利用Transformer的AI优化风侧数据中心CFD降阶预测系统

本发明聚焦风侧数据中心热管理，构建了利用Transformer的AI优化风侧数据中心CFD降阶预测系统。通过多源数据采集与预处理模块获取并处理环境及服务器数据，结合基于POD的传统CFD降阶模型，经Transformer‑based AI优化模块挖掘数据规律。该系统实现实时精准热环境预测，能快速响应数据中心工况变化，有效克服传统降阶模型弊端。具备卓越适应性与稳定性，可按需调控通风设备，显著节能降耗，延长设备使用寿命，还能灵活支持数据中心扩容与改造，为数据中心高效稳定运行提供有力保障。