摘要
本发明提供一种基于负载预测的微模块机房UPS容量设置方法及系统,涉及不间断电源技术领域,包括构建负载预测模型,动态调整各子模型的权重系数,进行多维度综合建模,预测多粒度负载变化,并自适应修正当前预测结果,生成负载预测结果;集成动态博弈机制和蒙特卡洛仿真风险评估引擎,构建多目标UPS容量配置模型,自适应调整UPS响应时间和容量调度策略,得到UPS最优容量配置方案;将UPS最优容量配置方案应用于微模块机房的UPS系统配置中,构建满足不同负载分区需求的分布式UPS群,并配置基于主动均流的负载分担控制,根据负载预测结果,结合实时运行状态,动态调整分布式UPS群运行模式和容量分配。
技术关键词
微模块机房
UPS模块
学习器
深度神经网络
蒙特卡洛
动态
机房内设备
冗余度
风险
策略
机制
计算机程序指令
多元线性回归算法
配置算法
在线学习方法
ARIMA模型
时序
多层级特征
功率传感器
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深度神经网络
协方差矩阵
水印嵌入方法
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混沌加密算法
深度生成网络
拉丁超立方采样
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样本
列车底部
深度神经网络
门控循环单元
识别方法
Softmax函数
染色体
语音识别方法
语音特征
文本
智能巡检机器人
关键词
会议
决策支持系统
大数据分析模型
数据分析模块
数据存储模块