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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提出一种算力中心分级功耗概率预测方法及装置，属于算力中心功耗预测技术领域。其中，所述方法包括：基于灵活性，将算力中心用能单元划分为多个级别并获取各级别下用能单元数据；建立各用能单元的功耗概率预测模型，以获得该用能单元的功耗概率预测结果；其中：若该用能单元已有功率点预测模型、但无功耗概率预测模型，则通过估计点预测的预测误差的概率分布，建立功耗概率预测模型；若该用能单元无功率点预测模型、且无功耗概率预测模型，则基于集成学习建立功耗概率预测模型。本发明可充分考虑算力中心中各用能单元在已有预测技术方面的差异性；实现在保障算力中心用能可靠性要求的前提下，利用其灵活性为电网提供调节能力。
主权项：1.一种算力中心分级功耗概率预测方法，其特征在于，包括：基于灵活性，将算力中心用能单元划分为多个级别；获取各级别下各用能单元的数据，包括：相关历史数据、相关性能数据和相关归属信息数据；基于所述各级别下各用能单元的数据，建立各用能单元的功耗概率预测模型，以获得该用能单元的功耗概率预测结果；其中：若存在任一用能单元已有功率点预测模型、但无功耗概率预测模型，则通过估计点预测的预测误差的概率分布，建立该用能单元的功耗概率预测模型；若存在任一用能单元无功率点预测模型、且无功耗概率预测模型，则基于集成学习建立该用能单元的功耗概率预测模型；若存在任一用能单元已有功耗概率预测模型，则采用该已有功耗概率预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种算力中心分级功耗概率预测方法及装置
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