一种基于神经网络模型的数据中心能效优化控制方法

授权

摘要

本发明公开了一种基于神经网络模型的数据中心能效优化控制方法，包括以下步骤：1)进行数据中心关键点温度传感与采集工作；2)将采集的数据中心温度数据存储，并对数据库的中的数据显示到Web浏览器中；3)基于大量不同工况下采集的数据，使用神经网络模型学习不同机房气流模式、功率状态与机房关键点温度分布的关系，建立数据机房关键点温度的非线性预测模型；4)在非线性温度预测模型的基础上，考虑机房设备功耗、制冷性能、安全性等多种因素影响，对机房制冷系统能耗进行优化调控。与现有技术相比，本发明数据传输安全可靠，且可适用于不同气流模式下的数据中心运行工况，可实时进行能效优化，具有速度快、精度高、操作简单等优点。

基本信息

专利标题：

一种基于神经网络模型的数据中心能效优化控制方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112616292A

申请号：

CN202011360740.8

公开（公告）日：

2021-04-06

申请日：

2020-11-27

授权号：

CN112616292B

授权日：

2022-04-22

发明人：

方遒周佳康王智宇

申请人：

湖南大学

申请人地址：

湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号湖南大学

代理机构：

长沙麓创时代专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

贾庆

优先权：

CN202011360740.8

主分类号：

H05K7/20

IPC分类号：

H05K7/20 G05B13/04 G06N3/04 G06N3/08