摘要
本发明公开了一种基于LSTM‑Transformer的数据中心PUE预测方法及装置。本发明通过结合LSTM和Transformer的优势,能够处理同时包含时间序列关系和全局依赖关系的数据。利用LSTM部分捕捉历史能耗序列中的长期依赖关系,同时利用Transformer部分学习全局特征和关系,可以更准确地预测数据中心的PUE值,数据中心管理员可以实时监测PUE值,从而及时发现能源利用效率的问题,并采取相应的措施进行调整,以提高数据中心的能源利用效率。
技术关键词
评估预测模型
精密空调
预测数据中心
时间序列关系
数据中心制冷
预测装置
IT机房
IT设备
数据处理模块
能耗
编码器
传播算法
特征选择
电源
计算机
处理器
时序
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虚拟储能
负荷
监测数据中心
信息数据处理终端
建筑
森林火险
等级评估方法
案例库
邻域
森林火灾预警技术
汽车充电桩
评估预测方法
评估预测模型
直流充电
数据清洗方法
历史运行数据
温度预测模型
Pearson相关系数
数据中心散热系统
数据预测方法