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龙图腾网获悉广东广信通信服务有限公司申请的专利针对智算数据中心的液冷系统自适应运维调控方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121057181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511554788.5，技术领域涉及：H05K7/20；该发明授权针对智算数据中心的液冷系统自适应运维调控方法及装置是由罗小科;张速辉;张慧霞;郑航;左瑞君设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对智算数据中心的液冷系统自适应运维调控方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及智能运维技术领域，公开了一种针对智算数据中心的液冷系统自适应运维调控方法及装置，该方法包括：采集与液冷系统相关联的多维度实时数据；多维度实时数据包括智算数据中心的算力负载数据、实时温度数据和液冷系统的实时流量数据；基于运维耦合分析模型，分析预处理后所得的实时数据，得到智算数据中心所需的预测流量数据；基于自适应优化算法，根据预测流量数据，确定最优流量指令；自适应优化算法所需优化的目标至少包括温度控制目标和能效优化目标；根据最优流量指令，控制液冷系统针对智算数据中心执行冷却操作。可见，实施本发明能够实现智能化自适应调节液冷系统，提高液冷系统的调控准确性，从而提高智算数据中心的散热效率。

本发明授权针对智算数据中心的液冷系统自适应运维调控方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种针对智算数据中心的液冷系统自适应运维调控方法，其特征在于，所述方法包括： 采集与液冷系统相关联的多维度实时数据；所述多维度实时数据包括所述液冷系统所需散热的智算数据中心对应的算力负载数据、实时温度数据和所述液冷系统对应的实时流量数据；所述实时温度数据包括所述智算数据中心对应的第一实时温度数据和所述液冷系统对应的第二实时温度数据； 对所述多维度实时数据执行预处理操作，得到预处理实时数据；所述预处理操作包括异常值剔除操作、数据标准化操作和数据融合操作； 基于确定出的运维耦合分析模型，分析所述预处理实时数据，得到所述智算数据中心所需的预测流量数据；其中，所述运维耦合分析模型包括发热量分析模型、温度分布分析模型和流量分析模型； 基于确定出的自适应优化算法，根据所述预测流量数据，确定最优流量指令；所述自适应优化算法为基于MPC算法构建，且所述自适应优化算法为多目标优化算法，以及所述自适应优化算法所需优化的目标至少包括温度控制目标和能效优化目标； 根据所述最优流量指令，控制所述液冷系统针对所述智算数据中心执行冷却操作； 其中，所述基于确定出的运维耦合分析模型，分析所述预处理实时数据，得到所述智算数据中心所需的预测流量数据，包括： 基于所述发热量分析模型，根据所述算力负载数据，确定所述智算数据中心对应的发热量数据； 基于所述温度分布分析模型，根据所述发热量数据和所述实时温度数据，确定预测温度数据；所述预测温度数据包括所述智算数据中心的GPU对应的预测核心温度和所述液冷系统中流经所述智算数据中心的冷却液的预测出口温度； 基于所述流量分析模型，根据所述预测温度数据，确定所述智算数据中心所需的预测流量数据；所述预测流量数据包括冷却液最小流量和或冷却液最优流量； 其中，所述基于所述发热量分析模型，根据所述算力负载数据，确定所述智算数据中心对应的发热量数据，包括： 确定所述GPU对应的空闲功耗和所述GPU对应的满负载功耗； 根据所述智算数据中心对应的智算任务的任务类型，确定所述任务类型对应的计算效率； 根据所述空闲功耗、所述满负载功耗和确定出的综合算力负载指数，确定所述GPU对应的实际功耗；其中，所述综合算力负载指数是通过加权求和的方式融合所述GPU对应的GPU算力利用率与计算核心频率所得，且所述综合算力负载指数用于量化所述GPU的实际负载水平；其中，所述计算核心频率包括实际核心频率和GPU最大核心频率；其中，所述GPU对应的实际功耗与所述综合算力负载指数呈线性关系； 根据所述实际功耗和所述计算效率，确定所述GPU对应的发热量； 其中，所述智算数据中心对应的发热量数据包括至少一个所述GPU对应的发热量。

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