摘要
本发明提供了一种热泵型间接蒸发冷却数据中心空调温度控制系统及方法,通过LSTM‑Attention预测模型精准预判未来5‑10分钟温度需求,结合滚动时域优化与NSGA‑II多目标算法生成最优控制指令,显著提升了系统响应速度与控制精度。创造性引入的冷量分配因子η实现了热泵与蒸发冷却通路的动态解耦控制,使过渡季节蒸发冷却利用率明显提升;前馈补偿机制与数字孪生验证层协同保障了执行器动作的及时性与安全性,将温度波动范围压缩至更低;自适应学习模块通过在线更新模型权重持续优化预测准确率,在降低设备开关频次的同时,使夏季PUE降至1.25‑1.35,综合能耗较传统系统下降20%。
技术关键词
冷却数据中心
空调温度控制方法
空调温度控制系统
热泵型
Attention机制
控制执行模块
数字孪生
数据中心模型
控制策略
滚动时域优化
数据中心设备
系统响应速度
遗传算法求解
数据采集层
调节压缩机
混合制冷
驱动压缩机
温差
压差传感器
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Attention机制
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