摘要
本发明提供了一种基于人工智能的数据中心节能方法、装置及服务器,涉及人工智能的技术领域,包括:获取设备运行数据以及模块化机房的机房空间布局信息和环境参数;通过历史设备运行数据对初始自适应实时能耗预测模型进行模型更新处理,得到目标自适应实时能耗预测模型,并利用目标自适应实时能耗预测模型对设备运行数据进行能耗预测处理,确定能耗预测值;通过基础热负荷计算模型和空气焓差法冷量计算模型对机房空间布局信息、环境参数和能耗预测值进行制冷量计算处理,确定目标制冷量;根据目标制冷量对数据中心各项制冷设备的运行参数进行调整,使各项制冷设备以满足数据中心制冷需求的最低能耗运行。本发明可以显著提升数据中心的能源利用率。
技术关键词
能耗预测模型
数据中心节能方法
空间布局信息
设备运行数据
制冷设备
模块化机房
数据中心制冷
计算机可执行指令
历史设备
模型更新
负荷
深度强化学习模型
液冷设备
风机设备
空调设备
基础
系统为您推荐了相关专利信息
智能化控制方法
小型制冷设备
结霜量
工况参数
实时监测数据
调度控制方法
服务器集群
能耗
电力
协同控制技术
设备运行数据
项目
OCR识别技术
数据采集模块
报告
工业设备运行数据
孤立森林算法
异常数据点
清洗方法
计算机程序指令