试验项目”下“无机结合料试验”，然后双击主界面右侧“无机结合料稳定土的击实试验”，弹出该试验界面。
2、数据框颜色说明➢白色：表示数据输入框；➢灰色：表示计算数据或从数据库调用数据，不能更改；➢兰色：表示可以自动生成数据或人工输入，如“试验编号”；➢墨绿色：表示默认数据，可以修改；➢蛋白色：表示不输出到报表中，仅留作备查，如“试验人”。
3、新建试验➢点击“新建”按钮，界面此时处于可输入状态，分别输入“试验基本信息”和“试验数据信息”，如果需要可以在“结论”栏中输入试验说明信息和试验结论。
➢试验编号方法一：新建试验时，“试验编号”暂为空，点击“保存”按钮，自动产生一个默认编号，并依次往上递增。
新一代分布式供电系统(DPS)数据中心_北京明德
产品与方案
北京明德源能科技有限公司
新一代分布式供电系统（DPS） 数据中心
• 行业背景 • 公司介绍 • DPS产品与方案介绍 • 典型案例
IDC行业发展状况和趋势
1
2
3
需求持续稳定增长
• 维持每年25%左右增长 • 2021年国内IDC市场
规模约2500亿 • 5G/8K等技术持续驱动
采用DPS方案，可提高电源投资效益；
分布式供电（DPS）的优势-充分利用市电容量
• 新增机柜安装位置，超出原UPS覆盖范围； • 整体UPS系统容量难以充分利用 • 市电容量有余；
UPS-A： 45%/50%
9% 9% 9% 9% 9%
原有机柜（UPS供电）
9% 9%
新增机柜（DPS供电）
10kVA 变压器
• 行业背景 • 公司介绍 • DPS产品与方案介绍 • 典型案例
北京明德源能公司简介
业务
专业从事数据中心基础设施 研发、销售、服务为一体的
产品与解决方案提供商
理念
“卓越创新、优良品质、 及时交付、完美服务”
团队
公司核心团队均在相关领域有20年以 上丰富的实战经验，拥有业内顶尖的 研发队伍和专业的服务队伍
单相220Vac
>96%
10kVA~80kVA
10kw~100kw
240VDC
15~120
15~150
20
20
明德源能集群DPS-可选功能
柜级监控：
• 设备实时监控
− 实时监控设备的运行状态
• 电池性能管理 − SoC实时监测，支持充放电测试管理策略
− 电芯电压、温度实时采集，支持电池健康
【原创】SPD——数据中心配电系统的保护神
【原创】SPD——数据中心配电系统的保护神我们知道建筑物为了不被雷电直接击坏，通常会在屋顶设置避雷带和避雷针，那么雷电在形成过程中除了直击雷以外还会产生感应雷，雷电感应产生的瞬态过电压或涌流电压会沿着进入建筑的线缆击坏建筑物内的电气设备。
除了雷电产生的瞬态过电压以外，大功率电气设备的投入切断产生的操作过电压，其幅值和波形陡度虽然不大，但仍然可以危害近旁的敏感设备。
面对这些威胁的挑战，我们解决的方法，通常在配电系统中设置电涌保护器，来保护建筑物内部的电气设备在发生上述情况下不会故障动作或被击坏。
那么什么是电涌保护器？它为什么能够保护我们的电气设备呢？今天我们就来简单介绍一下它：电涌保护器，英文全称：Surge protective device，是为了限制瞬态过电压并转移电涌所用的器件，作用是将电气、电子系统中的不能直接用导体进行等电位连接的带电导体通过SPD进行瞬态等电位连接，泄放瞬态冲击过电压、电涌电压和抑制过电压。
如图所示，正常工况时SPD呈高阻状态，相当于开路，设备正常供电；电涌冲击时SPD呈低阻状态，相当于短路，过电压经SPD泄放到大地。
SPD有两个重要的选型值U P和I n，U P是指规定标称放电电流（I n）时，SPD两端的残压相应的优选值，U P必须小于或等于被保护设备的额定冲击耐受电压U w。
I n值为两种IEC测试波形：雷电流10/350μS，雷电浪涌8/20μS。
当直击雷击中实体和线路（低压系统、通信线路）时，选择测试I imp为(10/350μS) 的SPD。
在LPZ0B(LPZ1或更高的防护区）之内，主要来自雷电电磁脉冲（LEMP）感应产生的各种线路浪涌冲击时，就应选用测试I n为（8/20μS）的SPD。
了解了SPD的工作原理和选型依据后，那么我们再来看一下SPD 放置的位置，如下图所示：图中LPZ是雷电防护区，英文全称是：Lightning ProtectionZone ，根据电磁场强度的衰弱情况，防雷区可划分为LPZ0A 、LPZ0B 、LPZ1、LPZ2等后续防雷区域，相邻雷电防护区的交界处即是SPD 设置的位置。
国家通信业节能技术产品推荐目录(2022)
附件 3国家通信业节能技术产品推荐目录( 2022 )二零二二年十月目录一、绿色数据中心 (1)二、5G网络..................................................................................... 2.2三、其他 ........................................................................................ 2.7一、绿色数据中心1 2 3 10kV 交流输入的直流不间断电源系统和高弹性冷却技术废铅蓄电池全组分清洁高效利用技术分布式电源(DPS)该技术由10kV 交流输入的直流不间断电源系统和高弹性冷却技术组成。
1.10kV 交流输入的直流不间断电源系统通过配电链路和整流模块拓扑两个维度对原有系统进行优化，减少配电系统66%的冗余，提高电源系统效率。
2.高弹性冷却技术通过定制空调盘管墙和风扇墙置于服务器后部，根据需求统一制冷、控制，通过创新的气流组织减少风阻、局部热点，使得制冷效率大幅提升。
将数据中心替换下来的铅蓄电池进行无害化处理与资源的全循环，最终产出改性塑料颗粒、精铅、铅合金、精锡、工业硫酸、精制硫酸。
采用内置锂电池模块替代铅酸电池，将传统供配电系统成熟稳定的控制技术与新型高性能锂电池储能技术相结合，有效提高供电系统的可靠性及机房的空间利用率，并降低数据中心供电系统的能耗、体积及分量。
新建数据中心/在用数据中心改造在用数据中心改造新建数据中心/在用数据中心改造1.10kV 交流输入的直流不间断电源系统：电源模块最高效率＞98.0% 。
2.电源整机效率>97.5%。
高弹性冷却技术：较传统精密空调方案能耗降低70% ；PUE 降低0.045。
一次粗铅产出率≥70%；单位产品水耗0.3m3/t 铅。
转换效率：＞95.0%；功率因数：＞0.9；输入谐波：＜5%。