一种绿色数据中心算力需求预测与能耗控制方法、系统及设备

本发明涉及算力资源调度的技术领域，具体公开了一种绿色数据中心算力需求预测与能耗控制方法、系统及设备；首先，基于边缘设备实时采集数据中心算力信息及环境参数；随后，利用LSTM神经网络预测时序趋势，并融合CNN网络提取算力特征，构建LSTM‑CNN混合模型，通过Adam优化算法反复训练，该模型能准确预判未来算力需求；结合对历史能耗和实时监测数据的分析，建立能耗分析模型，以评估不同算力需求下的功耗情况。基于预测结果和能耗分析，动态调整服务器集群工作状态、调度负载并优化能源使用，通过验证与调整能耗策略，持续提高数据中心能效比，显著降低整体运行成本与能源消耗，满足绿色节能的发展要求。