摘要
本发明公开一种数据中心液冷均匀供冷系统。通过获取数据中心的实时监测数据,对实时监测数据进行数据预处理,利用B i LSTM双向长短期记忆网络建立初始B i LSTM液冷系统温度预测模型,利用I SCSO改进的沙猫群算法对初始B i LSTM液冷系统温度预测模型的超参数进行寻优,将训练监测数据输入至I SCSO‑B i LSTM液冷系统温度预测模型中进行训练,根据数据中心温度计算数据中心的温度下降速率,若温度下降速率大于预设的速率,则生成目标液冷系统工作温度对液冷均匀供冷系统进行目标温度控制。实现了对液冷系统工作温度的实时监测与控制,根据实际情况快速调整冷却策略,有效提升冷却效率。
技术关键词
温度预测模型
液冷系统
供冷系统
数据中心
实时监测数据
双向长短期记忆网络
子模块
算法
速率
温度控制模块
数据获取模块
液体
超参数
流速
冷却液
节点
服务器
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温度预测模型
带钢
精轧机组
温度控制方法
热连轧产线
故障预测系统
长短期记忆网络
数据收集单元
系统日志
数据收集模块
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换电站
地理信息系统
区块链智能合约
机器学习算法
数字孪生系统
人工系统
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数据中心
构建风电场
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BERT模型
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语义