摘要
本发明公开了一种数据中心低负载中央空调节能控制方法,获取数据中心内各负载区域的实时空间参数向量;将各负载区域的实时空间参数向量作为节点特征输入至预训练的多目标负载预测模型;输出数据中心在设定预测负载时间窗口内H个未来时间戳的热负荷空间分布;在H个未来时间戳的热负荷空间分布中,寻找低负载区域及其低负载持续时长;若存在低负载区域且低负载持续时长大于时长阈值,则在所述低负载区域内调节中央空调的运行参数,以降低该低负载区域的空调能耗;本发明通过构建以负载区域为节点、相似度为边权重的时序加权图结构,能够精准捕捉低负载区域内的持续性演化,从而提升中央空调系统在低负载区域内的节能响应效果。
技术关键词
数据中心
排序损失
负荷
对象
时序
序列
空间聚类算法
训练集
节点特征
更新模型参数
坐标
中央空调系统
样本
邻域
核心
标记