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申请/专利权人：中通服建设有限公司

摘要：本发明涉及一种基于大数据模型分析的数据中心智慧能源管控系统，通过采集当前数据中心设备的运行功率、设备温度，以及监测数据中心机房的环境参数；将环境参数输入预设的大数据分析模型中，输出预测的降温效率；根据设备温度和降温效率数据，计算制冷系统所需降温时长；根据所需降温时长，对数据中心设备的运行功率进行控制；其中所述预设的大数据分析模型，通过历史时期的环境参数和对应的降温效率大数据进行构建，具体配置为以主成分分析获取的环境参数主成分为解释变量，降温效率为响应变量构建的随机森林模型。本发明解决了由于数据中心在不同环境条件下其环境参数与降温效率的关系难以被量化，导致对设备工作负载控制准确性降低的问题。

主权项：1.一种基于大数据模型分析的数据中心智慧能源管控系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据分析模块、能耗计算模块和能耗控制模块，所述数据采集模块、数据分析模块、能耗计算模块和能耗控制模块通信连接，其中：所述数据采集模块，用于采集当前数据中心设备的运行功率、设备温度，以及监测数据中心机房的环境参数；所述数据分析模块，用于将所述环境参数输入预设的大数据分析模型中，输出预测的降温效率；所述预设的大数据分析模型，通过历史时期的环境参数和对应的降温效率大数据进行构建，具体配置为以主成分分析获取的环境参数主成分为解释变量，降温效率为响应变量构建的随机森林模型；所述主成分分析，包括以下步骤：S1、对环境参数变量进行标准化处理；S2、根据标准化后的环境参数变量，计算环境参数变量之间的相关系数，获得相关系数矩阵；S3、计算相关系数矩阵的特征值和特征向量，并按照特征值从大到小的顺序对特征向量进行排序，获得主成分；S4、计算各个主成分的得分；S5、根据相关系数矩阵的特征值，计算各个主成分的方差贡献率；S6、按特征值大小顺序，选取累计的方差贡献率大于75%的主成分作为解释变量；所述能耗计算模块，用于根据所述设备温度和降温效率数据，计算制冷系统工作时的所需降温时长，包括以下步骤：设定设备温度阈值；通过当前的设备温度减去设备温度阈值，获得所需下降温度；通过所需下降温度除以降温效率，获得所需降温时长；所述能耗控制模块，用于根据所述所需降温时长，对数据中心设备的运行功率进行控制，包括以下步骤：收集历史时期设备运行功率与其对应的设备温度大数据，建立运行功率与设备温度之间的转换关系；利用所述转换关系，对设备的运行功率进行调整，使设备温度和所需下降温度减小；设定降温时长阈值；当所需降温时长小于等于降温时长阈值时，停止对设备运行功率的调整。

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