一种数据中心能耗优化方法、装置及可读存储介质

本发明提供一种数据中心能耗优化方法、装置及可读存储介质，涉及能耗管理技术领域，该方法包括：使用数据中心各关键设备的测点数据训练贝叶斯神经网络模型，以使贝叶斯神经网络模型学习状态参数和可调参数与数据中心能耗之间的关系；响应于贝叶斯神经网络模型训练完成，使用贝叶斯优化方法来调整可调参数，使得数据中心制冷系统的能耗最小化；将贝叶斯优化后得到的最优可调参数组合设置应用到数据中心的制冷设备上。该方法、装置及介质能够解决现有的数据中心能耗优化方法无法应对数据稀缺和变化少的问题，以及强化学习模型通常需要大量的交互样本，而由于真实数据交互速度慢和数据稀缺导致训练效率低下和模型泛化能力受限的问题。